Разработка и апробация методики оценки результативности инструментов господдержки субъектов малого и среднего предпринимательства на региональном уровне

Российская модель взаимодействия субъектов предпринимательства с органами региональной власти и управления в настоящее время только начинает формироваться. Несмотря на имеющийся опыт реализации программ поддержки субъектов малого и среднего предпринимательства в регионах РФ, ориентированный на удовлетворение их финансовых, информационных, имущественных и иных потребностей, прослеживается отсутствие проработанных механизмов и показателей контроля эффективности в этой сфере. Вследствие этого, в региональной практике зачастую налицо недостаток действенных механизмов господдержки, ориентированных на субъекты предпринимательства – микропредприятия, малые и средние предприятия. Таким образом, актуальной научной задачей является поиск и апробация путей совершенствования механизмов взаимодействия властных и предпринимательских структур для повышения общего уровня социальной ответственности последних. Это и обусловило актуальность предпринятого авторами исследования.

Теория

В качестве методологического подхода к оценке результативности инструментов господдержки субъектов малого и среднего предпринимательства (далее – СМСП) следует, по мнению авторов, использовать экономико-математическое моделирование и корреляционно-регрессионный анализ. Именно такой подход используется в работах [3, 4] и др. Кроме того, интересные подходы предлагают авторы: В.В. Алещенко, О.А. Алещенко, В.В. Карпова, А.А. Кораблева, А.Ю. Лагздин, Н.Т. Мозжерина и Б.Г. Хаиров [1], которые представили результаты изучения асимметричности уровня поддержки госпрограмм и степени развития малого и среднего предпринимательства1.

Вместе с тем, по мнению авторов, в вопросе анализа и моделирования господдержки предпринимательства наиболее эффективным является системный подход, предложенный еще родона- чальникам концепции социального поведения бизнеса [5, 6] и рассматривающий область исследования как систему и позволяющий выявить ее структуру и взаимосвязи с внешней средой. Методологическое преимущество использования системного подхода состоит, прежде всего, в раскрытии целостности объекта и обеспечивающих его механизмов, выявлении всего многообразия связей и сведения их в единое целое2.

Следует отметить, что одним из важнейших содержательных акцентов в данном вопросе является моделирование эффективного распределения финансовых ресурсов при поддержке СМСП методом корреляционно-регрессионного анализа, позволяющего с помощью коэффициентов корреляции определить степень влияния программ поддержки на результирующий показатель. Под программами поддержки в данном исследовании мы будем понимать все используемые в настоящее время их виды. Это и субсидирование, и финансирование, и грантовая поддержка, налоговые льготы, все виды консультирования, создание бизнес-инкубаторов, развитие инфраструктуры и многое др. Подробно данный вопрос освещен в работе [2].

Результаты исследования

Авторами в процессе изучения мер поддержки СМСП в Уральском федеральном округе был проведен корреляционно-регрессионный анализ, первым этапом которого стало обоснование выбора результирующего показателя и факторов влияния.

Нами доказано, что базовым показателем регионального развития СМСП должен являться прирост оборота производимых ими продукции и услуг в процентах к предыдущему году. Кроме того, в число факторов влияния необходимо включить показатели Федеральной службы госстатистики по субъектам РФ3. Подобная выборка позволила набрать порог статистических наблюдений для моделирования и оценить пространственно-временные факторы программ господдержки. Основная гипотеза проведения подобного анализа состояла в том, чтобы с помощью показателей ко- эффициентов корреляции определить степень влияния программ господдержки на результирующий (объясняемый) показатель.

Вместе с тем, построенная авторами модель по максимально большому числу показателей на основании ряда факторов, таких как количество малых и средних предприятий в расчете на 1 тыс. человек населения субъекта Российской Федерации; количество СМП – резидентов бизнес-инкубатора; сумма действующих микрозаймов, выданных микрофинансовыми организациями (тыс. руб.) и т. д., получилась малозначимой, что объясняется перекосом статистики на объект (типах и параметрах малых предприятий), ограниченностью статистической информации и сложностью количественного измерения влияния самих инструментов поддержки (а это является самым главным критерием при оценке воздействия).

Построение малозначимой, на первый взгляд, модели позволило авторам сформулировать очень важный вывод. Актуальность проблематики оценки результативности программ поддержки субъектов малого и среднего предпринимательства при помощи другого инструментария, например, анкетные опросы, контент-анализ и т. д., в том числе самими предпринимательскими структурами, в настоящее время очень высока.

