Об использовании аутсорсинга в регионах Восточной Сибири и Дальневосточного федерального округа

Термином аутсорсинг, как правило, обозначают ситуацию, когда некоторые внутренние процессы, функции или сервисы конкретной компании передаются на исполнение внешней компании.

В англоязычной литературе такая трактовка вполне однозначна [21; 27]. При этом понимается, что на внешнее исполнение могут быть переданы и некоторые процессы производства [22].

В работах отечественных авторов встречаются определения, существенно отличающиеся от представленного выше. Например, выделяют аутсорсинг функций муниципального управления [4]. В рамках классификации с экономической точки зрения выделяют аутсорсинг капитала [6].

Здесь предприятие заказчик является лишь владельцем торговой марки, но не имеет никаких производственных процессов для выпуска продукции или предоставления услуг.

В данной работе под аутсорсингом будем понимать передачу компанией-заказчиком вспомогательных бизнес-процессов, отдельных непрофильных бизнес-процес-сов, функций и операций внешней компании.

Использование аутсорсинга приводит к изменению правил ведения бизнеса, системы управления в компании. В настоящее время исследователи проблем региональной экономики отмечают нарастание практики передачи экономическими субъектами решения ряда своих задач третьим лицам. Так, предприятия могут полностью переложить на другие фирмы ведение бухгалтерского учёта и отчётности, проведение рекламных кампаний, информационное обеспечение и др. [3; 7]. Принцип экономической эффективности «делать самостоятельно только то, что у других получается менее эффективно» [18], который сегодня обеспечивает развитие предпринимательства, является главным принципом аутсорсинга. Анализ экономической литературы [1; 2; 18] позволяет говорить о выделении как управленческой, так и экономической составляющих в аутсорсинге. Однако эти вопросы не являются темой данного исследования.

Несмотря на широкое внедрение аутсорсинга в хозяйственную деятельность предприятий, закономерности развития данного явления, его связи с экономическими показателями и с инвестиционной привлекательностью регионов изучены слабо.

Цель данной статьи – выявить закономерности развития аутсорсинга в регионах Дальневосточного федерального округа и регионах Восточной Сибири на основе эмпирических данных.

Актуальность исследования определяется стратегической задачей формирования комфортной предпринимательской среды в Дальневосточном и Сибирском федеральном округах с целью привлечения инвестиций и внедрения в производства инновационных технологий.

Авторы [23] полагают основной причиной возникновения аутсорсинга усложнение технологических процессов и, как следствие, резкую дифференциацию знаний и компетенций. Очевидно, что в такой ситуации топ-менеджмент не в состоянии не только проконтролировать, но и понять, насколько компетентны действия специалистов [1; 24; 25; 26; 28]. Передача отдельных процессов и функций на исполнение внешним компаниям позволяет сосредоточиться на основной деятельности предприятия. Отсюда возникает предположение, что развитие аутсорсинга означает улучшение условий предпринимательской деятельности в регионах.

Мы полагаем, что наши исследования позволят ответить на следующие вопросы:

• 1.    Существуют ли общие закономерности развития аутсорсинга в регионах Восточной Сибири и Дальневосточного федерального округа?

• 2.    Связано ли развитие аутсорсинга в регионе с объёмом ВРП?

• 3.    Связано ли количество предприятий, работающих на условии аутсорсинга, с уровнем (рейтингом) инвестиционной привлекательности региона?

• 4.    Возможно ли выделить виды экономической деятельности, в наибольшей степени связанные с рейтингом инвестиционной привлекательности региона?

Ответы на указанные вопросы позволяют установить связь развития аутсорсинга с условиями ведения бизнеса, выработать меры по развитию малого и среднего бизнеса в регионах.

В практической плоскости результаты наших исследований дают возможность предпринимателям определить:

• •    возможность передачи на аутсорсинг непрофильных функций и вспомогательных бизнес-процессов;

• •    востребованные виды услуг и производств на рынке аутсорсинга B2B ( business-to-business ).

Выбор объектов исследования

Объектами нашего исследования являются регионы Дальневосточного федерального округа (далее – ДФО) и регионы Восточной Сибири (Иркутская область, Забайкальский край, Республика Бурятия). Традиционно эти субъекты федера- ции имеют тесные экономические и социально-культурные связи. Особенностью регионов являются удалённость от федерального центра, крайне неравномерное социально-экономическое развитие, малая численность населения.

