Совершенствование рейтинга "Doing Business" для последующей разработки рекомендаций по улучшению бизнес-среды в России

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

СОДЕРЖАНИЕ

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. ХАРАКТЕРИСТИКА РЕЙТИНГА «DOING BUSINESS»
• 1.1 Понятие «рейтинг» и экономическое содержание межстрановых рейтингов, оценивающих условия ведения бизнеса
• 1.2 Структура индекса рейтинга «Doing Business»
• 1.3 Объективность рейтинга «Doing Business»
• ГЛАВА 2. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МОДЕЛИ РЕЙТИНГА «DB»
• 2.1 Подходы к оценке объективности рейтинга «Doing Business»
• 2.2 Подходы к совершенствованию модели рейтинга «DB»
• 2.3 Результаты применения подходов
• ГЛАВА 3. МЕРЫ ПО УЛУЧШЕНИЮ БИЗНЕС СРЕДЫ В РОССИИ С ПОЗИЦИЙ УСОВЕРШЕНСТВОВАННОГО РЕЙТИНГА «DB»
• 3.1 Оценка условий ведения бизнеса в России
• 3.2 Факторы, влияющие на условия ведения бизнеса в России
• 3.3 Пути улучшения бизнес среды в России с позиций улучшенного рейтинга «DB»
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
• ПРИЛОЖЕНИЯ


ВВЕДЕНИЕ

Рейтинг «Doing Business» («DB») - это рейтинг стран, составляемый специалистами Всемирного Банка при участии внешних сторон с 2002 года и отражающий различные условия ведения бизнеса в каждой из рассматриваемых стран. Данный рейтинг составляется в соответствии с методологиями, темы которых соответствуют параметру оценки условий ведения бизнеса, и которые основаны на результатах различных исследовательских работ.

Актуальность выбранной темы обусловлена тем, что в 2012 году в качестве одной из основных целей был заявлен выход на лидирующие позиции в рейтинге «Doing Business» к 2018 году. Однако, как впоследствии было выявлено российскими и американскими экспертами, данный рейтинг следует признать необъективным, а попытку достижения первых позиций в рейтинге - причиной ухудшения общеэкономического положения страны.

Таким образом, в качестве объекта исследования в данной работе выступает рейтинг «Doing Business». А в качестве предмета - объективность рейтинга «DB».

Основной целью представленной работы является совершенствование рейтинга «Doing Business» для последующей разработки рекомендаций по улучшению бизнес среды в России.

Научно-методическую основу проводимого исследования составляют исследовательские работы, на которых основывается методология составления рейтинга «Doing Business» и доклады Всемирного Банка «Ведение бизнеса». Также использованы различные научные источники по проведению анализа и совершенствованию эконометрических моделей, а также различные нормативно-правовые акты Российской Федерации и интернет-ресурсы, тематика которых связана с условиями ведения бизнеса в стране в целом, на уровне регионов и муниципальных образований.

Для достижения поставленной ранее основной цели исследования необходимо решить следующие основные задачи, основываясь на выбранной научно-методической базе:

1. Проанализировать методологию составления рейтинга «Doing Business» и соотнести показатели рейтинга «DB» с результатами исследований, проводимых в рамках соответствующих статей и являющимися основами показателей;

2. Найти и изучить подходы к оценке объективности рейтинга;

3. Применить изученные подходов при проверке рейтинга «DB» на его объективность;

4. Построить улучшенную модель рейтинга «DB» в случае необъективности последнего;

5. Разработать рекомендации по улучшению условий ведения бизнеса в России с позиций усовершенствованного рейтинга «DB» в качестве прикладного аспекта совершенствования рейтинга «DB».

Исходя из поставленных задач, работа имеет следующую структуру.

В первой главе «Характеристика рейтинга «Doing Business»» проведён научный обзор по следующей схеме. В первом параграфе дано определение рейтинга и более полно раскрыт ответ, почему в проводимом исследовании рассматривается только рейтинг, составляемый Всемирным Банком, и не учтены другие существующие рейтинги. Во втором параграфе сделан анализ всех исследовательских работ, на основе которых построена методология составления рейтинга «DB». В третьем параграфе дано определение объективного рейтинга «DB».

Во второй главе «Совершенствование модели рейтинга «DB»» изучены и применены подходы к анализу рейтинга на его объективность и к его совершенствованию. При этом в первом параграфе изучены подходы к анализу рейтинга на его объективность. Во втором параграфе изучены подходы к совершенствованию рейтинга. В третьем параграфе дана оценка результатам применения изученных подходов.

В третьей главе «Меры по улучшению бизнес среды в России с позиций усовершенствованного рейтинга «DB»» разработан проект на основании выводов, полученных в ходе первых двух глав. В первом параграфе дана оценка нынешним условиям ведения бизнеса в России. Во втором параграфе выявлены факторы, влияющие на бизнес среду в России. В третьем параграфе предложен комплекс мер по улучшению условий ведения бизнеса в России с позиций усовершенствованного рейтинга «DB».

Таким образом, в качестве основной гипотезы проводимого исследования выступила необъективность рейтинга «Doing Business» и необходимость создания усовершенствованной модели рейтинга «DB». В качестве сопутствующих основному ожидаемому результату выступила разработка проекта по совершенствованию условий ведения бизнеса в России с позиций усовершенствованного рейтинга «DB».

Научная новизна работы состоит в измерении объективности рейтинга «Doing Business». Практическая значимость работы заключается в том, что основные выводы и рекомендации, содержащиеся в дипломной работе, могут быть использованы правительством России и предпринимателями, ведущими свой бизнес на территории России, а также специалистами Всемирного банка и экспертами Международной Финансовой Корпорации.



Глава 1. ХАРАКТЕРИСТИКА РЕЙТИНГА «DOING BUSINESS»

1.1 Понятие «рейтинг» и экономическое содержание межстрановых рейтингов, оценивающих условия ведения бизнеса

Прежде чем приступать к обсуждению того, какие существуют на данный момент межстрановые рейтинги, оценивающие условия ведения бизнеса, необходимо дать определение понятию «рейтинг».

Согласно Энциклопедическому Фонду слово рейтинг произошло от английского слова «rate», которое означает «показатель» и «коэффициент». Таким образом, рейтинг - это «индивидуальный числовой показатель оценки» чего-либо и/или кого-либо, который составляется по результатам различных опросов и исследований [38].

