CC BY
9
ВЕСТН. МОСК. УН-ТА. СЕР. 6. ЭКОНОМИКА. 2023. Том 58. № 4
ОТРАСЛЕВАЯ И РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА А. В. Заздравных1
МГУ имени М. В. Ломоносова (Москва, Россия) УДК: 338.22.01
doi: 10.55959^ШШ-0105-6-58-4-3
ФИНАНСОВЫЕ ФАКТОРЫ ФОРМИРОВАНИЯ НОВЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ: МОДЕЛЬ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ
В условиях сложившейся геополитической и экономической ситуации возрастает актуальность развития отечественного сегмента предпринимателей за счет ускоренного формирования новых предприятий, способных обеспечить устойчивость экономики российских регионов. Одним из важнейших факторов, определяющих перспективы такого формирования, выступают финансовые условия старта хозяйственной деятельности. Анализ данной проблемы пока слабо представлен в отечественной научной литературе, отсутствуют ее системные исследования. Настоящая статья устраняет данный пробел и ставит целью изучение влияния объемов банковского кредитования, а также привлеченных средств населения как источника финансирования нового предпринимательства, на динамику входа новых предприятий. За период 2012—2021 гг. в российских регионах выявлены разнонаправленные тенденции такой динамики в сегментах коммерческих компаний и индивидуальных предпринимателей. Установлена существенная межрегиональная дифференциация как по параметрам формирования новых предприятий, так и по региональным финансовым условиям. Констатируется развитие негативных тенденций в сфере кредитования МСП. Предложена модель, доказывающая значимое влияние финансовых факторов на динамику входа хозяйствующих субъектов. Раскрыто влияние на эту динамику и ряда других экономических условий — состояния региональных рынков труда, численности населения и его реальных денежных доходов, численности хозяйствующих субъектов и др. На фоне негативных ожиданий в экономике и спаде деловой активности возможно резкое ухудшение ситуации с финансовой обеспеченностью новых предприятий. Региональная политика должна стимулировать развитие предпринимательства через упрощение доступа к источникам финансирования, снижение стоимости заемных средств. Определенным потенциалом решения проблем финансирования новых предприятий обладают и меры правительственной антикризисной программы 2022 г.
Ключевые слова: динамика фирм, предпринимательство, финансирование, кредитование, региональная политика, регулирование.
1 Заздравных Алексей Витальевич — к.э.н., доцент Экономического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова; e-mail: apkreforma@mail.ru, ORCID: 0000-0001-7828-8946.
LOMONOSOV ECON. JOUR. 2023. VOL. 58. No. 4
Цитировать статью: Заздравных, А. В. (2023). Финансовые факторы формирования новых предприятий: модель российских регионов. Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика, 58(4), 50-83. https://doi.org/10.55959/MSU0130-0105-6-58-4-3.
A. V. Zazdravnykh
Lomonosov Moscow State University (Moscow, Russia)
JEL: С51, Е44, L5, O12, O25
doi: 10.55959/MSU0130-0105-6-58-4-3
FINANCIAL FACTORS OF FORMING NEW ENTERPRISES: MODEL OF RUSSIAN REGIONS
In the current geopolitical and economic situation, the relevance of developing domestic segment of entrepreneurs is increasing due to the accelerated formation of new enterprises capable of ensuring economic stability in the Russian regions. One of the most important factors determining the prospects for such formation is the financial conditions for starting an activity. The analysis of this problem is still poorly presented in domestic scientific literature, there are no systematic studies of it. This article eliminates this gap and aims to study the impact of bank lending volume, together with attracted funds of the population as a source of financing new entrepreneurship, on the dynamics of new entries. For the period of 2012—2021, the author reveals multidirectional trends of such dynamics in the segments of commercial companies and individual entrepreneurs in the Russian regions. A significant interregional differentiation has been established both in terms of the parameters forming new enterprises and regional financial conditions. The development of negative trends in the field of SME lending is stated. A model is proposed that substantiates a significant influence of financial factors on the dynamics of business entries in the segments of commercial companies and sole proprietors. This dynamics is also influenced by a number of other economic conditions — the state of regional labor markets, the population and its real incomes, the number of economic entities, etc. Against the background of negative expectations in the economy and a decline in business activity, a sharp deterioration in the financial security of new enterprises is viewed as possible. Regional policy should stimulate the development of entrepreneurship through simplifying the access of entrepreneurs to sources of financing, reducing the cost of borrowed funds. Anti-crisis government policies of2022 also have a certain potential to solve the problems of financing new enterprises.
Keywords: dynamics of firms, entrepreneurship, financing, lending, regional policy, regulation.
To cite this document: Zazdravnykh, A. V. (2023). Financial factors of forming new enterprises: model of russian regions. Lomonosov Economics Journal, 58(4), 50-83. https://doi.org/10.55959/ MSU0130-0105-6-58-4-3.
Введение
Задачи активизации предпринимательства являются в последнее десятилетие неотъемлемой частью российской официальной экономической повестки. Предпосылки их решения лежат в плоскости поддержания и развития уже действующих компаний, в первую очередь, малых и средних, а также стимулирования процессов формирования новых бизнес-субъектов и стартапов.
В условиях технологической трансформации экономики новые компании способны создавать и осваивать перспективные рыночные ниши, положительно влиять на состояние региональных рынков труда, предъявлять спрос на развитие инклюзивных институтов. Вместе с тем, несмотря на определенные правительственные усилия последних лет по популяризации предпринимательства, доля ранних предпринимателей и владельцев компаний в большинстве российских регионов стабильно низка (Земцов, 2020).
В текущих геополитических условиях и при прогнозируемой экономической турбулентности вопросы расширения российского предпринимательского класса и повышения его устойчивости приобретают особую значимость. Одним из инструментов сглаживания кризисных тенденций в российской экономике сегодня видится формирование новых сегментов отечественных компаний, способных, помимо прочего, заместить ушедшие с рынков иностранные фирмы. Проблемы развития динамики входа новых фирм тесно пересекаются с задачами поддержания и развития конкуренции, выступающими одним из приоритетов современной экономической политики в России (Заздравных, Теняков, 2022).
В числе основных факторов, объясняющих процессы региональной динамики входа новых предприятий, можно выделить: состояние спроса и деловой среды, макроэкономические параметры, уровень конкуренции, различные агломерационные эффекты, состояние региональной занятости и безработицы, технологический уровень и специализация регионов и пр.
Наряду с ними в зарубежных и отечественных исследованиях, посвященных региональным детерминантам динамики входа и предпринимательской активности, указываются и различные аспекты, связанные с финансированием. Последние часто приводятся среди наиболее значимых факторов. Подчеркивается важность обеспечения стабильного и доступного финансирования начинающих хозяйствующих субъектов1. Отмечается, что понимание широкого круга проблем финансового обеспечения
1 См., например: (Баринова и др., 2018; Пиньковецкая, 2020; Fгacassi et э1., 2013; Smimyagin, 2022).
начинающих предпринимателей важно для процессов принятия правительственных решений в сфере предпринимательства1.
Вместе с тем, несмотря на признание в политической и научной среде роли финансовых факторов в развитии процессов формирования новых фирм, отсутствуют системные исследования, направленные на изучение этой проблемы на модели российских регионов. В силу сложной геополитической ситуации, смены текущих приоритетов государственной политики и ожидаемого обострения региональных экономических проблем возможно резкое сокращение финансовых источников формирования нового предпринимательства, что, в свою очередь, способно усилить негативные тенденции в экономике и деловом цикле регионов. Поэтому развитие исследований данной проблемы в контексте российских регионов сегодня приобретает особую актуальность.
Целью статьи выступает изучение механизма влияния различных финансовых факторов на динамику входа новых компаний и индивидуальных предпринимателей в период 2012—2021 гг. В обзорной части представляются результаты теоретических и эмпирических исследований зарубежных и российских авторов. В эмпирической части характеризуются региональные тенденции в финансировании и динамике входа хозяйствующих субъектов. В аналитической части дается эконометрическая оценка влияния финансовых и иных факторов на динамику входа, обсуждаются полученные результаты.
Обзор исследований вопроса
Вопросу финансового обеспечения потенциальных предпринимателей и стартапов посвящен широкий ряд работ, в которых исследуется влияние на процессы создания новых предприятий различных финансовых ограничений, отдельных элементов финансового капитала и его источников. В большинстве работ констатируются высокая значимость свободного доступа начинающих предпринимателей к источникам стартового капитала, а также негативные последствия финансовых ограничений. Отмечается, что финансовая обеспеченность и финансовое благополучие выступают ключевыми факторами старта предпринимательской деятельности, последующего выживания, роста и рыночного успеха молодых предприятий. При этом зачастую отмечается, что финансовые проблемы, сопровождающие новых предпринимателей при их входе на рынки, обычно демонстрируют тенденцию к дальнейшему усугублению по мере роста масштабов деятельности.
Так, по мнению авторов (Земцов и др., 2021), карьерный выбор в пользу предпринимательства во многом обусловлен наличием стартового капи-
1 См., например: (Evans, Jovanovic, 1989; Schmalz et al., 2017).
тала, поэтому его доступность становится фактором занятости в предпринимательском секторе. В работе (Corradin, Popov, 2015) также отмечено, что низкий уровень личного благосостояния и действующие кредитные ограничения, препятствующие привлечению необходимого объема стартового капитала, способны снизить мотивации потенциальных предпринимателей к началу бизнес-деятельности. Авторы (Liu et al., 2018) указывают, что даже в случаях, когда фирмы-новички, используя собственные конкурентные преимущества (уникальные компетенции, низкие затраты, высокое качество и пр.), способны преодолеть на старте различные экзогенные барьеры входа, при наличии дефицита первоначального капитала они будут заблокированы рынком. Эндогенные финансовые ограничения начала деятельности представляются данным авторам решающими для будущего развития новых предприятий. И, напротив, стартапы, обладающие достаточным уровнем первоначального финансирования, получают лучшие шансы на выживание, генерирование высоких доходов и создание большего числа рабочих мест (Fracassi et al., 2013).
