CC BY
14
www.volsu.ru
DOI: https://doi.Org/10.15688/ek.jvolsu.2023.1.2
UDC 338.2 LBC 65.04
Submitted: 16.11.2022 Accepted: 05.12.2022
THE IMPACT OF UNEMPLOYMENT ON THE DYNAMICS OF NEW COMPANIES ENTRY
Alexey V. Zazdravnykh
Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation
Abstract. The state of labor markets and the unemployment rate are a factor influencing entrepreneurial activity and the processes of creating new firms. The article is devoted to the study of this issue on the example of the Russian economic model. The purpose of the article is to eliminate a gap in the Russian scientific literature associated with the lack of research on the impact of the unemployment factor on the entry of new firms. Using the example of statistical data of the Russian federal districts in the period 2005-2021, it was found that the entry parameters of new companies were characterized by a declining trend, with a sharp drop in times of crises (2009 and 2020). However, the multidirectional dynamics at the stages of recovery growth and local recessions were revealed. Modeling in paired regressions showed the nonlinear nature of the impact of unemployment on the dynamics of the entry of new firms. The results of evaluating the model with random effects showed the negative impact of unemployment on the entry of new firms on average for the entire analyzed period. In addition to the unemployment rate, significant factors in the dynamics of companies entry were the growth rates of real GRP, real monetary incomes of the population and the dynamics of the total number of companies in previous periods. The current economic situation requires increased attention to the situation in the regional labor markets and stimulating the business activity of Russian companies.
Key words: unemployment, entrepreneurship, entry of new firms, regional economy, economic policy.
Citation. Zazdravnykh A.V. The Impact of Unemployment on the Dynamics of New Companies Entry. Vestnik Volgogradskogogosudarstvennogo universiteta. Ekonomika [Journal of Volgograd State University. Economics], 2023, vol. 25, no. 1, pp. 16-27. (in Russian). DOI: https://doi.org/10.15688/ek.jvolsu.2023.1.2
УДК 338.2 Дата поступления статьи: 16.11.2022
ББК 65.04 Дата принятия статьи: 05.12.2022
ВЛИЯНИЕ БЕЗРАБОТИЦЫ НА ДИНАМИКУ ВХОДА НОВЫХ КОМПАНИЙ
Алексей Витальевич Заздравных
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, г. Москва, Российская Федерация
Аннотация. Сложившаяся геополитическая ситуация повышает актуальность стимулирования динамики входа российских компаний и формирования пула российских операторов, способных решать задачи импортозамещения. Одним из факторов, оказывающих влияние на процессы создания новых фирм, выступает состояние рынков труда и уровень безработицы. Статья посвящена изучению данного аспекта на примере российской экономической модели. Цель статьи - восполнить пробел в российской научной литературу ре, связанный с отсутствием исследований влияния фактора безработицы на вход новых фирм. Установлено, о что в период 2005-2021 гг. параметры входа новых компаний характеризовались понижающимся трендом с г резким падением во времена кризисов, но разнонаправленной динамикой в разных федеральных округах на этапах восстановительного роста и локальных рецессий. На базе оценок парных регрессий формулируется й вывод о нелинейном характере влияния безработицы на динамику входа. При этом результаты оценивания ^ предложенной эконометрической модели демонстрируют в целом негативное влияние безработицы на вход новых фирм. Констатируется, что в условиях экономической неопределенности обострение проблем безработицы способно привести к сокращению числа создаваемых новых фирм. Это обстоятельство требует @ повышенного внимания к развитию ситуации на региональных рынках труда.
Ключевые слова: безработица, предпринимательство, вход новых фирм, региональная экономика, экономическая политика.
Цитирование. Заздравных А. В. Влияние безработицы на динамику входа новых компаний // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. - 2023. - Т. 25, №2 1. - С. 16-27. - DOI: https:// doi.org/10.15688/ек>оки.2023.1.2
Введение
Изучение процессов создания и входа на рынки новых фирм традиционно было обусловлено задачами повышения эффективности функционирования экономики, различных ее отраслей и сфер, преодоления последствий экономических кризисов и турбулентности рынков. В последние десятилетия в мире наблюдаются разнонаправленные тенденции: как поступательный рост числа новых бизне-сов (например, в США и странах Евросоюза), так и его сокращение (например, в России).
Важным исследовательским вопросом выступает выявление тех экономических факторов, которые позволяют обеспечить более высокую динамику создания новых фирм. Несмотря на сложность построения некоей универсальной базовой модели, которая надежно бы объясняла причины и закономерности формирования новых компании, существует ряд теоретических подходов к исследованию этой проблемы. Здесь следует упомянуть традиции теории организации промышленности, в парадигме которой изучается совокупность в первую очередь отраслевых факторов (рентабельность, промышленная концентрация, структурные и поведенческие барьеры и пр.), влияющих на перспективы входа новых фирм. Широко известен шумпетериан-ский подход, рассматривающий динамику фирм в рамках концепции «созидательного разрушения». Также во многих зарубежных исследованиях активно используется и подход с позиций региональной специфики, включая влияние различных агломерационных эффектов, специализации и ресурсной базы территорий, а также региональных рынков труда.
