ArticlePDF Available

Abstract and Figures

Земцов С.П., Бабурин В.Л. Предпринимательские экосистемы в регионах России // Региональные исследования. 2019. №2. С. 4-14 ||| В статье обсуждается применение концепции предпринимательской экосистемы для описания неравномерного развития малого и среднего бизнеса в России. Выявлено несколько типов регионов на основе предложенной авторской методики, включающей оценку плотности, динамики, разнообразия и связанности предпринимательской деятельности. В регионах первого и второго типа ниже риски для бизнеса и лучше доступ к рынкам и капиталу, как результат, выше плотность и разнообразие бизнес-агентов: Москва, Санкт-Петербург, Новосибирская, Самарская, Белгородская, Калининградская, Воронежская области, Татарстан и др. Во многих из этих регионов сформировались крупные агломерации с высокой концентрацией человеческого капитала, высокими доходами населения и диверсифицированной экономикой. В указанных регионах в последние годы проводится проактивная политика поддержки предпринимательства. В третьем типе регионов (Калужская, Томская, Ульяновская, Рязанская, Тульская области, Красноярский край и др.) с производственной специализацией малого бизнеса есть предпосылки для формирования высокотехнологичных кластеров. Во многих южных регионах наблюдаются высокая доля неформальной занятости, высокие коррупционные риски и, как следствие, низкий уровень доверия между агентами, что ограничивает возможности формирования технологически сложного бизнеса. В целом наименее развито предпринимательство на территориях с высокими издержками ведения бизнеса, включая Арктику, Дальний Восток и Северный Кавказ. Более развитые предпринимательские экосистемы могут успешнее противостоять внешним шокам, например, снижению доходов населения, и лучше используют возможности развития, в том числе при проведении Чемпионата мира по футболу. В заключении на основе типологии предложены некоторые дифференцированные меры поддержки предпринимательства. /// Zemtsov, S. P., & Baburin, V. L. (2019). Entrepreneurial ecosystems in Russian regions. Regional'nye issledovanija, (2), 4-14. \ The article explains the uneven development of small and medium enterprises in Russia within the framework of the ‘entrepreneurial ecosystems’ concept. A corresponding typology of the Russian regions was carried out according to the proposed model. The most developed ecosystems with high density and sectoral diversity of SMEs are formed in regions with access to large consumer markets,capital, and low risks for investors. The least developed SMEs sector is in areas with high costs of doing business: the North Caucasus, the Far East and the Arctic zone, which requires special measures of state policy. The level of development of ecosystems determines their ability to withstand external shocks.The effect of the FIFA World Cup is positive in the hosting regions and in its neighbors. Based on the typology, we proposed differentiated support measures.
Content may be subject to copyright.
региональные исследования №2 (64), 2019
4
ÌÅÒÎÄÎËÎÃÈß È ÒÅÎÐÈß
ÐÅÃÈÎÍÀËÜÍÛÕ ÈÑÑËÅÄÎÂÀÍÈÉ
Введение и постановка проблемы. Гео -
графия предпринимательства1 за рубежом
часто изучается как самостоятельный раздел
региональных исследований [15, 18, 20, 27,
32], но в России направление незаслуженно
обделено вниманием. Предприниматель-
ство уникальный исследовательский объект,
так как многие современные закономерно-
сти размещения в России, в первую очередь,
УДК 332.1
ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИЕ ЭКОСИСТЕМЫ В РЕГИОНАХ РОССИИ
© 2019 г. С.П.Земцов1,2,3,*, В.Л. Бабурин3,**
1 Российская академия народного хозяйства и государственной службы
при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС), Москва, Россия
2 Всероссийская академия внешней торговли Министерства экономического развития
Российской Федерации (ВАВТ), Москва, Россия
3 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
географический факультет, Москва, Россия
*e-mail: zemtsov@ranepa.ru
**e-mail: vbaburin@yandex.ru
В статье обсуждается применение концепции предпринимательской экосистемы для описа-
ния неравномерного развития малого и среднего бизнеса в России. Выявлено несколько ти-
пов регионов на основе авторской методики, включающей оценку плотности, динамики, раз-
нообразия и связанности предпринимательских экосистем. В регионах первого и второго
типа ниже риски для бизнеса и лучше доступ к рынкам и капиталу, и как результат – выше
плотность и разнообразие бизнес-агентов. Во многих из этих регионов сформировались круп-
ные агломерации с высокой концентрацией человеческого капитала, высокими доходами на-
селения и диверсифицированной экономикой. В указанных регионах в последние годы про-
водится проактивная политика поддержки предпринимательства. В третьем типе регионов
с производственной специализацией малого бизнеса есть предпосылки для формирования
высокотехнологичных кластеров. Во многих южных регионах наблюдаются высокая доля не-
формальной занятости, высокие коррупционные риски и, как следствие, низкий уровень до-
верия между агентами, что ограничивает возможности формирования технологически слож-
ного бизнеса. В целом наименее развито предпринимательство на территориях с высокими
издержками ведения бизнеса, включая Арктику, Дальний Восток и Северный Кавказ. Более
развитые предпринимательские экосистемы могут успешнее противостоять внешним шо-
кам, например, снижению доходов населения, и лучше используют возможности развития,
в том числе при проведении Чемпионата мира по футболу. В заключении на основе типоло-
гии предложены некоторые дифференцированные меры поддержки предпринимательства.
Ключевые слова: малый и средний бизнес, предпринимательская экосистема, институты,
регионы России, кластеры.
DOI: 10.5922/1994-5280-2019-2-1
1 Под предпринимательством понимается деятельность субъектов малого и среднего предпринимательства
(МСП), то есть индивидуальных предпринимателей, микро-, малых и средних предприятий, численность занятых
в которых менее 250 чел. В среднем в одном субъекте МСП занято ≈ 2,68 чел. [6].
могут быть выявлены на примере малых
фирм. Большинство же крупных предпри-
ятий созданы в советский период в рамках
плановой экономики, к тому же многие из
них зарегистрированы в Москве, хотя факти-
чески ведут деятельность в других регионах.
География малого и среднего предприни-
мательства (МСП) в России формировалась
последние 30 лет, за этот период в ряде ре-
5
Çåìöîâ Ñ.Ï., Áàáóðèí Â.Ë.
гионов сложились устойчивые институцио-
нальные, отраслевые и иные отличительные
черты [4, 5]. Например, при внедрении фе-
деральных инициатив по упрощению про-
цедур ведения бизнеса («реформы Грефа»)
в середине 2000-х. гг. в регионах с лучшими
институтами управления, более открытым
правительством, более информированным
населением и высокой фискальной автоно-
мией либерализация оказала более суще-
ственное положительное влияние на рост
числа малых предприятий и результаты их
деятельности [35]. Поэтому в России сохра-
няются существенные различия в плотности
малого бизнеса [1, 16], в вовлеченности на-
селения в предпринимательство [2, 10, 16].
Фактически речь может идти о разных типах
предпринимательских экосистем в регионах.
Хотя поддержка МСП признана одним
из приоритетов экономической политики
в России [6], на федеральном уровне реги-
ональные различия не всегда учитываются,
в частности унифицировано законодатель-
ство, встречается несоответствие поддержки
типу бизнеса и месту его деятельности [10].
Низкая самостоятельность местных вла-
стей, низкая доля налогов от сектора МСП,
идущая в местные бюджеты, не создает сти-
мулов в регионах и городах для реализации
системой политики.
Цель исследования – выявить типы сфор-
мировавшихся региональных предприни-
мательских экосистем в России на осно-
ве анализа территориальных, отраслевых
и институциональных особенностей разви-
тия малого и среднего бизнеса.
Обзор ранее выполненных исследова-
ний. Существует несколько подходов к опре-
делению предпринимательской экосистемы.
