CC BY
9
ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО
Том 9 • Номер 4 • Октябрь-декабрь 2019 ISSN 2222-534Х
>
Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Первое
экономическое издательство
г.
-J
детерминанты появления новых компаний в россии
Пономарев Ю.Ю. 1, Плескачев Ю.А. 1
1 Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Москва, Россия
Процесс возникновения новых компаний является важным структурным элементом экономик развитых стран и оказывает положительное влияние на экономический рост, появление и распространение инноваций, увеличение производительности и создание рабочих мест. Понимание детерминант появления новых компаний позволит эффективно стимулировать увеличение их числа, что будет положительно отражаться на всей экономике. В настоящей статье проведены анализ и эмпирическая оценка влияния детерминант возникновения новых компаний в регионах России. Для большинства отраслей значимое влияние оказывают традиционные факторы (например, численность населения, уровень концентрации экономической активности, уровень безработицы, имплементация различных мер государственной поддержки и ряд других). Однако эмпирический учет пространственных взаимосвязей между факторами (с помощью модели пространственных ошибок и модели пространственного лага), которые не улавливаются с помощью традиционных эмпирических методов оценки, показывает, что статистическая значимость факторов и оценки их влияния изменяются существенным образом, что позволяет уточнить результаты, полученные в альтернативных исследованиях. Так, например, соседние «более успешные» регионы «перетягивают» на себя экономическую активность рассматриваемого региона, снижая число новых фирм на его территории.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: новые предприятия, появление предприятий, детерминанты, пространственные эффекты.
введение
В сложившейся непростой для российской экономики макроэкономической обстановке необходимости поиска методов повышения эффективности расходования бюджета и поиска способов выхода на устойчивые темпы экономического роста, вопросы правильного стимулирования возникновения и развития новых компаний приобретают особую актуальность.
Как показывает международная практика, возникновение новых компаний оказывает позитивное влияние на развитие всей экономики
АННОТАЦИЯ:
Determinants of the new companies appearance in Russia
Ponomarev Yu.Yu. 1, Pleskachev Yu.A. 1
1 RANEPA, Russia
страны в целом, темпы роста ВВП и другие важные макроэкономические параметры страны. В то же время точный ответ на вопрос, что именно необходимо делать для того, чтобы стимулировать рост новых фирм, невозможно дать без правильного анализа и учета всех факторов для каждой конкретной страны. То есть необходимость выявления ключевых детерминант и проведения анализа их влияния на появление новых компаний, учитывая практически полное отсутствие актуальных исследований и оценок для России, показывает высокую актуальность.
Настоящая статья направлена на то, чтобы заполнить описанную лакуну. В ней проведены анализ и эмпирическая оценка влияния детерминант возникновения новых компаний в регионах России. Базовая гипотеза заключается в том, что для большинства отраслей значимое влияние оказывают традиционные факторы (например, численность населения, уровень концентрации экономической активности, уровень безработицы, имплементация различных мер государственной поддержки и ряд других). Однако, как показывают эмпирические исследования, существенное влияние на взаимосвязи с описанными факторами могут оказывать ненаблюдаемые пространственные взаимосвязи между ними, которые не улавливаются с помощью традиционных эмпирических методов оценки. Это в итоге может приводить к тому, что статистиче-
ABSTRACT:_
The occurrence of new companies is an important structural element of the developed countries and has a positive impact on economic growth, the emergence and spread of innovation, the rise of productivity and job creation. Understanding the determinants of the new companies appearance will effectively stimulate the increase in their number, which will have a positive impact on the entire economy. This article analyzes and empirically assesses the impact of the determinants of the new companies' appearance in the regions of Russia. For most industries, traditional factors have a significant impact (for example, population size, concentration of economic activity, unemployment, implementation of various measures of state support, and a number of others). However, empirical consideration of spatial relationships between factors (using the spatial error model and the spatial lag model), which are not captured by traditional empirical methods of assessment, shows that the statistical significance of factors and estimates of their impact change significantly, which allows us to refine the results obtained in alternative studies. For example, neighboring "more successful" regions "pull over" the economic activity of the region, reducing the number of new firms in its territory.
KEYWORDS: new enterprises, appearance of enterprises, determinants, spatial effects
JEL Classification: D21, D22, D99, L20, R10 Received: 13.12.2019 / published: 30.12.2019
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Ponomarev Yu.Yu. (ponomarev@iep.ru)
CITATION:_
Ponomarev Yu.Yu., Pleskachev Yu.A. (2019) Determinanty poyavleniya novyh kompaniy v Rossii [Determinants of the new companies appearance in Russia ]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. 9. (4). - 509530. doi: 10.18334/epp.9.4.41521
ская значимость факторов и оценки их влияния изменяется существенным образом по сравнению с результатами, получаемыми в альтернативных исследованиях. Так, например, соседние «более успешные» регионы «перетягивают» на себя экономическую активность рассматриваемого региона, снижая число новых фирм на его территории.
1. новые компании и экономический рост
Активная предпринимательская деятельность и в частности появление новых компаний в экономике, согласно международным исследованиям, положительно влияет на величину ВВП и другие важные макроэкономические параметры страны.
Интерес к эффектам от появления новых компаний появился после серии работ Birch [1, 2] (Birch, 1979), в которых на основе данных по 12 млн фирмам за 17 лет было показано, что новые компании являются основными источниками создания рабочих мест в США (боле 66%). Экономическая литература, посвященная анализу влияния, которое может оказывать появление новых компаний в экономике, включает в себя широкое разнообразие рассматриваемых эффектов как на микро-, так и на макроуровне, среди которых можно выделить следующие:
Новые компании оказывают положительное влияние на экономический рост страны посредством действия целого ряда экономических механизмов, например, перетока знаний и новых технологий, как показано в работах Stel и др. [3] (van Stel, Carree, Thurik, 2005), Audretsch и др. [4] (Audretsch, Keilbach, Lehmann, 2006). В исследовании Audretsch и др. [4] (Audretsch, Keilbach, Lehmann, 2006) на основе анализа 36 стран было показано, что новые компании оказывают положительное влияние на экономический рост при помощи механизма перетока знаний (рост числа молодых компаний возрастом до трех лет на 1% приводит к росту ВВП на 0,2%), подробно рассмотренном в исследовании Acs и др. [5] (Acs, Audretsch, Lehmann, 2013), либо посредством повышения производительности труда и капитала (см. работы Romer [6] (Romer, 1986), Fritsch, Mueller [7] (Fritsch, Mueller, 2004), Minniti and Levesque [8] (Minniti, Levesque, 2010)).
