Развитие организаций малого и среднего предпринимательства в регионах России: кластерный анализ с учетом экономического развития территории

Бесплатный доступ

Региональные экономические процессы определяют масштаб и результаты функционирования организаций малого и среднего предпринимательства в силу их особой вовлеченности в экономику территориального субъекта и чуткого реагирования на изменение внешней среды. Неравномерность и высокая степень дифференциации экономического развития территорий определяют неоднородность и различия в уровне развития предпринимательства в России. В связи с этим целью исследования выступает кластеризация регионов России по показателям развития организаций малого и среднего предпринимательства и макроэкономическим параметрам, характеризующим экономическую среду их функционирования, выступающую драйвером или формирующую ограничения. Новизна подхода состоит не только в комплексном включении в параметры кластеризации показателей развития фирм и индикаторов внешней экономической среды их функционирования, но и в формировании итоговых кластеров с учетом группировки регионов за каждый год исследуемого периода, что позволяет определить устойчивость нахождения территории в группе или отследить перемещение между ними. Для проведения кластеризации выбран метод k-means. Кластеризация была проведена по данным Федеральной службы государственной статистики с 2015 по 2021 год по 85 регионам России. Получены пять кластеров, характеристики которых подтверждают предположение о том, что развитие организаций малого и среднего предпринимательства определяется экономическим развитием территории как внешней среды их функционирования. Тем не менее был выделен особый второй кластер, с наличием ограничений использования потенциала экономической среды, который включает регионы, отличающиеся средним уровнем развития организаций малого и среднего предпринимательства на фоне высокого экономического развития. Полученные результаты могут быть использованы при разработке и реализации политики по совершенствованию сферы малого и среднего предпринимательства как на уровне государства в целом, так и на уровне отдельно взятого региона. Развитие результатов исследования может заключаться в изменении показателей или включении иных алгоритмов кластеризации, дальнейшей типологизации регионов или проведении корреляционно-регрессионного анализа внутри отдельных кластеров.

Еще

Малое и среднее предпринимательство, организации малого и среднего предпринимательства, регионы России, группировка регионов, кластеризация, неиерархический кластерный анализ, метод k-means

Короткий адрес: https://sciup.org/147241680

IDR: 147241680   |   DOI: 10.15838/esc.2023.4.88.6

Список литературы Развитие организаций малого и среднего предпринимательства в регионах России: кластерный анализ с учетом экономического развития территории