В соответствии с принципами системного
подхода2 выделяют сети бизнес-агентов и
среду, в которой они взаимодействуют [30].
Среди бизнес-агентов выделяют фирмы
и ключевых «стейкхолдеров», участвующих
в их создании и развитии: университеты, на-
учные учреждения, венчурные фонды и т.д.
[24]; изучаются цели, функции и связи меж-
ду бизнес-агентами. Еще один подход пред-
полагает изучение базовых условий и ресур-
сов развития бизнеса [1, 29, 32].
На наш взгляд, предпринимательская
экосистема – это сети взаимодействия биз-
нес-агентов различной специализации, фор-
мируемые в определенных территориально
ограниченных природно-хозяйственных, ин-
ституциональных и иных условиях [29, 30, 37].
Следует различать внешние условия де-
ятельности бизнес-агентов и предпринима-
тельскую среду. Развитие МСП детермини-
ровано базовыми условиями [9]: природные
ресурсы, экономико-географическое поло-
жение (близость к рынкам), инновационный
потенциал, инфраструктура, культурные
и иные особенности региона, которые не мо-
гут быть кардинально изменены в течение
нескольких лет. Предпринимательская сре-
да, определяющая доступ предпринимателей
к финансам и специализированным услугам,
уровень административного давления, слож-
ность регистрации бизнеса и т.д. подверже-
на краткосрочным изменениям, в том числе
в результате политических решений.
Предприниматели3 осваивают некую ры-
ночную нишу, неиспользуемую ранее, обе-
спечивают новыми товарами и услугами,
а соответственно положительно влияют на
региональный рост [14, 26, 38]. Регионы,
где сформировались развитые предпринима-
тельские экосистемы, в целом лучше адап-
тируются к внешним шокам, так как в них
выше конкуренция бизнес-агентов и дивер-
сификация деятельности4 [15]. Отдельные
экосистемы предпринимательства стимули-
руют появление быстрорастущих компаний,
так называемых «газелей», которые могут
обеспечить до 50% прироста ВВП в разви-
тых странах [38], а также способствуют за-
рождению высокотехнологичных стартапов5
благодаря деятельности предприниматель-
ских университетов [23].
2 В статье мы не ставили перед собой цели провести подробный обзор исследований, связанных с описанием
системного подхода, наиболее полно представленного в работах Л. фон Берталанфи, А.Д. Холла, Р.И. Фейджина,
А.А. Богданова, И.В. Блауберга, В.Н. Садовского, Э.Г. Юдина и др. Но концепция предпринимательских экосистем,
безусловно, включает элементы подходов указанных авторов.
3 Речь в данном случае о производительных предприятиях. Большая же часть МСП относится к фирмам с низким
потенциалом роста, а для своих владельцев вынужденных предпринимателей [2] это альтернатива заработной
плате [2, 10]. Кроме того, в России распространено непроизводительное и деструктивное предпринимательство [10].
4 В секторе МСП формируются новые отрасли, например, инжиниринг в Самарской области (Тольятти), дикоро-
сы в Томской области, вездеходы в Югре, деревянное домостроение в Белгородской области и т.д.
5 Крупнейшие компании наукоемких отраслей России (Яндекс, Kaspersky, ABBYY, Вымпелком, Инвитро, 2GIS,
QIWI и т.д.) создавались как стартапы [7].
региональные исследования №2 (64), 2019
6
В сложившихся предпринимательских
экосистемах наблюдается самоподдержива-
ющийся процесс развития бизнеса. Напри-
мер, в работе [33] показано, что каждая круп-
ная сделка на рынке слияний и поглощений
создает волну новых компаний в ближайшем
географическом окружении. Подобные про-
цессы на протяжении столетий зафиксиро-
ваны в Германии [20], где произошло уко-
ренение предпринимательства: накопление
информации, знаний и навыков о бизнесе,
формирование сетей взаимодействия и сре-
ды доверия с высоким престижем пред-
принимателей. Укоренение происходит на
местном и региональных уровнях, так как
важна передача неявных знаний, в частности,
от предпринимателя-учителя к предприни-
мателю-новичку; от венчурного инвестора
к основателю новой фирмы и т.д. В России
также выявлены регионы с высоким много-
летним уровнем предпринимательской
активности [5]: Санкт-Петербург, Москва,
Калининградская, Новосибирская, Самар-
ская, Ярославская, Свердловская и Белго-
родская области. В работе [19] показано со-
хранение предпринимательской активности
в районах Калининградской области на про-
тяжении столетия несмотря на драматиче-
ские изменения в истории региона.
Для измерения уровня развития пред-
принимательской экосистемы и выявления
разных типов в соответствии с системным
подходом [31] необходимо оценить следую-
щие характеристики (свойства): плотность,
изменчивость, разнообразие и связанность.
Для оценки плотности могут использовать-
ся отношение числа новых и молодых фирм
к численности населения (рабочей силы),
доля этих фирм в занятости [7]. В более раз-
витой предпринимательской экосистеме при
прочих равных условиях выше плотность
бизнес-агентов. Изменчивость можно из-
мерить через динамику предприниматель-
ской активности, мобильность рынка труда
и долю быстрорастущих фирм. Более раз-
витые экосистемы менее уязвимы к внеш-
ним шокам благодаря разнообразию и
связанности сетей бизнес-агентов. Разноо-
бразие в рамках экосистемы предполагает
учет уровня диверсификации сектора МСП,
доли технологически сложных отраслей.
Связанность экосистемы может определять-
ся вовлеченностью фирм в деятельность
организаций поддержки [22], плотностью
рыночных институтов, числом «спин-
оффов». Малые фирмы часто возникают во-
круг крупных предприятий и университетов,
которые передают часть своей деятельности
на аутсорсинг, а также создают спин-оффы
новые или дочерние фирмы для реализации
нового проекта, закрепления на новом рынке
и т.д. В США наиболее продуктивные эко-
системы Боулдера, Сиэттла, Бостона фор-
мировались как сети спин-оффов крупных
компаний-«инкубаторов» или вуза [17, 21].
Развитые предпринимательские экосистемы
могут включать в себя несколько кластеров –
сетей взаимодействия малых фирм в рамках
одной специализации на ограниченной тер-
ритории [36]. Для технологически сложных
отраслей важно доверие между контраген-
тами, развитие институтов и доверие к ним.
А в условиях высоких инвестиционных ри-
сков (административное давление, коррупция
и т.д.) в ряде регионов России, низкий уро-
вень доверия не позволяет создавать устойчи-
вые горизонтальные связи [13, 28], снижает
активность бизнеса, способствует уходу фирм
в теневой сектор [12, 25]. При прочих равных
условиях связанность выше в регионах с раз-
витыми рыночными институтами.
Концепция предпринимательских эко-
систем пока недостаточно формализована;
в работах представлены списки индикато-
ров без четкой аргументации причин и след-
ствий [11, 24, 30, 34]. Для подбора соответ-
ствующих индикаторов для регионов России
мы опирались на выявленные ранее факторы
развития предпринимательства [1, 5, 6], сре-
ди которых высокие инвестиционные риски,
доступность банковских услуг и рыночный
потенциал в сочетании с концентрацией
человеческого капитала.
Материалы и методы исследования.
В качестве информационной базы в статье ис-
пользованы официальные данные Росстата,
а также Единый реестр субъектов МСП ФНС
РФ (https://ofd.nalog.ru), Национальный рей-
тинг состояния инвестиционного климата
в субъектах Российской Федерации АНО
АСИ (http://asi.ru/investclimate/rating/), отче-
ты о развитии банковского сектора Банка Рос-
сии (http://www.cbr.ru/publ/?PrtId=nadzor).
