
Индивидуальный предприниматель в России регистрируется за три дня, а вот сколько он потом живёт, ФНС напрямую не публикует. Сколько человек решили закрыть ИП, видно в отчётах налоговой, а сколько из открывшихся в каком‑то году работают до сих пор, приходится собирать самому. Я собрал это из двух открытых источников ФНС и по дороге нашёл несколько мест, где данные выглядят правдой, но ею не являются.
Два источника и что в каждом есть
Первый — форма 1-ИП, «Сведения о работе по государственной регистрации». ФНС выкладывает её помесячно, нарастающим итогом с начала года, в архивах с таблицами Excel. Отчёт на 1 января следующего года даёт поток за год: сколько ИП зарегистрировано и сколько прекратило деятельность, с разбивкой по причинам. Отчёт на 1 октября 2026 года к тому же содержит остаток: сколько ИП числится в реестре прямо сейчас.
Второй — открытые данные Единого реестра субъектов МСП. Это ежемесячный архив, в котором на каждого субъекта есть XML‑запись. Для ИП в ней стоят ОГРНИП, дата включения в реестр, категория, регион и виды деятельности. Даты регистрации ИП там нет, но она зашита в номер: вторая и третья цифры ОГРНИП — год внесения записи.
Идея простая. Беру всех живых ИП из реестра на 10 октября 2026 года, раскладываю по году из ОГРНИП и делю на число зарегистрированных в этом году по форме 1-ИП. Получается грубая кривая выживаемости.
2,2 ГБ, которые не обязательно качать
Архив реестра на 10.10.2026 весит 2 246 598 554 байта, внутри 7 594 XML‑файла по 900 записей. Качать его целиком ради счётчика по годам не хотелось: у сервера, на котором я считаю, мало места и памяти. Но zip хранит оглавление в конце файла, а сервер ФНС отдаёт файл кусками по заголовку Range. Этого хватает, чтобы открыть архив стандартным модулем и читать только нужные файлы:
class HttpFile(io.RawIOBase): def __init__(self, url): self.url, self.pos = url, 0 req = urllib.request.Request(url, method="HEAD") with urllib.request.urlopen(req) as r: self.size = int(r.headers["Content-Length"]) def seekable(self): return True def readable(self): return True def tell(self): return self.pos def seek(self, off, whence=0): self.pos = {0: off, 1: self.pos + off, 2: self.size + off}[whence] return self.pos def read(self, n=-1): end = self.size - 1 if n < 0 else min(self.pos + n, self.size) - 1 req = urllib.request.Request( self.url, headers={"Range": f"bytes={self.pos}-{end}"} ) with urllib.request.urlopen(req) as r: data = r.read() self.pos += len(data) return data z = zipfile.ZipFile(io.BufferedReader(HttpFile(URL), buffer_size=1 << 20))
Оглавление прочиталось меньше чем за мегабайт трафика. Дальше я взял 300 случайных файлов из 7 594 с фиксированным зерном. Из каждой записи регулярным выражением вынимаются только ОГРНИП и дата включения, ФИО и ИНН не сохраняются. Вышло 190 946 ИП и 79 093 организации, около 300 МБ трафика.
Проверка, что выборка не перекошена: в ней ИП в 2,41 раза больше, чем организаций, а во всём реестре на ту же дату (статистика реестра, 4 803 899 ИП и 2 031 472 организации) — в 2,36 раза. Для подсчёта долей по годам этого достаточно.
Сколько живёт индивидуальный предприниматель: когорты
Сколько живёт индивидуальный предприниматель, если считать так: доля когорты в выборке, умноженная на число ИП в реестре, к числу регистраций того же года.

зарегистрированы в 2025 году: живы около 67%;
в 2024-м: 52%;
в 2023-м: 47%;
в 2022-м: 38%;
в 2021-м и 2020-м: 34% и 33%;
в 2019-м: 27%;
в 2016-м: 18%.
Половина ИП доживает примерно до двух с половиной — трёх лет, через пять лет остаётся около трети, через десять — меньше пятой части. Это заметно спокойнее, чем популярное «девять из десяти закрываются в первый год».
Когорта 2020 года выбивается из ряда: регистраций было мало, 605 521 против 800 с лишним тысяч в соседние годы. Предположительно, в тот год открывались те, у кого план был твёрже. Проверить это по этим данным нельзя.
Закрыть ИП и пропасть из реестра — не одно и то же
Отчёт 1-ИП разбивает прекращения по причинам. В 2025 году прекратили деятельность 748 889 ИП: 658 409 (88%) решили закрыть ИП сами, 18 403 — в связи со смертью, 3 068 — банкротство, 66 674 исключила из реестра сама налоговая как недействующих.
Последняя строка важна для когорт. Предприниматель, который бросил дело и не подал заявление, продолжает числиться в реестре, пока налоговая его не исключит. За всё время ФНС исключила так 851 393 ИП. Поэтому «живой» в ЕГРИП не всегда значит работающий. Реестр МСП здесь честнее: туда попадают по сданной отчётности. На 1 октября 2026 года в ЕГРИП числилось 4 994 246 действующих ИП, в реестре МСП на 10 октября — 4 803 899. Около 190 тысяч разницы — это в основном те, кто есть на бумаге, но в реестр малого бизнеса не попал.
Где данные врут
Год 2004 в ОГРНИП. ОГРНИП появились в 2004 году, и всем, кто был ИП раньше, номер присвоили тогда же. В выборке 4,7% ИП с годом 2004, это около 225 тысяч в пересчёте. Сама форма 1-ИП говорит, что 186 176 действующих ИП зарегистрированы до 1 января 2004 года. Без этой поправки когорта 2004 выглядит рекордно живучей.
Дата включения в реестр. Соблазн взять её как дату рождения велик, но реестр МСП начал работу в 2016 году, и у 18% ИП в выборке дата включения — 2016-й. Это дата появления реестра, а не бизнеса.
Перерегистрация. Человек закрыл ИП и через год открыл снова — у него новый ОГРНИП и новая когорта. Регистраций и закрытий от этого больше, а людей столько же. В открытых данных живых этого не видно: закрывшихся там нет.
Раскладка формы 1-ИП. Номера граф в отчёте менялись: в 2016–2020 годах зарегистрированные ИП стоят во второй графе, с 2021-го в первой, прекратившие — в седьмой, третьей, четвёртой или шестой в зависимости от года. Файлы бывают и.xls, и.xlsx под расширением.xls. Разбор по номеру столбца молча даёт чушь, поэтому графы я сверял по заголовкам каждого года:
LAYOUT = { "2016-2020": {"registered": 2, "closed": 7, "own_decision": 8}, "2021-2022": {"registered": 1, "closed": 3, "own_decision": 4}, "2023-2025": {"registered": 1, "closed": 4, "own_decision": 5}, "2026-09": {"registered": 1, "closed": 6, "own_decision": 7}, }
Свежая когорта. У 2026 года выходит 93%, но это январь‑сентябрь, и ИП попадает в реестр МСП только 10-го числа следующего месяца.
Что получилось и чего нет
Теперь о границах метода. Кривая грубая: живые взяты из одного источника, регистрации из другого, а перерегистрации не вычищены. Точнее посчитать можно по истории каждого ОГРНИП, но такой истории в открытых данных нет — это отдельная работа. Для ответа на вопрос «сколько живёт ИП» хватает и этой точности: половина доживает до двух с половиной — трёх лет, треть — до пяти.
Комментарии (6)