В ряде работ зарубежных авторов параметры региональной занятости и безработицы приводятся в числе наиболее значимых факторов, определяющих решения потенциальных предпринимателей о создании бизнеса в данной локации. К сожалению, отсутствуют системные исследования, раскрывающие
это влияние на примере российской экономической модели. В силу текущей геополитической обстановки и прогнозируемого нарастания экономических проблем можно ожидать и рост волатильности региональных рынков труда. Последняя, в свою очередь, способна усилить наметившиеся негативные тенденции в деловом цикле российских регионов, сказаться на дальнейшем снижении уровня предпринимательской активности и динамике входа новых компаний.
Обзор зарубежных исследований
Зарубежные исследователи ссылаются на потенциальное разнонаправленное влияние безработицы на динамику создания новых фирм.
Так, многие авторы (см., например: [Congregado et al., 2012; Baptista et al., 2011; Reynolds et al., 1995; Whittington, 1984; etc.]) отмечают в своих работах, что это влияние может носить положительный характер. Здесь наиболее популярным и, в определенном смысле, очевидным аргументом выступает то обстоятельство, что при утрате занятости и неспособности найти работу, сопоставимую с прежней, например, по уровню ответственности и/или вознаграждения, индивид имеет возможность трудоустроиться через открытие собственного бизнеса. Согласно неоклассической парадигме экономики труда, принятие индивидом решения о занятости (индивидуальный выбор) осуществляется с учетом альтернативных издержек. Чем ниже заработная плата и выше вероятность потери рабочего места, чем меньше рабочих мест и больше уровень безработицы, тем ниже альтернативные издержки выбора нового рода деятельности, выше индивидуально воспринимаемая чистая выгода от самозанятости и, как следствие, выше темпы создания нового бизнеса [Hamilton, 1989].
При этом авторы [Tervo et al., 1994] полагают, что если взаимосвязь между ростом безработицы и появлением новых фирм положительная, то она должна сильнее проявлять-
ся в регионах с относительно небольшим средним размером фирм. По мнению авторов, при неудачах в построении профессиональной карьеры организуют собственный бизнес в первую очередь именно работники с опытом работы в малых фирмах и на семейных предприятиях.
Таким образом, когда безработица положительно связана с образованием новых фирм, то в регионах с высоким уровнем безработицы должен фиксироваться и высокий уровень создания фирм. Однако интуитивно данный тезис выглядит нелогичным. Эмпирические наблюдения показывают, что страны и регионы с длительным высоким уровнем безработицы обычно пребывают в экономически депрессивном состоянии, что негативно сказывается на предпринимательской активности населения и человеческом капитале, качестве социальной и производственной инфраструктуры и, как следствие, приводит к дальнейшей экономической отсталости. Формируя отрицательную «петлю обратной связи» (negative feedback loop), отсталость порождает дальнейшую отсталость.
Одновременно между безработицей и созданием новых бизнесов может фиксироваться и отрицательная взаимосвязь. На такой характер связи указывают, например, авторы [Brixy et al., 2007]. По их мнению, высокий уровень безработицы, рассматриваемый как явный признак структурных проблем рынков труда, приводит к снижению покупательной способности и к закономерному падению уровня спроса, что становится предпосылкой для снижения числа новых фирм в следующих периодах. Исследователи указывают на необходимость анализировать влияние безработицы с учетом фактора времени (с временным лагом).
Авторы [Tervo et al., 1994] считают совокупное влияние безработицы на процессы формирования новых фирм недостаточно сильным. При этом они отмечают, что данные о роли, которую безработица играет в формировании новых фирм, не являются однозначными. В ходе исследования разных регионов Финляндии в период 1989-1991 гг. авторами установлено, что высокий уровень безработицы выступает препятствием для создания новых фирм, при этом рост этого уровня, наоборот, стимулирует создание.
Можно согласиться с этими доводами, поскольку высокий уровень безработицы приводит к ухудшению рыночной ситуации и снижению спроса, при этом высокие темпы роста этого показателя могут быть обусловлены «эффектом базы»: уровень безработицы относительно низок и экономическая ситуация благоприятна, но темпы изменений значительны. Можно допускать, что в такой ситуации многие индивиды, опасаясь будущей безработицы, начнут искать бизнес-идеи и регистрировать собственные компании.
Близкой позиции придерживаются и авторы [Baptista et al., 2011], проанализировавшие два индикатора: а) уровень безработицы - долю безработных в общей численности трудоспособного населения региона; б) изменение этого показателя в регионе от года к году. Первый показатель характеризует состояние безработицы в регионе в определенный момент времени, второй - темпы и направление изменения рыночных условий в регионе, а также риски, связанные с открытием в нем нового бизнеса. Авторы выдвигают гипотезу (подтвержденную в ходе исследования), что первый индикатор имеет связь с темпами создания новых фирм, но невозможно заранее прогнозировать ее направление и что второй индикатор имеет четкую отрицательную связь.
