В связи с техническими работами в центре обработки данных, возможность загрузки и скачивания файлов временно недоступна.
 

Географические факторы общей производительности и издержек производства по регионам России (РФФИ)НИР

Geographical factors of total productivity and production costs by regions of Russia (RFBR)

Соисполнители НИР

Общая производительность, издержки производства, малое предпринимательство, региональные факторы, моделирование, предпринимательские экосистемы Соисполнитель

Источник финансирования НИР

грант РФФИ

Этапы НИР

# Сроки Название
1 1 января 2020 г.-31 декабря 2020 г. Географические факторы общей производительности и издержек производства по регионам России
Результаты этапа: В рамках исследования разработана методика оценки производительности, которая учитывает, что доход создается с использованием не только живого труда, но и основных фондов. Разработан индекс производительности. Для оценки выгод ЭГП представлена новая мера центральности, схватывающая сетевую природу территориальных связей. и позволяющая перейти от отдельных вершин в графе городов к площадным объектам, в частности субъектам Федерации. Установлено что свойства рабочей силы, связаны с производительностью регионов заметно слабее. Выявлено также взаимосвязь производительности малых и средних предприятий с уровнем развития региональных экологических систем.
2 1 января 2021 г.-31 декабря 2021 г. Географические факторы общей производительности и издержек производства по регионам России
Результаты этапа: Итоговый отчет по гранту РФФИ «Географические факторы общей производительности и издержек производства по регионам России» Концептуальные положения. Общая производительность хозяйства сравнивает выпуск со всеми затратами на его производство. Так как затраты и выпуск неоднородные, для сравнения общей производительности двух единиц нужен индекс. Все индексы сравнивают только две единицы. Если единица в сравнении — это та же территориальная система в разные годы, для парных индексов есть естественный порядок: с годом t сравнить год t + 1, с годом t + 1 сравнить год t + 2 и т. д. Если у времени есть естественный порядок для парных сравнений, то у пространства такого порядка нет. Отсюда требование к транзитивности индекса для географических сравнений. Если индекс транзитивный, отношение общей производительности двух географических единиц не зависит от того, с какой географической единицей исследователь будет сравнивать все другие косвенные сравнения двух единиц через любую третью будут одинаковые. Бо́льшая часть индексов производительности условию транзитивности не удовлетворяет. Программа международных сопоставлений ООН использует для транзитивных оценок метод Эльтетё — Кёвеша — Шульца (ЭКШ). Полученный таким способом индекс не удовлетворяет требованию однородности: если у одной единицы выпуск в a раз, а затраты в b раз больше, чем у другой, то и общая производительность у этой единицы больше в a / b раз. Это значит, что полученный геометрическим усреднением индекс может быть не равен единице, как если бы было какое-то различие в производительности, даже если у двух единиц равные затраты и выпуск. Требованию и транзитивности, и однородности удовлетворяет индекс Фере — Примона. Этот индекс — отношение индекса выпуска и индекса затрат. Объем всех затрат и выпуска измеряют неотрицательные функции, однородные по затратам и выпуску соответственно. Индекс Фере — Примона всегда распадается на меры различий в уровне технического прогресса и в разных видах эффективности: технической эффективности — можно ли все затраты сократить в одно и то же число раз? эффективности масштаба — можно ли уменьшить средние затраты на производство единицы выпуска, если изменить общий объем затрат? эффективности сочетания разных видов затрат — можно ли увеличить выпуск, если сохранить общий объем затрат, но изменить пропорцию разных их видов? Разложение на разные виды эффективности отличает индекс Фере — Примона от других индексов общей производительности: индекс Мальмквиста раскладывается на меры эффективности, только если нет эффекта масштаба, а остаток Солоу априори считает все единицы эффективными. Основные результаты. Установлено, что прикладные оценки связи различных условий с общей производительностью и экономическим ростом противоречивы и зависят от выбора территории или масштаба территориальных единиц. Кроме того, чрезмерное использование статистики, не учитывает природу экономико-географических