Зачастую анализ влияния появления компаний на производительность проводится на региональном или отраслевом уровне. Так, например, в работе Callejon and
ОБ АВТОРАХ:_
Пономарев Юрий Юрьевич, заведующий научно-исследовательской лабораторией инфраструктурных и пространственных исследований ИОРИ РАНХиГС, кандидат экономических наук (ponomarev0iep.ru) Плескачев Юрий Андреевич, старший научный сотрудник лаборатории инфраструктурных и пространственных исследований ИОРИ РАНХиГС (p1eskachyev-ya0ranepa.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Пономарев Ю.Ю., Плескачев Ю.А. Детерминанты появления новых компаний в России // Экономика, предпринимательство и право. - 2019. - Том 9. - № 4. - С. 509-530. doi: 10.18334/epp.9.4.41521
Segarra [9] (Callejon, Segarra, 1999) на данных по Испании за период 1980-1992 гг. было показано, что новые компании (позволяют объяснить 5% роста производительности), а также компании, прекратившие работу (позволяют объяснить 9% роста производительности), положительно влияют на совокупную факторную производительность региона в последующем году. В исследовании Audretsch, Keilbach [10] (Audretsch, Keilbach, 2004) для регионов Западной Германии был выявлен положительный эффект появления новых компаний на производительность труда в регионе (рост на 0, 1% при росте числа новых компаний на 1%).
Еще одним механизмом повышения производительности в результате появления новых компаний является влияние на уровень конкуренции, что, в свою очередь, положительно влияет на производительность (за счет выбывания менее производительных компаний), как было показано в работах Baldwin и Gorecki [11] (Baldwin, Gorecki, 1995), Caves [12] (Richard, 1998), Disney и др. [13] (Disney, Haskel, Heden, 2003), Foster и др. [14] (Foster, Haltiwanger, Krizian, 2006)). Например, в работе Foster и др. [14] (Foster, Haltiwanger, Krizian, 2006)) авторы на данных по США показали, что практически весь рост производительности компаний в секторе ритейла (> 90%) произошел за счет появившихся новых компаний, а в работе Disney и др. [13] (Disney, Haskel, Heden, 2003) на данных по Великобритании аналогичные оценки составили 50% роста производительности за счет появления новых компаний. Также авторы отмечают, что статистически значимое увеличение производительности происходит только через несколько лет после входа новых компаний на рынок.
Появление новых компаний положительно влияет на сокращение безработицы, как показано, например, в работах Fritsch и Mueller [7] (Fritsch, Mueller, 2004), Neumark, Wall, Zhang [15] (Neumark, Wall, Zhang, 2011), Fritsch и Noseleit [16] (Fritsch Noseleit, 2012) на данных Западной Германии, Haltiwanger, Jarmin, Miranda [17] (Haltiwanger, Jarmin, Miranda, 2013) (стартапы создают 3% всех рабочих мест), а также в работе Criscuolo, Gal, Menon [18] (Criscuolo, Gal, Menon, 2014) (рост числа рабочих мест на 0,1% при росте числа новых фирм на 1%). В отчете ОЭСР 2017 года отмечается, что создание фирм является важным источником появления новых рабочих мест [19].
Выявление изменения предпочтений потребителей является одним из важных мотивов появления новых компаний, особенно для тех, которые занимаются инновационной деятельностью. Это может приводить к появлению новых рынков, создавая тем самым новые предпринимательские возможности, как было показано в работах Kirzner [20] (Kirzner, 1997), [21] (Kirzner, 2009). В упомянутом выше отчете ОЭСР 2017 года авторы также подчеркивают, что создание фирм является один из важнейших источников инноваций [19].
Учитывая многообразие и величину возникающих эффектов, обоснованный ответ на вопрос о выборе действенных механизмов стимулирования появления новых компаний невозможно дать без анализа и учета всех оказывающих влияние на этот процесс факторов. В текущих непростых для российской экономики условиях внешнетор-
говых ограничений и введения политических санкций необходимость поиска методов повышения эффективности расходования бюджетных средств и поиска способов выхода на темпы экономического роста, опережающие среднемировые, вопросы правильного стимулирования возникновения и развития новых компаний приобретают особую актуальность.
2. основные подходы к анализу появления новых компаний
Несмотря на достаточно обширную теоретическую базун, стоит отметить, что в рамках анализа факторов возникновения новых компаний, а также выбора фирмой своего расположения, при переходе от теоретических работ к эмпирическим исследованиям возникает целый ряд сложностей, связанный с доступностью данных. В частности, теоретические модели показывают, что при появлении новой фирмы и принятии решения о выборе локации, где будет осуществляться деятельность, критическое значение имеет структура издержек компании (в том числе соотношение величин фиксированных и переменных издержек), связанных с осуществленным выбором данной локации. На практике же подобные данные (транспортные расходы, затраты на сырье и материалы и прочее) на уровне отдельных компаний далеко не всегда находятся в открытом доступе, поскольку имеют решающее значение для экономической безопасности компании.
Все это приводит к тому, что структурные модели, как правило, остаются лишь на теоретическом уровне, а в эмпирической литературе сложилась устойчивая тенденция использования неструктурных моделей, в рамках которых проверяются гипотезы относительно влияния на возникновение и локализацию новых компаний широкого круга различных факторов, которые потенциально могут обуславливать эти процессы (см. работы Reynolds и др. [22] (Reynolds, Storey, Westhead, 1994), Davidsson и др. [23] (Davidsson, Lindmark, Olofsson, 1994), Armingston и Acs [24] (Armingston, Acs, 2002), Sutaria и Hicks [25] (Sutaria, Hicks, 2004), Carod [26]).
В общем виде подобные модели выглядят следующим образом:
Entry _rate. = f{x1... (1)
где Entryjrate. - переменная, характеризующая появление новых компаний,
. '■-V - набор факторов, влияние которых оценивается в соответствующей модели.
Стоит отметить существующую в литературе условность разделения факторов появления новых компаний на факторы возникновения и факторы локализации, поскольку эти процессы оказываются весьма тесно связаны друг с другом, ведь при появлении новая компания возникает в уже вполне определенной локации, и основная часть факторов встречается в работах, посвященных обеим тематикам.
Таким образом, подходя к построению модели появления новых компаний с теоретической точки зрения, а также с учетом проведенного анализа международной литературы (Armingston и Acs [24] (Armingston, Acs, 2002), Sutaria и Hicks [25] (Sutaria,
Hicks, 2004) и др.), все факторы, влияющие на возникновение фирм, можно разделить на три большие группы:
• факторы спроса и предложения;
• инфраструктурные факторы;
• факторы политики и культуры.