В работе (Smirnyagin, 2022) на данных по США установлено сильное влияние совокупных финансовых условий на процессы формирования фирм с высокой отдачей от масштаба. Выявлено, что финансовые трения препятствуют их входу во время рецессий. В свою очередь, «недостающее поколение» таких производительных фирм будет сдерживать последующее восстановление экономики после кризисов. В работе (Burcu et al., 2015) отмечено: эмпирические данные убедительно свидетельствуют о том, что отрасли с высокой внешней финансовой зависимостью более уязвимы во время рецессий с точки зрения снижения объемов производства, добавленной стоимости, уровня накопления капитала и количества выживших предприятий. Авторы подчеркивают важность доступности кредитования для создания малыми предприятиями большего числа рабочих мест в периоды рецессий и высокой безработицы.
Приведенные тезисы нашли и свое эмпирическое подтверждение. Так, на базе исследования свыше 300 тыс. шведских компаний в период 1999— 2002 гг. установлено, что основная доля новых предпринимателей серьезно ограничена ликвидностью (Nykvist, 2008). Результаты исследования авторов (Fracassi et al., 2013) на данных американских штатов Техас и Луизиана в период 2006—2011 гг. демонстрируют значительный уровень неудовлетворенного спроса на финансирование бизнеса на ранних стадиях его жизненного цикла. Данные опроса потенциальных предпринимателей в Великобритании в 1981 и 1991 гг. позволили сделать вывод о том, что привлечение стартового капитала является для них важнейшей проблемой (Blanchflower, Oswald, 1998).
На примере регионов Португалии в период 1983—2000 гг. подтверждена положительная связь между доступностью финансового капитала и скоростью формирования новых фирм (Baptista, Preto, 2011). Исследование
малых и средних компаний африканского континента, проведенное авторами (Petersen, Rajan, 1994), показало, что финансовые ограничения препятствуют развитию деловой активности малого бизнеса, что, в свою очередь, вызывает закономерное беспокойство не только у предпринимателей, но и у регуляторов. Авторы (Albert, Caggese, 2018), изучая результаты опроса предпринимателей, охватывающего около миллиона индивидуальных наблюдений по 21 стране ОЭСР за период с 2002-2013 гг., также обнаружили, что негативные совокупные финансовые шоки и сопровождающий их кризис ликвидности сокращают количество всех типов стартапов. При этом данный эффект, особенно в условиях низкой динамики ВВП, значительно ярче проявляется в сегменте стартапов с высоким потенциалом роста.
Однако, несмотря на активное обсуждение этой проблемы в научной среде, она, по мнению некоторых авторов (Fracassi et al., 2013), изучена недостаточно.
В качестве ключевого канала внешнего финансирования нового бизнеса исследователями наиболее часто приводится банковское кредитование. Одновременно подчеркивается и высокая значимость кредитных рынков для деловой активности.
Авторы (Robb, Robinson, 2013) формулируют в своем исследовании вывод, что зависимость от внешнего долга — важный фактор успешного становления и развития молодых предприятий. В работе (Fracassi et al., 2013) доказывается, что способность получения стартапами даже сравнительно небольшого кредита определяет их долгосрочное финансовое состояние, влияя на важные экономические индикаторы — величину и темпы роста выручки, количество занятых работников и пр. По мнению авторов, стар-тапы в значительной мере полагаются на внешний долг, они особо чувствительны к изменениям условий банковского кредитования.
В работе (Greenstone et al., 2014) сформулирован интересный вывод: резкое сокращение предложения банковских кредитов в кризисные и посткризисные времена, действительно, влияет на экономическую активность, включая занятость, однако в «спокойные» периоды делового цикла влияние кредитных каналов незначительно. При этом в работе (Чепуренко, 2012) и вовсе высказывается критика тезиса о слишком низких по сравнению с потребностями предпринимателей объемами внешнего долгового финансирования. Автор указывает, что по сравнению с ограниченным предложением привлекательных для инвестиций предпринимательских проектов в экономике в избытке присутствует капитал, способный выступить источником финансирования стартапов. По мнению автора, в развитой экономике предложение капитала не является лимитирующим фактором.
Результаты исследования авторов (Cetorelli, Strahan, 2004) показывают, что банки, обладающие рыночной властью, с целью защиты при-
быльности своих ключевых заемщиков часто возводят высокие финансовые барьеры для входа новых предприятий, которые ограничивают активное развитие предпринимательства. По мнению авторов, банковская конкуренция оказывает определенное воздействие на важные структурные параметры отраслей. Однако его сила различается по секторам и отдельным предприятиям: независимо от структуры банковского рынка и типа банковской конкуренции всегда будут как проигравшие заемщики, так и выигравшие.
В России банковское финансирование является наиболее популярным в бизнес-среде источником привлечения средств (Бусыгина, 2020), а доступность банковских услуг в сочетании с концентрацией человеческого капитала и близостью крупных рынков определяет динамику развития предпринимательства и создания новых фирм (Баринова и др., 2018). Авторы (Образцова, Чепуренко, 2020), анализируя когорту неблагополучных российских регионов с преобладанием инвестиционных проблем, выявили положительную связь между возможностью привлечения кредитов и готовностью к старту предпринимательской деятельности.
Авторы (Petersen, Rajan, 1994) отмечают, что малые и средние компании, соответствующие типовым формальным требованиям банков, обычно имеют свободный доступ и к альтернативному (неформальному) финансированию. Действительно, в ряде работ, помимо банковских кредитов, исследуются такие источники финансирования новых биз-несов, как личный капитал предпринимателей, средства ближнего круга (в том числе получаемые в порядке наследования), жилая недвижимость и пр.1
Так, в работе (Blanchflower, Oswald, 1998) с отсылкой к результатам европейского обследования населения в 1968—1987 гг. указано, что большинство малых предприятий стартовало именно с собственных или семейных источников средств, а вовсе не с банковских кредитов. При этом авторы также поддерживают озвученный выше тезис, что потенциальные предприниматели в наибольшей степени нуждаются именно в финансовой помощи, и что среди прочих проблем наибольшей для них выступает привлечение стартового капитала.
Интересен и вывод исследователей (Gentry, Hubbard, 2005), которые на данных свыше 53 тыс. наблюдений о самозанятых в США в период 1979—1993 гг. установили нелинейный характер взаимосвязи между личным доходом домохозяйств и перспективами начала предпринимательской деятельности (самозанятости). Авторы утверждают, что эта взаимосвязь иллюстрируется U-образной квадратичной функцией с большей вероятностью открытия бизнеса в сегментах домохозяйств с самым низким и са-
1 Авторы (Егорова и др., 2021) замечают, что в сфере малого предпринимательства большинство стартапов финансируется по принципу трех F — Family, Friends, Fools.
мым высоким уровнями дохода, и с меньшей — в сегменте со средним уровнем. Однако авторы (Robb, Robinson, 2013), констатируя широкую распространенность в среде исследователей мнения, что богатые люди с большей вероятностью станут предпринимателями, ссылаются на многочисленные эмпирические наблюдения, доказывающие относительную близость связей между уровнем личного богатства и предпринимательством во всех основных доходных группах населения.
В работе (Nyström, 2005) выдвинута гипотеза, что рост абсолютного уровня и темпов изменения доходов населения, выступая значимым фактором местного спроса, должен стимулировать вход новых фирм: растущий уровень доходов населения региона обычно привлекает предпринимателей, желающих удовлетворить дополнительно возникший спрос. Однако авторская оценка модели с фиксированными эффектами на данных Швеции за период 1997—2001 гг. показала, что уровень дохода негативно повлиял на динамику входа новых фирм. Авторы объясняют это тем обстоятельством, что заработная плата является важной частью издержек бизнеса, и многие предприниматели предпочитают не осуществлять деятельность в регионах с высоким уровнем заработной платы и высокими темпами ее роста.
В качестве важного источника финансирования начинающего бизнеса рядом авторов приводятся и вклады (депозиты) физических лиц1. Это объяснимо, поскольку они обычно представляют собой часть временно свободных средств населения, которая может как задействоваться самими держателями вкладов в качестве источника стартового капитала для открытия собственного бизнеса, так и направляться банками на кредитование молодых фирм. При этом авторы (Baptista, Preto, 2011) полагают, что регионы с высоким уровнем финансовых активов на душу населения, включая вклады в местных банках, по всей видимости, являются теми регионами, где фактический доступ новых фирм к источникам стартового капитала сравнительно свободен.
Авторы (Evans, Jovanovic, 1989) отмечают, что одним из концептуальных мотивов обоснования мер государственной помощи малому бизнесу, в том числе, через предоставление стартового капитала как альтернативы пособия по безработице, лежит убежденность в том, что рынки капитала не обеспечивают достаточных средств для новых фирм. Авторы (Schmalz et al., 2017) поддерживают данный тезис, полагая, что экономические проблемы, обусловленные воздействием финансовых факторов на процессы создания и последующего роста предприятий, находят свое отражение и в логике принятия политических решений. По их данным, многие государственные программы поддержки малого бизнеса (анонсируемые, в том числе, и в выборный цикл — прим. авт.) основаны на понимании
1 См., например: (Егорова и др., 2021; Baptista, Preto, 2011).
наличия жестких финансовых ограничений у большинства стартапов и молодых компаний.
В заключение данного раздела отметим, что исследователями динамики входа хозяйствующих субъектов выделяются и иные факторы, учитывающие отраслевую и региональную составляющую (спрос, деловой климат, ресурсную базу, конкуренцию и пр.), что особенно важно для таких крупных стран, как Россия (Заздравных, 2023). Среди таких факторов: численность населения и уровень его образования (Brixy, Grotz, 2007; Nyström, 2005); величина денежных доходов населения (Audretsch et al., 2015; Nyström, 2005; Sutaria, Hicks, 2004); величина ВРП (Salman et al., 2013; Santarelli et al., 2009; Perotin, 2006); уровень отраслевой концентрации (Perotin, 2006); динамика входа и выхода компаний в предыдущих периодах (Gajewski, Kutan, 2018); уровень внедрения инноваций, расходы на НИОКР (Audretsch et al., 2015; Salman et al., 2013; Brixy, Grotz, 2007) и т.д.