наблюдений. Метаанализ работ показывает, что величина оценок и их статистическая значимость зависит от выбора меры для того или иного условия, а также от территорий, наблюдения о которых служили данными для оценок, масштаба этих территориальных единиц. Авторы статей с метаанализом накопленных оценок часто указывают на искусственный подбор оценок. Кроме того, статистический вывод служит для того, чтобы из наблюдений заключить о параметрах генеральной совокупности, для которой наблюдения — вероятностная выборка, или о параметрах заранее известной модели, которая произвела наблюдаемые величины. Однако экономико-географические данные почти не бывают вероятностной выборкой. Что касается статистического вывода о параметрах модели, то при таком подходе исследователю необходимо заранее знать модель, из которой случайно извлекаются наблюдаемые величины. На деле выбор модели сводится к сумме логарифмов переменных. Следовательно, из статистической значимости оценки параметра не следует, что искомое значение параметра ненулевое, так как равно возможны два других объяснения: случилось маловероятное событие или модель не верна. Последнее более правдоподобно: нет доказательств, что уравнения регрессии, параметры которых оценивались исследователями, верны, к тому же почти нет случаев, когда оцененные ранее модели проверяли бы на новых данных. Примененные новые методы оценки не требуют от исследователя заранее знать модель, которая произвела наблюдаемые величины. Вместо этого новые инструменты представляют природу «черным ящиком», который на вход получает одни величины, а на выход подает величину, объяснение которой — цель исследователя. Исследователь узнаёт, модель какого класса и с какими переменными лучше описывает новые наблюдения. По результатам исследования установлено, что с 2010 по 2016 г. в российских регионах совокупные затраты росли без соразмерной прибавки к производству. Если бы не убыль в общей производительности, доходы субъектов Федерации могли быть в 2016 г. на 12,4 % выше. Бо́льшая часть субъектов Федерации эффективно сочетала затраты труда с запасами капитала. Среди компонентов различий в общей производительности между субъектами Федерации главным была техническая эффективность: менее производительные регионы при той же фондовооруженности могли получать бо́льшие доходы. Мерой выпуска в оценках общей производительности регионов был валовой региональный продукт, затрат — среднегодовое наличие основных фондов в среднегодовых ценах и фактически отработанное время на всех работах по производству товаров и услуг в человеко-часах. Доступность данных определила охват оценками 2010–2016 гг. Оценки самой общей производительности регионов устойчивы к выбору эффекта масштаба и других посылок индекса Фере — Примона. Более того, несмотря на различия в изменениях общей производительности распределение субъектов Федерации по уровню общей производительности в 2010–2016 гг. было устойчивым (рис.1). Разложение индекса на меры эффективности зависит от того, возможен ли был технический регресс. С каждым годом лучший среди регионов показатель общей производительности уменьшался, а потому, хотя техническая неэффективность была главной причиной отставания менее производительных регионов от более производительных, нельзя ясно сказать, убывала или росла техническая эффективность регионов. В то же время, согласно оценкам, регионы России, за исключением автономных округов Тюменской области с недостаточным при их основных средствах затратами живого труда, в 2010–2016 гг. эффективно сочетали живой труд и капитал, а значит миграции и перераспределение инвестиций между субъектами Федерации не могли дать быструю прибавку к их общей производительности. Эффективность масштаба на рассмотренном отрезке могла быть причиной невысокой общей производительности Москвы, чрезмерно с этой точки зрения сосредоточившей как живой, так и овеществленный труд. Рисунок 1 — Средняя производительность субъектов Федерации в 2010–2016 гг. Только в 2011 и 2012 гг. в большей части субъектов Федерации общая производительность была выше, чем в 2010 г. На показателях России в целом особенно отрицательно сказалось уменьшение производительности в сырьевых Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах, Республике Коми и Ненецком автономном округе, Кемеровской и Сахалинской областях (Рис. 2). Рисунок 2 — Прирост или убыль общей производительности субъектов Российской Федерации за 2010–2016 