Более того, согласно мнению профессора МГУ Игоря Милославского рейтинг - «это результат сравнения нескольких однородных объектов» [36]. А значит, рейтинг - это также метод представления результатов сравнительного анализа.

Также рейтинг можно определить как «совокупность объектов или явлений, упорядоченную по числовому или порядковому показателю, отображающему важность … и другие подобные качества этого объекта или явления» [37]. Таким образом, рейтинг - это форма упорядоченного представления об объектах исследования.

Определив рейтинг как метод представления результатов сравнительного анализа, позволяющего упорядочивать изученные объекты по значениям их рассматриваемых характеристик, можно перейти к изучению существующих на данный момент межстрановых рейтингов, оценивающие условия ведения. Так, по данным Центра Гуманитарных Технологий, охватывающего спектр всевозможных исследований, существуют следующие рейтинги, показатели которых могут быть напрямую связаны с оценкой уровня делового климата в различных странах:

1. «Индекс вовлечённости стран мира в международную торговлю (The Global Enabling Trade Index) - это рейтинг стран мира по уровню их вовлечённости в международную торговлю по версии Всемирного экономического форума (World Economic Forum), одним из показателей которого выступает «деловой климат»;

2. Индекс восприятия коррупции (The Corruption Perceptions Index) - это рейтинг стран мира по показателю распространённости коррупции в государственном секторе, которая напрямую связана с деловым климатом в стране;

3. Индекс развития информационно-коммуникационных технологий (ICT Development Index) - это рейтинг стран по их достижениям с точки зрения развития информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), которые напрямую связаны с качественными и временными показателями, влияющими на условия ведения бизнеса в стране;

4. «Качество государственного управления» («Governance Matters») - это рейтинг стран мира по показателю качества и эффективности государственного управления, который напрямую связан с качественными и временными показателями, влияющими на условия ведения бизнеса в стране;

5. Рейтинг репутации стран мира (The Country RepTrak) - это рейтинг стран и территорий мира по показателю их репутации по версии международной консалтинговой компании Reputation Institute, одним из показателей которого выступает «деловой климат»;

6. Ежегодный рейтинг глобальной конкурентоспособности (The IMD World Competitiveness Yearbook) - это рейтинг стран мира по показателю экономической конкурентоспособности по версии Института менеджмента (Institute of Management Development) , одним из показателей которого выступает «состояние деловой среды»;

7. Индекс глобальной конкурентоспособности (The Global Competitiveness Index) - это рейтинг стран мира по показателю экономической конкурентоспособности по версии Всемирного экономического форума (World Economic Forum), который напрямую связан с качественными показателями, влияющими на деловой климат в стране;

8. Индекс процветания стран мира Института Legatum (The Legatum Prosperity Index) - это рейтинг британского аналитического центра The Legatum Institute, который измеряет достижения стран мира с точки зрения их процветания; показатели рейтинга - «экономика» и «предпринимательство» - напрямую связаны с качественными, временными и количественными показателями, влияющими на бизнес среду в стране;

9. «Ведение бизнеса» («Doing Business») - это рейтинг стран мира по показателю создания ими благоприятных условий ведения бизнеса;

10. Индекс экономической свободы (Index of Economic Freedom) - это рейтинг, оценивающий уровень экономической свободы в странах мира, которая напрямую связана с качественными показателями, влияющими на условия ведения бизнеса в стране;

11. «Экономическая свобода в мире» («Economic Freedom of the World») - это рейтинг, оценивающий уровень экономической свободы в странах мира, а также характеризующий регулирование бизнеса, так как показатели рейтинга напрямую связаны с качественными показателями, влияющими на деловой климат в стране» [41].

Как можно было заметить, все рейтинги, за исключением «DB», оценивают бизнес среду как промежуточный результат исследования, позволяющий достичь более детальной или наоборот обобщённой цели. Таким образом, среди всех рейтингов, связанных с оценкой условий ведения бизнеса в различных странах, только один - «Ведение бизнеса» («Doing Business») - составляется исключительно для оценки деловой среды в странах и их соответствующего ранжирования. Ввиду этого в проводимом исследовании будет подробно изучен только рейтинг «Doing Business».



1.2 Структура индекса рейтинга «Doing Business»

Рейтинг «Doing Business» (DB) составляется с 2002 года экспертами Всемирного Банка и специалистами Международной Финансовой Корпорации, входящей в группу Всемирного Банка, и представляет собой модель ранжирования 189 стран по индексу лёгкости ведения бизнеса в столице каждой рассматриваемой страны. В свою очередь данный индекс отражает объективную оценку экономической целесообразности применения отдельных нормативно-правовых актов, регулирующих условия ведения бизнеса в рассматриваемых странах. Более того, в рамках последнего доклада «Ведение бизнеса - 2014: Понимание регулирования деятельности малых и средних предприятий» индекс лёгкости ведения бизнеса основывался на следующих показателях:

1. Регистрация предприятий:

1) процедуры (количество);

2) срок (дни);

3) стоимость (% от дохода на душу населения);

4) мин. уставной капитал (% от дохода на душу населения).

2. Получение разрешений на строительство:

1) процедуры (количество);

2) срок (дни);

3) стоимость (% от дохода на душу населения).

3. Присоединение к электрическим сетям:

1) процедуры (количество);

2) срок (дни);

3) стоимость (% от дохода на душу населения).

4. Регистрация собственности:

1) процедуры (количество);

2) срок (дни);

3) стоимость (% от стоимости собственности).

5. Кредитование:

1) индекс кредитной информации;

2) индекс юридических прав.

6. Защита инвесторов:

1) индекс открытости;

2) индекс ответственности директора;

3) индекс возможности подачи иска акционерами.

7. Налогообложение:

1) выплаты (количество);

2) время (часы);

3) общая налоговая ставка (% прибыли).

8. Международная торговля:

1) документы для экспорта (количество);

2) время на экспорт (в днях);

3) стоимость экспорта (US$ за контейнер);

4) документы на импорт (количество);

5) время на импорт (в днях);

6) стоимость импорта (US$ за контейнер).

