|
| | | | Проблемы современной экономики, N 2 (74), 2020 | | | | ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА | | | Маликов Р. И.
заведующий кафедрой проектного менеджмента и экономики предпринимательства
Института экономики и сервиса Уфимского государственного нефтяного технического университета,
доктор экономических наук, профессор
Гришин К. Е.
профессор кафедры макроэкономического регулирования и государственного управления,
и.о. директора Института экономики, финансов и бизнеса Башкирского государственного университета (г.Уфа),
доктор экономических наук
Тимирьянова В. М.
зам. заведующего научно-исследовательской лабораторией исследования социально-экономических проблем регионов
Института экономики, финансов и бизнеса Башкирского государственного университета (г. Уфа),
кандидат экономических наук
| |
| | | | | В статье вопросы развития предпринимательства на региональном уровне рассматриваются с позиций экосистемного подхода, позволяющего фокусироваться на конкретном пространственно-временном контексте развития предпринимательства. Показано, что в рамках экосистемного подхода учитывается характер взаимодействий экономических агентов и их взаимоотношений со средой функционирования | | Ключевые слова: предпринимательство, регионы, региональные предпринимательские экосистемы, пространственная связанность, субрегиональные предпринимательские экосистемы | | УДК 338.242:332.14; ББК 65.05 Стр: 139 - 144 |
Проблемы развития предпринимательства в пространственно-временном (региональном) контексте уже на протяжении многих лет являются предметом исследования многих зарубежных и отечественных авторов. В настоящее время для исследования развития предпринимательства активно используется экосистемный подход [19], а литература об экосистемах приобретает все большую популярность в бизнесе, управлении и политике [8]. В современной научной литературе представлено довольно большое количество трактовок понятия «предпринимательская экосистема» [15, 18, 14, 4, 26]. В рамках данной статьи мы придерживаемся позиции, согласно которой предпринимательские экосистемы представляют собой взаимосвязанные совокупности институциональных, организационных, а также других системных факторов, которые взаимодействуют и влияют на выявление и коммерциализацию предпринимательских возможностей [9]. Применяя данный исследовательский метод, важно отметить, что экосистемный подход подчеркивает взаимозависимости в контексте предпринимательства и обеспечивает анализ деятельности экономик как бы снизу вверх без привязки к конкретным предпринимателям. При этом нужно понимать, что, хотя причинно-следственные связи внутри экосистемы и их влияние на развитие предпринимательства еще недостаточно изучены, экосистемный подход к предпринимательству предлагает новую исследовательскую парадигму для лучшего понимания того, как может наращиваться эффективность экономики.
В настоящее время вопрос, на каком уровне предпринимательства (микро-, мезо-, макро-) экосистемный подход может быть наилучшим образом применим, пока остается без ответа. Во многом это будет зависеть от пространственного масштаба, в котором происходит взаимодействие элементов, с одной стороны, и от того, насколько они ограничены, с другой. Вместе с тем, по мнению экспертов, для большинства элементов экосистемы представляется возможным разграничить их на региональном (субнациональном) уровне (например, региональные рынки труда), тогда как отдельные условия могут быть разработаны как на региональном, так и на национальном уровне (например, национальные законы и правила). Учитывая концептуализацию предпринимательства как системы, региональный уровень (то есть субнациональный уровень) является наиболее подходящим совокупным уровнем, поскольку обеспечивает достаточный масштаб для охвата социально-экономического и институционального контекста систем предпринимательства [25]. Таким образом, мы придерживаемся мнения, что многие характеристики предпринимательского процесса по своей природе являются локальными и в качестве объекта исследования предпринимательства, с точки зрения влияния на него окружающей среды необходимо рассматривать региональные предпринимательские экосистемы.
