CC BY
22
Динамика входа компаний в российских регионах: фактор безработицы
Заздравных Алексей Витальевич
МГУ им. М.В. Ломоносова, Россия, e-mail: apkreforma@mail.ru
Цитирование: Заздравных А.В. (2023). Динамика входа компаний в российских регионах: фактор безработицы. Terra Economicus 21(2), 38-54. DOI: 10.18522/2073-6606-2023-21-2-38-54
Цель статьи - оценка влияния безработицы на процессы входа коммерческих компаний в российских регионах. На фоне нисходящего тренда в динамике и уровне безработицы в 20052021 гг. в 80 российских регионах фиксируется ее аномальный рост в периоды кризисов под влиянием внешних и внутренних шоков. Констатируется, что среднее за анализируемый период значение уровня региональной безработицы свыше 7% при ярко выраженной межрегиональной дифференциации является высоким показателем. При этом в большинстве российских регионов на протяжении 17 лет значения средних темпов прироста числа вновь создаваемых коммерческих компаний находились в отрицательной области. На базе оценок предложенной эконометрической модели, учитывающей фиксированные региональные эффекты, формулируется вывод о значимом негативном влиянии уровня региональной безработицы на вход новых компаний. Авторские выводы согласуются с результатами ряда исследований по зарубежным странам. Текущий низкий уровень безработицы в России в 2023 г. (3,5%) обусловлен как долгосрочными тенденциями сокращения трудоспособной части населения, так и ростом выпуска продукции ВПК, процессами эмиграции и частичной мобилизации экономически активных граждан. Констатируется, что наметившиеся негативные тенденции в экономике регионов и диспропорции на рынках труда, в силу ухода ряда иностранных компаний и разрыва производственных цепочек, будут в перспективе усиливать отрицательное давление на предпринимательскую активность и создание новых рабочих мест. Антикризисной программой Правительства России, принятой в 2022 г., заложен определенный потенциал для решения текущих проблем поддержки занятости и стимулирования предпринимательства в регионах.
Ключевые слова: безработица; рынок труда; предпринимательство; динамика фирм; вход новых фирм; региональная экономика; экономическая политика
Market entry in Russian regions: The impact of unemployment
Alexey Zazdravnykh
Lomonosov Moscow State University, Russia, e-mail: apkreforma@mail.ru
Citation: Zazdravnykh A. (2023). Market entry in Russian regions: The impact of unemployment. Terra Economicus 21(2), 38-54 (in Russian). DOI: 10.18522/2073-6606-2023-21-2-38-54
The paper is aimed at assessing the impact of unemployment on commercial firms' entry in Russian regions. Despite the downward trend in the unemployment rate in 2005-2021 in 80 Russian regions, its abnormal growth is recorded under external and internal shocks during crisis periods. Given significant interregional differentiation, the average regional unemployment rate at 7% a quite high indicator. For 17years, in most Russian regions newly established business experienced negative growth rates. I propose an econometric model with fixed regional effects, and show significant negative impact of the regional unemployment rate on new companies' entry. The current low unemployment rate in Russia in 2023 (3,5%) is due to long-term trends, including decrease in working-age population, raised outputs by the military-industrial complex, migration processes, as well as the partial military mobilization of economically active population. Due to the disruption of production chains as a consequence of Russian market exits, the regional disproportions in the labor market, combined with related emerging trends, may negatively affect entrepreneurial activity and job creation. The anti-crisis program of the Russian Government in 2022 provides a framework for solving the current problems of supporting employment and stimulating entrepreneurship in the regions.
Keywords: unemployment; labor market; entrepreneurship; firm dynamics; entry of new firms; regional economy; economic policy
JEL codes: Е24, L16, L51, R11
Введение
На протяжении 20-го столетия серьезное внимание экономистов к различным процессам динамики компаний - к входу новых фирм, их выживанию и росту, - а также к причинам, заставляющим в конечном итоге эти фирмы покидать отрасли, было обусловлено поиском путей решения ряда макроэкономических проблем, а также механизмов повышения эффективности производства, развития конкуренции и т.д. Рост интереса к этим процессам сегодня связан как с технологической трансформацией отраслей и сфер деятельности, так и с имевшими место экономическими кризисами (Заздравных, Теняков, 2022).
Из всех компонент динамики фирм наиболее популярными у исследователей традиционно являются именно процессы входа компаний, активно изучаемые в течение прошлого века и нашедшие свое отражение в ряде классических научных работ, образовавших фундамент широко известных теоретических концепций. Здесь уместно привести работу (Marshall, 1920), где проведены аллегорические параллели между постоянным взлетом и падением бизнеса и ростом леса, в котором на смену старым деревьям приходят молодые ростки: именно маршаллианскими эффектами в последующих исследованиях объяснялись взаимосвязи между процессами входа и выхода фирм. Общепризнана и работа (Schumpeter, 1942), где в концепции созидательного разрушения раскрыта динамика оборота фирм, объяснены закономерности этих процессов и
подчеркнута их конкурентная составляющая. Хорошо известен в профессиональной среде и методологический подход structure-conduct-performance из области теории организации промышленности, в парадигме которого была сформулирована популярная концепция барьеров входа (Bain, 1956; Yip, 1982), давшая мощный импульс для многочисленных дальнейших исследований этой проблемы. Теория вопроса получила свое развитие и в рамках институционального подхода, в том числе применительно к российской экономической модели. Здесь выделяются работы зарубежных (Bruno et al., 2013) и российских авторов (Иванова, Кравченко, 2022; Блохин, Лихачёв, 2021; Шаститко, Павлова, 2016), в которых содержится анализ отдельных факторов, потенциально ограничивающих активное создание и последующее выживание новых компаний, а также обоснованы различные альтернативные сложившейся теории взгляды на вопрос.
К факторам, объясняющим процессы региональной динамики входа компаний, обычно относят: состояние спроса и предпринимательской среды, макроэкономические параметры, уровень конкуренции, различные агломерационные эффекты, технологический уровень и специализацию региона, качество финансово-кредитной системы и пр.
Наряду с ними в зарубежных исследованиях, посвященных региональным детерминантам динамики входа фирм и развития предпринимательства, задействуются параметры региональной занятости и безработицы, которые приводятся в числе наиболее важных независимых переменных. При этом отмечается, что понимание механизма влияния безработицы на решения о создании бизнеса имеет большое значение для совершенствования мер государственной политики в этой области (Carree et al., 2008; Audretsch, Jin, 1994)1.
