CC BY
175
УДК 330.43:338
АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ РЕГИОНОВ ЦЕНТРАЛЬНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА ПО ПОКАЗАТЕЛЯМ ПРЕДПРИЯТИЙ МАЛОГО И СРЕДНЕГО БИЗНЕСА
ФИЛОНОВА ЕЛЕНА СЕРГЕЕВНА
кандидат физико-математических наук, доцент, зав. кафедрой «Математика и информатика» Орловского филиала Финансового университета, Орел, Россия E-mail: [email protected]
БУКРЕЕВА ЮЛИЯ ВАЛЕРЬЕВНА
студентка (второе высшее образование) 3 курса Заочного факультета экономики Орловского филиала Финансового университета, направление «Бакалавр экономики», Орел, Россия E-mail: [email protected]
АННОТАЦИЯ
В условиях становления многоукладной экономики в России все более ясной становится масштабность значения малого и среднего бизнеса (МСБ). Количество и совокупный доход малых и средних предприятий (МСП) в современных условиях являются одним из главных индикаторов развития страны.
В силу своей специфики МСБ имеет ярко выраженный региональный аспект, поскольку малые и средние предприятия строят свою деятельность исходя, прежде всего, из потребностей местного рынка, объема и структуры локального спроса. Уровень развития МСП в регионе, являясь индикатором благоприятного климата для развития бизнеса, привлечения инвестиций и расширения сфер деятельности, как ничто другое отражает социально-экономическое положение конкретного региона.
Данная работа посвящена изучению уровня развития МСБ в регионах Центрального федерального округа (ЦФО) (без учета г. Москвы и Московской области), она является результатом анализа, проведенного авторами в 2012-2013 гг. на основе имеющихся статистических данных по экономическим показателям предприятий МСБ в регионах ЦФО. Главным инструментом анализа послужил один из методов многомерной статистики - кластерный анализ. В работе также использованы различные методы статистики (сбор и обработка информации, табличное и графическое представление данных, метод группировки информации) и некоторые инструменты экономического и эконометри-ческого анализа (сравнение данных, вычисление средних значений, процентных соотношений).
В ходе исследования 16 регионов ЦФО были распределены на три однородные группы по нескольким группировочным признакам одновременно. После определения профилей (типологии) получившихся групп были сделаны соответствующие выводы о состоянии МСБ как в ЦФО в целом, так и в Орловской области в частности.
Правильно сориентированная и четко выверенная программа поддержки может послужить хорошим толчком для развития и эффективного функционирования МСП, что в свою очередь, несомненно, благоприятно скажется на экономике отдельных регионов и страны в целом.
Метод, используемый в работе (кластерный анализ), является универсальным средством многомерного анализа данных, который может быть использован как в отношении крупных экономических явлений (на макроуровне), так и отдельных экономических единиц (на микроуровне).
Авторы считают целесообразным изучение опыта организации и функционирования МСП в отдельных наиболее перспективных в плане развития МСБ регионах ЦФО и Российской Федерации, рассмотрение возможностей использования передового опыта в наиболее проблемных регионах округа. В частности, хотелось бы найти реальные и действенные варианты совершенствования МСБ в Орловской области.
Ключевые слова: малый и средний бизнес; малые и средние предприятия; экономические показатели предприятий; кластерный анализ; профили кластеров.
ANALYSIS OF THE SITUATION IN CENTRAL FEDERAL DISTRICT REGIONS BASED ON SMALL- AND MEDIUMBUSINESS COPMANIES PERFORMANCE
YELENA S. FILONOVA
candidate of physical and mathematical sciences, Associate Professor, head of the Chair "Mathematics and computer science" of the Orel branch of Financial University, Orel, Russia E-mail: [email protected]
YULIA V. BUKREYEVA
student (the second higher education) of the third course of the Extramural Faculty of Economics of the Orel branch of Financial University, Orel, Russia E-mail: [email protected]
ABSTRACT
In the environment of the mixed economy development in Russia the scale and importance of small and medium businesses (SMB) can be hardly overestimated. The quantity and total revenues of SMB companies (SMC) nowadays become one of the principal indicators of the country's development.