В рамках данного исследования под региональной предпринимательской экосистемой нами понимается совокупность взаимосвязанных субъектов предпринимательства (как потенциальных, так и осуществляющих хозяйственную деятельность), среды их функционирования и взаимодействий между ними (системы обмена), которые влияют на выявление и коммерциализацию предпринимательских возможностей [24] в локальном пространстве (регионе). Вместе с тем, важнейшей исследовательской задачей остается определение адекватных масштабов региональной предпринимательской экосистемы. Локальная природа этого феномена очевидна [25], однако само наличие границ не отменяет их зыбкости и неопределенности. Существует ли пространственное измерение экосистемы для определения, кто находится в ней, а кто нет, является ли измерение реальным или виртуальным — это вопросы ответ на которые еще предстоит найти [25].
Основное затруднение связано с установлением прозрачных критериев принадлежности к экосистеме, которая носит открытый характер, привлекая как внутренние, так и внешние ресурсы [5]. Как известно, экосистема самоопределяется границами, где виды внутри живут вместе в условиях автаркии. Границы могут быть физическими или нет, но связаны с барьерами входа и выхода. Виды, агенты, поглощают необходимые ресурсы из экосистемы, а также производят критические ресурсы для других, которые распространяются внутри и за пределами экосистемы [8]. Если основываться на подходе, что границы региональной предпринимательской экосистемы определяются административно-территориальным делением страны [2], то есть при исследовании развития предпринимательства с позиций экосистемного подхода, как правило, рассматриваются внутренние региональные факторы, то мы исключаем из анализа влияние факторов региональной предпринимательской экосистемы в соседних административно-территориальных образованиях (субъектах РФ).
Вместе с тем, хозяйственные, социальные и иные связи субъектов бизнеса (особенно в приграничных территориях) зачастую выходят за существующие границы административно-территориального деления, формируя конфигурацию предпринимательской экосистемы, которая не совпадает с административными границами. Это важно понимать, учитывая, что подход к предпринимательским экосистемам подчеркивает, что предпринимательство, как процесс, происходит в сообществе взаимозависимых участников [12]. В контексте вышеизложенного, научный интерес представляет исследование взаимного влияния региональных предпринимательских экосистем. В этой связи нами выдвигается гипотеза о наличии связи (некоторой однообразности) между соседними региональными предпринимательскими экосистемами, позволяющей обосновать наличие в национальной предпринимательской системе субрегиональных предпринимательских экосистем, то есть предпринимательских экосистем, пространственно включающих в себя территории нескольких административно-территориальных образований (субъектов РФ). Действенный инструмент понимания глокальной природы связей в рамках экосистемного подхода к исследованию предпринимательства предлагает пространственный анализ. Пространственный анализ позволяет как раз протестировать гипотезу о наличии связи между соседними региональными предпринимательскими экосистемами. Данная методика активно применяется в региональных исследованиях, как в России, так и за рубежом [23, 21, 3]. В том числе в последние годы активно исследуется пространственная связь в демографии предприятий. Так, зарубежными учеными рассматривалась пространственная автокорреляция рождаемости высокотехнологичных предприятий в США [22], старт-ап активности в Корее [16] и Германии [10], закрытия предприятий во Франции [7].
Оценка пространственного эффекта в территориальном развитии региональных предпринимательских экосистем опирается на теорию пространственной эконометрии [20, 13, 6]. Основным показателем, с помощью которого оцениваются пространственные связи, является индекс Морана. Он оценивает пространственную зависимость (автокорреляцию) в пространственных данных, показывает степень линейной взаимосвязи между вектором значений исследуемого показателя на рассматриваемой территории и вектором пространственно взвешенных значений исследуемого показателя в соседних территориальных единицах:
 (1)
где N — число рассматриваемых регионов (субъектов РФ), ед.;
xi — значение показателя в i-м регионе, процент;
x — среднее значение показателя, процент;
wij — элементы матрицы весов расстояний между i-м и j-м регионами.
Согласно методологии пространственного анализа, значение индекса Морана сравнивается с ожидаемым значением E(Im)= -1/(n–1). Для рассматриваемых 82 субъектов РФ E(Im) составляет 0,01. При Im > E(Im) имеется положительная пространственная автокорреляция, т.е. в целом значения наблюдений в соседних территориях являются подобными. При Im < E(Im) — отрицательная автокорреляция, т.е. в целом значения наблюдений в соседних территориях отличаются. При Im = E(Im) значения наблюдений в соседних территориях расположены случайным образом. То есть развитие территорий происходит не просто разнонаправленно, а не связанно, а, следовательно, непредсказуемо изменение территорий в условиях происходящих изменений у их соседей.