Несмотря на понимание в политической и научной среде важности роли региональных рынков труда в развитии процессов формирования новых фирм, отсутствуют системные исследования, посвященные изучению этой проблемы на модели российских регионов. В силу текущей геополитической ситуации и обострения экономических проблем регионов, сегодня трудно достоверно прогнозировать долгосрочную динамику локальных рынков труда, которая, в свою очередь, способна как усилить негативные тенденции в экономике и деловом цикле регионов, так и нивелировать их. Поэтому развитие исследований данной проблемы в контексте российских регионов сегодня приобретает особую актуальность.
Обзор исследований
Авторами теоретических и эмпирических исследований предпринимаются попытки объяснить, каким образом проблемы рынков труда сказываются на мотивации трудоспособных индивидов к организации собственного бизнеса. Отсутствие стабильной занятости в регионе, или низкие ставки заработной платы, или утрата рабочего места могут подталкивать население к самозанятости или уходу «на вольные хлеба». Одновременно следует учитывать, что состояние безработицы часто обусловлено неспособностью индивида не только сделать успешную карьеру, но и даже быть трудоустроенным в качестве наемного работника. Таким образом, самозанятость и организация собственного бизнеса становится одним из альтернативных вариантов реагирования на негативные профессиональные обстоятельства.
Существует мнение, что решение о самозанятости является результатом оценок индивидуумами чистого дисконтированного дохода от самозанятости: когда денежные и натуральные выгоды от последней превышают выгоды от сохранения текущего положения (наемного работника или безработного), то принимается положительное решение о поиске новой сферы профессионального применения (Hamilton, 1989). Другими словами, в отсутствие иных способов обеспечения доходов текущие проблемы рынка труда могут порождать ситуацию «вынужденного» предпринимательства (Brixy and Grotz, 2007).
На аналогичные причины и их возможную положительную взаимосвязь с рождением новых предприятий и бизнеса указывается в работах (Baptista and Preto, 2011; Reynolds et al., 1995; Whittington, 1984). Выдвигается теоретическая гипотеза о том, что в регионах с более высокой
В работе (Audretsch and Jin, 1994) авторы ссылаются на опыт администрации М. Тэтчер в Великобритании, в основе политики поддержки малых предприятий которой лежала вера в то, что их активное создание способствует снижению безработицы.
текущей безработицей, а следовательно, и с более низким уровнем занятости должен впоследствии фиксироваться повышенный уровень рождаемости новых предприятий и создания новых рабочих мест. В свою очередь, вход новых фирм способен снизить безработицу, поскольку индивиды, создающие новые компании, будут в конечном итоге трудоустраивать не только себя, но и других.
Главная аналитическая проблема, с которой сталкиваются зарубежные исследователи влияния безработицы на формирование новых фирм, состоит в том, что такое влияние может быть как положительным, так и отрицательным.
Более высокий уровень безработицы негативно сказывается на совокупном располагаемом доходе населения, снижая региональный спрос на товары и услуги и оказывая понижательное давление на темпы создания новых фирм. Исходя из представлений о безработице как о мере общеэкономической ситуации, констатируется, что ее высокий уровень является очевидным признаком негативных тенденций в экономике (стагнации или рецессии)2, которые должны приводить к более низким темпам рождаемости фирм и ввода новых рабочих мест, в том числе и по причине падения совокупного спроса. По мере сохранения высокой безработицы в регионе или усиления тенденций ее роста ухудшается деловая конъюнктура, что приводит к снижению спроса на рабочую силу и негативно сказывается в последующем на динамике создания новых фирм. Аналогичные соображения высказываются и в работе (Johnson and Parker, 1996). Авторы полагают, что роль безработицы как побудительного элемента к созданию новых компаний и/ или самозанятости неоднозначна. Эта роль широко дискутируется, однако довольно непоследовательно. По мнению авторов, одним из ограничений для использования показателя безработицы в анализе динамики входа фирм выступают побочные эффекты спроса. Иными словами, рост безработицы может, с одной стороны, выступать стимулом к открытию бизнеса в силу сокращения возможностей для оплачиваемой занятости, но, с другой - такой рост является сигналом об ухудшении рыночных перспектив.
Таким образом, альтернативная гипотеза состоит в том, что существует и отрицательная взаимосвязь между безработицей и входом новых фирм3.
Что касается результатов эмпирических исследований, то они существенно различаются. Отмечается, что попытки эмпирически раскрыть взаимосвязь между динамикой создания новых фирм и безработицей привели к двусмысленности и путанице (Audretsch et al., 2015).
Так, автор работы (Reynolds, 1994) ссылается на значительный массив литературы, подтверждающей тезис о том, что в ряде стран рост уровня безработицы приводил к повышению уровня рождаемости бизнеса. Значимое положительное влияние изменения уровня региональной безработицы в предыдущих периодах на текущие темпы создания новых фирм в Великобритании за 1980-1981 гг. установлено и в работе (Whittington, 1984). Результаты исследования (Storey, 1991) демонстрируют, что четверть основателей предприятий, созданных в Кливленде в 1970-х гг., заявили, что они были безработными или ожидали потерю работы непосредственно перед началом бизнеса.
На данных штата Техас за период 1976-1991 гг. установлено, что различия в уровнях безработицы по регионам не оказывали значимого влияния на создание новых фирм, однако рост уровня безработицы приводил к снижению темпов создания новых фирм (Baptista and Preto, 2011). По мнению авторов, хотя этот вывод и согласуется с результатами отдельных опубликованных эмпирических исследований, он одновременно противоречит выводам и ряда других. В исследовании (Audretsch et al., 2015) установлено, что в секторах с низким или средним технологическим уровнем не значения безработицы сами по себе, а именно долгосрочный характер этого явления препятствует созданию новых фирм. Длительно безработные лица, по мнению авторов, не только слишком далеки от реалий рынка труда для организации собственного дела, но и фактически неспособны стать хорошими наемными работниками. Поэтому высокая доля длительно безработных лиц может снижать мотивацию потенциальных предпринимателей к созданию фирм в данном регионе.
2 См., например, Reynolds et al., 1995.
3 Встречаются эмпирические подтверждения этого тезиса по 27 странам Европейского союза в период 2004-2008 гг. (Salman et al., 2013).
Существует мнение, что связь безработицы с процессами формирования новых фирм носит «сложный» характер: все зависит от структуры безработного населения с точки зрения его образования, пола и возрастного распределения (Santarelli et al., 2009). При этом авторы на примере Италии установили, что безработные с меньшей вероятностью открывают фирмы, нежели занятые наемные работники. Другие авторы уточняют, что чистое влияние безработицы на динамику входа новых фирм будет зависеть от того, какой из двух факторов - темпы роста уровня безработицы или темпы роста рыночного спроса - доминируют в конкретном регионе в данный момент времени (Baptista and Preto, 2011). Данные взаимокомпенсирующие факторы создают неопределенность такого влияния. В работе (Carree et al., 2008) также на примере Италии в период 1996-2003 гг. выявлено, что влияние безработицы на вход фирм зависит от исследуемого сектора (промышленность, торговля, финансы, транспорт и пр.), однако оно в основном носит негативный характер, который обусловлен низкой динамикой региональных рынков труда.