Eryomencar
26.10.2026 09:13Интересно, насколько результаты устойчивы к выбору файлов. Соотношение ИП и организаций может почти совпасть с полным реестром, а распределение по годам регистрации — отличаться.
Пробовали ли повторить расчёт на нескольких случайных наборах по 300 файлов? Например, меняются те же 67% и 18%. Если показать диапазон рядом с оценками, будет понятнее, какую погрешность вносит сама выборка.
frantlas Автор
26.10.2026 09:13На нескольких наборах не повторял, расчёт сделан на одном (300 файлов, фиксированное зерно). Сверка доли ИП и организаций с полным реестром действительно проверяет только эту долю, а не распределение по годам. Её задача была скромнее: убедиться, что выборка не кривая в целом.
Что можно сказать про устойчивость без повторного прогона. Файлы брались случайно по всему архиву, и в каждой когорте получилось по несколько тысяч ИП. Даже в самой маленькой из нужных, 2016 года, их 4 851. Поэтому чисто счётная погрешность там порядка процентного пункта. Если файлы внутри архива собраны неслучайно, например по регионам, разброс будет больше, и без счётчиков по отдельным файлам его не оценить. Их я не сохранял.
Но даже с таким запасом погрешность выборки здесь не главная. Сильнее на результат влияют перерегистрации и то, что живые и зарегистрированные взяты из разных источников. Об этом раздел «Что получилось и чего нет»: кривая там названа грубой именно по этим причинам.

Ztare
26.10.2026 09:13По моему статистика такогт класса мало интересна ибо тут смешаны реальные бизнесы и всякие фиктивные как способ оптимизации налогов. И те кто про оптимизацию будут делать статистику бессмысленной - они созданны для короткой жизни. Т.е. из такой статистики выводы сделать адекватнве нельзя
DmitriiR
По факту реально живых и что приносит прибыль дай бог 10% остается.
2Автор, прошерстите ООО кто получал гранты и субсидии из малых предприятий, если хочется. Сколько из них живых. Там правда бывает, что грант падает в оборот, что не удобно. Вот вангую там цифры будут забавные.
frantlas Автор
Про 10% согласен в главном: в статье я считал не тех, кто зарабатывает, а тех, кто есть в реестре МСП. Туда попадает и ИП на УСН, который сдаёт нулевую декларацию. Так что «жив в реестре» значит «формально работает», а не «приносит прибыль». Посчитать прибыльных по открытым данным не получится: баланс ИП не сдаёт, а доход из деклараций налоговая не публикует. Поэтому 18% у когорты 2016 года - это верхняя граница. Сколько из них реально в плюсе, по этим данным не узнать, и ваши 10% вполне могут оказаться правдой.
За идею с грантами спасибо, она хорошо ложится на тот же метод. У ФНС есть отдельный реестр получателей поддержки МСП, и его тоже выкладывают в открытые данные. Его можно сопоставить по ИНН с реестром МСП на свежую дату. Подозреваю, что цифры выйдут не просто забавные, а с перекосом. Во многих программах условие гранта - продержаться год-три, иначе деньги возвращаешь. Тогда в пределах этого срока выживаемость будет выглядеть отличной, а сразу после него резко упадёт. Как раз это и интересно проверить: есть ли обрыв и где он.
DmitriiR
Там возможны варианты. Например студ стартап, там грант 1млн, дальше всякое возможно). Оошка под старт1, может потом взять старт2. Оборот еще надо глядеть, есть нет, и сколько.
По итогу можете получить список сомнительных ). Каждого ковырять надо.
П.с. Если еще подключить пересечения директоров и хозяев юрлиц, явные и в медиа пространстве... но лучше не надо)