Государственное финансирование как фактор конкурентоспособности российских предприятий
Непараметрический мэтчинг: методика и модели. Результаты моделей, изменение оценок после процедуры мэтчинга. Эффект от государственной поддержки на показатели фирм. Поддержка политически близких предприятий. Оценка факторов конкурентоспособности.
| Рубрика | Финансы, деньги и налоги |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.07.2016 |
| Размер файла | 865,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Национальный исследовательский университет
Высшая школа экономики
Факультет экономики
Специализация “Социоэкономика и Управление Нематериальными Активами”
МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
“Государственное финансирование как фактор конкурентоспособности российских предприятий”
Выполнил
Студент группы № 71-Э(СУНА)
Филин Филипп Юрьевич
Научный руководитель
Доцент, к.э.н., Карачаровский Владимир Владимирович
Москва 2015
Оглавление
Введение
Глава 1. Вероятность получить государственную поддержку и конкурентоспособность - диагностирование самоотбора
1.1 Данные, постановка задачи и самоотбор
1.2 Непараметрический мэтчинг: методика и модели
1.3 Результаты моделей, изменение оценок после процедуры мэтчинга
Глава 2. Эффект от государственной поддержки на показатели конкурентоспособности фирм - неоднозначное влияние
2.1 Данные, постановка задачи и модель
2.2 Результаты оценки факторов конкурентоспособности
2.3 Итоги: кому стоит, а кому не стоит помогать
Глава 3. Поддержка политически близких предприятий
3.1 Методика определения политически близких фирм
3.2 Результаты оценивания
3.3 Политическая близость, размер долгов и государственное финансирование в кризис
Заключение
Используемая литература
Приложения
Введение
В настоящий период “импортозамещения”, санкций и анти-санкций очень остро стоит вопрос о помощи государства предприятиям, которым сложно приспособиться к новым реалиям функционирования. Такие же вопросы поднимаются постоянно во время любого экономического кризиса. Но государственная помощь предприятиям имеет место и “в спокойные годы”, причин для этого может быть масса: к примеру фирма может выполнять социально-значимые функции, но работает в убыток, для поддержания ее функционирования государство частично покрывает расходы; или же фирма расположена в моногороде, и она единственное и градообразующее предприятие, в случае его закрытия весь город окажется без работы и источников доходов; возможны случаи, когда одно убыточно предприятие включено в технологическую цепочку производства, и из-за ее выбытия может закрыться вся цепочка, тогда государство тоже может проспонсировать ее функционирование; также государство может выступать в роли спонсора или инвестора для стимулирования разработок в НИОКР (Научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки).
Причем влияние государственной поддержки на протяжении долгого периода времени считалось положительным априори, несмотря на отсутствие исследований в этой теме. Среди экономистов распространены работы по оценке эффективности государственного финансирования программ R&D (Research & Development), к примеру (Fang-Ming Hsu & Chao-Chih Hsueh, 2009), (Czarinitzki, Ebersberger, Fier, 2007), (Grilli & Murtinu, 2012). Но исследований, посвященных влиянию государственной поддержки на конкурентоспособность фирм, значительно меньше.
Хотя в России государственная поддержка очень распространена: в сельском хозяйстве около 79% предприятий получает государственную поддержку по обычным видам деятельности Доля предприятий сельского хозяйства, которые хоть раз получали государственную поддержку по обычным видам деятельности в период с 2004 до 2010. На основе бухгалтерской отчетности предприятий из базы данных “ФИРАПРО”. , в обрабатывающей промышленности доля фирм, получающих поддержку разнится от 6% у обрабатывающих пластмассу Там же фирм, и до 24 % у пищевой промышленности Там же (полный перечень по отраслям обрабатывающей промышленности в Приложении 1), исследований, анализирующих влияние государственной поддержки, почти нет. Причем, стоит отметить, что в России государственная поддержка производится и не в наукоемких отраслях, как было указано выше, то есть стоит вопрос о влиянии поддержки на показатели конкурентоспособности российских предприятий.
