Статистическое исследование малого предпринимательства в регионах Центрального федерального округа тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Есенин, Михаил Алексеевич
- Место защиты
- Москва
- Год
- 2007
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.12
Автореферат диссертации по теме "Статистическое исследование малого предпринимательства в регионах Центрального федерального округа"
На правах рукописи
ЕСЕНИН МИХАИЛ АЛЕКСЕЕВИЧ
СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В РЕГИОНАХ ЦЕНТРАЛЬНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА
Специальность 08.00.12 — «Бухгалтерский учет, статистика»
диссертации на соискание ученой степепи кандидата экономических наук
АВТОРЕФЕРАТ
Москва - 2007
003064772
Диссертация выполнена на кафедре Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор
Мхитарян Владимир Сергеевич
доктор экономических наук, профессор Кузнецов Владимир Иванович
кандидат экономических наук, доцент Батуева Люрика Дашиевна
Российский государственный торгово-экономический университет
Защита диссертации состоится «27» сентября 2007 г. в 14:00 на заседании диссертационного совета по Бухгалтерскому учету, статистике К 212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская, д.7.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.
Автореферат разослан августа 2007 г.
Ученый секретарь диссертационного совета,
кандидат экономических наук, доцент ^^^^^(__//Й.Я.Бамбаева
Официальные оппоненты:
Ведущая организация:
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. На современном этапе развития России малому предпринимательству отводится значимая роль в решении многих социально-экономических задач. Укрепление сектора малого бизнеса способствует формированию среднего класса, поддержанию социальной стабильности, созданию новых рабочих мест и обеспечению занятости населения, повышению уровня жизни и развитию предпринимательской активности в обществе.
Последние годы характеризуются поступательным развитием малого предпринимательства в РФ, при этом на. регионы Центрального федерального округа (ЦФО) приходится более трети всех малых предприятий страны и примерно половина их суммарного оборота. Однако потенциал этого сектора в решении проблем занятости населения и насыщения рынков товарами и услугами, в создании конкурентной среды и внедрении нововведений реализован далеко не полностью.
Характерной особенностью России является социально-экономическая неоднородность ее регионов, приводящая к сильной территориальной дифференциации в уровне развития малого предпринимательства. Создание эффективной системы поддержки малого бизнеса должно опираться на статистический анализ и прогнозирование динамики важнейших индикаторов развития этого сектора экономики в отдельных регионах и федеральных округах, на статистическое оценивание происходящих структурных сдвигов и изменений в малом предпринимательстве.
Проведение комплексного сравнительного анализа и прогнозирования состояния малого предпринимательства в субъектах РФ позволит получить аналитическую, предупреждающую информацию, способствующую принятию органами управления научно обоснованных решений по адресной поддержке малого бизнеса. Этим определяется актуальность выбранной темы диссертационного исследования.
Цель н задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа и прогнозирования развития малого предпринимательства в субъектах Центрального федерального округа.
Для достижения цели в диссертационном исследовании поставлены и решены следующие задачи:
> оценить основные тенденции развития малого предпринимательства
в ЦФО с учетом региональных особенностей;
> усовершенствовать систему показателей, характеризующих деятельность малых предприятий на региональном уровне;
> предложить подход к многомерной классификации регионов ЦФО и РФ в целом по уровню развития малого предпринимательства;
> разработать и апробировать методику ранжирования субъектов ЦФО по уровню развития малого предпринимательства;
> провести , классификацию регионов ЦФО по характеру динамики показателей развития малого предпринимательства;
> усовершенствовать методику эконометрического моделирования и прогнозирования основных индикаторов развития малого предпринимательства на региональном уровне.
Объектом исследования является малое предпринимательство в регионах Центрального федерального округа.
Предмет исследования - совокупность показателей и методик статистического анализа и прогнозирования деятельности малого предпринимательства на региональном уровне.
Методологической и теоретической основой диссертационной работы послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по прикладной статистике и эконометрике, теории рыночной экономики, региональной экономике, компьютерной обработке данных.
Основным статистическим инструментарием исследования послужили многомерные методы исследования зависимостей, снижения размерности и классификации, методы анализа и прогнозирования временных рядов, а также аппарат теории нечетких множеств, табличные и графические методы визуализации результатов исследования.
Для решения поставленных задач диссертационного исследования использовались пакеты прикладных программ: «Statistica», «SPSS», «MS Excel».
Информационную базу диссертационного исследования составили официальные данные Росстата, материалы научных публикаций, периодической печати, официальных сайтов сети Internet и электронных СМИ по исследуемой тематике.
Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного статистического анализа и прогнозирования развития малого предпринимательства в субъектах Центрального федерального округа.
Разработанные методические приемы и подходы носят универсальный характер и предназначены для аналитической работы на региональном уровне,. способствуют принятию научно обоснованных управленческих решений по стимулированию развития малого предпринимательства.
В диссертации сформулированы и выносятся на защиту следующие основные положения:
• оценены тенденции и перспективы развития малого предпринимательства в ЦФО с учетом его территориальной дифференциации;
• разработана методика многомерной классификации регионов ЦФО по состоянию малого предпринимательства, позволяющая оценивать устойчивость полученного разбиения на' основе аппарата теории нечетких множеств;
• предложен и апробирован методический подход к построению рейтинговых оценок регионов ЦФО по уровню развития в них малого предпринимательства;
• проведена типологизация регионов ЦФО по характеру динамики показателей, определяющих развитие малого предпринимательства;
• усовершенствована методика прогнозирования основных показателей развития малого предпринимательства на региональном уровне за счет синтеза частных прогнозных оценок с адаптивными весовыми коэффициентами;
• предложены направления совершенствования системы показателей деятельности малых предприятий на региональном уровне с учетом международного и российского опыта.
Практическая значимость. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы Росстатом РФ и его территориальными органами, Министерством экономического развития и торговли РФ, региональными Министерствами экономики,; а также региональными органами управления и поддержки предпринимательства в процессе разработки и реализации программ стимулирования развития малого бизнеса.
Апробация результатов работы. Основные результаты исследования докладывались на 7 международных и всероссийских научно-практических конференциях: ,•
> IX Международной конференции «Enterprise management: Theory &. practice».-AGH-University of science & technology, CRAKOW, 2006 n;
> Международной конференции «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества». — М., ЦЭМИ РАН, 2006 г.;
> Международной научно-практической конференции «Научные школы и результаты в российской статистике». - Санкт-Петербург, 2006г.;
> : IV Всероссийской научно-практической конференции «Факторы устойчивого развития экономики России на современном этапе (федеральный и региональные аспекты) ». - Пенза, 2006г.;
>. Всероссийских научных конференциях молодых ученых, аспирантов и студентов «Прикладные аспекты статистики и эконометрики». - М, МЭСИ, 2004 и 2005гг.;
> III Всероссийской научно-практической конференции «Социально-экономическое развитие России в XXI веке». — Пенза, 2004г.
Результаты проведенного исследования используются в учебном процессе Московского государственного университета экономики, статистики и информатики по курсам: «Статистические методы прогнозирования в экономике», «Эконометрика», «Многомерные статистические методы».
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ общим объемом 3,75 п.л. (авторских — 3,15 п.л.), в том числе 2 статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель, задачи, объект и предмет исследования, определены научная новизна и практическая значимость результатов исследования.
В первой главе «Особенности статистического исследования малого предпринимательства в РФ» выявлены отличия в критериях отнесения к малым предприятиям в России и за рубежом, проанализирован порядок организации статистического наблюдения за их деятельностью в РФ, оценены основные тенденции развития российского малого предпринимательства с учетом его территориальной дифференциации.
Проведенный в диссертационной работе анализ позволил выявить существенный различия в определении категории малых предприятий (МП) в России и за рубежом. Многие страны в отличие от России, наряду с критерием численности занятых применяют финансовые критерии при отнесении предприятий к категории малых. Также имеются различия в способах учета деятельности индивидуальных предпринимателей, в используемых пороговых значениях численности занятых, что создает определенные трудности при проведении международных сопоставлений.
Исследование показало, что малое предпринимательство в России, имея значительный потенциал экономического роста, еще не оказывает такого же существенного влияния на социально-экономическое развитие, как в развитых странах. В то же время число малых предприятий в России неуклонно растет, начиная с 2002 г. (рис. 1.).
108 106 104 102 100 98 96 94 92 90
879,3
2000 2001 2002 2003 2004 2005
ГОД
цепные темпы роста (левая шкала) число МП на конец года (правая шкала)
Рис. 1. Динамика числа малых предприятий в РФ
В РФ в 1999-2005 гг. приходилось около 6-7 МП на 1000 жителей, что значительно ниже плотности распространения МП в странах с развитой рыночной экономикой. Однако при проведении международных сопоставлений следует иметь в виду имеющиеся особенности учета МП в РФ. Общая численность занятых в этом секторе экономики выросла с 1999г. более чем на 18%, составив в 2005г. 8933,7 тыс. чел. При этом наблюдалась достаточно устойчивая тенденция роста постоянно занятых работников, их количество увеличилось к концу 2005 г. на 24% по сравнению с 1999 г., а их доля в общей численности занятых в малом предпринимательстве в 2002-2005гг. удерживалась на высоком уровне, составляя 90,1-90,5%.