Соответствующее разделение факторов с указанием источников литературы, а также направлением влияния на появление новых компаний, согласно полученным в исследованиях оценкам, представлено в таблице 1.
Основной механизм для первой группы факторов заключается в том, что с ростом фактора растет уровень спроса на товары и услуги, что стимулирует появление новых компаний, для второй группы факторов - положительное влияние на появление новых компаний от улучшения различных видов инфраструктуры (транспортной, финансовой, бюджетной). Третья группа факторов позволяет оценивать влияние социокультурных аспектов на появление новых компаний. Рассмотрим подробнее механизмы влияния на появление новых компаний для каждого представленного фактора.
Изменение численности населения и изменение доходов на душу населения влекут за собой постоянные изменения в структуре спроса на товары и услуги, заставляя предпринимателей и владельцев бизнеса учитывать эти изменения. Механизм влияния данных факторов заключается в том, расширяющийся или снижающийся спрос стимулирует появление или, наоборот, закрытие фирм, поскольку меняется число потребителей товаров и услуг или их покупательская способность.
На появление новых фирм существенное влияние оказывает динамика на рынке труда и уровень безработицы. Потеря работы и отсутствие результатов по быстрой ее замене приводит к возникновению стимулов к открытию собственного дела. В то же время, как отмечается в работе Reynolds et al. [27] (Reynolds, Story, Westhead, 1994), более высокий уровень безработицы может приводить к снижению располагаемого дохода, снижая величину спроса на товары и услуги в данном регионе, что, в свою очередь, должно негативно сказываться на появлении новых фирм. Два описанных механизма являются разнонаправленными, и результирующее влияние на появление новых фирм будет зависеть от того, какой из двух описанных эффектов окажется сильнее.
Динамика показателя среднего размера фирмы (измеренного с точки зрения занятости) может являться показателем структурных изменений в экономике. Механизм влияния в данном случае заключается в следующем: с ростом среднего размера фирмы в регионе усложняются цепочки добавленной стоимости, происходит диверсификация структуры потребления промежуточных товаров. Предполагается, что для крупных фирм будет более эффективным отдавать часть задач на аутсорсинг небольшим фирмам по соседству. Таким образом, крупные компании способствуют росту спроса и росту числа новых фирм. Однако влияние может быть и обратным, если крупные
Таблица 1
Факторы, влияющие на возникновение новых компаний
Факторы влияние литература
Факторы спроса и предложения Численность населения +/нет влияния Reynolds et al. (1994), Audretsch, Fritsch (1994), Garofoli (1994), Armingston, Acs (2002), Sutaria, Hicks (2004), Fotopoulos, Spence (1998)
Среднедушевые доходы + Armington, Acs (2002), Sutaria, Hicks (2004)
Уровень безработицы +/- Smiley, Highfield (1987) Audretsch, Fritsch (1994) Bernard (1994), Garofoli (1994), Sutaria, Hicks (2004)
Среднее число работников в компании +/- Audretsch, Fritsch (1994), Sutaria, Hicks (2004), Armingston, Acs (2002)
Доля новых фирм +/- Audretsch, Fritsch (1994), Armingston, Acs (2002), Sutaria, Hicks (2004)
Доля фирм, прекративших работу +/- Audretsch, Fritsch (1994), Armingston, Acs (2002), Sutaria, Hicks (2004)
Факторы инфраструктуры Транспортная инфраструктура + Reynolds et al. (1994), Luker (1998), Baudewyns et al. (2000), Coughlin, Segev (2000), List (2001), Holl (2004), Arauzo (2005), Arauzo-Carod, Teruel-Carrizosa (2005), Ala-non et al. (2007)
Локализация +/- Armington, Acs (2002), Frenken et al. (2005), Nyström (2005)
Финансовые стимулы привлечения новых компаний +/нет влияния Friedman et al., (1992), Woodward, (1992), Guimaraes et al. (1998), Lee (2004).
Банковские депозиты + Fotopoulos, Spence (1998), Ashcroft et al. (1991)
Госрасходы + Sutaria, Hicks (2002)
Налоги +/- Friedman et al. (1992), Woodward (1992), De-veraux and Griffith (1998), Coughlin and Segev (2000), Gabe, Bell (2004)
Факторы политики и Качество госуправления + Klapper et al. (2010)
культуры Коррупция - Klapper et al. (2010), Reynolds (2010)
Социальный капитал + Sam Youl Lee, Richard Florida & Zoltan Acs (2004), Fotopoulosy (2014)
Экологические нормы +/нет влияния McConnell, Levinson (1996), Becker, Henderson (2000), List, McHone (2000), List (2001)
Источник: составлено авторами.
фирмы выдавливают мелких игроков, препятствуя тем самым появлению новых компаний в их сфере.
Следующим фактором, характеризующим изменения спроса и предложения, является доля появляющихся и прекративших работу компаний. Как отмечается в работе Sutaria, Hicks (2004) [28] (Sutaria, Hicks, 2004), в последнее время все больше исследователей рассматривают эти два показателя как независимые друг от друга. В силу одновременности разнонаправленных процессов, происходящих в экономике, направление влияния эффекта на число новых фирм является неопределенным. Неопределенность вызвана одновременной работой противоположных механизмов - механизма конкуренции и мультипликационного эффекта. Большее количество появляющихся фирм может свидетельствовать о подъеме в экономике и росте общего уровня спроса и тем самым привлекать еще больше новых компаний. С другой стороны, значительное увеличение общего числа компаний в результате появления новых приведет к росту конкуренции, которая будет выдавливать неэффективные компании. Аналогично для числа фирм, прекративших свою деятельность.
Следующая группа факторов - инфраструктурные факторы, которые отражают изменения уровня обеспеченности транспортной, социальной и другими видами инфраструктуры.
С точки зрения физической инфраструктуры в зарубежных исследованиях рассматривается транспортная инфраструктура - плотность и протяженность дорог в заданном регионе. Так как основная деятельность компаний в большей или меньшей степени связана с доставкой материалов и конечного продукта, лучшая доступность или лучшее качество транспортной инфраструктуры может положительно влиять на решения компаний о начале своей деятельности в том или ином регионе.
Также к инфраструктурным факторам можно отнести фактор локализации компаний, механизм влияния на число новых фирм для которого следующий: положительное влияние наблюдается за счет агломерационных эффектов, возникающих в результате близкого размещения фирм из схожих отраслей. В то же время может наблюдаться и отрицательное влияние за счет роста конкуренции.