9. Обеспечение исполнения контрактов:

1) процедуры (количество);

2) срок (дни);

3) стоимость (% от стоимости иска).

10. Разрешение неплатежеспособности:

1) время (в годах);

2) стоимость (% от дохода на душу населения);

3) коэффициент взыскания (центы на доллар).

Большинство приведённых переменных является результатом исследований, проведённых в рамках научных работ, написанных Симеоном Дянковым в сотрудничестве с другими исследователями.

Первый показатель «Регистрация предприятий» основан на статье Симеона Дянкова, Рафаэля ля Порта, Флоренцио Лопес де Силянь и Андрея Шлефера «Регулирование входа». Данный показатель отражает общее число процедур, которые требуется пройти для регистрации компании, а также затраты, время и денежные средства, понесённые предпринимателем при открытии собственного бизнеса.

Второй показатель «Получение разрешений на строительство» создан экспертами Всемирного Банка и специалистами Международной Финансовой Корпорации. Данный показатель отражает процедуры, временные и финансовые затраты, которые несёт предприятие во время строительства склада, включая получение всех необходимых документов (лицензий и разрешений) и проведение всех необходимых частных процедур (уведомлений и инспекций), а также собственно подключение к коммунальным сетям (кроме системы электроснабжения).

Третий показатель «Присоединение к электрическим сетям» создан экспертами Всемирного Банка и специалистами Международной Финансовой Корпорации. Данный показатель отражает процедуры, временные и финансовые затраты, которые несёт предприятие во время подключения вновь построенного здания к системе электроснабжения, включая увеличение протяжённости или расширение существующей инфраструктуры.

Четвёртый показатель «Регистрация собственности» создан экспертами Всемирного Банка и специалистами Международной Финансовой Корпорации. Данный показатель отражает общее число процедур, которые, в соответствии с законодательством, требуется пройти предпринимателю для регистрации собственности, а также общее число дней и официальные затраты, которые несёт предприниматель при регистрации собственности.

Пятый показатель «Кредитование» основан на статье Симеона Дянкова, Каралии Маклиш и Андрея Шлефера «Частное кредитование в 129 странах». Данный показатель показывает, насколько доступна имеющаяся кредитная информация, а также отражает юридические права кредиторов и должников. Индекс юридических прав варьируется от 0 до 10, при этом наиболее высокая оценка отражает наиболее эффективную разработку законов относительно доступности кредита. Индекс кредитной информации варьируется от 0 до 6, при этом наиболее высокая оценка отражает наибольший объём кредитной информации, которая хранится в государственном реестре или в частном бюро.

Шестой показатель «Защита инвесторов» основан на статье Симеона Дянкова, Рафаэля ля Порта, Флоренцио Лопеса де Силянь и Андрея Шлефера «Законодательство и экономика об операциях в собственных интересах». Данный показатель отражает:

1) прозрачность сделок (индекс открытости);

2) склонность к использованию положения в корыстных целях (индекс ответственности директора);

3) возможность для акционеров преследовать чиновников и директоров судебным порядком за должностные проступки (индекс легкости подачи исков акционерами).

Индексы варьируются от 0 до 10, при этом наиболее высокая оценка отражает наибольшую степень открытости, наибольшую ответственность директоров, наибольшее влияние со стороны акционеров на совершаемые сделки и наилучшую защиту интересов инвесторов.

Седьмой показатель «Налогообложение» основан на статье Симеона Дянкова, Тима Гансера, Каралии Маклиш, Риты Рамалё и Андрея Шлефера «Влияние корпоративных налогов на инвестиции и предпринимательство». Данный показатель отражает размер налогов и время на их уплату либо удержание, которые несёт предприятие среднего размера в соответствующем году. А именно:

1) общее число налоговых платежей в год, которое рассчитывается как процент от коммерческой прибыли;

2) время, затраченное на подготовку и подачу отчётности, а также на уплату либо удержание предприятием налога на доходы корпораций, налога на добавленную стоимость и отчислений на социальное обеспечение, и которое рассчитывается в часах в год;

3) налог на прибыль, который рассчитывается как процент от коммерческой прибыли;

4) налог и выплаты на зарплату, которые рассчитываются как процент от коммерческой прибыли;

5) сумму уплаченных предприятием налогов и обязательных отчислений, не включённых в категории налогов на прибыль или на рабочую силу, которая рассчитывается как процент от коммерческой прибыли;

6) суммарную налоговую ставку, отражающую размер налогов и обязательных отчислений, которые должно уплачивать предприятие на второй год работы, и которая рассчитывается как доля от его коммерческой прибыли.

Восьмой показатель «Международная торговля» основан на статье Симеона Дянкова, Каролины Фрёнд и Конга С. Фама «Торговля во времени». Данный показатель отражает общее число документов, требуемых на одну партию товаров, предназначенных для импорта/экспорта, время и затраты, которые несёт предприятие при импорте/экспорте товаров.

Девятый показатель «Обеспечение исполнения контрактов» основан на статье Симеона Дянкова, Рафаэля ля Порта, Флоренцио Лопеса де Силянь и Андрея Шлефера «Суды». Данный показатель отражает эффективность принудительных мер по соблюдению условий контрактов путём:

1) рассмотрения эволюции платёжных споров;

2) изучения времени, затрат и процедур, которые несёт предприятие с момента подачи иска в суд до осуществления платежа.

Десятый показатель «Разрешение неплатежеспособности» основан на статье Симеона Дянкова, Оливера Харта, Каралии Маклиш и Андрея Шлефера «Повсеместное принудительное взыскание задолженности». Данный показатель отражает временные и финансовые затраты, которые несёт предприятие во время своего банкротства, а также коэффициент взыскания долга, выраженный в центах на доллар, полученный с неплатёжеспособной фирмы.

После рассмотрения структуры индекса рейтинга «Doing Business» (см. Приложение 1) перейдём к рассмотрению такого понятия, как объективность рейтинга, которое является важной частью проводимого исследования. Именно в этом определении содержится основная суть данной работы.

1.3 Объективность рейтинга «Doing Business»

Как уже было упомянуто ранее, основной проблемой, препятствующей полноценному использованию результатов рейтинга «Doing Business», является необъективность рейтинга. Однако стоит рассмотреть, что понимается под объективностью/необъективностью рейтинга.