Для определения специализации пред-
принимательской экосистемы мы использо-
вали долю укрупненных видов деятельности
в занятости юридических лиц – субъектов
МСП (рис. 2), а также применили разрабо-
7
Çåìöîâ Ñ.Ï., Áàáóðèí Â.Ë.
танный ранее индекс кластеризации [36].
Индекс (IC) получен как среднее арифме-
тические субиндексов (Ind) от доли отрас-
ли региона (Li,r) в общей занятости МСП
в регионе (Lr), доли отрасли региона (Li,r)
в отраслевой занятости МСП в России (LR)
и коэффициента локализации:
,
где i– отрасль, r – регион, R– Россия, L – чис-
ленность работников в секторе МСП.
Значения показателей нормировались
с помощью метода линейного масштабиро-
вания. В целом индекс показывает, насколь-
ко субъекты МСП рассматриваемой отрасли
сконцентрированы в регионе в сравнении
с другими отраслями и регионами, а соответ-
ственно позволяет выявить потенциал для
образования кластера [36]. В большинстве
случаев специализация сектора МСП напря-
мую связана или дополняет специализацию
крупнейших компаний региона.
Для выявления типов регионов России
в соответствии с результатами предшеству-
ющих исследований [1, 5, 20] был прове-
ден кластерный анализ по 7 показателям
(табл. 1). Для оценки плотности использо-
валось отношение числа малых фирм (ЮЛ)
к численности рабочей силы. Изменчивость
определена по динамике предприниматель-
ской активности за период 2010–2017 гг. Для
измерения степени диверсификации и слож-
ности учитывались роль первичного сек-
тора и обрабатывающей промышленности
в секторе МСП. Связанность внутри пред-
принимательской экосистемы оценивалась
косвенно с помощью индекса обеспеченно-
сти банковскими услугами6, учитывающе-
го плотность банковской инфраструктуры,
а также объем вкладов населения. Для оцен-
ки базовых условий учитывались экономи-
ко-географическое положение региона как
прокси доступа фирм к рынкам товаров и ус-
луг [1], а также доля неформальной занято-
6 Индекс выше в достаточно развитых регионах с высоким уровнем доверия к рыночным институтам: Москва,
Санкт-Петербург, Свердловская, Самарская, Московская, Калининградская, Ярославская, Новосибирская области.
Индекс ниже в регионах, где рыночные институты развиты слабее, права собственности плохо защищены, ниже
доверие и связи между банками, населением и бизнесом, поэтому население не увеличивает свои вклады, а банки
реже предоставляют кредиты малому бизнесу (республики Северного Кавказа, Тыва, Калмыкия и др.). Кроме того,
в современной системе поддержки МСП банки создают Центры «Мой бизнес», в которых предоставляют льготные
кредиты совместно с гарантиями Корпораций МСП и консалтинговыми услугами; таким образом, в регионах с более
развитой банковской системой может быть выстроена более разветвленная сеть поддержки [1, 6].
7 В нашем исследовании мы придерживаемся подхода из статьи [7] и ведем расчеты по АЗРФ для Мурманской,
Архангельской области, Ненецкого, Ямало-Ненецкого, Чукотского АО и Республики Саха.
8 За рубежом показано, что в регионах с высокой плотностью населения благодаря большей интенсивности свя-
зей, накопленному социальном капиталу ниже страх неудачи [15], что значимо для создания нового бизнеса.
сти как оценка институциональных рисков.
Уход в теневой сектор может быть обуслов-
лен высоким административным давлением,
коррупцией [25], отсутствием доверия к фор-
мальным институтам, или быть следствием
низкой эффективности государственного
управления, высоких налоговых ставок.
Полученные результаты и их обсуждение.
География и динамика предпринима-
тельства. Всего в России в октябре 2018 г.
насчитывалось около 5,9 млн субъектов
МСП, из них более 45% сосредоточены
в крупнейших агломерациях: Москва, Санкт-
Петербург, Московская, Свердловская, Ро-
стовская, Челябинская, Нижегородская, Но-
восибирская области, Краснодарский край
и Татарстан (рис. 1). При этом сектор МСП
менее сконцентрирован, чем население, так
как в этих же регионах сосредоточено 53%
жителей. На территориях с особыми услови-
ями ведения бизнеса МСП развито слабее: на
Северном Кавказе (СКФО) – 3,3% субъектов
МСП (при 6,7% населения), в Арктической
зоне (АЗРФ)7 – 2,1% (при 2,4%), на Дальнем
Востоке (ДВФО) – 4,2% (при 4,2%).
Отношение числа субъектов МСП к рабо-
чей силе может служить индикатором плот-
ности предпринимательской экосистемы.
Наибольшая плотность наблюдается в круп-
нейших агломерациях: Санкт-Петербурге,
Москве, Новосибирске и портовых регионах:
Калининградской области и Краснодарском
крае. Крупные агломерации8 обладают боль-
шими потребительскими рынками и разви-
той инфраструктурой. В приморских регио-
нах выше возможности для трансграничной
торговли, развития МСП в сфере транспорта,
туризма и иных услуг.
Благоприятный инвестиционный климат
в регионах-лидерах по рейтингу АСИ – Ка-
лужская, Тюменская, Ивановская, Ростов-
ская области, Краснодарский край, Москва
и Санкт-Петербург также способствует
высокой плотности малого бизнеса. Сева-
стополь и Республика Крым в числе лидеров
региональные исследования №2 (64), 2019
8
благодаря большому числу гостевых домов и
туристических сервисов, в регионах действу-
ет режим особой экономической зоны. Наи-
меньшие значения характерны для слабо-
развитых регионов СКФО и моносырьевых,
узкоспециализированных регионов ДВФО.
Динамика развития предприниматель-
ства в России по данным Росстата после
завершения кризиса 2008–2009 гг. в целом
была положительной, но в условиях падения
доходов населения в 2014–2015 гг. темпы
роста замедлились, а в регионах с наименее
развитыми и уязвимыми предприниматель-
скими экосистемами (СКФО, АЗРФ, ДВФО)
наступил спад (врезка на рис. 1). В первой
половине 2018 г. по сравнению с первым
полугодием 2017 г. число субъектов МСП
выросло на 1,4%, или 85 тыс. ед. преимуще-
ственно за счет микрофирм [6]. Более чем на
3% сектор МСП рос в ряде крупных регио-
нов, где проводился Чемпионат мира по фут-
болу: Москва, Санкт-Петербург, Самарская,
Ленинградская, Московская области. Это
произошло за счет развития сервисов, обслу-
живающих болельщиков: торговля, питание,
аренда жилья, развлечения; доля этих отрас-
лей выросла в обороте малых фирм [6]. В то
же время предпринимательские экосистемы
большинства регионов СКФО теряли малый
Рис. 1. Плотность предпринимательской деятельности
и ее динамика в регионах России
бизнес, что связано с уходом фирм в теневой
сектор при падении доходов населения.
Отраслевая специфика. В России в за-
нятости всего сектора МСП, включая ИП,
преобладают: торговля (42,7%), операции
с недвижимым имуществом, аренда и биз-
нес-услуги, включая инжиниринг, НИОКР,
геологоразведку и др. (18,3%), транспорт
и связь (9,9%), строительство (8,1%) и обра-
батывающие производства (7,1%). В струк-
туре средних фирм ниже доля торговли
и выше доля производств, а в микрофирмах
ситуация обратная, что связано с эффектив-
ным масштабом фирм: для торговой точки
достаточно одного занятого (продавца),
а для промпредприятия необходим целый
набор специалистов.
