В настоящей работе проводится двухуровневый эмпирический анализ: выявление индивидуальных характеристик, влияющих на рост предпринимательской активности, а также изучение внутристрановых факторов, которые в большинстве случаев не меняются за короткий промежуток времени и остаются неизменными в течение долгого времени. К таким факторам можно отнести, к примеру, культурные и национальные особенности страны. Таким образом, в работе собраны данные из разных баз данных для более комплексного исследования и охвата нескольких уровней факторов.

Описание всех переменных, использованных для эмпирического анализа, начнем с индивидуальных факторов, влияющих на уровень предпринимательства в стране. Как указывалось ранее, проект GEM позволяет нам использовать результаты опроса взрослого населения стран - участниц Глобального мониторинга предпринимательства в качестве объясняющих переменных. Так, например, в настоящей работе в качестве индивидуальных характеристик используются: влияние медиа коммуникаций на принятие решения об открытии собственного бизнеса; чувство страха провала будущего дела; наличие возможностей для открытия и развития бизнеса; знакомство с человеком, ставшим предпринимателем в течение последних 2 лет; а также личное мнение индивида о наличии у него достаточных способностей для становления предпринимателем. Такие переменные были выбраны после проведения обзора литературы с целью сравнения в итоге полученных результатов. В статье Niels Bosma используются некоторые из перечисленных выше переменных, но для европейских стран. Таким образом, после этого исследования будет возможность оценить и сравнить результаты для развивающихся стран и европейских стран. [12.191-213]

media - процент населения в возрасте от 18 до 64 лет, который согласен с утверждением, что наличие в прессе историй успешного предпринимательства может подтолкнуть его к открытию своего дела;

skills - процент населения в возрасте от 18 до 64 лет, которые считают, что их знаний и навыков достаточно для успешного открытия и дальнейшего ведения бизнеса;

fear - процент населения в возрасте от 18 до 64 лет, имеющих хорошие возможности для открытия бизнеса, но считающих, что чувство страха провала их дела может стать препятствием для их бизнеса;

opport - процент населения в возрасте от 18 до 64 лет, которые считают, что в их регионе хорошие условия для ведения собственного бизнеса;

knowent - процент населения в возрасте от 18 до 64 лет, кто знаком с человеком, ставшим предпринимателем в течение последних 2 лет.

Таким образом, особенности развивающихся стран, а также обзор имеющейся литературы позволяет сформулировать следующие ожидаемые результаты.

1) Влияние рекламы об успешном бизнесе имеет значительное положительное влияние на предпринимательские намерения.

2) Мнение респондента о том, что его знаний и способностей достаточно для открытия собственного бизнеса достаточно, приводит к росту предпринимательской активности.

3) Наибольшее значение чувства страха приводит к уменьшению индекса предпринимательской активности.

4) Наличие хороших возможностей для предпринимательской деятельности в той местности, в которой проживает респондент, приводит к росту предпринимательской активности.

5) Если респондент знаком с человеком, ставшим предпринимателем в течение последних двух лет, его склонность к предпринимательской деятельности увеличивается, таким образом, растет индекс предпринимательской активности.

Изучая правовое регулирование предпринимательство, особое внимание стоит уделить процедурам, необходимым для открытия бизнеса в определенной стране. В этом случае мы говорим о тех затратах (не только денежных, но и временных), которые несет потенциальный предприниматель во время открытия его бизнеса. В данной подгруппе используются показатели, полученные из базы данных «World Bank Doing Business Database», расчеты которой построены с использованием методологии, разработанной Djankov. База данных Всемирного банка содержит сведения о четырех мерах регулирования затрат на открытие новых предприятий: количество процедур (procedures), необходимых пройти для того, чтобы зарегистрировать предприятие; общее количество дней для достижения той же цели (days); денежные затраты на открытие бизнеса (cost) и минимальный капитал, необходимый для регистрации бизнеса (min_capital). Меры денежно-кредитной стоимости стандартизованы в процентах от дохода на душу населения с целью их сопоставления между странами. Результатом изучения данных четырех показателей стал составной индекс (overall_DTF), рассчитанный как средневзвешенное значение упомянутых четырех показателей. Однако стоит также отметить, что при составлении индекса все индивидуальные значения были стандартизированы. [18.1-37]

Следующая база данных, показатели которой рассматриваются в данной работе, является «The Heritage Foundation» - Index of Economic Freedom. Основной показатель, который был использован в настоящей работе - индекс, сформированный на основе десяти показателей, некоторые из которых также используются в эконометрических моделях настоящей работы. Все показатели ниже оценены по шкале от 0 до 100. [37]

freedom from corruption - характеризует степень развития коррупции в стране, основан на индексе CPI (Corruption Perceptions Index), который варьируется от 0 до 10, но в данной базе для сопоставления всех индексов данный умножается на 10. Таким образом, в описываемой базе данных значение 0 приравнивается к очень высокой степени коррупции в стране

business freedom - показатель, характеризующий эффективность государственного регулирования бизнеса. Данная количественная оценка является производной от массива измерений сложности создания, ведения и закрытия бизнеса. Значение данной переменной находится в промежутке от 0 до 100, где 100 означает самую «свободную» бизнес среду. Эта оценка рассчитывается на основе десяти факторов, все из них имеют одинаковый вес в общем индексе. Данные для десяти показателей индекса были взяты из базы данных Всемирного Банка.