гг. Спад в производительности субъектов Федерации не отменил полностью рост их ВРП, так как в 2010–2016 гг. почти все регионы увеличивали объем совокупных затрат за счет накопления основных фондов. Различия производительности субъектов Федерации в 2010–2016 гг. объясняются прежде всего их местом в системе расселения и дорожной сети страны, а также богатством природными ресурсами. При этом и регионам, и стране в целом не удается конвертировать в бо́льшую производительность запасы человеческого капитала. Для общей производительности хозяйства региона оказывался важнее не объем человеческого капитала, т. е. образование, квалификация и т. п., а «срок его службы» — здоровье. Региональные различия в общей производительности объяснялись следующими факторами: а) свойствами труда: долей в числе занятых: высококвалифицированных специалистов, лиц с высшим образованием, лиц, у которых работа связана с полученным образованием, участников теневого сектора, иностранцев; средним трудовым стажем работников региона; смертностью в трудоспособном возрасте не от внешних причин; долей больных алкоголизмом (мера социального здоровья); б) институциональными различиями: долей довольных работой исполнительных властей; долей налоговых поступлений в ВРП; в) объемом природной ренты — долей в ВРП поступлений налогов и сборов за пользование природными ресурсами; г) местом субъекта Федерации в системе расселения и в сети дорожных связей страны. Последний, географический фактор измерялся с помощью предложенного показателя: c ̃_I=∑_(i∈I)▒∑_(j∈G)▒〖a_i a_j 1/d_ij 〗, (1) где I — множество мельчайших территорий, число жителей которых известно, в оцениваемом субъекте Федерации; G — множество всех таких мельчайших территорий; d_ij — расстояние между территориями i и j по дорожной сети; a_i и a_j — вес территории i и j соответственно, соразмерный числу их жителей. Если i=j, то d_ij оценивается как среднее расстояние по дорожной сети между парами 100 случайных точек на этой территории: это учитывает внутреннюю неоднородность даже мельчайших территорий, для которых известно число жителей. Это выгодно отличает новую меру от показателей вроде рыночного потенциала. Созданная мера как центральность-близость обобщает известную в анализе сетей гармоническую меру центральности-близости отдельных узлов для оценки групп узлов (вместо точек — площадные объекты). Новая мера центральности-близости сообщает, как близки жители территорий в границах I друг к другу и к жителям все других территорий страны. Преимущество в том, что можно изменять определение множества I, чтобы переходить от одного географического уровня к другому. I может означать не только регион, но вообще территорию в любых других заданных исследователем границах. У рассчитанной центральности-близости отсутствуют недостатки плотностных показателей. Центральность-близость жителей региона оказалась наиболее важным для точности, с которой модель регрессии описывает оценки общей производительности, фактором (Рис. 3). Мерой важности был рост квадратичной ошибки предсказаний модели, если вместо истинных значений показателя подставить результат их перестановки. Рисунок 3 — Важность переменных для предсказаний лучшей среди оцененных модели регрессии общей производительности субъектов Россиийской Федерации в 2010–2016 гг. 4. Фондовооруженность России выглядит оптимальной для производительности создания трудовой добавленной стоимости (без природной ренты) в сравнении с другими странами. Главная причина отставания России — это ее невысокая техническая эффективность, из-за которой трудовые доходы работников в России вдвое меньше, чем могли бы быть при тех же затратах труда и основного капитала. Всемирный банк для стран мира дает оценки доли ренты от природных ресурсов в ВВП. Мерой выпуска для оценки общей производительности хозяйства был ВВП за вычетом ренты от природных ресурсов, а мерами затрат — количество отработанных человеко-часов и поток услуг основного капитала. Источником всех показателей, кроме доли ренты в ВВП, были Penn World Tables — сборник показателей, пригодных для международных сопоставлений (набор транзитивных индексов). Из-за неполноты данных оценки общей производительности охватили только 59 стран в 1995–2019 гг., но, как видно на рисунке 4, это те страны, для которых вообще есть заслуживающие доверия данные. Рисунок 4 — Нормированная оценка общей производительности для создания дохода, не связанного с эксплуатацией природных ресурсов, по странам мира в 2019 г. Общую производительность России по сравнению с другими странами в 1995–2019 гг. определяла техническая эффективность, но не фондовооруженность: у стран с высокой общей производительностью была та же пропорция затрат труда и основного капитала, что и у России. Более производительными, но похожими на Россию по составу производительных сил и по доходам странами были Польша, Болгария и Турция. 