И еще один важный момент, на котором необходимо остановиться. Несмотря на то, что результаты проведенного нами анализа не могут быть использованы для построения модели оценки степени влияния мер господдержки на прирост оборота продукции и услуг малых предприятий, в том числе микропредприятий и индивидуальных предпринимателей, вместе с тем, по нашему мнению, именно эти результаты напрямую доказывают наличие зависимости между уровнем господдержки и общеэкономическими показателями развития региона. Именно этот факт использовался нами при формулировании окончательных выводов исследования.

Далее представим подробно проведенное нами исследование, в котором приняли участие СМСП, получившие поддержку Минэкономразвития. Общее количество анкет составило более 10000, в результате было сформировано 40 тыс. реестров из 83 регионов РФ.

Исследование показало, что эффективность деятельности СМСП, получивших поддержку государства, выше по показателям «прибыльность» и «основные средства». У таких предприятий меньше обязательств по кредитам. Весте с тем, в компаниях, не получавших поддержку государства, прирост основных средств происходит на 15,8 % медленнее. Эффект от использования программ господдержки наглядно виден на росте показателя основных средств микропредприятий, которые достигают максимума на третьем году после получения субсидий. В среднем темп при-

Кузменко Ю.Г., Карпушкина А.В., Балдина Ю.А.

роста выручки на фоне одинаковых макроэкономических трендов у получателей программ господдержки выше на 5,7 %.

Микропредприятия среди всех СМСП демонстрируют наилучший эффект, причем оптимальным является уровень поддержки, превышающий 30 % их годовой выручки. Для малых предприятий действует «эффект убывающей полезности», а оптимальный объем оказанной государством поддержки колеблется от 10 до 20 % годовой выручки. При изучении субъектов среднего предпринимательства такой тенденции не выявлено.

Необходимо отметить, что эффект от программ поддержки МСП Минэкономразвития РФ оценивается экспертами в 153 млрд руб. в год или 7 руб. прироста на каждый рубль инвестиций. В эту сумму входят дополнительные налоговые поступления от получивших господдержку СМСП, возникшие за счет роста их выручки. Среди нефинансовых видов поддержки наиболее эффективной является консультационная, оказываемая Центром поддержки предпринимательства и Центром поддержки экспорта – она обеспечивает дополнительный прирост выручки на 641 и 119 руб. соответственно.

Таким образом, не вызывает сомнения значимость количественной оценки эффективности поддержки СМСП. Для решения этой задачи было проведено ранжирование, позволившее сопоставить показатели развития СМСП с уровнем их поддержки. По итогам ранжирования была разработана поэтапная методика оценки результативности инструментов господдержки, представленная на рисунке.

Первым этапом методики является выбор критериев оценки результативности программ господдержки. В их набор вошли критерии, позволяющие выявить значимые для экономики региона показатели:

• -    оборот СМСП (млрд руб.);

  

  Методика оценки результативности инструментов государственной поддержки СМСП Составлено авторами по материалам исследования

  
  

• -    инвестиции в основной капитал (млн руб.);

• -    количество малых и средних предприятий (ед.);

• -    среднесписочная численность работников общая (чел.).

Также в число критериев были включены показатели государственной поддержки:

• -    стоимость контрактов на поставки товаров, выполнение работ и оказание услуг, заключенных с субъектами малого предпринимательства для государственных и муниципальных нужд субъектов РФ (млн руб.);

• -    объем субсидий, выделенный из федерального бюджета на господдержку малого и среднего предпринимательства бюджетам субъектов РФ (млн руб.);

• -    сумма действующих кредитов, выданных под поручительства гарантийных фондов (млн руб.);

• -    сумма действующих микрозаймов, выданных микрофинансовыми организациями (млн руб.).

Следующим этапом стало нормирование выбранных показателей. Авторами выбран неоднородный тип нормирования, позволяющий привести все показатели к общему знаменателю. В качестве такого показателя была выбрана численность экономически активного населения, поскольку именно оно может рассматриваться как потенциальные предприниматели. Необходимо добавить, что согласно Методическим пояснениям портала Федеральной государственной статистической службы, под экономически активным населением следует понимать лиц в возрасте, установленном для измерения экономической активности населения, которые в рассматриваемый период считаются занятыми или безработными.

После проведения промежуточных расчетов нормирования и подсчетов сумм баллов итоговое распределение рангов по показателям экономического развития и государственной поддержки СМСП Уральского федерального округа представлены в табл. 1.

Используя метод графической интерпретации полученных результатов нами составлены диаграммы, на которых по оси ординат обозначалась сумма баллов по общеэкономическим показателям развития СМСП (max = 20 баллов), а по оси абсцисс – сумма баллов по показателям государственной поддержки (max = 25 баллов). Разделив максимальное количество баллов пополам, получили 4 квадранта (табл. 2), в рамках которых и проведена дифференциация. Подробная информация представлена в работе [2].