Характеристика отдельных финансовых факторов
и динамики входа новых предприятий
В данном разделе проводится анализ общероссийской ситуации с кредитованием юридических лиц и индивидуальных предпринимателей с привлечением средств физических лиц как источника финансирования хозяйствующих субъектов, а также с динамикой регистрации новых хозяйствующих субъектов в регионах страны. В качестве информационной базы использованы данные Центрального банка Российской Федерации (далее — ЦБ РФ) в части кредитования и привлечения средств; Единых государственных реестров юридических лиц (ЕГРЮЛ) и индивидуальных предпринимателей (ЕГРИП) Федеральной налоговой службы России (далее — ФНС) в части регистрации хозяйствующих субъектов (за исключением созданных в результате реорганизации); данные Федеральной службы государственной статистики (далее — ФСГС) в части иных экономических индикаторов.
Валовые и в расчете на одну организацию объемы кредитования хозяйствующих субъектов (рис. 1 и 2) в период 2010—2021 гг. характеризовались возрастающим трендом, кроме снижения в 2015—2016 гг.1 При этом до половины объемов выданных кредитов в среднем за анализируемый период приходилось на г. Москву.
1 По причинам ужесточения требований к заемщикам со стороны банков, а также резкого (практически двукратного к 2014 г.) роста ставок по кредитам, приведшего к падению спроса на них. Отрицательно сказался на объемах кредитовании и наблюдаемый в этом периоде спад в экономике, обусловленный, в том числе, геополитическими и внешнеэкономическими факторами (санкции, отток капитала и пр.).
75000,00 65000,00 55000,00 45000,00 35000,00 25000,00 15000,00
«> Л Л «> Л Л Л Л Л Л
Рис. 1. Динамика объемов кредитования юрлиц-резидентов и ИП в РФ в 2010-2021 гг., млрд руб. Источник: рассчитано и построено автором по данным ЦБ РФ: Иарк //www.fedstat.ru/indicator/38366
Рис. 2. Динамика объемов кредитования юрлиц-резидентов и ИП в РФ в 2010-2021 гг. в расчете на одну действующую организацию, млн руб.
Источник: рассчитано и построено автором по данным ЦБ РФ: https://www.fedstat.ru/indicator/38366 и ФСГС: https://fedstat.ru/indicator/58109.
Для регионов РФ характерна существенная дифференциация (табл. 1) как в средних за анализируемый период объемах кредитования, так и в средних темпах прироста данного показателя. Так, по первому индикатору разница между регионом-лидером (г. Москвой)1 и регионом-аутсайдером (Республикой Ингушетией) составила свыше 40 раз, по второму индикатору между Республикой Ингушетией и Республикой Чувашией — почти 25 раз. Заметно, что в десятке регионов с минимальными объемами кредитования присутствуют и четыре региона из десятки с максимальными темпами роста кредитования —Республики Ингушетия, Чеченская, Калмыкия и Кабардино-Балкарская. В качестве одного из объяснений этому
1 Данный тезис находит подтверждение в работе авторов (Земцов, Бабурин, 2019), отмечающих, что Москва, Санкт-Петербург и Республика Татарстан демонстрируют наилучшие условия доступа к рынкам и капиталу, а также наивысший индекс обеспеченности банковскими услугами.
обстоятельству можно предположить присутствие эффекта низкой базы. Отметим, что среднее ежегодное значение объемов кредитования в расчете на одну организацию в целом по стране составило в рассматриваемом периоде примерно 8,8 млн руб., а средние ежегодные темпы их прироста — около 20,1%. Такие значения можно считать позитивными, свидетельствующими о положительном развитии в последнее десятилетие ситуации в сфере кредитования в целом по стране.
Таблица 1
TOP-10 регионов по минимальным и максимальным средним объемам кредитования юрлиц-резидентов и ИП, а также по темпам их прироста (в среднем за период на одну организацию)
Регионы с максимальными объемами 20102021 гг., млн руб. Регионы с минимальными объемами 20102021 гг., млн руб.
г. Москва 21,33 Республика Ингушетия 0,50
Тульская область 16,71 Республика Дагестан 0,55
Московская область 11,48 Чеченская Республика 0,68
Чукотский автономный округ 9,98 Республика Калмыкия 0,75
Республика Саха (Якутия) 8,84 Республика Северная Осетия 1,06
Краснодарский край 8,37 Еврейская автономная область 1,06
г. Санкт-Петербург 8,20 Республика Тыва 1,12
Республика Татарстан 7,94 Астраханская область 1,40
Ленинградская область 7,55 Кабардино-Балкарская Республика 1,43
Кемеровская область 7,44 Забайкальский край 1,74
Регионы с максимальными темпами 20112021 гг., % Регионы с минимальными темпами 20112021 гг., %
Республика Ингушетия 83,40 Чувашская Республика 3,39
Республика Калмыкия 81,41 Самарская область 5,51
Тульская область 49,52 Орловская область 5,74
Республика Карелия 43,77 Республика Дагестан 5,87
Чеченская Республика 37,53 Волгоградская область 5,96
г. Москва 31,44 Карачаево-Черкесская Республика 6,08
Амурская область 30,12 Алтайский край 6,76
Рязанская область 29,80 Омская область 8,09
Кабардино-Балкарская Республика 27,24 Ивановская область 8,16
Ленинградская область 26,66 Республика Северная Осетия 8,35
Источник: рассчитано автором по данным ЦБ РФ: https://www.fedstat.ru/indicator/38366 и ФСГС: https://fedstat.ru/indicator/58109
Однако в каналах банковского финансирования по-прежнему действует целый ряд типичных ограничений: чрезмерная длительность процедур согласования кредитных линий, дополнительно принимаемые заемщиками обязательства и ограничения в операционной деятельности, высокие риски потери контроля над бизнесом (Бусыгина, 2020). Авторы (Егорова и др., 2021) ссылаются на недостаточный уровень текущего финансирования реального сектора экономики на фоне роста объема просроченной ссудной задолженности. Одновременно ситуацию в сфере кредитования малых компаний авторы характеризуют как еще менее благоприятную, указывая на «негативное отношение банков к финансированию стартапов в сфере малого бизнеса» (Егорова и др., 2021, с. 31.) На внушительные проблемы с привлечением необходимых средств малых и средних предпринимателей (МСП) указывают и авторы (Пинько-вецкая, 2020), приводя в качестве их причин отсутствие у банков достаточной информации о кредитном качестве этого сегмента заемщиков, а также потенциально высокий уровень предпринимательского риска у малых предприятий.
Значительная межрегиональная дифференциация выявлена и в среднегодовом объеме вкладов (депозитов) и других привлеченных средств физических лиц с учетом счетов эскроу (далее — привлеченных средств). При среднегодовой их величине в целом по стране около 293 млрд руб., разница в среднем объеме привлеченных средств между регионом-лидером (г. Москвой) и регионом-аутсайдером (Республикой Ингушетией) составила свыше 2 тыс. раз (табл. 2), а в средних темпах прироста этого индикатора — между Чеченской и Карачаево-Черкесской Республиками — в три раза.
Заметно, что пять регионов-лидеров, входящих в десятку по максимальным средним объемам привлеченных средств, — г. Москва, г. Санкт-Петербург, Московская область, Республика Татарстан и Краснодарский край — находятся и в десятке по максимальным средним объемам кредитования в РФ. При этом пять регионов-аутсайдеров, входящих в десятку по минимальным средним объемам вкладов, — Республики Ингушетия, Тыва, Калмыкия, Чеченская, а также Еврейская автономная область — входили и в десятку регионов с минимальными средними объемами кредитования. Одновременно в анализируемом периоде фиксировалось и снижение средней величины долгосрочных вкладов: если в 2014-2016 гг. их доля составила 23-25%, то в 2017 г. эта величина сократилась уже до 13% (Егорова и др., 2021).
Таблица 2
TOP-10 регионов по минимальным и максимальным средним среднегодовым объемам привлеченных средств физлиц (в руб.), а также темпам их прироста (в %)
Регионы с максимальными средними объемами 20122021 гг., млн руб. Регионы с минимальными средними объемами 20122021 гг., млн руб.
г. Москва 8 475 803,43 Республика Ингушетия 4213,20
г. Санкт-Петербург 1 752 189,35 Республика Тыва 7388,74
Московская область 1 245 895,47 Республика Алтай 7673,63
Тюменская область 669 257,82 Республика Калмыкия 8889,65
Краснодарский край 621 435,33 Чукотский автономный округ 9978,72
Свердловская область 598 355,56 Чеченская Республика 10 359,85
Республика Татарстан 482 449,38 Еврейская автономная область 11 376,05
Самарская область 481 090,07 Карачаево-Черкесская Республика 13 396,83
Нижегородская область 425 744,13 Республика Адыгея 19 295,14
Ростовская область 419 932,02 Кабардино-Балкарская Республика 30 508,17
Регионы с максимальными средними темпами 20132021 гг., % Регионы с минимальными средними темпами 20132021 гг., %
Чеченская Республика 20,79 Карачаево-Черкесская Республика 7,00
Московская область 14,98 Республика Коми 8,95
г. Санкт-Петербург 14,23 Кабардино-Балкарская Республика 9,26
Чувашская Республика 13,88 Кемеровская область 9,39
Белгородская область 13,68 Хабаровский край 9,52
Республика Марий Эл 13,33 Чукотский автономный округ 9,63
Республика Хакасия 13,32 Мурманская область 9,65
Краснодарский край 13,28 Астраханская область 10,04
Республика Дагестан 13,11 Республика Северная Осетия — Алания 10,14
Амурская область 12,96 Самарская область 10,18
Источник: рассчитано автором по данным ЦБ РФ: https://www.cbr.ru/
Если рассматривать средние значения среднегодового объема привлеченных средств в расчете на душу населения (табл. 3), то ситуация во многом схожа с межрегиональным распределением их абсолютных значений (см. табл. 2). В десятке регионов-лидеров также присутствуют г. Москва, г.