В настоящей работе также используются данные Всемирного банка (cost, days, min_capital, procedures), поэтому возможно наличие мультиколлинеарности в моделях.

labor freedom - это количественная мера, которая включает в себя различные аспекты правовой и нормативной базы государственного рынка труда, в том числе правила, касающиеся минимальной заработной платы, законы, препятствующие увольнению, требования выходного пособия, а также измеримые нормативные ограничения на трудоустройство и отработанные часы.

В работе также используются показатели роста ВВП на душу населения, который рассчитывается в процентах по отношению к предыдущему году. Показатель безработицы был также взят из базы данных Всемирного банка. [38]

Как и для индивидуальных характеристик индивида, для макроэкономических показателей и показателей регулятивных затрат были выдвинуты предположения о результатах исследования.

1) Для всех типов предпринимателей индекс сложности ведения бизнеса (overall_DTF) имеет отрицательное значимое значение.

2) Переменные cost, days, procedures, min_capital наибольшее значение имеют для предпринимателей по возможности.

3) Рост ВВП имеет значимый коэффициент для всех типов предпринимателей.

4) Показатель labor freedom имеет значимое влияние для всех типов предпринимателей.

5) Индекс «бизнес свободы» отрицательно значимо влияет на вынужденное предпринимательство.

3.2 Эконометрический анализ

Для изучения предпринимательской активности в первую очередь посмотрим, как менялся индекс предпринимательской активности на протяжении пяти лет (2009 - 2013 гг.) в разных развивающихся странах (Приложение 1).

Как видно из графиков, индекс предпринимательской активности колеблется в течение рассматриваемого периода, что подтверждает нашу предпосылку об отсутствии положительной или отрицательной тенденции индекса предпринимательской активности. Таким образом, данное исследование может показать интересные результаты, которые в будущем могут стать основой для дальнейших исследований в области предпринимательства.

В настоящей работе проводится исследование с использованием регрессионных моделей на основе панельных данных. В качестве зависимых переменных используется индекс предпринимательской активности (TEA).

3.2.1 Индивидуальные характеристики

В первую очередь рассмотрим регрессионную модель с индивидуальными характеристиками, влияющими на индекс предпринимательской активности. В данном случае были использованы данные опроса взрослого населения стран - участниц GEM, и результаты опроса каждого года и каждой страны являются категориальными переменными, так как каждому респонденту предлагалось отнести себя к определенной категории лиц. Стоит отметить, что показатели, использованные для данного исследования не являются усредненными по стране, тем самым это увеличивает истинность полученных коэффициентов.

В Таблице 1 представлены значения контрольных переменных, а именно их распределение в общей выборке респондентов, являющихся нарождающимися предпринимателями. В период с 2009 по 2013 гг. в развивающихся странах предпринимательские намерения чаще проявлялись среди лиц возраста от 18 до 34 лет (49,39% - total index, 50.62% - предприниматели по возможности, 47.50% - вынужденные предприниматели). Среди людей, которые имеют предпринимательские намерения, мужчины немного опережают женщин, их доля среди нарождающихся предпринимателей чуть выше. Однако в категории вынужденных предпринимателей ситуация иная: доля женщин превышает долю мужчин (женщины - 51.44%, мужчины - 48.56%).

По таблице можно заметить, что с увеличением возраста предпринимательские намерения граждан уменьшаются. Более молодые граждане чаще проявляют инициативу в создании собственного бизнеса.

Если рассматривать такую переменную, как образование, то стоит заметить, что предпринимательские намерения выше у людей с профессиональным образованием. Граждане с высшим образованием в меньшей степени становятся предприниматели. В большинстве случаев это может быть связано с тем, что у них меньше проблем с трудоустройством, так как они имеют высшее образование. Сравнивая типы предпринимателей, то можно отметить следующий факт: среди вынужденных предпринимателей доля нарождающихся предпринимателей со средним образованием выше (39,3%), чем среди предпринимателей по возможности (31,84%). Такой результат говорит о том, что вынужденное предпринимательство превалирует среди населения, которые получили начальное базовое школьное образование. В целях выявления индивидуальных факторов, влияющих на предпринимательскую активность граждан, были использованы модели бинарного выбора. Среди них чаще всего используются логистическая модель, а также пробит-модель. Для них характерно относительно симметричное распределение альтернатив зависимой переменной, при использовании параметрических моделей бинарного выбора также важно учитывать выполнение предположений о характере распределения остатков. Несоблюдение данного условия может привести к несостоятельности оценок. В таком случае существует иной метод бинарного выбора, который не имеет жестких ограничений на характер распределения остатков - полупараметрическое оценивание. В настоящей исследовательской работе все три метода, но основным является метод SNP, так как он позволяет проверить робастность результатов модели благодаря возможности применения гибкой функциональной формы при аппроксимации неизвестного распределения остатков. [1.3-28;17.190]