На примере Польши в период 2003-2015 гг. установлено, что динамика входа новых фирм менее активна в регионах с преобладанием занятости в сельскохозяйственном секторе, но более активна в регионах с концентрацией трудовых ресурсов в сфере услуг и промышленности (Gajewski and Kutan, 2018). Авторы также находят неоднозначной роль безработицы в развитии процессов формирования нового бизнеса, что, по их мнению, обусловлено возможной связью низкого уровня занятости в регионе с проблемами его экономики, включая слабый спрос и структурные диспропорции на рынке труда.
В свою очередь, в работе (Sutaria and Hicks, 2004) констатируется, что параметры безработицы и вовсе не значимы для динамики входа новых фирм, а также указывается на неубедительность имеющихся доказательств наличия этого влияния.
Следует кратко упомянуть и об обратном влиянии входа новых компаний на параметры рынков труда, создание рабочих мест и регулирование безработицы. В зарубежной научной литературе наблюдается консенсус относительно значимого вклада новых фирм в развитие спроса на рабочую силу, в увеличение чистой занятости и общей производительности экономики. Вместе с тем отмечается, что политические усилия следует сосредоточить на поощрении создания и развития именно быстрорастущих инновационных компаний с более высокой способностью к организации новых рабочих мест (Заздравных, 2023). Влияние технологического уровня и инновационности новых фирм на рынки труда может быть разнонаправленным. С одной стороны, инновации могут приводить к замещению труда капиталом, что способно в краткосрочном периоде сокращать занятость в первую очередь в традиционных и низкотехнологичных секторах производства. С другой - вход инновационных конкурентоспособных компаний запускает долгосрочный процесс перетока знаний, в ходе которого такие компании передают всей отрасли новые технологии и бизнес-модели, ускоряя рост производительности и, как следствие, стимулируя занятость (Салимова и др., 2023). Под влиянием инноваций формируются новые продукты, отрасли и рыночные ниши, которые предъявляют дополнительный спрос на труд. Так, относительно России установлено, что в секторе МСП новое предприятие создает через год в среднем 10 новых рабочих мест, а технологический стартап - около 60 ([Земцов и др., 2021).
Безработица и динамика входа компаний в российских регионах
В данном разделе характеризуется общая ситуация с безработицей и динамикой входа вновь созданных коммерческих компаний в регионах Российской Федерации. Информационной базой выступили данные Федеральной службы государственной статистики (далее - ФСГС) о динамике уровня и абсолютных значений безработицы, а также демографии коммерческих организаций в период 2005-2021 гг.4
Тенденции изменения уровня безработицы в РФ (в целом по стране) за 17 лет приведены на рис. 1.
4 Без учета Республики Крым и города федерального значения Севастополя из-за недоступности данных до 2015 г., а также Ханты-Мансийского и Ямало-Ненецкого автономных округов из-за значительных пропусков данных.
Рис. 1. Динамика уровня безработицы в Российской Федерации 2005-2021 гг. (доля численности безработных в экономически активном населении, %) Источник: построено автором по данным ФСГС. https://rosstat.gov.ru/labour_force
Рис. 2. Динамика общей численности безработных в Российской Федерации в 2005-2021 гг., тыс. чел. Источник: построено автором по данным ФСГС. https://rosstat.gov.ru/labour_force
♦ темпы прироста абсолютного количества безработных И темпы прироста уровня безработицы
Рис. 3. Темпы прироста уровня безработицы и количества безработных в Российской Федерации в 2006-2021 гг., % к предыдущему году Источник: составлено и рассчитано автором по данным ФСГС. https://rosstat.gov.ru/labour_force
Графики рис. 1, 2, 3 демонстрируют схожесть тенденций в динамике уровня безработицы, общей численности безработных и темпов их изменений в целом по стране. Несмотря на тренд, характеризую-
щийся плавным снижением абсолютных значений первых двух индикаторов в течение анализируемого периода, заметен их аномальный рост в кризисные периоды. Последнее наглядно проявляется и в показателях темпов изменений обоих индикаторов (рис. 3). Причинами такого роста выступили внешние и внутренние шоки, приведшие к негативным тенденциям и колебаниям экономической конъюнктуры в России. Так, кризисные явления 2009 г., спровоцированные мировым экономическим кризисом, обусловив значительное падение внутреннего производства в России, привели к росту уровня безработицы более чем на 60% к предыдущему году. Однако темпы прироста количества безработных были наполовину ниже, что, очевидно, связано с эффектом «высокой базы». В 20102011 гг. российская экономика демонстрировала низкие темпы роста с трендом на дальнейшее снижение. Локальная рецессия 2014-2015 гг., обусловленная, помимо прочего, геополитическими и внешнеэкономическими факторами, а также корона-кризис 2020 г. и связанные с ним ограничения деловой активности негативно сказались на валовом производстве в стране. Последнее обстоятельство повлияло и на общее состояние рынков труда, и на параметры безработицы (рис. 1, 2, 3).
В силу ограниченного объема статьи не представляется возможным дать обобщенные сведения по безработице во всех анализируемых регионах РФ, поэтому в табл. 1, 2, 3 приведены данные лишь по первой десятке регионов-лидеров и регионов-аутсайдеров за период 2005-2021 гг.
Таблица 1
Регионы РФ (топ 10) с максимальными и минимальными средними значениями уровня безработицы в 2005-2021 гг.
Регион с максимальными средними значениями % Регион с минимальными средними значениями %
Республика Ингушетия 40,89 г. Москва 1,58
Чеченская Республика 30,82 г. Санкт-Петербург 2,04
Республика Тыва 18,16 Московская область 3,14
Республика Дагестан 14,17 Чукотский автономный округ 3,91
Кабардино-Балкарская Республика 13,29 Тульская область 4,22
Карачаево-Черкесская Республика 13,22 Самарская область 4,22
Республика Калмыкия 12,71 Белгородская область 4,39
Республика Алтай 11,55 Липецкая область 4,40
Республика Бурятия 10,34 Республика Мордовия 4,55
Забайкальский край 10,22 Республика Татарстан 4,60
Источник: рассчитано и составлено автором по данным ФСГС. https://rosstat.gov.ru/labour_force
Таблица 2
Регионы РФ (топ 10) с максимальными и минимальными средними значениями численности безработных в 2005-2021 гг.
Регион с максимальными средними тыс. чел. Регион с минимальными средними тыс. чел.