Среди немногочисленных работ, посвященных оценке влияния государственной поддержки на конкурентоспособность фирм, стоит выделить следующие:
Таблица 1. Обзор литературы по оценке влияния государственной поддержки (финансирования) на конкурентоспособность (эффективность) предприятий.
|
Год Автор Название Источник |
Цель исследования и Данные |
Зависимая переменная |
Регрессоры |
Логика исследования |
Эффект и выводы |
|
|
1983 - Howard N. Ross & Stavros Thomadakis “Rate of return, firm size and development subsidies (the case of Greece)” Journal of Development Economics 12 (1983) 5-18. |
Оценить влияние государственного финансирования фирм на их конкурентоспособность. (стоит отметить, что в тот период, финансирование фирм проводилось для их увеличения, так как считалось, что более большие фирмы более эффективные за счет Экономии от масштаба. Данные о предприятиях обрабатывающей промышленности Греции. Панель из 100 самых крупных фирм с 1969-1977. |
Rate of return (EBIT/Assets) |
- Dummy отраслей - dummy для молодых фирм - размер (число сотрудников и активы) - dummy для экспортеров - доля кредиторской задолженности в активах - доля экспортных продаж в выручке фирмы - размер полученных дотаций от государства, нормированный на размер фирм |
Оценка модели влияния на эффективность фирм (rate of return) дотаций государства на расширение предприятий. То, что государственная помощь увеличивает размер фирмы было предпосылкой. Оценивание проводилось с помощью модели со случайным эффектом (Random Effect (RE) Model). |
- Государственная помощь помогает фирме расшириться, но это приводит ее к большей неэффективности (падение rate of return) |
|
|
1996 - Beason & Weinstein “Growth, economies of scale, and targeting in Japan (1955-1990)” REVIEW OF ECONOMICS AND STATISTICS vol. 78, 286-295 |
Оценить вклад государственных стимулирующих политик в производительность фирм (TFP). Данные: Панель японских фирм с 1955 года до 1990 |
TFP |
- dummy отраслей - относительная доля налога в доходе - Разница между тарифным уровнем сектора и среднего уровня - изменение доли займов в активах - изменение доли государственных субсидий в активах. |
Имея панель, автор сначала с помощью МНК оценил отдачу в каждой отрасли. Она разнилась от 0,63 до 1. Затем, после элиминирования эффекта отдачи в разных отраслях автор оценивал модель с фиксированными эффектами (Fixed effects model). Добавлял лагированные переменные на год и на пять, чтобы оценить краткосрочный и долгосрочный эффект. |
Субсидии не принесли значимого эффекта. Зато принесло налоговое стимулирование. Причем оно положительно в краткосрочной перспективе, но отрицательно в долгосрочной, причем долгосрочный эффект сильнее. |
|
|
1996 - Jong-Wha Lee “Government Interventions and Productivity Growth” Journal of Economic Growth, 1:391--414 (September 1996) |
Оценить влияние государственных инициатив (политик) на показатели фирмы (TFP - total factor productivity). Смотрится влияние введения барьеров входа для иностранных конкурентов, также налоговые льготы и субсидии от государства. Данные: панель с 1963 по 1983 корейских предприятий. |
TFP (Total factor productivity) |
- начальные значения TFP - начальные значения добавленной стоимости - начальные значения капитала - dummy для налоговых льгот - dummy для гос. дотаций - dummy для гос. кредитов - dummy для тарифных барьеров для иностранных конкурентов. - dummy для отраслей |
ОМНК (Обобщенный метод наименьших квадратов). Оценка всех инициатив государства. Инициативы вводились как dummy. Из-за шага в панели в 5 лет, была возможность оценить долгосрочный эффект. |
Государственные субсидии не принесли значимого изменения в производительность (TFP) фирм. Единственный значимый (и отрицательный) эффект привнесли тарифные барьеры для иностранных конкурентов. |
|
|
1997 - Ryioichi Sakano, Kofi Obeng & G. Azam “Subsidies and inefficiency: stochastic frontier approach.” Contemporary Economic Policy Vol. 15. 113-127 |
Оценить вклад в техническую и аллокативную (распределительную) эффективность (неэффективность) государственных дотаций предприятий, занимающихся транспортировкой. Cross-section данные предприятий, занимающихся транспортировкой в США. |
Разница между отдачи от факторов производства при вводе в производственную функцию условий первого порядка, учитывающих субсидии как операционные, так и капитальные. |
- Стоимость капитала - Средний возраст транспорта - Количество человек - Количество бензина - Плотность населения -совместные эффекты всех названных переменных |
Авторы оценили производственную функцию и вклад в нее каждой переменной. Потом внесли в функции ограничений субсидии, причем отдельно операционные и капитальные. При расчете условий первого порядка, авторы пришли к выводу, что при наличии субсидий отдача от внутренних факторов роста уменьшается. Оценка проводилась МММ (Методом Максимального Правдоподобия) |