5. На уровне предприятий прибыльность как отношение стоимости выпуска и стоимости затрат — лучший измеримый показатель общей производительности, пригодный для массовых географических сравнений. Попытки оценить общую производительность по данным об отдельных предприятиях наталкиваются на такие трудности: основные фонды нельзя использовать для оценки объема затрат основного капитала, так как в открытых счетах основные фонды представляют в смешанных ценах (складываются денежные суммы разного времени, а потому и разной ценности) и не разбивают по видам активов и времени их приобретения; различия в ценах выпуска и затрат между большим числом производителей как в разные годы, так и в том же году неизвестно; как меру затрат труда нельзя использовать среднесписочную численность работников, так как она не учитывает труд директоров, которые одновременно являются и единственными учредителями организации (нет трудового договора), а у многих работающих российских предприятий, согласно данным отчетности, нулевая среднесписочная численность работников; число получателей дохода тоже не вполне удовлетворительно, так как не учитывает различия в количестве отработанных человеко-часов; выручка или поступления от продажи продукции не то же, что валовой выпуск, так как то, что предприятие производило в течение года, оно могло не успеть продать (с передачей права собственности) или окончательно доработать; если бы даже выручка точно передавала стоимость валового выпуска, чтобы использовать ее в оценке общей производительности надо было бы учесть в затратах промежуточные затраты, но сведений об их стоимостной мере нет — платежи поставщикам (подрядчикам) за сырье, материалы, работы, услуги не отражают полную стоимость промежуточных затрат, так как их предприятие могло не оплатить, увеличив кредиторскую задолженность; для расчета добавленной стоимости по методике Министерства экономического развития России в открытом доступе нет расходов на оплату труда работников и амортизацию. Эти трудности делают уязвимыми некоторые выводы о неэффективности распределения ресурсов между российскими предприятиями. Прибыльность может быть теоретически состоятельным приближением к общей производительности при массовых географических сравнениях предприятий в силу следующей связи: 〖TFP〗_i≡Y_i/X_i ,〖TT〗_i≡P_i/W_i ,R_i≡P_i Y_i,C_i=W_i X_i,π_i≡R_i/C_i ⇒〖TFP〗_i≡π_i÷〖TT〗_i, (2) где 〖TFP〗_i — общая производительность i-го предприятия, Y_i — объем его валового выпуска, X_i — объем его затрат, 〖TT〗_i — его условия торговли, P_i — уровень цен выпуска данного предприятия, R_i — выручка, W_i — уровень цен на затраты, C_i — издержки, π_i — прибыльность предприятия. Прибыльность, таким образом, отличается от общей производительности только на величину условий торговли — отношения цен выпуска и цен затрат. Так как прибыльность относительный показатель, она подходит для сравнений предприятий и разных лет, и разных отраслей. 6. В 2018 г. не было связи между прибыльностью небольших предприятий и территориальной концентрацией их отраслей (т. н. выгод локализации). В то же время обнаруживается слабое положительное влияние большего рынка: а) различия в прибыльности между предприятиями меньше в более центральных населенных пунктах; б) в таких центрах улучшается и ожидание прибыльности, но только условное — с поправкой на действие других обстоятельств. Велики различия между отраслями, но влияние отраслевого признака не связано со степенью географической концентрации вида деятельности. Прибыльность предприятий оценивалась как отношение выручки с поправкой на изменение запасов к сумме себестоимости, коммерческих и управленческих расходов из открытых данных Росстата о бухгалтерской отчетности. Для оценки прибыльности среди организаций, у которых стоимость выпуска и издержки больше нуля, автор отобрал коммерческие предприятия со среднесписочной численностью работников не больше 250 (открытые данные ФНС). Последнее сделало возможным привязку предприятий к муниципальным образованиям или населенным пунктам по