  • Баринова В.А., Гладкий А.С., Демидова К.В. [и др.] (2022). Малый и средний бизнес в регионах России: тренды, драйверы и антикризисная политика: Национальный доклад. Москва: Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации. 66 с.
  • Земцов С.П. (2016). Типология регионов России для целей развития малого и среднего предпринимательства // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки СКАГС. № 4. С. 99–102.
  • Земцов С.П. (2020). Институты, предпринимательство и региональное развитие в России // Журнал Новой экономической ассоциации. Т. 46. № 2. С. 168–180. DOI: 10.31737/2221-2264-2020-46-2-9
  • Земцов С.П., Михайлов А.А. (2021). Тенденции и факторы развития малого и среднего бизнеса в регионах России в период коронакризиса // Экономическое развитие России. Т. 28. № 4. С. 34–45.
  • Келарев В.В. (2021). Бедность как явление российской экономики и ее отрицательное воздействие на практическое развитие малого бизнеса в стране // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. № 4. С. 86–92. DOI: 10.22394/2079-1690-2021-1-4-86-92
  • Кремин А.Е., Россошанский А.И. (2020). Малое предпринимательство и уровень жизни населения: взаимовлияние и проблемы управления // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 13. № 2. С. 214–229. DOI: 10.15838/esc.2020.2.68.14
  • Кузнецов Ю.А., Перова В.И. (2020). Динамика развития малого предпринимательства России в контексте гармонизации стратегий государства и бизнеса // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. № 1 (57). С. 28–36.
  • Кузнецова О.В. (2021) Экономика российских регионов в пандемию: работают ли факторы шокоустойчивости? // Региональные исследования. № 3 (73). С. 76–87. DOI: 10.5922/1994-5280-2021-3-7
  • Левушкина С.В. (2015). Методический подход к осуществлению хронотопического кластерного анализа развития системы малого и среднего предпринимательства // Фундаментальные исследования. № 5–4. С. 753–757.
  • Лукьянова А.Л., Ощепков А.Ю. (2007). Функционирование региональных рынков труда: заработная плата и безработица // Социальная политика: реалии XXI века. Вып. 3. М.: Независимый институт социальной политики. С. 32–71.
  • Нанавян А.М. (2012). Оценка потоков безработных и продолжительной безработицы на российском рынке труда // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. № 42. С. 44–50.
  • Образцова О.И., Поповская Е.В. (2017). Опыт применения многомерного статистического анализа для характеристики контекстуальных условий предпринимательской деятельности в регионах РФ // Социологические исследования. № 4 (396). С. 93–106.
  • Образцова О.И., Чепуренко А.Ю. (2020). Предпринимательская активность в России и ее межрегиональные различия // Журнал Новой экономической ассоциации. № 2 (46). С. 198–210. DOI: 10.31737/2221-2264-2020-46-2-12
  • Пиньковецкая Ю.С. (2014). Малое и среднее предпринимательство в Российской Федерации: закономерности пространственного распределения // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. № 1. С. 27–36.
  • Пиньковецкая Ю.С. (2018). Факторы, влияющие на оборот малых и средних предприятий: оценка по данным регионов России // Ars Administrandi. Искусство управления. Т. 10. № 2. С. 199–216. DOI: 10.17072/2218-9173-2018-2-199-216
  • Сибирская Е.В., Иванов Х., Шеремет Н.Г. (2016). Кластерный анализ состояния малого и среднего предпринимательства в регионах России // Среднерусский вестник общественных наук. № 4. С. 127–135. DOI: 10.12737/21327
  • Смирнов В.В. (2021). Содержательный анализ регионального предпринимательства // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. Т. 17. № 3 (396). С. 556–584. DOI: 10.24891/ni.17.3.556
  • Суханова Е.И., Ширнаева С.Ю., Константинова Е.О. (2019). Статистический анализ и моделирование влияния социально-экономических факторов на уровень развития малого бизнеса в регионах Российской Федерации // Фундаментальные исследования. № 5. С. 126–132.
  • Тарунина Е.Н., Маврина Е.О. (2015). Уровень экономического развития как фактор ранней предпринимательской активности // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. № 2 (38). С. 9–17.
  • Филонова Е.С., Букреева Ю.В. (2013). Анализ состояния регионов Центрального федерального округа по показателям предприятий малого и среднего бизнеса // Вестник Финансового университета. № 6 (78). С. 35–47.
  • Шпак А.С., Шаталова А.С., Сальников К.Н. (2019) Оценка развития малого предпринимательства в Дальневосточном федеральном округе // Фундаментальные исследования. № 12-1. С. 211–217. DOI: https://doi.org/10.17513/fr.42650
  • Ayyagari M., Beck T., Demirguc-Kunt A. (2007). Small and medium enterprises across the globe. Small Business Economics, 29, 415–434. DOI: 10.1007/s11187-006-9002-5
  • Bekeris R. (2012). The impact of macroeconomic indicators upon SME’s profitability. Ekonomika, 91(3), 117–128. DOI: 10.15388/Ekon.2012.0.883
  • Božić L., Rajh E. (2016). The factors constraining innovation performance of SMEs in Croatia. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 29 (1), 314–324. DOI: 10.1080/1331677X.2016.1168040