В целях выявления факторов, влияющих на предпринимательскую активность в развивающихся странах, в качестве зависимой переменной используется индекс предпринимательской активности TEA. В моделях с индивидуальными характеристиками этот индекс представляет собой бинарную переменную (1 - респондент вовлечен в процесс предпринимательства на ранних стадиях, 0 - не вовлечен в процесс предпринимательства на ранних стадиях). Для изучения влияния индивидуальных характеристик были построены три вида моделей для бинарных переменных: logit, probit, SNP, каждая из которых была построена отдельно с фиксированными эффектами по странам и отдельно с фиксированными эффектами по годам. Для каждой из этих моделей были рассчитаны предельные эффекты с целью выявления статистически значимых значений, а также последующего сравнения и выбора наиболее подходящей модели для интерпретации результатов.

Таблица 1 Характеристики индивидов по выборке: контрольные переменные

Характеристика	распределение нарождающихся предпринимателей, % среди лиц, намеревающихся создать бизнес (% от всей выборки)
	total	opportunity-driven	necessity-driven
Пол
мужчины	53.69	54.57	48.56
женщины	46.31	45.43	51.44
Возраст
до 24 лет	19.31	19.55	19.08
от 25 до 34 лет	30.8	31.17	28.42
от 35 до 44 лет	23.79	23.73	22.87
от 45 до 54 лет	17.41	15.86	17.46
от 55 лет	8.69	9.69	12.17
Образование
среднее (полное) общее и ниже	36.27	31.84	39.3
начальное профессиональное	30.3	29.62	25.21
среднее профессиональное	16.77	19.69	22.59
высшее	16.66	18.85	12.9

Таблица 2 Предельные эффекты для моделей бинарного выбора с фиксированными эффектами по странам (logit, probit, SNP)

Переменная	Модель
	Logit	probit	SNP
контрольные переменные
Пол (1 - мужчина, 0 - женщина)	-0.229***	-0.136***	-0.0937***
	(-20.57)	(-21.38)	(-16.08)
образование
Высшее (EDU4)	базовая	Базовая	базовая
Среднее (полное) общее и ниже (EDU1)	-1.013*** (-31.43)	-0.586*** (-29.95)	-0.981*** (-37.12)
Начальное профессиональное (EDU2)	-0.515*** (-15.04)	-0.308*** (-14.81)	-0.815*** (-30.02)
Среднее профессиональное (EDU3)	-0.805*** (-23.32)	-0.467*** (-22.52)	-0.909*** (-33.98)
возраст	-0.000381***	-0.000214***	-0.000140***
	(-4.09)	(-4.13)	(-8.00)
знакомство с человеком, ставшим предпринимателем в последние 2 года (1 - знаком, 0 - не знаком)	0.258***	0.152***	0.247***
	(43.77)	(45.42)	(48.70)
наличие хороших возможностей в стране респондента для развития успешного бизнеса (1-согласен, 0 - не согласен)	-0.0239***	-0.0133***	-0.00595***
	(-7.35)	(-7.23)	(-3.38)
наличие достаточных знаний и навыков для открытия бизнеса (1 - согласен, 0 - не согласен)	0.175***	0.106***	0.343***
	(36.27)	(37.50)	(73.88)
страх провала может препятствовать развитию бизнеса (1 - согласен, 0 - не согласен)	-0.0774***	-0.0457***	-0.0337***
	(-13.85)	(-14.72)	(-11.05)
в стране много рекламы успешного бизнеса, которая мотивирует респондента открыть свой бизнес (1 - да, 0 - нет)	0.0343***	0.0184***	0.0156***
	(8.20)	(7.63)	(6.43)
AIC	199060.3	198774.2	200095.8
Количество наблюдений	222337	222337	222337
Log likelihood			-99985.916
Chi2			5978.348

* p<0.05, ** p<0.01, ***p<0.001

Таблица 2 интерпретирует результаты оценивания модели бинарной переменной тремя методами. Стоит отметить, что в данных моделях переменные пол, возраст и образование являются базовыми, а в скобках указаны робастные стандартные ошибки. Результаты показывают, что все коэффициенты перед контрольными переменными являются значимыми во всех построенных моделях. Таким образом, можно сделать вывод, что и пол, и возраст, и образование влияют на выбор респондента открыть собственный бизнес. Ранее было сказано, что для такого типа данных наиболее подходит модель, построенная полупараметрическим методом (SNP), однако было сделано предположение о нормальном распределении остатков и построены logit и probit модели (Таблица 2). После построения указанных моделей они были сравнены с помощью теста AIC. В качестве оцениваемой модели была выбрана спецификация SNP - модели.