коду ОКТМО, заявленному при регистрации (данные открытого статистического регистра хозяйствующих субъектов Росстата). В рабочих выборках было более 1 млн предприятий. Благодаря географической привязке по кодам ОКТМО и данным об основном виде деятельности из бухгалтерской отчетности оцена степень сосредоточения различных классов видов деятельности и среднюю прибыльность их предприятий. Мерой сосредоточения был индекс Эллисона — Глейзера, рассчитанный на наиболее низком территориальном уровне, какой только позволяют заявленные коды ОКТМО. Парные сравнения не показали ясной связи между сосредоточением предприятий отрасли и ее прибыльностью: как общей для всех производств отрасли, так и для средней по ее предприятиям. Для очистки сигнала от шума, использовалась обобщенная аддитивная модель. Согласно оценкам описательной модели, в городах с большей центральностью-близостью средняя прибыль предприятий выше, хотя выигрыш мал — не более 4 процентных пунктов. Центральность-посредничество го́рода слабо связана со средней прибыльностью его предприятий. Внутрипроизводственный эффект масштаба на предприятиях положительный: рост числа работников дает прибавку к средней производительности даже бо́льшую, чем центральность-близость го́рода. Велики различия в прибыльности между предприятиями разных видов деятельности, причем наиболее прибыльный класс — обеспечение безопасности и расследования. При этом отраслевые различия не связаны со степенью географического сосредоточения отраслей, так как связи между индексом сосредоточения отрасли Эллисона — Глейзера и средней прибыльностью предприятия отрасли видно не было. В среднем на 0,6 п. п. прибыльнее, чем российские, были иностранные предприятия. Самый главный источник различий между предприятиями в прибыльности — статус в реестре малых и средних предприятий: микропредприятия в среднем на 5,1 п. п. прибыльнее, чем малые, и на 8,5 п. п. — чем средние предприятия. Предпринимательские экосистемы как фактор общей производительности. Районы Арктики и Крайнего Севера объединяют ряд территорий в северо-восточной части России: Мурманскую, Магаданскую области, Камчатский край, республики Карелию, Коми, Саха, Ненецкий, Чукотский и Ямало-Ненецкий АО, а также отдельные районы других регионов (рис. 2). Территории отличаются экстремальными природно-климатическими условиями и неблагоприятным экономико-географическим положением: низкие зимние и годовые температуры, низкая транспортная доступность. При этом многие территории обладают разнообразными и значительными по запасам минерально-сырьевыми (в первую очередь, нефтегазовыми) природными ресурсами, но чрезвычайно уязвимыми и медленно восстанавливаемыми природными экосистемами. Данные особенности способствуют сохранению низкой плотности и малочисленности населения при преимущественно площадном характере производственной деятельности, концентрации социальной инфраструктуры в редких поселениях, несбалансированности демографической структуры, высокой текучести кадров. В этих условиях формируются особые предпринимательские экосистемы. Издержки для ведения бизнеса в Арктике и Северных регионах в разы выше, чем на остальной территории, что ведет к его низкой плотности, большей зависимости от крупных компаний. Впрочем, указанные издержки могут компенсироваться частично монопольным положением на местных рынках. В районах Крайнего Севера издержки малого бизнеса также выше из-за необходимости исполнения предусмотренных трудовым законодательством гарантий и компенсаций (далее – «северные» льготы), среди которых оплата труда работников с применением районных коэффициентов и процентных надбавок к заработной плате; сокращенная рабочая неделя для женщин; дополнительный ежегодный оплачиваемый отпуск и т.д. Издержки растут по мере повышения минимального размера оплаты труда (МРОТ). В период пандемии COVID-19 выросли издержки малого бизнеса на выполнение противоэпидемиологических ограничений. Природный индифферентизм, преобладавший на некоторых этапах освоения Севера в советский период, приводил к игнорированию многих природных закономерностей («течет вода Кубань-реки куда велят большевики»). Наши расчеты по муниципальным образованиям (рисунок 5) показывают, что к в 2016 г. средневзвешенная на население январская температура в России составляла уже около -8,9С, то есть приблизилась к североамериканским значениям 30-летней давности из-за постоянного оттока жителей из северных регионов. На карте-анаморфозе