Due to its specifics the SMB has a clear cut regional aspect since small- and medium-size companies focus their activities primarily on the local market requirements, the volume and structure of the local demand. The level of development of SMCs in the region, being indicative of a favorable climate for business development, attracting investments and expanding areas of activity, like nothing else reflects the socio-economic status a particular region.
This paper is dedicated to the study of the SMB development in regions included into the Central Federal District (CFD) (excluding Moscow and the Moscow Region); it summarizes the results of the research carried out by the authors in 2012-2013 based on available statistical data on the economic performance of SMB companies in the CFD regions. One of the multivariate statistical methods - the cluster analysis - was chosen as the main analytical tool. During the research a number of statistical methods (data collection and processing, table and graphical data presentation, data grouping) were also used along with other economic and econometric analysis tools (data comparison, computation of mean values, percentage ratios).
For the purposes of the research, 16 CFD regions were split into three uniform groups by several grouping parameters simultaneously. After definition of profiles (categorization) of the resulting groups, respective conclusions were made regarding the SMB status in the CFD in the whole and in the Oryol Region in particular.
A properly oriented and balanced support program may provide a good impetus for development and effective operation of SMCs, which in turn will undoubtedly have a favorable impact both on the economies of individual regions and the whole country.
The method used (cluster analysis) is a general-purpose tool of multivariate data analysis that can be applied both to significant economic phenomena (at the macro-level) and individual economic units (at the micro-level).
The authors believe it appropriate to study the experience in setting up and running SMCs in individual CFD and Russian Federation regions that are the best suited for SMB development and to consider possibilities of using advanced know-how in the most problem-plagued regions of the District. In particular, it would be desirable to find effective means of the SMB improvement in the Oryol Region.
Keywords: small and medium business; small- and medium-business companies; economic performance of a company; cluster analysis; cluster profiles.
За последние десятилетия в России МСБ сформировался и заявил о себе как о динамично развивающемся секторе экономики, надежной налогооблагаемой базе и реальном источнике создания новых рабочих мест.
Неоспоримым является тот факт, что эффективное функционирование МСП создает благоприятные условия для оздоровления экономики: развивается конкурентная среда; активнее идет структурная перестройка; расширяется потребительский сектор. Развитие малого и среднего производства ведет к насыщению рынка товарами и услугами, повышению экспортного потенциала, лучшему использованию местных сырьевых ресурсов [1, с. 83].
Именно малые и средние предприятия способны генерировать наиболее эффективные инновационные проекты, более чутко реагировать на изменения рыночной конъюнктуры, занимать недоступные крупным предприятиям ниши.
МСП включают в процесс общественного производства дополнительный труд, который создает новые ценности, приумножает национальный доход и национальное богатство. МСБ является таким источником развития, от которого Россия не может отказаться ни сейчас, ни в будущем. От темпов роста этой сферы хозяйственной деятельности в ближайшие годы в России в значительной степени будет зависеть развитие всей экономики.
Таким образом, становится очевидным, что изучение текущего уровня развития, поддержка и содействие в дальнейшем развитии МСБ являются приоритетными задачами как Правительства Российской Федерации, так и органов местного самоуправления конкретных регионов.
Цель данной работы — изучение уровня развития МСБ в регионах ЦФО и определение путей повышения эффективности деятельности МСП.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
1) распределение 16 регионов ЦФО на однородные группы по нескольким группиро-вочным признакам одновременно;
2) определение профилей кластеров или типологии получившихся групп и тем самым
распределение регионов ЦФО как по уровню развития МСБ, так и по уровню социально-экономического развития в целом;
3) формирование системы мероприятий для повышения эффективности деятельности МСП.
Исходными данными для анализа явились показатели предприятий малого и среднего бизнеса в регионах ЦФО (кроме г. Москвы и Московской области) за 2012 г., табл. 11. Для приведения исходных данных к сопоставимому виду потребовалось преобразование значений. Преобразованные данные представлены в табл. 2.
