Мониторинг предпринимательской среды субъектов Южного и Северо-Кавказского федеральных округов: согласованная диагностика нетипичных социально-экономических профилей

Введение

Региональным органам власти и институтам развития предпринимательства требуются процедуры, позволяющие на предварительном этапе выявлять нетипичные сочетания социально-экономических показателей, определяющих условия ведения бизнеса [5; 7; 17]. Мониторинг по отдельным индикаторам фиксирует точечные отклонения, однако не позволяет разграничить краткосрочные статистические колебания и устойчивый сдвиг профиля территории [2; 9]. В условиях короткой региональной панели, характерной для оперативного сопоставления пятнадцати субъектов Южного и Северо-Кавказского федеральных округов, единичное экстремальное значение по безработице или инвестициям не может служить достаточным основанием для отнесения субъекта к числу территорий, требующих приоритетной управленческой проверки.

С ростом числа анализируемых признаков информативность однофакторных процедур снижается, тогда как многомерные методы позволяют выявлять нетипичные конфигурации региональных условий [21; 22]. Статистические результаты необходимо соотносить с институциональной рамкой поддержки малого и среднего предпринимательства (МСП): Федеральный закон № 209-ФЗ и Стратегия развития МСП до 2030 года [15; 16] формируют основания для разграничения фоновых макроэкономических условий и прямых показателей предпринимательского сектора [3; 4; 6].

Цель исследования состоит в пилотной апробации воспроизводимой процедуры мониторинга условий, значимых для развития малого и среднего предпринимательства, на панели пятнадцати субъектов Южного и Северо-Кавказского федеральных округов за 2022–2024 гг. Эмпирическая база сформирована по официальным электронным рядам Федеральной службы государственной статистики и включает десять макроэкономических, социальных и инфраструктурных показателей предпринимательской среды. Эти индикаторы не характеризуют сектор малого и среднего предпринимательства напрямую, однако задают региональный фон, на основании которого институты поддержки бизнеса определяют приоритеты управленческого внимания [1; 13]. Содержательный и прикладной вклад работы заключается в разработке двухуровневого диагностического регламента, переводящего статистическую нетипичность в типы диагностических сигналов и матрицу первичных управленческих реакций для органов власти и институтов поддержки малого и среднего предпринимательства.

Гипотеза исследования состоит в том, что согласование трёх диагностических процедур в условиях короткой региональной панели позволяет надёжнее разграничивать повторяющиеся сигналы и краткосрочные статистические колебания, чем применение каждой процедуры изолированно.

1. Теоретико-методические подходы к мониторингу предпринимательской среды региона

Предпринимательская среда региона формируется под влиянием совокупности макроэкономических, социальных, инфраструктурных и институциональных условий. Для малого и среднего предпринимательства значение имеют не только прямые показатели сектора, но и региональный фон, включая инвестиционную активность, уровень доходов и занятости населения, кадровую обеспеченность, миграционную динамику, инфраструктурную связанность и экологическую нагрузку [1; 9; 11]. Исследования пространственного развития России фиксируют устойчивую дифференциацию субъектов и необходимость формализованных правил межрегионального сопоставления [5; 7; 10]. Интегральные подходы к оценке регионального развития показывают, что сопоставление территорий по одному индикатору недостаточно для формирования управленческих выводов, поскольку устойчивые различия проявляются в сочетании нескольких характеристик субъекта [2].

Поддержка малого и среднего предпринимательства в России развивается в рамках федерального и регионального регулирования, включая Федеральный закон № 209-ФЗ и Стратегию развития малого и среднего предпринимательства до 2030 года [15; 16]. Для органов власти и институтов развития важно не только фиксировать состояние сектора МСП, но и своевременно выявлять субъекты, в которых фоновая конфигурация социально-экономических условий может требовать дополнительной проверки [3; 6; 12]. Развитие инфраструктуры поддержки малого и среднего предпринимательства предполагает согласование статистической и институциональной плоскостей анализа [4; 8]. В этой связи региональный мониторинг предпринимательской среды служит предварительным инструментом отбора территорий для углублённого анализа, а не заменой прямой оценки деятельности субъектов МСП.