В среднем в сельском и лесном хозяй-
стве занято около 5% работников малого и
среднего бизнеса (рассматриваются только
юридические лица) (рис. 2). В СКФО эта
доля превышает 13% в условиях относи-
тельно примитивной структуры эконо-
мики. Индекс кластеризации максимален
в южных регионах, где развито наиболее
рентабельное для фермеров зерновое хо-
зяйство: Курская, Саратовская и Оренбург-
ская области, Алтайский, Ставропольский
и Краснодарский края.
Íèçêîå ðàçðåøåíèå -
150dpi âìåñòî 300dpi
9
Çåìöîâ Ñ.Ï., Áàáóðèí Â.Ë.
В обрабатывающей промышленности за-
нято около 17,3% работников малых и сред-
них фирм. Максимальна доля в 19 тради-
ционных центрах машиностроения вблизи
крупных агломераций, а минимальна в наи-
более удаленных регионах ДВФО и АЗРФ.
В Ульяновской, Калининградской, Нижего-
родской, Челябинской областях и Татарстане
вблизи крупнейших автозаводов возникли ма-
лые фирмы-смежники по производству авто-
компонентов и ремонту транспортных средств,
в Севастополе – судоремонтные. Рядом с круп-
ными нефтеперерабатывающими заводами
в Адыгее, Рязанской, Самарской, Ростовской,
Томской областях, Башкортостане возникли
малые фирмы, производящие топливо (в т.ч.
для частных АЗС), смазочные масла, различ-
ные нефтехимические продукты. Во Влади-
мирской, Калужской, Пензенской, Тверской,
Тульской и Ярославской областях, крупные
компании которых имеют машиностроитель-
ную специализацию, наибольший потенциал
создания кластеров малых фирм наблюдается
Íèçêîå ðàçðåøåíèå -
150dpi âìåñòî 300dpi
Рис. 2. Специализация предпринимательских экосистем в 2015 г.
Структура занятости малых и средних фирм – юридических лиц.
в легкой промышленности, ориентированной
на столичный рынок9.
Предпринимательские экосистемы круп-
ных агломераций имеют довольно диверси-
фицированную структуру с преобладанием
сервисов. В традиционных машинострои-
тельных центрах вокруг крупных агломера-
ций сложился значимый обрабатывающий
сектор МСП. В слаборазвитых регионах
наблюдается завышенная специализация на
отраслях первичного сектора, ЖКХ и стро-
ительстве.
Типы региональных предпринима-
тельских экосистем. Были определены
7 типов (рис. 3, табл. 1). Большинство регио-
нов первого и второго типа характеризуют-
ся устойчиво высокой плотностью предпри-
нимательской деятельности на протяжении
двух последних десятилетий [5]. Москва
и Санкт-Петербург – крупнейшие потреби-
тельские рынки России с высочайшей плот-
ностью бизнеса, диверсифицированным сер-
висным сектором МСП, хорошим доступом
9 Историческое объяснение может быть связано с политикой Госплана СССР, когда рядом с крупными заводами
машиностроения (часто ВПК) строились фабрики легкой промышленности (кожевенная, текстильная, обувная по-
дотрасли) для баланса мужской и женской занятости.
региональные исследования №2 (64), 2019
10
к капиталу (максимальной обеспеченностью
банковскими услугами) и минимальной до-
лей неформальной занятости. Отраслевая
структура субъектов МСП в крупнейших
центрах предпринимательства довольно
сложная и отличается наличием ряда на-
укоемких отраслей: деятельность рекламных
агентств (10%); консалтинг (8%), разработка
программного обеспечения (8%), юридиче-
ские услуги (8%). Регионы хорошо обеспе-
чены инфраструктурой поддержки МСП [8].
В 7 регионах проводился Чемпионат мира по
футболу, наблюдается высокая положитель-
ная динамика развития сектора МСП.
Во втором типе представлены преиму-
щественно крупногородские регионы с вы-
сокой плотностью диверсифицированного
сектора МСП с благоприятным предпри-
нимательским климатом, хорошим досту-
пом к рынкам товаров, услуг и капитала:
Самарская, Воронежская, Новосибирская,
Тюменская, Свердловская, Челябинская об-
ласти, Татарстан. В большинстве регионов
проводится активная предпринимательская
политика, направленная на создание инфра-
структуры, упрощение аренды помещений,
доступ к госзакупкам и т.д. Успехи Белго-
родской области, привлекавшей большое
число мигрантов из стран бывшего СССР,
частично связан с развитием малоэтажного
домостроения и соответствующих бизнесов.
Пригородная система расселения требует
развития нестационарной торговли (≈ 15%
субъектов МСП), способствует развитию се-
мейных ферм (действовала специальная про-
грамма поддержки). Выгодное экономико-
географическое положение способствовало
развитию грузоперевозок (≈ 17% субъектов
МСП). В Калининградской области, рас-
положенной вблизи крупного европейского
рынка, долгие годы действует режим особой
экономической зоны: развиваются связанные
с внешней торговлей фирмы и производ-
ственные предприятия, развит малый бизнес
в транспортной сфере и туризме. Получен-
ные типы в большей степени характеризуют
центральный город региона, в сельских же
местностях могут сохраняться менее благо-
приятные условия. Например, Республика
Карелия очень неоднородна, но высокая кон-
центрация и разнообразие фирм, банковских
институтов в Петрозаводске, ее близость
к рынкам Финляндии и Санкт-Петербурга
позволяют не относить регион к пятому
типу. В Карелии представлено большое раз-
нообразие малого бизнеса в сфере услуг,
в т.ч. туризме, лесопереработке. Большую
роль играет Петрозаводский университет.
Предпринимательские экосистемы с вы-
сокой ролью малых производственных фирм
расположены вблизи крупнейших агломера-
ций (тип 3). Часто они имеют дополненную
специализацию к унаследованной с совет-
ских времен. В Калужской области на осно-
ве накопленного научного потенциала и ком-
петенций развивается кластер малых фирм,
обеспечивающих крупные автосборочные
заводы резиновыми и пластмассовыми из-
делиями, металлозаготовками и различным
оборудованием; формируется кластер фар-
мацевтики и биотехнологий в Обнинске [36].
Малые фирмы Тульской области специали-
зируются на производстве машин и обору-
дования благодаря развитому оборонно-про-
мышленному комплексу [36]. В Рязанской
области есть предпосылки для развития
радиоэлектронного кластера [36]: несколько
крупных заводов, специализированный вуз,
около трети занятых в МСП. В Томской об-
ласти сложился уникальный кластер инфор-
мационных технологий, радиоэлектроники
и фармацевтики благодаря наличию пред-
принимательских университетов, но огра-
ниченный доступ к рынкам, слабое развитие
банковской сферы не позволяют отнести ре-
гион ко второму типу.
В четвертом типе представлены преиму-
щественно регионы южной части основной
зоны расселения со среднеразвитым ди-
версифицированным сектором МСП, по-
вышенной ролью аграрного бизнеса и не-
формального сектора. Институциональные
особенности южных регионов (типы 4 и 7)
с высокой ролью сельского хозяйства нега-
тивно влияют на весь сектор МСП. Высокая
доля неформальной занятости (она высока
в сельском хозяйстве и строительстве) может
быть следствием, но и причиной распро-
странения коррупции, снижения качества
госуправления. В ряде случаев руководящие
должности в административных структурах
занимают приближенные «люди от сохи»
с недостаточной квалификацией, исполь-
зующие устаревшие методы управления.
К четвертому типу отнесены Волгоградская,
Ростовская, Курганская, Оренбургская обла-
сти, Краснодарский и Ставропольский края
с развитым сектором обрабатывающей про-
11
Çåìöîâ Ñ.Ï., Áàáóðèí Â.Ë.
Рис. 3. Типы предпринимательских экосистем в регионах России
Таблица 1. Средние значения основных характеристик
выделенных типов предпринимательских экосистем в России в 2016 г.