Для отраслевой структуры малых предприятий РФ в исследуемом периоде была характерна высокая степень устойчивости. Безусловным
лидером среди основных отраслей экономики как по числу МП, так и по численности занятых была «торговля и общественное питание». На долю этой отрасли в 1999-2004 гг. приходилось 46-48% от общего числа МП, ее вклад в суммарную численность работников МП составлял примерно одну треть.
На малые предприятия отраслей материального производства приходилась значительная доля всех рабочих мест в этом секторе экономики. В частности в 2004г. суммарный вклад промышленности и строительства в общую численность работников МП превысил 40%, а доля этих отраслей в общем количестве МП составила около 26%.
Анализ, проведенный после ввода в действие ОКВЭД, показал, что главный лидер как по числу МП, так и по численности занятых - «оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования». На долю этих видов деятельности: в 2005 г. приходилось примерно 46% от общего числа МП, их вклад в суммарную численность работников МП составлял 30,8%.
Ранговый коэффициент корреляции Спирмена, рассчитанный после ранжирования основных видов экономической деятельности, лидирующих как по числу МП, так и по численности работников МП (табл.1), составил 0,83.
При общем совпадении лидеров в этих двух рейтингах отличия в рангах связаны с ббльшим вкладом строительства и обрабатывающих производств в численность занятых, чем в число МП, так как для этих видов экономической деятельности характерно наличие более «крупных» малых предприятий.
Для малых предприятий характерна частная форма собственности. На долю этой формы собственности в 2005г. приходилось 97,5% от общего числа МП (на конец года), 97,2% от среднесписочной численности работников МП (без внешних совместителей), более 98% от объема оборота МП.
Инвестиционная активность малого бизнеса достаточно низка. Доля малых предприятий в суммарном объеме инвестиций в основной капитал была незначительна и в 2005г. составила 3,4% по РФ, уступая 2 % соответствующему значению для предкризисного 1997г.
В то же время малые предприятия по сравнению с другими предприятиями существенно большую долю средств направляли на активную часть основных фондов - машины, оборудование, инструмент и инвентарь, создавая условия для более эффективного использования инвестиций.
Таблица 1
Распределение числа малых предприятий РФ и численности их работников по видам экономической деятельности в 2005 г.
Виды экономической деятельности Число МП (на конец года) Средняя численность работников МП
Тыс. В % к итогу Ранг Тыс. чел. В % к итогу Ранг
Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования 448,8 45,8 1 2747,8 30,8 1
Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг 151,9 15,5 2 1347,6 15,1 4
Обрабатывающие производства 120,0 12,3 3 1735,9 19,4 2
Строительство 109,3 11,2 4 1557,9 17,4 .э
Транспорт и связь 44,3 4,5 5 476,6 5,3 5
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 26,8 2,7 6 322,4 3,6 '6
Прочие виды экономической деятельности 78,2 8,0 745,5 8,4
В 2005 г. в обороте малых предприятий 72,2% приходилось на «оптовую и розничную торговлю, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования»;' 23, в суммарный оборот МП вносили «обрабатывающие производства»,
«строительство», «операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг» (рисД).
а Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования □ Обрабатывающие производства
В Строительство
Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление уолуг
Прочие 1зиды деятельности
Рис. 2. Распределение оборота малых предприятий Рф цо видам экономической деятельности в 2005 г., %
Следует1 учитывать, что специфика деятельности предприятия оказывает существенное воздействие на размер годового оборота. В 2005г наиболее высокий оборот и расчете на одно малое предприятие наблюдался в сфере оптовой и розничной торговли, ремонта автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования (15.5 млн. руб.). Этот оборот превосходил примерно в 2 раза средний оборот на одном МП в обрабатывающих производствах, в 2,5 раза -средний оборот строительных МП и в 1,7 раза средний оборот МП, осуществляюш.кх добычу полезных ископаемых.
Существенным преимуществом МП, работающих в сфере оптовой и розничной торговли, является то, что для их развития не требуются большие капитальные сложения, эти предприятия используют
краткосрочные кредитные ресурсы. Трудности с развитием МП в важнейших отраслях материального производства (например, в строительстве) в большой степени сопряжены с неблагоприятным инвестиционным климатом в отношении долгосрочных кредитных ресурсов, наиболее востребованных в этой сфере.
Проведенный анализ показал, что сохраняется существенная неравномерность распределения малых предприятий по территории РФ (рис.3), российские регионы неоднородны по степени развития малого предпринимательства и уровню вклада МП в социально-экономическое развитие.
г Санкт-Петербург
20-
г. Москва
10-
Новосибирская область -2-
т
Рис. 3. Диаграмма1 регионального распределения числа МП, приходящихся на 1000 жителей в 2005г., ед.
Сильная территориальная дифференциация развития малого предпринимательства видна при исследовании плотности распространения МП в 79 регионах РФ (без рассмотрения Чеченской Республики). Для этого показателя значение децильного коэффициента дифференциации близко к 3. При этом, в Республиках Ингушетия и Калмыкия на 1000 жителей в 2005г. приходилось в среднем лишь одно МП, а в г.Москве и
1 В англоязычной литературе Ьох рШ — ящичная диаграмма
г.Санкт-Петербурге - примерно 19 и 25 МГ1, что приближается по плотности распространения МП к уровню Западной Европы. Следует обратить внимание на существенный разрыв между г. Москвой и г. Санкт-Петербургом и остальными лидирующими регионами (рпс.З). В распределении регионов по плотности распространения МП присутствует правосторонняя асимметрия, т.е. большинство регионов имеет низкую плотность, не достигающую среднего уровня по РФ. В ходе исследования также были выявлены существенные различия регионов по степени влияния в них малого предпринимательства на процессы занятости и обеспечения рабочих мест.
50 45 40: 35 30: % 251 20: 15! 10; 51 0:
число МП средняя оборот МП инвестиции численность в основной
работников капитал МП
МП
Рис. 4. Удельный вес ЦФО в основных экономических показателях деятельности малых предприятий РФ в 2005г.
Существенные диспропорции в развитии малого предпринимательства проявляются уже при проведении анализа на уровне федеральных округов. Учитывая высокую весомость регионов ЦФО в секторе малого бизнеса (рис.4), представляется практически значимой задачей проведение комплексного исследования малого предпринимательства в этом федеральном округе.
Во второй главе «Многомерный статистический анализ малого предпринимательства в регионах ЦФО» проведена многомерная классификация регионов ЦФО по уровню развития малого предпринимательства, предложена методика оценивания устойчивости результатов полученного разбиения регионов, разработан и апробирован алгоритм ранжирования субъектов ЦФО по уровню развития малого предпринимательства.
Проведенный анализ показал, что наблюдавшееся в последние годы поступательное развитие малого бизнеса в ЦФО происходило при сильной территориальной дифференциации его регионов по значениям основных показателей развития малого предпринимательства. Велико значение столичных МП, на долю которых в 2005г. приходилось свыше 22% постоянных работников МП ЦФО и более 73% их суммарного оборота. Неоднородностью развития регионов обусловлена актуальность задачи их многомерной классификации по уровню развития малого предпринимательства.
Для решения этой задачи в диссертации разработан подход, опирающийся на применение многомерных статистических методов. При апробации этого подхода была использована система показателей, комплексно отражающая уровень развития малого предпринимательства в регионах РФ, а также позволяющая элиминировать различия в размере территорий. Проведенный анализ опирался на значения следующих показателей в 79 регионах РФ за 2004г.: х,- число МП, приходящихся на
1000 чел. экономически активного населения (ед.); х2 - удельный вес работников МП (без внешних совместителей) в численности экономически активного населения (%); х3 — объем инвестиций в
основной капитал, приходящийся в среднем на одно МП (тыс. руб.); х4-
объем инвестиций в основной капитал, приходящийся в среднем на одного
работника МП (без внешних совместителей) (тыс. руб.); х5 - отношение
объема продукции, произведенной малыми предприятиями, к общей
численности работников (тыс.руб./чел.); х6 - отношение объема
продукции, произведенной малыми предприятиями, к численности населения (тыс.руб./чел.).
С целью снижения размерности задачи и перехода к ортогональной системе координат был реализован метод главных компонент (МГК) с последующим вращением Уаптах, позволившим получить матрицу факторных нагрузок простой структуры.
В результате были выделены три обобщенных фактора, объяснявших 94,7% суммарной дисперсии и характеризующих соответственно масштабность развития малого предпринимательства и его вклад в экономику региона (Р^, инвестиционную активность малого предпринимательства (Р2), а также результативность и эффективность его функционирования (Р3) (табл.2).
Таблица 2
Матрица факторных нагрузок (после вращения Уапшах)
Показатели Обобщенные факторы
Гз
0,946 -0,033 -0,028
0,972 0,100 -0,039
х3 0,060 0,983 0,039
*4 0,038 0,977 0,028
х5 -0,050 0,017 0,985
*6. 0,737 0,133 0,609
Визуализация распределения регионов в осях обобщенных факторов позволила выявить регионы, обладающие некоторыми специфическими условиями и характеристиками развития (рис.5), в результате четыре региона были исключены из дальнейшей классификации методами кластерного анализа.