В условиях коротких региональных панелей особое значение приобретают прозрачные и воспроизводимые процедуры выявления нетипичных наблюдений [21; 22]. Однофакторные процедуры позволяют фиксировать отдельные экстремальные значения, однако не отражают многомерную структуру признаков. Многомерные методы, напротив, учитывают сочетание показателей и выявляют субъекты, отличающиеся от общей конфигурации наблюдений. Для регионального мониторинга необходим воспроизводимый регламент, позволяющий переводить статистическую нетипичность в управленчески интерпретируемые типы сигналов [17; 20; 25]. Согласование нескольких диагностических процедур повышает устойчивость результатов по аналогии с композитными индексами [18; 24]. Для коротких региональных панелей недостаточно описаны процедуры, одновременно статистически прозрачные и пригодные для мониторинга условий ведения бизнеса [2].

2. Материалы и методы

В работе использована панель «регион–год» по пятнадцати субъектам Южного и Северо-Кавказского федеральных округов за 2022–2024 гг. (45 наблюдений), построенная на основе официальных электронных рядов Федеральной службы государственной статистики [13]. Отбор показателей осуществлялся по двум критериям: содержательная связь с условиями ведения бизнеса и сопоставимость официальных данных по всем субъектам выборки за 2022–2024 гг. В анализ включены десять показателей макроэкономических, социальных и инфраструктурных условий ведения бизнеса: валовой региональный продукт на душу населения, заработная плата, инвестиции в основной капитал на душу населения, доля внутренних затрат на исследования и разработки в валовом региональном продукте, уровень безработицы, доля населения с денежными доходами ниже границы бедности, доля занятых с высшим образованием, миграционный прирост, удельные выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух и плотность автомобильных дорог общего пользования. Указанные показатели описывают фоновую конфигурацию предпринимательской среды, а не состояние сектора малого и среднего предпринимательства.

Для внешнего сопоставления с прямыми характеристиками сектора малого и среднего предпринимательства дополнительно использованы данные Единого реестра субъектов малого и среднего предпринимательства Федеральной налоговой службы по состоянию на 10.01.2025. Число субъектов малого и среднего предпринимательства и среднесписочная численность работников приведены к 10 тыс. населения (табл. 10). Для внешней проверки применён ближайший доступный срез данных после завершения анализируемого периода, сопоставимый с результатами мониторинга за 2024 г. Указанные переменные не входили в базовую схему согласованной диагностики и использовались исключительно для предметной верификации интерпретации диагностических сигналов.

В данном исследовании согласованная диагностика трактуется как сопоставление результатов трёх статистических процедур, а не как единая автоматизированная модель классификации. Такой подход позволяет одновременно учитывать одномерные отклонения, многомерную нетипичность профиля и ковариационную удалённость наблюдения.

Диагностическим сигналом считается фиксация нетипичности наблюдения соответствующей процедурой в конкретном году. Годовой флаг принимает значение 1, если по выбранной спецификации зафиксировано срабатывание хотя бы одной процедуры (мягкая спецификация) или не менее двух процедур (строгая спецификация), значение 0 означает отсутствие такого срабатывания. Повторяющийся сигнал «1–1–1» означает наличие диагностического сигнала за все три года наблюдения.

Регламент включает шесть последовательных этапов ежегодного мониторинга:

1. Стандартизация каждого показателя внутри года (z-преобразование по пятнадцати субъектам).

2. Однофакторная диагностика: фиксация сигнала при |z| ≥ 2,0.

3. Метод изолирующего леса (Isolation Forest): число деревьев ансамбля принято равным 200, доля ожидаемых нетипичных наблюдений составляет 0,12. Значение параметра выбрано как умеренно чувствительная настройка для малой региональной выборки: при пятнадцати субъектах оно ориентирует процедуру на выявление одного-двух наиболее нетипичных наблюдений в годовом срезе [23]. Для воспроизводимости расчётов зафиксировано начальное значение генератора случайных чисел. Параметр дополнительно проверен с помощью анализа чувствительности.

4. Расстояние Махаланобиса с регуляризацией ковариационной матрицы (добавка 0,05 к диагонали) и порогом 95-го перцентиля внутри года. Регуляризация применена для устойчивого обращения ковариационной матрицы при малом объёме выборки (n = 15) и коррелированных признаках [18].

5. Нормировка результатов трёх процедур к шкале [0; 1] и расчёт интегрального балла согласованной диагностики как среднего трёх процедур, региональный рейтинг формируется как среднее значение за 2022–2024 гг.

