CC BY
30
Протас Н.Г.
преподаватель кафедры государственного регулирования экономики Сибирской академии государственной службы, г. Новосибирск nina.protas@mail.ru
Русалева Л.Ю.
д-р экон. наук, профессор, зав. кафедрой государственного регулирования экономики Сибирской академии государственной службы, г. Новосибирск kaf-gosreg@sapa.nsk.su
предпринимательский климат
методические подходы к оценке предпринимательства
как катализатора развития регионов
_Аннотация
В статье рассматриваются подходы к оценке предпринимательства на региональном уровне, основанной на системе критериев и количественных методах анализа. Потенциал предпринимательства увязан с управленческой реализацией его основных признаков. Особенности предлагаемой методики построены на сопоставлении результатов работы регионов в различном предпринимательском климате. Методики базируются на многомерном анализе, позволяющем выявить более высокую степень объективности в сравнении с рейтинговыми оценками.
Ключевые слова: фактор производства, методы оценки, экономика региона, предпринимательский климат, индекс наследия, индекс возможности региона, индекс технологий, предпринимательская активность
С ложившаяся экономическая ситуация требует новых решений в использовании и активизации влияния ресурсного потенциала предпринимательского климата регионов на процессы социально-экономического развития. Приоритетным направлением становится развитие инновационного сектора экономики. Это связано с пере-
осмыслением роли предпринимательского потенциала как катализатора новаторской мысли на пути движения производства от традиционного к инновационному. Этим объясняется возросший интерес к комбинациям факторов производства предпринимателями, т.е. к проявлению интегрирующей функции фактора «предпринимательство».
Необходимо отметить, что предпринимательская деятельность - это специфический фактор производства. Она предполагает использование инициативы, таланта, знаний и риска в организации производства. До сих пор не создана общепризнанная теория предпринимательства, ни одно из определений не является исчерпывающим и полностью раскрывающим его как концепцию функционального назначения.
Но основной задачей всех уровней управления является оценка фактора «предпринимательство», при этом необходимо определить закономерности и тесноту связи между исследуемыми критериями, В рассматриваемых подходах в экономической литературе региональный аспект предпринимательства изучается редко.
Многомерный анализ предпринимательства
Применяемый в оценке многомерный анализ предпринимательства включает следующие составляющие: множественную регрессию, сводный латентный показатель, Расчеты проведены на материалах регионов Сибирского федерального округа (СФО),
Использование многомерного анализа позволяет получить достоверные данные о состоянии предпринимательской среды, потенциале развития предпринимательства и его влиянии на ВРП. В рамках регрессионного анализа авторами была рассмотрена односторонняя зависимость под-факторных признаков предпринимательства (зависимых переменных) на ВРП (независимого признака), позволяющая определить наиболее значимые под-факторные признаки для целей оценки. Регрессионный анализ проводился с использованием статистической программы БТАЛБТЮА 8.0.
Множественный коэффициент корреляции Яу/Х определяет тесноту связи между анализируемым показателем и всеми факторами, включенными в модель. Значимость подфакторного признака была присвоена исходя из диапазона тесноты связи между переменными в зависимости от величины коэффициента (см. табл. 1 ниже).
Факторные признаки
Квадрат коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации (132). Он показывает
Таблица 1
Степень связи переменных в зависимости от диапазона величины коэффициента корреляции
Диапазон величины коэффициента корреляции (Ру/Х) Степень связи
менее 0,3 слабая степень тесноты связи
0,31-0,5 умеренная
0,51-0,7 заметная
более 0,7 высокая степень тесноты связи
российское предпринимательство, 2010, № 3 (2)
Таблица 2
Факторные признаки, используемые в анализе
Результативный признак Факторные признаки (предикторы)
ВРП X! - коэффициент прироста (убыли) на 1000 человек населения; х2 - процентное соотношение населения в возрасте 20-49 лет; х3 - количество женщин, приходящихся на 1000 мужчин; х4 - уровень грамотности населения; х5 - численность исследователей на 1000 человек; х6 - количество вузов на 1000 человек населения; х7 - количество экземпляров библиотечного фонда на 1000 человек; х8 - количество организаций, выполняющих исследования к разработке на 1000 человек; х9 - затраты на технологические инновации на душу населения; х10 - затраты на приобретение нематериальных производственных активов на душу населения; х11 - внутренние затраты на исследования и разработки на душу населения; х12 - количество выданных патентов на 1000 жителей; х13 - экспорт технологий и услуг технического характера; х14 - импорт технологий и услуг технического характера; х15 - наличие телефонных аппаратов на 1000 человек; х16 - число абонентов сотовой радиосвязи на душу населения; х17 - число персональных компьютеров на 1000 человек; х18 - число малых предприятий на 1000 человек населения региона; х19 - количество предприятий и организаций частной собственности в регионах
зависимость вариации результативного показателя от избранных факторов.
