Scientific journal

Научное обозрение. Экономические науки

ISSN 2500-3410

ПИ №ФС77-57503

Введение

Малые и средние предприятия (МСП) обеспечивают структурную гибкость региональной экономики, служат каналом коммерциализации технологий и источником занятости в нециклических сегментах. Для Свердловской области, характеризующейся высокой долей металлургического и машиностроительного производства, роль МСП двояка: с одной стороны, они формируют сети специализированных поставщиков в цепочках крупного промышленного капитала; с другой – создают конкурентное давление в рыночных нишах, ускоряя обновление продуктовой линейки. В то же время устойчивость таких фирм ограничена совокупностью барьеров, проявляющихся в институциональной, финансовой и технологической плоскостях. Их системная диагностика требует раздельного рассмотрения источников издержек и механизмов передачи воздействия на долгосрочные показатели эффективности.

Теоретически релевантно выделение трех контуров ограничений:

1) институционально-правовой контур, включающий регуляторную нагрузку и трансакционные издержки взаимодействия с государством;

2) финансовый контур, отражающий доступность долгого и оборотного капитала, а также стоимость заемных средств;

3) инновационно-технологический контур, определяемый интенсивностью исследований и разработок, скоростью диффузии цифровых решений и способностью включения в глобальные цепочки добавленной стоимости.

Связи между контурами носят эндогенный характер: регулятивная среда влияет на риск-премию и банковские практики, а дефицит финансирования ограничивает инновационный поиск и цифровое насыщение бизнес-процессов.

В 2022–2025 гг. внешние шоки усилили действие уже известных ограничений: усложнились логистические траектории поставок, снизилась предсказуемость внешнего спроса, возросли требования к подтверждению добросовестности контрагентов. Для МСП это трансформировалось в рост удельных транзакционных издержек, в удлинение финансового цикла и в дополнительный спрос на компетенции операционного планирования. При этом одновременно проявились новые окна возможностей, связанные с импортозамещением, локализацией технологических решений и повышением роли региональных институтов развития.

В настоящем исследовании поставлены задачи идентифицировать и иерархизировать ключевые ограничения стратегического развития МСП Свердловской области; количественно оценить их вклад в замедление динамики выручки и добавленной стоимости; обосновать комплекс мер, минимизирующих эффект «узких мест» на горизонте до 2030 г. Практическая значимость работы состоит в построении связной «дорожной карты», согласуемой с инструментами региональной политики и логикой проектного управления.

Новизна выражается в трех позициях. Во-первых, вводится хронографическая модель барьеров, позволяющая локализовать критические интервалы принятия решений (точки перегиба в рентабельности и ликвидности). Во-вторых, осуществляется эмпирическая валидация результатов на объединенном массиве данных опроса и финансовой отчетности МСП, что снижает риск смещения оценок, характерный для одномерных дизайнов. В-третьих, предлагается сопоставление барьеров и инструментов с указанием носителей ответственности и ожидаемого количественного эффекта, что упрощает трансляцию результатов в практику.

Современная дискуссия о стратегическом развитии МСП в индустриальных регионах исходит из предпосылки, что цифровая трансформация перестает быть вспомогательным инструментом и превращается в основу организационной эффективности. Показано, что внедрение цифровых решений повышает прозрачность процессов и управляемость издержек, задавая технологическую «раму» для последующих стратегических выборов предприятий [1]. В логике поведенческой стратегии Е.Д. Вайсман трактует выбор стратегий через сопряжение жизненных циклов организации и отрасли, что задает рамку для адаптивности фирм в промышленно ориентированных регионах [2]. Региональную специфику «пакетов» ограничений развивают Л.Ю. Богачкова, Н.Ю. Усачева и А.А. Усачев, аргументируя необходимость адресных мер в зависимости от структуры хозяйственного комплекса [3]. На микроуровне подчеркивается роль стратегического лидерства собственника в формировании инновационной активности микропредприятий и малых фирм [4]. Смыкание управленческих и финансовых решений у А.О. Ревуцкой и Г.И. Дыбенко подтверждает, что интеграция стратегического планирования с финансовым прогнозированием снижает вероятность ресурсных ошибок и усиливает устойчивость к внешним шокам [5]. Институциональные ограничения описаны С.Б. Бауриной и Е.В. Назаровой: регулятивная фрагментация и неопределенность правоприменения генерируют трансакционные издержки, напрямую сдерживая инвестиции МСП [6]. В качестве практического ориентира Н.В. Кузнецова предлагает «эталонные» конфигурации стратегий, минимизирующие волатильность доходов в типичных рыночных ситуациях [7]. Кадровые разрывы, по Е.О. Козловой и С.М. Марченко, укоренены в несоответствии квалификаций требованиям рабочих мест и в оттоке специалистов в крупные корпорации [8]. Е.Ю. Опалько и Н.Л. Антонова связывают низкую цифровую зрелость с ошибками стратегического планирования и замедлением организационного обучения, что тормозит реализацию выбранных траекторий роста [9]. На уровне государственной политики М.В. Ненько и А.Ю. Анисимов подчеркивают необходимость согласования инструментов поддержки с фазами технологического развития фирм и рисками внешней среды [10]. Теоретическую обоснованность гибридных стратегий (диверсификация в сочетании с элементами вертикальной интеграции) демонстрируют Д.Г. Пономаренко и И.Б. Королева, показывая их потенциал в снижении операционных рисков [11]. Эмпирическая переоценка приоритетов поддержки у Ю.А. Токарева, А.Н. Рахманова и И.Е. Трусова фиксирует сдвиг к инфраструктуре компетенций и платформенным сервисам сопровождения МСП [12]. Финансовая архитектура мер подкрепляется двумя направлениями. Во-первых, М.Н. Гончарова, Е.В. Саенко и В.Р. Геймбихнер рассматривают «зеленые» облигации как канал привлечения капитала для экологически ориентированных проектов, одновременно усиливающий рыночное позиционирование фирм в логике устойчивого развития [13]. Во-вторых, Ю.С. Церцеил показывает эффективность факторинга для сокращения финансового разрыва и повышения ликвидности производственных МСП [14]. Межрегиональные сопоставления опираются на статистический анализ А.Г. Тюриной, фиксирующий неоднородность стратегических направлений на федеральном уровне и задающий реперные точки для калибровки региональной политики [15]. Завершает картину исследование Ю.Н. Найденовой, П.А. Паршакова и А.О. Смирнова: вероятность получения государственной поддержки определяется сочетанием фирменных характеристик и отраслевого контекста, что требует прозрачных критериев отбора и синхронизации с целевым профилем бенефициаров [16].

