CC BY
41
ОСОБЕННОСТИ ПРАВОПРИМЕНЕНИЯ И СУДЕБНОЙ СТАТИСТИКИ В РЕГИОНАХ С РАЗНЫМИ УРОВНЯМИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ АКТИВНОСТИ
УДК 334.012.64, 311.42
Владимир Александрович Козлов,
преподаватель кафедры демографии НИУ-ВШЭ
Тел.: 8 916 130 45 80,
Эл. почта: kozloww@gmail.com
Оксана Викторовна Кучмаева,
д.э.н., профессор, профессор кафедры социально-экономической статистики МЭСИ Тел.: 8 910 456 4776, Эл. почта: kuchmaeva@,yandex.ru
В статье на основе данных текущего статистического учета проведен анализ региональной дифференциации развития малого предпринимательства и показателей судебной статистики. Показаны возможности кластерного анализа в выявлении типологических групп регионов России в зависимости от уровня предпринимательской активности и результатов правоприменительной практики.
Ключевые слова: судебная статистика, предпринимательская активность, малое предпринимательство, статистика предпринимательства, кластерный анализ, судебная система.
Vladimir A. Kozlov,
Lecturer, the Department of Demography National Research University - Higher School of Economics Tel.: 8 916 130 45 80, E-mail: kozloww@gmail.com
Oksana V. Kuchmaeva,
PhD in Economics, Professor, the Department
of Social and Economic Statistics
Moscow State University of Economics,
Statistics and Informatics (MESI)
Tel.: 8 910 456 47 76,
Эл. почта: kuchmaeva@yandex.ru
THE FEATURES OF LAW ENFORCEMENT AND JUDICIAL STATISTICS IN REGIONS WITH DIFFERENT LEVELS OF ENTREPRENEURIAL ACTIVITIES
The analysis of region differentiation of micro-entrepreneurship development and indexes of judicial statistics based on the current data of statistical recording are given in the article. The capabilities of cluster analysis for revelation of typological groups of the Russian region depending on the level of entrepreneurial activities and the results of law enforcement practice are represented.
Keywords: judiciary statistics, business activities, micro-entrepreneurship, entrepreneur ship statistics, cluster analysis, justice system.
1. Введение. Развитие предпринимательства в России
Подавляющее большинство занятых в российской экономике (как, впрочем, в других странах мира) являются наемными работниками. В 2009г. доля работающих по найму в России составляла 92,5 % от численности занятого населения; работодатели, привлекающие наемный труд, - 1,3%, самостоятельно занятые -5,6%. Соответственно, совокупная доля работодателей и лиц, самостоятельно обеспечивающих себя работой, составляла 6,9%. Ситуация в России весьма значимо отличается от других европейских стран. Так, по данным за 2008 г., совокупная доля работодателей и самозанятых составляла: в Греции 29,2%, Молдове - 26,8%, Португалии - 23,0%, Румынии - 20,7%, Польше -18,8%, Украине -17,7%, Ирландии- 16,5%, Испании-16,3%, Италии-11,6%, Болгарии-11,4% [1]. Таким образом, наша страна отстает от сходных по моделям экономического развития стран, включая восточно-европейские страны, страны постсоветского пространства, от относительной численности предпринимателей.
Схожие данные были получены и в ходе проведения масштабного Европейского социального исследования (ESS) [2]. По результатам волны 2006 г., в Западной Европе доля наемных работников составила 87,2%, в Восточной Европе — 92,5%: вВенгрии—92,1%, вПолыпе — 83,4%, Словакии—90,8%. Несмотря на то, что основная часть населения всех стран—наемные работники, в Западной Европе почти 13% населения составляют предприниматели и самозанятые. В России таких людей только 5%, меньше, чем в любой из стран не только Западной, но и Восточной Европы (7,5%) [3, с. 23-36].