В качестве главного инструмента анализа использовался один из методов многомерной статистики — кластерный анализ. Кластерный анализ — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы. Это означает, что решается задача классификации данных и выявления соответствующей структуры в ней. Иными словами, предполагается выделение компактных, удаленных друг от друга групп объектов или отыскание «естественного» разбиения совокупности на области скопления [2, с. 91].
В отличие от задач простой классификации кластерный анализ не накладывает ограничения ни на количество исследуемых объектов, ни на количество группировочных признаков, позволяет анализировать данные различных типов (временные, пространственные, интервальные и другие). Этот метод многомерного анализа является одним из направлений статистического исследования социально-экономических процессов, которые связаны с изучением массовых явлений.
Все методы кластерного анализа можно разделить на две большие группы: иерархические и итеративные. В иерархических процедурах процесс образования кластеров происходит на основе матрицы расстояний (или сходства) между объектами.
1 Город Москва и Московская область не рассматривались из соображений их особого положения в ЦФО.
Исходные данные для анализа*
Регионы Количество предприятий на 1 октября 2012 г. (КП) Средняя численность работников - всего, чел. (СЧ) Выплаты социального характера всем работникам, тыс. руб. (ВСХ) Среднемесячная заработная плата работников, руб. (СМЗП) Оборот организации по малым предприятиям, тыс. руб. (00) Отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами (без НДС и акциза), тыс. руб. (ОТСП) Продано товаров несобственного производства (без НДС и акцизов), тыс. руб. (ПТНСП) Численность постоянного населения в среднем за 2012 г., (ЧПН)
Белгородская область 2766 76568 12744,6 14586,4 98475221,9 52586079,3 45889142,6 1538529
Брянская область 1625 50115 5759,2 12234,9 61258874,2 22936593,2 38322281,0 1259041
Владимирская область 3300 88146 13279,8 14184,6 82252564,5 45768621,7 36483942,7 1426837
Воронежская область 3490 157644 111136,9 15673,1 124119254,7 60645422,5 63473832,2 2 330942
Ивановская область 2023 67911 17925,2 11606,1 76366797,2 27926292,5 48440504,7 1051501
Калужская область 1885 63791 19146,4 17202,3 80189530,1 45965174,7 34224355,4 1006907
Костромская область 1196 38751 6985,1 11694,4 33405876,7 17966659,6 15439217,1 660335
Курская область 1423 41776 15513,4 14441,0 43739869,6 21791995,1 21947874,6 1120412
Липецкая область 1554 58237 7409,2 13102,2 59803066,2 27678504,6 32124561,5 1164075
Орловская область 1176 36463 10064,7 12342,0 30971999,8 15741239,7 15230760,1 778554
Рязанская область 2250 61042 8355,1 12479,2 78514956,1 34685071,6 43829884,5 1146554
Смоленская область 1706 55771 16089,6 12064,8 64244242,2 28953304,6 35290937,5 977835
Тамбовская область 1333 45779 14612,5 13879,9 46825753,7 21420741,3 25405012,4 1079147
Тверская область 2563 67331 24589,6 15148,6 63357874,0 35667527,7 27690346,3 1 338130
Тульская область 2432 71184 29533,2 14534,0 75588628,7 36961769,7 38626859,0 1538490
Ярославская область 2602 72084 42888,7 12956,2 103706715,1 40361009,4 63345705,6 1271351
* Официальный сайт Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». URL: http://sophist.hse.ги/г81а1_с1а1а/есЬа8е/тргЗку12/прил.№ %2054-Публ_ОКАТО.Ь1т (дата обращения: 04.04.2012).