Макроэкономические показатели уровня развития противоречивы. Из двенадцати рассматриваемых регионов четыре входят в первую десятку по уровню ВРП на душу населения в Российской Федерации [11; 19]. Однако в рейтингах инвестиционной привлекательности практически все исследуемые регионы отнесены к группе с пониженным потенциалом [12].

На сегодняшний день в ДФО реализуются масштабные инвестиционные проекты, успех которых во многом зависит от уровня развития предпринимательства в регионе.

Таким образом, изучение развития аутсорсинга является весьма актуальным и представляет особенный интерес для органов государственной власти и бизнес-со-общества, т.к. позволяет судить о развитии предпринимательства в целом.

Источники данных

Исследование построено на открытых общедоступных данных. Источниками данных являются «Единый реестр субъектов малого и среднего предпринимательства», размещённый на сайте МНС РФ [5], сайт Государственного комитета статистики, сайты аналитических компаний.

Для анализа закономерностей на основе эмпирических данных в работе использовались:

• 1.    Результаты запросов к базе данных «Единый реестр субъектов малого и среднего предпринимательства» [2]. Результат каждого запроса представляет собой таблицу со списком предприятий выбранного региона и вида экономической деятельности. Для каждого региона выполнено

• 2.    Данные об основных характеристиках регионов России, включая численность населения, ВРП, среднюю начисленную заработную плату и прочее [11].

• 3.    Рейтинг регионов России по основным характеристикам: численность населения, среднедушевые денежные доходы на душу населения, ВРП на душу населения и прочее [11].

• 4.    Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов России [12].

• 5.    Статистический отчёт «Численность населения Российской Федерации по муниципальным образованиям на 1 января 2016 года» (источник: Федеральная служба государственной статистики – «Росстат» [19]).

17 запросов (в соответствии с числом выделенных видов деятельности). Данные структурированы нами в соответствии с реляционной моделью данных ¹ .

Рейтинг (макроэкономические и инвестиционные) регионов ДФО и Восточной Сибири представлен в сводной таблице 1.

Методы исследования

Наши исследования построены на информационных методах структурирования данных и методах прикладной статистики.

Исследование закономерностей развития аутсорсинга, взаимосвязей с уровнем экономического развития регионов осуществляется методами прикладной статистики. Анализ статистических взаимосвязей показателей построен на корреляционном анализе – рассчитывались коэффициенты корреляции Пирсона, частные коэффициенты корреляции [8].

Для оценивания влияния развития аутсорсинга на уровень инвестиционной привлекательности региона мы использовали логистические регрессии [8].

Таблица 1. Рейтинги регионов ДФО и Восточной Сибири

Регион	Место в РФ			Рейтинг инвестиционной привлекательности
	Площадь	Численность населения	ВРП на душу населения (2013)
Республика Бурятия	14	54	65	3C1
Забайкальский край	10	48	60	3C1
Иркутская область	4	20	24	2B
Республика Саха (Якутия)	1	57	8	3B1
Камчатский край	8	78	13	3C2
Приморский край	22	25	29	3B1
Хабаровский край	3	36	21	3B1
Амурская область	13	61	44	3B2
Магаданская область	9	83	9	3C2
Сахалинская область	37	73	4	3B1
Еврейская АО	60	82	52	3C2
Чукотский АО	6	84	6	3C2

Источник: статистические отчёты Федеральной службы государственной статистики.

Данные. Выбор и предварительная обработка

В соответствии с традиционными представлениями, мы полагаем, что на аутсорсинг могут быть переданы функции и операции, относящиеся к выполнению вспомогательных рабочих и административных процессов, задачи хозяйственной деятельности. Таким образом, были выделены виды деятельности, потенциально передаваемые внешнему исполнителю (здесь и далее мы используем классификацию из «Реестра малых и средних предприятий» [5]):

• 1.    Деятельность вспомогательная в области производства сельскохозяйственных культур и послеуборочной обработки сельхозпродукции (шифр 01.6).

• 2.    Деятельность по складированию и хранению (шифр 52.1).

• 3.    Деятельность по управлению компьютерным оборудованием (шифр 62.03).

• 4.    Деятельность по обработке данных, предоставлению услуг по размещению информации и связанная с этим деятельность (шифр 63.11).

• 5.    Деятельность холдинговых компаний (шифр 64.2).