Многомерная классификация оставшихся 75 регионов РФ проводилась методом Уорда в пространстве выделенных обобщенных факторов. В результате было выявлено три группы регионов, имеющих характерные черты в развитии малого предпринимательства.
На основе результатов кластерного анализа были сформированы обучающие выборки для уточнения ранее полученного разбиения регионов РФ по уровню развития малого предпринимательства с помощью дискриминантного анализа.
5,0
4,0 3,0 2,0
т-U.
1.0 0,0
-1,0 -2,0
Рис. 5. Классификация регионов в системе обобщенных факторов F1? F3
В обучающие выборки вошли 19 регионов с высоким уровнем развития малого предпринимательства (кластер 1), 22 региона с низким уровнем развития малого предпринимательства (кластер 2), 17 регионов, отвечающих среднему уровню развития МП (кластер 3).
Полученные с помощью пошаговой процедуры оценивания
линейные дискриминантные функции Фишера ( z ¡ , i — 1,2,3", i ~ номер кластера) имели вид:
= -27,505 + 1,792х, + 0,692х4 + 0,779х6; z2 = -5,347 + 0,989х, + ОД 99х4 + ОД 60х6; z3 =-12,118 + 1,260х,+0,531х4 +0,323х6.
Они позволили подтвердить правильность классификации 98,3% регионов из обучающих выборок и уточнить окончательный состав трех выделенных кластеров, характеристики которых иллюстрирует рис.6.
г. Санкт-
О_
О_|г. Москва[
О
О
о
ОЙО^
ОО ° ° о° [Чукотскийаатономныйокруг
О
оЗЙ&'о сР о
ООО
республика Ингушетия]
~~1 I 1-1-1
-2,0 0,0 2,0 4,0 6,0
F3
200 180 160 140
--п
40 20 0
х 1
х2
хЗ
х4
х5
хб
♦—кластер! —О— кластер 2—— кластер 3
Рис. 6. Отношение средних значений показателей развития малого предпринимательства по кластерам к средним по РФ
К первому кластеру с высоким уровнем развития малого бизнеса отнесено 19 исследуемых регионов, кроме того, на предварительном этапе классификации в самостоятельное ядро выделены два мегаполиса - г. Москва, г: Санкт-Петербург. В итоге в группу лидеров попали лишь три региона ЦФО: г. Москва, Московская область, Калужская область.
Для 26 регионов второго кластера характерна низкая плотность распространения малых предприятий, невысокая доля постоянных работников МП в численности экономически активного населения, а также низкие характеристики производительности труда и инвестиционной активности в секторе малого бизнеса (рис.6). В этих регионах, в первую очередь, необходима реализация программ по поддержке малого бизнеса. Из регионов ЦФО к кластеру «аутсайдеров» были отнесены Брянская область, Костромская область, Орловская область, Смоленская область, Тамбовская область.
Самым многочисленным оказался третий кластер со средним уровнем развития малого предпринимательства, включивший в свой состав 30 регионов, в том числе 10 регионов ЦФО.
Проведение многомерной классификации регионов по разработанной в диссертации методике за ряд лет позволяет оценить устойчивость полученного разбиения во времени. Для этого с помощью аппарата нечетких множеств рассчитываются значения функции принадлежности
каждого региона к кластерам («лидеров», «аутсайдеров», «середняков») в анализируемом периоде. Функция принимает свои значения в интервале [0,1], при этом 0 означает низшую степень принадлежности (в исследуемом периоде регион ни разу не был отнесен к этому кластеру), 1-высшую (регион всегда попадал именно в этот кластер).
Значение функции принадлежности ] - го региона г - му кластеру ( г =1,2,3) определяется выражением:
где a- const, 0<сс <1, fi — \ — а \ элемент множества t' - .
кластеру; П — число анализируемых лет.
Такой вид функции принадлежности обеспечивает ее чувствительность к изменениям в распределении регионов по кластерам. Увеличение значения параметра (X приводит к усилению воздействия последнего периода наблюдения, уменьшение - к более равномерному учету результатов классификации за все анализируемые годы.
На заключительном этапе исследования проводилось ранжирование регионов ЦФО по уровню развития малого предпринимательства с учетом результатов ранее полученного разбиения на кластеры. Для этого в пространстве обобщенных факторов определялось евклидово расстояние от каждого региона до «эталона» с максимальными значениями факторов. Так как все ранее выделенные обобщенные факторы связаны с уровнем развития малого предпринимательства монотонно-возрастающей зависимостью, то чем меньше расстояние от эталона, тем выше уровень развития малого предпринимательства в регионе.
Три лидирующих региона в ЦФО по уровню развития малого предпринимательства - г. Москва (ранг 1, расстояние от «эталона» — 11,1), Московская область (ранг 2, расстояние - 22,3), Калужская область (ранг 3, расстояние - 22,8). Эти выводы полностью согласуются с результатами кластерного анализа, так как только эти три региона ЦФО принадлежали первому кластеру с высоким уровнем развития малого предпринимательства. Следует обратить внимание на существенный отрыв главного лидера - г. Москвы от остальных регионов округа (на это указывают значительные различия в значениях расстояний).
Zcc/3"-'
= tet
п
порядковый номер года, в котором 7-й регион принадлежал / -му
Последними в рейтинге оказались Костромская область (ранг 15, расстояние - 39,7), Смоленская область (ранг 16, расстояние - 41,8), Брянская область (ранг 17, расстояние - 43,2), Орловская область (ранг 18, расстояние - 43,6), ранее включенные в состав второго кластера «аутсайдеров». Остальные регионы ЦФО заняли места с 4 по 14, при этом их удаленность от «эталона» оценивалась значениями расстояний, варьирующими от 28,6 до 39,2.
Рассмотренная методика может быть использована при рейтинговом оценивании как регионов, так и их муниципальных образований. Учитывая высокую динамичность развития малого предпринимательства, многомерную классификацию и рейтинговое оценивание регионов следует проводить на регулярной основе, осуществляя мониторинговое наблюдение за развитием малого бизнеса.
В третьей главе «Статистический анализ динамики и прогнозирование важнейших индикаторов развития малого предпринимательства в регионах ЦФО» проведена типологизация регионов ЦФО по характеру динамики показателей развития малого предпринимательства, с учетом международного и российского опыта предложены направления совершенствования системы статистических показателей деятельности малых предприятий, усовершенствована и апробирована методика прогнозирования основных индикаторов развития малого предпринимательства на региональном уровне.
Проведенный анализ показал, что в 2005г. развитие сектора малого предпринимательства в ЦФО нашло отражение в увеличении числа зарегистрированных МП (цепной абсолютный прирост составил 7,4 тыс. ед.) и численности работников МП всех категорий. Для обеспечения мониторинга за состоянием малого предпринимательства большой интерес представляет задача типологизации регионов ЦФО по характеру динамики показателей развития малого предпринимательства.
При решении этой задачи в диссертационной работе предварительно проводился экспресс-анализ, позволивший осуществить классификацию регионов РФ по уровню развития малого предпринимательства в 2005г. Рассчитанные по данным Росстата за 2005г. показатели характеризовали плотность распространения МП в регионе, а также вклад МП в решение
проблемы занятости населения региона: Х1 - удельный вес занятых на МП в общей среднесписочной численности работников (%); х2 — число МП, приходящихся на 1000 чел. экономически активного населения (ед.); х3-
удельный вес работников МП (без внешних совместителей) в численности экономически активного населения (%).
Использование метода главных компонент позволило получить одну главную компоненту, объяснявшую свыше 89% суммарной дисперсии исходного признакового пространства. Это позволило рассматривать выделенную главную компоненту в качестве интегральной обобщающей характеристики, на основе которой регионы были разбиты на три кластера: с высок™, средним и низким уровнем развития малого предпринимательства.
В разрезе выделенных кластеров была проведена группировка регионов ЦФО по характеру динамики основных параметров развития малого предпринимательства. Для этого анализировались рассчитанные по итогам 2005 г. цепные темпы роста числа зарегистрйрованных МП (Т5Е) и общей численности работников МП (Ттоы)-
Выделялись группы регионов, для которых в анализируемом периоде: произошло снижение как числа зарегистрированных МП, так и общей численности занятых на МП (Т8Е <1 и Ттма^!); наблюдалось снижение одного из анализируемых параметров развития МП (Т5Е <1 или Т-ша^!); не произошло снижения ни одного из анализируемых параметров развития МП (Т5е 1 и ТТо1а1> 1). Аналогичная группировка регионов проводилась на основе значений базисных темпов роста.
В результате проведенного анализа была получена полная картина изменения динамики важнейших параметров развития сектора малых предприятий в регионах ЦФО. В кластере с высоким уровнем развития малого предпринимательства устойчивый рост в исследуемом периоде наблюдался лишь в г.Москве и Московской области. В группе регионов со средним уровнем развития МП серьезные препятствия, существовавшие на пути развития малого бизнеса, выявлены в Липецкой области, Рязанской области и Тверской области. В группе с низким уровнем развития малого предпринимательства заметно отставание Брянской области — региона с ярко выраженными чертами «аутсайдера» в своем федеральном округе.