Преобразованные данные*
Регионы КП на 1тыс.ЧПН сч, в % от ЧПН ВСХ на одного работника СМЗП 00 на одно предприятие ОТСП на одно предприятие ПТНСП на одно предприятие
Белгородская область 1,798 4,977 0,166 14586,400 35602,033 19011,598 16590,435
Брянская область 1,291 3,980 0,115 12234,900 37697,769 14114,827 23582,942
Владимирская область 2,313 6,178 0,151 14184,600 24925,020 13869,279 11055,740
Воронежская область 1,497 6,763 0,705 15673,100 35564,256 17376,912 18187,344
Ивановская область 1,924 6,458 0,264 11606,100 37749,282 13804,396 23944,886
Калужская область 1,872 6,335 0,300 17202,300 42540,865 24384,708 18156,157
Костромская область 1,811 5,868 0,180 11694,400 27931,335 15022,291 12909,044
Курская область 1,270 3,729 0,371 14441,000 30737,786 15314,122 15423,665
Липецкая область 1,335 5,003 0,127 13102,200 38483,312 17811,136 20672,176
Орловская область 1,510 4,683 0,276 12342,000 26336,735 13385,408 12951,327
Рязанская область 1,962 5,324 0,137 12479,200 34895,536 15415,587 19479,949
Смоленская область 1,745 5,704 0,288 12064,800 37657,821 16971,456 20686,364
Тамбовская область 1,235 4,242 0,319 13879,900 35128,097 16069,573 19058,524
Тверская область 1,915 5,032 0,365 15148,600 24720,201 13916,320 10803,881
Тульская область 1,581 4,627 0,415 14534,000 31080,851 15198,096 15882,755
Ярославская область 2,047 5,670 0,595 12956,200 39856,539 15511,533 24345,006
* Далее преобразованные переменные будут обозначаться кратко соответственно КП, СЧ, ВСХ, СМЗП, ОО, ОТСП, ПТНСП.
Таблица 3
Шаги агломерации
Этап Объединение в кластеры Коэффициенты Этап первого появления кластера Следующий этап
Кластер 1 Кластер 2 Кластер 1 Кластер 2
1 8 15 350569,160 0 0 13
2 2 5 625420,457 0 0 8
3 3 14 1036894,152 0 0 10
4 9 12 2462898,638 0 0 9
5 11 13 2621343,560 0 0 9
6 7 10 5643310,232 0 0 10
7 1 4 6404664,236 0 0 11
8 2 16 8524905,011 2 0 12
9 11 15688746,964 4 5 11
10 3 7 18125009,433 3 6 13
11 1 9 21145754,677 7 9 12
12 1 2 45890335,168 11 8 14
13 3 8 45983433,343 10 1 15
14 1 6 133866291,681 12 0 15
15 1 3 193310624,017 14 13 0
Сущность итеративных методов кластерного анализа заключается в том, что процесс классификации начинается с задания некоторых начальных условий (количества образуемых кластеров, порога завершения процесса классификации и т. д.).
Средствами проведенного анализа являлись табличный процессор Excel, пакет VSTAT, предназначенный для обработки статистических данных, и программный комплекс SPSS.
Классификация регионов ЦФО по всем полученным в табл. 2 показателям выполнена итеративным методом k-средних, который принадлежит к группе итеративных методов эталонного типа. Считается, что алгоритмы эталонного типа удобные и быстродействующие. Метод k-средних требует принятия предварительного решения о числе разбиений. Это решение исследователь может принять, либо опираясь на собственную интуицию, либо проведя предварительно иерархическую кластеризацию [3, с. 486].
Предпочитая второй способ, мы, воспользовавшись методом межгрупповых связей и мерой расстояния — квадрат расстояния Евклида, получили таблицу агломерации (табл. 3) и дендрограмму объединения (рис. 1).
Из таблицы агломерации видно, что существенный скачок коэффициента, под которым подразумевается расстояние между двумя кластерами, определенное на основе выбранной меры расстояния, наблюдается на 13 шаге. Оптимальным считается число кластеров, равное разности количества наблюдений (у нас их 16) и количества шагов, после которого коэффициент увеличивается скачкообразно (в табл. 3 — это 13) [4, с. 389]. Это означает, что наиболее предпочтительное количество кластеров в нашем случае — 16-13=3. Дендрограмма объединения также демонстрирует, что после получения трех групп регионов объединение происходит уже на больших расстояниях и поэтому не является целесообразным.