значениями значениями
Республика Дагестан 184,35 Чукотский автономный округ 1,28
Чеченская Республика 167,80 Магаданская область 4,81
Краснодарский край 157,89 Еврейская автономная область 6,91
Свердловская область 137,10 Камчатский край 11,34
Ростовская область 136,40 Республика Алтай 11,35
Московская область 124,38 Новгородская область 15,89
Республика Башкортостан 124,13 Костромская область 17,31
Челябинская область 110,29 Республика Адыгея 18,42
г. Москва 108,76 Республика Калмыкия 18,47
Иркутская область 105,00 Республика Хакасия 18,48
Источник: рассчитано и составлено автором по данным ФСГС. https://rosstat.gov.ru/labour_force
Нетрудно заметить значительную межрегиональную дифференциацию по всем трем индикаторам: разрыв между регионом с максимальными (Республикой Ингушетией) и минимальными (г. Москва) средними значениями уровня безработицы составил свыше 25 раз, а между регионом с максимальными (Республикой Дагестан) и минимальными (Чукотский автономный округ) средними значениями численности безработных - свыше 140 раз. Безусловно, в последнем случае при сопоставлении необходимо принимать во внимание и различия в общей численности трудовых ресурсов, которая значительно выше в Республике Дагестан. Также данные табл. 1 позволяют сделать вывод, что средние значения уровня безработицы в 75% российских регионов (не представленных в таблице) за рассматриваемый период 20052021 гг. находились в интервале 4,60-10,22% (средняя 7,41%), что является весьма высоким показателем.
При этом данные табл. 3 свидетельствуют о том, что наибольшая часть российских регионов (около 70%) характеризовалась в период 2006-2021 гг. (минус год от анализируемого периода) отрицательными темпами прироста среднего уровня безработицы, проще говоря, его сокращением.
Таблица 3
Регионы РФ (топ 10) с максимальными и минимальными средними значениями темпов прироста уровня безработицы в 2006-2021 гг.
Регион с максимальными % Регион с минимальными %
средними темпами прироста средними темпами прироста
г. Москва 22,46 Чеченская Республика -7,69
г. Санкт-Петербург 7,00 Камчатский край -4,72
Ярославская область 6,67 Тамбовская область -4,15
Челябинская область 4,23 Республика Калмыкия -4,06
Калининградская область 3,83 Ростовская область -3,99
Московская область 3,55 Тюменская область -3,96
Республика Северная Осетия 3,40 Чувашская Республика -3,83
Республика Алтай 2,82 Республика Татарстан -3,77
Республика Карелия 2,82 Республика Ингушетия -3,67
Забайкальский край 2,51 Красноярский край -3,58
Источник: рассчитано и составлено автором по данным ФСГС. https://rosstat.gov.ru/labour_force
Что касается динамики регистрации новых коммерческих компаний в регионах в период 2005-2021 гг., то она была разнонаправленной (табл. 5). Так, регионами-лидерами по среднему абсолютному значению коэффициента входа5 выступили Республика Татарстан (114,98), Ивановская область (110,42), Вологодская область (109,99) и г. Санкт-Петербург, а регионами-аутсайдерами - Чукотский автономный округ (67,10), Магаданская область (62,51), Ставропольский край (60,96), Республика Калмыкия (60,64). Заметна практически двукратная разница в значениях этого показателя у первых и вторых.
Таблица 4
Коэффициент входа компаний и его динамика в РФ в 2006-2021 гг.
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Коэффициент входа 123,8 122,4 115,2 88,7 93,6 94,7 95,8 94,4
Темп прироста,% 22,57 -1,13 -5,88 -23,00 5,52 1,18 1,16 -1,46
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Коэффициент входа 92,1 102,7 96,2 91,2 78,8 76,4 64,0 71,7
Темп прироста,% -2,44 11,51 -6,33 -5,20 -13,60 -3,05 -16,23 12,07
Источник: составлено и рассчитано автором по данным ФСГС. https://rosstat.gov.ru/storage/ mediabank/pok-demo-org.html
5 Коэффициент входа отражает отношение числа регистраций новых компаний к среднегодовому количеству действующих компаний (в расчете на 1000 компаний).
Таблица 5
Регионы РФ (топ 10) с максимальными и минимальными средними значениями коэффициента входа в 2005-2021 гг.
Регион с максимальными средними Регион с минимальными средними
значениями Коэфф. значениями Коэфф.
Республика Татарстан 114,98 Республика Калмыкия 60,64
Ивановская область 110,42 Ставропольский край 60,96
Вологодская область 109,99 Магаданская область 62,51
г. Санкт-Петербург 108,77 Чукотский автономный округ 67,10
Республика Бурятия 107,56 Курганская область 69,68
Республика Ингушетия 107,55 Карачаево-Черкесская Республика 71,53
Новосибирская область 107,52 Ленинградская область 72,15
Липецкая область 106,90 Республика Дагестан 72,20
Белгородская область 106,44 Республика Коми 72,30
Свердловская область 103,95 Псковская область 72,74
Источник: рассчитано и составлено автором по данным ФСГС. https://rosstat.gov.ru/storage/ mediabank/pok-demo-org.html
При этом в целом по стране его среднее значение в рассматриваемом периоде составляло около 94 новых организаций на 1000 действующих. Данные табл. 4 о значениях коэффициента входа и линия тренда этого индикатора на рис. 4 отражают динамику поступательного снижения относительного числа регистраций новых бизнесов на протяжении последних 17 лет. Также видно, что экономически благополучный период (2005-2008 гг.) и периоды восстановительного роста (2010-2012 гг. и 2021 г.) характеризуются увеличением этого показателя в целом по стране, а периоды кризисов и локальных рецессий - резким снижением.
130.0
120.0 110,0 100,0
90.0
80.0
70.0
60.0 50,0
чУ Л А чУ isi? ıvN j8>
-К5? -V -.V" -V -V -NT -V -V -N' -SP -S? -f|/
ГҒГҒГҒГҒГ$>Г$>Г$>Г$>Г$>Г$>Г$>Г$,Г$,Г$,Г$>Г$>'$
Рис. 4. Динамика абсолютных значений коэффициента входа РФ в 2005-2021 гг. Источник: составлено автором по данным ФСГС. https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/pok-demo-org.html
Из данных рис. 5 можно заметить, что значения ежегодных темпов прироста коэффициента входа компаний на протяжении периода 2006-2021 гг. в целом по России были близки к нулю или находились в отрицательной области (за исключением периодов 2006, 2014-2016 и 2021 гг.). Среднее значение темпов прироста коэффициента входа в целом по стране в рассматриваемом периоде составляло -1,52%. При этом в региональном разрезе динамика темпов изменения данного показателя была разнонаправленной (табл. 6).