Результаты исследований регионов УрФО в 2010–11 годах показали, что во II-й и IV-й квадрант области не попадают. В наименее благоприятном, III квадранте оказались Курганская область и ХМАО, при этом Челябинская область имеет пограничное значение.

Ситуация коренным образом не меняется и в 2012–13 годах. Во II-й и IV-й квадранты области по прежнему не попадают по показателям. Вместе с тем, высокие общеэкономические показатели развития СМСП при низком уровне господдержки наблюдаются в Тюменской, Свердловской областях и Ямало-Ненецком АО. Кроме того, ухудшается положение СМСП в ХМАО (по показателям господдержки) и в Курганской области.

В 2014 году наблюдается существенное увеличение господдержки СМСП в Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах и

Таблица 1

Суммарное количество баллов в регионах УрФО, по годам

Показатели общеэкономического развития СМСП	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018
Курганская область	1,45	1,92	9,21	9,00	10,60	6,95	10,17
Свердловская область	2,61	1,84	7,20	8,33	7,66	10,68	10,69
Тюменская область	6,39	5,02	15,18	15,66	14,58	11,32	9,89
Челябинская область	1,04	0,85	3,26	6,62	4,32	7,58	4,49
Ханты-Мансийский автономный округ – Югра	8,72	6,77	20,61	22,18	19,26	19,23	19,07
Ямало-Ненецкий автономный округ	9,53	10,00	20,55	19,47	16,33	13,15	7,96
Государственная поддержка СМСП	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016
Курганская область	7,77	9,74	11,18	11,52	11,67	5,33	9,59
Свердловская область	12,41	14,19	16,18	16,47	16,03	12,61	19,19
Тюменская область	17,31	16,38	19,82	19,29	18,55	13,46	17,86
Челябинская область	10,23	9,10	12,17	11,64	12,45	10,05	17,91
Ханты-Мансийский автономный округ – Югра	9,57	9,86	12,53	11,61	12,46	7,85	16,21
Ямало-Ненецкий автономный округ	12,68	14,95	10,47	8,36	8,91	9,73	12,74

Составлено авторами по материалам исследования.

Таблица 2

Характеристика квадрантов

I квадрант

Высокий уровень общеэкономических показателей

Оборот СМСП, инвестиции в основной капитал, количество СМСП и среднесписочная численность работников, приведенные на 1 тыс. экономически активного населения региона ≥ 10 б.

Низкий уровень господдержки

Стоимость контрактов на поставки товаров, выполнение работ и оказание услуг, заключенных с СМСП (для государственных и муниципальных нужд), объем субсидий, выделенный из федерального бюджета на государственную поддержку СМСП, сумма действующих кредитов, выданных под поручительства гарантийных фондов, сумма действующих микрозаймов, выданных микрофи-нансовыми организациями, приведенные на тыс. экономически активного населения региона ≤ 12,5 б.

III квадрант

Низкий уровень общеэкономических показателей Оборот СМСП, инвестиции в основной капитал СМСП, количество СМСП и среднесписочная численность работников,  приведенные на

• 1    тыс. экономически активного населения региона ≤ 10 б.

Низкий уровень господдержки

Стоимость контрактов на поставки товаров, выполнение работ и оказание услуг, заключенных с СМСП (для государственных и муниципальных нужд), объем субсидий, выделенный из федерального бюджета на государственную поддержку СМСП, сумма действующих кредитов, выданных под поручительства гарантийных фондов, сумма действующих микрозаймов, выданных микрофи-нансовыми организациями, приведенные на 1 тыс. экономически активного населения региона ≤ 12,5 б.

Составлено авторами по материалам исследования.

II квадрант

Высокий уровень общеэкономических показателей

Оборот СМСП, инвестиции в основной капитал СМСП, количество СМСП и среднесписочная численность работников, приведенные на 1 тыс. экономически активного населения региона ≥ 10 б.

Высокий уровень господдержки

Стоимость контрактов на поставки товаров, выполнение работ и оказание услуг, заключенных с СМСП (для государственных и муниципальных нужд), объем субсидий, выделенный из федерального бюджета на государственную поддержку СМСП, сумма действующих кредитов, выданных под поручительства гарантийных фондов, сумма действующих микрозаймов, выданных микрофинансовыми организациями, приведенные на тыс. экономически активного населения региона ≥ 12,5 б.