Санкт-Петербург, Московская и Тюменская области (0,68; 0,33; 0,17 и 0,18 млн руб./чел. соответственно), а десятка регионов-аутсайдеров представлена аналогичными содержащимся в табл. 3 регионами, кроме Республик Дагестан и Северной Осетии — Алании. При этом также заметна внушительная дифференциация регионов по этому показателю: при среднегодовом их значении в целом по стране в рассматриваемом периоде около 110 тыс. руб./чел., разница между регионами-лидерами и аутсайдерами составляет десятки тысяч раз.
Схожим с табл. 2 образом выглядит и состав регионов в первых десятках по максимальным и минимальным значениям средних объемов привлекаемых средств на душу населения и средним темпам их прироста (табл. 3).
35 000 000 30 000 000 25 000 000 20 000 000 15 000 000 10 000 000
Рис. 3. Динамика среднегодовых объемов привлеченных средств физлиц в рублях в РФ в 2012-2021 гг., млн руб. Источник: рассчитано и построено автором по данным ЦБ РФ: Йф: //www.cbr.ru/
Рис. 4. Динамика средних темпов прироста среднегодовых объемов привлеченных средств физлиц в рублях в 2013-2021 гг., %) Источник: рассчитано и построено автором по данным ЦБ РФ: https://www.cbr.ru/
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Таблица 3
Т0Р-10 регионов по минимальным и максимальным среднегодовым объемам привлеченных средств физлиц (в руб./чел.) на душу населения, а также средним темпам их прироста (%)
Регионы с максимальными средними объемами 2012— 2021 гг., млн руб./ чел. Регионы с минимальными средними объемами 20122021 гг., млн руб./ чел.
г. Москва 0,68 Чеченская Республика 0,01
г. Санкт-Петербург 0,33 Республика Ингушетия 0,01
Магаданская область 0,25 Республика Дагестан 0,02
Камчатский край 0,20 Республика Тыва 0,02
Сахалинская область 0,20 Карачаево-Черкесская Республика 0,03
Чукотский автономный округ 0,20 Республика Калмыкия 0,03
Мурманская область 0,19 Кабардино-Балкарская Республика 0,04
Тюменская область 0,18 Республика Алтай 0,04
Московская область 0,17 Республика Адыгея 0,04
Хабаровский край 0,16 Республика Северная Осетия — Алания 0,05
Регионы с максимальными средними темпами 20132021 гг., % Регионы с минимальными средними темпами 20132021 гг., %
Чеченская Республика 18,95 Карачаево-Черкесская Республика 7,22
Чувашская Республика 14,31 Кабардино-Балкарская Республика 9,10
Московская область 13,70 Ленинградская область 9,64
Белгородская область 13,68 Республика Ингушетия 9,86
Республика Марий Эл 13,66 Хабаровский край 9,91
Амурская область 13,62 Чукотский автономный округ 9,91
Пензенская область 13,50 Кемеровская область 9,97
Еврейская автономная область 13,38 Республика Коми 10,05
Республика Хакасия 13,37 Тюменская область 10,20
г. Санкт-Петербург 13,27 Астраханская область 10,29
Источник: рассчитано автором по данным ЦБ РФ: www.cbr.ru/ и ФСГС: https://fedstat. 1^/^^0^43701
Рассмотрим динамику входа новых хозяйствующих субъектов — коммерческих компаний (юрлиц) и индивидуальных предпринимателей (ИП) — в субъектах РФ в период 2012-2021 гг. Из графиков на рис. 5 и 6 видно, что в целом по стране в анализируемом периоде она различалась по сегментам хозяйствующих субъектов. Так, если по юрли-цам фиксируется нисходящий тренд с сокращением годового валового значения входа примерно с 400 тыс. до 200 тыс. компаний, то по ИП наблюдалась обратная ситуация — восходящий тренд с общим ростом годового валового значения входа примерно с 500 тыс. до 800 тыс. лиц. В кризисный 2020 г. (пандемия COVID-19) заметен резкий спад числа регистраций в обоих сегментах с последующим восстановлением в постпандемический период. При этом темпы восстановления числа регистраций новых субъектов в сегменте ИП в 2021 г. были ощутимо выше, нежели в сегменте юрлиц. Можно заметить также в целом по стране и разницу между сегментами (в среднем двухкратную) в числе регистраций (в пользу ИП). Объяснить достоверно эти различия сложно. С одной стороны, выбор такой организационно-правовой формы деятельности, как ИП, может субъективно восприниматься начинающими предпринимателями более привлекательным (по сравнению с выбором юрлица) в силу относительно простого механизма регистрации бизнеса, возможностей применения патентной системы налогообложения, более простой отчетности, меньшей ответственности за экономические правонарушения и пр. С другой стороны, работа в формате ИП невозможна в отдельных видах экономической деятельности, у физлиц обычно слабо диверсифицированы потенциальные источники капитала, менее привлекательны условия банковского кредитования, больше проблем с привлечением дополнительных инвестиций и с масштабированием бизнеса.
Рис. 5. Количество вновь созданных коммерческих организаций в РФ
в 2012-2021 гг., ед. Источник: рассчитано и построено автором по данным ЕГРЮЛ ФНС: https://www.nalog.gov.ru/
Рис. 6. Количество зарегистрированных ИП в РФ в 2012-2021 гг., ед. Источник: рассчитано и построено автором по данным ЕГРИП ФНС: https://www.nalog.gov.ru/
Таблица 4
ТОР-10 регионов по минимальному и максимальному ежегодному абсолютному количеству зарегистрированных ИП, а также темпам его прироста (в среднем за период)
Регионы с максимальным количеством 20122021 гг., ед. Регионы с минимальным количеством 20122021 гг., ед.
г. Москва 53 024 Чукотский АО 159
Московская область 44 124 Еврейская АО 514
Краснодарский край 39 944 Республика Ингушетия 863
г. Санкт-Петербург 29 415 Магаданская область 932
Ростовская область 20 393 Республика Алтай 1162
Свердловская область 20 146 Республика Калмыкия 1259
Республика Татарстан 17 672 Республика Тыва 1371
Челябинская область 16 700 Камчатский край 1630
Республика Башкортостан 16 480 Карачаево-Черкесская Республика 1833
Новосибирская область 15 555 Республика Хакасия 2160
Регионы с максимальными темпами 20132021 гг., % Регионы с минимальными темпами 20132021 гг., %
Республика Дагестан 20,27 Республика Коми -1,75
г. Москва 12,32 Магаданская область -1,03
Карачаево-Черкесская Республика 12,19 Архангельская область 0,48
Московская область 11,19 Амурская область 1,00
Республика Калмыкия 10,92 Сахалинская область 1,19
г. Санкт-Петербург 10,29 Забайкальский край 1,40
Самарская область 9,28 Еврейская АО 1,46
Ленинградская область 8,97 Камчатский край 1,52
Калужская область 8,40 Республика Саха — Якутия 1,78
Новосибирская область 7,64 Новгородская область 1,98
Источник: рассчитано автором по данным ЕГРИП ФНС: https://www.nalog.gov.ru/
Что касается динамики входа хозяйствующих субъектов в разрезе регионов, то ситуация в анализируемом периоде была следующая. Среднее по регионам количество ежегодно регистрируемых ИП составляло около 8 тыс. ед., а средние темпы прироста этого показателя — чуть более 2%. Однако при этом наблюдалась сильная межрегиональная дифференциация, что заметно из данных табл. 4. Так, в среднем за десятилетний период регионами-лидерами по среднему абсолютному значению регистрируемых ИП с явным отрывом от других субъектов выступили г. Москва (свыше 53 тыс. ед./год), Московская область (свыше 44 тыс. ед./год) и Краснодарский край (около 40 тыс. ед./год), а регионами-аутсайдерами — Чукотский автономный округ (159 ед./год), Еврейская автономная область (159 ед./год), Республика Ингушетия и Магаданская область (менее 1 тыс. ед./ год). Таким образом, наблюдалась многократная разница в абсолютных значениях регистраций ИП между регионами-лидерами и аутсайдерами.
Таблица 5
ТОР-10 регионов по минимальному и максимальному значениям индекса входа ИП, а также темпам его прироста (в среднем за период)
Регионы с максимальным значением индекса входа ИП 20122021 гг. Регионы с минимальным значением индекса входа ИП 20122021 гг.