Двоякую позицию занимает автор [Perotin, 2006], утверждающий в своей работе, что вход компаний на рынок может иметь как положительную, так и отрицательную связь с безработицей. Последняя, по мнению автора, с одной стороны, увеличивает пул потенциальных предпринимателей за счет снижения альтернативных издержек предпринимательства, однако, с другой стороны, снижает их благосостояние, увеличивает степень неприятия риска и барьеры для входа.
Авторы [Gajewski et al., 2018] отмечают, что влияние безработицы будет зависеть как от специфических особенностей конкретной страны (например, реализуемых в них мер поддержки занятости), так и от временного фактора.
При этом автор [Hamilton, 1989] объясняет различия в результатах исследований различиями в применяемой методологии анализа. По его мнению, анализ временных рядов обычно демонстрирует рост темпов создания бизнеса по мере роста безработицы (положитель-
ная связь). Однако при анализе пространственных данных обнаруживается, что регионы с наиболее высокими показателями образования новых бизнесов, как правило, являются регионами с самым низким уровнем безработицы (отрицательная связь). При этом использование панельных данных (учитывающих как пространственную, так и временную структуру), подтверждая в целом наличие отрицательной взаимосвязи, предполагает ее нелинейный характер во времени. Взаимосвязь становится отрицательной лишь на критических уровнях безработицы (около 20 %), и дальнейший рост последней приводит к устойчивому падению темпов создания новых фирм.
В исследовании автора [Storey, 1991] с одной стороны поддерживается вывод о положительной связи безработицы с образованием новых фирм: исследование панельных данных о промышленности ряда регионов Великобритании за период 1975-1988 гг. свидетельствовало, что темпы создания новых фирм были наиболее высокими в тех отраслях, где фиксировалось наибольшее сокращение рабочих мест. Однако анализ перекрестных данных о входе новых фирм в регионах с разным уровнем безработицы показал результаты, которые противоречили этим выводам: регионы с наибольшим уровнем безработицы демонстрировали наименьшие показатели образования новых фирм. Автор делает вывод, что в благополучных районах вероятность того, что индивид решит стать самозанятым, будет выше, нежели в менее благополучных.
Другой причиной различий в выводах исследователей, по мнению автора, являются возможные ошибки спецификации моделей, игнорирование значимых независимых переменных (например, уровня налогообложения, сбережений и государственных льгот). Указывается на необходимость совершенствования методологии исследований на стыке экономики промышленности и экономики труда, интеграции подхода рынка труда в парадигму structure -conduct - performance для более полного и качественного моделирования процессов создания и выхода на рынок новых фирм.
На противоречивость результатов эмпирических исследований в силу различий в используемой методологии анализа ссылаются также и авторы [Brixy et al., 2007].
Одновременно в работе [АиЛ"е<зЛ et а1., 2015] констатируется, что все эмпирические исследования, приводящие к противоречивым выводам, объединяет один аспект - в них безработица принимается как однозначный, однородный экономический статус. И по мнению авторов, подобный некорректный подход противоречит как практическим соображениям, так и теории экономики труда. Последняя определяет безработных в качестве неоднородных по своим характеристикам субъектов с очень разными стимулами и разными же возможностями стать самозанятыми. В частности, в своем исследовании авторы исходят из предположения, что люди с более высоким уровнем человеческого капитала (в их исследовании - с наиболее высоким уровнем образования) в условиях безработицы будут вести себя иначе, нежели люди со средним или низким уровнем. У первых, по мнению авторов, выше карьерные устремления и склонность к альтернативным траекториям карьерного роста, а также ниже уровень толерантности к безработному статусу в случаях потери работы. Такие индивиды реагируют на проблему безработицы более активно и предприимчиво. Авторы заключают, что необходимо сосредоточить внимание не только на общем уровне безработицы, но и на ее региональной структуре с позиций длительности безработицы и параметров человеческого капитала безработных.
Таким образом, можно предполагать нелинейный характер связей между процессами формирования новых фирм и состоянием рынка труда, который можно объяснить следующим образом. На относительно низком уровне безработицы и при низких, но положительных темпах ее роста будет возрастать и число потенциальных предпринимателей, поскольку все большее число лиц будет со временем сталкиваться с потерей занятости. Вместе с тем в структуре высвобождаемых работников будет возрастать и доля более опытных и высокообразованных лиц. При относительно стабильной экономической ситуации это приведет к росту числа регистраций новых компаний. Однако, по мере дальнейшего увеличения уровня и темпов роста безработицы, благоприятные экономические предпосылки для создания бизнеса в регионе будут сокращаться. При достижении некоего критического значения безработицы (здесь следует допускать, что оно индивидуально для
каждого региона) и при вступлении в рецессию будут ухудшаться и общерегиональные условия для старта бизнеса, что приведет к снижению входа новых компаний.
