CC BY
51
Литература
1. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. Режим доступа: http://www.gks.ru
2. Официальный сайт международного форума «Продовольственная безопасность России». Режим доступа: http://www.safetyprod.ru/
3. Зарова Е.В., Проживина Н.Н., Баканач О.В. Продовольственная безопасность Самарской области : Методология исследования и прогнозирования / Монография. -Самара : Изд-во Самарск. гос. экон. акад., 2002. - 158 с.
4. Общая теория статистики: Учебник / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В Н. Румянцев. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2013. - 411 с.
О.И. Образцова
МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫЕ СОПОСТАВЛЕНИЯ РАННЕЙ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ АКТИВНОСТИ РОССИЯН В ТЕРМИНАХ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ СТАТИСТИКИ
Ключевые слова: ранняя предпринимательская активность, пространственная статистика, статистика бизнес-демографии, межрегиональные сопоставления, выборочные обследования населения.
Проблемы пространственного развития России
Значительная часть проблем социально - экономического развития современной России обусловлена неоднородностью социально-экономического пространства страны. По данным официальной статистики, на 4/5 территории страны, расположенных в северной части Азии, проживает чуть менее 20% населения страны (18% населения трудоспособного возраста и 16% экономически активного населения). За Уральским хребтом расположено менее 1\5 от общего числа российских городов и менее 1\4 сельских поселений. На каждый рубль произведённого в азиатской части регионального продукта приходится более пяти рублей ВРП, произведённого в европейской части страны (и это в условиях, когда основная часть добычи нефти - российского золота - и производства необработанной древесины осуществляется за Уралом). Аналогичное соотношение (1 к 5) сложилось и по показателям выпуска сельскохозяйственной продукции. Социальные индикаторы варьируют ещё более значительно. Уровень безработицы в среднем по РФ составляет 7,5% и варьирует по округам от 5% в ЦФО до 9% в Сибири и на Дальнем Востоке, и до аномально высоких 17% на Северном Кавказе. Однако распределение уровня безработицы по субъектам Федерации характеризуется гораздо более высокой неравномерностью: от 1,5-2% в Москве и Санкт-Петербурге или 4% на Чукотке до 22% в республике Тыва и 50% в Ингушетии. В этих условиях вовлечение россиян в предпринимательство становится не только условием экономического роста, создания новых рабочих мест и выравнивания межрегиональных диспропорций, но и единственно реальным инструментом повышения доходов населения. За счёт каких экономических стратегий выживает население в разных условиях социально-экономической среды можно оценить только с учётом детализированной информации о ранней предпринимательской активности на региональных рынках. Недостаток статистической информации о пространственных аспектах предпринимательского старта в России приводит к недооценке реальных факторов развития рыночного сектора экономики и, следовательно, к принятию неадекватных политических решений.
© О.И. Образцова, 2013
Информационные проблемы изучения раннего предпринимательства в РФ
Проблема разработки оптимальных форм и видов поддержки малого предпринимательства состоит в том, что в настоящее время органы государственной власти не располагают полной информационной базой, включающей как данные официальной статистики о числе действующих зарегистрированных малых предприятий, так и надежные данные о предпринимательском потенциале и предпринимательской активности (в особенности на ранних стадиях развития бизнеса). Для удовлетворения этих информационных потребностей официальной статистикой проведен комплекс работ, направленных на повышении качества статистической информации.
Тем не менее, за рамками официальной статистики остаются такие процессы, как становление раннего предпринимательства, состояние малого бизнеса на различных стадиях его жизненного цикла, рождаемость, смертность и выживаемость предприятий. Отсутствие такой информации в официальной статистике обусловлено несоответствием источников информации для ведения статистики бизнес-демографии в России международному стандарту. На рис. 1 представлена схема типизации демографических событий в секторе предприятий в определении международного стандарта [5], наглядно демонстрирующая учётные проблемы российской официальной статистики в этой области.
Рис. 1. Схема типологизации демографических событий, связанных с предпринимательством (приведена по [5])
Рекомендации международного стандарта, при проведении общей типологизации демографических событий, предписывают разделять их на две принципиально различающиеся группы: экзистенциальные, или пространственно-временные изменения (подразумевающие появление или исчезновение комбинации факторов производства) и распределительные изменения (изменяющие лишь структуру распределения факторов производства между экономическими агентами). Таким образом, рождение и смерть предприятия определяются как события, которые связаны с переходом от состояния «нет предприятия» в состояние «одно предприятие» и наоборот. В то время как распределительные изменения происходят в ситуации уже имеющихся факторов производства и указывают на наличие хотя бы одного предприятия - как до, так и после события, что не соответствует приведённому определению рождения или смерти предприятия.