Краснодарский край 71,99 Республика Ингушетия 18,26
Магаданская область 64,10 Тюменская область 20,01
Московская область 59,15 Республика Дагестан 25,26
Калужская область 56,29 Чеченская Республика 27,05
Республика Саха — Якутия 56,16 Еврейская АО 31,29
Новосибирская область 56,16 Чукотский АО 31,72
г. Санкт-Петербург 55,62 Курганская область 33,18
Республика Алтай 53,74 Республика Мордовия 33,94
Сахалинская область 52,48 Саратовская область 35,04
Республика Адыгея 52,02 Кабардино-Балкарская Республика 35,97
Регионы с максимальными темпами прироста индекса входа 20132021 гг., % Регионы с минимальными темпами прироста индекса входа 20132021 гг., %
Республика Дагестан 19,37 Республика Коми -0,76
Карачаево-Черкесская Республика 12,40 Магаданская область 0,10
Республика Калмыкия 11,65 Забайкальский край 0,17
г. Москва 11,60 Архангельская область 1,33
Московская область 9,97 Сахалинская область 1,40
Самарская область 9,56 Амурская область 1,60
г. Санкт-Петербург 9,38 Чеченская Республика 1,71
Калужская область 8,35 Республика Ингушетия 1,76
Ивановская область 8,02 Камчатский край 1,81
Ленинградская область 7,93 Белгородская область 2,29
Источник: рассчитано автором по данным ЕГРИП ФНС: https://www.nalog.gov.ru/ и ФСГС: https://fedstat.ru/indicator/43701
Очевидно, что российские регионы различаются с точки зрения их экономического, производственного и торгового потенциала, концентрации численности жителей (потребителей), деловой активности, финансовых возможностей властей оказывать поддержку предпринимательству и пр., что во многом и определяет величину валовых показателей входа в каждом из них. В целях учета в анализе этих различий и повышения межрегиональной сопоставимости параметров динамики входа хозяйствующих субъектов, валовые показатели входа обычно нормируются в исследованиях по определенным базовым индикаторам, например, по значениям среднегодовой численности населения или действующих предпринимателей. В силу пропусков данных ФСГС за 2017—2018 гг.1 о численности действующих в регионах ИП нормированный индекс входа в этот сегмент был рассчитан автором как отношение валовых показателей ежегодной регистрации ИП к среднегодовой численности жителей регионов, умноженное на 10 0002.
Среднее по регионам ежегодное значение индекса входа ИП составляло около 43 ед. в расчете на 10 тыс. жителей, а средние ежегодные темпы прироста этого показателя — свыше 5%. Заметны различия в первой десятке регионов-лидеров и аутсайдеров, возникающие при использовании валовых значений входа и нормированного индекса. Так, для случая регионов-лидеров совпадает лишь четыре региона, для регионов-аутсайдеров — только три. Однако иная ситуация наблюдается при сравнении темпов изменений обоих индикаторов. В этом случае совпадают уже девять и семь регионов соответственно.
Что касается вновь созданных коммерческих организаций (юрлиц), то в среднем по регионам их ежегодное количество составляло около 4,5 тыс. ед., а средние темпы их прироста были отрицательными — примерно (-5,5%). Таким образом, в целом по стране наблюдалось ежегодное сокращение общего количества регистрируемых компаний, в отличие от средней динамики регистраций индивидуальных предпринимателей. При этом в сегменте юрлиц также наблюдалась сильная межрегиональная дифференциация — значительный разрыв как в абсолютном числе вновь создаваемых компаний в регионах-лидерах и аутсайдерах, так и в значениях индексов входа (табл. 6 и 7).
1
https://fedstat.ru/indicator/58487.
Для получения значений в расчете на 10 тыс. человек населения.
Таблица 6
ТОР-10 регионов по минимальному и максимальному ежегодным абсолютным значениям зарегистрированных коммерческих компаний, а также темпам их изменений (в среднем за период)
Регионы с максимальным количеством регистрируемых юрлиц ЮН-ЮН гг., ед. Регионы с минимальным количеством регистрируемых юрлиц 20122021 гг., ед.
г. Москва 93 062 Чукотский АО 40
г. Санкт-Петербург 34 174 Еврейская АО 154
Московская область 14 497 Республика Тыва 161
Свердловская область 12 268 Магаданская область 221
Республика Татарстан 11 366 Республика Калмыкия 235
Новосибирская область 11 244 Республика Алтай 313
Самарская область 9745 Карачаево-Черкесская Республика 326
Краснодарский край 8898 Республика Адыгея 349
Нижегородская область 7875 Республика Ингушетия 532
Челябинская область 7447 Камчатский край 537
Регионы с максимальными темпами 20132021 гг., % Регионы с минимальными темпами 20132021 гг., %
Чеченская Республика 10,22 Волгоградская область -14,51
Республика Ингушетия 8,67 Брянская область -12,48
Республика Калмыкия 5,87 Республика Коми -12,30
Республика Бурятия 3,36 Владимирская область -11,44
Республика Дагестан 1,75 Кировская область -11,18
Липецкая область 1,69 Еврейская АО -10,82
Смоленская область 1,56 Кемеровская область -10,79
Ленинградская область 1,11 Новосибирская область -10,08
Карачаево-Черкесская Республика 0,95 Архангельская область -10,07
Курская область -0,57 Астраханская область -9,41
Источник: рассчитано автором по данным ЕГРЮЛ ФНС: https://www.nalog.gov.ru/
По аналогии с ИП рассчитан индекс входа для юрлиц путем нормирования абсолютных показателей их входа по среднегодовому количеству действующих в регионах коммерческих компаний (табл. 7). Сравнение значений валовых и нормированных показателей входа в первой десятке регионов-лидеров и аутсайдеров демонстрирует ситуацию, идентичную ситуации в сегменте индивидуальных предпринимателей. Для случая ли-
деров совпадает четыре региона, в случае аутсайдеров — три, а сравнение темпов изменений показывает совпадение уже по девяти и восьми регионам соответственно.
Таблица 7
Т0Р-10 регионов по минимальному и максимальному ежегодным значениям индекса входа коммерческих компаний, а также темпам его изменений (в среднем за период)
Регионы с максимальным значением индекса входа юрлиц 20122021 гг. Регионы с минимальным значением индекса входа юрлиц 20122021 гг.
Республика Ингушетия 108,99 Забайкальский край 30,52
г. Санкт-Петербург 100,30 Чукотский АО 34,00
Республика Татарстан 98,33 Тюменская область 37,44
Воронежская область 94,17 Республика Дагестан 38,28
Самарская область 92,00 Курганская область 41,84
Республика Саха — Якутия 91,30 Ставропольский край 43,01
г. Москва 91,13 Республика Тыва 43,50
Вологодская область 88,63 Республика Мордовия 43,65
Ивановская область 85,37 Республика Коми 43,73
Липецкая область 85,19 Магаданская область 43,89
Регионы с максимальными темпами прироста индекса входа 20132021 гг., % Регионы с минимальными темпами прироста индекса входа 20132021 гг., %
Республика Калмыкия 13,92 Волгоградская область -10,89
Чеченская Республика 12,02 Брянская область -9,99
Республика Ингушетия 7,03 Владимирская область -8,88
г. Москва 4,64 Кировская область -8,76
Ленинградская область 4,03 Республика Коми -8,51
Республика Бурятия 2,93 Кемеровская область -7,59
Липецкая область 2,58 Красноярский край -7,37
Смоленская область 1,97 Еврейская АО -7,32
Республика Дагестан 1,84 Архангельская область -7,30
Карачаево-Черкесская Республика 1,78 Хабаровский край -7,24
Источник: рассчитано автором по данным ЕГРЮЛ ФНС: https://www.nalog.gov.ru/ и ФСГС: https://fedstat.ru/indicator/58109
Межрегиональный анализ данных о динамике входа ИП и коммерческих компаний показывает, что состав лидеров и аутсайдеров в первой десятке регионов совпадает на 80%. Так, регионы с наибольшим (наименьшим) абсолютным числом регистрируемых ИП за незначительным исключением являются и регионами с наибольшим (наименьшим) абсолютным числом регистрируемых коммерческих компаний. Однако подобных совпадений не обнаружено при сравнениях индексов входа в обоих сегментах, а также темпах изменения обоих показателей входа — абсолютных и нормированных.
Первичный анализ потенциальных взаимосвязей между параметрами динамики входа хозяйствующих субъектов и рассмотренными выше финансовыми факторами также показывает следующее.
Сегмент ИП: семь регионов-лидеров и семь регионов-аутсайдеров из первой десятки по объемам привлеченных средств населения находятся и в первой десятке по минимальному и максимальному абсолютным количествам зарегистрированных ИП. В десятке по максимальным объемам кредитования присутствуют пять регионов-лидеров по абсолютному количеству зарегистрированных ИП, а в десятке по минимальному объему привлеченных средств — пять регионов-аутсайдеров по значению нормированного индекса входа ИП. Таким образом, можно сделать предварительный вывод о влиянии данных факторов на динамику входа в сегменте ИП.
Сегмент коммерческих компаний: восемь регионов-лидеров и такое же число регионов-аутсайдеров из первой десятки по объемам привлеченных средств населения входят и в первую десятку по максимальному и минимальному абсолютному количеству зарегистрированных коммерческих компаний. Одновременно в десятке по максимальным объемам кредитования присутствуют и пять регионов-лидеров по абсолютному количеству зарегистрированных коммерческих компаний.
Что касается темпов прироста объемов кредитования и привлечения средств, то по обоим сегментам — ИП и юрлицам — совпадений в регионах (особенно, аутсайдерах) практически не наблюдается.
В силу указанных различий и неоднозначности предварительных выводов о влиянии финансовых элементов на параметры и динамику входа хозяйствующих субъектов, требуется более точная оценка с учетом и иных факторов, потенциально определяющих предпринимательскую активность в регионах.
Оценка влияния финансовых факторов на динамику входа
В данном разделе тестируется модель, объясняющая влияние рассмотренных выше элементов финансирования на абсолютные значения входа новых компаний и ИП (Enter,) и на нормированный индекс их входа
(Кепгет,) в г-м регионе в г-м году, с учетом потенциального влияния ряда других параметров экономики регионов.
Базовая спецификация модели:
I _ ЕШвгц = аш + а21Сгейи + <хъСтей _ + а4 Лйерц +
+а5МеР _ &,, + У + е„ ,
где Стей,,, — объемы кредитования юридических лиц-резидентов и индивидуальных предпринимателей в регионе в расчете на одну организацию; Айерц — объем привлеченных средств физических лиц в расчете на душу населения; Стей_£ту, Айер_$тг, — темпы прироста обоих показателей соответственно; у1 — индивидуальные региональные эффекты; еу — случайная ошибка модели.
В контексте исследуемой проблемы автор исходит из предпосылки, что более высокая величина средств физических лиц, привлеченных банками в данном регионе, формирует и более высокие финансовые возможности для начала в нем предпринимательской деятельности.
