Типологизация предприятий высокотехнологичных отраслей России по динамике развития в 2013-2017 гг.

В статье выполняется группировка предприятий по динамике выручки, и проводится сравнительный анализ различий между полученными группами предприятий по широкому спектру качественных и количественных показателей. Целью работы является выявление закономерностей успешного развития предприятий высокотехнологичных отраслей в условиях кризиса путем определения типовых характеристик быстрорастущих групп предприятий и их отличий от остальных групп предприятий. Объектом исследования выступают предприятия высокотехнологичных отраслей промышленности и услуг России. Распределение предприятий по группам и оценка значимости различий показателей между группами предприятий проводится с применением экономико-математических методов анализа. Период исследования: 2013-2017 гг. Полная выборка составила 1814 предприятий или 9070 наблюдений по каждому показателю (панельные данные). Источник данных по предприятиям — информационная система СПАРК. Результаты. Существенное число предприятий (157 предприятий) показало высокий прирост выручки (средний ежегодный прирост выше 20%), и эти предприятия могут рассматриваться как предприятия-газели в условиях кризиса. Анализ показал различия в отраслевой структуре и территориальном размещении сформированных групп предприятий. Установлено, что доля предприятий фармацевтической промышленности и производства летательных аппаратов выше в группах, показавших высокий рост выручки, по сравнению с полной выборкой. В территориальном разрезе обнаружено, что размещение в агломерациях способствовало или высокому росту, или существенному падению выручки в период кризиса. Установлено, что лидирующие группы предприятий по сравнению с остальными предприятиями полной выборки моложе по возрасту, крупнее по размерам, характеризуются более высокими темпами прироста основных финансовых показателей, а также более высокой рентабельностью и финансовым риском. Однако закономерности поведения исследуемых показателей в зависимости от группировки предприятий по динамике выручки различны для разных показателей. Линейная зависимость выявлена только в отношении прироста выручки и темпов прироста прочих финансовых показателей и показателей рентабельности. В отношении остальных групп показателей наблюдаются нелинейные зависимости. При этом по ряду показателей (возраст, доля собственного капитала в пассивах, коэффициент текущей ликвидности, доля основных средств в активах и т. д.) зависимости похожи на квадратичную функцию, и значения показателей групп предприятий-лидеров и аутсайдеров по выручке оказываются сопоставимыми

Ключевые слова: высокотехнологичные отрасли, промышленность, услуги, динамика развития, компании-газели, типологизация предприятий, кризис, Россия, экономико-математический анализ