В статистическом регистре Росстата нет информации о способе создания или о причинах и способах ликвидации юридического лица, которая необходима для построения типологии демографических событий, связанных с предпринимательством, и выделения фактов рождения и смерти предприятия, следовательно, для корректного определения фактов рождения и смерти предприятия информации недостаточно. Учитывая, что методология ведения статистической части Регистра позволяет при необходимости, в целях решения поставленной учётной задачи, включить в структуру записи объекта БД ГС дополнительный характеризующий предприятие признак, представляется целесообразным, для учёта демографических событий в секторе предприятий, ввести в регистр два дополнительных признака: способ создания юридического лица и способ ликвидации юридического лица. Опыт стран ОЭСР показывает, что альтернативой такой корректировке Регистра может стать использование административных источников информации (в первую очередь, данных налоговой статистики и административной статистики Пенсионного фонда России), которые сегодня остаются недоступными для Росстата, вопреки Федеральному закону, принятому 29 ноября 2007 г., № 282-ФЗ «Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации».
Одной из причин сложившейся ситуации являются противоречия между указанным законом и налоговым Кодексом РФ, которые препятствуют созданию единой системы регистровой статистики в России и, как следствие, затрудняют разработку адресной политики по содействию развитию малого предпринимательства и принятие обоснованных управленческих решений по поддержке малых предприятий.
В итоге сегодня единственным источником статистических данных о ранней предпринимательской активности россиян могут быть обследования альтернативной статистики - при условии, что методика их проведения и инструментарий гармонизированы с принятыми в международном стандарте определениями. В части проведения межрегиональных сопоставлений необходимую базу микроданных о ранней предпринимательской активности в регионах России удалось сформировать в рамках проекта «Раннее предпринимательство в России: региональное измерение», реализованного в 2011 г. в рамках программы ЦФИ НИУ ВШЭ на базе Научно-учебной лаборатории исследований предпринимательства (НУЛ ИП НИУ ВШЭ) [4]. Полученные в ходе проекта сведения (построение выборки для которого и проведение опроса выполнено Фондом «Общественное мнение» в рамках регулярного исследования «Георейтинг») содержат количественную и качественную информацию о предпринимательском потенциале населения в субъектах РФ. Выборочным обследованием населения была охвачена генеральная совокупность 139,9 млн. человек (или 98,6% всего населения РФ)1, проживающих в 79 субъектах РФ. Наблюдением были
1 Построение выборки и опросы проведены Фондом «Общественное мнение» в рамках регулярного исследования Георейтинг.
охвачены индивиды в возрасте от 18 лет и старше, численность выборки составила 56,9 тыс. человек: по 800 респондентов в 58 субъектах РФ, по 500 респондентов в 21 субъекте РФ. Выборка проводилась методом стратифицированного многоступенчатого отбора. Отбор проводился по 2335 населенным пунктам, в том числе 77 республиканским, краевым или областным центрам (включая Москву и Санкт-Петербург), 683 городам, 282 поселкам городского типа и 1293 селам. Все региональные подвыборки репрезентативны относительно взрослого трудоспособного населения соответствующего субъекта РФ, агрегированная выборка репрезентативна в отношении населения страны. Статистическая погрешность по каждому субъекту РФ не превышает следующих параметров: 5,5% при объеме выборки 500 респондентов и 4,6% при 800 респондентах. Для агрегированных результатов по РФ в целом статистическая погрешность не превышает 1%.
Анкета для обследования предпринимательской активности населения состояла из 18 вопросов, восемь их которых имели стандартные формулировки, принятые в текущих обследованиях ФОМ и составляли социально-демографический блок, а 10 дополнительных вопросов формировали целевую часть анкеты наблюдения. При формулировке целевой части анкеты были использованы методологические принципы и концепции, соответствующие описанным выше категориям и определениям бизнес -демографии ОЭСР и Евростата. Ответы на эти вопросы позволили выделить нарождающееся и новое предпринимательство, которое в совокупности формирует категорию раннего предпринимательства, определившую границы совокупности ранних предпринимателей (или старт-апов) - объекта нашего исследования.
Предпосылки исследования раннего предпринимательства в терминах пространственной статистики
В [3, 4] показано, что уровень ранней предпринимательской активности (измеренный на основе индекса ТЕА, характеризующего долю старт-апов среди взрослого трудоспособного населения) в России оставался одним из самых низких среди стран - участниц Глобального мониторинга предпринимательства (GEM) в течение всего периода участия РФ в этом международном проекте (рис. 2). В 2011 г. РФ занимала вторую снизу позицию (после Словении).