На рост числа новых фирм могут оказывать влияние финансовая инфраструктура региона, куда включается доступность кредитов, возможные льготы, а также объем банковских депозитов, который позволяет оценить уровень финансовых активов на душу населения и доступность капитала в регионе. Таким образом, улучшение или увеличение описанных характеристик должно стимулировать появление новых фирм.
Государственная поддержка также, очевидно, может оказывать влияние на появление новых фирм, например, посредством формирования дополнительного спроса на товары и услуги (со стороны фирм - получателей поддержки), что, в свою очередь, будет приводить к возникновению индуцированного спроса на товары и услуги других отраслей экономики посредством межотраслевых связей и, как следствие, формировать стимулы для появления новых компаний. Важным фактором является также
и снижение административных барьеров и налогового бремени. Например, снижение числа налоговых проверок будет снижать негативные эффекты на прибыль фирмы, увеличивая таким образом перспективные возможности для бизнеса.
Из перечисленных в таблице 1 факторов третьей группы очевидное негативное влияние имеет только «уровень коррупции», которая затрудняет ведение бизнеса и препятствует появлению новых компаний. С обратной стороны, улучшение в госуправлении, экологии и социальном капитале будет способствовать появлению новых компаний.
3. Эмпирический анализ детерминант появления и локализации новых компаний в россии
3.1. Эмпирическая модель
В данном разделе настоящей статьи на основе проведенного анализа имеющихся в литературе теоретических и эмпирических моделей возникновения фирм (и выбора фирмой своего расположения) была сформулирована эмпирическая модель для оценки влияния различных факторов на появление новых компаний.
Для получения эмпирических оценок использовалась следующая спецификация
- одна из трех переменных, характеризующих появление новых фирм в экономике: число зарегистрированных фирм в году t, коэффициент рождаемости фирм, число зарегистрированных фирм / численность экономически активного населения в регионе;
Population _ численность населения;
- реальные доходы на душу населения;
Unemployment - уровень безработицы;
- количество малых фирм в регионе на душу населения; - характеристики автодорожной инфраструктуры: линейная протяженность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием, плотность автодорог в регионе; индекс транспортной доступности для автомобильных дорог2;
1 Для измерения зависимой переменной будут использованы все три описанных выше способа.
2 Методология и расчет индекса транспортной доступности представлен в работе Радченко, Пономарев (2019) [33].
In Entry _rateit = /?j In Population^,. + ¡S2 In Real _incomeit 4-Д3 In Unemployment^ + /?4 In Small_en t_numberit + /?5 In Transport_infrit + fj6 \nFNS_inspectionsit + (з7 In Bank_depositit + In Corruption-,, + In Gov_support-lt + Г; + yt + £;r
; (2)
где
^пврвс^опз - количество выездных проверок ФНС на 1000 фирм;
Вапк_с1ерози _ объем депозитов на душу населения;
^ -"' ' - характеристики коррупции в регионе: число зарегистрированных эко-
номических преступлений, число зарегистрированных экономических преступлений, доведенных до суда;
С:: - объем финансовой поддержки, который выделяется региону на душу населения.
Для минимизации транспортных издержек фирме необходимо знать расположение центров притяжения спроса и расположение поставщиков сырья или промежуточной продукции. Поэтому в качестве прокси для уровня развития транспортной инфраструктуры использовались как стандартные линейные показатели (протяженность и плотность автомобильных дорог), так и учитывающий пространственное расположение автомобильной инфраструктуры индекс их транспортной доступности в регионе.
В качестве прокси для финансовой инфраструктуры используется совокупный индекс обеспеченности региона банковскими услугами, рассчитанный по методике департамента банковского регулирования и надзора Банка России, а для характеристик административного регулирования в качестве прокси используется количество проведенных ФНС выездных проверок организаций на 1000 организаций в регионе.
Также косвенной характеристикой хорошего состояния финансово-экономической инфраструктуры может являться количество малых предприятий, поскольку наличие большого числа именно малых предприятий (а также небольшая численность работников в расчете на одно предприятие) косвенно свидетельствует об отсутствии проблем с каким-либо видом инфраструктуры, что будет способствовать появлению новых компаний.
В качестве прокси для «уровня коррупции» использовался нормированный показатель количества преступлений экономической направленности в регионе, повышение которого негативно отражается как на спросе населения на товары, так и на поставщиках фирм.
3.2. База данных
Данные по отобранным переменным были собраны на региональном уровне за период 2005-2017 гг. Показатель, отражающий появление новых фирм, в отечественной и зарубежной экономической литературе при переходе к эмпирическим оценкам измеряют различными способами3. В российской практике для зависимой переменной существует несколько близких показателей, на основе которых можно измерять динамику появления новых копаний:
• данные ЕГРЮЛ по общему числу новых компаний, появившихся за рассматриваемый период в рассматриваемом регионе;
3 См. работы Armingston и Acs [28] (2002), Sutaria и Hicks [29] (2004).
• коэффициент рождаемости фирм, построенный Росстатом как частное от числа новых фирм к среднему числу фирм в регионе на момент начала и конца года;
• отношение числа новых фирм, по данным Росстата, к экономически активному населению.
Вместе с тем динамика появления новых компаний в России на основании этих показателей, в силу того, что они построены на первичных данных различных источников, может достаточно кардинально различаться в рамках одного и того же периода. В целях повышения достоверности получаемых результатов в рамках исследования (для рассматриваемого периода 2005-2017 гг.) был построен альтернативный показатель рождаемости предприятий в России, а также числа новых компаний, основанный на первичных данных бухгалтерской отчетности на уровне отдельных компаний, представленных в системе СПАРК-Интерфакс (далее - СПАРК).
Пространственное распределение коэффициента рождаемости организаций, построенного на данных СПАРК, представлено на рисунке 1.
Можно видеть, что, согласно данному показателю, имеет место значительная региональная дифференциация коэффициента рождаемости организаций. Среднее значение для России составило 89,5 новых организаций на 1000 организаций в год. Изменение числа организаций, а также общего коэффициента рождаемости в целом по России за рассматриваемый период 2005-2017 гг. представлено на рисунке 2. В целом построенный на основе первичных данных СПАРК показатель появления новых предприятий по динамике соответствует показателю рождаемости компаний, формируемому Росстатом.
Срглп
л
Рисунок 1. Коэффициент рождаемости организаций по субъектам Российской Федерации
в 2017 г. (по данным СПАРК) Источник: СПАРК [29].
