Динамика выручки предприятий высокотехнологичных отраслей в условиях кризиса: эконометрическое моделирование

Рост выручки является одной из важнейших целей развития предприятий. Он определяет успех развития самого предприятия и влияет на экономические показатели развития отрасли и экономики. Целью работы является моделирование влияния финансовых и нефинансовых, внутренних и внешних факторов на динамику выручки предприятий. Объектом исследования выступают предприятия высокотехнологичных отраслей промышленности и услуг России. Период анализа — 2013-2017 гг. Методы исследования — регрессионное моделирование (модель со случайными эффектами, ранговая регрессия, квантильная регрессия). Полная выборка составила 1684 предприятия или 8420 наблюдений. Результаты. Выявлено высоко значимое положительное влияние темпов прироста активов на темп прироста выручки. Установлены нелинейные (параболические) зависимости между размером предприятия, долей заемного капитала и темпом прироста выручки. Преимущества получают средние предприятия, предприятия с высокой и низкой финансовой устойчивостью. Показано, что прирост доли заемного капитала в балансе в предыдущем году оказывает высоко значимое положительное влияние на темп прироста выручки текущего года. Следовательно, для преодоления кризисных явлений предприятиям необходим доступ к заемным ресурсам. Кризис, как правило, снижает доступность кредитных ресурсов, и государство должно постараться преодолеть эту проблему. Высоко значимое отрицательное влияние прироста доли основных средств в активах на темп прироста выручки показывает, что в условиях кризиса рост предприятий происходит за счет опережающего наращивания оборотных активов, а не основных средств. Более того, успешные предприятия стремятся к снижению доли основных средств в балансе, а значит, их инвестиционные расходы сокращаются. Снижение инвестиционной активности в условиях длительной стагнации может привести к технологическому отставанию предприятий высокотехнологичных отраслей, и эту проблему также необходимо учитывать при государственном регулировании. Установлено, что ухудшение экономической ситуации в России (снижение цен на нефть, рост ставок по кредитам, рост курса доллара) оказывает значимое негативное влияние на темпы прироста выручки предприятий большинства высокотехнологичных отраслей. Только у предприятий фармацевтической промышленности кризис стимулирует импортозамещение и положительно влияет на темп прироста выручки. Выявленные закономерности следует учитывать при формировании государственной инновационной политики по стимулированию развития предприятий высокотехнологичных отраслей на текущий и предстоящий период

Ключевые слова: динамика выручки, рост фирм, закономерности развития, предприятия, высокотехнологичные отрасли, промышленность и услуги, Россия, кризис, эконометрическое моделирование, панельные данные

Список использованных источников

  1. W. J. Baumol. Business Behavior, Value and Growth. New York: MacMillan, 1959. 164 р.
  2. E. T. Penrose. The Theory of the Growth of the Firm. New York: Oxford University Press, 1959. 304 р.
  3. A. Coad. Testing the principle of ‘growth of the fitter’: the relationship between profits and firm growth//Structural Change and Economic Dynamics. 2007. Vol. 18 (3). P. 370-386.
  4. S. Jang (Shawn), K. Park. Inter-relationship between firm growth and profitability//International Journal of Hospitality Management. 2011. Vol. 30. P. 1027-1035.
  5. P. Steffens, P. Davidsson, J. Fitzsimmons. Performance configurations over time: implications for growth- and profit-oriented strategies//Entrepreneurship Theory and Practice. 2009. Vol. 33 (1). P.125-148.
  6. S. Lee. The relationship between growth and profit: evidence from firm-level panel data//Structural Change and Economic Dynamics. 2014. № 28. P. 1-11.
  7. K. Park, S. Jang (Shawn). Firm growth patterns: Examining the associations with firm size and internationalization//International Journal of Hospitality Management. 2010. № 29. P. 368-377.
  8. M. M. Rahaman. Access to financing and firm growth//Journal of Banking & Finance. 2011. № 35. P. 709-723.
  9. R. Marris, D. C. Mueller. The corporation, competition, and the invisible hand//Journal of Economic Literature. 1980. Vol. 18 (1). P. 32-63. http://www.jstor.org/stable/2723891.
  10. J. Sutton/ Gibrat’s legacy||Journal of Economic Literature. 1997. Vol. 35 (1). P. 40-59.
  11. J. Goddard, D. McMillan, J. O. S. Wilson. Do Firm Sizes and Profit Rates Converge?//Evidence on Gibrat’s Law and the Persistence of Profits in the Long Run. Applied Economics. 2006. Vol. 38 (3). P. 267-278.
  12. R. Rufin. Sales growth of Spanish tourist firms: some implications of Gibrat’s Law on marketing management//Tourism Management. 2007. Vol. 28 (3). P. 788-805.
  13. А. Г. Аганбегян. Что могут сделать регионы для преодоления стагнации и возобновления значимого социально-экономического роста//Регион: экономика и социология. 2019. № 4 (104). С. 3-23. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41326168.
  14. О. Соловьева. Россию надолго затянуло в болото стагнации//Международная экономика. 2019. № 6. С. 73-76. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=39131790.
  15. Информационный ресурс СПАРК. http://www.spark-interfax.ru.
  16. И. П. Килина. Анализ внешней торговли РФ высокотехнологичными товарами//Таможенное дело и внешнеэкономическая деятельность компаний. 2016. № 1. С. 2.
  17. Н. О. Якушев. Высокотехнологичный экспорт России и его территориальная специфика//Проблемы развития территории. 2017. № 3 (89). С. 62-77.
  18. 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.
  19. 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.
  1. В. В. Спицын, А. А. Михальчук, Л. Ю. Спицына. Типологизация предприятий высокотехнологичных отраслей России по динамике развития в 2013-2017 гг.//Инновации. 2020. № 3. https://maginnov.ru/ru/zhurnal/arhiv/2020/innovacii-n-3-2020/tipologizaciya-predpriyatij-vysokotehnologichnyh-otraslej-rossii-po-dinamike-razvitiya-v-2013-2017-gg .
  2. Eurostat indicators on High-tech industry and Knowledge — intensive services. https://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadata/Annexes/htec_esms_an3.pdf.
  3. M. Rodriguez. Innovation, Knowledge Spillovers and High-Tech Services in European Regions//Engineering Economics. 2014. Vol. 25. № 1. P. 31-39.
  4. 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.
  5. D. Marquardt. You should standardize the predictor variables in your regression models//Journal of the American Statistical Association. 1980. № 75. P. 87-91.
  6. Y. Croissant, G. Millo. Panel Data Econometrics in R: The plm Package//Journal of statistical software. July 2008. 27 (2). P. 1-43. https://www.researchgate.net/publication/26539035_Panel_Data_Econometrics_in_R_The_plm_Package.
  7. R. Koenker, K. F. Hallock. Quantile Regression//Journal of Economic Perspectives. 2001. Vol. 15. № 4. P. 143-156. http://www.econ.uiuc.edu/~roger/research/rq/QRJEP.pdf.
  8. J. D. Kloke, J. W. McKean. Rfit: Rank-based Estimation for Linear Models//The R Journal. December 2012. Vol. 4/2. P. 57-64. https://journal.r-project.org/archive/2012-2/RJournal_2012-2_Kloke+McKean.pdf.

 

Авторы