хорошо заметно, что большинство населения в России все-таки проживает в более комфортных условиях. Рисунок 5 – Карта-анаморфоза по численности населения в муниципальных образованиях России. Размеры регионов изменены в зависимости от численности их населения. Фоном и в легенде показана средняя температура января, взвешенная на население муниципального образования, С. Цифрами на карте указаны номера регионов. Примечание: расчеты выполнены в рамках гранта РНФ (проект № 17-77-20070 «Оценка и прогноз биоклиматической комфортности городов России в условиях изменения климата в XXI веке»). Сегодня в рамках парадигмы устойчивого развития предполагается возможность развития бизнеса без существенного ущерба для экологии в рамках коэволюции человека и среды. Поэтому по аналогии с природной экосистемой все чаще используется понятие предпринимательской экосистемы как совокупности взаимосвязанных агентов хозяйственной деятельности, формирующихся и действующих в определённых природно-хозяйственных и институциональных условиях. Тогда, арктическое и северное предпринимательство – специфическое явление, требующее особых подходов к исследованию и поддержке. Оно необходимо для обеспечения естественных потребностей человека в самостоятельной деловой активности, реализации деловых идей и рациональном риске. Это состоявшийся феномен, вносящий существенный вклад в формирование новых рабочих мест, повышение динамичности и гибкости, инновационности арктической экономики России. Но пока это не нашло отражения в законодательных актах. Так, например, в Стратегии развития малого и среднего предпринимательства в России до 2030 г. выделяются особые меры поддержки бизнеса на Северном Кавказе и Дальнем Востоке, но не в Арктике. Для сравнения уровня издержек для субъектов МСП в разных регионах России нами использованы данные последнего Сплошного статистического наблюдения малого и среднего бизнеса (Росстат, 2015). В наблюдении приводятся данные о различных видах затрат субъектов МСП – юридических лиц. Для приведения данных к общему знаменателю, все затраты делились на число рабочих мест на малых и средних предприятиях. Высокие издержки транспортировки грузов, себестоимость материалов и уровень заработной платы являются факторами, которые снижают рентабельность бизнеса в районах Крайнего Севера и на приравненных к нему территориях. Для оценки рентабельности были использованы открытые данные ФНС России о доходах и расходах компаний в 2017 году. Средняя норма прибыли для каждого региона рассчитывалась как отношение суммы доходов компаний к сумме их расходов минус 1, помноженная на 100. То есть норма прибыли в компании, где доходы и расходы равны, составляет 0%; там, где доходы превышают в 2 раза расходы, норма прибыли составит 100%. При этом база данных ФНС была предварительно очищена от компаний, не ведущих деятельность (с нулевой отчетностью), не имеющих выручки, но несущих расходы, с очевидными опечатками. Высокие издержки могут ограничивать развитие сектора МСП, а соответственно плотность бизнеса – число малых предприятий на 1000 чел. рабочей силы – в арктических и северных регионах ниже, чем в среднем по стране. Но простого сравнения плотности в разных регионах недостаточно для подтверждения гипотезы о специфичности арктического предпринимательства. Для этого необходимо учесть все базовые факторы развития МСП (доступ к рынкам, уровень экономического и институционального развития и т.д.): если с их учетом арктические территории выделяются низкой плотностью МСП, то можно говорить о специфичности; в противном случае, арктические и северные регионы лишь обладают худшими общими условиями в сравнении с другими регионами, но не специфичными. Для подтверждения гипотезы о специфичности предпринимательских экосистем в арктических и северных регионах России, нами использована модель 〖EA〗_it=const+α_1*〖Inst〗_it+α_2*〖Demand〗_it+α_3*〖EcDev〗_it+α_4*〖North〗_it+ε_it, где i – регион России, от 1 до 83, t – год (2008-2015), EA –число малых фирм, включая микро, к численности рабочей силы, const – константа, nature – природные условия, выраженные через среднюю температуру января, EGP – экономико-географическое положение, или рыночный потенциал, как взвешенное на расстояние размер рынков региона, соседних регионов и стран [4], Inst – институциональные условия, EcDev –переменные, отражающие уровень экономического развития региона, North – групп фиктивных переменных, где 1 обозначены регионы, где есть районы