Помимо того, что важной функцией предпринимательства является создание новых рабочих мест и осуществление дополнительных платежей в бюджет, развитие предпринимательской активности, в том числе малого предпринимательства, является своеобразным индикатором экономической свободы, наличия возможностей для организации и ведения своего дела, развития конкурентной среды.
Количество малых предприятий на протяжении последних увеличивалось весьма медленно, в 2009 г. в России насчитывалось 1602,5 тыс. малых предприятий (в 2002 г. - 882,3 тыс.) [4]. В 2009 г. на малых предприятиях работало 10247,5 тыс. человек (2002г. -7220,3 тыс. человек), доля которых в общей численности занятых составила 15,1% (в 2002г. -10,8%). Стоит отметить, что из-за кризиса 2008-2009 гг. количество занятых на малых предприятиях сократилось по сравнению с предыдущим периодом (число предприятий, наоборот выросло). Столь небольшой рост числа занятых за период 2002-2009 при более серьезном росте числа предприятий может свидетельствовать либо о том, что вновь создаваемые предприятия имеют крайне небольшой размер, либо о том, что большинство работающих в них официально не зарегистрированы. Подавляющее большинство малых предприятий функционирует в сфере торговли и ремонта (41,1%), операций с недвижимостью, аренды и связанных услуг (18%), строительстве (12,1%), обрабатывающих производствах (10,3%). В определенной степени оценки масштабов неформальной занятости подтверждают приведенную выше гипотезу: в 2009 г. удельный вес занятых в неформальном секторе сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства составил 57,7%, строительства - 25,9%, оптовой и розничной торговли; ремонта бытовых изделий - 41,3%, гостинично-ресторанного бизнеса - 21,0%, транспорта и связи - 17,7% [рассчитано по: 5].
Из-за отсутствия динамичного развития предпринимательства в России, роль доходов от частного предпринимательства (наряд}' с доходами от собственности) в бюджетах российских домохозяйств остается весьма незначительной. На протяжении последних 10 лет (2000-2009 гг.) доля доходов от предпринимательской деятельности даже сократилась - с 15,4% до 9,7% от общей суммы денежных доходов [6]. При этом стоит отметить, что развитие предпринимательство в нашей стране отличается крайне неоднородным региональным развитием.
В то же время малое (семейное) предпринимательство выступает важной функцией домохозяйств в рыночной экономике, позволяя решить проблем)' бедности альтернативным увеличению объема или усилению адресности социальных
Экономика, Статистика и Информатика 85 №6(2), 2011
государственных трансфертов способом.
При этом даже в развитых странах с многовековым опытом предпринимательства оно нуждается в мощной государственной поддержке. В России такая поддержка - законодате льная, налоговая, техническая, социальная - особенно необходима. Не получив ее, практически сошло на нет фермерское движение. Помимо проблемы весьма слабой государственной поддержки, малый бизнес сталкивается со следующими проблемами: неустойчивостью получаемого дохода; значимой коррупционной составляющей в экономических затратах; сложностью отстаивания своих прав в судах; проблемами сбыта и неподготовленностью к расширению дела самого предпринимателя; отсутствием социальной защиты для работников малого бизнеса.
Важной составляющей успешного развития малого предпринимательства выступает формирование эффективной системы защиты, в том числе судебной, прав и собственности. Интересную информацию о возможности и результатах отстаивания интересов частного предпринимательства в судах предоставляет судебная статистика. В частности, ведение мониторинга данных отчетности судов общей юрисдикции позволяет оценить роль судебной системы как фактора, способствующего или тормозящего развитие малого предпринимательства.
2. Постановка проблемы
В данной работе предпринята попытка использования методов многомерных группировок - кластерного анализа - к исследованию данных судебной статистики и статистики развития пред-принимательства в разрезе регионов РФ, что в определенной степени позволило выявить их типологические группы в зависимости от распространенности малого предпринимательства и той роли, которую играет (или нет?) в этом процессе судебная система.