Тип экосистемы
Характеристики 1234567
Плотность экосистемы: отношение числа малых фирм
к численности рабочей силы, ед. на 10 тыс. чел. 74,5 40,6 29,6 24,5 25,5 23 13,4
Изменчивость экосистемы: динамика отношения числа
малых фирм к численности рабочей силы (2017/2010), % 203 169 146 131 133 140 127
Разнообразие экосистемы: доля предприятий обрабатыва-
ющей промышленности в обороте сектора МСП (ЮЛ), % 8,3 11,4 18,7 13,8 6,2 8,4 13,4
Разнообразие экосистемы: доля сельского
и лесного хозяйства в занятости субъектов МСП, % 0,5 3,9 4,3 7,4 2,7 8,4 24,2
Связанность экосистемы: индекс обеспеченности
банковскими услугами 1,48 0,88 0,84 0,74 0,79 0,74 0,44
Базовые условия региона: объем доступных рынков,
млрд руб.10 299 279 285 284 268 266 280
Базовые условия региона:
доля неформальной занятости, % 7,9 19,1 20,8 26,9 13,2 24,2 42
Примечание: составлено авторами. Полужирным шрифтом выделены максимальные значения, курсивом –
минимальные.
10 Учитывает ВРП региона, сумму ВРП других регионов и ВВП стран, деленное на расстояние до них. Подробнее
о расчете показателя см. [1].
мышленности, но с высокой долей аграрного
сектора и неформальной занятости. В Ли-
пецкой области активно формируется кла-
стер машиностроения и металлообработки,
но пока малое число субъектов МСП, слабое
развитие банковской сферы и повышенная
доля неформальной занятости отличают ре-
гион от третьего типа.
Большинство регионов Арктики отно-
сится к пятому типу: слабо диверсифи-
региональные исследования №2 (64), 2019
12
11 Плотность фирм на Северном Кавказе несколько занижена в связи с высокой долей предприятий в теневом
секторе.
цированные северные регионы со средней
плотностью предпринимательской деятель-
ности, усложненным доступом к рынкам то-
варов и услуг, средним доступом к капиталу.
В ДВФО многие регионы отнесены к ше-
стому типу: удаленные от рынков регионы
с низкой активностью бизнеса, высокой
долей неформальной занятости. В СКФО
большинство регионов отнесены к типу 7:
слаборазвитые горные регионы с низкой
плотностью предпринимательства11, высо-
кой неформальной занятостью и худшими
условиями доступа к капиталу. Впрочем,
экосистемы СКФО весьма разнообразны,
например, Кабардино-Балкария и Северная
Осетия отличаются высокой долей произ-
водственного малого бизнеса, что роднит
их с типом 3, а предпринимательская эко-
система Дагестана близка к типу 4.
Выводы. География предприниматель-
ства в России в последнее десятилетие
в целом имеет устойчивую структуру [5]
с более высокой плотностью субъектов МСП
вблизи крупнейших агломераций в южной и
юго-западной части страны. В крупных агло-
мерациях выше отраслевое разнообразие,
выше доля сервисных компаний, в том чис-
ле наукоемких отраслей [7]; сформированы
наиболее развитые экосистемы предприни-
мательства. Фактически динамика развития
сектора МСП определяется агломерациями,
в которых сосредоточено большинство субъ-
ектов МСП и основные инструменты их под-
держки: Москва, Санкт-Петербург, Казань,
Самара, Нижний Новгород, Екатеринбург,
Новосибирск, Тюмень, Пермь, Челябинск,
Воронеж, Хабаровск, Владивосток.
Вблизи агломераций и соседних к ним
регионах развивается малый производствен-
ный бизнес благодаря накопленному челове-
ческому и техническому капиталу, сохраняя
черты унаследованной отраслевой структу-
ры производств советского периода. В ряде
регионов (Калужская, Тульская, Рязанская,
Тверская, Томская, Ульяновская области,
Башкортостан, Удмуртия, Алтайский край)
сложились условия для развития высоко-
технологичных кластеров малых фирм [36].
Но зачастую крупные предприятия отрасли
специализации регионов относятся к разным
холдингам (ГК «Ростех», АО «Концерн ВКО
“Алмаз-Антей”» и т.д.), которые характе-
ризуются замкнутой структурой с моделью
управления не предполагающей возможно-
сти горизонтального взаимодействия. По-
тому потенциальные кластеры находятся
в зачаточном состоянии, несмотря на усилия
региональных властей.
В Арктике, на Дальнем Востоке и в гор-
ных условиях существенно выше издержки
ведения бизнеса (зачастую их могут пре-
одолеть лишь крупные компании), а потому
здесь сектор МСП наименее развит. Даль-
невосточный и Северо-Кавказский феде-
ральные округа рассматриваются как осо-
бые территории в Стратегии развития МСП
в России, с полным правом сюда следует от-
носить и Арктическую зону.
На динамику сектора МСП благоприят-
ные влияние оказал прошедший Чемпионат
мира по футболу 2018 в регионах прове-
дения турнира благодаря появлению фирм
в сфере обслуживания болельщиков. В то
же время в наименее развитых предпри-
нимательских экосистемах из-за снижения
доходов населения число субъектов МСП
сокращается.
Политика в сфере МСП должна быть на-
правлена на дифференцированное развитие
региональных предпринимательских экоси-
стем [17, 24, 30] с учетом местных особен-
ностей [10, 30]. Это потребует перевода всех
налогов от сектора МСП в муниципальные
и региональные бюджеты с возможностью
регулирования ставок, что позволит повы-
сить ответственность и заинтересованность
местных властей. В регионах первого и вто-
рого типа необходима концентрация уси-
лий на поддержке средних быстрорастущих
компаний [28], особенно в технологичных
секторах экономики [7, 10]. Обосновано при-
менение различных форм венчурного финан-
сирования, востребован инструмент иннова-
ционных ваучеров [7], связанных грантов
[17, 23]. В регионах третьего типа необхо-
дима поддержка кластерных инициатив по
формированию сетей взаимодействия с ТНК
и государственными корпорациями [36].
В регионах с менее развитыми предприни-
мательскими экосистемами и ухудшающейся
динамикой (СКФО, ДВФО, АЗРФ) необходи-
мы меры по выводу предприятий из теневого
сектора, в частности возможна ликвидация
налоговых сборов для самозанятых в сель-
13
Çåìöîâ Ñ.Ï., Áàáóðèí Â.Ë.
ской местности. Необходимы дополнитель-
ные меры социальной политики: бесплатное
обучение предпринимательству и бесплат-
ные консультации по развитию МСП, в т.ч.
снижению издержек [22].
Благодарности. Работа выполнена при
финансовой поддержке Российского науч-
ного фонда (14–37–0038–П).
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Баринова В.А., Земцов С.П., Царева Ю.В. Предпринимательство и институты: есть ли связь
на региональном уровне в России? // Вопросы экономики. 2018. № 6. С. 92–116.
2. Верховская О.Р., Джелепова, М.В., Александрова Е.А., Богатырева К.А., Шмелева Э.В. Нацио-
нальный отчет «Глобальный мониторинг предпринимательства. Россия 2016/2017». СПб.: ВШМ
СПбГУ, 2017. 64 с.
3. Виленский А.В. Взаимодействие федеральных и региональных органов власти в поддержке
малого и среднего предпринимательства России // ЭТАП: экономическая теория, анализ, прак-
тика. 2013. №. 2. С. 55–69.
4. Заздравных Е.А. Исторические эффекты региональной предпринимательской активности //
Российский журнал менеджмента. 2019. Т. 17. № 1. С. 97–120.
5. Земцов С.П., Царева Ю.В. Предпринимательская активность в регионах России: насколько
пространственные и временные эффекты детерминируют развитие малого бизнеса // Журнал
Новой экономической ассоциации. 2018. № 1 (37). С. 145–165.