Согласно результатам проведённого исследования, опубликованным Институтом «Центр развития» НИУ ВШЭ в выпуске 57 бюллетени «Новый КГБ», несмотря на улучшение позиций России в рейтинге «DB» в экономике страны наблюдается «неутихающий» отток капитала. Более того, согласно мнениям российских экспертов, опубликованных в статье «Пункт назначения всё ближе», рейтинг преувеличивает качество условий ведения бизнеса в странах, так составляется по данным, характеризующим ситуацию, сложившуюся исключительно в столицах стран, а также основывается на результатах опросов предпринимателей, которые весьма субъективно оценивают бизнес среду в своих странах.

Ввиду выше сказанного объективным следует признать такой рейтинг, с помощью которого можно было бы оценить бизнес среду в различных странах с учётом всех влияющих на её состояние факторов, и который бы корректно сравнивал эти страны.

Таким образом, дав определение ключевому понятию нашей работы (объективный рейтинг), мы можем перейти к рассмотрению подходов к проверке рейтинга на его объективность и к её повышению.



ГЛАВА 2. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МОДЕЛИ РЕЙТИНГА «DB»

Сделав критический обзор методологии рейтинга «Doing Business» и введя термин «объективный рейтинг», мы предлагаем рассмотреть используемые для проверки объективности рейтинга, а также для её рационализации подходы, применив их к модели рейтинга «Doing Business». Такая постановка задачи позволит нам выявить преимущества и недостатки рейтинга «Doing Business» как объективной модели, а также понять, при помощи каких из доступных нам способов эта модель должна быть усовершенствована, и улучшить её.

2.1 Подходы к оценке объективности рейтинга «Doing Business»

Как было объяснено ранее, под объективным рейтингом мы понимаем рейтинг, с помощью которого можно оценить условия ведения бизнеса в различных странах с учётом всех влияющих на них факторов, и который бы сравнивал эти страны корректно. Поэтому для тестирования выполнения терминологических условий рейтингом мы предлагаем использовать теоретический метод. Это означает, что мы должны рассмотреть все теоретические характеристики (преимущества и недостатки) рейтинга «Doing Business» и после этого создать таблицу, отражающую связь между выявленными преимуществами и недостатками модели рейтинга.

Затем нам необходимо использовать эмпирический подход. Данный подход позволит нам оценить объективность рейтинга «Doing Business» с помощью эконометрического анализа собранных данных в «Stata 12.0».

Для того чтобы провести описательный эконометрический анализ, мы должны создать краткие имена для нужных переменных, которые будут использованы при применении эконометрического пакета «Stata 12.0», и применить данный пакет посредством команды «summmarize». С помощью данной команды мы получим полное статистическое описание всех интересующих нас переменных. Предложенный описательный анализ позволит нам получить значения таких параметров, как:

· минимальное («Min») значение переменных;

· максимальное («Max») значение переменных;

· среднее значений переменных («Mean»):

,

где:

- значение переменной

- количество переменных;

· стандартное отклонение значений переменных («Std.Dev.»):

,

где:

- среднее значение переменных;

Значения рассмотренных параметров важны при анализе рейтинга «Doing Business» на его объективность, так как в случае, если одновременно:

· будет наблюдаться значительный разброс (размах) значений переменных («R»):

,

· будет наблюдаться незначительная степень рассеивания значений переменных («Std.Dev.»);

· среднее значений переменных будет приближено к минимальному или максимальному значению данных переменных -

- то модель рейтинга «Doing Business» можно будет признать объективной по результатам второй стадии оценки, так как цель рейтинга - корректно сравнить рассматриваемые страны по предложенным критериям - выполнена. Последнее в свою очередь объясняется тем, что в случае корректного сравнения стран значения переменных должны достаточно различаться между собой, а среднее их значений должно быть приближено к определённой отметке.

Таким образом, по результатам применения рассмотренных подходов мы сможем сделать вывод о том, является ли предложенная специалистами Всемирного Банка и Международной Финансовой Корпорации модель рейтинга «Doing Business» объективной. Если рассмотренная модель рейтинга окажется необъективной или недостаточно объективной для полноценного достижения цели составления рейтинга «DB», то мы должны будем усовершенствовать данную модель следующим образом.

2.2 Подходы к совершенствованию модели рейтинга «DB»

В целях оценки значимости каждой из уже используемых переменных экономисты обычно используют метод «Shapley R-squared decomposition». Данный метод применяется для оценки значимости вклада каждой независимой переменной в значение зависимой переменной.

Однако в нашей ситуации это трудоёмкое занятие, так как в случае применения «Shapley R-squared decomposition» к рассматриваемым нами 33 переменным нам необходимо будет построить 8 589 934 591 регрессию. Поэтому нам следует использовать методику, именуемую «PATTERN», для которой потребуется построить только 1 153 регрессии. Это почти на 6 разрядов меньше, чем могло бы быть.

В целом, «PATTERN» является первым подходом системного анализа, определившим порядок и методы формирования и оценки приоритетов элементов структур целей. Аббревиатура «PATTERN» расшифровывается как «Planning Assistance Through Technical Relevance Number» [33], что дословно означает «помощь планированию посредством количественной оценки технических данных» [33].

Первые сведения о разработке методики «PATTERN» появились ещё в конце 1963 года. В то время фирма «Honeywell» задалась целью создания такой машинно-вычислительной системы планирования НИОКР фирмы, с помощью которой руководство фирмы смогло бы «разговаривать на одном языке» [33] с потенциальными заказчиками, и таким образом, расширить клиентскую базу и, соответственно, продуктовую линейку фирмы.

Система «PATTERN» интересна тем, что сочетает в себе несколько методов системного анализа, каждый из которых может быть использован сам по себе. Так, первый этап методики «PATTERN», написание сценария, одновременно включает в себя ситуационный анализ и нормативный прогноз. Сценарий предполагает сначала детальное описание проблемной ситуации, затем установление логической последовательности событий, целью которой является показать, как постепенно будет развиваться состояние объекта исследования, исходя из существующего положения вещей. Вторым этапом методики «PATTERN» является построение «дерева целей». Под «деревом целей» понимается применение иерархической структуры, которая получается путём разделения общей цели на подцели, а подцелей ещё на более мелкие составляющие (новые подцели, функции и т.д.). Сначала по каждому уровню дерева целей выставляются определённые критерии. Затем на основе экспертной оценки определяются их веса, а также коэффициенты важности, которые отражают значимость вклада целей в обеспечение выставленных критериев. Сумма данных коэффициентов (в относительном измерении) принимается равной единице для каждого уровня иерархии. При этом важность целей идентифицируется коэффициентом связи, который равен сумме произведений всех выставленных критериев на соответствующие коэффициенты важности.