Для определения пространственных связей задается матрица пространственных весов, формализующая допущение, что рассматриваемая территория имеет связь с соседними территориями.
В расчетах применялась матрица смежности регионов:
При этом, несмотря на отсутствие сухопутной границы в расчетах Сахалинская область рассматривалась как соседняя по отношению к Приморскому и Хабаровскому краям.
Далее нами был определен Локальный индекс Морана (LISA — Local Index Spatial Autocorrelation), позволяющий идентифицировать локальные кластеры и локальные пространственные выбросы:
 (2)
При LImi < 0 имеется отрицательная автокорреляция для региона i, т.е. данная территория по данному значению существенно отличается от соседних территорий. При LImi > 0 — автокорреляция положительная, т.е. данная территория по данному значению подобна соседним территориям.
На основе значений Локального индекса Морана и их значимости среди регионов были выделены ядра предпринимательских экосистем:
1. Hight-hight — регион имеет относительно высокие собственные значения анализируемого показателя и окружена субъектами РФ, характеризующимися также относительно высокими значениями анализируемого показателя. Автокорреляция положительная.
2. Low-Low — субъект РФ имеет относительно низкие собственные значения анализируемого показателя и окружен территориями, характеризующимися также с относительно низкими значениями анализируемого показателя. Автокорреляция положительная.
3. Hight-Low — субъект РФ имеет относительно высокие собственные значения анализируемого показателя и окружен территориями с относительно низкими значениями анализируемого показателя. Автокорреляция отрицательная.
4. Low-Hight — регион имеет относительно низкие собственные значения анализируемого показателя и окружен территориями, характеризующимися относительно высокими значениями анализируемого показателя. Автокорреляция отрицательная.
Таким образом, этот метод позволяет исследовать и находить территории с особенно высоким уровнем пространственной зависимости между регионами, что в нашем случае позволит в той или иной мере идентифицировать возможное наличие субрегиональных предпринимательских экосистем.
Для пилотного тестирования гипотезы были выбраны и проанализированы только 3 показателя, в определенной мере отражающих качество региональной предпринимательской экосистемы:
– количество коммерческих организаций (предпринимательских структур), запись о которых внесена в Единый государственный реестр юридических лиц (кроме юридических лиц, прекративших свою деятельность) в расчете на 1000 чел. (графа 1 раздела 1 формы ЮР-1 / численность населения на 1 января*1000);
– количество юридических лиц, прекративших деятельность в отчетном периоде в связи с ликвидацией по отношению к общему количеству коммерческих организаций, сведения о которых содержатся в ЕГРЮЛ (графа 9 раздела 2 / графа 1 раздела 1 формы ЮР-1);
– количество коммерческих организаций (предпринимательских структур), сведения о которых внесены в Единый государственный реестр юридических лиц, с присвоением ОГРН в отчетном периоде, в том числе путем создания и реорганизации по отношению к общему количеству коммерческих организаций, сведения о которых содержатся в ЕГРЮЛ (графы 3 и 4 раздела 2 / графа 1 раздела 1 формы ЮР-1).
Для расчета показателей использовались данные, представленные на сайте Федеральной налоговой службы (https://www.nalog.ru/). Используемая для расчетов относительных показателей, численность населения — по данным Федеральной службы государственной статистики (https://www.gks.ru/).
Анализ проводился в разрезе 82 субъектов РФ. Из расчета были исключены г.Севастополь и Республика Крым в связи с отсутствием данных до 2015 г. Калининградская область не включена в расчеты в связи со значительной удаленностью и отсутствием смежной границы с другими субъектами РФ. В ходе анализа выделялись восточная (Уральский, Сибирский и Дальневосточный федеральные округа) и западная (Центральный, Северо-Западный, Приволжский, Южный и Северо-Кавказский федеральные округа) части Российской Федерации.