Список использованных источников

  1. P. Aydalot (Ed.), D. Keeble (Ed.). High Technology Industry and Innovative Environments. London: Routledge, 2018. 254 р.
  2. C. A. Varum, B. Cibrao, A. Morgado, J. Costa. R & D, structural change and productivity: the role of high and medium-high technology industries//Economia Aplicada. 2009. Vol. 13. № 4 P. 399-424.
  3. A. Freyberg, A. Braess, J. Stenger. The Future of Europe’s High-Tech Industry. http://www.ocg.at/sites/ocg.at/files/medien/pdfs/abstract_freyberg.pdf.
  4. UNIDO. Industrial Development Report 2016: The Role of Technology and Innovation in Inclusive and Sustainable Industrial Development. https://www.unido.org/fileadmin/user_media_upgrade/Resources/Publications/EBOOK_IDR2016_FULLREPORT.pdf
  5. R. A. Decker, J. Haltiwanger, R. S. Jarmin, J. Miranda. Where has all the skewness gone? The decline in high-growth (young) firms in the U.S.//European Economic Review. 2016. Vol. 86. P. 4-23.
  6. J. C. Haltiwanger, I. Hathaway, J. Miranda. Declining Business Dynamism in the U.S. High-Technology Sector//SSRN Electronic Journal. Elsevier BV, 2014. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2397310.
  7. О. Е. Мезенцева. Развитие высокотехнологичного производства в мире и России//Фундаментальные исследования. 2015. № 7-1. С. 176-181.
  8. M. Rodriguez. Innovation, Knowledge Spillovers and High-Tech Services in European Regions//Engineering Economics. Mar. 2014. Vol. 25. № 1. P. 31-39.
  9. Ю. В. Вертакова, В. А. Плотников. Перспективы импортозамещения в высокотехнологичных отраслях промышленности//Аналитический Вестник Федерального Собрания РФ. 2014. № 27. С. 7-19.
  10. А. М. Батьковский, А. В. Леонов, А. Ю. Пронин. Оптимизация использования финансовых средств, выделяемых на создание высокотехнологичной продукции//Экономический анализ: теория и практика. Январь 2019. Т. 18. Вып. 1. С. 164-178.
  11. Ю. В. Развадовская, А. В. Ханина. Стимулирование спроса на продукцию высокотехнологичного сектора в условиях развития национального инновационного потенциала//Национальные интересы: приоритеты и безопасность. Август 2018. Т. 14. Вып. 8. С. 1530-1550.
  12. А. А. Никонова. Перспективы и особенности реализации модели технологичной экономики в России//Национальные интересы: приоритеты и безопасность. Февраль 2018. Т. 14. Вып. 2. С. 304-331.
  13. М. В. Долгова. Современные тенденции развития наукоемких и высокотехнологичных отраслей//Фундаментальные исследования. 2014. № 11-4. С. 852-857.
  14. В. В. Спицын. Оценка результативности развития высокотехнологичных отраслей России в сравнении с зарубежными странами//Мир новой экономики. 2014. № 3. С. 41-49.
  15. И. П. Килина. Анализ внешней торговли РФ высокотехнологичными товарами//Таможенное дело и внешнеэкономическая деятельность компаний. 2016. № 1. С. 2.
  16. Н. О. Якушев. Высокотехнологичный экспорт России и его территориальная специфика//Проблемы развития территории. 2017. № 3 (89). С. 62-77.
  17. А. Гнидченко, А. Могилат, О. Михеева, В. Сальников. Трансфер зарубежных технологий: оценка зависимости российской экономики от импорта высокотехнологичных товаров//Форсайт. 2016. № 1. С. 53-67.
  18. Eurostat indicators on High-tech industry and Knowledge — intensive services. https://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadata/Annexes/htec_esms_an3.pdf.
  19. ОК 029-2014 (КДЕС Ред. 2). Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (утв. Приказом Росстандарта от 31.01.2014 г. № 14-ст) (ред. От 10.07.2018 г.). http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_163320.
  20. Информационный ресурс СПАРК. http://www.spark-interfax.ru.
  21. В. В. Спицын. Закономерности и тенденции развития предприятий автомобильной промышленности России в разрезе форм собственности за период 2012-2016 гг.// Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. Вып. 12. С. 2316-2331. https://www.fin-izdat.ru/journal/analiz/detail.php?ID=72117.
  22. В. В. Спицын. Методологический подход к оценке эффективности развития сложных социально-экономических систем//Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2017. Т. 7. № 4А. С. 25-32.
  23. Data Science Textbook. TIBCO Software Inc., 2020. https://docs.tibco.com/data-science/textbook.
  24. А. А. Халафян, В. П. Боровиков, Г. В. Калайдина. Теория вероятностей, математическая статистика и анализ данных: Основы теории и практика на компьютере. Statistica. Excel. М.: URSS, 2016. 317 с.
  25. В. В. Спицын, А. А. Михальчук, А. Ю. Трифонов, А. А. Булыкина. Развитие высокотехнологичных отраслей промышленности и услуг России в условиях кризиса: анализ панельных данных за 2013-2017 гг.//Экономический анализ: теория и практика. 2019. Т. 18. № 8. С. 1394-1411. https://www.fin-izdat.ru/journal/analiz/detail.php?ID=74849.
  26. В. В. Спицын. Источники роста и территориальное размещение высокотехнологичных отраслей в России//Вестник НГУЭУ. 2019. № 2. С. 55-70. https://nsuem.elpub.ru/jour/article/view/1416.

Авторы