  • Corak M., Heisz A. (1996). Alternative measures of the average duration of unemployment. Review of Income and Wealth, 42, 63–74. DOI: 10.1111/j.1475-4991.1996.tb00146.x
  • Cui M. (2020). Introduction to the k-means clustering algorithm based on the elbow method. Geoscience and Remote Sensing, 3, 9–16. DOI: 10.23977/geors.2020.030102
  • Genc E., Dayan M., Genc O.F. (2019). The impact of SME internationalization on innovation: The mediating role of market and entrepreneurial orientation. Industrial Marketing Management, 82, 253–264. DOI: 10.1016/j.indmarman.2019.01.008
  • Gherghina Ș.C., Botezatu M.A., Hosszu A., Simionescu L.N. (2020). Small and medium-sized enterprises (SMEs): The engine of economic growth through investments and innovation. Sustainability, 12, 347. DOI: 10.3390/su12010347
  • Golikova V., Kuznetsov B. (2017). Suboptimal size: Factors preventing the growth of Russian small and medium-sized enterprises. Foresight and STI Governance, 11 (3), 83–93. DOI: 10.17323/2500-2597.2017.3.83.93
  • Haddoud M.Y., Beynon M.J., Jones P., Newbery R. (2018). SMEs’ export propensity in North Africa: A fuzzy c-means cluster analysis. Journal of Small Business and Enterprise Development, 25 (5), 769–790. DOI: 10.1108/JSBED-02-2017-0077
  • Hagen B., Zucchella A., Cerchiello P., De Giovanni N. (2012). International strategy and performance – clustering strategic types of SMEs. International Business Review, 21(3), 369–382. DOI: 10.1016/j.ibusrev.2011.04.002
  • Ipinnaiye O., Dineen D., Lenihan H. (2017). Drivers of SME performance: A holistic and multivariate approach. Small Business Economics 48, 883–911. DOI: 10.1007/s11187-016-9819-5
  • Jami Pour M., Asarian M. (2019). Strategic orientations, knowledge management (KM) and business performance: An exploratory study in SMEs using clustering analysis, Kybernetes, 48 (9), 1942–1964. DOI: 10.1108/K-05-2018-0277
  • Leitne K., Guldenberg S. (2010). Generic strategies and firm performance in SMEs: A longitudinal study of Austrian SMEs. Small Business Economy, 35, 169–189. DOI: 10.1007/s11187-009-9239-x
  • Li Y., Huang J., Tsai M. (2009). Entrepreneurial orientation and firm performance: The role of knowledge creation process. Industrial Marketing Management, 38, 440–449. DOI: 10.1016/j.indmarman.2008.02.004
  • Lorentz H., Hilmola O.-P., Malmsten J., Srai J.S. (2016). Cluster analysis application for understanding SME manufacturing strategies. Expert Systems with Applications, 66, 176–188. DOI: 10.1016/j.eswa.2016.09.016
  • MacQueen J.B. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In: Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. Berkeley: University of California Press.
  • Mazzarol T., Volery T., Doss N., Thein V. (1999). Factors influencing small business start‐ups: A comparison with previous research. International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research, 5(2), 48–63. DOI: 10.1108/13552559910274499
  • Punj G., Stewart D.W. (1983). Cluster analysis in marketing research: Review and suggestions for application. Journal of Marketing Research, 20(2), 134–148. DOI: 10.1177/002224378302000204
  • Storey D.J. (1991). The birth of new firms? Does unemployment matter? A review of the evidence. Small Business Economics, 3(3), 167–178. DOI: 10.1007/bf00400022
  • Sun L., Chen G., Xiong H., Guo С. (2017) Cluster analysis in data‐driven management and decisions. Journal of Management Science and Engineering, 2(4), 227–251. DOI: 10.3724/SP.J.1383.204011
  • Surya B., Menne F., Sabhan H. et al. (2021). Economic growth, increasing productivity of SMEs, and open innovation. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity 7(1), 20. DOI: 10.3390/joitmc7010020
  • Tambunan T. (2008). SME development, economic growth, and government intervention in a developing country: The Indonesian story. Journal of International Entrepreneurship, 6, 147–167. DOI: 10.1007/s10843-008-0025-7
  • Tambunan T.T.H. (2009). SME development pattern: A theoretical consideration. In: SMEs in Asian Developing Countries. London: Palgrave Macmillan. DOI: 10.1057/9780230250949_2
  • Toomsalu L., Tolmacheva S., Vlasov A., Chernova V. (2019). Determinants of innovations in small and medium enterprises: a European and international experience. Terra Economicus, 17(2), 112–123. DOI: 10.23683/2073-6606-2019-17-2-112-123
  • Ward J.H. (1963). Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Association, 58(301), 236¬–244. DOI: 10.1080/01621459.1963.10500845
  • Yuan C., Yang H. (2019). Research on k-value selection method of k-means clustering algorithm. J – Multidisciplinary Scientific Journal, 2(2), 226–235. DOI: 10.3390/j2020016
  • Zhou B. (2016). Lean principles, practices, and impacts: A study on small and medium-sized enterprises (SMEs). Annals of Operations Research, 241, 457–474. DOI: 10.1007/s10479-012-1177-3
Еще
Статья научная