На основе предварительного логического анализа была сформирована совокупность исходных данных. В ее основу легли показатели текущего статистического учета. Использовались данные, характеризующие развитие малого предпринимательства (в частности, представленные в официальных сборниках Росстата, в том числе, «Малое и среднее предпринимательство в России» за 2006 и 2009 годы). Данные по судебной статистике сформированы
на основании отчетов региональных судов в Верховный Суд РФ (гражданские и уголовные дела). Между исходными показателями была рассчитана матрица парных коэффициентов корреляции, значимость полученного коэффициента и его величина (более 0,4) послужили основанием для включения переменных в кластерный анализ. Для оценки происходящих изменений, был проведен сравнительный анализ за 2006 г. и 2009 г.
Э. Описание переменных для кластерного анализа
При формировании кластеров по данным за 2006 г. были использованы следующие переменные по 82 регионам России. Показатели по Ненецкому автономному округ)' были исключены из анализа, т.к. в ряде случаев в статистической отчетности были представлены характеристики по этому субъекту РФ, в других случаях - показатели были включены в отчетность по Архангельской области.
Переменные, характеризующие деятельность судебной системы:
♦ Х(, доля преступлений в сфере экономики в общем числе совершенных преступлений, %. Переменная позволяет определить распространенность преступлений против собственности (включая кражи) и экономических преступлений в регионе.
♦ Х2, репрессивность судов общей юрисдикции по делам юридических лиц (отношение обвинительных заключений к рассмотренным делам), %. Данный показатель определяет репрессивность уголовной судебной системы в целом, а также по отношению к специфическим преступлениям, совершаемым руководителями юридических лиц. Приведенные ниже переменные определяют репрессивность (тюремное заключение - высокая репрессивность, штрафы и оправдания - низкая) уголовных судов, в том числе и по конкретным статьям.
♦ Х3, доля тюремных заключений в приговорах по нелегальном)' предпринимательству, %.
♦ Х4, доля оправдательных приговоров в общем числе приговоров, %.
♦ Х5, доля штрафов в общем числе приговоров, %.
♦ Хб, доля оправдательных приговоров в приговорах по уклонению от уплаты налогов, %.
♦ X,, доля тюремных заключений в приговорах по получению взятки, %.
♦ Х8, доля предпринимателей среди
всех осужденных руководителей, %.
Переменные статистики предпринимательства (данные показатели являются индикаторами развития малого предпринимательства в группе регионов):
♦ Х9, число малых предприятий на 10000 чел. населения.
•Х10, среднесписочная численность работников малых предприятий, на 1000 населения.
♦ X,,, оборот малых предприятий (10 млрд. руб.).
♦ Х12, число малых предприятий в торговле на 10000 чел. населения.
♦ Хв, число малых предприятий в производстве на 10000 чел. населения.
♦ Х14, число малых предприятий в строительстве на 10000 чел. населения.
♦ Х15, доля занятых в неформальном секторе (%). В определенной степени это оценочный показатель, гипотетически официально зарегистрированное малое предпринимательство позволяет работникам выходить из неформального сектора.
4. Методика проведения анализа
Задачу разбиения исходной совокупности на естественные, однородные (в некотором смысле) группы решают с помощью методов кластерного анализа. Количественным показателем однородности является расстояние между исследуемыми объектами. Окончательное число и состав полученных после разбиения кластеров определяется именно выбором способа вычисления расстояния между объектами. Так как признаки являются одинаково информативными и значимыми для дальнейшего анализа, то расстояние между объектами вычислим по формуле простого Евклидова расстояния;
рл{х^х,) =
2>
У<2
е=1
Кластерный анализ проводился по методу К-средних. В качестве метрики использовалось евклидово расстояние:
р(хьх$)=л1 (¿Сд-ХуУ
V '
где: х. х. - величина в-ой компонен-
ге, ]е
ты у /-го (/-го) объекта (е 1,2,..., к), 07 1,2,...п).