Проведенный анализ показал, что в 2005г. ухудшилась ситуация с распределением регионов ЦФО по группам с различной динамикой показателей развития малого предпринимательства. В 2004г. в одиннадцати регионах ЦФО не произошло снижения ни одного из анализируемых параметров (Т5Е >1 и ТТои1> 1), по итогам 2005г. таких регионов было лишь девять. В 2004г. в одном регионе округа наблюдалось снижение как численности работников, так и числа зарегистрированных малых предприятий, в 2005г. - в двух субъектах ЦФО. По итогам 2004г. в четырнадцати регионах округа произошло увеличение численности'
работников, занятых на малых предприятиях, а по итогам 2005г. - лишь в одиннадцати.
В диссертации предложена методика прогнозирования основных показателей развития малого предпринимательства, основанная на синтезе (комбинировании) частных прогнозных оценок. В реализованном автором подходе формируемые на каждом шаге весовые коэффициенты частных прогнозов носят адаптивный характер, позволяющий в большей степени учитывать значения ошибок, полученных на последних шагах процедуры, и тем самым усилить влияние результатов прогнозирования более поздних наблюдений.
Комбинированный прогноз Yr(t) , при оценивании
соответствующего уровня показателя из точки t на т шагов вперед, определяется на основе линейного объединения частных прогнозов
y'r(t):
m
?r(0 = £,ct(0yi(0, о)
i = l
. где m - количество частных прогнозов,
m
С , (t) - положительные весовые коэффициенты, ^ci(t) = I. (2)
'=i
Весовые коэффициенты частных прогнозов определяются из выражения:
с,(О = §Ь (3)
где S't = (1 — C()S'tA + сс{е\ )2 - экспоненциально сглаженный
квадрат ошибок, полученных по i-й модели (i=l ,2, ... , m); СС - const, параметр адаптации, 0<а <1;
{г\ )2 — квадрат ошибки, полученной при прогнозировании уровня у( по i-й модели.
Выражение для вычисления Q, определяется с учетом значения m
таким образом, чтобы обеспечить выполнение условий (2).
На основе комбинированных моделей получены прогнозные оценки важнейших индикаторов развития малого бизнеса: числа малых
предприятий и среднесписочной численности работников МП (без внешних совместителей) в регионах ЦФО и РФ в целом.
В каждом случае проводилось комбинирование двух или трех частных прогнозов, при этом в базовые наборы частных моделей входили адаптивные модели, основанные на экспоненциальном сглаживании, а также модели кривых роста. Построенные комбинированные модели имели высокие характеристики точности на ретроспективном участке. Например, средняя относительная ошибка по модулю для временного ряда числа МП ЦФО не превысила 1,2%, для среднесписочной численности работников МП ЦФО составила 2,4%.
По полученным прогнозным оценкам в 2007г. ожидается дальнейший рост как числа МП, так и численности постоянно занятых работников (рис.7), при этом ожидаемые темпы роста этих показателей в РФ в целом выше, чем в ЦФО.
3500
3000
2500
g 2000 у
ja 1500
1000 500
0 л-1-1-1 ~ i ■ " ' i i--1-■ - ^
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
год
—«—фактические уровни —а—расчетные уровни
Рис. 7. Результаты прогнозирования среднесписочной численности работников МП ЦФО на основе комбинирования
частных моделей
Согласно полученным прогнозным оценкам в 2007г. в ЦФО цепной темп роста числа зарегистрированных малых предприятий составит 102,7%, а для среднесписочной численности работников МП (без внешних!
совместителей) цепной темп роста приблизится к 104,6%.
В диссертационной работе предложены направления совершенствования существующей системы статистических показателей, характеризующих деятельность малых предприятий. В качестве перспективных направлений предлагается проводить анализ деятельности малых предприятий по размерным группам, осуществлять учет показателей экспортно-импортной деятельности малых предприятий, расширить комплекс показателей, характеризующих финансовое состояние малых предприятий. Также целесообразно проводить учет и анализ показателей качественного состава рабочей силы, занятой в малом бизнесе, внедрить систему показателей инновационно-технологической активности малых предприятий и широкий' спектр показателей демографии малых предприятий.
В заключении сформулированы результаты выполненного исследования, даны основные выводы и рекомендации по их практическому использованию.
По теме диссертации опубликованы следующие работы:
Публикации в журналах, рекомендованных ВАК ¡.Есенин М.А. Рейтинговая оценка регионов Центрального федерального округа по уровню развития малого предпринимательства //Вопросы статистики. -2007. - №5. - 0,8 п.л.
2. Дуброва Т.А., Есенин М.А. Статистический анализ развития малого предпринимательства в регионах РФ// Известия международной академии наук высшей школы. — 2006. -№4(38). - 0,85 п.л. (авторские — 0,7 п.л.).
Статьи, тезисы докладов на научных конференциях
3. Мхитарян В.С., Дуброва Т.А., Есенин М.А. Многомерный статистический анализ развития малого предпринимательства в России //Сб. статей IX международной конференции «Enterprise management: Theory & practice». -AGH-University of science & technology. - CRAKOW, 2006. - 0,5 п.л. (авторские — 0,25 п.л.).
4. Есенин М.А. Статистический анализ инвестиционной активности малых предприятий Московской области// Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции «Факторы устойчивого развития экономики России на современном этапе (федеральный и региональные аспекты)». -Пенза, 2006. - 0,3 п.л.
5.Есенин М.А. Анализ системы показателей демографии предприятий в секторе малого бизнеса // Межвузовский сб. науч. трудов: Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. - М, МЭСИ, 2006.-0,2 п.л.
6. Дуброва Т.А., Есенин М.А. Исследование зависимости состояния малого предпринимательства от уровня социально-экономического развития муниципальных образований// Материалы Международной научно-практической конференции «Научные школы и результаты в российской статистике», Санкт-Петербург, 2006. - СПб.: Знание. - 0,3 п.л. (авторские -0,2 п.л.).
7. Дуброва Т.А., Есенин М.А. Применение многомерных статистических методов для анализа развития малого предпринимательства на муниципальном уровне// Материалы конференции «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества». -Москва, 2006. -М.ДЭМИ РАН, МЭСИ. - 0,2 п.л. (авторские - 0,1 п.л.).
8. Есенин М.А. Особенности статистического изучения малого предпринимательства// Тезисы докладов Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов: Прикладные аспекты статистики и эконометрики. - М., МЭСИ, 2005. - 0,1 п.л.
9. Есенин М.А. Методы учета и анализа развития малого предпринимательства в России и за рубежом// Тезисы докладов Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов: Прикладные аспекты статистики и эконометрики. - М., МЭСИ, 2005.-0,1 п.л.
10. Есенин М.А. Отсев аномальных наблюдений при многомерном статистическом анализе деятельности предприятий// Межвузовский сб. науч. трудов: Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. - М, МЭСИ, 2004. - 0,2 п.л.
11. Есенин М.А. Многомерный статистический анализ деятельности предприятий с использованием нечетких множеств// Тезисы докладов Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов: Прикладные аспекты статистики и эконометрики. — М., МЭСИ, 2004.-0,1 п.л.
12. Есенин М.А. Статистический анализ состояния и тенденций развития российского рынка продуктов питания// Тезисы докладов Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов: Прикладные аспекты статистики и эконометрики. - М., МЭСИ, 2004. - 0,1 п.л.
Подписано к печати 20.08.07
Формат издания 60x84/16 Бум. офсетная №1 Печать офсетная
Печ.л. 1,4 Уч.-изд.л. 1,3 Тираж 100 экз.
Заказ №7195
Типография издательства МЭСИ. 119501, Москва, Нежинская ул., 7
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Есенин, Михаил Алексеевич
Введение.
Глава 1. Особенности статистического исследования малого предпринимательства в РФ.
1.1. Критерии отнесения к малым предприятиям в России и за рубежом. Организация статистического наблюдения за деятельностью малых предприятий в РФ.
1.2. Малое предпринимательство в России: состояние и тенденции развития.
1.3. Региональная дифференциация развития малого предпринимательства в РФ.
Глава 2. Многомерный статистический анализ малого предпринимательства в регионах ЦФО.
2.1. Исследование современного состояния малых предприятий в субъектах ЦФО.
2.2. Методика многомерного статистического анализа малого предпринимательства в регионах ЦФО. Предварительная обработка исходных данных.
2.3. Многомерная классификация и рейтинговая оценка регионов ЦФО по уровню развития малого предпринимательства.
Глава 3. Статистический анализ динамики и прогнозирование важнейших индикаторов развития малого предпринимательства в регионах ЦФО.
3.1. Типологизация регионов ЦФО по характеру динамики показателей развития малого предпринимательства.
3.2. Прогнозирование важнейших индикаторов развития малого предпринимательства в регионах ЦФО на основе комбинирования частных прогнозов.