Рис. 1. Дендрограмма объединения
Таким образом, имеющуюся совокупность регионов целесообразно разбить на 3 группы. Соответствующее разбиение методом ^средних представлено в табл. 4.
Из табл. 4 видно, что первый кластер представлен двумя областями — Белгородской и Калужской. Наибольшим по количеству областей является второй кластер, в нем 8 регионов. Орловская область находится в третьем кластере вместе с Владимирской, Костромской, Курской, Тульской и Тверской областями.
Географическая иллюстрация кластерной принадлежности регионов представлена на рис. 2.
Попытаемся теперь определить профили полученных кластеров2, т. е. понять, в чем
2 Одна из возможных методик определения профилей (типологии) кластеров предложена в работах [5, 23], [6, с. 51].
Рис. 2. Результаты кластеризации регионов ЦФО
Таблица 4
Результат кластеризации
Наблюдение Кластер
Белгородская область 1
Калужская область 1
Брянская область 2
Воронежская область 2
Ивановская область 2
Рязанская область 2
Липецкая область 2
Смоленская область 2
Тамбовская область 2
Ярославская область 2
Владимирская область 3
Костромская область 3
Курская область 3
Орловская область 3
Тульская область 3
Тверская область 3
Таблица 5
Конечные центры кластеров*
Кластер
1 2 3
КП 1,835 1,630 1,733
СЧ 5,656 5,393 5,020
ВСХ 0,233 0,319 0,293
СМЗП 15894,350 12999,550 13724,100
ОО 39071,449 37129,077 27621,988
ОТСП 21698,153 15884,428 14450,919
ПТНСП 17373,296 21244,649 13171,069
* В табл. 5 жирным цветом выделено то значение соответствующей переменной, которое в данном кластере является преобладающим.
особенности предприятий МСБ в регионах, отнесенных к разным группам. Кластерные профили представляют собой распределенные по кластерной принадлежности средние значения переменных, которые включены в анализ. Поэтому типологию кластеров определяем с помощью средних значений переменных, которыми фактически являются конечные центры кластеров (табл. 5).
В табл. 5 хорошо видны профили кластеров, которые описаны в табл. 6.
Таблица 5 демонстрирует также, что несмотря на различия профилей кластеров средние значения многих переменных кластеризации во всех трех группах сравнимы. Так, среднемесячная заработная плата работников малых и средних предприятий отличается незначительно и составляет в среднем 13-15 тыс. руб. в месяц; выплаты социального характера во всех регионах ЦФО слабо ощутимы и колеблются от 200 до 300 руб. в месяц на одного работника.
Таблица 6
Профили кластеров
Наблюдения Кластеры Профили кластеров
Белгородская область 1 Самые высокие значения всех показателей, кроме выплат социального характера и проданных товаров несобственного производства
Калужская область 1
Брянская область 2 Самые высокие значения показателей выплаты социального характера и продажи товаров несобственного производства
Воронежская область 2
Ивановская область 2
Рязанская область 2
Липецкая область 2
Смоленская область 2
Тамбовская область 2
Ярославская область 2
Владимирская область 3 Большая часть показателей имеет наименьшие, по сравнению с регионами других кластеров, средние значения. Однако среднее значение ВСХ наиболее приближено к наибольшему значению в регионах второго кластера
Костромская область 3
Курская область 3
Орловская область 3
Тульская область 3
Тверская область 3
Кроме того, для регионов второго кластера (самого большого по количеству областей) среднее значение показателя «Отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами» существенно меньше (в денежном выражении), чем среднее значение в строке «Продано товаров несобственного производства». В регионах третьей группы эти значения сравнимы. Это подтверждает тот факт, что отраслевая структура МСП в ЦФО, как и в стране в целом, имеет существенный перекос в сторону оптовой и розничной торговли. Оборот МСП в данном секторе на порядок превышает его величину в других секторах, включая обрабатывающие производства, строительство, транспорт и т. д.
Следует отметить, что из 16 рассматриваемых регионов ЦФО самыми отстающими в плане развития предпринимательства являются две области — Костромская и Орловская,
которые находятся ближе всего к центру третьего кластера (табл. 7).