30
20
10
0
-10
-20
-30
Рис. 5. Темпы прироста значений коэффициента входа в РФ в 2006-2021 гг., % к предыдущему году
Источник: рассчитано и составлено автором по данным ФСГС. https://rosstat.gov.ru/storage/ mediabank/pok-demo-org.html
Таблица 6
Регионы РФ (топ 10) с максимальными и минимальными средними темпами прироста, %
коэффициента входа в 2006-2021 гг.
Регион с максимальными средними % Регион с минимальными средними %
темпами прироста темпами прироста
Республика Калмыкия 12,33 Брянская область -5,99
Республика Ингушетия 1 1,54 Чувашская Республика -5,33
Карачаево-Черкесская Республика 8,70 Сахалинская область -5,25
Республика Дагестан 6,58 Калининградская область -5,18
Республика Тыва 6,30 Кировская область -5,00
Магаданская область 4,85 Республика Коми -4,78
Чеченская Республика 4,80 Пермский край -4,55
Республика Северная Осетия 3,92 Владимирская область -4,37
Чукотский автономный округ 3,85 Томская область -4,36
Липецкая область 3,44 Архангельская область -4,33
Источник: рассчитано и составлено автором по данным ФСГС. https://rosstat.gov.ru/storage/ mediabank/pok-demo-org.html
Можно выделить регионы, в которых, вопреки общероссийской тенденции, в наблюдаемом периоде зафиксирована положительная динамика средних темпов прироста коэффициента входа - количества вновь созданных компаний, нормированного по среднегодовому значению действующих компаний (табл. 6). В их числе присутствуют субъекты РФ с разным экономическим и производственным потенциалом, количеством и составом природных, финансовых и трудовых ресурсов. Последнее обстоятельство затрудняет выявление общих закономерностей, объясняющих положительную динамику средних темпов прироста данного индикатора. Можно предположить, что в отдельных случаях наблюдаемое обстоятельство объясняется «эффектом низкой базы» для регионов с минимальными показателями входа новых компаний6, в других случаях - высоким уровнем деловой активности и экономическим потенциалом регионов, привлекательных для начала хозяйственной
6 Так, например, Республика Калмыкия, Магаданская область и Чукотский автономный округ, занимая низшие позиции в рейтинге регионов по критерию абсолютных значений коэффициента входа новых компаний, являются лидерами по темпам прироста
этого показателя.
деятельности. Уточнение этих причин требует отдельного исследования с использованием дополнительного ряда качественных индикаторов.
По основной же части регионов картина в целом соответствовала общероссийской: средние темпы прироста количества вновь создаваемых организаций находились в отрицательной области на протяжении всего рассматриваемого периода. Также из данных рис. 4 следует, что годом наибольшего спада в абсолютном числе созданных организаций за все наблюдаемое время (как в общероссийском масштабе, так и в разрезе отдельных регионов) стал пандемийный 2020 г. Исключение составили лишь Курская, Вологодская, Калининградская и Мурманская области, в которых был зафиксирован рост этого показателя в 2020 г.
Эконометрическая оценка влияния уровня региональной безработицы на динамику входа компаний
При оценке такого влияния автор опирается на представленные выше теоретические выводы, а также на предпосылку, что безработица - это лишь одно из условий экономической действительности, способных влиять на создание новых фирм. При моделировании динамики их входа исследователи выделяют перечень потенциальных факторов, не только определяющих эту динамику, но и учитывающих отраслевую и региональную составляющую (спрос, деловой климат, ресурсную базу, конкуренцию и пр.), что особенно важно для крупных стран, включающих в себя множество административных единиц. Среди данных факторов: численность населения и уровень его образования (Brixy and Grotz, 2007; Nyström, 2005); величина денежных доходов населения (Audretsch et al., 2015; Nyström, 2005; Sutaria and Hicks, 2004); значения валового регионального продукта (Salman et al., 2013; Santarelli et al., 2009; Perotin, 2006); уровень отраслевой концентрации (Perotin, 2006); динамика входа и выхода компаний в предыдущих периодах (Gajewski and Kutan, 2018); уровень внедрения инноваций, расходы на НИОКР (Audretsch et al., 2015; Salman et al., 2013; Brixy and Grotz, 2007;) и т.д. При моделировании влияния безработицы на динамику входа фирм указанные факторы задействуются в качестве базовых и контрольных переменных.
По мнению автора настоящей статьи, модель должна учитывать и потенциальное влияние фактора ежегодного изменения общего количества коммерческих компаний в регионе, которое отражает кумулятивное влияние параметров как напрямую касающихся делового климата в регионе, так и косвенно связанных с состоянием конкуренции. Предполагается, что данный фактор может оказаться значимым для неоднородных по своим экономическим параметрам российских регионов.
Спецификация модели:
Enteri t = ali t + a2iGRPı t + a3Ecleari t + a4Incomi t + a5Edut t + a6Unempi t + ei t. (1)
Зависимой переменной в модели выступают значения нормированного коэффициента входа компаний (Enter.t)7 8 в г-том регионе РФ в t году.
В качестве базовых объясняющих переменных задействованы по годам и регионам: темпы прироста реального валового регионального продукта (GRP,)*; темпы прироста реальных денежных доходов населения (Incom.)9; абсолютные значения индекса чистого входа, отражающего изменение общей численности коммерческих компаний (Eclear.)10; абсолютные значения доли лиц с высшим образованием в общей численности экономически активного населения (Edu,)11. Переменной интереса выступают абсолютные значения уровня безработицы (Unemp ,t)12.
7 Рассчитано автором по данным https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/pok-demo-org.html
8 Источник: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/VRP.xlsx
9 Источник: https://www.fedstat.ru/indicator/31422
10 Рассчитано автором по данным https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/pok-demo-org.html
11 Источник: https://rosstat.gov.ru/labour_force
12 Источник: https://rosstat.gov.ru/labour_force
Модель охватывает период 2006-2021 гг. Диагностика коллинеарности по Белели - Ку -Велшу (Belsley - Kuh-- Welsch) не выявила сильную или умеренно сильную зависимость между регрессорами модели.