520 .ЮиМАЬ ОР ECONOMiCS, ENTREPRENEURSHiP АМ 1_АШ #4'2019 |0с!оЬег-йесетЬег]
2005 2006 2007 2002 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Число новых фирм, гысяч (правая шкала) — КоэффииненгрожцаеыосгнорганнзашпКчнсло новьж на 1000 существующих)
Рисунок 2. Динамика коэффициента рождаемости и численности новых организаций в Российской Федерации за период 2005-2017 гг. (по данным СПАРК) Ист очник: СПАРК [29].
Таблица 2
10 регионов-лидеров и 10 регионов с наименьшими значениями коэффициента
рождаемости в 2005-2017 гг.
Коэффициент рождаемости организаций Максимум за 2005-2017 гг. Минимум за 2005-2017 гг. Среднее за 2005-2017 гг.
Новосибирская область 151 93 120
Республика Татарстан (Татарстан) 180 92 119
г. Москва 179 86 118
Республика Ингушетия 226 77 117
Пермский край 154 90 111
Нижегородская область 157 91 111
Свердловская область 174 0 110
Республика Бурятия 191 77 110
Красноярский край 140 93 110
Самарская область 133 87 109
Республика Мордовия 97 43 72
Ленинградская область 104 57 72
Республика Алтай 93 31 71
Карачаево-Черкесская Республика 126 30 70
Курганская область 100 39 70
Ростовская область 116 33 64
Ненецкий АО 140 15 64
Чукотский автономный округ 97 12 58
Республика Калмыкия 92 33 58
Магаданская область 75 28 52
Источник: СПАРК [29], расчеты авторов.
При этом, как можно видеть из таблицы 2, в которой представлено распределение регионов по среднему значению коэффициента рождаемости за период 2005-2017 гг. (а также минимальный и максимальный его уровни для соответствующих регионов), в отдельных рассматриваемых регионах может иметь место существенная вариация в динамике появления новых компаний, что обеспечивает хорошую вариацию в данных для проведения эмпирического анализа.
3.3. Результаты
Для представленной спецификации (2) были получены оценки панельной регрессии для различных вариантов включения в модель фиксированных эффектов (на регион и на временной период). Результаты для зависимой переменной числа новых фирм (на основе СПАРК) представлены в таблице 3, для других вариантов зависимой переменной - далее.
Полученные результаты в целом соответствуют выдвинутым гипотезам и рассмотренным механизмам, а также совпадают с оценками в мировой литературе. Для характеристик спроса: показателей численности населения и величины реальных доходов на душу населения можно видеть положительное и значимое влияние. Рост населения в регионе на 10% будет приводить к росту числа новых фирм примерно на 11%. Увеличение реальных доходов на душу населения на 10% приведет к росту числа новых фирм примерно на 4,5%. Наличие в регионе повышенной концентрации (относительно численности населения) числа малых фирм также положительно влияет на появление новых компаний. Так, рост числа малых фирм на 10% приведет к росту появления новых фирм на 2%. Ожидаемо отрицательный результат был получен для уровня безработицы, увеличение которой на 10% приведет к снижению числа новых фирм примерно на 3,5%.
Несколько противоречивый результат был получен для показателя развития автодорожной инфраструктуры в регионе. Полученные оценки показали отрицательную зависимость числа новых фирм от улучшения дорожной инфраструктуры, что может быть обусловлено слишком большим уровнем агрегирования данных.
Оценка влияния объема депозитов на душу населения на уровень рождаемости компаний оказалась разнонаправленной в зависимости от используемой спецификации. Для спецификации с фиксированными эффектами на регион было получено отрицательное влияние, что говорит о том, что с течением времени рост объема депозитов на душу населения в регионе приводил к снижению появления новых фирм. В то же время для спецификации с фиксированными эффектами на год было получено положительное влияние. То есть в пространственном разрезе больше фирм появляется в тех регионах, где больше объем депозитов в расчете на душу населения, что также согласуется с исходными гипотезами.
Для других вариантов зависимой переменной (коэффициент рождаемости фирм и отношение числа новых фирм к численности экономически активного населения
Таблица 3
Эмпирические оценки базовой регрессии (зависимая переменная - число новых фирм)
(1) (2) (3) (4)
Переменные / Зависимая Число новых Число новых Число новых фирм Число новых
переменная фирм фирм фирм
Население 1.134*** 1.632** 1 022*** 2127***
(0.055) (0.622) (0.043) (0.558)
Реальные доходы на душу 0.439*** 0.268** 0.002 0.455***
(0.139) (0.119) (0.113) (0.170)
Индекс доступности авто- -0.351*** 0.014
дорог
(0.065) (0.069)
Уровень безработицы -0.356*** -0.181*** -0.041 -0.017
(0.054) (0.036) (0.054) (0.045)
Количество выездных проверок ФНС на 1000 фирм -0.056 -0.020 -0.227*** -0.129
(0.062) (0.067) (0.080) (0.106)
Объем депозитов на душу -0.038 -0.314*** 0.205*** -0.091
населения
(0.089) (0.081) (0.065) (0.110)
Количество малых фирм в 0.184** -0.038 0.251*** 0.128**
регионе на душу населения
(0.073) (0.054) (0.059) (0.064)
Число наблюдений 977 977 977 977
R-квадрат 0.091 0.148
Число регионов 85 85 85 85
Фиксированный эффект на Нет Да Нет Да
регион
Фиксированный эффект на Нет Нет Да Да
год
Примечания:
робастные стандартные ошибки в скобках; *** р<0.01, ** р<0.05, * р<0.1; Источник: составлено авторами.
в регионе) полученные результаты представлены в таблице 4 (для фиксированных эффектов отдельно на регион или год).
Как видно из таблицы 4, полученные результаты для других вариантов зависимой переменной в целом схожи с результатами для оценки модели с использованием базового показателя числа новых фирм как с точки зрения статистической значимости, так и направления влияния рассматриваемых факторов. Однако некоторые различия
Таблица 4
Эмпирические оценки базовой регрессии (зависимая переменная - коэффициент рождаемости)
(1) (2) (3) (4)
Переменные / Зависимая переменная Коэффициент рождаемости Коэффициент рождаемости Число новых фирм /ЭАН Число новых фирм/ЭАН
Население 1.770** 0.084** 0.902 0.071*
(0.794) (0.037) (0.595) (0.038)
Реальные доходы на душу 0.181 0.029 0.182 0.047
(0.156) (0.092) (0.116) (0.114)
Индекс доступности автодорог -0.032 0.033
(0.049) (0.067)
Уровень безработицы -0.294*** -0.027 -0.182*** -0.025
(0.049) (0.061) (0.035) (0.043)
Количество выездных проверок ФНС на 1000 фирм 0.100 -0.036 0.011 -0.147***
(0.070) (0.063) (0.035) (0.049)
Объем депозитов на душу -0.225** -0.094* -0.256*** 0.128**
населения
(0.098) (0.056) (0.065) (0.063)
Количество малых фирм в 0.004 0.115** 0.021 0.256***
регионе на душу населения
(0.057) (0.048) (0.056) (0.061)
Число наблюдений 977 977 977 977
R-квадрат 0.112 0.116
Число регионов 82 82 82 82
Фиксированный эффект на Да Нет Да Нет
регион
Фиксированный эффект на Нет Да Нет Да
год
Примечания:
робастные стандартные ошибки в скобках; *** р<0.01, ** р<0.05, * р<0.1; Источник: составлено авторами.