• 6.    Управление финансовыми рынками (шифр 66.11).

• 7.    Деятельность по предоставлению консультационных услуг по вопросам финансового посредничества (шифр 66.19.4).

• 8.    Деятельность по приёму платежей физических лиц платёжными агентами (шифр 66.19.6). По выбору данного вида деятельности необходим особый комментарий. Компании данного типа играют роль «фронт-офиса» при реализации товаров и услуг.

• 9.    Деятельность в области права (шифр 69.1).

• 10.    Деятельность по оказанию услуг в области бухгалтерского учёта (шифр 69.20.1).

• 11.    Деятельность головных офисов (шифр 70.1). В данном случае имеется факт передачи функций административного управления внешнему исполнителю;

• 12.    Технические испытания, исследования, анализ и сертификация (шифр 71.2).

• 13.    Деятельность рекламная (шифр 73.1).

• 14.    Исследование конъюнктуры рынка (шифр 73.20.1, маркетинговые исследования).

• 15.    Деятельность по трудоустройству и подбору персонала (шифр 78).

• 16.    Деятельность частных охранных служб (шифр 80.1, хозяйственная деятельность).

• 17.    Деятельность по чистке и уборке (шифр 81.1, хозяйственная).

Выделенные виды деятельности наиболее очевидны, т.к. не связаны с основной деятельностью производственных предприятий или предприятий, предоставляющих услуги конечному потребителю.

Мы предположили, что на региональном уровне перечисленные виды деятельности выполняются средними или малыми предприятиями. Изучая вопрос, выяснили, что крупные игроки на рынке аутсорсинга (например, ИТ-компании, рекламные агентства, холдинги, аудиторские компании, аутсорсеры функций учёта и т.д.) не являются резидентами восточно-сибирских регионов или ДФО [13; 14; 15; 16; 17].

Исходные данные (результаты запросов к базе данных «Единого реестра субъектов малого и среднего предпринимательства» [5]) не пригодны для проведения анализа и были предварительно обработаны. Методы обработки – сортировка, структурирование, консолидация. В результате обработки мы сформировали многомерный массив данных. Структура данных представлена на схеме (рис. 1).

Таким образом, для анализа закономерностей аутсорсинга в регионах Восточной Сибири и Дальневосточного федерального округа использованы следующие показатели:

• •    валовой региональный продукт (ВРП) , в том числе ВРП на тысячу человек населения, ВРП на тысячу человек экономически активного населения;

• •    число предприятий, работающих на условии аутсорсинга (всего), в том числе, число предприятий, работающих на условии аутсорсинга в расчёте на тысячу человек населения и на тысячу человек экономически активного населения;

• •    общее число предприятий-аутсорсеров по видам экономической деятельности;

• •    рейтинги регионов по инвестиционной привлекательности [12].

Рис. 1. Структура многомерного массива данных

		масштаб предприятия	вид деятельности 1				вид деятельности п	аутсорсеров Всего	численность населения	Инвестиционный рейтинг
s G5 Он О И ш tn	Регион (без учета адм. центра)	микро	количестао предприятий	……
		малые	количестао предприятий
		средние					количестао предприятий
	Административный центр	микро			предприятий		количестао предприятий
		малые
		средние
	……….	……….	количестао предприятий				количестао предприятий
	……….	……….
	……….	……….
	Регион (без учета адм. центра)	микро малые средние
	Администр ативный центр	микро мал ые	…………..

Источник: разработано авторами статьи.

Очевидным недостатком многомерного набора данных является отсутствие показателей объёмов выпуска и производительности труда на предприятиях, работающих на условии аутсорсинга. Однако такие данные недоступны. Региональная статистика располагает лишь агрегированными показателями по малым и средним предприятиям по укрупнённым группам экономической деятельности [9; 10].

Результаты

Полученные массивы данных использованы для анализа различными статистическими методами. Очевидным достоинством указанных методов выступает возможность выявлять закономерности в развитии аутсорсинга и взаимосвязи с уровнем экономического развития территории даже в отсутствие детализированной информации. Достаточно интересен структурный состав предприятий в регионах по масштабу (количеству работников) и юридической форме организации. Для всех субъектов федерации характерен один и тот же структурный состав предприятий, работающих на условиях аутсорсинга. По масштабу – в подавляющем большинстве случаев это микропредприятия. По правовой форме – юридические лица. Структурный состав предприятий-аутсорсеров в регионах представлен в форме диаграмм на рисунках 2 и 3.