Прежде необходимо сделать несколько важных оговорок. Более высокий объем привлеченных средств и более высокие темпы его роста могут отражать благоприятную экономическую ситуацию в регионе, наличие у населения свободных денежных активов. Действительно, когда лишь часть располагаемых доходов тратится на текущее потребление (особенно в условиях роста доходов), это обычно сопровождается ростом вкладов и депозитов физических лиц. Вместе с тем рост объема привлекаемых средств может быть обусловлен пересмотром стандартов потребления и уходом населения в сберегательную модель. И такая ситуация соответствует негативным экономическим ожиданиям с явным снижением мотивов к инвестициям в открытие новых бизнесов. Очевидно, что рост сбережений может быть вызван и изменениями депозитной политики банков, например, резким увеличением процентов по вкладам в целях купирования массового изъятия физическими лицами средств из банков1. К тому же формально высокие или низкие темпы изменения любого показателя могут быть обусловлены и эффектом базы. Таким образом, истинные причины таких изменений требуют проведения специальных исследований.
Что касается динамики объемов банковского кредитования, то в ее основе могут лежать разные причины. С одной стороны, рост кредитования способен отражать положительные тренды в отдельных сферах и в экономике в целом: рост инвестиционной активности, позитивные предпринимательские ожидания, улучшение деловой среды и расши-
1 Подобная ситуация наблюдалась в России в марте 2022 г.
рение у заемщиков возможностей для возврата и обслуживания кредитов. С другой стороны, рост может сигнализировать и о нарастающих проблемах в экономике предприятий, возрастающем дефиците средств для финансирования ими своей текущей деятельности. Поэтому для более точного понимания природы такого роста необходим анализ как величины и темпов изменения просроченной задолженности, так и структуры выданных кредитов — краткосрочных (например, на пополнение оборотных средств) или долгосрочных (связанных с инвестициями)1. Вдобавок кредитование часто обусловлено реализацией государственных программ, направленных как на развитие приоритетных отраслей и секторов, так и на сглаживание кризисных шоков у системообразующих компаний. Поэтому сложно однозначно квалифицировать динамику кредитования в качестве индикатора общего состояния экономики, и данный аспект также требует отдельного исследования. Однако в предлагаемой модели автор исходит из того предположения, что чем выше в регионе кредитная активность, тем шире возможности для финансирования новых бизнесов.
В качестве контрольных переменных в сегменте ИП задействованы темпы прироста реальных денежных доходов населения (1псоту)2, уровень безработицы (Шетри)3, абсолютное изменение общей численности ИП (Ес1еаг_Р,)А. Для сегмента юрлиц в качестве таких переменных использованы ежегодные темпы прироста реальной заработной платы (Wraga¡,í)5, среднегодовое количество жителей региона (И_ри)6, абсолютное изменение общей численности юрлиц (Ес!еаг_С11)1. Раскроем подробнее потенциальное влияние этих переменных.
Вклад фактора величины денежных доходов населения в процессы создания новых бизнесов исследован в ряде работ зарубежных и российских авторов8. Действительно, можно ожидать наличие 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,
1 По данным авторов (Егорова и др., 2021) в структуре общего объема задолженности МСП в России на долю инвестиционных кредитов приходится лишь 26%, что значительно меньше, чем в Западной (около 76%) и Восточной Европе (46%).
2 https://www.fedstat.ru/indicator/31422.
3 https://rosstat.gov.ru/labour_force.
4 Рассчитано автором по данным: https://www.nalog.gov.ru.
5 Рассчитано автором по данным: https://rosstat.gov.ru/labour_force.
6 Рассчитано автором по данным: https://fedstat.ru/indicator/43701.
7 Рассчитано автором по данным: https://www.nalog.gov.ru.
8 См., например: (Земцов и др., 2021; Audretsch et al., 2015; Nystrom, 2005; Santarelli et al., 2009; Sutaria, Hicks, 2004).
стимулируя приток новых бизнесов. К тому же рост личного благосостояния формирует и предпосылки для образования у населения стартового капитала, необходимого для начала деятельности, — речь идет о возможностях сберегать или получать более привлекательные условия банковского кредитования.
Что касается заработной платы, то она представляет собой важную часть как совокупных доходов населения, так и текущих издержек хозяйствующих субъектов. Поэтому ее рост, наряду с положительным влиянием на состояние потребительского спроса, стимулирующего вход новых операторов, способен негативно сказываться на прибыльности, операционную эффективности и ценовой конкурентоспособности фирм, снижать мотивации к входу.
Состояние региональных рынков труда также способно влиять на деловую активность населения, принятие им решений о самозанятости и создании собственного бизнеса. Разнообразные эффекты (как положительные, так и отрицательные) влияния фактической и потенциальной безработицы на динамику создания новых бизнесов отмечены в ряде зарубежных исследований1.
Влиянию динамики среднеотраслевого количества фирм также уделено внимание в ряде работ зарубежных авторов2. Этот индикатор потенциально отражает кумулятивный вклад как условий, напрямую связанных с состоянием делового климата в регионе, так и косвенно определяемых интенсивностью процессов конкуренции. Предполагается, что данный фактор может оказаться значимым для неоднородных по своим экономическим параметрам российских регионов. В регионах с более благоприятным предпринимательским климатом и положительной динамикой количества фирм можно ожидать и большую склонность потенциальных предпринимателей к осуществлению инвестиций.
Оценка модели охватывает период 2012-2021 гг. В модели использована логарифмически-линейная зависимость между зависимыми и объясняющими переменными. Для устранения проблемы эндогенности, обусловленной потенциальным наличием двусторонних причинно-следственных связей, все регрессоры (кроме Айер, и Айерлт,) приняты с лагом в один год (г — 1). Диагностика коллинеарности (ЕеЫеу-КыН-ЦексК) не выявила сильную или умеренно сильную зависимость между регрес-сорами модели.
1 См., например: (Baptista, Preto, 2011; Congregado et al., 2012; Hamilton, 1989).
2 См., например: (Gajewski, Kutan, 2018; Sutaria, Hicks, 2004).
Таблица 8
Матрица парных корреляций (для N = 798)
1псот Ес1еаг_С Ес1еаг_Р Сге(1 Cred_gr N_p Ипетр Adep_gr А1ер
1,0000 -0,0027 -0,1458 0,0709 -0,0469 0,4266 0,0016 0,0234 0,1660 0,0052 1псот
1,0000 -0,3762 -0,2629 -0,0328 -0,1249 -0,5803 0,1464 0,0959 -0,6837 Ес1еаг_С
1,0000 0,2256 -0,2487 -0,0948 0,2895 -0,1300 -0,2253 0,3949 Ес1еаг_Р
1,0000 0,1466 0,0413 0,5016 -0,3759 0,1197 0,3833 Сгеа
1,0000 0,2020 0,0071 0,1215 0,0760 0,0799 Сгед _gr
— 1,0000 -0,0100 -0,0186 -0,0745 0,0941 Waga
1,0000 -0,2908 0,0445 0,6163 ^
1,0000 0,0922 -0,4220 ипетр
1,0000 -0,1739 Adep_gr
1,0000 Адер
Источник: рассчитано и составлено автором.
Таблица 9
Результаты оценки моделей
Индивидуальные предприниматели Юридические лица
1_Еп1ети 1_Кеп1ет1Х 1_Еп^ет^ 1_Кеп[етц
ЕЕ КЕ ЕЕ КЕ ЕЕ КЕ ЕЕ КЕ
соот1 8,167»»» (0,056) 8,170»»» (0,119) 3,332»»» (0,062) 3,493»»» (0,077) 5,380»»» (0,782) 7,377»»» (0,239) 1,954»»» (0,584) 4,377»»» (0,181)
Стей (—1) 0,003»»» (0,000) 0,003»»» (0,000) 0,003»»» (0,000) 0,003»»» (0,000) 0,005»»» (0,001) 0,006»»» (0,001) 0,003»» (0,000) 0,004»»» (0,001)
Стей (—1) 0,001»»» (0,000) 0,001»»» (0,000) 0,001»»» (0,000) 0,001»»» (0,000) -0,001 (0,000) -0,001»» (0,000) 0,000 (0,000) 0,000 (0,000)
Айер 1,793»»» (0,284) 1 872»»» (0,291) 1,861»»» (0,303) 1,490»»» (0,407) -5,619»»» (0,727) -4,852»»» (0,760) -3,755»»» (0,650) -2,450»»» (0,593)
Лйер_%т -0,009»»» (0,002) -0,009»»» (0,002) -0,009»»» (0,002) -0,009»»» (0,002) 0,012»»» (0,003) 0,014»»» (0,003) 0,011»»» (0,002) 0,014»»» (0,002)
1псот (1—1) -0,010»»» (0,002) -0,010»»» (0,002) -0,010»»» (0,002) -0,010»»» (0,002) - - - -
ипетр (1—1) 0,032»»» (0,006) 0,030»»» (0,005) 0,036»»» (0,006) 0,019»»» (0,006) - - - -
Ес1еат_Р (1-1) 8,50е-06»»» (0,000) 8,24е-06»»» (0,000) 8,19е-06»»» (0,000) 7,52е-06»»» (0,000) - - - -
Waga _gr (1-1) - - - - -0,009»»» (0,002) -0,009»»» (0,002) -0,004»»» (0,001) -0,005»»» (0,001)
И_р (1-1) - - - - 1,90е-06»»» (0,000) 7,29е-07»»» (0,000) 1,55е-06»»» (0,000) 1,13е-07»»» (0,000)
Ecleaт_C (1-1) - - - - — 1,05е-06 (0,000) -2,50е-06 (0,000) — 1,33е-06 (0,000) —3,11е-06»»» (0,000)
N 720 720 720 720 720 720 720 720
тШп-№ 0,56 - 0,58 - 0,62 - 0,49 -
Примечание 1: в скобках указаны робастные стандартные ошибки. Примечание 2 *** р < 0,01, ** р < 0,05, * р < 0,1.