3.3. Рекомендации по совершенствованию системы показателей, характеризующих состояние и развитие малого предпринимательства.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистическое исследование малого предпринимательства в регионах Центрального федерального округа"
Актуальность темы исследования. На современном этапе развития России малому предпринимательству отводится значимая роль в решении многих социально-экономических задач. Укрепление сектора малого бизнеса способствует формированию среднего класса, поддержанию социальной стабильности, созданию новых рабочих мест и обеспечению занятости населения, повышению уровня жизни и развитию предпринимательской активности в обществе.
Последние годы характеризуются поступательным развитием малого предпринимательства в РФ, при этом на регионы Центрального федерального округа (ЦФО) приходится более трети всех малых предприятий страны и примерно половина их суммарного оборота. Однако потенциал этого сектора в решении проблем занятости населения и насыщения рынков товарами и услугами, в создании конкурентной среды и внедрении нововведений реализован далеко не полностью.
Характерной особенностью России является социально-экономическая неоднородность ее регионов, приводящая к сильной территориальной дифференциации в уровне развития малого предпринимательства. Создание эффективной системы поддержки малого бизнеса должно опираться на статистический анализ и прогнозирование динамики важнейших индикаторов развития этого сектора экономики в отдельных регионах и федеральных округах, на статистическое оценивание происходящих структурных сдвигов и изменений в малом предпринимательстве.
Проведение комплексного сравнительного анализа и прогнозирования состояния малого предпринимательства в субъектах РФ позволит получить аналитическую, предупреждающую информацию, способствующую принятию органами управления научно обоснованных решений по адресной поддержке малого бизнеса. Этим определяется актуальность выбранной темы диссертационного исследования.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа и прогнозирования развития малого предпринимательства в субъектах Центрального федерального округа.
Для достижения цели в диссертационном исследовании поставлены и решены следующие задачи: оценить основные тенденции развития малого предпринимательства в ЦФО с учетом региональных особенностей; усовершенствовать систему показателей, характеризующих деятельность малых предприятий на региональном уровне; предложить подход к многомерной классификации регионов ЦФО и РФ в целом по уровню развития малого предпринимательства; разработать и апробировать методику ранжирования субъектов ЦФО по уровню развития малого предпринимательства; провести классификацию регионов ЦФО по характеру динамики показателей развития малого предпринимательства; усовершенствовать методику эконометрического моделирования и прогнозирования основных индикаторов развития малого предпринимательства на региональном уровне.
Объектом исследования является малое предпринимательство в регионах Центрального федерального округа.
Предмет исследования - совокупность показателей и методик статистического анализа и прогнозирования деятельности малого предпринимательства на региональном уровне.
Методологической и теоретической основой диссертационной работы послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по прикладной статистике и эконометрике, теории рыночной экономики, региональной экономике, компьютерной обработке данных.
Основным статистическим инструментарием исследования послужили многомерные методы исследования зависимостей, снижения размерности и классификации, методы анализа и прогнозирования временных рядов, а также аппарат теории нечетких множеств, табличные и графические методы визуализации результатов исследования.
Для решения поставленных задач диссертационного исследования использовались пакеты прикладных программ: «Statistica», «SPSS», «MS Excel».
Информационную базу диссертационного исследования составили официальные данные Росстата, материалы научных публикаций, периодической печати, официальных сайтов сети Internet и электронных СМИ по исследуемой тематике.
Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного статистического анализа и прогнозирования развития малого предпринимательства в субъектах Центрального федерального округа.
Разработанные методические приемы и подходы носят универсальный характер и предназначены для аналитической работы на региональном уровне, способствуют принятию научно обоснованных управленческих решений по стимулированию развития малого предпринимательства.
В диссертации сформулированы и выносятся на защиту следующие основные положения:
• оценены тенденции и перспективы развития малого предпринимательства в ЦФО с учетом его территориальной дифференциации;
• разработана методика многомерной классификации регионов ЦФО по состоянию малого предпринимательства, позволяющая оценивать устойчивость полученного разбиения на основе аппарата теории нечетких множеств;
• предложен и апробирован методический подход к построению рейтинговых оценок регионов ЦФО по уровню развития в них малого предпринимательства;
• проведена типологизация регионов ЦФО по характеру динамики показателей, определяющих развитие малого предпринимательства;
• усовершенствована методика прогнозирования основных показателей развития малого предпринимательства на региональном уровне за счет синтеза частных прогнозных оценок с адаптивными весовыми коэффициентами;
• предложены направления совершенствования системы показателей деятельности малых предприятий на региональном уровне с учетом международного и российского опыта.
Практическая значимость. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы Росстатом и его территориальными органами, Министерством экономического развития и торговли РФ, региональными Министерствами экономики, а также региональными органами управления и поддержки предпринимательства в процессе разработки и реализации программ стимулирования развития малого бизнеса.
Апробация результатов работы. Основные результаты исследования докладывались на 7 международных и всероссийских научно-практических конференциях:
IX Международной конференции «Enterprise management: Theory & practice». -AGH-University of science & technology, CRAKOW, 2006 г.;
Международной конференции «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества». - М., ЦЭМИ РАН, 2006 г.;
Международной научно-практической конференции «Научные школы и результаты в российской статистике». - Санкт-Петербург, 2006г.;
IV Всероссийской научно-практической конференции «Факторы устойчивого развития экономики России на современном этапе (федеральный и региональные аспекты)». - Пенза, 2006г.;
Всероссийских научных конференциях молодых ученых, аспирантов и студентов «Прикладные аспекты статистики и эконометрики». - М, МЭСИ, 2004 и 2005гг.;
III Всероссийской научно-практической конференции «Социально-экономическое развитие России в XXI веке». - Пенза, 2004г.
Результаты проведенного исследования используются в учебном процессе Московского государственного университета экономики, статистики и информатики по курсам: «Статистические методы прогнозирования в экономике», «Эконометрика», «Многомерные статистические методы».
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ общим объемом 3,75 п.л. (авторских - 3,15 пл.), в том числе 2 статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.
Диссертация: заключение по теме "Бухгалтерский учет, статистика", Есенин, Михаил Алексеевич
Заключение
В диссертационном исследовании для достижения поставленной цели был решен комплекс задач, связанных со статистическим исследованием развития малого предпринимательства в регионах РФ.
1. Проведенный анализ позволил выявить существенные различия в определении размерных категорий хозяйствующих субъектов в России и за рубежом, в том числе в используемых критериях при отнесении предприятий к категории малых. В развитых странах, в странах ЕС (в отличие от России) наряду с критерием численности занятых применяются финансовые критерии при отнесении к категориям малых и средних предприятий, применяются иные пороговые значения для численности занятых, различны способы учета деятельности индивидуальных предпринимателей. Все это создает определенные трудности при проведении международных сопоставлений.
2. В последние годы в РФ наблюдается поступательное развитие малого предпринимательства. К концу 2005 г. число МП выросло почти на 10% по сравнению с посткризисным 1999г., составив 979,3 тыс., а общая численность работников МП увеличилась более чем на 18%, приблизившись к девяти миллионам чел. При этом более высокие темпы роста были характерны для категории постоянных работников. Уровень среднесписочной численности работников (без внешних совместителей) в 2005г. превышал соответствующее значение для 1999г. на 24%, а доля этой категории работников МП превосходит 90%.
Приведенные результаты свидетельствуют о высокой стабильности отраслевой структуры малых предприятий, не подверженной резким изменениям. Значительная часть МП концентрируется в сфере услуг, при этом ведущей отраслью по числу малых предприятий из года в год оставалась торговля и общественное питание. Анализ, проведенный после ввода в действие ОКВЭД, показал, что главный лидер как по числу МП, так и по численности занятых - «Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования». На долю этих видов деятельности в 2005 г. приходилось примерно 46% от общего количества МП, их вклад в суммарную численность работников МП составлял 30,8%, в объеме оборота МП - почти 3/4.
Исследование показало, что в настоящее время рано говорить о том, что потенциал малого предпринимательства в РФ полностью реализован. Имеются серьезные барьеры на пути его развития. Это сказывается на недостаточном развитии малых предприятий в важнейших отраслях материального производства (например, в строительстве), на низкой инвестиционной активности малых предприятий, на отставании в плотности распространения МП по сравнению с развитыми странами и др.
3. В ходе исследования была выявлена характерная особенность развития российского малого предпринимательства - наличие сильной территориальной дифференциации, подтвержденной значениями децильных коэффициентов дифференциации, анализом ящичных диаграмм важнейших индикаторов развития МП.
В работе были выявлены регионы с очень низкой плотностью распространения МП, например, в конце 2005г. в Республиках Ингушетия и Калмыкия на 1000 жителей приходилось в среднем лишь одно МП. В то же время г. Москва и г. Санкт-Петербург близки к уровню Западной Европы по плотности распространения МП - соответственно 19 и 25 МП в среднем на 1000 жителей по итогам 2005г.
В распределении регионов по плотности распространения МП присутствует правосторонняя асимметрия, т.е. большинство регионов имеет низкую плотность, не достигающую среднего уровня по РФ. При этом в ходе исследования была выявлена важная особенность имеющейся территориальной дифференциации - значительный отрыв очевидных лидеров от остальных регионов.