IV квадрант

Низкий уровень общеэкономических показателей Оборот СМСП, инвестиции в основной капитал, количество    СМСП    и    среднесписоч ная численность работников, приведенные на 1 тыс. экономически активного населения региона ≤ 10 б.

Высокий уровень господдержки

Стоимость контрактов на поставки товаров, выполнение работ и оказание услуг, заключенных с СМСП (для государственных и муниципальных нужд), объем субсидий, выделенный из федерального бюджета на государственную поддержку СМСП, сумма действующих кредитов, выданных под поручительства гарантийных фондов, сумма действующих микрозаймов, выданных микрофинансовыми организациями, приведенные на 1 тыс. экономически активного населения региона ≥ 12,5 б.

Тюменской области. Одновременно происходит рост общеэкономических показателей. В 2015 году последовало снижение показателей общеэкономического развития СМСП в Ямало-Ненецком автономном округе на фоне уменьшения государственной поддержки (IV квадрант).

В 2016 году наблюдается тенденция к снижению господдержки СМСП в Тюменской области, ХМАО и ЯНАО по сравнению с 2015 годом. В 2017 году ситуация значительно ухудшается в ХМАО, снижаются показатели общеэкономического развития, в ЯНАО снижается уровень господдержки.

Последние опубликованные Росстатом данные, приведенные в 2019 году за 2018 год, позволили провести анализ и за этот период.

В это время наблюдается резкий рост уровня общеэкономических показателей развития СМСП в Тюменской и Свердловской областях и Ханты-Мансийском автономном округе – четыре региона из шести соотнесены к показателям I-го квадранта.

Распределение областей по квадрантам по годам в общем виде представлено в табл. 3.

Заключение

По результатам проведенного исследования о результативности государственной поддержки

Таблица 3

Распределение областей по квадрантам по годам

I квадрант 2012: Тюменская область, Ямало-Ненецкий АО, Свердловская и Челябинская области 2013: Тюменская область, Ямало-Ненецкий АО, Свердловская область 2014: Свердловская, Челябинская и Курганская области 2015: Свердловская, Челябинская и Курганская области 2016: Свердловская, Челябинская и Курганская области 2017: Тюменская, Свердловская и Челябинская области 2018: Свердловская, Челябинская и Тюменская области, Ямало-Ненецкий АО

II квадрант 2012: - В данном квадранте в 2010 г области не представлены 2013: В данном квадранте в 2011 г области не представлены 2014: Тюменская область, Ханты-Мансийский, Ямало-Ненецкий АО 2015: Тюменская область, Ханты-Мансийский АО 2016: Тюменская область, Ханты-Мансийский АО 2017: В данном квадранте в 2015 г. области не представлены 2018: Ханты-Мансийский АО

III квадрант 2012: Курганская область и Ханты-Мансийский АО 2013: Ханты-Мансийский АО, Курганская и Челябинская области 2014: В данном квадранте в 2012 г. области не представлены 2015: В данном квадранте в 2013 г. области не представлены 2016: В данном квадранте в 2014 г. области не представлены 2017: Курганская область 2018: Курганская область

IV квадрант 2012: В данном квадранте в 2010 г. области не представлены 2013: В данном квадранте в 2011 г. области не представлены 2014: В данном квадранте 2012 г. области не представлены 2015: Ямало-Ненецкий АО 2016: Ямало-Ненецкий АО 2017: Ямало-Ненецкий и Ханты-Мансийский АО 2018: В данном квадранте в 2016 г. области не представлены

Составлено авторами по материалам исследования.

СМСП можно утверждать, что стабильно низкие показатели наблюдаются во всех областях, кроме Тюменской, а также Ханты-Мансийского и ЯмалоНенецкого автономных округов. При этом текущий уровень государственной поддержки СМСП не оказывает существенного влияния на общеэкономические показатели развития регионов из-за своей недостаточной эффективности.

Таким образом, нами доказано, что финансовые меры поддержки являются менее эффективными по сравнению с консультационными, информационными или иными нефинансовыми инструментами. Результаты ранжирования регионов Уральского федерального округа проиллюстрировали необходимость совершенствования методических подходов к оценке взаимодействия властных структур и СМСП. Авторы уверены, что существующие в настоящее время механизмы распределения субсидий в рамках финансовых мер государственной поддержки требуют пересмотра. При этом корректировке, прежде всего, должен подвергнуться сам механизм взаимодействия властных и предпринимательских структур. Это позволит повысить эффективность сотрудничества, увеличить его влияние на общеэкономические и региональные показатели и, в конечном итоге, усилить социальную ответственность субъектов малого и среднего предпринимательства на уровне субъектов РФ.