Выбор источника инвестиций ранним предпринимателем в переходной экономике: возможности прогнозирования 

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Несмотря на действия государства по поддержке предпринимательства, в странах с переходной экономикой основная доля финансовых ресурсов стартапов приходится не на институциональные источники (банки, венчурные фонды и т. п.), а на собственные средства их владельцев и «любовный капитал». Это усиливает асимметричность информации, затрудняет понимание перспектив раннего бизнеса потенциальными инвесторами и сдерживает развитие предпринимательства в целом.В статье оцениваются ключевые факторы выбора источников финансирования владельцами стартапов в странах с переходной экономикой в зависимости от их социально-экономического контекста. Предпринята попытка построить модели прогнозирования финансовых стратегий ранних предпринимателей. Выдвинут ряд гипотез о том, при каких условиях растет готовность предпринимателя к привлечению заемных инвестиций.Гипотезы тестировались на выборке ранних предпринимателей из семи стран с переходной экономикой, включая Россию. Все они нашли подтверждение в том или ином национальном контексте, а итоговые модели продемонстрировали высокий потенциал для прогнозирования финансовой стратегии предпринимательского старта.Полученные результаты подтверждают, что факторы финансового выбора существенно различаются в зависимости от национального макроэкономического и социального контекста. Поэтому простое заимствование механизмов поддержки бизнеса способно привести к нежелательным негативным последствиям, в частности, усилить «закрытость» предпринимателей к заемным инвестициям. Для оптимизации доли последних в структуре капитала владельцев стартапов необходимо стимулировать их уверенность в будущем своего бизнеса, создавая стабильные условия для его ведения и уделяя особое внимание поддержке инновационных идей.

Об авторах

Ольга Образцова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: olga_obraztsova@rambler.ru
119234, Москва, ул. Ленинские Горы, 1, стр. 46.

Татьяна Полякова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: tatyana-zabelova@yandex.ru
119234, Москва, ул. Ленинские Горы, 1, стр. 46.