все же можно заметить, например, при изменении зависимой переменной пропадает статистическая значимость влияния реальных доходов на душу населения, что можно объяснить нормировкой зависимой переменной (в отличие от результатов в таблице 3). Также пропадает значимость влияния транспортной инфраструктуры на появление новых компаний, что может объясняться достаточно большой степенью агрегирования данных - на уровне региона. Влияние числа малых фирм в регионе наблюда-
ется только в пространстве для обеих зависимых переменных, таким образом, больше фирм будет появляться в регионах, в которых число малых фирм на душу населения выше.
Среди результатов, которые не укладываются в логику рассмотренных ранее механизмов, можно отметить отрицательное и значимое влияние величины депозитов на душу населения во времени, однако в пространстве результаты оказались противоречивыми для двух рассмотренных вариантов зависимой переменной. Полученные оценки совпали с выдвинутой гипотезой влияния финансовой инфраструктуры в регионе только при оценке пространственного влияния для зависимой переменной «число новых фирм», нормированной на численность экономически активного населения в регионе.
Стоит отметить, что на полученные результаты может оказывать влияние как пространственное распределение используемых объясняющих переменных, так и пространственное распределение различных вариантов зависимой переменной. На основе результатов тестов (гипотеза об отсутствии пространственной зависимости на основе статистики Морана отвергается на уровне значимости 94%) на наличие пространственной автокорреляции для результатов эмпирических оценок из таблиц 3 и 4, можно сделать вывод о необходимости использования моделей, учитывающих пространственные взаимосвязи между факторами. В настоящей работе для описанной цели использованы модель пространственного лага4 и модель пространственной ошибки.
Модель с пространственными лагами может быть записана следующим образом:
у = рУУу + хр + £~ЛГ(0; (Т2 /), (3)
где X - матрица значений независимых (объясняющих) переменных размеров N X К, ¡3 - вектор параметров размерности К X I, рр - столбец пространственных авторегрессионных коэффициентов / X IV - матрица пространственных весов ТЛ^ размерности N X N. Для каждой локации в системе матрица определяет, какие другие локации в системе влияют на данную локацию, т.е. каждый элемент матрицы - расстояние между двумя локациями или соседями. Обычно для простоты интерпретации матрица весов стандартизирована, так что для любого 1 = 1. Таким образом, пространственный лаг можно интерпретировать как среднее взвешенное соседей (с ТЛ^ в качестве весов), или как пространственное сглаживание. Одной из важнейших предпосылок модели, которую впервые выразил ТоЬ1ег [30] (Tobler, 1970), является географический эффект: соседи, близкие друг к другу, тяготеющие к центру шоков, подвержены им в большей степени, чем дальние соседи.
Пространственная зависимость может также отражаться в ошибках модели: в разных локациях Уг- не влияет напрямую на У /, а ошибки модели скоррелированы в про-
4 Более подробное описание предпосылок моделей представлено, например, в работе Ward, Gleditsch (2018) [34].
странстве. Регрессионная модель с авторегрессионной зависимостью ошибок выглядит следующим образом:
£ = Л№е + £ (5)
где 3' - вектор N X I наблюдений зависимой переменной, X N X К матрица наблюдений независимых переменных, ^ - вектор параметров размерности К X I, Я - вектор пространственного параметра авторегрессии для пространственного лага ошибки модели размерности I X IV £ - член пространственного лага ошибки, а О"2/).
Идея метода заключается в том, что, возможно, в исходной модели были не учтены пропущенные переменные, которые были пространственно кластеризованы. Положительная пространственная автокорреляция подразумевает, что ошибки для наблюдения I имеют тенденцию систематически меняться с ошибками для других близлежащих наблюдений ]. Таким образом, ошибки меньшего/большего размера для I будут иметь тенденцию изменяться вместе с меньшими ошибками для ]. Такая кластеризация остатков нарушает предположение о том, что члены ошибки независимы друг от друга. Какие существуют последствия пространственной автокорреляции для ошибок? При неучете пространственной автокорреляции в модели МНК оценки состоятельны, но становятся неэффективными, т.к. оценка вариации будет недооценивать истинную вариацию (аналогично случаю с серийно коррелированными ошибками во времени).
В чем смысловая разница между моделью с пространственным лагом переменной У и моделью с пространственными ошибками? Модель с пространственным лагом переменной подразумевает реакцию между наблюдениями у, и через лежащую между ними переменную уВ то время как в модели с пространственными ошибками пространственная зависимость входит в спецификацию только через член ошибки. То есть переменные связаны друг с другом только через какие-либо неявные факторы, которые по той или иной причине были коррелированы в пространстве.
Результаты оценки описанных моделей представлены в таблице 5.
Как видно из таблицы 5, оценка влияния «пространственного лага» г в модели лага получилась отрицательной и статистически значимой. Это позволяет сделать вывод о том, что соседние более успешные регионы «перетягивают» на себя ресурсы данного региона, что приводит к снижению появления числа новых фирм в рассматриваемом регионе.
Полученные результаты показывают, что при учете пространственного влияния статистически значимыми оказываются только переменные численности населения, числа малых фирм на душу населения и безработицы, при этом направление их влияния совпадает с рассмотренными выше механизмами действия факторов.
у = Хр + г,
(4)
Таблица 5
Результаты оценок пространственных моделей для коэффициента рождаемости
фирм
ПЕРЕМЕННЫЕ (log) Модель пространственного лага Модель пространственной ошибки
Численность населения 0.540*** 0.547***
Реальные доходы на душу населения 0.523 0.495
Индекс доступности автодорог -0.168 -0.112
Количество выездных проверок ФНС на 1000 фирм -0.068 -0.059
Объем депозитов на душу населения -0.874 -0.822
Количество малых фирм в регионе на душу населения 0.688** 0.339**
Уровень безработицы -0.483* -0.456*
Пространственный лаг r -0.329*
Пространственный лаг l -0.275
Количество наблюдений 1053 1053
Примечания:
робастные стандартные ошибки в скобках;
*** р<0.01, ** р<0.05, * р<0.1;
Источник: составлено авторами.