Проведенные расчеты показали, что по показателю количества коммерческих организаций (предпринимательских структур), запись о которых внесена в Единый государственный реестр юридических лиц (кроме юридических лиц, прекративших свою деятельность) в расчете на 1000 чел. между региональными предпринимательскими экосистемами наблюдается невысокая пространственная автокорреляция. Однако она положительная и имеет достаточно устойчивый тренд на рост (табл.1).
Таблица 1
Значение глобального индекса Морана для региональных предпринимательских экосистем по показателю «количество коммерческих организаций (предпринимательских структур), запись о которых внесена в Единый государственный реестр юридических лиц» (кроме юридических лиц, прекративших свою деятельность) в расчете на 1000 чел.| Год | В целом по Российской
Федерации | в том числе |
|---|
западная
часть РФ | восточная
часть РФ |
|---|
| 2003 | -0,04 | -0,1 | 0,02 | | 2004 | 0,002 | -0,005 | 0,02 | | 2005 | 0,02 | 0,02 | 0,01 | | 2006 | 0,03 | 0,03 | 0,01 | | 2007 | 0,04 | 0,06 | -0,04 | | 2008 | 0,06 | 0,08 | -0,03 | | 2009 | 0,06 | 0,08 | -0,02 | | 2010 | 0,06 | 0,09 | -0,03 | | 2011 | 0,08 | 0,11 | -0,02 | | 2012 | 0,09 | 0,11 | 0,02 | | 2013 | 0,1 | 0,11 | 0,05 | | 2014 | 0,11 | 0,11 | 0,09 | | 2015 | 0,1 | 0,11 | 0,09 | | 2016 | 0,1 | 0,11 | 0,1 | | 2017 | 0,11 | 0,11 | 0,12 | | 2018 | 0,11 | 0,12 | 0,09 | | 2019 | 0,11 | 0,12 | 0,08 | | 2020 | 0,14 | 0,16 | 0,09 |
В период до 2006 г. значение глобального индекса Морана было близким к ожидаемому (E(Im) = 0,01). Таким образом, в этот период по данному показателю в региональных предпринимательских экосистемах соседних регионов РФ не наблюдалось значимой автокорреляции. Здесь важно акцентировать внимание на том, что для территорий, расположенных в восточной части РФ, такая ситуация была свойственна вплоть до 2013 г. Различия по данному показателю между региональными предпринимательскими экосистемами, расположенными в восточных и западных частях страны, наблюдаются в течение всего рассматриваемого периода (табл.1). Необходимо отметить, что существование различий в восточной и западной частях подтверждалось методами пространственной эконометрики и по другим показателям. Так, О.В. Демидова выявила различия в экономическом развитии и взаимном влиянии восточных и западных российских регионов: в западных регионах по реальной заработной плате отмечаются средние положительные пространственные эффекты, а в восточных регионах — средние отрицательные пространственные эффекты [1, 11].
По данным на 1 января 2020 г. в целом по РФ значение глобального индекса Морана невысокое, но положительное. Это указывает на то, что рядом с предпринимательскими экосистемами регионов РФ, в которых наблюдается высокое значение показателя, часто располагаются предпринимательские экосистемы регионов РФ также с достаточно высокими значениями показателя, и, наоборот, рядом с предпринимательскими экосистемами регионов, имеющих низкие значения показателя, располагаются предпринимательские экосистемы с низкими значениями этого показателя. То есть, могут быть выделены группы (кластеры) предпринимательских экосистем регионов РФ, характеризующиеся общностью сложившейся ситуацией по количеству предприятий на душу населения. Данное предположение подтверждают рассчитанные локальные индексы, позволившие выделить эти территории. Так, предпринимательские экосистемы г. Москвы и Московской области представляются основным центром, характеризующимся высокими значениями показателя, в окружении предпринимательских экосистем регионов с также относительно высокими значениями показателя. Следовательно, можно говорить о том, что предпринимательская экосистема г. Москвы оказывает положительное влияние на расположенные в соседних регионах предпринимательские экосистемы, что в определенной мере может восприниматься как признак, свидетельствующий о некоторой однообразности предпринимательской среды в нескольких регионах и возможном формировании вокруг Москвы субрегиональной предпринимательской экосистемы. В Северокавказском и Южном регионах также наблюдаются признаки формирования субрегиональной предпринимательской экосистемы, которая характеризуется связанностью региональных предпринимательских экосистем, проявляющейся в низком значении показателя. Она активно проявляется с 2006 г.