При группировке предприятий по видам деятельности закономерность в структурном составе предприятий иная. По масштабу аутсорсеры – в подавляющем большинстве случаев это также микропредприятия. Однако структурный состав по правовой форме не имеет закономерности. Для предприятий с видами деятельности «частные охранные службы» и «холдинговые компании» юридические лица составляют более 90%, что, возможно, объясняется требованиями к лицензированию и к информационной безопасности. Для остальных видов деятельности количество юридических лиц составляет от 20 до 80% от общей численности предприятий.

Для статистического анализа закономерностей использовали три вида выборок:

• •    данные по регионам в целом (рассматривалось 12 регионов, таким образом, объем выборки N = 12);

• •    данные по административным центрам регионов (далее – «столицы», объём выборки N = 12);

• •    выборка, включающая в себя данные о численности предприятий-аутсорсеров региона без учёта столичных городов и данные по столицам отдельно (объём выборки N = 24).

Последний вид выборок был сформирован для построения логистических моделей регрессии, т.к. малые выборки не позволяют получить статистически значимые оценки.

Значения элементов матрицы парных коэффициентов корреляции числа предприятий по видам экономической деятельности статистически значимы на уровне 0,05. Это однозначно указывает на общую закономерность развития аутсорсинга в регионе. Исключение составляет Чукотский автономный округ. Однако это вполне объяснимо, если учитывать особенные климатические условия субъекта федерации и крайне малую плотность населения.

Уровень корреляционной связи между ВРП регионов как с общим числом предприятий-аутсорсеров, так с числом таких предприятий на 1 тыс. человек активного населения достаточно высок (табл. 2) . Расчётные значения коэффициентов статистически значимы на уровне не более 0,05.

Рис. 2. Структурный состав предприятий-аутсорсеров по масштабу

					1                                                                   1				1		%0,04%
Иркутская область					97,38%					2,58
					1 1				1
Забайкальский край					97,22%			2,78			%0,00%
									1
Республика Бурятия					98,12%			1,88			%0,00%
					1 1				1
Чукотский АО					80,00%				20,00%		0,00%
					У 1				У
Еврейская АО					89,39%			10,61%
					1 1				1
Сахалинская область					91,92%			7,24%			0,84%
					1 1				1
Магаданская область					90,35%			9,27%			0,39%
									1
Амурская область					91,14%			8,64%			0,23%
					1 1				1
Хабаровский край					94,20%			5,49%			0,30%
					1 1				1
Приморский край					93,64%			6,30%			0,06%
					1 1				1
Камчатский край					96,04%			3,96			%
					1 1				1
Республика Якутия					95,37%					4,63%
0 Е	%     10%    20% □ Микропредприятие			1                                                                   1                                                                   1 30%    40%    50% □ Малое предприятие		1                                                                   1                                                                   1 60%    70%    80% ■ Среднее предприятие				90%    10	0%

Источник: рассчитано авторами на основе сформированного массива данных.

Рис. 3. Структурный состав предприятий - аутсорсеров по правовой форме

Иркутская область		36,80%				63,20%
		1
Забайкальский край		47,14%				52,86%
		1                                                                                                                                         1                                                                                                                                         1				1 1
Республика Бурятия		45,53%				54,47%
						1 1
Чукотский АО		40,00%				60,00%
		У 1				У 1
Еврейская АО		55,30%			1	44,70%
		1                                                                   1                                                                    1
Сахалинская область		43,91%				5	6,09%
		Г 1                           1
Магаданская область		54,44%			1	45,56%
		।                                                                                                                                         ।                                                                                                                                         ।				1 1
Амурская область		41,70%				58,30%
Хабаровский край		27,93%				72,11%
		।                                                                                                                                         ।                                                                                                                                         ।
Приморский край		30,26%				69,88%
		।                                                                                                                                         ।                                                                                                                                         ।
Камчатский край		51,49%			1	48,51%
		।                                                                                                                                         ।                                                                                                                                         ।
Республика Якутия		51,27%			1		48,73%
	1                                                                   1                                                                    1                                                                    1                                                                    1                                                                    1                                                                   1                                                                    1                                                                    1
0%    10%    20%    30%    40% □ Индивидуальный предприниматель				50%    60%    70%    80% □ Юридическое лицо				90%		100%

Источник: рассчитано авторами на основе сформированного массива данных.