Результаты исследования проблемы на основе статистических данных федеральных округов России
Рассмотрим общую ситуацию с безработицей и динамикой входа новых фирм, характерную в восьми федеральных округах страны в период 2005-2021 годов. В качестве источника информации использованы сведения Федеральной службы государственной статистики (далее - ФСГС).
Как видно из данных таблицы 1, округами с наибольшим абсолютным средним значением количества безработных в анализируемом периоде выступили Центральный (767 тыс. чел.) и Приволжский (875 тыс. чел.) федеральные округа, а с наименьшим - Северо-Западный (356 тыс. чел.) и Дальневосточный (327 тыс. чел.). Однако, что характерно, в Центральном округе при этом зафиксирован наименьший средний уровень безработицы (3,7 %), а Дальневосточный (7,4 %) вошел в тройку округов с наивысшим ее средним уровнем, наряду с Северо-Кавказским и Сибирским. Такое положение можно объяснить относительной разницей в численности экономически активного населения в данных округах. Очевидно, что индикатор уровня безработицы более информативно характеризует качественную ситуацию на
рынках труда федеральных округов, нежели абсолютная численность безработных.
Графики на рисунке 1 (а, б, в) демонстрируют в анализируемом периоде схожие тенденции в динамике уровня безработицы во всех федеральных округах - нисходящий тренд с заметным ростом в кризисные (2009 и 2020 гг.) и быстрым снижением в посткризисные восстановительные годы. Несколько менее выраженную динамику данный индикатор демонстрировал в ЦФО и СЗФО (см. рис. 1, а), где зафиксированы и наименьшие темпы его снижения в течение последних 17 лет, что подтверждается и данными таблицы 1.
Разнонаправленную динамику по федеральным округам демонстрировали значения индекса входа вновь созданных компаний (см. табл. 2, рис. 2).
С одной стороны, заметно его резкое снижение во всех округах к 2009 г. с достижением наименьшего за весь период наблюдений значения в кризисный 2020 г., обусловленное фактором пандемии, введенными ограничениями экономической деятельности и соответствующим сокращением предпринимательской активности. С другой стороны, в межкризисные периоды на этапах восстановительного роста экономики или локальных рецессий в разных федеральных округах фиксировались и разные тенденции. Так, например, в период 2010-2016 гг. динамика входа коммерческих компаний в УФО и ДФО была замедляющаяся, в СКФО и ЦФО - ускоряющаяся, а во всех остальных округах - достаточно стабильной, без каких-либо резких колебаний.
Таблица 1. Средние значения уровня безработицы и количества безработных и темпы их изменений в федеральных округах в 2005-2021 гг.
Table 1. The average values of the unemployment rate and the number of unemployed and the rates of their changes in federal districts in 2005-2021
Федеральный округ Уровень безработицы Количество безработных
Ср. значение, % Изменения, % Ср. значение, тыс. чел. Изменения, %
Центральный (ЦФО) 3,7 0,71 767,6 1,12
Северо-Западный (СЗФО) 4,7 -0,41 355,9 -0,48
Южный (ЮФО) 6,7 -2,37 493,0 -0,95
Северо-Кавказский (СКФО) 14,1 -1,17 614,7 0,63
Приволжский (ПрФО) 5,6 -2,62 875,4 -3,04
Уральский (УФО) 5,9 -1,22 383,9 -1,39
Сибирский (СибФО) 7,5 -1,90 661,8 -2,38
Дальневосточный (ДФО) 7,4 -2,04 327,1 -2,40
РФ в целом 5,9 -1,54 4 479,3 -1,43
Примечание. Рассчитано и составлено автором по данным ФСГС.
—♦-ЦФО -в-СЗФО —♦—СКФО —•—СибФО
а б
ооооооооооооооооо
—♦—ЮФО ПрФО —Л-УФО -W—ДФО
в
Рис. 1. Динамика среднего уровня безработицы в федеральных округах в 2005-2021 гг. Fig. 1. Dynamics of the average unemployment rate in federal districts in 2005-2021 Примечание. Составлено и рассчитано автором по данным ФСГС.
Таблица 2. Индекс входа компаний в федеральных округах в 2006-2021 гг. Table 2. Entry index of companies in federal districts in 2006-2021
Федеральный округ 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г.
ЦФО 117,10 119,60 111,40 85,20 92,20 88,30 90,50 85,70
СЗФО 121,40 118,20 110,80 84,00 95,20 104,70 106,90 104,50
ЮФО 109,00 110,80 104,70 81,90 80,30 80,20 82,50 84,70
СКФО 84,20 89,50 102,00 77,20 71,00 73,10 74,80 67,60
ПрФО 130,20 121,90 116,40 92,00 95,10 100,60 101,00 104,30
УФО 145,70 148,60 135,10 99,00 102,80 105,70 101,00 103,40
СибФО 143,60 134,50 124,60 98,00 97,60 100,90 102,10 106,00
ДФО 132,90 122,40 121,60 100,60 102,70 99,00 101,70 97,30
Примечание. Составлено автором по данным ФСГС.