Коэффициенты парных корреляций, n = 1279
Таблица 7
GRP Enter Eclear Incom Edu Unemp
1,0000 0,304 0,208 0,490 -0,195 0,045 GRP
1,0000 0,622 0,421 -0,323 0,056 Enter
1,0000 0,374 -0,382 0,111 Eclear
1,0000 -0,313 0,089 Incom
1,0000 -0,020 Edu
1,0000 Unemp
Источник: рассчитано автором
Результаты оценивания модели
Таблица 8
Регрессоры Pooled FE RE
const 92,061*** 135,435*** 119,769***
(7,790) (8,743) (6,264)
GRP 0,568*** 0,577*** 0,604***
(0,133) (0,099) (0,106)
Eclear 0,252*** 0,188*** 0,204***
(0,017) (0,018) (0,017)
Incom 0,575*** 0,427*** 0,497***
(0,117) (0,084) (0,091)
Edu -0,235 -1,594*** -1,125***
(0,012) (0,272) (0,212)
Unemp -0,100 -0,645** -0,380***
(0,220) (0,282) (0,129)
Число наблюдений 1200 1200 1200
R2 0,440 - -
within-R2 - 0,573 -
Примечание. В скобках указаны робастные стандартные ошибки; *** p < 0,01, ** p < 0,05, * p < 0,1. Источник: рассчитано автором.
В табл. 8 представлены результаты оценивания модели объединенным МНК (Pooled), а также методами с фиксированными (FE) и случайными (RE) эффектами. Заметны определенные различия в оценках значений коэффициентов перед объясняющими переменными разными методами, при этом вектор влияния у каждого регрессора совпадает во всех трех случаях. Результаты спецификационных тестов позволяют признать более надежными оценки методом, учитывающим региональные фиксированные эффекты (FE), - очевидно, что ненаблюдаемые индивидуальные особенности каждого региона РФ будут влиять на параметры динамики его компаний.
Оценки фиксируют значимое отрицательное влияние уровня безработицы на параметры входа новых фирм, что согласуется с результатами исследований ряда других авторов13. Так, рост уровня безработицы в репрезентативном регионе на 1% снижал показатели входа новых фирм в среднем на 0,7%, и такое влияние оказалось значимым, что связано с ожидаемым влиянием рынков труда на общеэкономическую ситуацию в регионах. Средний уровень региональной
13 См., например, Gajewski and Kutan, 2018; Audretsch et al., 2015; Salman et al., 2013.
безработицы за наблюдаемые в модели 16 лет составил свыше 7%, что является достаточно высоким средним значением, характеризующим негативные тенденции в экономике и деловом цикле регионов. Таким образом, потенциально негативное влияние безработицы на формирование новых фирм в России подчеркивает важность развития экономики регионов: в периоды стагнаций и локальных рецессий резко снижается склонность населения к созданию новых бизнесов.
Темпы прироста реальных денежных доходов населения также оказывали положительное влияние: их увеличение на 1% обеспечивало рост коэффициента входа в среднем на 0,4%. Это можно объяснить наличием положительной связи между ростом доходов населения, состоянием регионального спроса и потребительской активностью. В свою очередь, последние напрямую положительно влияют на предпринимательские ожидания и деловую среду, обеспечивая приток нового бизнеса в регионы. Этот вывод, интуитивно понятный и в определенном смысле очевидный, согласуется и с результатами других исследований14. Рост личного благосостояния формирует и предпосылки для наличия стартового капитала у населения, необходимого для начала деятельности: речь идет о возможностях сберегать или получать более привлекательные условия кредитования.
Рост общего числа компаний в регионе (т.е. положительная динамика фирм, оцениваемая переменной Eclear) также может свидетельствовать о более благоприятном предпринимательском климате. Следует ожидать в таких регионах большую склонность к инвестициям и входу новых бизнесов. Оценки модели показали значимое положительное влияние этого фактора на вход компаний. Положительно влияет на динамику входа и рост валового регионального продукта, что также согласуется со многими исследованиями15 - увеличение темпов его роста в репрезентативном российском регионе на 1% обеспечивало увеличение коэффициента входа примерно на 0,6%.
Особо следует отметить обнаруженное в модели негативное влияние на динамику создания новых компаний образовательного уровня экономически активного населения, который косвенно характеризует и качественные параметры региональных рынков труда. Так, увеличение доли лиц с высшим образованием в структуре активного населения приводило к снижению нормированного коэффициента входа. Отрицательная корреляция в парной регрессии между образовательным уровнем и коэффициентом входа в регионах заметна и из данных табл. 7. Здесь, на первый взгляд, может просматриваться парадокс: более высокий уровень базовых знаний и компетенций индивида, наряду с соответствующим кругом профессионального общения, свойственного более высокому уровню образования, предполагает и большие возможности для организации собственного бизнеса. Следовательно, это обстоятельство должно положительно влиять и на динамику роста числа новых фирм. Однако в ходе оценки, видимо, следует учитывать специфику структуры вновь создаваемых коммерческих организаций в российских регионах - большая их часть создается в сфере розничной торговли и оказания услуг. Если важность высшего образования (например, технического) для организации деятельности в высокотехнологичных секторах экономики (IT, финансах, здравоохранении, обрабатывающей промышленности и пр.) несомненна, то насколько оно будет значимым для сферы торговли и услуг? Также следует допускать, что у лиц с высшим образованием, возможно, в большей мере решены проблемы желаемого трудоустройства и выше средняя заработная плата16. Последнее обстоятельство может формировать меньшую склонность индивида к самозанятости и большую - к стабильному и высокооплачиваемому наемному труду. Уточнение специфики влияния данного фактора требует отдельного исследования в разрезе конкретных отраслей экономики17.
14 См., например, Sutaria and Hicks, 2004.
15 См., например, Salman et al., 2013.
16 Так, по данным ФСГС, в 2021 г. средняя по стране начисленная заработная плата работников с высшим профессиональным образованием составила 75,18 тыс. руб., со средним профессиональным - 45,11 тыс. руб., с основным общим - 41,24 тыс. руб. Источник: https://rosstat.gov.ru/labor_market_employment_salaries
17 В этом контексте следует упомянуть и результаты исследования (Baptista et al., 2011), в котором авторы обнаружили, что создание новых университетов в португальских муниципалитетах, способствуя в долгосрочном периоде переходу к экономике, основанной на знаниях, отрицательно влияет на уровни входа новых компаний в традиционных и низкотехнологичных секторах производства.
Заключение
Проблемы региональных рынков труда (низкие ставки заработной платы, отсутствие востребованных рабочих мест или сокращение их числа и пр.) потенциально способны влиять на решения экономически активного населения об альтернативных вариантах занятости, в том числе, о создании собственного бизнеса. Вместе с тем в научном сообществе пока не сложился консенсус о характере, направлении и механизмах такого влияния, что связано как с множественностью «тонких» эффектов, возникающих при изменениях параметров рынков труда, так и со спецификой применяемых исследователями подходов к анализу.
Тренд, характеризующий плавное снижение в последнее десятилетие абсолютных значений уровня безработицы и численности безработных в российских регионах, может быть прерван в связи с ожидаемым ухудшением ситуации в российской экономике. В силу значительной дифференциации российских регионов негативные процессы способны более ярко проявиться на региональном уровне.