Анализ данных Георейтинга, репрезентативных для РФ и для её регионов, выявил ещё более тревожные тенденции (рис. 3): только в 14 субъектах РФ уровень ТЕА превышает среднее для страны значение, составляющее около 4,5%, которое определяется аномально высоким ТЕА в республике Дагестан и республике Саха (Якутия), где наблюдается средний для стран GEM уровень ранней предпринимательской активности. Отметим, что ТЕАрф в проекте Георейтинг статистически не значимо отличается от ТЕАрф, полученного в рамках GEM (t-критерий, а=1%) - ср. рис. 2 и 3.
При этом, например, в благополучной в отношении рамочных условий предпринимательской деятельности (РУПД) Москве ТЕА превышает среднее значение меньше, чем на 1%; в динамично развивающемся бизнес - климате Санкт-Петербурга -ТЕА вообще вдвое ниже среднего (2,3%). Возникает вопрос, почему одинаково активны старт-апы в существенно различающихся условиях. Например, статистически незначимо (t-критерий при а=0,01%) отличается уровень ранней предпринимательской активности населения в успешно реализующей программы поддержки малого и среднего бизнеса Калужской области и в республике Тыва, специализирующейся, в первую очередь, на животноводстве и угольной промышленности.
ЗА
1!>
20
IS
10
Уровень TEA ниже среднего
Средним уровень TEA
Уровень TEA выше среднего
Рис. 2. Распределение стран-участниц GEM по TEA в 2011 г.
я о
3
§
3
о 3
?! 3 я
05 О*
12rQ0% lQrQO% 8/0 (Ж б/О (Ж
4 ,00%
ЦФО
СЗФО
ск
t>0
ЮФ О
ПФО-УФО
СФО
2,0 -J
0/00^
д
1ФО
Рис. 3. Уровень TEA в субъектах РФ (в группировке по федеральным округам) в 2011 г. (ТЕАрф = 4,57%; обозначен горизонтальной прямой)
С другой стороны, обращает на себя внимание высокая неоднородность по уровню ТЕА субъектов РФ в пределах федеральных округов. Наблюдаемые особенности пространственного распределения ТЕА представляются результатом непрерывности территории страны для активных в предпринимательском отношении индивидов, которые могут перемещаться из поселений с неблагоприятными РУПД в другие регионы и территории, будучи ограничены исключительно наличием у них ресурсов труда и капитала в конкретный момент времени. Действительно, по определению методологии СНС, в пределах всей экономической территории России экономические агенты, товары, и другие ценности могут свободно перемещаться. Следовательно, это создаёт предпосылки для существования пространственной непрерывности как основного (необходимого и достаточного) свойства переменных с координатной привязкой, определяемых в методологии пространственной статистики (spatial statistics) и характеризующих результаты взаимозависимых измерений [1, 2].
Непрерывность экономической территории страны и хозяйственные связи между регионами заставляет сформулировать принципиальный вопрос пространственной статистики: пространственная переменная не удовлетворяет необходимым свойствам случайной величины, которые были сформулированы на заре развития математических основ стохастического метода и позволили преодолеть ограниченность вычислительных возможностей математики, исключая необходимость расчёта условных вероятностей для зависимых событий.
Свойство 1. Хотя бы теоретическая возможность бесконечного повторения испытания, в результате которого случайная величина приобретает количественное значение.
Свойство 2. Результат каждого из проведённых измерений не зависим от результатов всех предыдущих испытаний.
Если испытание состоит в измерении численности старт-апов в некоторой точке пространства с известными координатами, то полученное значение признака, определённое для такой пробы, будет единственным, физически и экономически инди -видуально определенным и ни в коей мере на случайным, т.е. нет никакой возможности независимого повторения испытания. Следовательно, свойство 1 не выполняется.
Допустим, что можно отобрать новую пробу в непосредственной близости от первой так, что с достаточной строгостью можно будет говорить о приблизительном выполнении свойства 1. Но тогда нарушается свойство 2: если первая проба отобрана в зоне высокой активности старт-апов, то и вторая проба, расположенная в непосредственной близости от нее, будет в среднем характеризоваться высокой активностью, так как экономическая территория непрерывна.
Отсюда можно заключить, что пространственные данные о ранней предпринимательской активности в субъектах РФ представляют собой не набор бесконечного числа случайных величин, а случайную функцию с бесконечным числом компонент. Поэтому на основе базы микроданных Георейтинга мы сформировали систему пространственных переменных абсолютной плотности ранней предпринимательской активности D, позволяющих измерить её уровень (как численность ранних предпринимателей в расчёте на 1 тыс. км2 территории) и проанализировать качественные различия и факторы предпринимательской активности населения в субъектах РФ.
В качестве математического аппарата для анализа D использовалась теория случайных функций как случайных величин с бесконечным числом компонент, описываемых многомерным законом распределения F(x1,x2,x^, ... , xn), где xj - значения пространственной переменной (D), определённой во всех точках геометрического поля (в нашем исследовании - территории РФ). Исходя из обоснованной выше непрерывности территории значения переменной рассматривались как полученные в результате уникального случайного выбора, позволяющего восстановить распределение
случайной функции в случае пространственной однородности - знания одного значения случайной величины Х не достаточно для построения её распределения Т(Х). Поэтому анализ регионализированных данных пространственного распределения, представленных в форме территориального ряда по Б - необходимый базовый этап изучения и моделирования межрегиональных различий.