6. Земцов С.П., Баринова В.А., Царева Ю.В. Государственная поддержка малого и среднего пред-
принимательства в России // Российская экономика в 2018 году. Тенденции и перспективы.
(Вып. 40). – М.: Изд-во Ин-та Гайдара, 2019. C. 579–600.
7. Национальный доклад «Высокотехнологичный бизнес в регионах России». Вып. 2 / Под ред.
С.П. Земцова. М.: РАНХиГС, АИРР, 2019.108 с.
8. Пилясов А.Н., Замятина Н.Ю. Арктическое предпринимательство: условия и возможности раз-
вития // Арктика: экология и экономика. 2016. №. 4. С. 4–15.
9. Предпринимательский климат регионов России. География России для инвесторов и предпри-
нимателей / Под ред. А.М. Лаврова и В.Е. Шувалова. – М.: Начала-пресс, 1997. 297 с.
10. Чепуренко А.Ю. Что такое предпринимательство, и какая политика в отношении предпринима-
тельства нужна России? // Журнал Новой экономической ассоциации. 2012. № 2. C. 102–124.
11. Alvedalen J., Boschma R. A critical review of entrepreneurial ecosystems research: towards a future
research agenda // European Planning Studies. 2017. № 6 (25). P. 887–903.
12. Anokhin S., Schulze W. Entrepreneurship, innovation, and corruption //Journal of business venturing.
2009. № 5 (24). P. 465–476.
13. Aidis R., Estrin S., Mickiewicz T. Institutions and entrepreneurship development in Russia: A compara-
tive perspective // Journal of Business Venturing.2008. № 6 (23). P. 656–672.
14. Audretsch D., Keilbach M. Entrepreneurship and regional growth: An evolutionary interpretation//
Journal of Evolutionary Economics. 2004. № 5. P. 605–616.
15. Bosma N., Schutjens V. Understanding regional variation in entrepreneurial activity and entrepre-
neurial attitude in Europe // The Annals of Regional Science. 2011. № 3 (47). P. 711–742.
16. Chepurenko A., Popovskaya E.V., Obraztsova O. Cross-regional variations in the motivation of early-
stage entrepreneurial activity in Russia: determining factors / Entrepreneurship in Transition Econo-
mies. – NY: Springer, 2017. P. 315–342.
17. Feld B. Startup communities: Building an entrepreneurial ecosystem in your city. – John Wiley & Sons,
2012. 224 p.
18. Feldman M. The entrepreneurial event revisited: rm formation in a regional context // Industrial and
corporate change. 2001. № 4(10). P. 861–891.
19. Fritsch M., Sorgner A., Wyrwich M., Zazdravnykh E. Historical shocks and persistence of economic
activity: evidence on self-employment from a unique natural experiment // Regional Studies. 2019.
Vol. 53. № 6. P. 790–802.
20. Fritsch M., Storey D. Entrepreneurship in a Regional Context: Historical Roots, Recent Developments
and Future Challenges // Regional Studies. 2014. № 6 (48). P. 939–954.
21. Gompers P., Lerner J., Scharfstein D. Entrepreneurial spawning: Public corporations and the genesis
of new ventures, 1986 to 1999 //The Journal of Finance. 2005. № 2 (60). P. 577–614.
22. Harrington K. Entrepreneurial ecosystem momentum and maturity the important role of entrepreneur
development organizations and their activities. Kauffman Foundation. 2017. 33 p.
23. Hayter C. A trajectory of early-stage spinoff success: the role of knowledge intermediaries within
an entrepreneurial university ecosystem //Small Business Economics. 2016. № 3(47). P. 633–656.
24. Isenberg D. The entrepreneurship ecosystem strategy as a new paradigm for economic policy: Prin-
ciples for cultivating entrepreneurship // Presentation at the Institute of International and European
Affairs, 2011
25. Johnson S., Kaufmann D., McMillan J., Woodruff C. Why do rms hide? Bribes and unofcial activity
after communism // Journal of Public Economics. 2000. № 3(76). P. 495–520.
26. Karlsson C., Dahlberg R. Entrepreneurship, rm growth and regional development in the new eco-
nomic geography: Introduction //Small Business Economics. 2003. № 2 (21). P. 73–76.
27. Mack E. A., Qian H. (ed.). Geographies of entrepreneurship. Routledge, 2016. 180 p.
28. Mason C., Brown R. Entrepreneurial ecosystems and growth oriented entrepreneurship. Paris:
OECD, 2014. 38 p.
29. O'Connor A., Stam E., Sussan F., Audretsch D. Entrepreneurial Ecosystems. Place-Based Transfor-
mations and Transitions. NY: Springer, 2018. 197 p.
30. Stam E. Entrepreneurial ecosystems and regional policy: a sympathetic critique // European Planning
Studies. 2015. № 9 (23). P. 1759–1769.
региональные исследования №2 (64), 2019
14
31. Stangler D., Bell-Masterson J. Measuring an entrepreneurial ecosystems. Kaufmann Foundation,
2015.
32. Sternberg R. Regional dimensions of entrepreneurship //Foundations and Trends in Entrepreneur-
ship. 2009. № 4. P. 211–340.
33. Stuart T. E., Sorenson O. Liquidity events and the geographic distribution of entrepreneurial activity //
Administrative Science Quarterly. 2003. № 2 (48). P. 175–201.
34. Szerb L, Acs Z.J., Autio E., Ortega-Argiles R., Komlosi E. REDI: the regional entrepreneurship and
development index–measuring regional entrepreneurship. REGIO DG, 2013.
35. Yakovlev E., Zhuravskaya E. The unequal enforcement of liberalization: Evidence from Russia’s reform of
business regulation // Journal of the European Economic Association. 2011. № 4. P. 808–838.
36. Zemtsov S., Barinova V., Pankratov A., Kutsenko E. Potential High-Tech Сlusters in Russian Regions:
From Current Policy to New Growth Areas // Foresight and STI Governance. 2016. № 3. P. 34–52.
37. Wagner J., Sternberg R. Start-up activities, individual characteristics, and the regional milieu: Lessons
for entrepreneurship support policies from German micro data // The Annals of regional science. 2004.
№ 2 (38). P. 219–240.
38. Wong P., Ho Y., Autio E. Entrepreneurship, innovation and economic growth: Evidence from GEM
data // Small business economics. 2005. № 3 (24). P. 335–350.
Об авторах
Земцов Степан Петрович – кандидат географических наук, ведущий научный сотрудник
лаборатории исследований проблем предпринимательства Российской академии народного
хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации АНХиГС);
заведующий лабораторией статистики малого и среднего предпринимательства Всероссий-
ской академии внешней торговли (ВАВТ) Министерства экономического развития Россий-
ской Федерации, г. Москва.
Бабурин Вячеслав Леонидович – доктор географических наук, профессор кафедры эконо-
мической и социальной географии России МГУ имени М.В. Ломоносова, г. Москва.
Для цитирования:
Земцов С.П., Бабурин В.Л. Предпринимательские экосистемы в регионах России // Регио-
нальные исследования. 2019. № 2. С. 4–14.
DOI: 10.5922/1994-5280-2019-2-1
Entrepreneurial ecosystems in Russian regions
S. P. Zemtsov1,2,3, *, V. L. Baburin3, **
1 Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA),
Moscow, Russia
2 Russian Foreign Trade Academy, Moscow, Russia
3 Lomonosov Moscow State University, Faculty of Geography, Moscow, Russia
* e-mail: zemtsov@ranepa.ru
** e-mail: vbaburin@yandex.ru
The article explains the uneven development of small and medium enterprises in Russia within the
framework of the ‘entrepreneurial ecosystems’ concept. A corresponding typology of the Russian re-
gions was carried out according to the proposed model. The most developed ecosystems with high
density and sectoral diversity of SMEs are formed in regions with access to large consumer markets,
capital, and low risks for investors. The least developed SMEs sector is in areas with high costs of doing
business: the North Caucasus, the Far East and the Arctic zone, which requires special measures of state
policy. The level of development of ecosystems determines their ability to withstand external shocks.