В отраслевом разрезе оценка5 влияния рассматриваемых факторов на появление новых компаний показала, что практически для всех отраслей наблюдается стабильное положительное и статистически значимое влияние показателя численности населения (кроме отрасли сельского хозяйства), а также стабильное отрицательное статистически значимое влияния безработицы.
Кроме того, полученные оценки показали, что господдержка по-разному влияет на появление новых фирм в разрезе регион-отрасль. Для части отраслей наблюдается положительное влияние (обрабатывающие производства, строительство, оптовая и розничная торговля, транспортировка и хранение, деятельность в области информации и связи, деятельность в области культуры), в то время как для другой части отраслей статистически значимого влияния выявлено не было. Для отрасли добычи полезных ископаемых было выявлено отрицательное и статистически значимое влияние. Полученные результаты могут быть обусловлены конкретикой мер поддержки, которые оказываются региону, поскольку появление фирм в одних секторах экономики может «стягивать» на себя человеческий капитал, что в итоге отрицательно сказывается на числе новых фирм в секторах экономики, которые поддержки не получили.
Значимыми оказываются факторы численности населения, числа малых фирм на душу населения и безработицы. Количество новых фирм, появляющихся в соседних
5 Оценки проводились на основе спецификации (2) отдельно для 21 раздела классификации ОКВЭД.
регионах («пространственный лаг» показателя рождаемости предприятий в соответствующей модели), оказывает отрицательное и статистически значимое влияние на появление новых фирм в рассматриваемом регионе, то есть соседние «более успешные» регионы «перетягивают» на себя экономическую активность рассматриваемого региона, снижая число новых фирм на его территории.
Заключение
Полученные в настоящей статье результаты согласуются с существующей в России в последние годы повесткой по развитию предпринимательства и подтверждают фокус мероприятий национального проекта «Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы», который реализуется в рамках Указа Президента РФ № 204. В частности, полученные оценки показывают, что большинство мероприятий из федеральных проектов «Расширение доступа субъектов МСП к финансовым ресурсам, в том числе к льготному финансированию», а также «Создание системы поддержки фермеров и развитие сельской кооперации» окажут влияние на появление новых компаний и развитие МСП в целом. При этом на указанные федеральные проекты приходится более 60% финансирования всего национального проекта. Среди механизмов воздействия можно отметить, во-первых, рост реальных доходов потребителей, поскольку в рамках описанных федеральных проектов предполагается существенная финансовая поддержка предпринимателей, которая будет способствовать увеличению доступности их продукции, во-вторых, рост концентрации числа малых фирм за счет запланированных стимулирующих мер.
Полученные оценки в дальнейшем могут быть использованы для оценки влияния стимулирующих мер на динамику появления новых компаний в России, а также для прогнозирования влияния достижения целевых показателей, обозначенных в Указе Президента России № 204 до 2024 года и оценки эффективности мер реализуемой экономической политики.
ИСТОЧНИКИ:
1. Birch D. The Job Generation Process. - MA: MIT Program on Neighborhood and Regional
Change, 1979.
2. Birch D. Job Creation in America: How Our Smallest Com-. New York: Free Press
3. van Stel A., Carree M., and Thurik R. The Effect of Entrepreneurial Activity on National
Economic Growth // Small Business Economics. - 2005. - № 3. - p. 311-321.
4. Audretsch D.B., Keilbach M.C., Lehmann E.E. Entrepreneurship and Economic Growth.
- New York: Oxford University Press, 2006.
5. Acs Z.J., Audretsch D.B., Lehmann E.E. The knowledge spillover theory of entrepreneur-
ship // Small Business Economics. - 2013. - № 3. - p. 757-774.
6. Romer P. Increasing returns and long-run growth // Journal of Political Economy. - 1986.
- № 94. - p. 1002-1037.
7. Fritsch M., Mueller P. Effects of New Business Formation on Regional Development over
Time // Regional Studies. - 2004. - № 8. - p. 961-975.
8. Minniti M., Levesque Entrepreneurial types and economic growth // Journal of Business
Venturing. - 2010. - № 3. - p. 305-314.
9. Callejon M., Segarra A. Business dynamics and efficiency in industries and regions: The
case of Spain // Small Business Economics. - 1999. - № 4. - p. 253-271.
10. Audretsch D., Keilbach M. Entrepreneurship Capital and Economic Performance // Regional Studies. - 2004. - № 8. - p. 949-959.
11. Baldwin J., Gorecki P. The Dynamics of Industrial Competition. - Cambridge: Cambridge University Press, 1995.
12. Richard C. Industrial Organization and New Findings on the Turnover and Mobility of Firms // Journal of Economic Literature. - 1998. - № 4. - p. 1947-1982.
13. Disney R., Haskel J., Heden Y Restructuring and productivity growth in uk manufacturing // Economic Journal. - 2003. - p. 666-694.
14. Foster L., Haltiwanger J., and Krizian C.J. Market selection, reallocation, and restructuring in the US retail trade sector in the 1990s // Review of Economics and Statistic. - 2006. - № 4. - p. 748-758.
15. Neumark D., Wall B., Zhang J. Do small businesses create more jobs? New evidence for the United States from the National Establishment Time Series // Review of Economics and Statistics. - 2011. - № 93. - p. 16-29.
16. Fritsch Noseleit F. Start-ups, long- and short-term survivors, and their contribution to employment growth // Journal of Evolutionary Economics. - 2012. - № 4. - p. 719-733.
17. Haltiwanger J., Jarmin R.S., and Miranda J. Who creates jobs? Small versus large versus young // Review of Economics and Statistics. - 2013. - № 95. - p. 347-361.
18. Criscuolo C., Gal P.N., Menon C. The dynamics of employment growth: New evidence from 18 countries // Technology and Industry Policy Papers. - 2014. - № 14.
1 9. OECD. The Geography of Firm Dynamics: Measuring Business Demography for Regional Development. OECD. Paris. OECD Publishing. - 2017
20. Kirzner I. Entrepreneurial discovery and the competitive market // Journal of Economic Literature. - 1997. - № 1. - p. 60-85.