Окончание таблицы 2 End of Table 2
Федеральный округ 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2020 г. 2021 г.
ЦФО 88,00 99,40 106,40 108,40 91,40 89,90 72,70 92,12
СЗФО 98,10 107,60 105,70 95,30 88,40 77,10 64,40 74,74
ЮФО 80,40 81,70 86,20 75,30 64,70 63,30 55,50 60,34
СКФО 70,90 63,80 74,10 71,80 62,20 63,00 59,30 64,33
ПрФО 101,20 113,60 98,70 84,50 79,50 80,70 70,20 67,17
УФО 97,10 93,00 84,60 77,80 61,90 64,40 56,70 62,52
СибФО 94,60 95,20 95,50 89,30 77,10 75,20 62,30 62,79
ДФО 93,20 95,60 86,00 72,50 67,30 68,80 64,40 63,38
Рис. 2. Динамика индекса входа в федеральных округах в 2005-2021 гг. Fig. 2. Dynamics of the entry index in the federal districts in 2005-2021 Примечание. Составлено автором по данным ФСГС.
Однако с 2017 г. уже во всех федеральных округах отмечалось уверенное снижение индекса входа, продолжавшееся вплоть до 2021 г., по итогам которого зафиксирована определенная положительная динамика этого индикатора.
В 2005-2021 гг. среднее значение индекса входа в расчете на 1 000 компаний в целом по стране составило около 92. Наименьшее среднее значение индекса было зафиксировано в СКФО (72), наибольшее - в СибФО (свыше 98). Напомним, что СКФО характеризовался в наблюдаемом периоде и наивысшим средним уровнем безработицы.
Средние ежегодные темпы прироста индекса входа (см. табл. 3, рис. 3) во всех округах, кроме ЦФО и СКФО (0,34 % и 1,96 % соответственно), в период 2006-2021 гг. были отрицательными. Наибольший средний ежегодный спад в количестве регистрируемых новых компаний демонстрировал УФО - округ с умеренным средним уровнем безработицы и с одним из самых низких значений абсолютной численности зарегистрированных безработных.
Таким образом, первые наблюдения взаимосвязей между изменением уровня безработицы и изменением динамики входа новых компаний в федеральных округах не демонстрируют наличия каких-либо очевидных и однозначных закономерностей. Однако более точные и определенные результаты выявлены в ходе эконометрической оценки с учетом влияния других факторов.
Моделирование взаимосвязи между уровнем безработицы (Unemp) и нормированным индексом входа (Enter) в различных вариантах парных регрессий (линейных и нелинейных) по критерию наивысшей МНК-оцен-ки показало, что эта взаимосвязь во всех федеральных округах (кроме СКФО) характеризуется полиномиальной линией тренда в виде инвертированной U-образной кривой (см. рис. 4), описываемой для каждого округа следующими уравнениями:
ЦФО: Enter = -0,1075Unemp2 +
+ 1,6612Unemp + 92,678; (1)
СЗФО: Enter = -0,3786Unemp2 +
+ 7,1938Unemp + 72,806; (2)
ЮФО: Enter = -0,2765Unemp2 +
+ 6,8028Unemp + 49,056; (3)
ПрФО: Enter = -0,3575Unemp2 +
+ 8,1596Unemp + 62,079; (4)
УФО: Enter = -0,2001Unemp2 +
+ 5,6774Unemp + 67,229; (5)
СибФО: Enter = -0,2332Unemp2 +
+ 6,4832Unemp + 64,318; (6)
ДФО: Enter = -0,3285Unemp2 +
+ 9,2302Unemp + 45,023; (7)
Таблица 3. Темпы изменения индекса входа компаний в федеральных округах в 20062021 гг.
Table 3. The rate of change in the entry index of companies in the federal districts in 20062021
Федеральный округ 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г.
ЦФО 17,69 2,13 -6,86 -23,52 8,22 -4,23 2,49 -5,30
СЗФО 15,07 -2,64 -6,26 -24,19 13,33 9,98 2,10 -2,25
ЮФО 36,42 1,65 -5,51 -21,78 -1,95 -0,12 2,87 2,67
СКФО 49,29 6,29 13,97 -24,31 -8,03 2,96 2,33 -9,63
ПрФО 20,44 -6,37 -4,51 -20,96 3,37 5,78 0,40 3,27
УФО 26,70 1,99 -9,08 -26,72 3,84 2,82 -4,45 2,38
СибФО 30,90 -6,34 -7,36 -21,35 -0,41 3,38 1,19 3,82
ДФО 30,55 -7,90 -0,65 -17,27 2,09 -3,60 2,73 -4,33
Примечание. Рассчитано и составлено автором по данным ФСГС.