The effect of the FIFA World Cup is positive in the hosting regions and in its neighbors. Based on the
typology, we proposed differentiated support measures.
Keywords: small and medium-sized enterprises, entrepreneurial ecosystem, institutions, Russian
regions, clusters.
... According to a literature review (Isenberg, 2016;Stam, 2015;Stangler and Bell-Masterson, 2015;Zemtsov and Baburin, 2019), several aims can be identified for the new entrepreneurship policy at the federal and regional levels in Russia. They differ significantly from the traditional goals of SME support policy, stated in the National project (Antonova et al., 2020). ...
... Similar processes have been observed over the past 30 years in several Russian regions with entrepreneurial ecosystems of the first and second types, which we identify (Fig. 1, Table 4): St. Petersburg, Moscow, Kaliningrad, Novosibirsk, Samara, Sverdlovsk, and Belgorod oblasts, and partly the Republic of Tatarstan (Zemtsov and Baburin, 2019). These regions have a high density of small firms due to good access to markets and capital, and low costs of doing business. ...
... SMEs of different entrepreneurial ecosystems react differently to changing macroeconomic and institutional conditions. In regions with the least developed and vulnerable ecosystems (the North Caucasus, the Arctic and the Far East), the main indicators of the SME sector tend to decline (Zemtsov and Baburin, 2019). SMEs adapt better in large agglomerations. ...
Article
Full-text available
Barinova V., Zemtsov S. From Direct SMEs’ Support to Entrepreneurship Policy in Russia: Why do Regional Entrepreneurial Ecosystems Matter? Regional Research of Russia, 2023, Vol. 13, No. 3, pp. 440–457.Traditional approaches to entrepreneurship support prevail in Russia. Significant amounts of direct federal support are allocated to small and medium enterprises (SMEs), but their role in the economy is consistently low. Public support imposes a weak impact on the SMEs development in comparison with macroeconomic and institutional factors. However, the support has increased significantly during the pandemic. We show that direct financial support is not always efficient, especially in developing countries. The aim of the article is to propose an alternative entrepreneurship policy for Russia, based on creation of favourable business environment in regions and cities, networks of business agents and proactive public support system considering specifics of regional entrepreneurial ecosystems. The article formulates the principles and goals of the ecosystem approach. The approach involves cooperation of local stakeholders and evaluating the support measures’ effectiveness to reduce transaction costs for business agents and creating the motivation for growth and diversification. The work identifies the best practices in Russia and abroad. Previous policy in Russia does not fully comply with the principles and goals of the ecosystem approach: local authorities and business agents are not sufficiently involved, do not always consider regional specific, some measures create the wrong incentives for business agents, and some support institutions are not opened enough to public control. We proposed an appropriate typology of regional entrepreneurial ecosystems, based on the mentioned goals and principles, for a more differentiated entrepreneurship policy. There are several successful regional practices of SMEs’ development (Belgorod, Voronezh, Kaliningrad, Leningrad, Lipetsk, Novosibirsk, Samara, and Tyumen oblasts, Moscow, St. Petersburg, the Republic of Tatarstan), that can be distributed within similar types of ecosystems.
Article
In the context of the global economy and growing competition within the country and on the international market, the development of entrepreneurial ecosystems is an important factor for sustainable economic growth. The author distinguishes between the concepts of “entrepreneurial ecosystem” and “cluster”. In a new view of entrepreneurial ecosystems as dynamic structures that go through the stages of birth, formation, development, maturity, stabilization, renewal or decline, according to the author’s methodology, special attention is paid to the mechanism of prolongation of growth stages due to the influence of clusters. The integration of life cycle theory and clusters provides a new perspective on entrepreneurial ecosystems through the lens of clusters. The novelty lies in the role of clusters as an effective approach that promotes interaction between business, government and science to accelerate innovation processes, create sustainable cooperation networks, attract investment and reduce barriers to entry of new entrants to the market. To substantiate the decision to select the largest entrepreneurial ecosystems, a comparative analysis was carried out for the Novosibirsk Region in the context of the regions of the Siberian Federal District, for the Republic of Tatarstan – in the context of the regions of the Volga Federal District. An analysis of the economic sectors of the studied regions revealed that entrepreneurial companies not only operate in the main ones, but also form related industries. It is revealed that the industry association leads to the creation of new industries of the sixth technological order and the production of competitive goods and services, which creates an additional need for investments for the development of innovation activities by entrepreneurial ecosystem companies. The use of the OTSW analysis tool (according to V. L. Quint’s method) is substantiated. This article will help determine the approach when making a management decision to increase the vital activity of the entrepreneurial ecosystem. The formation of clusters will improve the interaction between ecosystem participants, develop entrepreneurship and stimulate innovation in the country’s regions.
Article
The article discusses the effectiveness of the biological approach of generic strategies of competition by L. G. Ramensky – J. P. Grime to economic processes. Four main strategies are considered: violent, patient, commutant, and explorant. The competitive advantages of firms adhering to these strategies, as well as interactions within the population of firms adhering to different strategies as a single system are considered. The main methodological technique used in the article is to compare the competitive situation in Russia thirty years ago, i. e. at the dawn of the development of market relations in the country, with what is happening now. The main changes that have occurred with firms adhering to each of the four generic strategies are characterized. It is argued that an important reason of the recent high resistance of the Russian economy to external shocks that came as a surprise to most economists is connected with the high adaptability of the system of competitive relations that has developed in the country.
Article
Full-text available
Researchers rely on a system of scientometric ratings when they assess the development of a scientific journal. This approach does not allow us to understand the reasons for the results achieved and the specifics of the business model of the publication. The paper describes the study of scientific journals through a prism of the ecosystem approach. The hypothesis is tested that a highly rated scientific journal, its authors and readers together represent a closed ecosystem with specific properties. The research methodology is based on the author’s toolkit which consists on the calculation of ecosystem closeness indicators: the share of affiliated authors, their correlation with the average influence of a paper, diversity and fluidity. The authors suggest that low rates of variability and diversity indicate a closed type of journal ecosystem. Generalization and interpretation of empirical results was carried out by the method of cluster analysis. The information base is a panel metadata of 20 scientific Russian journals for 2013–2020, which have the maximum Science Index ratings on economic and management fields. Also, the authors analyzed the data on the number and level of concentration publications by the editorial board members and staff of the holding institution, as well as the intensity of publications of individual authors. There have been identified four clusters of studied journals being as a base of the empirical verification. The first and third clusters are characterized by the highest rate of closeness. The lowest level of variability in the sample has been recorded for the third cluster. The journals of the second and fourth clusters have a conditionally closed ecosystem and have been characterized by a top-rated of variability. They are characterized by a low share of publications by affiliated authors. However, it was revealed that there had been a group of authors who had a significant impact on the journal’s ecosystem development. The study results can be of value for the strategies formation of scientific journals development.