Результаты анализа распределения регионов на основе пространственной переменной
Построенные индикаторы абсолютной плотности ранней предпринимательской активности Б в регионах РФ в дальнейшем использовались нами в качестве целевых значений определённой на непрерывном геометрическом поле многомерной пространственной переменной, ранжированный ряд полученных значений которой представлен на рис. 4.
Представленное на рис. 4 распределение субъектов характеризуется исключительно высокой неоднородностью. Аномально высокие значения Б в Санкт-Петербурге (13899,18 чел/тыс.км2) и в Москве (292305,94 чел/тыс.км2) позволяют утверждать, что эти города представляют собой особые микроструктуры (в терминах пространственной статистики называемые «самородками») в географическом поле распределения плотности старт-апов. Самородки требуют отдельного изучения, так как подчиняются особым факторам развития предпринимательского старта.
Полученное распределение демонстрирует статистический характер пространственной непрерывности, выражающийся в таком стремлении каждой точки к среднему для соответствующего кластера значению, когда дисперсия переменной для любых двух точек совокупности зависит тем или иным образом от расстояния между ними. Это проявляется и в высокой территориальной однородности субъектов РФ, которую показали результаты их классификации по Б (рис. 5).
Рис. 5. Классификация субъектов РФ (без Москвы и Санкт-Петербурга) по Б: пространственная однородность групп (10У) и доминирование
Рис. 5 иллюстрирует, как сильно в РФ доминирование субъектов с низкой плотностью старт-апов: такая ситуация наблюдается на Северо-Западе, в Сибири и на Дальнем Востоке. Уровень ниже среднего зафиксирован в основном на Урале. Средний уровень Б типичен для Центрального федерального округа и Поволжья. Только в трёх территориально неоднородных субъектах наблюдается высокий уровень индикатора,
причём возможно, что они также представляют собой самородки - эта гипотеза требует в дальнейшем отдельного изучения. Таким образом, вектор снижения индикатора D направлен от центра на восток и на северо-запад России. Было также установлено, что форма полученного распределения плотности старт-апов значимо соответствует закону Пуассона (а=1%), то есть раннее предпринимательство в регионах России является редким событием.
Краткие выводы
Несмотря на то, что в настоящее время официальная статистика предоставляет государству, бизнесу и обществу значительный объём методологически прозрачных, взаимоувязанных сведений о состоянии рынка, предоставляемой информации оказывается недостаточно для получения эмпирических данных о ранних стадиях жизненного цикла предприятий. Следовательно, для разработки эффективной политики поддержки развития предпринимательской активности россиян, на этапе становления бизнес-демографии в РФ, необходима дополнительная статистическая информация. При использовании микроданных Георейтинга в исследованиях территориального распределения субъектов раннего предпринимательства по территории страны, одним из наиболее перспективных, направлений инновационного развития статистического анализа представляются методы пространственной статистики. Их использование позволило установить, что раннее предпринимательство в РФ следует рассматривать как редкое событие и выделить 4 группы субъектов РФ по абсолютной плотности ранней предпринимательской активности населения. В ходе анализа была выявлена зональность в направлении снижения показателя: от центра на восток и на северо-запад России. При этом Москва и Санкт-Петербург представляют собой особые микроструктуры в географическом поле распределения плотности старт-апов.
Подготовленная база пространственных переменных обеспечивает углубление пространственного анализа методами геостатистики и построение предпринимательских профилей регионов, что создаст условия для выявления и распространения позитивного опыта создания в регионах инфраструктуры поддержки предпринимательства.
Литература
1. Демьянов В., Савельева Е. Геостатистика: теория и практика. - М.: Наука,
2010.
2. Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики / Пер. с франц. - М.: Мир,
1968.
3. Национальный отчет «Глобальный мониторинг предпринимательства. Россия 2011». Под ред. А.Ю. Чепуренко. - СПб., 2012.
4. Образцова О.И., Поповская Е.В. Микроданные выборочных обследований населения в контексте развития бизнес - демографии в России // Вопросы статистики. 2012. № 12.
5. Business Registers Recommendations Manual .- Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2010
З. О. Пальян
МИГРАЦИЯ И ВОСПРОИЗВОДСТВО НАСЕЛЕНИЯ УКРАИНЫ: СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ
Ключевые слова: внешняя миграция, гипотетическое население, имитационное моделирование, структура эффектов влияния, воспроизводство населения.
© З.О. Пальян, 2013