Рассмотрим индивидуальные характеристики, влияющие на предпринимательскую активность. Все переменные имеют статистическую значимость. Так, например, при прочих равных условиях, если переменная knowent=1 (респондент знаком с человеком, который стал предпринимателем в последние 2 года), то вероятность быть вовлеченным в предпринимательскую деятельность увеличивается в на 24.7%. При suskill=1 (знаний и навыков опрашиваемого достаточно для открытия бизнеса) вероятность стать предпринимателем увеличивается на 34,3%. Также стоит отметить значимость коэффициента перед показателем, характеризующем наличие хороших возможностей в стране респондента для развития успешного бизнеса, но этот коэффициент имеет отрицательный знак, что говорит о противоположном влиянии данного фактора, тем самым мы отвергаем первоначальное предположение.

Результаты модели с фиксированными эффектами по годам показывают результаты с такой же значимостью, что и модели с фиксированными эффектами по странам. Однако было выявлено, что значимость пропала в SNP-модели. В остальных спецификациях значимость не изменилась.

Проанализировав полученные результаты, можно сделать вывод о том, что все представленные переменные имеют значимое влияние на уровень предпринимательской активности в развивающихся странах. Если рассматривать показатель, характеризующий знакомство респондента с человеком, ставшим предпринимателем в течение последних 2 лет, то стоит отметить, что в работе Niels Bosma, Veronique Shutjens также наблюдается значимый положительный результат. Однако авторы в своей работе изучали европейские регионы. Таким образом, степень экономического развития страны не влияет на данный показатель. В той же статье говорится и чувстве страха, но в работе не были отмечены значимые результаты для данного показателя, чего нельзя сказать о нашем исследовании. В результате анализа, проведенного в данной работе, было выявлено значимое отрицательное влияние, то есть в данном случае можно говорить о различном влияния факторов в разных группах стран. [12.191-213]

3.2.2 Регулятивные затраты и макроэкономические показатели

В данной части настоящей работы представлен эконометрический анализ для выявления влияния показателей регулятивных затрат и макроэкономических показателей на индекс предпринимательской активности. В качестве зависимой переменной используется индекс TEA (доля населения в возрасте от 18 до 64 лет, вовлеченных в процесс предпринимательства на ранних стадиях), а также индекс TEA для вынужденных предпринимателей (доля населения в возрасте от 18 до 64 лет, вовлеченных в процесс предпринимательства на ранних стадиях вынужденно) и предпринимателей по возможности (доля населения в возрасте от 18 до 64 лет, вовлеченных в процесс предпринимательства на ранних стадиях по причине наличия хороших возможностей).

Приложение 4 показывает результаты оценивания модели МНК для зависимой переменной - TEA_tot. Как видно из таблицы, для каждой зависимой переменной было построено по 7 моделей для выбора наиболее адекватной модели для оценки коэффициентов. Для каждой из этих моделей посмотрели значения коэффициента детерминации и среднеквадратичную ошибку. Результаты показали, что коэффициент детерминации во всех моделях не велик, что стало причиной оценки новой модифицированной модели. В целях построения наиболее подходящей модели в исходную модель (Model1) были добавлены новые переменные, которые были значимы в других спецификациях. Таким образом, мы получили новую модель, результаты которой могут быть адекватно оценены, так как коэффициент детерминации значительно увеличился, а среднеквадратичная ошибка наоборот уменьшилась. Было выяснено, что вместо индекса, характеризующего легкость открытия бизнеса (overall_DTF), правильнее использовать его внутренние показатели индекса по отдельности. Как показывает Таблица 3, большее значение для индекса предпринимательской активности имеет показатель, характеризующий денежные затраты на открытие собственного бизнеса, однако он имеет положительный знак, показывая, что при его увеличении на один процентный пункт общий индекс предпринимательской активности увеличивается на 9,5%.

Рассмотрим показатель TEA_opp и семь построенных МНК- моделей (Приложение 4). Коэффициенты для каждой из моделей также малы, что говорит о возможности смены спецификации модели. Скорректировав набор переменных в модели для переменной, характеризующий процент предпринимателей по возможности, была построена новая модель, в которой среднеквадратичная ошибка намного уменьшилась, но при этом увеличился. Таким образом, была выбрана наилучшая спецификация модели для переменной TEA_opp.

Далее перейдем к изучению предпринимателей по необходимости. Как было оговорено ранее в настоящей исследовательской работе, в странах с развивающейся экономикой превалирует вынужденное предпринимательство, тем самым изучение факторов, влияющих на него, становится наиболее значимым. Приложение 5 показывает первоначально построенные модели, которые схожи с базовыми моделями для двух предыдущих зависимых переменных. Коэффициенты детерминации и среднеквадратичные ошибка есть в Приложении 7. Рассмотрим модификацию модели, которая показывает наибольший коэффициент детерминации (Model4). После изменения набора переменных в данной модели, получили новую измененную модель для правильной оценки коэффициентов регрессии. В данной модели все коэффициенты оказались значимыми, кроме роста ВВП.