В табл. 9 представлены результаты оценивания моделей методами с фиксированными (ТЕ) и случайными (ЛА) эффектами, показавшие в отдельных спецификациях различия как в значениях коэффициентов перед объясняющими переменными, так и в векторе влияния этих переменных. При этом в сегменте ИП при использовании абсолютных и нормированных показателей входа оценки в целом были сопоставимы, что можно объяснить сравнительно стабильной среднегодовой численностью жителей регионов, обусловившей практически идентичную динамику обоих индикаторов в анализируемом периоде. Автор предполагает, что динамика будет иной при нормировании абсолютного входа по среднегодовой численности ИП. Это требует отдельной проверки на базе соответствующих статистических данных. Вместе с тем в сегменте коммерческих компаний более заметны различия в оценках при использовании обоих индикаторов входа. Здесь, возможно, требует дополнительного уточнения методология анализа, поскольку выбор того или иного показателя входа (зависимой переменной) будет влиять на различия в получаемых результатах и выводах.
Результаты спецификационных тестов позволяют считать более надежными оценки методом, учитывающим региональные фиксированные эффекты (ТЕ), поскольку на параметры динамики входа хозяйствующих субъектов должны влиять ненаблюдаемые индивидуальные особенности каждого региона РФ.
В целом по обоим сегментам — ИП и коммерческим компаниям — можно сформулировать следующие основные выводы.
Объемы кредитования в регионах в предшествующий год в расчете на одну организацию оказались значимы: их рост на 1% приводил к росту обоих показателей входа в среднем примерно на 0,3%. При этом темпы прироста объемов кредитования оказывали разнонаправленное влияние в каждом сегменте: увеличивали вход в сегменте ИП и снижали его в сегменте коммерческих компаний в среднем на 0,1%. Однако такое влияние не проявилось для нормированного показателя входа у коммерческих компаний.
Аналогичное разнонаправленное и значимое влияние на вход ИП и коммерческих организаций продемонстрировал и показатель абсолютной величины вкладов (депозитов) и других привлеченных средств физических лиц на душу населения: увеличивая вход в сегменте ИП и снижая в сегменте коммерческих компаний. В первом сегменте рост привлеченных средств физических лиц на 1% приводил в среднем к росту абсолютных и нормированных показателей входа примерно на 170%, во втором — снижал на еще большую величину.
Разнонаправленным и значимым в каждом сегменте было и влияние темпов прироста этого индикатора: отрицательным в сегменте ИП и положительным в сегменте коммерческих компаний (при росте на 1%
снижение в первом случае составило в среднем 0,9%, во втором — рост на 1,2%).
Вопреки ожиданиям, абсолютное изменение численности компаний в предшествующий период не оказывало влияния на динамику их входа. Однако изменение численности в сегменте ИП было положительным и значимым для динамики их входа. Это обстоятельство можно объяснить уже озвученным ранее доводом: увеличение числа предпринимателей, сигнализируя о благоприятной деловой конъюнктуре, стимулирует создание населением новых бизнесов. И, наоборот, их сокращение может указывать на ухудшение экономической ситуации, на более сложные условия ведения бизнеса и возникающее из них снижение мотивации населения к предпринимательству.
В свою очередь, темпы прироста реальных денежных доходов населения в предшествующий период отрицательно влияли на динамику входа индивидуальных предпринимателей: их рост на 1% снижал вход новых ИП в среднем на сопоставимую величину. Одновременно темпы прироста реальной заработной платы также отрицательно влияли на вход операторов в сегменте коммерческих компаний. Здесь опровергаются приведенные выше теоретические выводы о том, что рост личного благосостояния населения, отражая определенные положительные экономические тенденции, должен способствовать и росту числа регистрируемых новых бизнесов. Однако, вероятно, здесь находит свое подтверждение предположение о том, что рост денежных доходов населения способен повлиять на мотивации к самозанятости и предпринимательству: высокий уровень зарплат и ее ощутимый рост делает более привлекательным для основной части населения именно наемный труд. Эти оценки также могут подтверждать и уже озвученный выше тезис о росте издержек на оплату труда у новых компаний.
Установлено положительное влияние фактора безработицы на динамику входа индивидуальных предпринимателей: здесь проявляется так называемый эффект подталкивания к самозанятости. При снижении уровня безработицы в предыдущем периоде на 1% сокращалось и число новых индивидуальных предпринимателей в последующем периоде в среднем на 3%. В перспективе представляет интерес более детальная проверка такого влияния и на вход новых коммерческих компаний (юрлиц).
Численность населения регионов в предложенной модели положительно связана с динамикой входа новых коммерческих компаний. Такой характер связи может объясняться потенциально более емкими (более капитализированными) рынками сбыта в более населенных регионах, а также тем обстоятельством, что компании стереотипно стремятся функционировать в крупных агломерациях.
Заключение
Проведенное исследование позволяет сформулировать следующие основные выводы.
В последнее десятилетие ситуация в сфере финансирования хозяйствующих субъектов в целом по стране характеризовались положительными тенденциями. Выявлен рост объемов банковского кредитования и капитализации потенциального источника финансирования новых бизнесов — временно свободных средств населения. Однако сегмент индивидуальных предпринимателей в рассматриваемом периоде сталкивался с большими трудностями в получении финансирования по сравнению с сегментом юридических лиц.
При этом выявлена значительная межрегиональная дифференциация в объемах кредитования хозяйствующих субъектов, объясняемая как различиями в экономическом потенциале российских регионов, так и уровне деловой активности в них. Аналогичная дифференциация установлена и в объеме вкладов физических лиц. Можно предполагать, что проблемы привлечения финансирования будут по-разному проявляться на межотраслевом уровне: отдельные виды хозяйственной деятельности требуют значительного стартового капитала, в них традиционно меньше число ре-гистраций новых субъектов.
В анализируемом периоде установлены различия между регионами по уровню входа новых предприятий. Выявлены и различия в целом по стране в динамике регистраций индивидуальных предпринимателей и коммерческих компаний: ежегодный рост количества регистрируемых ИП на фоне сокращения общего числа новых фирм.
Финансовые факторы показали значимое влияние в анализируемом периоде на динамику входа хозяйствующих субъектов. Тем самым на примере российской экономической модели нашли подтверждение выводы ряда отечественных и зарубежных исследователей1, представленные в теоретической части статьи.
В настоящее время сложно предложить достоверный прогноз развития ситуации как с формированием пула новых предпринимателей в России, так и с его финансированием в будущем. В силу текущих геополитических и экономических обстоятельств следует ожидать сужения потенциальных возможностей для заимствований (Тарануха, 2022). Так, уже в прошедшем 2022 г., в отличие от предыдущих лет, динамика объемов кредитования юридических лиц и индивидуальных предпринимателей характеризовалась понижающимся трендом: по состоянию на август объем новых выданных кредитов был на 28% ниже, чем в ав-
1 См., например: (Земцов и др., 2021; Albert, Caggese, 2018; Baptista, Preto, 2011; Robb, Robinson, 2013).
густе 2021 г.1 Фиксируется резкое сокращение объемов кредитования в сегменте МСП, с начала частичной мобилизации возросло число отказов в кредитовании владельцам микропредприятий. Такое сокращение, помимо объективного ужесточения условий кредитования, может свидетельствовать и о намечающихся тенденциях спада деловой активности, предпринимательском пессимизме и негативных ожиданиях в экономике. Волатильность курса рубля на фоне инфляционных процессов, наряду с усиливающейся экономической неопределенностью, препятствует надежному планированию предприятиями и банками параметров своей деятельности даже на среднесрочную перспективу. Вероятно, именно эти обстоятельства будут в дальнейшем определять динамику объемов финансирования, а также возможности для получения инвестиционных кредитов на длительный срок (Егорова и др., 2021).
На фоне усиления негативных тенденций в сфере благосостояния российского населения, продолжавшегося и в 2022 г. снижения его реальных располагаемых доходов, наметился спад в деятельности большинства отраслей обрабатывающих промышленности, розничной и оптовой торговле, т.е. в тех секторах, которые традиционно характеризовались высокой динамикой входа новых хозяйствующих субъектов. Вместе с тем текущая обстановка неопределенности, формирующая сберегательную модель поведения населения, может (несмотря на очевидные проблемы потребительского спроса) способствовать и росту объемов привлекаемых банками средств. Так, начавшийся в марте 2022 г. и продолжавшийся до сентября резкий отток вкладов населения прекратился, сегодня отмечается их относительный рост2. Однако влияние текущей экономической ситуации на будущие параметры входа новых хозяйствующих субъектов также труднопредсказуема. С одной стороны, подобные тенденции могут выступить катализатором к самозанятости населения и к созданию собственного бизнеса, с другой — сократить финансовые предпосылки к таким шагам. И хотя эти тенденции пока не проявились в сегменте новых коммерческих компаний (в период январь-ноябрь 2022 г. по сравнению с аналогичным периодом 2021 г. их количество возросло с 184 тыс. до 194 тыс.)3, однако снизилось и количество зарегистрированных ИП (со 702 тыс. до 504 тыс.)4.
Региональная политика, стимулирующая развитие предпринимательства, должна учитывать задачи упрощения доступа хозяйствующих субъек-
1 ЦБ РФ: https://www.cbг.гu/statistics/bank_sectoг/soгs/0822/&cd=2&hl=гu&ct=clnk&gl
=ги.
2 По мнению Председателя ЦБ РФ, в будущем следует ожидать усиления роли долгосрочных сбережений граждан в инвестициях.
3 ФНС: https://www.nalog.gov.ru/rn77/гelated_activities/statistics_and_analytics/гegstats/
4 Там же.