Цель исследования – идентификация системы взаимосвязанных барьеров, детерминирующих институциональную, финансовую и технологическую уязвимость субъектов предпринимательства, и последующая разработка механизмов их нивелирования.

Материалы и методы исследования

Эмпирическая база сформирована из трех взаимодополняющих источников:

1. Агрегированные финансовые показатели по формам № 1 и 2 за 2018–2024 гг. для 1750 компаний, полученные из Контур.Фокус.

2. Анкетный опрос собственников и топ-менеджеров МСП Свердловской области (n = 412) в период с марта по май 2024 г.

3. Официальные статистические данные регионального и федерального уровня Единого реестра субъектов малого и среднего предпринимательства, а также центра поддержки экспорта – подразделения Свердловского областного фонда поддержки предпринимательства.

Инструментарий включал: описательную статистику; факторный анализ (метод главных компонент) для выделения латентных барьеров; множественную регрессию с робастными стандартными ошибками для оценки связи между интенсивностью барьеров и динамикой выручки; когнитивное моделирование для картирования причинно-следственных связей между контуром ограничений и стратегическими решениями.

Результаты исследования и их обсуждение

Для количественной проверки гипотезы о критичности барьеров был проведен опрос 412 собственников и топ менеджеров МСП Свердловской области, охвативший предприятия из промышленного (37 %), строительного (18 %), ИТ-сектора (14 %), торговли (21 %) и креативных индустрий (10 %). Дополнительно обработаны бухгалтерские формы № 1 и 2 за 2018–2024 гг. для 1750 компаний. На основе метода главных компонент выделено семь доминирующих ограничений, суммарно объясняющих 68,4 % дисперсии. Каждый барьер был ранжирован по частоте упоминаний и объективному влиянию на прирост выручки (β коэффициент регрессии). Затем посредством когнитивной карты установлены причинно-следственные связи между ограничениями, что позволило определить точки высокого мультипликативного эффекта. Для практической апробации сформирован перечень решений, соотнесенных с ответственными акторами (региональный Минэконом, Корпорация МСП, центры «Мой бизнес») и ожидаемым горизонтом реализации. Результаты сведены в итоговую таблицу, которая служит основой для предложения дорожной карты до 2030 г.

Шкалирование последствий показало, что наиболее чувствительным оказался финансовый барьер, 68 % респондентов сообщили о трудностях в получении банковских кредитов; вероятность одобрения заявки ниже 10 млн руб. составила лишь 0,42, тогда как до 2020 г. показатель держался на уровне 0,57. Моделирование показало отрицательную корреляцию (0,63) между коэффициентом задолженности и приростом оборота. В то же время запуск регионального гарантийного фонда увеличивает шансы одобрения кредитов на 23 п.п., что потенциально добавит 4,2 млрд руб. инвестиций ежегодно.

Барьеры и решения

Источник: составлено авторами на основе данных Единого реестра субъектов малого и среднего предпринимательства. [Электронный ресурс]. URL: https://rmsp.nalog.ru/index.html (дата обращения: 01.08.2025).