Существенные диспропорции в развитии малого предпринимательства были выявлены уже при проведении регионального анализа на уровне федеральных округов. На долю регионов Центрального федерального округа в 2005г. приходилось более трети всех малых предприятий, почти 37% от общей численности работников МП, около 50% объема суммарного оборота МП, их вклад в объем инвестиций в основной капитал МП РФ составлял почти четверть.
Во многом высокие значения показателей для ЦФО в целом определяются столичными малыми предприятиями, сосредоточившими в 2005г. свыше 22% постоянных работников МП РФ. Учитывая высокую весомость регионов ЦФО в секторе малого бизнеса, их существенное различие в уровне социально-экономического развития, в диссертационной работе было проведено комплексное исследование малого предпринимательства в этом федеральном округе.
4. Для выделения групп регионов, однородных по уровню развития малого предпринимательства, в работе предложена методика, опирающаяся на комплексное использование многомерных статистических методов -методы снижения размерности, методы многомерной классификации (кластерный анализ, дискриминантный анализ). При апробации этой методики на данных за 2004г. было использовано шесть показателей, отражавших различные аспекты развития малого предпринимательства в регионах (его вклад в решение задачи занятости населения региона, инвестиционную активность, плотность распространения МП и др.), а также позволивших элиминировать различия в размере территорий. С целью снижения размерности задачи и перехода к ортогональной системе координат был реализован метод главных компонент с последующим вращением. В результате удалось, снизив размерность задачи в два раза, выделить факторы, характеризующие соответственно масштабность развития малого предпринимательства и его вклад в экономику региона (¥\), инвестиционную активность малого предпринимательства (F2), а также результативность и эффективность его функционирования (F3). Вклад этих факторов в дисперсию процесса составил 94,7%.
Визуализация распределения регионов в осях обобщенных факторов позволила выявить «подозрительные наблюдения» и отсеять четыре региона, обладающих специфическими особенностями в развитии малого предпринимательства.
Для проведения многомерной классификации оставшихся 75 регионов РФ использовался широкий спектр иерархических агломеративных процедур кластерного анализа и метод «к-средних». В результате методом Уорда в пространстве ранее выделенных обобщенных факторов было выявлено три группы регионов. При выборе лучшего разбиения учитывались значения функционалов качества и возможность проведения экономической интерпретации.
На основе результатов кластерного анализа была сформирована обучающая выборка для уточнения ранее полученного разбиения регионов РФ по уровню развития малого предпринимательства с помощью дискриминантного анализа.
В обучающую выборку вошли 19 регионов с высоким уровнем развития малого предпринимательства и наиболее высокими характеристиками инвестиционной активности, 17 регионов, отвечающих среднему уровню развития МП, а также 22 региона с низким уровнем развития малого предпринимательства.
Полученные с помощью пошаговой процедуры оценивания линейные дискриминантные функции Фишера позволили правильно классифицировать 98,3% регионов, включенных в обучающую выборку.
В результате совместного применения кластерного и дискриминантного анализа к первому кластеру с высоким уровнем развития малого бизнеса было отнесено около четверти исследуемых регионов. К этому кластеру «лидеров» были отнесены три региона ЦФО: г. Москва, Московская область и Калужская область.
По результатам исследования 26 регионов РФ были отнесены ко второму кластеру с низким уровнем развития малых предприятий. Для регионов этого кластера была характерна низкая плотность распространения малых предприятий, невысокая доля постоянных работников МП в численности экономически активного населения, а также для них типичны низкие значения характеристик производительности труда и инвестиционной активности в секторе малого бизнеса. Во второй кластер «аутсайдеров» попали пять регионов ЦФО: Брянская область, Костромская область, Орловская область, Тамбовская область, Смоленская область. Эти регионы имеют серьезные проблемы в развитии малого предпринимательства, в них, в первую очередь, должна быть направлена адресная поддержка малого бизнеса.
Наиболее многочисленной в ЦФО оказалась группа регионов со средним уровнем развития малого предпринимательства: 55,6% от общего числа субъектов федерального округа. В работе предложен подход к оцениванию устойчивости во времени полученного разбиения регионов, опирающийся на аппарат теории нечетких множеств. Организация мониторингового наблюдения за развитием малого предпринимательства предполагает проведение многомерной классификации регионов на регулярной основе - ежегодно. При этом функция принадлежности каждого региона к кластерам («лидеров», «аутсайдеров», «середняков») в анализируемом периоде будет принимать свои значения в интервале [0,1]. Ноль - низшая степень принадлежности, т.е. в исследуемом периоде регион ни разу не был отнесен к этому кластеру; единица - высшая степень принадлежности, т.е. регион всегда попадал именно в этот кластер. Предложенный вид функции принадлежности наделяет ее адаптивными свойствами, обеспечивает чувствительность к изменениям в распределении регионов по кластерам. Увеличение значения параметра а приводит к усилению воздействия последнего периода наблюдения, уменьшение - к более равномерному учету результатов классификации за все анализируемые годы.
5. Также в ходе исследования была разработана и апробирована методика рейтингового оценивания субъектов ЦФО по уровню развития малого предпринимательства, опирающаяся на результаты их многомерной классификации. Согласно этому подходу в пространстве ранее выделенных обобщенных факторов определялось евклидово расстояние от каждого региона до «эталона» с максимальными значениями факторов. Дальнейшее ранжирование регионов проводилось с соблюдением условия: «наилучший» объект из кластера регионов со средним уровнем развития малого бизнеса имел более низкий рейтинг, чем «наихудший» объект из класса лидеров.
К достоинствам рассмотренного подхода, в первую очередь, можно отнести возможность учета при построении рейтингов коррелированных признаков, легкость реализации всех этапов с помощью современных статистических пакетов прикладных программ.
6. В работе проведена типологизация регионов ЦФО по характеру динамики показателей развития малого предпринимательства в период с 2003 г. по 2005 г, позволившая получить полную картину изменения динамики важнейших параметров развития сектора малых предприятий в ЦФО.
Анализ показал, что в 2005г. в ЦФО наблюдался рост числа зарегистрированных МП и увеличение численности работников МП всех категорий. В то же время ситуация с распределением регионов ЦФО по группам с различной динамикой показателей развития малого предпринимательства в 2005 г. изменилась в худшую сторону.
В 2004г. в одиннадцати регионах ЦФО не произошло снижения ни одного из анализируемых параметров (числа МП и общей численности работников МП), по итогам 2005г. таких регионов было лишь девять. По итогам 2004г. в четырнадцати регионах округа произошло увеличение численности работников, занятых на малых предприятиях, в одиннадцати регионах произошел рост числа зарегистрированных малых предприятий. По итогам 2005г. таких регионов было соответственно лишь одиннадцать и десять. При этом в 2005г. в двух субъектах ЦФО наблюдалось как снижение численности работников, так и числа зарегистрированных малых предприятий, по итогам 2004г. - в одном.
Было выявлено, что в кластере с высоким уровнем развития малого предпринимательства устойчивый рост в исследуемом периоде наблюдался лишь в Москве и Московской области. В группе с низким уровнем развития малого предпринимательства по итогам 2005г. усилилось отставание Брянской области.
7. В работе была усовершенствована методика моделирования и прогнозирования основных индикаторов развития малого предпринимательства на региональном уровне. Реализованный подход к прогнозированию числа зарегистрированных МП и среднесписочной численности работников (без внешних совместителей) МП ЦФО опирался на синтез (комбинирование) частных прогнозных оценок с весовыми коэффициентами, носящими адаптивный характер. В отличие от традиционных подходов при определении весовых коэффициентов частных моделей использовалась сумма экспоненциально сглаженных квадратов ошибок. При таком подходе появляется возможность в большей степени учитывать значения ошибок, полученных на последних шагах процедуры, чем на первых или на всем периоде наблюдения, усилить влияние результатов прогнозирования более «свежих», поздних наблюдений. В базовый набор моделей были включены адаптивные модели, основанные на экспоненциальном сглаживании (с линейным, параболическим, экспоненциальным характером трендовой составляющей), а также модели кривых роста.
Реализованный подход позволил получить высокие характеристики точности на ретроспективном участке: средняя относительная ошибка по модулю для временного ряда числа МП ЦФО не превысила 1,2%, для среднесписочной численности работников (без внешних совместителей) МП ЦФО-2,4%.
Согласно полученным прогнозным оценкам на конец 2007г. число зарегистрированных малых предприятий в регионах ЦФО составит 362,8 тыс.ед., что соответствует прогнозному цепному темпу роста 102,7%. По полученным прогнозным оценкам вклад регионов ЦФО в общее число МП в РФ в конце 2007г. составит примерно треть.
Согласно результатам прогнозирования по комбинированной модели в 2007г. численность постоянных работников МП ЦФО в 2007г. составит 3236,5 тыс. чел., что будет соответствовать примерно 36% от общей численности постоянно занятых в этом секторе экономики в РФ. Таким образом, по полученным прогнозным оценкам в 2007г. ожидается дальнейший рост как числа МП, так и численности постоянно занятых работников, при этом ожидаемые темпы роста этих показателей в РФ в целом выше, чем в ЦФО.
