Динамика развития малого предпринимательства в Оренбургской области



Малое предпринимательство играет немалую роль в развитии города, способствует увеличению налоговых поступлений, созданию новых рабочих мест, насыщению рынка товарами и услугами собственного производства. В данной статье дана оценка развития малого предпринимательства в Оренбургской области. Проведен многофакторный анализ влияния макроэкономических показателей на сальдированный финансовый результат предприятий малого предпринимательства.

Ключевые слова: малое предпринимательство, динамика развития малого предпринимательства, многофакторный анализ.

Развитие предпринимательства является важнейшей задачей экономической политики города Оренбурга. Малое и среднее предпринимательство играет не малую роль в развитии города, способствует увеличению налоговых поступлений, созданию новых рабочих мест, насыщению рынка товарами и услугами собственного производства.

Это подтверждает шестая муниципальная программа «Развитие малого и среднего предпринимательства в городе Оренбурге на 2015–2019 годы». Малое как явление социальное, экономическое и политическое, охватывающее почти все отрасли деятельности, должно решать следующие основные задачи развития Оренбургской области в:

– социальном аспекте — способствовать обеспечению занятости и материальному благополучию населения, его духовному и культурному развитию, удовлетворению материальных потребностей через расширение рынка потребительских товаров и сферы услуг;

– экономическом аспекте — содействовать развитию конкурентной рыночной экономики, увеличению валового регионального продукта, повышению доходов консолидированного бюджета области и внебюджетных фондов;

– политическом аспекте — обеспечить формирование среднего класса — основного гаранта социальной и политической стабильности общества [1].

Рассмотрим основные экономические показатели деятельности предприятий малого предпринимательства в Оренбургской области.

Таблица 1

Основные экономические показатели деятельности предприятий малого предпринимательства вОренбургской области

Показатели	Года						2016г. к 2011г. (+, -)
	2011	2012	2013	2014	2015	2016	-
Число предприятий (на конец года), тыс.	15060	18498	17249	18064	18892	19257	4197
Среднесписочная численность работников всего, тыс. человек	105,8	122,2	138,8	151,5	145,5	146,9	41,1
Оборот предприятий, млрд руб.	106,6	130,3	131,9	156,1	174,8	192,1	85,5
Инвестиции в основной капитал, млрд руб.	3,8	5,5	5,5	6,6	7,4	9,5	5,7
Сальдированный финансовый результат, млн руб.	2817	1951	1759	2499	8355	8972	6155
Оборот оптовой торговли, млрд руб.	67,7	44,8	45,4	49,8	48,5	55,7	-12
Оборот розничной торговли, млрд руб.	31,6	40,3	47,4	54,2	60,9	66,2	34,6
Оборот общественного питания, млрд руб.	2,3	2,6	3,2	3,8	4,4	4,6	2,3

На основе полученных расчетных данных, можно сделать вывод о том, что число предприятий малого предпринимательства в 2016 году по сравнению с 2011 годом увеличилось на 4197 тыс. В связи с этим, увеличилась среднесписочная численность работников на 41,1 тыс. человек, оборот предприятий увеличился на 85,5 млрд. руб., в связи с увеличением розничной торговли на 34,6 млрд. руб., произошло сокращение оборота оптовой торговли на 12 млрд. руб., оборот общественного питания увеличился в два раза или на 2,3 млрд. руб.

Выявим существенность влияния на уровень малого предпринимательства в Оренбургской области социально-экономических факторов, таких как:

у — сальдированный финансовый результат предприятий малого предпринимательства, темп роста %

х1 — инвестиции в малое предпринимательство, темп роста %

х2 — оборот розничной торговли предприятий малого предпринимательства, темп роста, %;

х3 — уровень занятости на предприятиях малого предпринимательства, %;

х4 — ВРП на душу населения, темп роста %.

В результате применения алгоритма корреляционного анализа была получена матрица парных коэффициентов корреляции, которая представлена в таблице 2.

По матрице, представленной в таблице 2, можно судить о тесноте связи факторов с результативным признаком и между собой [2]. Наиболее тесная прямая связь показателей выявлена между уровнем занятых на малых предприятиях (х3= 0,81).

Таблица 2

Матрица коэффициентов корреляции

	у	х1	х2	х3	х4
у	1
х1	-0,485887	1
х2	0,1216157	-0,726429175	1
х3	-0,810607	0,876555145	-0,506744712	1
х4	0,4763978	-0,60470845	0,298089777	-0,620732712	1

В ходе пошагового регрессионного анализа, для проведения многомерного статистического анализа мы отобрали 1 фактор:

Х3 — уровень занятости на предприятиях малого предпринимательства, %

С применением пакета Excel были получены результаты, которые представлены на рисунке 1.

Рис. 1. Результаты регрессионной статистики

В ходе расчета получено следующее уравнение регрессии:

При этом средние значения составили:

На основе данной информации может быть найден средний по совокупности показатель эластичности:

Отсюда видно, что с увеличением уровня занятых на малых предприятиях на 1 % коэффициент сальдированного финансового результата предприятий малого предпринимательства в Оренбургской области возрастет на 1,72 %

Оценка статистической значимости параметров регрессии проверяется с помощью t-статистики Стьюдента [3]. Выдвигаем гипотезу Н₀ о статистически незначимом отличии показателей от нуля: a = b_i = 0, и определяем t-критерия Стьюдента:

t_a = 2,16; t_b1 = 2,53.

t_табл для числа степеней свободы df = n-3 = 12–3 = 9 и α = 0,05 составит 2,5706. Фактическое значения t-статистики превосходит табличное значение, поэтому гипотеза Н₀ отклоняется, т. е. b1 являются статистически значимым.

Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи, дает F-критерий Фишера. По данным таблицы дисперсионного анализа, изображенного на рисунке 2, F_факт = 3,88. Вероятность случайно получить такое значение F-критерия составляет 0,0486, что не превышает допустимый уровень значимости 5 %. Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, то есть подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи.

Литература:

1. http://smb.orb.ru/registry/program/
2. Снатенков А. А., Тимофеева Т. В. Статистическое исследование факторов формирования просроченной задолженности по кредитам российского банковского сектора // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. — 2017. — № 7–1. С. 137–144.
3. Снатенков А. А. Финансово-экономическая оценка строительного сектора Оренбургской области // Экономика и предпринимательство. 2016. № 4–2. С. 278–283.