6. Классификация годовых сигналов: по мягкой спецификации фиксируется срабатывание хотя бы одной процедуры, по строгой – не менее двух. Последовательность годовых флагов «1–1–1» интерпретируется как повторяющийся диагностический сигнал.

При наличии пропусков по отдельному показателю в годовом срезе показатель исключался из расчёта соответствующего года для всех субъектов, что позволяло сохранить сопоставимость межрегионального сравнения внутри года.

Таким образом, результаты 2024 г. сопоставимы с 2022–2023 гг. в близкой, но не полностью идентичной спецификации, поскольку показатель НИОКР в расчёт этого года не включался.

Обзор подходов к выявлению нетипичных наблюдений показывает, что при ограниченном объёме выборки предпочтительны прозрачные и интерпретируемые процедуры [18; 21]. Метод изолирующего леса использовался как процедура, не требующая априорного задания классов [23], расстояние Махаланобиса учитывает ковариационную структуру признаков [24]. Метод локального фактора выброса (LOF) [19] и одноклассовый метод опорных векторов (One-Class SVM) в базовый регламент не включены, поскольку исследование ориентировано на формирование компактного и воспроизводимого регламента, пригодного для практики региональных органов власти. Указанные процедуры чувствительны к выбору параметров, а их интерпретация менее прозрачна для специалистов, не занимающихся углублённым статистическим анализом. Выбранная совокупность процедур охватывает одномерные экстремумы, многомерную нетипичность в пространстве признаков и ковариационную удалённость, что достаточно для задачи предварительного мониторинга условий предпринимательской среды [20; 25].

В анализе чувствительности регламента проверены альтернативные значения доли ожидаемых нетипичных наблюдений, порога z и правил согласования процедур. При базовых параметрах (z = 2,00; доля ожидаемых нетипичных наблюдений 0,12) повторяющаяся последовательность «1–1–1» по мягкой спецификации выявлена у двух субъектов (Республика Ингушетия, г. Севастополь); при доле 0,16 таких субъектов становится три. Наиболее устойчивый сигнал формируется для Республики Ингушетия, где повторяющаяся последовательность подтверждается и по строгой спецификации. Полные исходные данные панели по годам приведены в табл. 1-6, формулы расчётных показателей – в табл. 7, результаты анализа чувствительности – в табл. 8, годовые диагностические сигналы трёх процедур – в табл. 9, исходные показатели сектора МСП для внешней проверки – в табл. 10.

Таблица 1 – Исходные данные панели (макроэкономические и инновационные показатели), 2022 г.

Таблица 2 – Исходные данные панели (социальные и инфраструктурные показатели), 2022 г.

Таблица 3 – Исходные данные панели (макроэкономические и инновационные показатели), 2023 г.

Таблица 4 – Исходные данные панели (социальные и инфраструктурные показатели), 2023 г.

Таблица 5 – Исходные данные панели (макроэкономические и инновационные показатели), 2024 г.

Примечание: в открытой электронной выгрузке Росстата за 2024 г. значения показателя «доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВРП» отсутствовали по Республике Ингушетия и Чеченской Республике. В целях сохранения сопоставимости субъектов внутри годового среза расчёт диагностических сигналов за 2024 г. выполнен по девяти показателям, без учёта показателя НИОКР. Расчёты за 2022–2023 гг. выполнены по полному набору из десяти показателей.

Таблица 6 – Исходные данные панели (социальные и инфраструктурные показатели), 2024 г.

Таблица 7 – Формулы расчётных показателей

Таблица 8 – Анализ чувствительности параметров согласованной диагностики

Таблица 9 – Годовые сигналы трёх процедур по субъектам, 2022–2024 гг.

Примечание: интегральный балл и флаги за 2024 г. в табл. 9 рассчитаны по девяти показателям (без НИОКР); см. примечание к табл. 5.

Интегральный балл в табл. 9 рассчитан по нормированным непрерывным результатам трёх процедур до бинаризации, тогда как показанные в таблице сигналы представляют собой уже пороговые годовые флаги.

Таблица 10 – Исходные показатели сектора МСП для внешней проверки, 2024 г.

3. Результаты

Первичная диагностика по стандартизированным значениям выявляет точечные отклонения по отдельным индикаторам, прежде всего по уровню безработицы, доле населения с низкими доходами, миграционному приросту и экологическим показателям. Однако такие отклонения не позволяют сформировать устойчивый вывод о нетипичности регионального профиля без сопоставления с многомерными диагностическими процедурами. На рис. 1 для 2023 г. (центральный год панели) представлена матрица стандартизированных отклонений по десяти показателям и пятнадцати субъектам.