8. В работе предложены направления совершенствования существующей системы статистических показателей, характеризующих деятельность малых предприятий с учетом международного опыта и российской статистической практики. В качестве перспективных направлений, позволяющих повысить общий уровень информативности системы показателей развития малого предпринимательства, предлагается проводить анализ деятельности малых предприятий по размерным группам, осуществлять учет показателей экспортно-импортной деятельности малых предприятий, расширить комплекс показателей, характеризующих финансовое состояние малых предприятий. Также целесообразно проводить учет и анализ показателей качественного состава рабочей силы, занятой в малом бизнесе, внедрить систему показателей инновационно-технологической активности малых предприятий и комплекс показателей демографии малых предприятий.
Разработанные в диссертационном исследовании методические приемы и подходы носят универсальный характер и предназначены для аналитической работы на региональном уровне. Полученные результаты и выводы способствуют принятию научно обоснованных управленческих решений по стимулированию развития малого предпринимательства, необходимого для успешного формирования в России рыночной экономики.
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Есенин, Михаил Алексеевич, Москва
1. Агапова Т., Юзбашев М. Показатели интенсивности изменения структуры валового внутреннего продукта //Вопросы статистики.- 1995.-№4.- с.25-27.
2. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей. М.: Металлургия, 1968.
3. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.
4. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.
5. Айвазян С.А., Енюков И.О., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное издание. М.: Финансы и статистика, 1983.
6. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. Справочное издание. М.: Финансы и статистика, 1985.
7. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для ВУЗов. М.: ЮНИТИ, 1998.
8. Анализ роли и места малых и средних предприятий России. Статистическая справка. Ресурсный центр малого предпринимательства. -М., 2004.
9. Андерсон Т.В. Введение в многомерный статистический анализ. -М.: Физматгиз, 1963.
10. Андерсон Т.В. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир,1976.
11. П.Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование.- М.: Финансы и статистика, 2001.
12. Афифи А., Эйзенс С. Статистический анализ: подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982.
13. Башина О.Э., Спирин А.А., Бабурин В.Т. и др. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности /Под ред. Башиной О.Э., Спирина А.А., М.: Финансы и статистика, 2003.
14. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз. М.: Финансы и статистика, 2001.
15. Блинов А.О., Шапкин И.Н. Малое предпринимательство. Теория и практика. М.: «Дашков и К», 2003.
16. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974. - Вып. 1,2.
17. Болч Б., Хуань К. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979.
18. Большаков А.А., Каримов Р.Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов. М.: Горячая линия-Телеком, 2007.
19. Большев JI.H., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. -М.: Наука, 1965.
20. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде WINDOWS. М.: Информационно-издательский дом ФИЛИНЪ, 1997.
21. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA® в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере.- М.: Финансы и статистика, 2006.
22. Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория. -М.: Мир, 1980.
23. Взаимодействие малого и крупного бизнеса: Информационно-аналитический сборник. М.: ИЛИ, 2004.
24. Водянов А. Как запустить инвестиции // Эксперт.- 2001.- №34.с.50.
25. Гладышевский А.И. Производственный аппарат России: основные характеристики и перспективы использования //Проблемы прогнозирования.-2001.-№1.
26. Гохберг JI.M. Финансирование науки в странах с переходной экономикой: сопоставительный анализ. М., ЦИСН, 1998.
27. Гохберг JI.M., Кузнецова И.А. Промышленность России и инновационная деятельность: отраслевые и региональные аспекты. М.: ЦИСН, 1997.
28. ГранбергА. Г. Основы региональной экономики. М.: ГУ ВШЭ,2000.
29. Гранберг А. Г. Стратегия территориального социально-экономического развития России: от идеи к реализации //Вопросы экономики.- 2001.- № 9.
30. Громыко Г.Л. Теория статистики. Практикум. М.:Инфра-М,2005.
31. Группировки и корреляция в экономико-статистических исследованиях / Под ред. Рябушкина Т.В.- М.: Наука, 1982.
32. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980.
33. Динамика развития малого предпринимательства в регионах России в 2005г.- М.:НИСИПП, 2006.
34. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, 2001.
35. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Для экономистов и менеджеров.- М.: Финансы и статистика, 2000.
36. Дубров A.M. Компонентный анализ и эффективность в экономике.- М.: Финансы и статистика, 2003.
37. Дуброва Т.А. Прогнозирование развития промышленности России: методы и модели. М.: ТЕИС, 2003.
38. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. -М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
39. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977.
40. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа.- М.: Финансы и статистика, 1982.
41. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики,- М.: Финансы и статистика, 2004.
42. Елисеева И.И., Князевский B.C., Ниворожкина Л.И. Теория статистики с основами теории вероятностей / Под ред. Елисеевой И.И.- М.: ЮНИТИ, 2001.
43. Ершов Э.Б. Об одном методе объединения частных прогнозов. / В кн.: Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование: Уч. зап. по статистике, т. XXII. М.: Наука,1973.
44. Есенин М.А. Рейтинговая оценка регионов Центрального федерального округа по уровню развития малого предпринимательства //Вопросы статистики.- 2007.- №5,- с.49-54.
45. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики.- М.: Инфра-М, 2004.
46. Ефимова М.Р. Рябцев В.М. Общая теория статистики.- М.: -Финансы и статистика, 1991.
47. Ефимова М.Р., Бычкова С.Г. Социальная статистика /Под ред. Ефимовой М.Р. М.: Финансы и статистика, 2003.
48. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988.
49. Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1976.
50. Иберла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980.
51. Изучение ситуации в секторе малого и среднего бизнеса. -Институт социально-экономического анализа и развития предпринимательства. М., 2001.
52. Ильенкова С.Д. Инновационный менеджмент. М.: ЮНИТИ,2000.
53. Карманов М. В., Романчук М. Н. Статистика занятости населения. -М.: МЭСИ, 1989.
54. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. В 2 т. М.: Статистика, 1977.
55. Кендэл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.
56. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976.
57. Кендалл М. Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. -М.: Наука, 1973.
58. Кильдишев Г.С., Аболенцев Ю.М. Многомерные группировки,-М.: Статистика, 1978.
59. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973.
60. Кобринский Н.Е., Кузьмин В.И. Точность экономико-математических моделей. М.: Финансы и статистика, 1981.
61. Кобылина В.В. Демография предприятий. Характеристика и основные показатели // Вопросы статистики.- 1999.-№9.
62. Контуры инновационного развития мировой экономики. Прогноз на 2000 2015 гг. /Под ред. Дынкина А. А. - М.: Наука, 2000.
63. Корнилов И.А. Многомерные статистические исследования в экономике с использованием ПЭВМ. М.: МЭСИ, 1994.
64. Королев Ю.Г. Метод наименьших квадратов в социально-экономических исследованиях.- М.: Статистика, 1980.
65. Коротков А.В. Маркетинговые исследования. М., ЮНИТИ-ДАНА, 2005.
66. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.
67. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975.
68. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика / Под ред. проф. Н.Ш. Кремера.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.
69. Кузнецов В.И. Методологические проблемы статистических исследований занятости. М.: Диалог-МГУ, 1999.
70. Кузнецов В.И. Роль статистики в управлении процессами занятости //Вопросы статистики.- 1999.- № 6.
71. Кузнецов С.Е., Халилеев А.А. Обзор специализированных статистических пакетов по анализу временных рядов. М.: Статдиалог, 1991.
72. Кузьмин В.И., Половников В.А. Анализ временных рядов, прогноз и управление,- М.: Финансы и статистика, 1985.
73. Курс социально- экономической статистики: учебник для вузов /Под ред. проф. Назарова М.Г.- М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000
74. Лапуста М.Г., Старостин Ю.Л. Малое предпринимательство.- М.: ИНФРА-М, 2004.
75. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967.
76. Лугачев М.И. Ляпунцов Ю.П. Методы социального прогнозирования.- М.: Экономический факультет МГУ, ТЕИС, 1999.
77. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003.
78. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: Финансы и статистика, 1986.
79. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2000.
80. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. Пер. с франц.-М.: Статистика.- Вып. 1.- 1975.- 423 с. Вып. 2- 1976. -325 с.
81. Малое предпринимательство в России: Стат. сб./ Госкомстат России.-М., 2001,2002, 2003.
82. Малое предпринимательство в России.: Стат. сб./ Росстат. М., 2004,2005.
83. Малое предпринимательство в России.: Стат. сб./ Росстат. -М.,2006.
84. Малое предпринимательство в России: прошлое, настоящее и будущее /Под ред. Е.Г. Ясина, А.Ю. Чепуренко, В.В. Буева. — М.: Фонд «Либеральная миссия», 2003.
85. Малый бизнес. Организация, экономика, управление /Под ред. проф. В.Я. Горфинкиля, В.А.Швандера. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
86. Манд ель И. Д. Кластерный анализ.- М.: Финансы и статистика,1988.
87. Материалы IX международной конференции «Менеджмент предприятий: теория и практика». AGH, Краков, 2006.
88. Методологические положения по статистике. Вып.З/ Госкомстат России.- М.: 2000г.
89. Методологические положения по статистике. Вып.2/ Госкомстат России.-М.: 1998г.