Окончание таблицы 3 End of Table 3
Федеральный округ 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2020 г. 2021 г.
ЦФО 2,68 12,95 7,04 1,88 -15,68 -1,64 -19,13 26,71
СЗФО -6,12 9,68 -1,77 -9,84 -7,24 -12,78 -16,47 16,05
ЮФО -5,08 1,62 5,51 -12,65 -14,08 -2,16 -12,32 8,72
СКФО 4,88 -10,01 16,14 -3,10 -13,37 1,29 -5,87 8,47
ПрФО -2,97 12,25 -13,12 -14,39 -5,92 1,51 -13,01 -4,32
УФО -6,09 -4,22 -9,03 -8,04 -20,44 4,04 -11,96 10,27
СибФО -10,75 0,63 0,32 -6,49 -13,66 -2,46 -17,15 0,78
ДФО -4,21 2,58 -10,04 -15,70 -7,17 2,23 -6,40 -1,58
-СКФО
ПрФО УФО —I— СибФО ДФО
Рис. 3. Темпы изменения индекса входа в федеральных округах в 2006-2021 гг. Fig. 3. The rate of change of the entry index in the federal districts in 2006-2021 Примечание. Рассчитано и составлено автором по данным ФСГС.
Рис. 4. Зависимость индекса входа (вертикальная ось) от уровня безработицы (горизонтальная ось),
РФ в целом
Fig. 4. Dependence of the entry index (vertical axis) of the unemployment rate (horizontal axis),
the Russian Federation as a whole Примечание. Рассчитано и составлено автором по данным ФСГС.
Аналогичный вид зависимости характерен и для Российской Федерации в целом:
РФ: Enter = -0,2173Unemp2 + + 5,5159Unemp + 67,447.
(8)
Однако в Северо-Кавказском федеральном округе эта зависимость иная, имеющая вид нелинейной возрастающей функции:
СКФО: Enter = 0,057Unemp2 --0,0777Unemp + 66,789.
(9)
Таким образом, в большинстве федеральных округов и в целом по стране по мере роста значений уровня безработицы растет и индекс входа, но до определенного предела, после которого значения индекса входа начинают снижаться.
На рисунке 4 в качестве наглядного примера приведен график, построенный по России в целом. Такой вид зависимости можно объяснить следующими обстоятельствами. При относительно низких уровнях безработицы влияние рынков труда на рост количества новых фирм будет либо незначимым, либо положительным, когда безработные лица будут использовать альтернативные наемному труду варианты занятости. Подобный механизм был раскрыт в теоретической части работы. Однако при высоких (критических для данного округа) значениях безработицы, соответствующих, как правило, ухудшающейся общей экономической конъюнктуре и неблагоприят-
ному деловому климату, будет фиксироваться рост негативных ожиданий потенциальных предпринимателей. Последнее приведет к сокращению числа созданных новых бизне-сов и компаний. Отметим, что наличие подобных эффектов выявлено и в исследовании [Hamilton, 1989], согласно которому наименьшие показатели образования новых фирм наблюдаются в регионах с наибольшим уровнем безработицы.
При этом очевидно, что безработица -это лишь один из множества потенциальных факторов, способных оказать прямое или косвенное влияние на процессы создания новых фирм. Зарубежные эмпирические исследования в этой области оперируют широким спектром таких переменных: уровнем зарплат и доходов населения [Santarelli et al., 2009; Sutaria et al., 2004], количеством входящих на рынки и выходящих фирм [Gajewski et al., 2018; Sutaria et al., 2004], уровнем диверсификации региона [Audretsch et al., 2015], параметрами промышленной концентрации [Perotin, 2006] и уровнем занятости в малом бизнесе [Brixy et al., 2007].
В настоящем исследовании тестируется модель, объясняющая влияние уровня безработицы (Unemp it) в i-м федеральном округе в t-году на индекс входа компаний (Enter,). Базовыми объясняющими переменными выступают следующие индикаторы: темпы прироста реального валового регионального продукта (GRPit); абсолютное изменение общей численности коммерческих компаний (Eclear,
темпы прироста реальных денежных доходов населения (Incom ). Выбор базовых переменных обусловлен тем, что рост личного благосостояния населения, валового производства и положительная динамика численности компаний в отдельном федеральном округе характеризуют его относительное экономическое «благополучие». В этом случае должно наблюдаться и увеличение числа регистрируемых новых компаний.
Таким образом, спецификация модели следующая:
aJncomlt + d5UnempLt + eit. (10)
Модель охватывает период 2006-2021 гг. (минус год от исходного ряда из-за использования темпов прироста), в ней применена логарифмически-линейная зависимость между зависимой и объясняющими переменными.