Рисунок 1 – Тепловая карта стандартизированных отклонений (z-оценок), 2023 г.

Источник: построено авторами по данным [13].

Сопоставление одномерных отклонений показывает, что наиболее выраженные экстремальные значения концентрируются у ограниченного числа субъектов и не полностью совпадают с итоговым рейтингом согласованной диагностики. Это подтверждает необходимость перехода к многомерным процедурам.

Интегральный балл согласованной диагностики (0-1) интерпретируется как индикатор нетипичности конфигурации фоновых условий предпринимательской среды. Он не является оценкой качества предпринимательской среды и не служит основанием для автоматического отнесения территории к кризисному типу, а используется как предварительный инструмент отбора субъектов для углублённого анализа. Региональный рейтинг и сопоставление мягкой и строгой спецификаций приведены в табл. 11; наиболее выраженные стандартизированные отклонения по субъектам с диагностическими сигналами – в табл. 12.

Итоговый рейтинг в табл. 11 получен усреднением годовых интегральных баллов за 2022–2024 гг., а статусы мягкой и строгой спецификаций определены по последовательностям годовых флагов, приведённым в табл. 9.

Таблица 11 – Региональный рейтинг и устойчивость диагностических сигналов (мягкая / строгая спецификация)

Примечание: последовательность «1–1–1» означает фиксацию диагностического сигнала во все три года наблюдения. По мягкой спецификации такая последовательность выявлена у Республики Ингушетия и г. Севастополя; по строгой – у Республики Ингушетия. Типичный профиль «0–0–0» наблюдается у 9 субъектов по мягкой спецификации и у 12 – по строгой.

Для содержательной интерпретации диагностических сигналов в табл. 12 приведены показатели с наибольшими по модулю стандартизированными отклонениями по субъектам, для которых зафиксирован мягкий или временный сигнал.

Таблица 12 – Наиболее выраженные стандартизированные отклонения по субъектам с диагностическими сигналами, 2023 г.

Примечание: указано направление отклонения относительно среднего уровня по субъектам ЮФО и СКФО в 2023 г. В табл. 12 включены субъекты с мягким или временным диагностическим сигналом, типичные профили не приводятся. Показатели используются для описания элементов социально-экономического профиля, наиболее отличавшихся от среднего уровня, и не интерпретируются как причины нетипичности.

На рис. 2 представлено ранжирование субъектов по интегральному баллу согласованной диагностики.

Рисунок 2 – Ранжирование субъектов по интегральному баллу согласованной диагностики

Источник: построено авторами по табл. 11.

Рисунок 2 показывает, что наибольшие значения интегрального балла сосредоточены у Республики Ингушетия и г. Севастополя, тогда как большинство остальных субъектов формируют относительно компактную группу в средней части распределения; на следующих позициях рейтинга с близкими значениями балла располагаются Республика Калмыкия, Краснодарский край и Волгоградская область.

Для внешней проверки диагностических сигналов результаты сопоставлены с прямыми показателями сектора малого и среднего предпринимательства по данным Единого реестра Федеральной налоговой службы (табл. 13). Такое сопоставление позволяет разграничить случаи, когда нетипичность фонового профиля сочетается с низкой представленностью субъектов МСП, и ситуации высокой представленности сектора при нетипичной конфигурации макроэкономических показателей.

Таблица 13 – Сопоставление диагностических сигналов с прямыми показателями сектора МСП

Сопоставление (табл. 13) показывает, что Республика Ингушетия сочетает повторяющийся сигнал по мягкой и строгой спецификациям с минимальной плотностью субъектов малого и среднего предпринимательства, тогда как г. Севастополь демонстрирует относительно высокие прямые показатели сектора при нетипичной фоновой конфигурации макроэкономических индикаторов. Отдельного внимания заслуживает высокая плотность субъектов малого и среднего предпринимательства в Республике Калмыкия, обусловленная низкой численностью населения (265,6 тыс. чел.) и не подлежащая прямой интерпретации как свидетельство высокой предпринимательской активности без учёта структурных особенностей территории. Данные приведены для внешней проверки результатов согласованной диагностики и не используются для ранжирования субъектов по уровню развития малого и среднего предпринимательства [6; 11].