Основным и наиважнейшим показателем, который всегда берется за основу сравнения, является определение выработки валового регионального продукта малым и средним бизнесом в общем объеме валового продукта ЦФО. Данный показатель определяется с обязательной привязкой к численности населения в том или ином регионе по отношению к численности населения в ЦФО. По этому основному показателю Орловская область уступает «лавры первенства» Костроме. Так, при численности населения Костромской области по отношению ко всей численности населения ЦФО в 1,9 % доля валового продукта этой области в общем объеме составляет 0,7 %. В Орловской области показатель валового продукта в общем объеме казалось бы выше — 0,8 %. Но численность населения в 2,2 % отбрасывает нас на второе место среди худших.
Таблица 7
Принадлежность к кластерам и расстояние до кластерных ц центров
Номер наблюдения Регионы Кластер Расстояние до центра кластера
1 Белгородская область 1 4645,216
2 Брянская область 2 3083,375
3 Владимирская область 3 3506,939
4 Воронежская область 2 4601,213
5 Ивановская область 2 3734,189
6 Калужская область 1 4645,216
7 Костромская область 3 2147,208
8 Курская область 3 4005,178
9 Липецкая область 2 2425,783
10 Орловская область 3 2178,457
11 Рязанская область 2 2931,458
12 Смоленская область 2 1626,850
13 Тамбовская область 2 3097,153
14 Тверская область 3 4042,146
15 Тульская область 3 4531,135
16 Ярославская область 2 4146,347
Лидером по этому показателю является Белгородская область (один из двух регионов первого кластера, наиболее привлекательного по профилю). При численности населения 4,1 % по отношению к численности в ЦФО малый и средний бизнес этой области дает 3 % всего валового продукта в ЦФО. На втором месте Липецкая область: 3,1 %-1,9 % соответственно. И на третьем месте Воронежская область с численностью 6,1 %, при объеме 2,5 %. Липецкая и Воронежская области в нашей классификации — представители второго кластера, где среднее значение оборота организации наиболее приближено к соответствующему значению регионов из первой группы.
Еще один существенный показатель, по которому определяется уровень развития малого и среднего бизнеса в регионе, — занятость трудоспособного населения в этом секторе экономики по отношению к общему числу трудоспособного населения региона. Орловская область здесь снова оказывается среди последних. Однако справедливости ради следует отметить, что во всех трех кластерах, т. е. в целом по ЦФО (без г. Москвы и Московской области), лишь 5 % населения заняты на
предприятиях малого и среднего бизнеса. Это как минимум на 15 % ниже общероссийского уровня.
Исходя из результатов, полученных в ходе проведенного анализа данных по регионам ЦФО, а также в совокупности со статистическими данными по РФ в целом, можно сделать ряд выводов.
1. Результаты кластерного анализа демонстрируют незначительное различие регионов ЦФО по уровню развития малого и среднего бизнеса. Из 16 регионов лишь два региона первого кластера обладают некоторыми преимуществами в классификации.
2. Конечные центры полученных кластеров демонстрируют довольно низкие средние значения всех переменных классификации. В частности, среднемесячная заработная плата работников малых и средних предприятий регионов ЦФО отличается незначительно и составляет в среднем 13-15 тыс. руб. в месяц; выплаты социального характера во всех регионах ЦФО слабо ощутимы и колеблются от 200 до 300 руб. в месяц на одного работника.
3. Отраслевая структура МСП в ЦФО имеет существенный перекос в сторону оптовой
Рис. 3. Количество МСП в Орловской области с 2001 по 2012 г.*
* Источники данных для построения диаграммы: Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Орловской области. URL: http://orel.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/orel/ru/publications/official_publications/electronic_versions/ (дата обращения: 04.04.2012). 2) Федеральный портал PROTOWN.RU. URL: http://www.protown.ru/russia/obl/stat/stat_260.html (дата обращения: 04.04.2012).
и розничной торговли товарами несобственного производства.
