Цель: измерить влияние социокультурных факторов (социальные нормы, доверие, патернализм) на предпринимательскую активность и инновационное развитие регионов и установить причинную связь.
Краткий дизайн исследования.
1) Гипотезы
- H1: Более высокий уровень межличностного доверия повышает предпринимательскую активность и инновации.
- H2: «Ориентированные на коллектив» социальные нормы (низкая толерантность к риску, сильный конформизм) снижают инновации.
- H3: Патернализм (ожидание поддержки/контроля от власти) уменьшает инициативу предпринимателей, но может увеличивать мелкосрочную жизнеспособность фирм.
2) Основные переменные и источники данных
- Зависимые:
- Предпринимательская активность: темп регистрации новых фирм на 10k населения, доля самозанятых, доля МСП, данные GEM / национальные реестры.
- Инновационное развитие: патенты на 1 млн жителей (PATSTAT), инновационные продажи, R&D на ВРП, новые продукты/услуги (опросы фирм / статистика).
- Независимые (социокультурные):
- Доверие: уровень обобщённого доверия (WVS/ESS) + экспериментальные меры (trust game).
- Социальные нормы: индексы норм риск/кооперации/конформизма (опросы, vignettes).
- Патернализм: шкала ожидания государственного обеспечения/предпочтение директивных решений (опросы).
- Контроли: ВРП на душу, образование, возрастная структура, урбанизация, секторная структура, рынок труда, институты (право собственности), доступ к финансированию.
- Источники: WVS, ESS, GEM, PATSTAT, национальная статистика, административные реестры фирм, собственные региональные опросы.
3) Измерение социокультурных факторов
- Построить латентные индексы через факторный анализ или IRT:
- $S_{rt}=\Lambda F_{rt}+u_{rt}$ (латентные факторы для доверия, норм, патернализма).
- Альтернатива: отдельные шкалы ${\text{Trust}}_{rt},{\text{Norms}}_{rt},{\text{Paternalism}}_{rt}$.
4) Базовая модель и оценивание
- Панельная регрессия с фиксированными эффектами:
- $$Y_{rt}=\alpha +\beta S_{rt}+\gamma X_{rt}+{\mu }_r+{\lambda }_t+{\epsilon }_{rt},$$ где $Y_{rt}$ — показатель предпринимательства/инноваций в регионе $r$, $S_{rt}$ — социокультурный индекс, $X_{rt}$ — вектор контролей, ${\mu }_r$ — региональные FE, ${\lambda }_t$ — годовые FE.
- Для изучения механизмов — медиативный анализ (двухшаговая схема):
- $$En{t}_{rt}={\alpha }_1+{\beta }_1{S}_{rt}+\dots$$ - $$Inno{v}_{rt}={\alpha }_2+{\beta }_{2}En{t}_{rt}+{\gamma }_2{S}_{rt}+\dots$$ где проверяем, частично ли эффект $S$ на $Innov$ проходит через $Ent$.
5) Идентификация и борьба с эндогенностью
- Проблема: обратная причинность и пропущенные переменные.
- Стратегии:
- Панель с региональными FE и динамикой (лаговые значения $S_{rt-1}$).
- Инструментальные переменные (2SLS). Возможные IV:
- исторические показатели (религиозность в XIX в., историческая миграция, плотность церквей/гильдий) — если они влияли на нынешние нормы, но не напрямую на современное предпринимательство, кроме через культуру;
- географические/климатические факторы, повлиявшие на исторические институты (с осторожностью).
- Природные/административные эксперименты: реформы, изменение границ, программы, затрагивавшие культуру/информирование в некоторых регионах (diff-in-diff).
- Regression discontinuity на границах административных единиц с резким различием в культурных институтах.
- IV-спецификация:
- первое уравнение: $S_{rt}=\pi Z_{rt}+\delta X_{rt}+{\mu }_r+{\lambda }_t+{\nu }_{rt}$.
- второе (основное): $Y_{rt}=\alpha +\beta {\hat{S}}_{rt}+\gamma X_{rt}+{\mu }_r+{\lambda }_t+{\epsilon }_{rt}$.
6) Дизайн опросной части (если проводится)
- Стратифицированная выборка по регионам; минимальный размер: ~30–50 регионов и ~300–1000 респондентов на регион для стабильности шкал (зависит от вариабельности).
- Включить:
- стандартизованные шкалы доверия (WVS items), vignettes на нормы рисковой деятельности, экспериментальные игры (trust game, dictator game) онлайн/лабораторно.
- вопросы о предпринимательском поведении, намерениях, барьерах.
- Геокодирование ответов для связи с административными данными.
7) Доп. методы и проверки
- Многоуровневое моделирование (hierarchical models) для учёта индивидуального и регионального уровня.
- Робастные SE, кластеризация по региону.
- Проверки на чувствительность: альтернативные меры Y, исключение аутлайеров, placebo-тесты.
- Использовать matching / synthetic control для оценки конкретных интервенций.
8) Оценка мощности и сроки
- Предварительный power-анализ для оценки необходимого числа регионов/респондентов, исходя из ожидаемого эффекта $\beta$.
- Примерный план: 6–12 месяцев на сбор вторичных данных и дизайн опроса, 6–12 месяцев на полевые опросы, 6 месяцев на анализ и проверки.
9) Ограничения
- Трудно найти бесспорно валидные инструменты; исторические IV требуют внимательной проверки экзогенности.
- Кросс-региональная гетерогенность культур может быть медленно изменяющейся — панельные данные обязательны.
Краткая последовательность действий
1. Сбор вторичных данных (GEM, WVS/ESS, PATSTAT, реестры). 2. Построение и валидация шкал (факторный анализ / IRT). 3. Первичные панельные оценки (FE). 4. Идентификация (IV / diff-in-diff / RD). 5. Опросы и экспериментальные измерения для подтверждения механизмов. 6. Медиативный анализ и robustness checks.
Если нужно, могу предложить конкретный список вопросов для опроса, кандидатов-инструментов по вашей стране или шаблон регрессии с примерными величинами для power-анализа.