После проведения эконометрического анализа предпринимательской активности для трех видов индексов, отображающих процент людей, вовлеченных в бизнес на ранних стадиях, были выделены три базовые модели, на основе которых будут оценены факторы, влияющие на предпринимательскую активность.

Таблица 3 показывает три регрессионные модели, которые были выбраны как наиболее подходящие для получения результатов, приближенных к истине.

Для всех моделей (1-3) были проведены тесты для выявления мультиколлинеарности и гетероскедастичности. Из коррелированности регрессоров сложно оценить уникальный вклад каждого из них, что приводит к увеличенным стандартным ошибкам оценок коэффициентов, а это в свою очередь является причиной незначимости некоторых результатов, хотя возможно с экономической точки зрения должны показать значимый результат. Однако такой результат может также стать следствием гетероскедастичности. С целью устранения ошибок спецификации был проведен тест Бреуша - Пагана в случае с выявлением гетероскедастичности и построена корреляционная матрица для выявления мультиколлинеарности.

Таблица 3 МНК - модели для оценки коэффициентов регрессии

Тесты, проведенные для всех моделей, показали отрицательный результат, что говорит о правильно выбранных спецификациях (Приложение 8). Таким образом, можно сделать выводы.

Есть три показателя, которые оказались значимыми для всех типов предпринимателей - переменные, находящиеся внутри индекса DTF: cost, min_capital, days. Наибольшее влияние имеет показатель затрат на открытие бизнеса (cost), однако он имеет положительный знак. С ростом процента затрат от ВВП на один процентный пункт TEA_tot растет на 9,59%, чуть меньше для TEA_opp - рост на 7,63%, а доля вынужденных предпринимателей растет на 4,84%. Количество дней, которые необходимо потратить, чтобы зарегистрировать себя как предпринимателя, тоже имеет значимое влияние, но отрицательное. Наибольший коэффициент перед этим показателем наблюдается в модели для предпринимателей по возможности. Доля таких предпринимателей падает на 2,17% с увеличением количества дней на единицу. Важное и значимое влияние также имеет показатель минимального необходимого капитала: доля всех типов предпринимателей снижается с ростом минимального капитала. Если сравнивать вынужденных предпринимателей и предпринимателей по возможности, то для последних эта переменная имеет наибольшее значение - процент таких предпринимателей сокращается на 5,05%. Для вынужденных предпринимателей значимым оказался коэффициент, характеризующий коррумпированность страны. Данный показатель имеет отрицательное влияние, однако при описании данных было указано, что наибольшее его значение указывает на наименьший уровень коррупции в стране. Таким образом, низкий уровень коррупции приводит к снижению доли вынужденных предпринимателей на 3,36%.

Модель с фиксированными эффектами по годам

В данном случае были построены модели с фиксированными эффектами по годам.

Рассмотрим влияние регулятивных затрат на предпринимательскую активность. Для этого были построены модели с фиксированными эффектами по годам. В качестве объясняющих переменных взяты переменные, перечисленные в п.3.1. На разных этапах анализа и в разных моделях используются различные вариации факторов.

Модели 1-3 (Приложение 9) показывают результаты оценивания модели с фиксированными эффектами по годам для переменных, характеризующих регулятивные затраты на открытие собственного бизнеса. Полученные данные показывают значимые результаты для обоих типов предпринимателей. Как и было предположено в п.3.1, такие показатели в основном отрицательно влияют на предпринимательскую активность, как в целом, так и отдельно на предпринимателей по возможности и предпринимателей по необходимости. Для последних в отличие от остальных зависимых переменных значимым оказался коэффициент, характеризующий влияние количества процедур, необходимых для становления предпринимателем, однако он имеет положительный знак. Таким образом, при увеличении количества процедур на единицу доля предпринимателей по необходимости растет на 30,4%. Но, если рассматривать показатель количества дней, затраченных на процесс открытия бизнеса, то можно заметить противоположный результат - для всех рассматриваемых зависимых переменных процент людей, вовлеченных в процесс предпринимательства, падает с увеличением количества дней. Так, например, общий индекс предпринимательской активности снизится на 3,4%. В случае с индексами отдельно для каждого типа предпринимателей коэффициент перед данной объясняющей переменной ниже, что говорит о менее значительном влиянии. Отрицательный знак также был выявлен для показателя минимального капитала, необходимого для открытия собственного дела. Для всех типов предпринимателей увеличение данного показателя приводит к снижению индекса предпринимательской активности. Большее значение этот коэффициент имеет для предпринимателей по возможности, чем для предпринимателей по необходимости. В этом случае потенциальные предприниматели по необходимости, у которых больше нет иного выхода из тяжелых жизненных ситуаций, меньше задумываются о минимальном капитале, так как они идут на этот поступок вынужденно из-за нехватки рабочих мест. Стоит обратить внимание, что, сравнивая вынужденных предпринимателей и предпринимателей по возможности, наибольшее влияние рассматриваемые показатели все-таки имеют на последних из них. У них есть выбор: остаться в том рабочем статусе, который у них на сегодняшний день либо рискнуть и вложить свой капитал в дело, которое может «провалиться».