Установлено, что в период 2005-2021 гг. динамика создания новых компаний в российских регионах существенно различалась, при этом зафиксирована практически двукратная разница в абсолютных значениях коэффициентов входа у регионов-лидеров и регионов-аутсайдеров.
Рост общего числа компаний в репрезентативном российском регионе, потенциально сигнализирующий о благоприятном предпринимательском климате и лучших возможностях для инвестиций, положительно сказывается и на увеличении числа новых фирм. Однако такой рост одновременно способен приводить и к усилению конкуренции, эффекты которой могут нивелировать положительное влияние благоприятного предпринимательского климата. Данный аспект нуждается в отдельном исследовании с учетом отраслевой специфики.
Установлено, что в целом за период 2006-2021 гг. фактор безработицы был значим для динамики входа компаний, оказывая на нее отрицательное влияние. Однако здесь необходимо принимать во внимание вероятность наличия и более сложного нелинейного характера такого влияния: при минимальных уровнях безработицы возможен рост количества новых фирм, при критически высоких - его резкое снижение18, что обусловлено ухудшающейся конъюнктурой рынков и негативными ожиданиями потенциальных предпринимателей.
На данный момент сложно достоверно прогнозировать дальнейшее развитие ситуации в экономике регионов и на локальных рынках труда, оно во многом будет зависеть от развития геополитической обстановки и соответствующей коррекции российской экономической политики.
В 2022 г. в большинстве российских регионов зафиксировано снижение деловой активности, обусловленное утратой доступа к западным рынкам сбыта и капитала, разрывом логистических цепочек поставок и пр. Наиболее сильно эти проблемы проявились в тех субъектах, где традиционно были сильны торговые связи со странами, которые ввели или поддержали санкции против РФ, где активно действовали зарубежные торговые и производственные компании (преимущественно западные), а также в приграничных с недружественными странами регионах (Земцов и др., 2023).
Вместе с тем официальные данные о безработице свидетельствуют о ее беспрецедентно низком текущем уровне в среднем по России (3,5% по состоянию на март 2023 г.)19. Такой уровень можно объяснить рядом причин.
Во-первых, на протяжении последнего десятилетия безработицу в России сглаживают процессы сокращения трудоспособной части населения. Традиционно высока доля трудоспособного населения, занятого в государственных и муниципальных организациях - наиболее стабильном секторе с точки зрения сохранения в кризис рабочих мест. К тому же, согласно статистике, наблюдаемые ранее кризисные процессы в российской экономике не имели длительных последствий для занятости: еще с первых постсоветских лет стандартной реакцией рынка труда на кризисы был не рост открытой безработицы, а развитие ее прокси-форм: отпусков без сохранения заработной платы, вынужденных простоев, неполной занятости20 и пр.
18 Подобный эффект обнаружен в исследовании (Hamilton, 1989).
19 При этом сохраняется значительная дифференциация по регионам: минимальное значение в марте 2023 г. зафиксировано в г. Санкт-Петербурге (1,7%), максимальное - в Республике Ингушетия (29,3%). Источник: https://rosstat.gov.ru/labour_force
20 Вместе с тем такие формы безработицы, как правило, присущи сегментам трудоспособного населения, находящегося в зоне низкого личного благосостояния, от которых вряд ли стоит ожидать высокую предпринимательскую активность.
Во-вторых, по объективным причинам возросла потребность в продукции ВПК, повысилось и ее фактическое производство на российских предприятиях. Это способствовало росту занятости в данном секторе.
В-третьих, в 2022 г. наблюдался отток из страны экономически активного населения и иностранной рабочей силы, а часть безработных граждан трудоспособного возраста были мобилизованы на военную службу. Сокращение числа вакансий на российских высокотехнологичных рынках труда компенсировалось отъездом потенциальных работников за рубеж, в том числе в рамках программ релокации (Земцов и др., 2023).
При этом в экономике и на региональных рынках труда сегодня формируются и негативные долгосрочные тенденции. Сокращается потребительский спрос, объемы розничной торговли, импорта и выпуска товаров потребительского назначения, что в перспективе может отрицательно сказаться на параметрах занятости. В силу долгосрочных демографических тенденций и эмиграции за прошедший год сократилась на 1,3 млн чел. численность занятых россиян в когорте до 35 лет. Возможно возникновение определенных диспропорций на рынках труда из-за острой нехватки высококвалифицированного технического персонала и IT-специалистов. По мере нарастания внешних шоков (по состоянию на май 2023 г. за год против РФ введено 11 международных санкционных пакетов) будут сохраняться риски дальнейшего сокращения персонала и распространения неполной занятости в силу продолжающегося ухода ряда иностранных компаний и разрыва производственных цепочек (Салимова и др., 2023). Эти обстоятельства будут усиливать отрицательное давление на предпринимательскую активность, включая создание новых бизнесов и новых рабочих мест. К тому же, рост негативных ожиданий и инвестиционного «пессимизма» может быть обусловлен и просматривающимися сегодня контурами новой мобилизационной экономической политики.
Для купирования возможных негативных тенденций необходимо активнее решать проблемы сохранения деловой активности и рабочих мест в регионах, стимулирования притока молодых и инновационных компаний, склонных к быстрому росту.
Определенным потенциалом решения этой проблемы обладает антикризисная программа Правительства РФ21, принятая в течение 2022 г. и содержащая меры:
а) поддержки занятости: оперативный мониторинг ситуации на рынке труда, предоставление межбюджетных трансфертов регионам на программы обучения и дополнительного образования лиц, находящихся под риском увольнения; субсидирование организации временного трудоустройства работников; социальная адаптация безработных граждан и содействие началу осуществления ими предпринимательской деятельности и т.д.;
б) поддержки создания новых компаний: мораторий на проверки соблюдения коммерческими компаниями валютного законодательства; смягчение ответственности за совершение правонарушений в области предпринимательской деятельности; развитие льготного кредитования; внедрение программ повышения цифровой грамотности предпринимателей, поддержки использования цифровых инструментов для запуска и развития онлайн-бизнеса и т.д.