Екатерина Поповская

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: epopovskaya@hse.ru

Список литературы

  1. Aidis R. (2005) Entrepreneurship in transition countries: A review. UCL School of Slavonic and East European Studies Working Paper № 61, December. London: University College London.
  2. Antoniou A., Guney Y., Paudyal K. (2008) The Determinants of Capital Structure: Capital Market-oriented versus Bank-oriented Institutions // Journal of Financial and Quantitative Analysis. Vol. 43. № 1. Р. 59-92.
  3. Audretsch D., Thurik R. (2004) A Model of the Entrepreneurial Economy // International Journal of Entrepreneurship Education. Vol. 2. № 2. Р. 143-166.
  4. Beck T., Demirguc-Kunt A., Maksimovic V. (2008) Financing Patterns around the World: Are Small Firms Different? // Journal of Financial Economics. Vol. 89. № 3. Р. 467-487.
  5. Berger A., Christa H.S., Bouwman T.K., Schaeck K. (2010) Bank liquidity creation and risk taking during distress. Discussion Paper Series 2, № 05/2010. Berlin: Deutsche Bundesbank.
  6. Black L.K. (2009) Information Asymmetries between Lenders and the Availability of Competitive Outside Offers. Paper presented at the Workshop on Entrepreneurial Finance hosted by the Federal Reserve Bank of Cleveland and Kauffman Foundation, Cleveland, OH, March 2009.
  7. Bühl A., Zöfel P. (2001) SPSS version 10. Einführung in die modern Datenanalyse unter Windows, München: Pearson Education Deutschland GmbH.
  8. Chavis L., Klapper L., Love I. (2011) The Impact of the Business Environment on Young Firm Financing // The World Bank Economic Review. Vol. 25. № 3. Р. 486-507.
  9. Djankov S., Murrell P. (2002) Enterprise Restructuring in Transition: A Quantitative Survey // Journal of Economic Literature. Vol. 40. № 3. Р. 739-793.
  10. Fawcett T. (2006) An Introduction to ROC Analysis // Pattern Recognition Letters. Vol. 27. № 8. Р. 861-874. DOI:https://doi.org/10.1016/j.patrec.2005.10.010
  11. Fisher R.A. (1936) The use of multiple measurements in taxonomic problems // Annals of Eugenics. Vol. 7. P. 179-188.
  12. GERA (2017) GEM Global Report 2016/17. London: Global Entrepreneurship Research Association.
  13. Glas M., Drnovsek M., Mirtic D. (2000) Problems faced by new entrepreneurs: Slovenia and Croatia - A Comparison. Paper presented at the 30th ESBS Seminar, Gent.
  14. Hashi I. (2001) Financial and Institutional Barriers to SME Growth in Albania: Results of an Enterprise Survey // MOST. Vol. 11. P. 221-238.
  15. Holm S. (1979) A simple sequentially rejective multiple test procedure // Scandinavian Journal of Statistics. Vol. 6. № 2. Р. 65-70.
  16. Klapper L., Laeven L., Rajan R. (2006) Barriers to Entrepreneurship // Journal of Financial Economics. Vol. 82. № 3. Р. 591-629.
  17. Levine R. (2005) Finance and Growth: Theory and Evidence // Handbook of Economic Growth / Eds. P. Aghion, S. Durlauf. Amsterdam: Elsevier. P. 865-934.
  18. McLachlan G.J. (2004) Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition. Hoboken, NJ: Wiley Interscience.
  19. Murzacheva E. (2011) The input of informal capital into the entrepreneurial activity in the international context // Theory of Entrepreneurship: New Results and Prospects (Research papers) / Ed. A. Chepurenko. Moscow: HSE Publishing. P. 103-135.
  20. Powers D.M.W. (2011) Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation // Journal of Machine Learning Technologies. Vol. 2. № 1. P. 37-63.
  21. Reynolds P., Bosma N., Autio E. (2005) Global Entrepreneurship Monitor: Data Collection Design and Implementation 1998-2003 // Small Business Economics. Vol. 24. № 3. Р. 205-231.
  22. Robb А., Robinson D. (2010) The Capital Structure Decisions of New Firms. NBER Working Paper № 16272. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.
  23. Shane S., Venkataraman S. (2000) The Promise of Entrepreneurship as a Field of Research // The Academy of Management Review. Vol. 25. № 1. Р. 217-226.
  24. Verheul I., Thurik R. (2001) Start-Up Capital: Does Gender Matter? // Small Business Economics. Vol. 16. № 4. Р. 29-45.
  25. Welter F. (2011) Contextualizing Entrepreneurship - Conceptual Challenges and Ways Forward // Entrepreneurship Theory and Practice. Vol. 35. № 1. Р. 165-184.
  26. Welter F., Smallbone D. (2011) Institutional Perspectives on Entrepreneurial Behavior in Challenging Environments // Journal of Small Business Management. Vol. 49. № 1. Р. 107-125.
  27. Yang J.S., Kuntchev V., Ramalho R., Rodriguez-Meza J. (2013) What have we learned from the Enterprise Surveys regarding access to finance by SMEs? (Policy Research Working Paper WPS6670), Washington, D.C.: World Bank.
  28. Герасимова С.М. (2012) Эмпирические исследования структуры капитала компаний на развивающихся рынках: специфика и методология // Корпоративные финансы. Т. 6. № 1. С. 97-109.
  29. Мурзачева Е.И., Образцова О.И. (2008) Неформальные инвесторы как основные спонсоры российского нарождающегося предпринимательства: выбор в условиях дорогого кредита // Финансы и бизнес. № 3. С. 145-153.
  30. Наследов А. (2011) SPSS 19: Профессиональный статистический анализ данных. СПб.: «Питер».
  31. Образцова О.И. (2010) GEM как источник альтернативной статистики для сравнительного межстранового анализа предпринимательской активности // Теория предпринимательства в России. По материалам Глобального мониторинга предпринимательства / Под ред. Т.А. Алимовой, О.И. Образцовой, А.Ю. Чепуренко. М.: ГУ-ВШЭ. С. 18-62.
  32. Эфрон Б. (1988) Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. М: Финансы и статистика.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».