4. Обсуждение

Содержательная интерпретация результатов опирается прежде всего на тип диагностического сигнала, его повторяемость во времени и согласованность между спецификациями, а не на абсолютное значение интегрального балла. По Республике Ингушетия диагностический сигнал подтверждается как по мягкой, так и по строгой спецификации, что делает её основным объектом приоритетной управленческой проверки. При этом даже строгий повторяющийся сигнал не является доказательством кризиса предпринимательской среды, а служит основанием для межведомственной диагностики фоновых условий и сопоставления с прямыми показателями сектора МСП.

Выявленная дифференциация отражает неоднородность профиля условий ведения бизнеса, а не различия в качестве предпринимательской среды как таковой. Повторяющийся, временный и типичный сигналы указывают на разные типы управленческой проверки: от межведомственной диагностики до базового мониторинга без экстренных мер. Таким образом, интегральный балл и тип сигнала задают не рейтинг «лучших» и «худших» регионов, а приоритеты внимания к конфигурации фоновых условий, значимых для поддержки МСП.

Предложенная схема согласованной диагностики не подменяет анализ сектора малого и среднего предпринимательства, но выделяет субъекты, в которых фоновая конфигурация социально-экономических условий требует дополнительной проверки. В Республике Ингушетия повторяющийся сигнал по обеим спецификациям сочетается с минимальной плотностью субъектов МСП; в г. Севастополе – с нетипичной комбинацией макроэкономических индикаторов при относительно высоких прямых показателях сектора (табл. 13).

Для перевода статистических результатов в прикладную схему поддержки предпринимательства предложена матрица «сигнал – адресат – первичная управленческая реакция» (табл. 14). Матрица дополняет действующую нормативную базу поддержки малого и среднего предпринимательства и задаёт порядок приоритизации внимания органов власти и институтов развития.

Таблица 14 – Матрица управленческого реагирования по типу диагностического сигнала

Исследование представляет собой пилотную апробацию на пятнадцати субъектах за 2022–2024 гг. и не претендует на построение универсальной модели регионального мониторинга. Показатели панели описывают фоновые условия предпринимательской среды, а не сектор малого и среднего предпринимательства напрямую. Для внешней проверки использован ближайший доступный срез данных Единого реестра малого и среднего предпринимательства Федеральной налоговой службы по состоянию на 10.01.2025 [14], сопоставимый с результатами за 2024 г.; знаменатель нормирования – численность населения по данным Федеральной службы государственной статистики за соответствующий период [13]. Итоговые выводы зависят от параметров регламента; статистическая нетипичность служит основанием для экспертной проверки, а не для автоматического заключения о кризисе предпринимательской среды. Сопоставление диагностических сигналов с показателями малого и среднего предпринимательства не тождественно установлению причинно-следственной связи.

Предложенная процедура может быть встроена в ежегодный мониторинг условий ведения бизнеса как предварительный инструмент отбора территорий для углублённого анализа региональными министерствами экономики, центрами «Мой бизнес», гарантийными организациями, Корпорацией МСП и региональными фондами поддержки предпринимательства. Процедура позволяет разграничивать случаи, требующие межведомственной диагностики, и краткосрочные колебания, не требующие немедленного управленческого вмешательства.

5. Заключение

Для коротких региональных панелей наибольшую прикладную ценность для институтов поддержки малого и среднего предпринимательства представляет двухуровневый диагностический регламент, переводящий фоновые макроэкономические условия в приоритеты управленческого внимания. По мягкой спецификации повторяющийся сигнал выявлен у Республики Ингушетия и г. Севастополя, по строгой – повторяющаяся последовательность «1–1–1» зафиксирована у Республики Ингушетия.

Сопоставление с прямыми показателями малого и среднего предпринимательства подтверждает необходимость сдержанной прикладной интерпретации и показывает, что мониторинг предпринимательской среды должен сочетать фоновую диагностику профиля с анализом самого сектора. Предложенная процедура пригодна как предварительный инструмент отбора территорий для углублённого анализа, а не как механизм автоматического ранжирования качества предпринимательской среды. Исследование не претендует на построение универсальной модели регионального мониторинга и представляет собой пилотную апробацию воспроизводимого регламента на малой панели из пятнадцати субъектов. Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением выборки, включением дополнительных прямых показателей сектора малого и среднего предпринимательства и интеграцией регламента в систему регулярного регионального мониторинга.