Таблица 2. Матрица парных коэффициентов корреляции

Показатель	ВРП	Всего предприятий-аутсорсеров	Всего предприятий-аутсорсеров на тыс. чел. активного населения
ВРП	1,000
Всего предприятий-аутсорсеров	0,783	1,000
Всего предприятий-аутсорсеров на тыс. чел. активного населения	0,573	0,596	1,000
Источник: рассчитано авторами на основе сформированного массива данных.

Таблица 3. Матрица частных парных коэффициентов корреляции, исключённая переменная «численность населения региона»

Исключённая переменная – численность населения региона	ВРП	Всего предприятий-аутсорсеров	Всего предприятий-аутсорсеров на тыс. чел. активного населения
ВРП	1,000
Всего предприятий-аутсорсеров	0,326	1,000
Всего предприятий-аутсорсеров на тыс. чел. активного населения	0,438	0,697	1,000
Источник: рассчитано авторами на основе сформированного массива данных.

Однако выборки данных, которыми мы располагаем, не позволяют сделать однозначные выводы о характере причинноследственных связей между показателями. Более того, высокий уровень корреляционной связи (78%) между ВРП и общим число предприятий, работающих на условиях аутсорсинга, вызвал наши опасения. Подавляющее большинство предприятий в наших выборках являются микропредприятиями (см. диаграммы на рисунках 2 и 3) и не могут существенным образом влиять на уровень валового выпуска предприятий в регионах. Мы предположили, что высокий уровень корреляционной связи между показателями может быть следствием численности населения. Наша гипотеза подтвердилась. При расчёте коэффициентов частной корреляции с исключаемой переменной «численность населения» стало очевидно, что корреляционная связь с ВРП регионов статистически не значима (табл. 3). Следовательно, число аутсорсеров не связано статистически с уровнем ВРП в регионе.

Расчётные значения коэффициентов корреляции с показателем ВРП статистически не значимы.

Для проверки гипотезы о существовании закономерности, связывающей численность предприятий-аутсорсеров с рейтингом инвестиционной привлекательности региона, использовали модель регрессии специального вида – logit- модель.

Особенность данной модели состоит в том, что зависимая переменная является бинарной (принимает либо значение 1, либо значение 0). В нашем случае в бинарном виде представлены рейтинги инвестиционной привлекательности регионов Восточной Сибири и Дальнего Востока. С учетом того, что в целом уровни регионов в рейтинге инвестиционной привлекательности достаточно низкие, в бинарном варианте значения рейтинга ниже 3B1 приняты за ноль, соответственно равные или выше данного уровня приняты за единицу (см. табл. 1).

Из парного логистического регрессионного анализа были получены следующие результаты.

Показатель «Общая численность предприятий-аутсорсеров» статистически значимо связана с рейтингом региона по инвестиционной привлекательности. Предсказание рейтинга не идеально, ошибки в 3 случаях из 24 (более 12%). Значение псевдокоэффициента детерминации составляет R ² = 0,63.

Показатель «Число предприятий с основным видом деятельности «исследование рынка» в качестве фактора даёт несколько худший результат предсказания рейтинга. Ошибки в 4 случаях из 24 (17%). Однако значение псевдокоэффициента детерминации несколько выше – R ² = 0,69.

К другим показателям, классифицирующим уровень инвестиционной привлекательности региона, относятся предприятия с видами деятельности: 52.1 (Деятельность по складированию и хранению), 78 (Деятельность по трудоустройству и подбору персонала).

Следует отметить, что практически все показатели численности предприятий-аут- сорсеров оказались статистически значимыми при построении logit-регрессий с одной переменной. Однако эти парные модели дают существенно худший результат предсказаний, хотя факторы статистически значимы.

Исключения составляют показатели численности предприятий с видами деятельности: 66.19.6 (Деятельность по приёму платежей физических лиц платёжными агентами), 66.11 (Управление финансовыми рынками). Численность предприятий с данными видами деятельности не связана статистически с уровнем инвестиционной привлекательности региона. Детально результаты по всем моделям представлены в таблице 4.

Все перечисленные в таблице факторы статистически значимы при «предсказании» места региона в рейтинге инвестиционной привлекательности. А это означает, что компании в более развитых регионах совершенствуют систему управления, в том числе передавая на внешнее исполнение вспомогательные и административные процессы и функции.