Рассмотрим результаты для моделей 4-6, в которые были включены переменные характеризующие некоторые макроэкономические показатели страны. Как для общего индекса предпринимательской активности, так и для других индексов для типов предпринимателей в отдельности, значимое положительное влияние имеет только рост ВВП. В этом случае это может быть связано с экономической стабильностью в регионе. В странах с быстрыми темпами ВВП на душу населения население чувствует себя спокойнее по отношению к развитию предпринимательства. То есть, если индивид понимает, что экономика страны растет, то и вероятность стабильности его потенциального бизнеса тоже растет. Таким образом, как было отмечено ранее в данной главе, опять же коэффициент перед этим показателям для предпринимателей по возможности выше, чем для вынужденных предпринимателей. Для первых при увеличении значения роста ВВП на душу населения на 1 процентный пункт приводит к положительному сдвигу доли предпринимателей на 85% в то время, как для вынужденных предпринимателей этот показатель равен 39,2%.

Однако у построенных моделей есть недостаток - слишком большое количество регрессоров для такого маленького объема наблюдений. Следовательно, эти модели есть необходимость модифицировать, использовав другую спецификации. В этом случае значимость коэффициентов почти не изменилась: лишь для вынужденных предпринимателей значимость получил коэффициент, характеризующий индекс экономической свободы, а также показывающий, насколько трудно/легко открыть бизнес в рассматриваемой стране. Однако этот показатель по результатам оценивания модели с фиксированными эффектами по годам имеет отрицательный знак.

Модель с фиксированными эффектами по странам

Рассмотрим модели, построенные с учетом фиксированных эффектов по странам. В Приложении 10 приводятся результаты основных базовых моделей для общего индекса предпринимательской активности (TEA_tot). Из приведенной таблицы видно, что две переменные были исключены из моделей вследствие коллинеарности. Таким образом, исходные модели были модифицированы (Приложение 10), после чего они были сравнены по результатам теста AIC.

Наиболее предпочтительной оказалась вторая модель. Она показывает, что значимым оказался только коэффициент, характеризирующий влияние количества дней, необходимых для открытия собственного бизнеса. При увеличении этого показателя на единицу процент людей, вовлеченных в предпринимательскую деятельность на ранних стадиях, увеличивается на 63,5%. Такой результат противоречит нашей гипотезе.

Все наблюдения были сгруппированы по коду страны, что привели к образованию 35 групп. Для того, чтобы оценить данную модель на адекватность, был проведен тест Вальда. Его тестовое значение отвергает нулевую гипотезу о равенстве коэффициентов между группами.



Заключение

Предпринимательский сектор играет важную роль в экономике каждой страны, поэтому его изучение может привести к значимым результатам и стать причиной развития рассматриваемого региона. К настоящему моменту времени множество исследователей со всего мира написали работы, посвященные выявлению факторов, способствующих увеличению уровня предпринимательской активности стран. В большинстве статей по данной теме проводится межстрановой анализ, однако лишь некоторые авторы обосновывают выбранный ими набор стран для анализа. Таким образом, сейчас существует проблема недостатка эмпирических работ по отдельным типам стран для оценки факторов воздействия. Анализ современной литературы по данной теме позволил нам определить основную зависимую переменную, характеризующую уровень предпринимательской активности в стране, а также объясняющие его переменные. В настоящей исследовательской работе используются данные Глобального мониторинга предпринимательства по 52 странам с развивающейся экономикой с целью оценки эффектов индивидуальных характеристик, а также показателей регулятивных затрат и некоторых макроэкономических показателей. Данные имеют панельную структуру для временного периода с 2009 по 2013 гг.

Результаты настоящей работы показывают, что, учитывая индивидуальные эффекты, все контрольные переменные (за исключением образования) имеют значимое влияние на уровень предпринимательской активности. Уровень образования в моделях с фиксированными временными эффектами не имеет статистической значимости. Результаты нашего исследования о влиянии индивидуальных характеристик схожи с результатами предыдущих работ многих авторов. Если рассматривать макроэкономические показатели и показатели, характеризующие регулятивные затраты, анализ, проведенный в настоящей работе, показал незначимость переменной безработицы во всех спецификациях. К такому же результаты пришли Nielsen, College. Однако есть и различие с их работой. Авторы рассматривали в качестве одной из переменных ВВП и выявили отрицательно значимый результат. В нашем исследовании с развивающимися странами был выявлен противоположный результат. Следовательно, можно говорить о различном влиянии факторов на уровень предпринимательской активности в разных группах стран. [28.46-72]

Настоящая работа содержит исследование на тему предпринимательской активности в развивающихся странах. Для достижения поставленной цели был проведен анализ современной литературы, на основе которого были выдвинуты предположения о влиянии факторов на уровень предпринимательской активности, а также определена необходимая методология и данные. Выводы, сделанные по окончанию анализа, были сравнены с предыдущими имеющимися результатами в работах других авторов.