Article
Full-text available
Zemtsov, S. P., & Tsareva, Y. V. (2018). Entrepreneurial activity in the Russian regions: How spatial and temporal effects determine the development of small business. Zhournal Novoi Ekonomicheskoi Associacii, 1(37), 118-134. DOI: 10.31737/2221-2264-2018-37-1-6 /// The rate of entrepreneurial activity in Russia is characterized by high variability and regional heterogeneity. Some regions are able to maintain a certain level of entrepreneurship development for a long period, in other regions entrepreneurial activity can vary greatly even for several years. Yet growing regions can be located next to the leaders, while weak regions can be close to each other. This paper estimates temporal and spatial effects, which are often ignored in political decisions. The authors identify a group of regions with the largest agglomerations, favorable economic-geographical position and high rates of entrepreneurial activity for the period 1998-2014: St. Petersburg, Moscow, Kaliningrad, Novosibirsk, Samara, Yaroslavl, Sverdlovsk, Belgorod and Omsk regions. At the same time, interregional clusters with the concentration of leading regions (Novosibirsk and Tomsk oblasts) and regions-outsiders (the North Caucasus) were identified. Based on econometric calculations, taking into account level of regional development, institutional environment and structure of economy, the authors find out that entrepreneurial activity largely depends on its level in the previous two years and is influenced by activity in neighboring regions at a distance of less than 300 km. The results of the analysis demonstrate the need for a geographically differentiated policy in the sphere of smalland medium-sized businesses. Русская версия: Земцов С. П., Царева Ю. В. Предпринимательская активность в регионах России: насколько пространственные и временные эффекты детерминируют развитие малого бизнеса //Журнал Новой экономической ассоциации. 2018. Т. 37. №. 1. С. 145-165. DOI: 10.31737/2221-2264-2018-37-1-6 URL: https://www.researchgate.net/publication/325619438_Predprinimatelskaa_aktivnost_v_regionah_Rossii_naskolko_prostranstvennye_i_vremennye_effekty_determiniruut_razvitie_malogo_biznesa_Entrepreneurial_Activity_in_the_Russian_Regions_How_Spatial_and_Tempo
Chapter
Full-text available
The chapter deals with the regional differences in the structure of motivation of early entrepreneurial activity (opportunity vs. necessity driven) in Russia and the factors influencing this difference measured by an index called the share of opportunity-based early entrepreneurs (SOBE). It is shown that the differences in SOBE levels among Russian regions are statistically significant; cross-regional differences in the SOBE level reflect a certain set of regional social and economic factors immediately or with a short-, medium- or even long-term (10 years) lag.
Article
Full-text available
The entrepreneurial ecosystem (EE) literature has attracted much attention, especially in policy circles. However, the concept suffers from a number of shortcomings: (1) it lacks a clear analytical framework that makes explicit what is cause and what is effect in an EE; (2) while being a systemic concept, the EE has not yet fully exploited insights from network theory, and it is not always clear in what way the proposed elements are connected in an EE; (3) it remains a challenge what institutions (and at what spatial scale) impact on the structure and performance of EE; (4) studies have often focused on the EE in single regions or clusters, but lack a comparative and multi-scalar perspective and (5) the EE literature tends to provide a static framework taking a snapshot of EE without considering systematically their evolution over time. For each of these shortcomings, we make a number of suggestions to take up in future research on EE.
Article
Full-text available
How do you measure your entrepreneurial ecosystem? How should you interpret the data about your startup community? What economic indicators should matter for vibrancy and growth? These questions come up repeatedly in conversations with entrepreneurs, program heads, event organizers, investors, policymakers, and others. The frequency of these queries reflects the phenomenon: With the rapid spread of efforts to build entrepreneurial ecosystems, it’s only natural to wonder what outcomes should be tracked. And, what you track depends on what you’re trying to achieve.In some places, the desired outcome is simply more: more entrepreneurs, more companies, and more jobs. Other communities design their ecosystem efforts around a particular type of company or type of job. Some regions, moreover, see the “entrepreneurial ecosystem” as a marketing effort, and focus on a particular type of individual they hope to attract to their area. For other cities, the only thing that matters is the “exit” - initial public offerings and acquisitions. These are all worthy objectives, and communities must define their own goals. Yet where most places fail is in reliance on a handful of limited input metrics rather than outcomes. To judge the vibrancy of their entrepreneurial ecosystems, many states and regions focus on things like research and development funding at universities, available investment capital, and engineering degrees. These may be associated with more entrepreneurial activity, but they are inputs, not necessarily the outcomes to be tracked. Other regions focus on patents or technology licenses out of universities - these are a piece of the puzzle, but they’re not necessarily the leading indicators of entrepreneurial vibrancy. At the other end of the spectrum is the kitchen-sink approach - because every part of an entrepreneurial ecosystem is critically important, you must track everything. This approach has the admirable quality of avoiding Campbell’s Law but provides no sense of prioritization or focus for those community leaders involved in the ecosystem. There must be some middle ground between trying to capture every dimension of an entrepreneurial ecosystem and overly focusing on only one or two indicators. There are also different levels of measurement for entrepreneurial ecosystems. In this paper, we focus on the overall performance of the ecosystem in terms of outcomes and vibrancy. In future work, we will explore measurement indicators that can be instituted at the level of programs and organizations.
Article
Full-text available
Zemtsov S., Barinova V., Pankratov A., Kutsenko E. (2016) Potential High-Tech Сlusters in Russian Regions: From Current Policy to New Growth Areas. Foresight and STI Governance, vol. 10, no 3, pp. 34–52. DOI: 10.17323/1995-459X.2016.3.34.52 /// In the current climate of sanctions imposed against Russia by several countries in 2014, special attention should be given to high-tech sectors of the economy as a key source of import substitution on the domestic market. One of the important policy measures is to support the development of high-tech, specialized clusters by forming new linkages and strengthening existing ones between small and medium-sized businesses, large enterprises, and research organizations. The starting point for an effective cluster policy is to define areas with high potential for clustering of these industries. The paper presents an original method to identify potential clusters and tests the method on Russian regions. We show that most of the state-supported pilot innovative territorial clusters are being developed in regions and sectors that have a high level of cluster potential. A typology of existing clusters depends on the index of clustering potential. We identified regions that have similar or comparatively favourable conditions for creating clusters in the pilot sectors. Русская версия: https://www.researchgate.net/publication/340600202_Potencialnye_vysokotehnologicnye_klastery_v_rossijskih_regionah_ot_tekusej_politiki_k_novym_tockam_rosta
Article
Full-text available
Universities play a well-established role in regional economic growth, one contribution to which is academic entrepreneurship, the establishment and support of faculty and graduate student spinoff companies based on university research. A vibrant literature examines the general contributions of universities within regional innovation ecosystems while another strain of literature examines individual intermediaries, such as technology licensing offices and incubators, in support of the university's economic development mission. Little research exists, however, that conceptualizes the structure and function of an entrepreneurial university ecosystem. This paper seeks to address this gap in the literature by examining the composition, contributions, and evolution of social networks among faculty and graduate student entrepreneurs and the role of knowledge intermediaries therein. While our investigation supports an emerging literature that finds academic entrepreneurs are typically limited by their own homophilous social networks, we also find that spinoff success relies upon academic and non-academic contacts who connect faculty and students to other social networks important to spinoff success. We investigate how by creating a taxonomy of social network evolution among spinoffs and find that the contributions of universities depend on the existence and interrelationship of loosely-coordinated, heterogeneous knowledge intermediaries guided by a strong collective ethos to encourage and support academic entrepreneurship. Implications for policy and research are discussed.
Article
Full-text available
This paper investigates the persistence of entrepreneurship in the region of Kaliningrad between 1925 and 2010. During this time period the area experienced a number of extremely disruptive shocks including; devastation caused by World War II, a nearly complete replacement of the native German population by Soviets, and 45 years under an anti-entrepreneurial socialist economic regime followed by a shock-type transition to a market economy. Nevertheless, we find a surprisingly high level of persistence of industry-specific self-employment rates in the districts of the Kaliningrad region. Our analysis suggests that persistence of entrepreneurship is higher in regions with a history of successful entrepreneurship. That is, in regions where a specific industry was particularly efficient and entrepreneurial activity was especially pronounced.