4. Из 8 федеральных округов Российской Федерации ЦФО (без учета г. Москвы и Московской области) практически по всем показателям занимает лишь 6 место (табл. 8), что свидетельствует о довольно слабом развитии МСП в данном округе. В свою очередь подобная ситуация складывается и в Орловской области относительно всего ЦФО. В процентном соотношении показатели развития МСП в Орловской области по сравнению со средними значениями по ЦФО составляют лишь 40-50 % (за исключением показателя «Среднемесячная заработная плата работников», который практически достигает среднефеде-рального значения). Это подтверждают и результаты проведенного кластерного анализа, согласно которым Орловская область относится к третьему кластеру с самыми низкими средними значениями большинства показателей. К сожалению, и в своем кластере Орловская область занимает одно из последних мест практически по всем показателям.
Столь низкие показатели предприятий МСБ свидетельствуют о том, что в нашем регионе не уделяется должного внимания развитию и поддержке малого предпринимательства со стороны муниципальных властей. Это подтверждает еще один интересный факт:
с 2006 по 2012 г. количество малых предприятий в Орловской области сократилось втрое (рис. 3).
Слабое развитие МСП, в свою очередь, неблагоприятно сказывается на экономике всего региона в целом, так как в настоящее время именно МСП является наиболее перспективным звеном экономики и от его успешного развития зависит социально-экономическое положение области.
По мнению президента общероссийской общественной организации малого и среднего предпринимательства «Опора России», предприниматель на малой территории — это не экономическая единица, а социальная. «Он создает жизнь вокруг себя в полном смысле этого слова. Благодаря ему формируется инфраструктура, обеспечиваются работой и зарплатой люди, которые кормят себя и свои семьи!...»
Низкий уровень развития малого и среднего бизнеса влечет целый ряд проблем, с которыми сталкиваются в своей деятельности предприниматели МСБ:
• несовершенство нормативно-правовой базы, системы налогообложения и налогового контроля в сфере малого предпринимательства;
• неразвитость действенных финансово-кредитных механизмов и материально-
* Официальный сайт Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». URL: http://sophist.hse.ru/rstat_data/ е<^е/трг3ку12/прил.№ %2054-Публ_0КАТ0.Мт (дата обращения: 04.04.2012).
Таблица 8
Распределение федеральных округов РФ по средним значениям основных показателей
развития МСП*
Занимаемая Показатели
позиция КП CЧР ВСХ СМЗП ОО ОТСП ОТНСП
1 Приволжский Приволжский Уральский Дальневосточный Уральский Приволжский Уральский
2 Южный Южный Южный Уральский Приволжский Уральский Приволжский
3 Уральский Уральский СевероЗападный СевероЗападный Южный Южный Южный
4 Северо-Западный Сибирский Приволжский Сибирский СевероЗападный СевероЗападный Сибирский
5 Сибирский СевероЗападный Дальневосточный Приволжский Сибирский Сибирский СевероЗападный
6 Центральный Центральный Сибирский Центральный Центральный Центральный Центральный
7 Дальне-восточный Дальневосточный Центральный Южный Дальневосточный Дальневосточный Дальневосточный
8 Северо-Кавказский СевероКавказский СевероКавказский СевероКавказский СевероКавказский СевероКавказский СевероКавказский
ресурсного обеспечения развития малого предпринимательства;
• недостаточно развитая инфраструктура поддержки малого предпринимательства;
• неполное информационное обеспечение субъектов малого предпринимательства;
• недостаточное кадровое обеспечение и подготовка специалистов для МСП;
• недостаточный уровень предпринимательской культуры и активности, низкая эффективность консолидации усилий предпринимателей по защите собственных прав и интересов.