Изучение данной проблематики может быть продолжено путем разделения всех развивающихся стран на группы по континентам, что позволит определить характерные черты развития предпринимательства отдельно для каждого региона.



Список литературы

1. Александрова E.А., Верховская О.Р. Предпринимательские намерения в России: эмпирический анализ. // Российский журнал менеджмента. 2015 №2. С. 3-28

2. Асаул А.Н., Морозов И.Е., Пасяда Н.И., Фролов В.И. Стратегическое планирование развития строительной организации/ Под ред. засл. строителя РФ, д-ра экон. наук, проф. А. Н. Асаула. - СПб.: СПбГАСУ., 2009. - 163 с.

3. Беликова С. В. Предпринимательская активность в Ростовской области: оценка и факторы активизации //Интернет-журнал Науковедение. - 2013. - №. 3 (16).

4. Верховская О. Р., Дорохина М. В. Глобальный мониторинг предпринимательства //Национальный отчет. - 2014.

5. Гончарова Е.Б., Карташов Б. А., Гаврилов А. Е. Возможности формирования инновационной системы России// Фундаментальные исследования. - 2009. - №5. - С. 124-126

6. Чепуренко А. Ю. Предпринимательство как сфера социальных исследований: Россия и международный опыт //Вопросы языкознания. - 2015. - №. 1. - С. 102-110.

7. Шумпетер И. Теория экономического развития. М.: Директмедиа Паблишинг, 2008. 401 с.

8. Acs Z. J., Varga A. Entrepreneurship, agglomeration and technological change. - Papers on entrepreneurship, growth and public policy, 2004. - №. 0604.

9. Aghion P. et al. Endogenous growth theory. - MIT press, 1998.

10. Amorуs J. E., Bosma N., Levie J. Ten years of Global Entrepreneurship Monitor: accomplishments and prospects //International Journal of Entrepreneurial Venturing. - 2013. - Т. 5. - №. 2. - С. 120-152.Bosma N. S. et al. Global Entrepreneurship Monitor 2009 Executive Report. - 2010.

11. Audretsch D., Keilbach M. Entrepreneurship capital and economic performance //Regional studies. - 2004. - Т. 38. - №. 8. - С. 949-959.

12. Bosma N., Schutjens V. Mapping entrepreneurial activity and entrepreneurial attitudes in European regions //International Journal of Entrepreneurship and Small Business. - 2009. - Т. 7. - №. 2. - С. 191-213.

13. Breaugh J. A. Further investigation of the work autonomy scales: Two studies //Journal of Business and Psychology. - 1999. - Т. 13. - №. 3. - С. 357-373.

14. Cassar G. Money, money, money? A longitudinal investigation of entrepreneur career reasons, growth preferences and achieved growth //Entrepreneurship and Regional Development. - 2007. - Т. 19. - №. 1. - С. 89-107.

15. Danis W. M., De Clercq D., Petricevic O. Are social networks more important for new business activity in emerging than developed economies? An empirical extension //International Business Review. - 2011. - Т. 20. - №. 4. - С. 394-408.

16. Davidsson P. Entrepreneurship--and after? A study of growth willingness in small firms //Journal of business venturing. - 1989. - Т. 4. - №. 3. - С. 211-226.

17. De Luca G. et al. SNP and SML estimation of univariate and bivariate binary-choice models //Stata Journal. - 2008. - Т. 8. - №. 2. - С. 190.

18. Djankov S. et al. The regulation of entry //Quarterly journal of Economics. - 2002. - С. 1-37.

19. Engelen A., Heinemann F., Brettel M. Cross-cultural entrepreneurship research: Current status and framework for future studies //Journal of International Entrepreneurship. - 2009. - Т. 7. - №. 3. - С. 163-189.

20. Hessels J., van Gelderen M., Thurik R. Drivers of entrepreneurial aspirations at the country level: the role of start-up motivations and social security //International Entrepreneurship and Management Journal. - 2008. - Т. 4. - №. 4. - С. 401-417.

21. Ho Y. P., Wong P. K. Financing, regulatory costs and entrepreneurial propensity //Small Business Economics. - 2007. - Т. 28. - №. 2-3. - С. 187-204.

22. Kanbur R., Venables A. J. (ed.). Spatial inequality and development. - OUP Oxford, 2005.

23. Khizrich R., Piters M. Predprinimatel'stvo, ili Kak zavesti sobstvennoe delo i dobit'sya uspekha. Vyp. I. Predprinimatel' i predprinimatel'stvo[Entrepreneurship, or how to start their own business and achieve success. Vol. I: Entrepreneur and Entrepreneurship]. Moscow, Progress, 1992. 160 p.

24. Kiss A. N., Danis W. M. Country institutional context, social networks, and new venture internationalization speed //European Management Journal. - 2008. - Т. 26. - №. 6. - С. 388-399.

25. Lee S. M., Peterson S. J. Culture, entrepreneurial orientation, and global competitiveness //Journal of world business. - 2001. - Т. 35. - №. 4. - С. 401-416.