Регуляторные издержки представлены затратами времени на отчетность (медиана – 112 чел./ч в год) и числом плановых проверок (2,8 в год). Внедрение режима «регуляторной гильотины» при пилотировании в 2024 г. позволило сократить отчетную нагрузку на 17 %. При полном распространении эффекта на сектор МСП можно ожидать экономии 1,9 млрд руб. транзакционных издержек.

По кадровому барьеру выявлен дисбаланс спроса и предложения: 46 % компаний испытывают нехватку квалифицированных инженеров, а средний срок закрытия вакансии превышает 77 дней. Реализация программы «Профессионалитет» в Уральском федеральном округе в 2023–2024 гг. уже снизила данный показатель до 61 дня, но разрыв остается существенным.

Инновационный дефицит проявляется тем, что доля МСП, осуществляющих R&D, не превышает 7 % против 24 % в странах ОЭСР. Введение ваучерной схемы на НИОКР номиналом 1 млн руб. способно расширить пул инновационных компаний до 14 % и генерировать прирост добавленной стоимости в размере 6,3 млрд руб.

Наличие цифрового барьера подтверждается тем, что только 38 % опрошенных предприятий применяют системы ERP/CRM; при этом коэффициент операционной эффективности (OPEX/Revenue) у «цифровых» МСП ниже на 4,1 п.п. По расчетам автора, цифровая трансформация всего сектора даст к 2030 г. дополнительный рост ВРП региона на 1,2 %.

Экспортная ограниченность выражена в доле МСП, осуществляющих внешнеторговые операции, – 4,3 % (среднероссийский уровень 6,8 %). Запуск экспортного акселератора в 2025 г. с плановой воронкой 200 компаний и конверсией 15 % позволит удвоить эту долю к 2028 г.

Для практической верификации предложенной типологии проведено сопоставление выявленных ограничений с инструментами преодоления. В таблицу включены количественные проявления барьеров (по материалам опроса автора и агрегированных финансовых данных), управленческие решения с указанием носителей ответственности, горизонт реализации и оценка ожидаемого эффекта по результатам моделирования.

Сопоставление барьеров и инструментов демонстрирует доминирование финансового и институционального контуров в структуре ограничений. Расширение гарантийного покрытия (№ 1) формирует немедленный мультипликативный эффект: дополнительный инвестиционный поток 4,2 млрд руб. при средней капиталоемкости проектов МСП 18–22 % конвертируется в прирост добавленной стоимости порядка 1,0–1,2 млрд руб. в первый год и 6,0–6,5 млрд руб. на горизонте трех лет при условии реинвестирования. Институциональная разгрузка (№ 2) высвобождает до 1,9 млрд руб. транзакционных ресурсов, что сопоставимо с объемом целевой поддержки и потому экономически оправдано. Кадровые меры (№ 3), хотя и дают менее заметный краткосрочный результат, сокращают простой мощностей и улучшают коэффициент использования оборудования; в динамике это усиливает способность фирм участвовать в более сложных цепочках поставок.

Инновационные ваучеры (№ 4) и цифровизация процессов (№ 5) оказывают структурное воздействие: их эффект неразрывно связан с накоплением организационного знания. Снижение OPEX/Revenue на 4,1 п.п. в цифровых фирмах указывает на устойчивую премию эффективности, согласуемую с выводами о роли цифровой зрелости [7]. Экспортная акселерация (№ 6) и факторинг (№ 7) адресуют рыночный и финансовый риски соответственно: ускорение оборота снижает стоимость капитала и повышает вероятность исполнения контрактов, что уменьшает волатильность выручки. В совокупности пакет мер обеспечивает прирост ВРП региона до 2,3 п.п. к 2030 г., рост занятости на 12,5 тыс. рабочих мест и увеличение производительности труда в секторе МСП на 9,4 %. Эти оценки консервативны: они не учитывают потенциальных перекрестных эффектов между цифровизацией и экспортной активностью, а также влияние обучения на рабочем месте на инновационную отдачу.

Заключение

Исследование подтвердило, что ограничения стратегического развития МСП Свердловской области образуют взаимосвязанную систему, в которой финансовые и институциональные факторы усиливают технологические и кадровые дефициты. Эмпирический дизайн, сочетающий опрос управленцев, анализ финансовой отчетности и верификацию результатами предшествующих исследований, позволил выделить доминирующие барьеры и оценить их вклад в динамику выручки и добавленной стоимости. Предложенная типология и хронографическая модель барьеров облегчают локализацию «узких мест» и согласование очередности управленческих вмешательств.

Практический результат работы – согласованный набор инструментов с обозначением носителей ответственности, источников данных и прогнозируемых эффектов. Он ориентирован на расширение гарантийного обеспечения и факторинга, институциональную разгрузку и цифровизацию процедур, стимулирование исследований и разработок через ваучеры, повышение кадровой обеспеченности, а также экспортную акселерацию. Такой пакет устраняет разрывы в доступе к капиталу, снижает трансакционные издержки и повышает операционную эффективность, создавая условия для интеграции МСП в более сложные цепочки добавленной стоимости.