Литература / References
Блохин А.А., Лихачев А.А. (2021). Институциональные барьеры для быстрорастущих компаний. Проблемы прогнозирования (4), 38-52. [Blokhin, A., Likhachev, A. (2021). Institutional barriers for fast growing companies. Problemy prognozirovanija [Studies on Russian Economic Development] (4), 38-52 (in Russian)]. DOI: 10.47711/0868-6351-187-38-52 Заздравных А.В., Теняков И.М. (2022). К вопросу об отраслевой динамике фирм. Вопросы экономики (10), 66-85. [Zazdravnykh, A., Tenyakov, I. (2022). On the issue of industry firm dynamics. Voprosy Ekonomiki (10), 66-85 (in Russian)]. DOI: 10.32609/0042-8736-2022-10-66-85 Заздравных А.В. (2023). Динамика входа и выхода компаний и региональный экономический рост. Экономическая политика 18(2), 8-43. [Zazdravnykh, A. (2023). Entry and exit trends of commercial companies and regional economic growth. Ekonomicheskaya Politika [Economic Policy] 18(2), 8-43 (in Russian)]. DOI: 10.18288/1994-5124-2023-2-8-43
21 Антикризисная программа - 2022. http://www.consultant.ru/news/273/
Земцов С.П., Баринова В.А., Михайлов А.А. (2023). Санкции, уход иностранных компаний и деловая активность в регионах России. Экономическая политика 18(2), 44-79. [Zemtsov, S., Barinova, V., Mikhailov, A. (2023). Sanctions, exit of foreign companies and business activity in the Russian regions. Ekonomicheskaya Politika [Economic Policy] 18(2), 44-79 (in Russian)]. DOI: 10.18288/1994-5124-2023-2-44-79
Земцов С.П., Царева Ю.В., Салимова Д.Р., Баринова В.А. (2021). Занятость в малом и среднем бизнесе в России: в поисках факторов роста. Вопросы экономики (12), 66-93. [Zemtsov, S., Tsareva, Yu., Salimova, D., Barinova, V. (2021). Small and medium-sized enterprises in Russia: In search of employment growth factors. Voprosy Ekonomiki (12), 66-93 (in Russian)]. DOI: 10.32609/0042-8736-2021-12-66-93
Иванова А.И., Кравченко Н.А. (2022). Влияние региональных условий на бизнес-демографию российских ИТ-компаний. Вопросы экономики (5), 79-98. [Ivanova, A., Kravchenko, N. (2022). The impact of regional conditions on the business demographics of Russian IT companies. Voprosy Ekonomiki (5), 79-98 (in Russian)]. DOI: 10.32609/0042-8736-2022-5-79-98 Салимова Д.Р., Царева Ю.В., Земцов С.П. (2023). Влияют ли новые предприятия на рост занятости в регионах России: кратко- и среднесрочные эффекты. Вопросы экономики (3), 102125. [Salimova, D., Tsareva, Yu., Zemtsov, S. (2023). New firm formation and regional employment in Russia: Direct and indirect effects. Voprosy Ekonomiki (3), 102-125 (in Russian)]. DOI: 10.32609/0042-8736-2023-3-102-125
Шаститко А.Е., Павлова Н.С. (2016). Общественно эффективные барьеры входа? Балтийский регион 8(4), 34-52. [Shastitko, A., Pavlova, N. (2016). Socially efficient entry barriers? Baltijskij region [The Baltic Region] 8(4), 34-52 (in Russian)]. DOI: 10.5922/2074-9848-2016-4-3 Audretsch, D., Dohse, D., Niebuhr, A. (2015). Regional unemployment structure and new firm formation. Papers in Regional Science 94, 115-138. DOI: 10.1111/pirs.12169 Audretsch, D., Jin, J. (1994). A reconciliation of the unemployment and new firm startup paradox. Small Business Economics 6(5), 381-385.
Bain, J. (1956). Barriers to new competition: Their character and consequences in manufacturing industries. Cambridge, MA: Harvard University Press.
Baptista, R., Preto, M. (2011). New firm formation and employment growth: Regional and business dynamics. Small Business Economics 36, 419-442. DOI: 10.1007/s11187-009-9254-y Baptista, R., Lima, Fr., Mendonça, J. (2011). Establishment of higher education institutions and new firm entry. Research Policy 40(5), 751-760.
Brixy, U., Grotz, R. (2007). Regional patterns and determinants of birth and survival of new firms in Western Germany. Entrepreneurship & Regional Development 19(4), 293-312.
Bruno, R., Bytchkova, M., Estrin, S. (2013). Institutions and entry: A cross-regional analysis in Russia.
Review of Economics and Statistics 95(5), 1740-1749.
Carree, M., Santarelli, E., Verheul, I. (2008). Firm entry and exit in Italian provinces and the relationship with unemployment. International Entrepreneurship and Management Journal 4, 171-186. DOI: 10.1007/s11365-007-0060-1
Gajewski, P., Kutan, A. (2018). Determinants and economic effects of new firm creation: evidence from Polish regions. Eastern European Economics 56(3), 201-222.DOI:10.1080/00128775.2018.1442226 Hamilton, R. (1989). Unemployment and business formation rates: reconciling time series and cross section evidence. Environment and Planning 2(21), 249-255. DOI: 10.1068/a2102 Johnson, P., Parker, S. (1996). Spatial variations in the determinants and effects of firm births and deaths. Regional Studies 30(7), 679-688. DOI: 10.1080/00343409612331349968 Marshall, A. (1920). Principles of Economics. London: Macmillan.
Nyström, K. (2005). Determinants of regional entry and exit in industrial sectors. CESIS Electronic Working Paper Series 33. https://static.sys.kth.se/itm/wp/cesis/cesiswp33.pdf
Perotin, V. (2006). Entry, exit, and the business cycle: are cooperatives different? Journal of Comparative Economics 34(2), 295-316.
Reynolds, P. (1994). Autonomous firm dynamics and economic growth in the United States, 19861990. Regional Studies 28(4), 429-442. DOI: 10.1080/00343409412331348376 Reynolds, P., Miller, B., Maki, W. (1995). Explaining regional variation in business births and deaths: U.S. 1976-88. Small Business Economics 7, 389-407. DOI: 10.1007/BF01302739 Salman, A., Zampatti, D., Shukur, G. (2013). Macroeconomic determinants, innovation and the birth of new firms: Negative binomial regression approach. International Journal of Economics and Finance 5(11), 72-81. DOI: 10.5539/IJEF.V5N11P72
Santarelli, E., Carree, M., Verheul, I. (2009). Unemployment and firm entry and exit: an update on a controversial relationship. Regional Studies 43(08), 1061-1073. DOI: 10.1080/00343400801968361 Schumpeter, J. (1942). Capitalism, Socialism and Democracy. New York: Harper and Brothers.
Storey, D. (1991). The birth of new firms - Does unemployment matter? A review of the evidence.
Small Business Economics (3), 167-178. DOI: 10.1007/BF00400022 Sutaria, V., Hicks, D. (2004). New firm formation: dynamics and determinants. The Annals of Regional Science 38, 241-262. DOI: 10.1007/s00168-004-0194-9 Whittington, R. (1984). Regional bias in new firm formation in the UK. Regional Studies 18, 253-256. Yip, G. (1982). Barriers to entry: A corporate-strategy perspective. Lexington, MA: D.C. Heath and Co.