26. Lingelbach D. C., De La Vina L., Asel P. What's distinctive about growth-oriented entrepreneurship in developing countries? //UTSA College of Business Center for Global Entrepreneurship Working Paper. - 2005. - №. 1.

27. Morris M. H. et al. The dilemma of growth: Understanding venture size choices of women entrepreneurs //Journal of Small Business Management. - 2006. - Т. 44. - №. 2. - С. 221-244.

28. Nielsen G. Determinants of Cross-National Entrepreneurial Activity //The Journal of Politics and Society. - 2014. - Т. 25. - №. 2. - С. 46-72.

29. Pinillos M. J., Reyes L. Relationship between individualist-collectivist culture and entrepreneurial activity: evidence from Global Entrepreneurship Monitor data //Small Business Economics. - 2011. - Т. 37. - №. 1. - С. 23-37.

30. Porter M. E. Competitive advantage //Planning. - 1991. - Т. 24. - №. 4.

31. Specht P. H. Munificence and carrying capacity of the environment and organization formation //Entrepreneurship: Theory and Practice. - 1993. - Т. 17. - №. 2. - С. 77-87.

32. Stam E. Why butterflies don't leave: locational behaviour of entrepreneurial firms. - Papers on entrepreneurship, growth and public policy, 2006. - №. 2006.

33. Steensma H. K., Marino L., Weaver K. M. Attitudes toward cooperative strategies: A cross-cultural analysis of entrepreneurs //Journal of International Business Studies. - 2000. - С. 591-609.

34. Thomas A. S., Mueller S. L. A case for comparative entrepreneurship: Assessing the relevance of culture //Journal of International Business Studies. - 2000. - С. 287-301.

35. Van Gelderen M., Jansen P. Autonomy as a start-up motive //Journal of Small Business and Enterprise Development. - 2006. - Т. 13. - №. 1. - С. 23-32.

36. Wennekers S., Uhlaner L., Thurik R. Entrepreneurship and its conditions: a macro perspective //International Journal of Entrepreneurship Education (IJEE). - 2002. - Т. 1. - №. 1. - С. 25-64.

37. The Heritage Foundation [electronic resource] Electronic data URL: http://www.heritage.org/ (date: 21.04.2016)

38. The World Bank [electronic resource] Electronic data URL: http://databank.worldbank.org/

Приложения

Приложение 1

Изменения индекса TEA в развивающихся странах за 2009 - 2013гг. на примере 18 стран



Приложение 2

Перечень стран, использованных для изучения предпринимательской активности населения в развивающихся странах

Algeria, Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Dominican Republic, Ecuador, Guatemala, Iran, Israel, Jamaica, Jordan, Lebanon, Malaysia, Morocco, Panama, Peru, Saudi Arabia, South Africa, Syria, Tonga, Tunisia, Uganda, Uruguay, Venezuela, West Bank & Gaza Strip, Yemen, Egypt, Mexico, Turkey, Pakistan, Ghana, Angola, Zambia, Portugal, Costa Rica, Bolivia, Azores, Vanuatu, Trinidad & Tobago, Taiwan, Bangladesh, Barbados, Nigeria, Singapore, Thailand, Botswana, El Salvador, Ethiopia, Malawi, Namibia, Palestine, India, Indonesia, Libya, Luxembourg, Philippines, Puerto Rico, Suriname, Vietnam.



Приложение 3

Базовые МНК - модели для TEA_tot



Приложение 4

Базовые МНК - модели для TEA_opp



Приложение 5

Базовые МНК - модели для TEA_nec



Приложение 6

Коэффициенты детерминации и среднеквадратичные ошибки для базовых моделей для зависимых переменных TEA_tot, TEA_opp, TEA_nec

	TEA_tot	TEA_opp	TEA_nec
	R2	RMSE	R2	RMSE	R2	RMSE
Model1	0.26	7.95	0.2	5.55	0.3	3.07
Model2	0.26	8	0.2	5.58	0.33	3.04
Model3	0.25	8.16	0.23	5.46	0.27	3.26
Model4	0.3	8	0.25	5.48	0.4	3.02
Model5	0.24	8.27	0.15	5.8	0.35	3.05
Model6	0.24	8.35	0.15	7.17	0.33	3.07
Model7	0.12	8.72	0.12	5.86	0.08	3.49



Приложение 7

Тесты на выявление мультиколлинеарности и гетероскедастичности в оцениваемых моделях

Попарная корреляционная матрица для TEA_tot

Тест Бреуша -Пагана на гетероскедастичность для TEA_tot

Тест Бреуша -Пагана на гетероскедастичность для TEA_opp

Попарная корреляционная матрица для TEA_opp



Тест Бреуша -Пагана на гетероскедастичность для TEA_nec

Попарная корреляционная матрица для TEA_nec



Приложение 8

Базовые модели с фиксированными эффектами



Приложение 9

Базовые модели с фиксированными эффектами по странам для TEA_tot



Приложение 10

Модели с фиксированными эффектами по странам для оценки влияния факторов на TEA_tot

Размещено на Allbest.ru

...