По показателю отношения количества юридических лиц, прекративших деятельность в отчетном периоде в связи с ликвидацией, к общему количеству коммерческих организаций, характеризующему долю ликвидирующихся предприятий, наблюдается достаточно высокое значение глобального индекса Морана в целом по РФ. При этом в восточной части РФ значения показателя выше, чем в западной (табл.2). Отмечается тенденция роста значения глобального индекса Морана, положительное значение которого указывает на то, что при высоком значении доли ликвидирующихся предприятий в предпринимательской экосистеме региона, одновременно наблюдаются высокие значения доли ликвидирующихся предприятий в предпринимательских экосистемах соседних регионов.
Таблица 2
Значение глобального индекса Морана для региональных предпринимательских экосистем | Год | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
|---|
| Количество юридических лиц, прекративших деятельность в отчетном периоде в связи с ликвидацией по отношению к общему количеству коммерческих организаций, сведения о которых содержатся в ЕГРЮЛ | В целом по Российской Федерации,
в том числе | 0,13 | 0,18 | 0,22 | 0,17 | 0,24 | 0,23 | 0,25 | 0,26 | | западная часть РФ | 0,08 | 0,01 | 0,04 | -0,03 | 0,04 | 0,08 | 0,14 | 0,18 | | восточная часть РФ | 0,27 | 0,35 | 0,24 | 0,23 | 0,3 | 0,26 | 0,35 | 0,27 | | Количество коммерческих организаций, сведения о которых внесены в Единый государственный реестр юридических лиц, с присвоением ОГРН в отчетном периоде, в том числе путем создания и реорганизации по отношению к общему количеству коммерческих организаций, сведения о которых содержатся в ЕГРЮЛ | В целом по Российской Федерации,
в том числе | 0,23 | 0,25 | 0,19 | 0,26 | 0,14 | 0,11 | 0,06 | 0,13 | | западная часть РФ | 0,27 | 0,34 | 0,19 | 0,27 | 0,13 | 0,17 | 0,07 | 0,13 | | восточная часть РФ | 0,06 | 0,09 | 0,13 | 0,16 | 0,09 | -0,08 | 0,01 | 0,14 |
Рассчитанные локальные индексы Морана позволили выделить связанные низкими и высокими значениями показателя региональные предпринимательские экосистемы (рис.). Так, например, предпринимательские экосистемы г. Москвы и Московской области представляются основным центром, характеризующимся низкими значениями доли ликвидирующихся предприятий, в окружении предпринимательских экосистем регионов, также с низкими значениями показателя. Следовательно, можно говорить о том, что по данному показателю предпринимательская экосистема Москвы оказывает положительное влияние на расположенные рядом региональные предпринимательские экосистемы, что опять косвенно может свидетельствовать о высокой степени общности (однородности) предпринимательской среды регионов и формировании вокруг Москвы субрегиональной предпринимательской экосистемы. Аналогичная ситуация наблюдается в предпринимательских экосистемах регионов Северного Кавказа.
В юго-восточной части России формируется своеобразная субрегиональная предпринимательская экосистема, характеризующаяся пространственно-связанным высоким уровнем ликвидирующихся предприятий, что в целом для данной части РФ может рассматриваться как негативное явление. Характерным является то, что связанность по данному показателю проявляется на протяжении всего рассматриваемого периода (с 2012 г.)