С учетом необходимости получения оптимальной модели кластеров проводился отбор переменных для проведения анализа. Результатом кластерного анализа явилось разбиение 82 регионов России на 5 кластеров. Гипотеза о равенстве дисперсий внутри и между кластерами отвергается для всех переменных при 4 и 77 степенях свободы.
№6(2), 2011 86
Значение р - вероятности ошибки при принятии гипотезы о неравенстве дисперсий крайне низко. Это позволяет говорить о том, что принимается гипотеза о неравенстве дисперсий и, соответственно, кластеры сформированы корректно.
С точки зрения оценки роли судебной системы в создании условий, обеспечивающих развитие предпринимательства, важно, что к 2009 году перестали влиять на дифференциацию регионов по анализируемым показателям (различия между типологическими группами по этим показателям не значимы) и по этой причине из рассмотрения были исключены следующие показатели: доля тюремных заключений в приговорах по нелегальному предпринимательству, доля оправдательных приговоров в общем числе приговоров, доля оправдательных приговоров в приговорах по уклонению от налогов, репрессивность по делам юридических лиц, доля предпринимателей среди осужденных руководителей. Фактически большинство показателей, определявших репрессивность судов, было исключено из анализа.
5. Полученные результаты
В результате проведенного кластерного анализа регионы России и в 2006 г., и в 2009 г. разделились на 5 существенно различающихся по размеру и средней величине показателей групп. Проанализируем полученные результаты с точки зрения развития малого предпринимательства и особенностей судебной системы.
6. Развитие предпринимательства
По состоянию на 2006 год лучше
всего малое предпринимательство развито в кластере № 1, который представляет собой только один субъект федерации - Москву (табл. 1).
Показатели по всем наблюдаемым видам предпринимательской деятельности и индикаторам развития в столице существенно выше, чем средние показатели в других кластерах, а по обороту малых предприятий заметно более чем 10-кратное превышение над показателем соседнего кластера. Даже в высоко монополизированном московском строительном секторе экономики удельный вес малого предпринимательства значительно превышает показатели регионов.
Кластер № 5 демонстрирует наихудшие показатели развития малого предпринимательства по всем без исключения наблюдаемым индикаторам. В дан-
Таблица 1. Средние значения переменных в кластерах (2006 г.)
Переменные Кластер 1 1 регион Кластер 2 50 регионов Кластер 3 14 peí ионов Кластер 4 7 регионов Кластер 5 10 peí ионов
Xi 46,00 57,06 53,64 54,14 45,30
х2 87,27 77,66 77,74 50,98 93,80
х5 24,95 9,48 10,62 6,94 13,45
Х4 0,58 1,06 1,01 1,29 1,85
х6 0,54 3,01 5,03 36,19 13,65
х7 16,43 13,80 11,61 8,93 0,00
х8 28,39 27,18 38,44 34,84 27,68
х9 198,98 51,24 94,07 45,25 21,21
Хю 172,15 44,18 74,90 41,61 16,53
Хи 399,94 6,96 29,87 4,36 1,34
Xl2 97,10 20,67 40,64 17,79 7,71
Х13 19,53 6,72 11,16 5,84 2,70
Xl4 16,47 7,04 10,07 6,20 3,10
Х3 4,17 0,57 9,34 0,00 2,34
Xis 5,00 20,32 17,79 27,43 29,00
ный кластер попадают слабо экономически развитые регионы Юга России, Республика Тыва, Тамбовская область, где не сформированы благоприятные условия для развития предпринимательства: не хватает накопленных финансовых ресурсов для открытия собственного дела (при этом заёмные средства недоступны из-за высоких процентов в кредитных учреждениях), недостаточный спрос на услуги и товары среди местного населения. Кроме того, в группе находятся Республика Саха (Якутия) и Читинская область - сырьевые регионы, в которых из-за направленности экономики в первую очередь на добычу и транспортировку полезных ископаемых (осуществляется рядом крупных региональных и федеральных предприятий) и наличия большого количества моногородов ситуация для мелкого бизнеса складывается неблагоприятная. Крупные градообразующие компании, как правило, ещё с советского периода осуществляли за счет собственных филиалов и дочерних предприятий практически всю деятельность, направленную на снабжение и предоставление услуг своим работникам. Кроме того, покупательная способность населения многих моногородов и поселков (если не рассматривать нефтегазовый сектор) не достаточно высоки, а издержки, в первую очередь транспортные, работы в них чрезмерны для некооперированных малых организаций.