Таблица 4. Результаты оценки логистических моделей

Фактор	Доля ошибок	R 2	Значимость фактора – p-value
Число предприятий-аутсорсеров, всего	12% (3 из 24)	63%	0,012
Число предприятий 73.20.1 «исслед. рынка»	17% (4 из 24)	69%	0,022
Число предприятий 73.1 «реклама»	30%	50%	0,025
Число предприятий 52.1 «склад»	13%	66%	0,098
Число предприятий 70.1 «головной офис»	21%	51%	0,052
Число предприятий 81.2 «клининг»	25%	33%	0,051
Число предприятий 63.11 «обработка данных»	30% (7 из 24)	32%	0,018
Число предприятий 66.19.4 «финансовые консультации»	30% (7 из 24)	40%	0,021
Число предприятий 69.10 «юридические услуги»	25%	54%	0,019
Число предприятий 78 «подбор персонала»	13%	66%	0,012
Число предприятий 71.20 «технические испытания и сертификация»	21%	60%	0,014
Число предприятий 80.1 ЧОП	17% (4 из 24)	57%	0,008
Источник: рассчитано авторами на основе сформированного массива данных.

Выводы

Таким образом, результаты моделирования позволяют сформулировать ответы на вопросы, поставленные во введении.

Анализ статистических данных указывает на общие закономерности развития аутсорсингах в регионах ДФО и Восточной Сибири. Этот вывод подтверждается результатами корреляционного анализа и анализом структурного состава предприятий.

Несмотря на существенное количество предприятий, работающих на условии аутсорсинга, их численность не связана с уровнем ВРП, а является лишь следствием численности населения в целом и численности экономически активного населения в частности. Отсюда очевидно, что внедрение аутсорсинга в экономическую практику в регионах ДФО и Восточной Сибири не оказывает существенного влияния на макроэкономические показатели. Отсутствие среди региональных аутсорсинговых компаний крупных игроков не позволяет им составить конкуренцию филиалам московских компаний.

В то же время результаты наших исследований позволяют утверждать, что использование аутсорсинга является индикатором инвестиционной привлекательности регионов. Присутствие в регионе специализированных аналитических компаний («исследование рынка») и компаний с профилем деятельности «технические испытания, исследования, сертификация» однозначно связано с более высоким уровнем региона в рейтинге инвестиционной привлекательности. Логистические модели с числом компаний данного типа в качестве фактора дают наименьшее число ошибок в «предсказании» рейтинга инвестиционной привлекательности региона, факторы имеют статистическую значимость на уровне 2% (см. табл. 4). Данный результат косвенным образом подтверждает нашу гипотезу о том, что основной причиной развития аутсорсинга является дифференциация знаний и компетенций.

Итогом проведённых исследований являются результаты, которые имеют как теоретическую, так и практическую значимость и которые могут быть интересны как для бизнес-среды, так и для исследователей в области экономики и предпринимательства.

Теоретическое значение имеют выявленные закономерности развития аутсорсинга в ДФО и регионах Восточной Сибири. Установлено, что развитие аутсорсинга в данных регионах имеет общие закономерности, не зависящие от уровня экономического развития и инвестиционного рейтинга. Установлено, что использование аутсорсинга в производственной деятельности не оказывает влияния на уровень ВРП. В то же время данное исследование показало, что количество предприятий, работающих на условии аутсорсинга, является индикатором инвестиционной привлекательности региона.

Для реального бизнеса представленные нами результаты позволяют изучить структуру рынка аутсорсинга, оценить возможности передачи функций и процессов на внешнее исполнение.

Разработанная нами структура данных является основой для организации мониторинга рынка аутсорсинга в регионах, т.к. организация такой системы хранения данных статистических наблюдений позволяет:

• •    регистрировать динамические изменения рынка аутсорсинга;

• •    изучать влияние аутсорсинга на формирование комфортной предпринимательской среды и инвестиционной привлекательности регионов;

• •    прогнозировать уровень самозанятости населения.

В целом наши исследования подтвердили, что внедрение аутсорсинга является показателем уровня развития как предпринимательской среды, так и самозанятости населения. Однако использование аутсорсинга в производственной деятельности предприятий не оказывает существенного влияния на экономические показатели регионов ДФО и Восточной Сибири. Перспективы развития видятся нам в укрупнении предприятий-аутсорсеров и в совершенствовании используемых технологий.