По показателю количества коммерческих организаций (предпринимательских структур), сведения о которых внесены в Единый государственный реестр юридических лиц, с присвоением ОГРН в отчетном периоде, в том числе путем создания и реорганизации по отношению к общему количеству коммерческих организаций, сведения о которых содержатся в ЕГРЮЛ, характеризующему долю открывшихся предприятий в региональной предпринимательской экосистеме, наблюдается снижение значения глобального индекса Морана в целом по РФ (табл. 2). При этом в восточной части РФ значения показателя ниже, чем в западной. Более того, его значение в 2018 г., равное 0,01, соответствующее ожидаемому уровню, указывает на отсутствие пространственной связи по доле создаваемых организаций между предпринимательскими экосистемами регионов восточной части РФ. Таким образом, процессы создания предприятий имеют меньшее значение пространственной автокорреляции, нежели их ликвидации.
Рассчитанные локальные индексы Морана позволили выделить некоторые связанные низкими и высокими значениями показателя региональные предпринимательские экосистемы, что тоже пока только косвенно указывает на наличие в отдельных зонах национальной предпринимательской системы признаков формирования субрегиональных предпринимательских экосистем. Так, в Северокавказском и Южном регионах наблюдается формирование субрегиональной предпринимательской экосистемы, характеризующейся связанностью региональных предпринимательских экосистем на основе низкого значения показателя доли создаваемых предприятий.
А особенностью региональной предпринимательской экосистемы Оренбургской области является, то, что она характеризуется низким значением доли создаваемых предприятий, но при этом окружена региональными предпринимательскими экосистемами с высокими значениями рождаемости предприятий (предпринимательских структур). В то же время предпринимательская экосистема Нижегородской области, характеризующаяся относительно высоким значением доли создаваемых предприятий, окружена региональными предпринимательскими экосистемами, отличающимися низкими значениями данного показателя. В этом случае сложно говорить о некотором однообразии предпринимательской среды в нескольких регионах и формировании субрегиональной предпринимательской экосистемы. Вместе с тем, научный интерес к таким связям вызывается наличием обратного эффекта. Таким образом, необходимы проведение дополнительных исследований, позволяющих выяснить — не является ли рост числа предприятий в одной территории следствием низкой активности в соседних.
В целом, как показал проведенный анализ, в некоторых субрегионах страны наблюдается определенное взаимное влияние региональных предпринимательских систем, расположенных в соседних административно-территориальных образованиях (субъектах РФ), что, пока лишь косвенно, подтверждает возможность формирования субрегиональных предпринимательских экосистем. Конечно, для повышения обоснованности представленных выводов и более веского подтверждения выдвинутой гипотезы требуется проведение более глубокого анализа с использованием гораздо большего числа индикаторов. Вместе с тем, наверное, уже по результату проведенного исследования, можно предположить, что региональная предпринимательская экосистема, особенно ее приграничные элементы, испытывают комплексное воздействие факторов соседних региональных предпринимательских экосистем, что дает основания считать возможным формирование субрегиональных предпринимательских экосистем.
Следовательно, в набирающей популярность концепции региональных предпринимательских экосистем в число элементов (факторов, областей, доменов), традиционно включаемых в структуру экосистемы (например: политика, финансы, культура, система поддержки, человеческий капитал и рынки [17]), которые оказывают влияние на развитие предпринимательства в регионе, представляется целесообразным включать также элемент или домен «другие (соседние) региональные предпринимательские экосистемы», что даст возможность рассматривать развитие предпринимательства с позиций формирования региональных предпринимательских экосистем вне зависимости от административно-территориальных границ. В условиях развития технологий и роста глобальной взаимосвязанности региональные предпринимательские экосистемы будут испытывать все возрастающее влияние внешних факторов на свое развитие и данное следствие обязательно необходимо учитывать при работе, направленной на повышение продуктивности предпринимательских экосистем регионов страны. | | |  | | Рис. Локальные индикаторы пространственной автокорреляции для субрегиональных предпринимательских экосистем по показателю количества юридических лиц, прекративших деятельность в отчетном периоде в связи с ликвидацией по отношению к общему количеству коммерческих организаций, сведения о которых содержатся в ЕГРЮЛ (p < 0,05) на 1 января 2020 г. |
| |
|
|