Таблица 4. Описательные статистики Table 4. Descriptive statistics
Переменная Минимум Максимум Среднее Медиана Стандартное отклонение
Enter 55,5 148,6 91,8 92,6 20,4
GRP -10,8 10,3 2,8 2,4 3,9
Incom 92,5 117,2 103,5 102,2 5,8
Eclear -116,8 100,7 3,7 16,8 52,9
Unemp 2,9 22,6 6,9 6,2 3,3
Примечание. Рассчитано и составлено автором.
Таблица 5. Результаты оценивания модели Table 5. Model evaluation results
Регрессоры (t - 1) Pooled RE
const 3,455 *** 3,423 ***
(0,165) (0,152)
GRP 0,004 ** 0,005 ***
(0,001) (0,002)
Incom 0,011 *** 0,011 ***
(0,001) (0,001)
Eclear 0,002 *** 0,002 ***
(0,000) (0,000)
Unemp -0,019 *** -0,014 ***
(0,003) (0,004)
Число наблюдений 128 128
R2 0,57 -
Примечание. Рассчитано и составлено автором. В скобках указаны робастные стандартные ошибки; ***p < 0,01, **p < 0,05, * p < 0,1.
Note. Calculated and compiled by the author. Robust standard errors are given in brackets; *** p < 0.01, ** p < 0.05, *p < 0.1.
Последние приняты с лагом в один год (t - 1) для устранения потенциальной проблемы эн-догенности. Диагностика коллинеарности (Belsley-Kuh-Welsch) не выявила сильную или умеренно сильную зависимость между рег-рессорами модели.
В таблице 4 приведены описательные статистики переменных модели. В таблице 5 представлены результаты оценивания модели объединенным методом наименьших квадратов (Pooled), а также методом со случайными (RE) эффектами. В обоих случаях заметны сходства в оценках значений коэффициентов перед объясняющими переменными и совпадение векторов влияния каждого рег-рессора. Результаты спецификационных тестов позволяют признать более надежными оценки методом со случайными эффектами -на параметры динамики компаний каждого федерального округа РФ будут влиять его индивидуальные особенности.
Оценки модели фиксируют отрицательное влияние уровня безработицы на параметры входа новых фирм - рост уровня безработицы на 1 % в рассматриваемом периоде в «репрезентативном» федеральном округе снижал показатели входа новых компаний в среднем на 1,4 п.п. И такое влияние было значимым, что подтверждает гипотезу о важности текущего состояния рынков труда для динамики фирм. Полученный результат согласуется и с результатами исследований ряда зарубежных авторов [Gajewski е а1., 2018; Аи&еЬжЛ е а1., 2015]. Среднее по федеральным округам значение уровня безработицы в анализируемом периоде составило около 7 % (см. табл. 4), что является достаточно высоким значением. При этом из графика на рисунке 4 следует, что при уровнях свыше 6,5 % функция начинает убывать. Таким образом, можно констатировать, что при фактически достигнутых в целом по стране средних значениях безработицы ситуация характеризуется убывающим отрезком данной кривой и может косвенно указывать на негативные тенденции в деловом цикле федеральных округов.
Напротив, темпы прироста валового регионального продукта и реальных денежных доходов населения оказывали положительное влияние: их рост на 1 % обеспечивал увеличение индекса входа компаний в среднем на 0,4 п.п. и 1,1 п.п. соответственно. К аргументам, уже представленным выше, добавим, что рост личного благосостояния формирует у населения предпосылки для сбережений или получения более привлекательных условий кредитования, то есть необходимых условий для формирования стартового капитала.
В свою очередь, положительный прирост числа компаний в федеральном округе (переменная Ес1еаг) может сигнализировать о его потенциальной инвестиционной привлекательности. И влияние этого фактора в нашей модели значимо: рост его темпов в «репрезентативном» федеральном округе на 1 % обеспечивал увеличение индекса входа примерно на 0,2 п.п.
Заключение
Состояние региональных рынков труда способно оказывать потенциальное влияние на деловую активность населения, принятие им
решений о самозанятости и создании собственного бизнеса. Однако анализ теоретических и эмпирических работ зарубежных исследований свидетельствует об отсутствии в научном сообществе консенсуса о характере такого влияния.
В период 2005-2021 гг. по федеральным округам России выявлена разнонаправленная динамика значений индекса входа вновь созданных компаний при резком снижении этого индикатора в кризисные периоды. При этом в динамике уровня безработицы, напротив, фиксировались схожие тенденции во всех федеральных округах с заметным ростом на этапах кризиса.
Оценка модели методом со случайными эффектами показывает значимость фактора безработицы для динамики входа новых компаний в федеральных округах. В целом это влияние оказалось отрицательным, что, на наш взгляд, обусловлено достаточно высоким средним за анализируемый период уровнем безработицы (7 %). Однако, по-видимому, влияние фактора безработицы на динамику входа российских компаний носит нелинейный характер: оно положительное (стимулирующее) на низких уровнях и отрицательное на высоких. Этот вывод подтвержден результатами моделирования в парной регрессии и согласуется с рядом исследований зарубежных авторов.