Ключевым преимуществом методики «PATTERN» является определение относительной важности, состояния разработки («состояние-срок») и взаимной полезности. Стоит отметить, что в случае различных модификаций методики «PATTERN» разным уровням иерархии следует присваивать разные названия, что значительно облегчит в дальнейшем процесс анализа «дерева целей».

Тем не менее, у методики «PATTERN», как и у «пробы пера», есть свои недостатки. Например, методика «PATTERN» не имеет обратной связи, так как в ней нет логических элементов, с помощью которых можно было бы идентифицировать соответствующие пропуски или ошибки, которые в свою очередь, могут быть в некоторой степени компенсированы посредством систематического пересмотра старых данных и введения новых.

Несмотря на свои слабые стороны методика «PATTERN» позволила проанализировать потребности военных министерств на всех уровнях управления. Также методика «PATTERN» позволила определить сроки решения научно-технических проблем, а также взаимную полезность работ. С помощью методики «PATTERN» качество принимаемых решений значительно выросло за счёт преодоления узковедомственного подхода к их принятию, отказа от интуитивных и волевых решений, а также от работ, которые не могут быть выполнены в установленные сроки. Методика «PATTERN» также широко применяется в экономике. Например, на различных предприятиях при помощи методики «PATTERN» строится «дерево свойств ресурсов». Именно оно отражает комплексное свойство качества ресурсов при помощи его декомпозиции на качество технических ресурсов, качество технологических ресурсов, качество пространственных ресурсов, качество ресурсов системы управления, качество информационных ресурсов, и качество кадровых ресурсов, которые, в свою очередь, тоже детализируются. При этом часть из них оценивается метрологическими и формальными методами, а часть - экспертными оценками.

Сделав небольшое предисловие о том, как появилась методика «PATTERN» и чем она примечательна, стоит также отметить и принцип её действия. Последнее основывается на следующих этапах анализа:

1. Исследователем среди всех переменных, используемых при анализе, выявляются показатели и основы показателей.

2. Строятся всевозможные регрессии «показатель - основы соответствующего показателя».

3. Последовательно для каждой регрессии в эконометрическом пакете «Stata 12.0» применяется команда «shapleyx», по результатам которой выводятся значения «1st round effects» и «Shapley Value».

4. Полученные значения «Shapley Value» ранжируются по убыванию.

5. Основы показателей с наибольшими значениями «Shapley Value» составляют итоговую регрессионную модель.

Таким образом, по итогам применения методики «PATTERN» мы сможем обосновать построение последующих регрессионных моделей с последующим применением эконометрического анализа для выбора лучшей из них, которая и станет усовершенствованной моделью рейтинга «Doing Business». При этом данный анализ будет проводиться по следующей схеме.

Сразу же после построения каждой регрессии будет фиксироваться (отмечаться) значение R-squared. В эконометрике упомянутый коэффициент детерминации отражает долю дисперсии зависимой переменной, которая может быть объяснена рассматриваемой моделью зависимости, то есть независимыми переменными. Таким образом, чем будет выше значение R-squared, тем мы получим более точно оценивающую модель рейтинга «DB».

После отметки значения R-squared нам следует протестировать рассматриваемую регрессионную модель на нормальность остатков. Для этой цели мы будем использовать следующие функции: «kdensity residual, normal» и «qnorm residual» - а также такие тесты, как: «sfrancia residual», «swilk residual» и «sktest residual».

График ядерной функции плотности (kdensity) показывает, насколько близко (соответствует) распределение указанной переменной нормальному распределению с заданными функцией параметрами. Под нормальным распределением (распределением Гаусса) понимают такое распределение значений переменной, которое симметрично относительно среднего значения (то есть коэффициент асимметрии равен 0) и коэффициент эксцесса (степень остроты пика распределения) которого равен 0. Таким образом, при построении ядерной функции плотности остатков мы можем выдвинуть гипотезу о том, нормально ли распределены остатки. А в случае если это так, то мы сможем использовать доверительные интервалы, которые выводит используемый эконометрический пакет Stata, и на основе их проверять значимость тех или иных коэффициентов регрессии.

График функции, обратной функции нормального распределения, (qnorm) показывает, совпадают ли квантили указанной переменной с квантилями нормального распределения. Таким образом, в случае если квантили остатков совпадут с квантилями нормального распределения, то мы сможем использовать доверительные интервалы, которые выводит используемый эконометрический пакет Stata, и на основе их проверять значимость тех или иных коэффициентов регрессии.

В качестве нулевой гипотезы таких тестов, как: тест Шапиро-Франсиа (sfrancia residual), тест Шапиро-Уилка (swilk residual) и тест на нулевое («нормальное») значение асимметрии и эксцесса (sktest residual) - выступает предположение о том, что распределение указанной переменной нормально. Таким образом, чем выше вероятность (P>z или P>chi2), тем мы скорее примем нулевую гипотезу о нормальности распределения в нашем случае остатков. Значит, мы с большей уверенностью сможем использовать доверительные интервалы, которые выводит используемый эконометрический пакет Stata, и на основе их проверять значимость тех или иных коэффициентов регрессии.

После того, как мы протестируем при помощи изученных способов рассматриваемую регрессионную модель на нормальность остатков, нам следует проверить её на гомоскедастичность остатков, то есть на постоянство дисперсии остатков для каждого значения объясняющего фактора. Последнее говорит о том, отсутствуют ли ошибки значимости коэффициентов: если остатки гомоскедастичны, то значимость коэффиентов правильно оценена. Для проверки остатков на их гомоскедастичность мы будем использовать функцию «rvfplot, yline(0)», а также такие тесты, как: «hettest», «hettest, rhs» и «imtest».