Крайнего Севера , если регион полностью относится к Арктической зоне или имеет территорию, относящуюся к Арктической зоне. Оценка издержек малого и среднего бизнеса показала, что затраты субъектов МСП – юридических лиц в арктических и северных регионах существенно выше в целом, чем в среднем по стране (рисунок 6, таблица 1). В арктических регионах общие затраты в пересчете на одно рабочее место составляют 2050,4 тыс. рублей против 16,1 в среднем по России. Расходы на оплату труда в арктических регионах превышают 31,8 тыс. рублей в месяц при среднероссийском – 19,3, то есть выше на 65%. При учете стоимости потребительской корзины различия снижаются до 25%, но остаются значительными – 24,9 и 19,3 тыс. руб. соответственно. На карте (рисунок 6) по мере движения в более теплые части страны эта величина падает. Проявляются и различия в структуре этих затрат. В арктических регионах доля расходов на аренду машин, оборудования и транспорта составляет 3,9% против 2,5% по России в целом. Доля этих издержек повышена в связи с географической удаленностью, труднодоступностью указанных территорий. Повышена доля затрат на оплату труда. Если в среднем по России она составляет 14,3%, то в арктических регионах – 23%. В целом чем севернее регион, тем выше доля затрат на оплату труда в расходах компании. Это связано как с рыночным фактором – малым количеством трудовых ресурсов, так и с результатом государственного вмешательства – северными надбавками. Также важна обратная закономерность в отношении доли работ и услуг сторонних организаций в затратах компаний: она минимальна в арктических регионах (33,2% против 36% в среднем по России) и повышается при движении на юг. Это, вероятно, связано с тем, что в отсутствие большого количества населения и малого числа организаций слабо развит аутсорсинг непрофильных функций компаний. Кроме того, в Арктике традиционно создавались компании универсальной специализации, ориентированные на замкнутое самообеспечение по всему производственному циклу. Таким образом, существует связь между развитостью МСП и долей работ и услуг сторонних организаций в расходах компании. Таблица 1 – Затраты субъектов МСП (ЮЛ) Отношение затрат субъектов МСП на одно рабочее место, тыс. руб. на чел. Отношение затрат субъектов МСП к их выручке, % Доля затрат на сырье и материалы, % Доля затрат на аренду оборудования и транспорта, % Доля платы за арендуемые помещения, % Доля работ и услуг сторонних организаций, % Доля затрат на труд, % Арктические регионы 2050.4 30.9 36.3 3.9 3.6 33.2 23 Регионы, имеющие Арктические территории 332.1 5.8 40.8 3.2 4.1 33.8 18.2 Северные регионы за исключением Арктических 285.2 4.9 42.4 3.5 3.5 32 18.6 Все регионы, имеющие районы Крайнего Севера 107,9 1,7 41,8 3,3 3,8 34,7 16,5 Россия 16.1 0.2 42.1 2.5 4.8 36.1 14.3 Рисунок 6 – Издержки субъектов МСП (ЮЛ). Фоном показана оплата труда в расчете на одно рабочее место, тыс. руб. Размер кружка - общие затраты субъектов МСП к числу занятых, тыс. руб. в год, темным сектором на картодиаграмме выделена доля затрат на труд. Диагональной штриховкой выделены регионы, территории которых частично отнесены к районам Крайнего Севера и приравненным к ним местностям, а двойной штриховкой – регионы, имеющие территории, относящиеся к Арктической зоне. Рентабельность малого и среднего бизнеса. Суммарные доходы предприятий в России ниже их расходов, поэтому норма прибыли согласно нашей формуле принимает отрицательное значение (таблица 2). В первую очередь, рентабельность низка у микропредприятий, многие из которых создавались для оптимизации налогообложения, иными словами, занижали доходы, особенно при реализации продукции на теневом рынке. Особенно высока доля подобных предприятий в южных регионах, где выше доля неформального сектора, особенно в сельском хозяйстве, строительстве и торговле. В регионах, полностью входящих в Арктическую зону Российской Федерации, норма прибыли всех групп предприятий существенно выше, чем в среднем по стране. При этом наибольшая норма прибыли наблюдается у крупных предприятий (12,2%), которые преимущественно представлены сырьевыми корпорациями. Рентабельность в арктических и северных регионах может быть выше из-за малого числа фирм на местных рынках (монопольное и олигопольное положение), а также платежеспособного потребительского спроса, особенно в добывающих центрах. Доходы в Арктических регионах в 3,84 раза выше, чем прожиточный минимум, в России это соотношение