Для преодоления вышеперечисленных проблем и повышения эффективности деятельности МСП необходима разработка и реализация системы мер по шести основным направлениям:
1) формирование инфраструктуры поддержки и развития малого и среднего предпринимательства;
2) создание льготных условий использования субъектами МСП государственных материально-технических, научно-технических и информационных ресурсов, разработок и технологий;
3) организация подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров для малых предприятий;
4) развитие системы финансово-кредитной поддержки МСП;
5) поддержка внешнеэкономической деятельности субъектов малого и среднего предпринимательства, включая содействие развитию их торговых, научно-технических, производственных, информационных связей с зарубежными государствами;
6) формирование, поддержка и анализ нормативно-правовой базы и системы налогообложения для обеспечения устойчивой деятельности малого предпринимательства [7, с. 107].
От того, в какой степени региональные власти смогут воплотить в жизнь программу поддержки МСБ, напрямую зависит экономическое развитие того или иного региона. Не следует забывать, что в современной России сектор МСБ является одним из важнейших резервов роста не только региональной, но и национальной экономики. Авторы считают, что для успешного развития МСБ в проблемных
регионах, и в частности в Орловской области, необходимо тщательно проанализировать наиболее успешные в плане развития МСБ регионы ЦФО и России в целом, изучить их опыт и на его основе разработать реальные и действенные варианты развития и совершенствования МСБ. На наш взгляд, в сложившейся ситуации дальнейшая работа в данном направлении является перспективной.
ЛИТЕРАТУРА
1. Экономика предприятия: Учебник для вузов / Под ред. В. Я. Горфинкеля, В. А. Швандара. — 4-е изд., перераб. и доп. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. — 670 с.
2. Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS: Учеб. пособие / Под ред. И. В. Орловой. — М.: Вузовский учебник, 2009. — 310 с.
3. Сошникова Л. А., Тамашевич В. Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В. Н. Тамашевича. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. — 598 с.
4. Бююль Ахим, Цефель Петер. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем. — СПб.: ООО «Диа-СофтЮП», 2005. — 608 с.
5. Орлова И. В., Филонова Е. С. Эконометрическое моделирование финансовой эффективности предприятий, относящихся к виду экономической деятельности «Связь» // Международный бухгалтерский учет. — 2012. — № 43 (241). — С. 22-24.
6. Филонова Е. С. Состояние и тенденции развития финансово-кредитного механизма в АПК региона (на примере аграрных районов Орловской области) // Экономические и гуманитарные науки (ЭиГН). — 2011. — № 4. — С. 48-57.
7. Носова С. С. Экономическая теория: Учебник. — М.: Кнорус, 2008. — 383 с.
REFERENCES
1. The Economics of an Enterprise: a textbook for higher educational institutions / Edited by V. Ya. Gor-finkel, V. A. Shvandar. — 4th ver. rev. & suppl. — M.: UNITI-DANA Publishers, 2009. — 670 pp. (in Russian).
2. The Multivariate Statistical Analysis in Economic Problems: SPSS Computer Simulation: a teaching manual / Edited by I. V. Orlova. — M.: a textbook for higher educational institutions, 2009. — 310 pp. (in Russian).
3. Soshnikova L. A., Tomashevich V. N., Uebe G., Shefer M. The Multivariate Statistical Analysis in Economics: a teaching manual for higher educational institutions / Edited by V. N. Tomashevich. — M.: UNITI-DANA Publishers, 1999. — 598 pp. (in Russian).
4. Buhl A., Zofel P. SPSS Version 10. Einfuhrung in die moderne Datenanalyse. Translated from German. — SPb.: DiaSoftUP LLC Publishers, 2005. — 608 pp.
5. Orlova I. V., Filonova Ye.S. Econometric Modeling of Financial Efficiency of Enterprises Engaged in Communications Business // Mezhdunrodnyi Bukhgalterskii Uchet (International Accounting). — 2012. — No. 43 (241). — pp.22-24.
6. Filonova Ye.S. The Status of and Trends in the Financial-and-Credit Mechanism Development in the Agro-Industrial Complex of a Region (by the Example of Agrarian Areas of the Oryol Region) // Ekonomicheskiye i Gumanitarnye Nauki (Economic Sciences and Humanities). — 2011. — No. 4. — pp. 48-57 (in Russian).
7. Nosova S. S. The Economic Theory: a textbook. — M.: Knorus Publishers, 2008. — 383 pp.