График функции «остатки - предсказанные значения» (residual-versus-fitted plot; rvfplot, yline(0)) отражает зависимость остатков от предсказанных значений. В случае если разброс не меняется, то мы имеем дело с гомоскедастичностью, если же меняется, то возможна гетероскедастичность. В последнем случае мы не сможем говорить об «эффективности» оценок, а значит, рассматриваемая регрессионная модель не будет являться полностью объективной.

Первый вариант теста Бреуша-Пагана (hettest) гласит о том, что если регрессия значима в целом (то есть гипотеза о равенстве хотя бы одного коэффициента наклона нулю отвергается), то квадрат остатков непостоянен, а значит, остатки гетероскедастичны. Второй вариант теста Бреуша-Пагана (hettest, rhs) гласит о том, что если регрессия значима в целом (то есть гипотеза о равенстве всех коэффициентов наклона нулю отвергается), то квадрат остатков непостоянен, а значит, остатки гетероскедастичны. Тест Уайта (imtest) гласит о том, что если (вспомогательная) регрессия значима в целом, то остатки гетероскедастичны. Таким образом, в качестве нулевой гипотезы рассмотренных тестов выступает предположение о том, что дисперсия остатков постоянна. В свою очередь, чем выше вероятность (P>chi2), тем мы скорее примем нулевую гипотезу о гомоскедастичности остатков. Значит, мы с большей уверенностью сможем говорить об объективности рассматриваемой регрессионной модели.

Однако перед проверкой на гомоскедастичность остатков нам следует проверить её на пропущенные переменные. Такая проверка позволит нам сделать вывод о том, правильно ли была нами выбрана функциональная форма регрессионной модели. В случае если она была выбрана неверно, то мы получим ложную гетероскедастичность, а значит, и ложно смещённые оценки. Последнее в свою очередь может привести нас к выбору менее объективной модели рейтинга «Doing Business». Для тестирования функциональной формы рассматриваемой регрессии мы будем использовать такие тесты, как: «linktest» и «ovtest».

«Linktest», как и «Ramsey RESIDUALET-test» (ovtest), проверяет регрессию на ошибку спецификации. Однако в отличие от «Ramsey RESIDUALET-test» «linktest» включает в себя только квадраты объясняющих переменных, в то время как «Ramsey RESIDUALET-test» включает в себя также кубы и 4-е степени предсказанных значений. Формально, проблемы со спецификацией есть, если хотя бы один тест выявил ошибку спецификации, но с практической точки зрения можно считать, что если ошибку выделил лишь один тест, то ошибка спецификации формально есть, но, вероятно, не очень серьезная. Однако чтобы проверить, что необходимая для нас информация не утеряна, воспользуемся такими тестами, как: «aic» и «bic» - сравнив исходную рассматриваемую регрессионную модель со вспомогательной регрессионной моделью. Притом чем ниже информационные критерии, тем меньше информации мы теряем.

Таким образом, сравнив R² рассматриваемых регрессионных моделей, протестировав их на нормальность и гомоскедастичность остатков, а также на правильность выбранной специфики, мы сможем окончательно выбрать наиболее объективную модель рейтинга «Doing Business». И уже на основе полученной модели мы сможем предлагать экономически эффективные меры по улучшению бизнес среды в России.



2.3 Результаты применения подходов

Как было сказано ранее, сначала нам следовало проверить выполнение рейтингом «Doing Business» соответствующих терминологических условий. По результатам проверки нами было выявлено следующее.

Во-первых, рейтинг «Doing Business» охватывает 189 стран в сравнении с исследованиями Симеона Дянкова. Одновременно с этим, экспертам Всемирного Банка и специалистам Международной Финансовой Корпорации необходимо собрать подлинные данные для каждой страны притом, что модель рейтинга ранговая. А значит, рейтинг становится очень чувствительным к малейшим ошибкам, что существенно усложняет работу.

Во-вторых, рейтинг «DB» охватывает 10 показателей, которые влияют на степень лёгкости ведения бизнеса в каждой из 189 стран, что гораздо больше числа показателей, влияющих на деловую среду, которые включены в другие рейтинги. Тем не менее, экспертами ВБ и специалистами МФК до сих пор не доказано, что не существует других возможных факторов, влияющих на индекс лёгкости ведения бизнеса.

В-третьих, почти все показатели, за исключением «Получение кредитов» и «Защита инвесторов», включают ряд процедур (ряд документов) и количество времени, которые необходимы для нормального ведения бизнеса. Это означает, что рейтинг учитывает отрицательную корреляцию между этими переменными и индексом лёгкости ведения бизнеса. Однако в рейтинг также включена измеряемая в процентах от дохода на душу населения стоимость, что является неуместным, поскольку расходы на ведение бизнеса в бедных странах могут быть завышены по сравнению с более богатыми странами ввиду упущения конвертации валюты.

В-четвёртых, значение каждого индикатора равно среднему ранговых значений каждой соответствующей рассматриваемому показателю переменной. Это верно, так как любая переменная в равной степени с остальными переменными влияет на соответствующий индикатор. Тем не менее, значение таких показателей, как: «Получение разрешений на строительство», «Подключение к электроэнергии» и «Регистрация собственности» - автоматически будет приравнено единице в случае отсутствия данных по одной из соответствующих переменных за последние пять лет. Это правило противоречит аксиоме эквивалентности влияния переменных и не оправдано отсутствием необходимых данных.

В-пятых, рейтинг «DB» отражает условия ведения бизнеса только в столицах рассматриваемых стран. Региональные исследования, проводимые экспертами ВБ и специалистами МФК, показали, что условия бизнес среды в столицах стран зачастую существенно отличаются от условий ведения бизнеса в регионах этих стран. Ввиду этого модель рейтинга является ограниченной в географическом масштабе стран.

В-шестых, рейтинг «DB» отражает условия ведения бизнеса только для предприятий с организационно-правовой формой «Общество с ограниченной ответственностью» («ООО»). Однако существуют также и такие организационно-правовые формы бизнеса, как: ИП, АО (ОАО и ЗАО), полное товарищество, товарищество на вере, унитарное предприятие и производственный кооператив. Ввиду этого модель рейтинга является ограниченной в видовом масштабе предприятий.

Таким образом, на первом на этапе исследования нами были идентифицированы по возможности все теоретические характеристики рейтинга «Doing Business» как объективной модели (см. Приложение 2). В результате было выявлено, что рейтинг является недостаточно объективным ввиду преобладания его недостатков над его преимуществами.