В настоящее время развитие ситуации с безработицей и состоянием деловой активности сложно достоверно спрогнозировать. Вместе с тем на фоне официально фиксируемого роста инфляции и сокращения потребительского спроса следует ожидать усиления негативных тенденций в динамике этих индикаторов. С одной стороны, рост ликвидаций компаний способен увеличить численность безработных (высвобождаемых лиц), с другой -рост безработицы может оказать понижательное давление на инвестиционную активность потенциальных и действующих предпринимателей. При этом негативное влияние на параметры безработицы будет оказывать и сокращение числа рабочих мест. Несмотря на относительно низкий текущий уровень безработицы (3,8 % по состоянию на сентябрь 2022 г.), будет важна в первую очередь ее динамика в ближайшие периоды.
По мнению председателя ЦБ РФ, пока сложно дать прогноз грядущим изменениям в экономике при сдвигах в структуре занятости (в силу имевшего место всплеска эмиграции, а также частичной мобилизации) на фоне одновременного сокращения потребительского спроса и предложения хозяйствующих субъектов. Однако, несмотря на условно-пессимистичные ожидания и риски снижения предпринимательской активности, можно предполагать, что в регулировании этих процессов в России будет усилена роль государства. Последнее в вола-тильные времена традиционно принимало на себя роль не только ключевого инвестора, но и работодателя, стимулируя занятость и удерживая безработицу на приемлемых уровнях, а также реализуя программы поддержки системообразующих компаний и малых и средних предприятий. Определенным потенциалом купирования потенциальных рисков для деловой активности и занятости обладает комплекс мер Правительства России в части содействия занятости и упрощения процедур создания населением собственного бизнеса.
REFERENCES
Audretsch D., Dohse D., Niebuhr A. Regional Unemployment Structure and New Firm Formation. Papers in Regional Science, 2015, vol. 94, pp. 115-138. DOI: 10.1111/pirs.12169 Baptista R., Preto M. New Firm Formation and Employment Growth: Regional and Business Dynamics. Small Business Economics, 2011, vol. 36, pp. 419-442. DOI: 10.1007/s11187-009-9254-y Brixy U., Grotz R. Regional Patterns and Determinants of Birth and Survival of New Firms in Western Germany. Entrepreneurship & Regional Development, 2007, vol. 19, no. 4, pp. 293-312.
Congregado E., Golpe A., Parker S. The Dynamics of Entrepreneurship: Hysteresis, Business Cycles and Government Policy. Empirical Economics, 2012, vol. 43, no. 3. pp. 1239-1261. Gajewski P., Kutan A. Determinants and Economic Effects of New Firm Creation: Evidence from Polish Regions. Eastern European Economics, 2018, vol. 56, no. 3, pp. 201-222. DOI: 10.1080/ 00128775.2018.1442226 Hamilton R. Unemployment and Business Formation Rates: Reconciling Time Series and Cross Section Evidence. Environment and Planning, 1989, vol. 21, no. 2, pp. 249-255. DOI: 10.1068/ a2102
Perotin V. Entry, Exit, and the Business Cycle: Are Cooperatives Different? Journal of Comparative Economics, 2006, vol. 34, no. 2, pp. 295-316.
Reynolds P., Miller B., Maki W. Explaining Regional Variation in Business Births and Deaths: U.S. 1976-88. Small Business Economics, no. 7, 1995, pp. 389-407. DOI: 10.1007/BF01302739 Santarelli E., Carree M., Verheul I. Unemployment and Firm Entry and Exit: An Update On a Controversial Relationship. Regional Studies, 2009, vol. 43, no. 8, pp. 1061-1073. DOI: 10.1080/ 00343400801968361 Storey D. The Birth of New Firms - Does Unemployment Matter? A Review of the Evidence. Small Business Economics, 1991, no. 3, pp. 167-178. DOI: 10.1007/BF00400022 Sutaria V., Hicks D. New Firm Formation: Dynamics and Determinants. The Annals of Regional Science, 2004, vol. 38, pp. 241-262. DOI: 10.1007/ s00168-004-0194-9 Tervo H., Niittykangas H. The Impact of Unemployment on New Firm Formation in Finland. International Small Business Journal, 1994, vol. 13, pp. 38-53. Whittington R. Regional Bias in New Firm Formation in the UK. Regional Studies, 1984, vol. 18, pp. 253-256.
Information About the Author
Alexey V. Zazdravnykh, Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor, Faculty of Economics, Lomonosov Moscow State University, Leninskie Gory, 1, 119991 Moscow, Russian Federation, [email protected], https://orcid.org/0000-0001-7828-8946
Информация об авторе
Алексей Витальевич Заздравных, кандидат экономических наук, доцент экономического факультета, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Ленинские горы, 1, 119991 г. Москва, Российская Федерация, [email protected], https://orcid.org/0000-0001-7828-8946