Кластер № 3 демонстрирует в целом хорошее развитие малого предпринимательства по сравнению со всей страной (хотя по сравнению с Москвой некоторая отсталость наблюдается). В данный кластер входят регионы с доволь-
но высоким уровнем экономического развития и уровнем жизни населения, а также приграничные регионы: Калининградская и Сахалинская области и Приморский край. Развитие малого бизнеса в приграничных областях объясняется интенсивными экономическими связями с соседними странами (Японией, Китаем, государствами ЕС), что способствует развитию торговли, в том числе и мелкооптовой, а также деятельности небольших предприятий по производству экспортных товаров (зачастую занятых первичной обработкой сырья).
Кластеры № 2 и № 4 включают в себя регионы с относительно слабо развитым малым предпринимательством. Конечно, индикаторам развития данных субъектов Федерации довольно далеко до наихудших показателей пятого кластера, но, даже если не рассматривать наиболее успешную Москву, по сравнению с третьим кластером отставание наблюдается достаточно сильное. Нельзя не отметить тот факт, что в кластеры с уровнем развития предпринимательства ниже среднего по стране попадает 57 регионов, то есть практически 2/3 всех рассматриваемых. Разница между регионами 2 и 4 кластерами объясняется, в первую очередь, не данными, характеризующими развитие малого предпринимательства (предпринимательская активность там примерно на одном и том же уровне, хотя в 4 кластере и несколько ниже), а характерными результатами работы судов.
В 2009 году в экономике страны наблюдались кризисные явления, которые затронули и мелкое предпринимательство, что привело к снижению числа
Экономика, Статистика и Информатика 87 №6(2), 2011
занятых на предприятиях, падению оборота, хотя и не изменило тенденцию увеличения числа малых предприятий (табл. 2).
По-прежнему лидирующую позицию занимает Москва, находящаяся в отдельном кластере (кластер 1). Существенных изменений в средних показателях не наблюдалось: произошло только снижение среднесписочной численности работников, а также снижение распространенности малого предпринимательства в производстве, при росте числа малых предприятий в строительстве.
В то же время изменилось распределение других регионов по кластерам. Отдельно стоит выделить кластер № 2, в котором представлены регионы с высоким уровнем экономического развития и доходов населения: Московская область, Санкт-Петербург и Свердловская область. По ряду показателей (например, общее число малых предприятий на 10000 человек населения) он представляется даже несколько более развитым, чем Москва.
Тем не менее, благополучных по совокупности показателей регионов оказалось только 4. Остальные представляют собой пример или среднего, или довольно низкого уровня развития малого предпринимательства. Относительно малочисленный кластер № 3 отличается от обширного кластера № 4 в первую очередь показателями оборота малых предприятий, что может быть объяснено более высоким уровнем покупательной способности и дохода населения регионов, объединенных в 3 группу.
По сравнению с 2006 г. в 2009 г. уже не наблюдается столь явного отставания кластера с наихудшими показателями развития от всех остальных, хотя самые слабые регионы и сформировали относительно неблагополучную группу, которая и выступает самой многочисленной из всех, объединяя 40 регионов. Данное явление может быть вызвано или усилением предпринимательской активности в слабо экономически развитых субъектах Федерации и моногородах, или ухудшением ситуации в соседних по уровню развития кластерах.