90. Методологические положения по статистике. Вып.1/ Госкомстат России.-М.: 1996г.
91. Минашкин В.Г. Статистический анализ структурных изменений на рынке ценных бумаг. М.: Финансы и статистика, 2001.
92. Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. Учёные записки по статистике, Т. XXVI. М.: Наука, 1974.
93. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе /Под ред. Б.А. Лагоши.- М.: Финансы и статистика, 2000.
94. Мюллер П. и др. Таблицы по математической статистике. Пер. с нем. М.: Финансы и статистика, 1982.
95. Наука и высокие технологии России на рубеже третьего тысячелетия. Социально-экономические аспекты развития. Руководители авторского коллектива: Макаров В. Л., Варшавский А. Е. М.: Наука, 2001
96. Окунь Я. Факторный анализ. М.: Статистика, 1974.
97. Орехов С.А. Статистические аспекты исследования диверсификации корпораций. М.: ИНИОН РАН, 2001.
98. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономическихисследованиях. М.: Статистика, 1980.
99. Половников В.А. Анализ и прогнозирование транспортной работы морского транспорта. М.: Транспорт, 1983.
100. Практикум по общей теории статистики /Ефимова М.Р., Петрова Е. В., Румянцев В.Н. М.: Финансы и статистика, 2002.
101. Практикум по эконометрике /И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Н.М.Гордеенко и др. Под ред. И.И.Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2006.
102. Практическая бизнес-статистика: пер. с англ.- М.: Издательский дом «Вильяме», 2004.
103. Рабочая книга по прогнозированию.- М.: Мысль, 1982. Ю4.Ранверсе Ф., Харченко-Дорбек А. Оценка влияния финансовыхфакторов на экономический рост в России //Проблемы прогнозирования. -2002. -№3.-с.30-45.
104. Регионы России. Справочник. М.: Госкомстат, 2001.
105. Регионы России. Справочник. М.: Росстат.- 2006.
106. Регионы России. Социально-экономические показатели. М.: Росстат. -2007.
107. Розанова Н.М. Структура рынка и стимулы к инновациям //Проблемы прогнозирования.-2002.- №3.
108. Российское обозрение малых и средних предприятий 2001. -Ресурсный центр малого предпринимательства в рамках проекта Тасис СМЕРУС 9803.- М., 2002.
109. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Госкомстат России. М.,2002.
110. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Росстат М.,2006.
111. Россия в цифрах. Крат. стат. сб./ Росстат. М., 2006.
112. ПЗ.Рунов А. В., Орлов А. В., Цыганов А. Г. Системы поддержки и развития малого бизнеса за рубежом. М.: Уникум Пресс, 2003.
113. Рябушкин Б.Т., Чурилова Э.Ю. Методы оценки теневого и неформального секторов экономики.- М.: Финансы и статистика, 2003.
114. Рябушкин Б.Т. Основы статистики финансов. М.: -Финстатинформ, 1997.
115. Рябушкин Б.Т. Применение статистических методов в экономическом анализе и прогнозировании. М.: Финансы и статистика, 1987.
116. Салин В.Н., Чурилова Э.Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: Учебник.-М.: Финансы и статистика, 2006.
117. Сигел Э. Практическая бизнес-статистика. Пер. с англ.- М.: Издательский дом «Вильяме», 2004.
118. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания. -М.: Статистика, 1980.
119. Смулов A.M. Проблемы взаимодействия промышленных предприятий и банков М.: Финансы и статистика, 2002.
120. Сошникова J1.A., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА,1999.
121. Статистика: Учебник /Под ред. проф. И.И. Елисеевой.- М. : Высшее образование, 2006.
122. Статистика: учебник / Под ред. В.С Мхитаряна.- М.: Экономистъ,2005.
123. Статистика: Учебник /И.И. Елисеева, И.И. Егорова и др.; Под. ред. проф. И.И. Елисеевой. М., Проспект, 2004.
124. Статистика: Учебно-практическое пособие /Под ред. проф. М.Г. Назарова. М., КНОРУС, 2006.
125. Статистика: курс лекций /Под ред. Ионина В.Г.- М., ИНФРА-М2000.
126. Статистика коммерческой деятельности /Под ред. Беляевского
127. И.К., Башиной О.Э. М.: Финстатинформ, 1996.
128. Статистика рынка товаров и услуг /Беляевский И.К., Кулагина Г.Д., Коротков А.В. и др. Под ред. Беляевского И.К.- М.: Финансы и статистика, 1997.
129. Статистический бюллетень №3/ Госкомстат России. М., 2002.
130. Статистические методы анализа экономической динамики. Уч. зап. по статистике, т. 46. М.: Наука, 1983.
131. Статистическое моделирование и прогнозирование. Под ред. Гранберга А.Г. М.: Финансы и статистика, 1990.
132. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование.- М.: Прогресс, 1970.
133. Теория статистики: Учеб. для студентов экон. вузов / Под ред. Шмойловой Р.А.- М.: Финансы и статистика, 2006.
134. Теория статистики: Учебник / Под ред. Громыко Г.Л. М.: Инфра-М, 2005.
135. Тихомиров Н. П., Доронина Е.Ю. Эконометрика: Учебник.- М.: Экзамен, 2003.
136. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова. М.: Инфра-М, 1998.
137. Уотшем Т.ДЖ., Паррамоу К. Количественные методы в финансах / Пер. с англ. под. ред. М.Р. Ефимовой. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999.
138. Ускоренное развитие малого предпринимательства как фактор устойчивого роста экономики /Сб. информационно-аналитических материалов V Всероссийской конференции представителей малых предприятий. -М.: Институт предпринимательства и инвестиций, 2004.
139. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ /Под ред. Енюкова И.С. М.: Финансы и статистика, 1989.
140. Фомин Я.А. Диагностика кризисного состояния предприятия,-М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
141. Френкель А.А. Прогнозирование производительности труда:методы и модели. М.: Экономика, 2007.
142. Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райте А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е издание.: Пер. с англ.- М.: Издательский дом «Вильяме», 2003.
143. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика,1972.
144. Хеннан Э. Анализ временных рядов. М.: Наука, 1964.
145. Хеннан Э. Многомерные временные ряды. М.: Мир, 1974.
146. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. -М.: Мир, 1973.
147. Хьюбер П. Робастность в статистике. М.: Мир, 1984. 148.Четыркин Е.Н. Статистические методы прогнозирования.1. М.:Статистика, 1977.
148. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятий.- М.: ИНФРА-М, 1998.
149. Шеховцев М.В. Венчурные фонды, крупные корпорации и малые инновационные предприятия //ЭКО, 2006, №2.
150. Эконометрика /Под ред. И.И.Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2005.
151. Экономика и статистика фирм / Под ред. С.Д. Ильенковой.- М.: Финансы и статистика, 2002.
152. Экономико- математические методы и прикладные модели: учеб. пособие для вузов/ Федосеев В.В., Гармаш А.Н., Дайитбегов Д.И. и др.; под ред. Федосеева В.В.- М. ЮНИТИ, 1999.
153. Bates J.M., Granger С. W. J. The Combination of Forecasts.-Oper. Reser. Quart., 1969, v.20, N 4.
154. Box G.E.P., Pierce D.A. Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive-Integrated Moving Average Time Series Models // J. of the Am. Statistic. Ass. 1970. Vol. 65.-p. 1509-1526.
155. Brown R.G. Smoothing forecasting and prediction of discrete time series.-N.-Y., 1963.
156. Fox A.J. Outliers in time series // J.R. Statist.Soc.B,v. 34, 1972. -p.350
157. Green W.H. Econometric analysis.- Macmillan Publishing Company, New York, 1993.
158. Grubbs F. Sample criteria for testing outlying observations // Annals of mathematical statistics. -1950, vol.21. p.27-58.
159. Grubbs F.E. Procedures for detecting outlying observations in samples // Technometrics, 1969, vol. 11. -p. 1 -21.
160. Grubbs F.E., Beck C. Extension of sample sizes and percentage points for significance tests of outlying observation // Technometrics, 1972, vol. 14. -p.847-854.
161. Harrison P.J. Exponential smoothing and short-term sales forecasting // Management Science, 1967, vol. 13, n. 11.
162. Harrison P.J. Short-term sales forecasting. // Applied statistics, J.of the Royal Stat. Soc.l965,ser.C,vol.l4,n.2,3.
163. LuingG.M., Box G.E.P. On a Measure of Lack of Fit in Time Series Models // Biometrica, 1978. Vol. 65. p.297-303.
164. Newbold P., Granger C. W. J. Experience with Forecasting Univariate Time Series and Combination of Forecasts // J. of Royal Statistical Society. A, 1974, v.137, N2.
165. P.Newbold. Statistics for Business and Economics. London, Prentice-Hall, Ed.4, 1995.
166. SPSS Trends™ 10.0 SPSS Inc., 1999.
167. Tietjen G., Moore H. Some Grubb's type statistics for the detection of several outliers // Technometrics, 1972, vol. 14. p.583-597.
168. Wade R.C. A technique for initializing exponential smoothing forecasts // Management Science. 1967. vol. 13, n.7.