При отборе показателей, позволяющих оценить использование фактора производства «предпринимательство», были учтены три функциональных признака:
1) предприниматель - производитель на свой риск товаров, новых благ, услуг;
2) предприниматель - собственник капитала;
3) предприниматель - инноватор. Выбранные показатели, т.е. критерии оценки, представлены в виде факторных признаков (см. табл. 2 выше).
Матрица и метод латентного показателя
В рамках исследования были составлены матрицы по фактору «предпринимательство» в разрезе регионов СФО.
Все статистические преобразования матрицы были произведены в модуле Multiple Regression, с использованием установки Advanced options (stepwise or ridge regression), позволяющей построение ступенчатых или гребневых регрессий. Метод, использованный для построения модели - Forward stepwise (пошаговый с включением). В ходе анализа были выявлены результаты, представленные
в табл. 3 (см. ниже). Все под-факторные признаки оказывают достаточное влияние на результативный показатель и поэтому были применены для целей ис-сле дования.
Следующим этапом оценки стал метод латентного показателя. Он успешно апробирован и применяется для других видов исследований российскими и зарубежными экономистами [1, 2, 3]. Этот показатель позволяет использовать различные комбинации критериев и сопоставлять величины различных единиц измерения (стоимостные, натуральные),
Значение сводного индекса каждой региональной экономики определяется по формуле средней арифметической простой из частных коэффициентов, которые могут быть получены благодаря использованию непараметрических моделей. Индексы выстраива-
ются в области от 0 до 1. Регион, значение которого будет приближено к 1 (обладает наилучшими значениями по всем частным критериям фактора производства), имеет наиболее качественный ресурс, позволяющий активизировать работу региона.
Заключение
На основе данного метода была разработана методика оценки предпринимательства, включающая в себя:
- сводный индекс предпринимательского климата, позволяющий выявить конкурентоспособные регионы и определить скрытые резервы развития и потенциальные возможности;
- частные индексы.
Индекс предпринимательского климата рассчитан на основе средней арифметической индексов: наследия, возможности, техно-
Факторные признаки Коэффициенты Степень влияния Значимые показатели
Множественный коэффициент корреляции (йу/х) Коэффициент детерминации (й2)
Х1 - х18 0,9999 0,9998 высокая х9 , х7 , х6 , х1 , х8 , х13 , х4 , х12 , х17 , х15 , х10
Х1 - х3 0,6650 0,4422 заметная х2
х4 - х5 0,3678 0,1353 умеренная х5
х6 - х8 0,5842 0,3413 заметная х6 , х7
х9 - х14 0,9170 0,8410 высокая х9
х15 - х17 0,8165 0,6667 высокая х15 , х16 , х17
х18 , х19 0,5003 0,2503 заметная х18 , х19
Таблица 3
Статистические характеристики уравнения регрессии фактора производства «предпринимательство» по регионам СФО, оказывающие влияние на результативный признак (ВРП)
оссийское предпринимательство, 2010, № 3 (2)
логии, оснащенности и предпринимательской активности:
J
ПК ■
^_нас + _возм + Менн + _осн + Jnpa
" 5 ,
где:
JnK - индекс предпринимательского климата в регионе,
JBo3M - индекс возможности региона,
Jпра - индекс предпринимательской активности.
Предложенные частные индексы позволяют оценить предпринимательский климат региона с разных точек зрения. На основании предложенной методики была проведена оценка предпринимательского климата в регионах СФО.
Литература
1. Высоковский А. Креативность как ресурс. // Отечественные записки. - 2005. - № 4.
2. Кочетков Г.Б. Предпринимательство как фактор развития. // США и Канада: экономика, политика, культура. - 2003. - № 6. - С. 46-65.
3. Пилясов А., Колесникова О. Оценка творческого потенциала российских региональных сообществ. // Вопросы экономики. - 2008. - № 9. - С. 50-69.
4. Юсупов К.Н., Янгиров А.В., Тай-масов А.Р. Национальная экономика: учебное пособие. - М.: Кнорус, 2008.
5. Florida R. The Flight of the Creative Class. - New York, 2007.
J,™- - индекс наследия
J^h - индекс технологии
J^m - индекс оснащенности
Protas N.G.
Lecturer, Chair of State Regulating of Economy, Siberian Academy of Public Service, Novosibirsk
Rusalyova L.Yu.
Dr. of Econ. Sci., Professor, Head of Chair State Regulating of Economy, Siberian Academy of Public Service, Novosibirsk
Methodical Approaches to Assessment of Entrepreneurship as a Catalyst for Regional Development
_Abstract
The article examines approaches to assessment of entrepreneurship at the regional level based on a system of criteria and quantitative analytic methods. The authors link the potential of entrepreneurship with management implementation of its main features. Special features of the suggested methods are based on comparing results of the work in the region in various entrepreneurial climates. Methods are based on multivariate analysis, which allows identifying a higher degree of objectivity in comparison with ratings.
Keywords: factor of production, assessment methods, economy of region, entrepreneurial climate, index of heritage, index of region's opportunities, index of technology, entrepreneurial activity