В любом случае, в 2009 году по сравнению с 2006 годом наблюдается выделение небольшого числа относительно успешных регионов и превращение остальных регионов в зону с довольно слабой предпринимательской активно-
Таблица 2. Средние значения переменных в кластерах (2009 г.)
Переменные Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Кластер 4 Кластер 5
1 регион 3 регионов 9 регионов 29 регионов 40 регионов
Xi 47.27 43,77 52,00 52,11 45,04
Х5 27.08 21,63 13,54 12,70 14.16
Х7 52.00 10.00 8,56 3,69 1,65
Х9 197,00 207,33 109,89 108.66 70,53
Хю 153.42 103.05 67.63 67,75 48.75
Xu 3861,40 1118,90 405,42 143,84 45.87
Xl2 95,43 88,84 45,44 43,05 25.51
Хп 16,19 20.84 11,01 11,61 7,70
Xl4 22,06 22,54 12,95 14.00 9,96
Xl5 6.00 9,73 19,72 19,90 25,64
стью. Стоит отметить, что в приграничных регионах уже не наблюдается таких высоких показателей развития по сравнению с остальной страной, что может быть связано с уходом части легального бизнеса по обслуживанию торговли в тень.
При сравнении данных за 2006г. и 2009 г. явно прослеживается тенденция снижения занятости населения в неформальном секторе при развитии малого предпринимательства. Наиболее простое объяснение состоит в том, что при наличии благоприятных условий для развития предприниматели, уже осуществляющие те или иные виды деятельности без регистрации, официально оформляют свою деятельность. Однако наше предположение не является исчерпывающим объяснением, для более подробного изучения необходимо проводить более детальный анализ, в том числе и направленный на выявление упомянутых благоприятных условий. В то же время, действительно, создание условий, благоприятных для развития предпринимательства позволит уменьшить число занятых в теневых секторах и принести дополнительные поступления в бюджет.
7. Анализ показателей судебной статистики
Результаты деятельности судебной системы (предоставленные в рамках данного исследования в виде данных судебной статистики) должны оказывать влияние на развитие малого предпринимательства. С одной стороны, в случае эффективной и результативной деятельности по защите прав собственности и наказании лиц, мешающих осуществлению предпринимательской деятельности, существуют явные стимулы для развития малых предприятий, так как деятельность судов показывает, насколько соблюдаются цивилизованные правила игры (в данном случае ведения бизнеса) принятые в обществе. С другой стороны, предприниматели, в
том числе и организаторы малых фирм часто являются объектами для вымогательства денег со стороны государственных органов, что является не только и не столько уникальной для России проблемой, но распространенным в мире явлением [см., например: 7]. Соответственно. в данном случае будет наблюдаться обратная ситуация: регионы с развитым предпринимательством будут провоцировать большее количество уголовных дел против предпринимателей и судебных исков против юридических лиц и большую репрессивность судов, направленную на перераспределение прав собственности и запугивание остальных предпринимателей.
В России ситуация складывается неоднозначная. Например, в наиболее благополучной с точки зрения развития малого бизнеса Москве - самая маленькая доля оправданных среди лиц обвиняемых в налоговых преступлениях и нелегальном предпринимательстве, высокая репрессивность по делам юридических лиц. В то же время, в течение всего рассматриваемого периода наблюдается высокая доля штрафов в приговорах (что может быть вызвано структурой рассматриваемых дел), сравнительно небольшая доля совершенных экономических преступлений и самая высокая доля тюремных заключений в приговорах по получению взятки (что может, с одной стороны, являться показателем борьбы с коррупцией, безусловно, являющейся серьезным административным барьером на пути развития предпринимательства, а, с другой стороны, свидетельствовать о большом количестве громких и показных коррупционных дел, которые надо довести до конца именно в столице).