После проверки выполнения существующей на данный момент моделью рейтинга соответствующих терминологических условий была оценена объективность рейтинга «Doing Business» с помощью описательного эконометрического анализа собранных данных. Создав таблицу «Соответствие названий переменным» (см. Приложение 3) и применив команду «summarize» эконометрического пакета «Stata 12.0», мы получили таблицу 2.1, которая представлена ниже.

Результаты описательного эконометрического анализа рейтинга «DB»

Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max

-------------+--------------------------------------------------------

start_proc | 189 7.063492 3.239745 1 18

start_time | 189 24.86508 28.36754 .5 208

start_cost | 189 31.70127 51.79126 0 372.14

start_mincap | 189 78.30418 519.083 0 7016.04

deal_proc | 189 14.71429 5.665579 1 36

deal_time | 189 169.0741 119.5513 1 1129

deal_cost | 189 336.3907 656.3307 1 4438.89

elec_proc | 189 5.301587 1.37958 3 10

elec_time | 189 109.127 82.77106 17 470

elec_cost | 189 1665.275 3283.461 0 23025.06

prop_proc | 189 5.78836 2.365009 1 14

prop_time | 189 50.21958 61.49858 1 513

prop_cost | 189 5.797725 4.722547 0 27.84

cr_info | 189 3.449735 2.188914 0 6

cr_rights | 189 5.878307 2.410307 1 10

protinv_di~l | 189 5.322751 2.463901 0 10

protinv_di~b | 189 4.544974 2.610197 0 10

protinv_sh~e | 189 5.624339 2.144176 0 10

tax_pay | 189 26.69841 16.00595 3 71

tax_time | 189 267.7619 239.5049 12 2600

tax_total | 189 43.05778 28.25288 8.24 283.25

trad_dexp | 189 6.216931 2.118944 2 12

trad_texp | 189 21.86243 15.02488 6 81

trad_cexp | 189 1515.265 1151.921 450 8650

trad_dimp | 189 7.243386 2.535707 2 17

trad_timp | 189 24.66138 19.23488 4 130

trad_cimp | 189 1822.947 1524.395 440 10250

enfcs_proc | 189 38.13228 6.542697 21 55

enfcs_time | 189 621.6349 304.3869 150 1715

enfcs_cost | 189 35.09947 25.85502 .1 163.2

resins_time | 189 2.501323 1.251916 .42 6.2

resins_cost | 189 14.53439 11.33661 1 76

resins_rec | 189 35.15021 24.84434 0 92.82

Согласно полученной таблице, во-первых, большинство представленных данных имеет значительный разброс значений. Рассмотрим, к примеру, переменную «Регистрация предприятий». Как можно видеть из таблицы 2.1, количество процедур, необходимых для регистрации предприятий, варьируется от 1 до 18. Время, затрачиваемое на регистрацию предприятий, варьируется от 0.5 до 208 дней. Регистрационная стоимость предприятий же варьируется от 0 до 372.1439% от дохода на душу населения. А минимальный уставный капитал, необходимый при регистрации предприятий, варьируется от 0 до 7 016.043% от дохода на душу населения.

Во-вторых, несмотря на то, что разброс значений некоторых переменных относительно велик, степень рассеивания значений этих переменных относительно мала. Так, например, время, затрачиваемое на получение разрешений на строительство, варьируется от 1 до 1 129 дней, а стандартное отклонение составляет всего 119.5513.

В-третьих, значимость первых двух результатов подтверждается средним значений переменных. При достаточно большом разбросе и малом стандартном отклонении значений многих переменных, их среднее значение приближено, в большинстве случаев, к минимальному либо максимальному значению переменных. К примеру, стоимость присоединения к электрическим сетям варьируется от 0 до 23 025.06% от дохода на душу населения, а стандартное отклонение равно 3 283.461% и среднее значение составляет 1 665.275%.

Таким образом, проведя описательный анализ исходных данных, можно сделать вывод о том, разброс значений переменных имеет первостепенное значение. Следовательно, рейтинг может быть объективным.

В результате, применив теоретический и эмпирический подходы, рейтинг «Doing Business» был признан недостаточно объективным ввиду его серьёзных недостатков. В целях повышения его объективности была применена методика «PATTERN» следующим образом.

На первом этапе были созданы такие регрессионные модели, как:

· reg perc start_eperc deal_eperc elec_eperc prop_eperc cr_eperc protinv_eperc tax_eperc trad_eperc enfcs_eperc resins_eperc, robust;

· reg start_eperc start_proc start_time start_cost start_mincap, robust;

· reg deal_eperc deal_proc deal_time deal_cost, robust;

· reg elec_eperc elec_proc elec_time elec_cost, robust;

· reg prop_eperc prop_proc prop_time prop_cost, robust;

· reg cr_eperc cr_info cr_rights, robust;

· reg protinv_eperc protinv_discl protinv_dirliab protinv_share, robust;

· reg tax_eperc tax_pay tax_time tax_total, robust;

· reg trad_eperc trad_dexp trad_texp trad_cexp trad_dimp trad_timp trad_cimp, robust;

· reg enfcs_eperc enfcs_proc enfcs_time enfcs_cost, robust;

· reg resins_eperc resins_time resins_cost resins_rec, robust -

- по которым были получены значения «Shapley Value».

Стоит отметить, что для наших данных значение «SV» могло быть получено двумя способами: по рангам и по перцентилям. В последнем случае разброс значений был бы значительно ниже, нежели в первом случае, так как перцентили распределены от 0 до 1, а ранги - от 1 до 189. Однако перцентили корректнее реагируют на изменения, например, в случае, когда несколько стран имеют одинаковые значения какого-либо показателя. При этом разброс можно было создать «искусственным» путём в случае необходимости: умножив итоговый показатель перцентиля на 188 и прибавляя 1, мы получили бы точно такой же разброс, что и при вычислении «SV» по рангам. Поэтому значения «SV» были рассчитаны по перцентилям.

Более того, значения «Shapley Value» были разбиты на 2 группы: значения внутри показателей и значения внутри всего рейтинга. Данная группировка представляет собой промежуточную модель, которая выводится по методике «PATTERN» (см. Приложение 4).