тов к финансовым источникам, создание условий для снижения стоимости заемных средств, обеспечивать поступление финансовых ресурсов в реальный сектор экономики. Среди инструментов такой политики можно выделить субсидирование процентных ставок по кредитам, формирование целевых гарантийных фондов, развитие микрофинансовых организаций и рынка венчурного инвестирования (Баринова и др., 2018).
Определенные решения проблем финансирования процессов создания и развития новых предприятий предлагаются и в настоящий момент. Так, в рамках правительственной антикризисной программы намечены меры развития промышленной ипотеки для российских компаний и индивидуальных предпринимателей в обрабатывающих отраслях, льготному кредитованию отечественных IT-компаний, кредитованию малых предпринимателей на инвестиционные цели по сниженным ставкам, предоставление кредитных каникул, амнистию капиталов и пр.1
Список литературы
Баринова, В. А., Земцов, С. П., & Царева, Ю. В. (2018). Предпринимательство и институты: есть ли связь на региональном уровне в России? Вопросы экономики, 6, 92-116. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2018-6-92-116
Блохин, А. А., & Лихачев, А. А. (2021). Институциональные барьеры для быстрорастущих компаний. Проблемы прогнозирования, 4(32), 38-52. https://doi. org/10.47711/0868-6351-187-38-52
Бусыгина, Е. С. (2020). Альтернативные источники финансирования для бизнеса. Управленческий учет и финансы, 1, 32-38. https://doi.org/10.36627/2587-8360-2020-1-1-32-38
Егорова, Н. Е., Смулов, А. М., & Королева, Е. А. (2021). Трансформация модели взаимодействия малых промышленных предприятий и банков на основе повышения уровня до -верия: монография. М.: ЦЭМИ РАН, 146 с.
Ершов, М. В. (2022). Российская экономика в условиях новых санкционных вызовов. Вопросы экономики, 12, 5-23. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-12-5-23
Заздравных, А. В. (2023). Динамика входа компаний в российских регионах: фактор безработицы. Terra Economicus, 21(2), 38-54. https://doi.org/10.18522/2073-6606-2023-21-2-38-54
Заздравных, А. В., & Теняков, И. М. (2022). К вопросу об отраслевой динамике фирм. Вопросы экономики, 10, 66-85. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-10-66-85 Земцов, С. П. (2020). Институты, предпринимательство и региональное развитие в России. Журнал Новой экономической ассоциации, 2(40), 168-180. https://doi. org/10.31737/2221-2264-2020-46-2-9
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. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-12-66-93
1 Консультант Плюс: http://www.consultant.ru/news/273/.
Образцова, О. И., & Чепуренко, А. Ю. (2020). Предпринимательская активность в России и ее межрегиональные различия. Журнал Новой экономической ассоциации, 2(14), 199-211. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2020-46-2-12
Пиньковецкая, Ю. С. (2020). Поддержка малого и среднего предпринимательства: субсидии из федерального бюджета в России и регионах. Экономика и экологический менеджмент, 3, 82-88.
Тарануха, Ю. В. (2022). Что мешает переходу к креативному предпринимательству? Общественные науки и современность, 3, 67-87. https://doi.org/10.31857/ S0869049922030054
Чепуренко, А. Ю. (2012). Что такое предпринимательство и какая политика в отношении предпринимательства нужна России? (Заметки на полях работ современных зарубежных классиков). Журнал Новой экономической ассоциации, 13 (2), 102-124.
Aghion, P., Fally, T., & Scarpetta, St. (2007). Credit Constraints as a Barrier to the Entry and Post-Entry Growth of Firms. Economic Policy, 52 (22), 731,733-779.
Albert, Ch., & Caggese, A. (2018). Cyclical fluctuations, financial shocks, and the entry of fast-growing entrepreneurial startups. Economics Working Papers 1628, Department of Economics and Business, Universitat Pompeu Fabra.
Audretsch, D., Dohse, D., & Niebuhr, A. (2015). Regional unemployment structure and new firm formation. Papers in Regional Science, 94, 115-138. https://doi.org/10.1111/ pirs.12169
Baptista, R., & Preto, M. T. (2011). New firm formation and employment growth: regional and business dynamics. Small Business Economics, 36, 419-442. https://doi.org/10.1007/ s11187-009-9254-y
Blanchflower, D., & Oswald, A. (1998). What makes an entrepreneur? Journal of Labor Economics, 1 (16), 26-60.
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.
Burcu, D, Levkov, A., & Montoriol-Garriga, Jt. (2015). Financing Constraints and Unemployment: Evidence from the Great Recession. Journal of Monetary Economics, 75, 89-105.
Cetorelli, N., & Strahan, P. (2004). Finance as a Barrier to Entry: Bank Competition and Industry Structure in Local U. S. Markets. The Journal of Finance, 1 (61), 437-461.
Corradin, S., & Popov, A. (2015). House Prices, Home Equity Borrowing, and Entrepreneurship. The Review of Financial Studies, 8 (28), 2399-2428.
Evans, D. S. & Jovanovic, B. (1989). An Estimated Model of Entrepreneurial Choice under Liquidity Constraints. Journal of Political Economy, 4 (97), 808-827.
Fracassi, C., Garmaise, M., Kogan, S., & Natividad, G. (2013). How much does credit matter for entrepreneurial success in the United States? SSRNElectronic Journal. https://doi. org/10.2139/ssrn.2157707
Gajewski, P., & Kutan, A. (2018). Determinants and economic effects of new firm creation: evidence from Polish regions. Eastern European Economics, 56 (3), 201-222. https:// doi.org/10.1080/00128775.2018.1442226
Gentry, W., & Hubbard, R. (2005). Success taxes, entrepreneurial entry, and innovation. Innovation Policy and the Economy, 5, 87-108.
Greenstone, M., Mas, A., & Nguyen, H. (2014). Do Credit Market Shocks affect the Real Economy? Quasi-Experimental Evidence from the Great Recession and 'Normal' Economic Times. NBER Working Papers 20704, National Bureau of Economic Research, Inc.
Nykvist, J. (2008). Entrepreneurship and Liquidity Constraints: Evidence from Sweden. Scandinavian Journal of Economics, 1 (110), 23-43.
Nystrom, K. (2005). Determinants of regional entry and exit in industrial sectors. CESIS Electronic Working Paper Series, 33, 45 p.
Perotin, V. (2006). Entry, exit, and the business cycle: are cooperatives different? Journal of Comparative Economics, 34 (2), 295—316.
Petersen, M., & Rajan, R. (1994). The Benefits of Lending Relationships: Evidence from Small Business Data. JournalofFinance, 49,3-37. http://dx.doi.org/10.1111/j-1540-6261.1994. tb04418.x
Robb, A., & Robinson, D. (2013). The capital structure decisions of new firms. Review of Financial Studies, 26, 695-722.
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. https://doi.org/10.5539/UEF.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. https://doi. org/10.1080/00343400801968361
Schmalz, M., Sraer, D., & Thesmar D. (2017). Housing Collateral and Entrepreneurship. Journal of Finance, 1 (72), 99-132.
Smirnyagin, V. (2022). Returns to scale, firm entry, and the business cycle. Journal of Monetary Economics, 85 p. https://doi.org/10.1016/jjmoneco.2022.12.002
Sutaria, V., & Hicks, D. (2004). New firm formation: dynamics and determinants. The Annals of Regional Science, 38, 241-262. https://doi.org/10.1007/s00168-004-0194-9
References
Barinova, V. A., Zemtsov, S. P., & Tsareva, Y. V. (2018). Entrepreneurship and institutions: Does the relationship exist at the regional level in Russia? Voprosy Ekonomiki, 6, 92-116. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2018-6-92-116
Blokhin, A. A., & Likhachev, A. A. (2021). Institutional Barriers for Fast Growing Companies. Studies on Russian Economic Development, 4 (32), 38-52. https://doi. org/10.47711/0868-6351-187-38-52
Busygina, E. S. (2020). Alternative sources of financing for business. Management accounting and finance, 1, 32-38. https://doi.org/10.36627/2587-8360-2020-1-1-32-38
Chepurenko, A. Yu. (2012). What is entrepreneurship and what kind of entrepreneurship policy does Russia need? (Notes on the margins of the works of modern foreign classics). The Journal of the New Economic Association, 13 (2), 102-124.
Egorova, N. E., Smulov, A. M., & Koroleva, E. A. (2021). Transformation of the model of interaction between small industrial enterprises and banks based on increasing the level of trust. M.: CEMI Russian Academy of Sciences, 146 p.
Ershov, M. V. (2022). Russian economy in the face of new sanctions challenges. Voprosy Ekonomiki, 12, 5-23. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-12-5-23
Obraztsova, O. I., & Chepurenko, A. Yu. (2020). Entrepreneurial activity in Russia and its interregional differences. The Journal of the New Economic Association, 2 (14), 199211. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2020-46-2-12
Pinkovetskaya, Yu. S. (2020). Support for small and medium-sized businesses: subsidies from the federal budget in Russia and the regions. Economics and environmental management, 3, 82-88.
Taranukha, Yu. V. (2022). What prevents the transition to creative entrepreneurship? Social Sciences and Modernity, 3, 67-87. https://doi.org/10.31857/S0869049922030054
Zazdravnykh, A. V. (2023). Market entry in Russian regions: The impact ofunemployment. Terra Economicus, 21 (2), 38-54. https://doi.org/10.18522/2073-6606-2023-21-2-38-54
Zazdravnykh, A. V., & Tenyakov, I. M. (2022). On the issue of industry firm dynamics. Voprosy Ekonomiki, 10, 66-85. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-10-66-85
Zemcov, S. P. (2020). Institutions, entrepreneurship and regional development in Russia. The Journal of the New Economic Association, 2 (40), 168-180. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2020-46-2-9
Zemtsov, S. P., Tsareva, Y. V., Salimova, D. R., & Barinova, V. A. (2021). Small and medium-sized enterprises in Russia: In search of the employment growth factors. Voprosy Ekonomiki, 12, 66-93. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-12-66-93