21. Kirzner I. The alert and creative entrepreneur: A clarification // Small Business Economics. - 2009. - p. 145-152.
22. Reynolds P., Storey D.J., Westhead P Cross-national Comparisons of the Variation in New Firm Formation Rates // Regional Studies. - 1994. - № 4. - p. 443-456.
23. Davidsson P., Lindmark L., Olofsson C New Firm Formation and Regional Development in Sweden // Regional studies. - 1994. - № 4. - p. 395-410.
24. Armingston C., Acs Z.J. The Determinants of Regional Variation in New Firm Formation // Regional Studies. - 2002. - № 1. - p. 33-45.
25. Sutaria V., Hicks D.A. New firm formation: Dynamics and determinants // Annals of Regional Science. - 2004. - № 2. - p. 241-262.
26. Carod J.A., Determinants of industrial location: An application for Catalan municipalities. Papers in Regional Science. - 2005
27. Reynolds P., Story D., Westhead P. Cross-national comparisons of the variation in new firm formation rates // Regional Studies. - 1994. - № 28. - p. 443-556.
28. Sutaria V., Hicks D.A. New firm formation: Dynamics and determinants // Regional Science. - 2004. - p. 241-262.
29. Сетевое издание Информационный ресурс СПАРК. [Электронный ресурс]. URL: http://www.spark-interfax.ru ( дата обращения: 06.02.2019 ).
30. Tobler W.R. A computer movie simulating urban growth in the Detroit region // Economic Geography. - 1970. - № 46. - p. 234-240.
31. D'aspremont C., Gabszewicz J.J., Thisse J.F. On Hotelling's stability in competition // Econometrica. - 1979. - № 47. - p. 145-150.
32. Krugman P. Geography and Trade. - London: The MIT Press, 1991. - 14-24 p.
33. McCann P., Sheppard S. The Rise, Fall and Rise Again of Industrial Location Theory // Regional Studies. - 2003. - № 7. - p. 649-663.
34. Радченко Д., Пономарев Ю. Индекс транспортной обеспеченности как мера доступности транспортной инфраструктуры // Пространственная экономика. - 2019. - № 2.
35. Ward M.D., Gleditsch K.S. Spatial regression models. Sage Publications. - 2018
REFERENCES:
Acs Z.J., Audretsch D.B., Lehmann E.E. (2013). The knowledge spillover theory of entre-
preneurship Small Business Economics. 41 (3). 757-774. Armingston C., Acs Z.J. (2002). The Determinants of Regional Variation in New Firm
Formation Regional Studies. 36 (1). 33-45. Audretsch D., Keilbach M. (2004). Entrepreneurship Capital and Economic Performance
Regional Studies. 38 (8). 949-959. Audretsch D.B., Keilbach M.C., Lehmann E.E. (2006). Entrepreneurship and Economic
Growth New York: Oxford University Press. Baldwin J., Gorecki P. (1995). The Dynamics of Industrial Competition Cambridge:
Cambridge University Press. Birch D. (1979). The Job Generation Process MA: MIT Program on Neighborhood and Regional Chang.
Callejon M., Segarra A. (1999). Business dynamics and efficiency in industries and regions: The case of Spain Small Business Economics. 13 (4). 253-271. Criscuolo C., Gal P.N., Menon C. (2014). The dynamics of employment growth: New
evidence from 18 countries Technology and Industry Policy Papers. (14). Davidsson P., Lindmark L., Olofsson C (1994). New Firm Formation and Regional
Development in Sweden Regional studies. 28 (4). 395-410. Disney R., Haskel J., Heden Y (2003). Restructuring and productivity growth in uk manufacturing Economic Journal. 113 666-694. D'aspremont C., Gabszewicz J.J., Thisse J.F. (1979). On Hotelling's stability in competition Econometrica. 5 (47). 145-150.
Foster L., Haltiwanger J., and Krizian C.J. (2006). Market selection, reallocation, and restructuring in the US retail trade sector in the 1990s Review of Economics and Statistic. 88 (4). 748-758.
Fritsch M., Mueller P. (2004). Effects of New Business Formation on Regional Development over Time Regional Studies. 38 (8). 961-975.
Fritsch Noseleit F. (2012). Start-ups, long- and short-term survivors, and their contribution to employment growth Journal of Evolutionary Economics. 23 (4). 719-733.
Haltiwanger J., Jarmin R.S., and Miranda J. (2013). Who creates jobs? Small versus large versus young Review of Economics and Statistics. 2 (95). 347-361.
Kirzner I. (1997). Entrepreneurial discovery and the competitive market Journal of Economic Literature. 35 (1). 60-85.
Kirzner I. (2009). The alert and creative entrepreneur: A clarification Small Business Economics. 32 145-152.
Krugman P. (1991). Geography and Trade London: The MIT Press.
McCann P., Sheppard S. (2003). The Rise, Fall and Rise Again of Industrial Location Theory Regional Studies. 37 (7). 649-663.
Minniti M., Levesque (2010). Entrepreneurial types and economic growth Journal of Business Venturing. 25 (3). 305-314.
Neumark D., Wall B., Zhang J. (2011). Do small businesses create more jobs? New evidence for the United States from the National Establishment Time Series Review of Economics and Statistics. 1 (93). 16-29.
Radchenko D., Ponomarev Yu. (2019). Indeks transportnoy obespechennosti kak mera dostupnosti transportnoy infrastruktury [The index of transport supply as a measure of availability of transport infrastructure]. Spatial Economics. (2). (in Russian).
Reynolds P., Storey D.J., Westhead P (1994). Cross-national Comparisons of the Variation in New Firm Formation Rates Regional Studies. 28 (4). 443-456.
Reynolds P., Story D., Westhead P. (1994). Cross-national comparisons of the variation in new firm formation rates Regional Studies. 45 (28). 443-556.
Richard C. (1998). Industrial Organization and New Findings on the Turnover and Mobility of Firms Journal of Economic Literature. 36 (4). 1947-1982.
Romer P. (1986). Increasing returns and long-run growth Journal of Political Economy. 5 (94). 1002-1037.
Sutaria V., Hicks D.A. (2004). New firm formation: Dynamics and determinants Annals of Regional Science. 38 (2). 241-262.
Sutaria V., Hicks D.A. (2004). New firm formation: Dynamics and determinants Regional Science. 38 241-262.
Tobler W.R. (1970). A computer movie simulating urban growth in the Detroit region Economic Geography. 1 (46). 234-240.
van Stel A., Carree M., and Thurik R. (2005). The Effect of Entrepreneurial Activity on National Economic Growth Small Business Economics. 24 (3). 311-321.