составляет 3,2. Таблица 2 – Норма прибыли разных типов предприятий на различных территориях России, 2017 год Территории Крупные предприятия Средние предприятия Малые предприятия Микро-предприятия Все предприятия Российская Федерация 4,7% 3,1% 0,9% -30,5% -4,1% Регионы, полностью относящиеся к Арктической зоне 12,2% 3,3% 1,4% 3,1% 6,8% Регионы, территория которых отнесены к районам Крайнего Севера и приравненным к ним местностям 8,8% -0,1% 2,1% 3,1% 4,3% Плотность малого бизнеса. На территории регионов, имеющих районы Крайнего Севера и приравненные местности, сосредоточено около 15,4% всех субъектов МСП в России, хотя их доля в населении несколько выше 16,7%. Доля северных регионов снижалась за последние годы. На рисунке 3 отчетливо видно, что динамика числа субъектов МСП в арктических и северных регионах была ниже, чем в среднем по стране, а падение в период кризисов могло быть выше, а восстановление – слабее. Эти закономерности подтверждает и коронакризис 2020 г.. В 2020 г. сокращение числа субъектов МСП произошло из-за введенных противоэпидемиологических ограничений и резкого снижения спроса. Число субъектов МСП в России в целом сократилось на 4,1%, а в арктических регионах – на 4,8%. Но в арктических регионах в 2021 г. падение продолжилось, хотя в России динамика была выше нулевой. Рисунок 7 – Динамика числа субъектов МСП в России и северных регионах, год к году, % (значение 2008 года = 100%) Отношение числа малых предприятий к рабочей силе может служить хорошим индикатором развития предпринимательской деятельности (Рисунок 1). Наибольшая плотность малого бизнеса в крупнейших городах Арктической зоны: Мурманск, Архангельск, Салехард. Крупные агломерации обладают большими потребительскими рынками, развитой инфраструктурой (доступ к помещениям и оборудованию), разнообразием потребителей и как следствие производителей. Также плотность выше в регионах, где развито рыболовство как отрасль специализации малого бизнеса (Камчатский край). Плотность субъектов МСП в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностях составляет около 35,3 на 1000 жителей при среднероссийском значении в 38,3, а медианном – 34,2; в арктических регионах это значение существенно ниже – 31,1. На развитие малого бизнеса в России в целом влияют: спрос – объем доступных рынков, институциональная среда (преступность) и климатические издержки. Уровень безработицы как индикатор экономической ситуации влияет негативно (таблица 3). Но только для арктических регионов (модель 2) при прочих равных условиях низкая плотность малого бизнеса специфична. Иными словами, если бы в Арктике были бы схожие со среднерегиональными условия, то плотность бизнеса все равно была бы ниже. Для северных регионов в целом эта закономерность не подтверждается, так как бинарная переменная не значима (модель 4). Таблица 3 – Результаты эконометрической оценки факторов развития малого бизнеса в регионах России Зависимая переменная: число малых предприятий на 1000 чел. рабочей силы. Метод оценки - Случайные эффекты (GLS) с использованием робастных стандартных ошибок. Все переменные, кроме фиктивных, логарифмированы. P-value: * - значим на 10% уровне, ** - значим на 5% уровне *** - значим на 1% уровне (1) (2) (3) (4) const 38,40*** 39,4*** 39,3*** 37,9*** Температура января, градусов Кельвина -6,5*** -6,7*** -6,7*** -6,5*** Объем доступных рынков, трлн руб. 0,7*** 0,7*** 0,7*** 0,7*** Уровень безработицы, % -0,1*** -0,2*** -0,12*** -0,1*** Преступность -0,2*** -0,2*** -0,2*** -0,2*** Арктические регионы -0,2*** Регионы с Арктическими территориями -0,1 Северные регионы 0,03 Число наблюдений 1134 1134 1134 1134 lnL -709,3 -698,6 -705,9 -708,9 Таким образом, общая экстремальность природно-климатических условий и низкая плотность социально-экономического потенциала увеличивают большинство издержек ведения бизнеса в арктических и северных регионах, особенно расходы на оплату труда. При этом специфические особенности арктических регионов (арктических предпринимательских экосистем) значимо снижают плотность малого бизнеса даже при прочих равных условиях. В периоды кризисов глубина падения в арктических и северных регионах выше, а скорость восстановления – ниже. В результате развитие МСП в районах Арктики и Крайнего Севера имеет ряд объективных ограничивающих факторов и отстает от среднего по стране, что требует особого внимания при проведении политики поддержки МСП.

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".