Аналогично в самом неразвитом кластере в 2006 году наблюдается большое число оправданий в целом и по налоговым преступлениям с нелегальным предпринимательством, а также
№6(2), 2011 88
отсутствие тюремного заключения по приговорам, связанным с получением взятки, средний уровень распространенности штрафов и осуждения предпринимателей среди руководителей. В тоже время здесь наблюдается наибольшая репрессивность по делам юридических лиц в судах общей юрисдикции по нарушениям административного кодекса. В 2009 году неблагополучный кластер имеет показатели на схожем уровне.
Относительно благополучные регионы кластера № 3 в 2006 г. и кластера № 2 в 2009 голу имеют близкие к средним по стране показатели работы судебной статистики. Правда, высокой представляется доля предпринимателей среди осужденных руководителей и репрессивность по нелегальном)' предпринимательству. Однако данные показатели могут быть производными от общего большого количества предпринимателей в обществе и предприятий в экономике.
В 2006 год}' схожие по характеристикам распространения малого бизнеса кластеры № 2 и № 4 можно разделить, по сути, только на уровне показателей работы судов. В итоге в кластере № 2 наблюдается большая репрессивность по делам как уголовного, так и административного характера, и большая доля штрафов в приговорах, а в кластере № 4 большее число осужденных предпринимателей среди всех руководителей. В 2009 году в кластере № 3, объединяющим регионы с большим оборотом малых предприятий, по сравнению с кластером № 4 наблюдается только большая доля заключений в приговорах по получению взятки.
8. Заключение
Проведенный анализ выявил специфичность развития малого предпринимательства в регионах России и противоречивость влияния на его динамику и распространенность деятельности судебной системы. За период 2006-2009 гг. в целом мы можем отметить увеличение масштабов и распространенности малого предпринимательства, с одной стороны, и усиление репрессивности судебной системы в отношении экономических преступлений, с другой. На этом фоне происходит сокращение числа характеристик деятельности судебной системы, различия по которым значимо дифференцированы по регионам страны. Выявление наиболее значимых факторов, оказывающих влияние на развитие предпринимательской активности стране, требует дальнейшего исследования, в том числе методами корреляционно-регрессионного анализа.
Литература
1. Россия и страны мира. Стат. сб.// http://gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/publishing/catalog/ statisticCollections/doc_l 139821848594
2. ESS-ru.ru - официальный сайг Европейского социального исследования в России
3. Беляева Л. А.. Социальные ресурсы населения в России и Европе: сравнительный анализ//Общественные науки и современность, 2010, №3
4. Малое и среднее предпринимательство в России. 2010. Стат. сб. http:// gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/publishing/catalog/ statisticCollections/doc 1139841601359
5. Данные обследований населения по проблемам занятости: Экономическая активность населения России - 2010г. Стат. сб. http://www.gks.ru/bgd/regl/ bl0_61/Main.htm
6. Данные Росстата об объеме и структуре денежных доходов населения по источникам поступления http:// gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/population/level/#
7. Moselle В., Polak В. A Model of а Predatory State - Cowles foundation, paper № 1019,2001.
References
1. Russia and foreign countries. Statistical book.// http://gks.ru/wps/wcm/ connect/rosstat/rosstatsite/main/ publishing/catalog/statisticCollections/ doc_l139821848594
2. ESS-ru.ru- Official site of European social study in Russia
3. Belyaeva L.A. Population social resources in Russia and Europe: comparative analysis//Social science and modernization, 2010, № 3.
4. Small and medium entrepreneurship in Russia 2010. Statistical book, http:// gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/publishing/catalog/ statisticCollections/docJ 13 9841601359
5. Employment problems population survey: Economic activity of Russian population-2010. Statistical book, http:/ /www.gks.ru/bgd/regl/bl0_61/Main.htm
6. Rosstat data about population incomes amount and structure by sources http: //gks. ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/population/level/#
7. Moselle В., Polak B. A Model of a Predatory State - Cowles foundation, paper № 1019,2001.
Экономика, Статистика и Информатика
89
№6(2), 2011