Результаты, полученные при помощи команды «shapleyx», представлены на следующей странице в таблице 2.2.

Таблица 2.2.

Значения «Shapley Value»

Показатель	Основа показателя	Shapley Value
1. Регистрация предприятий	1. Процедуры (количество)	0.0577	0.1086
1.	2. Срок (дни)	0.0246
1.	3. Стоимость (% от дохода на душу населения)	0.0228
1.	4. Минимальный уставной капитал (% от дохода на душу населения)	0.0036
2. Получение разрешений на строительство	1. Процедуры (количество)	0.0270	0.0679
1.	2. Срок (дни)	0.0199
1.	3. Стоимость (% от дохода на душу населения)	0.0210
3. Присоединение к электрическим сетям	1. Процедуры (количество)	0.0380	0.0773
1.	2. Срок (дни)	0.0269
1.	3. Стоимость (% от дохода на душу населения)	0.0124
4. Регистрация собственности	1. Процедуры (количество)	0.0330	0.0845
1.	2. Срок (дни)	0.0152
1.	3. Стоимость (% от стоимости собственности)	0.0363
5. Кредитование	1. Индекс кредитной информации (0-6)	0.0587	0.1141
1.	2. Индекс юридических прав (0-10)	0.0554
6. Защита инвесторов	1. Индекс открытости (0-10)	0.0349	0.1125
1.	2. Индекс ответственности директора (0-10)	0.0489
1.	3. Индекс возможности подачи иска акционерами (0-10)	0.0288
7. Налогообложение	1. Выплаты (количество)	0.0491	0.0957
1.	2. Время (часы)	0.0248
1.	3. Общая налоговая ставка (% прибыли)	0.0219
8. Международная торговля	1. Документы для экспорта (количество)	0.0269	0.1158
1.	2. Время на экспорт (в днях)	0.0184
1.	3. Стоимость экспорта (US$ за контейнер)	0.0135
1.	4. Документы на импорт (количество)	0.0251
1.	5. Время на импорт (в днях)	0.0184
1.	6. Стоимость импорта (US$ за контейнер)	0.0135
9. Обеспечение исполнения контрактов	1. Процедуры (количество)	0.0351	0.0877
1.	2. Срок (дни)	0.0316
1.	3. Стоимость (% от стоимости иска)	0.0209
10. Разрешение неплатежеспособности	1. Время (в годах)	0.0085	0.1355
1.	2. Стоимость (% от дохода на душу населения)	0.0033
1.	3. Коэффициент взыскания (центы на доллар)	0.1237

На третьем этапе были проранжированы полученные значения «Shapley Value» по убыванию, тем самым все показатели были первично разделены на те, что привнесли в индекс лёгкости ведения бизнеса больший вклад, и на те, что привнесли в итоговый индекс меньший вклад. Результаты ранжирования представлены на следующей странице в таблице 2.3.

Таблица 2.3.

Результаты ранжирования значений «Shapley Value» по убыванию

Показатель	Основа показателя	Shapley Value
Разрешение неплатежеспособности	Коэффициент взыскания	0.1237
Кредитование	Индекс кредитной информации	0.0587
Регистрация предприятий	Процедуры	0.0577
Кредитование	Индекс юридических прав	0.0554
Налогообложение	Выплаты	0.0491
Защита инвесторов	Индекс ответственности директора	0.0489
Присоединение к электрическим сетям	Процедуры	0.0380
Регистрация собственности	Стоимость	0.0363
Обеспечение исполнения контрактов	Процедуры	0.0351
Защита инвесторов	Индекс открытости	0.0349
Регистрация собственности	Процедуры	0.0330
Обеспечение исполнения контрактов	Срок	0.0316
Защита инвесторов	Индекс возможности подачи иска акционерами	0.0288
Получение разрешений на строительство	Процедуры	0.0270
Присоединение к электрическим сетям	Срок	0.0269
Международная торговля	Документы для экспорта	0.0269
Международная торговля	Документы на импорт	0.0251
Налогообложение	Время	0.0248
Регистрация предприятий	Срок	0.0246
Регистрация предприятий	Стоимость	0.0228
Налогообложение	Общая налоговая ставка	0.0219
Получение разрешений на строительство	Стоимость	0.0210
Обеспечение исполнения контрактов	Стоимость	0.0209
Получение разрешений на строительство	Срок	0.0199
Международная торговля	Время на экспорт	0.0184
Международная торговля	Время на импорт	0.0184
Регистрация собственности	Срок	0.0152
Международная торговля	Стоимость экспорта	0.0135
Международная торговля	Стоимость импорта	0.0135
Присоединение к электрическим сетям	Стоимость	0.0124
Разрешение неплатежеспособности	Время	0.0085
Регистрация предприятий	Минимальный уставной капитал	0.0036
Разрешение неплатежеспособности	Стоимость	0.0033

Следует отметить, что относительно первого показателя «Регистрация предприятий» нам необходимо принимать во внимание только количество процедур, так как при регистрации предприятия самое сложное - это пройти все процедуры, подразумевающие под собой:

1) предоставление учредителями будущего предприятия всех необходимых документов;

2) проверка представленных документов на выполнение ими всех законодательно установленных норм;

3) а также иное взаимодействие учредителей компании с внешними сторонами (например, государственными учреждениями, юристами, аудиторами или нотариусами).

Предпринимателю первично наиболее важно получение разрешения на открытие собственного бизнеса в результате прохождения всех требуемых законодательством процедур, нежели затраченное на это время и денежные средства. Впоследствии предприятие при экономически эффективной его организации сможет восполнить понесённые его учредителями на начальном этапе затраты.

Второй показатель «Получение разрешений на строительство» нам не стоит рассматривать вообще, так как рейтинг «Doing Business» отражает данные только по средним предприятиям типа «ООО», учредители которых в большинстве случаев арендуют готовые подходящие под род их бизнеса помещения, нежели самостоятельно занимаются строительством. Данный факт объясняется тем, что средним предприятиям типа «ООО» ввиду разрешённых им видов деятельности требуется достаточно небольшая и притом стандартная для аренды площадь помещений, в связи с чем, строительство учредителями такого рода компаний собственных помещений становится необоснованно дорогим с точки зрения экономической эффективности.