Эффективность уменьшается (падает отдача от внутренних факторов роста) |
|
|
1999 - Josh Lerner “The Government as Venture Capitalist: The Long?Run Impact of the SBIR Program” The Journal of Business, Vol. 72, No. 3 (July 1999), pp. 285-318 |
Оценить влияние SBIR (Small Business Innovation Research) program на долгосрочный рост фирмы (рост числа продаж и числа работников за 10 лет: с 1985 до 1995). Данные США: опрос предприятий, подававших заявки на участие в программе и соответствующий опрос прошедших и непрошедших конкурс на программу через 10 лет. |
- Рост продаж фирмы - Рост числа работников фирмы |
- Dummy Отраслей - начальные продажи в 1985 -начальное число сотрудников в 1985 -совместный эффект получения поддержки с отраслью -совместный эффект получения поддержки и венчурной активности -количество полученной помощи |
Автор смотрит как за 10 лет изменились показатели роста фирмы (продажи и количество сотрудников). Оценивая МНК, автор пытается выявить имели ли эффекты на предприятия поддержки, связанные с этой программой. Избегая проблемы самоотбора, автор делает дамми на совместные эффекты получения поддержки и отраслью, а также получение поддержки и венчурной активностью. |
Автор пришел к выводу, что сама поддержка имеет слабый, но положительный эффект, но размах положительного эффекта сильно зависит от отрасли и от венчурной активности предприятия. Так же он пришел к выводу, что поддержка сама по себе хороша, но если она сильно большая, то в конечном итоге она приводит к негативному эффекту для фирм. То есть авторы пришли к выводу, что предоставлять поддержку лучше большему количеству предприятий, но при меньшей величине этих субсидий. |
|
|
2000 - Fredrik Bergstrцm “Capital Subsidies and the Performance of Firms” Small Business Economics,Vol. 14, No. 3 (May, 2000), pp. 183-193Published |
Оценить влияние государственных субсидий на рост добавочной стоимости предприятий. Причем, предпочтение, это исследование отдает исследованию долгосрочного эффекта. Данные: панель из 960 субсидируемых и не субсидируемых фирм Швеции с 1987 до 1993 г. |
Рост добавочной стоимости. |
- Рост капитал - Рост числа рабочих - Возраст - сумма субсидий, нормированная на число работников (за весь период наблюдений) - dummy отраслей |
С помощью МНК оценок, автор оценивал влияние субсидий от государства на рост добавочной стоимости предприятия. Причем, чтобы оценить долгосрочное воздействие, он вводил количество субсидий как сумму, полученную на весь период наблюдений. Так же, он строил регрессии на все года по отдельности: 1989, 1989-1990, 1989-1991 и т.д. Так же, понимая, что некие плохие показатели фирмы в настоящем году могут быть обусловлены ее плохими показателями в предыдущие года, автор решил оценить logit-модель получения гос. помощи в первый год выборки, но автор пришел к выводу, что значимой разницы между в субсидируемыми и не субсидируемыми в терминах конкурентоспособности нет. |
Автор пришел к выводу, что краткосрочный эффект - увеличение роста добавочной стоимости, но только в первый год. В долгосрочном периоде эти субсидии приводят к замедлению роста. |
|
|
2003 - Simon Johnson & Todd Mitton “Cronyism and capital controls: evidence from Malaysia” Journal of Financial Economics 67 (2003) 351-382 |
Оценить влияние политической близости фирм к государству на котировки акций фирм. Так же оценивается влияние наличия политических связей на уровень долга фирм. Панель из всех малазийских фирм, которые провели листинг с января 1990 по январь 1999. Данные о котировках с шагом в месяц. Политическая близость устанавливалась на основе методологии, разаработанной Gomez and Jomo (Gomez & Jomo, 1998). |
Stock return (Доходность акций) |
- Dummy для отраслей - dummy для обозначения политических связей - размер (логарифм стоимости активов) - доля кредиторской задолженности в активах |
Авторы рассматривают влияние политических связей на доходность фирм в разные периоды. Особый интерес представляют доходности политически связанных фирм в период кризиса и посткризисный период. Дело в том, что авторы предполагают, что во время подъема в экономике политически близкие фирмы получают больше всяких льгот и помощи от государства, что делает их более неэффективными. А в период кризиса государство уже не может позволить себе просто стимулировать близкие фирмы и урезает их льготы и финансирование, и после этого политически близкие фирмы падают сильнее, чем другие фирмы во время кризиса. Но также после того, как кризис кончился, их связи восстанавливаются и политически близкие фирмы растут быстрее, чем фирмы в среднем). |
Авторы пришли к выводу, что у политически близки фирм значимо долее высокая кредиторская задолженность. Так же, подтвердилась гипотеза, что политически близкие фирмы сильнее падают в кризис и быстрее растут после его окончания. |
|
|
2004 - Richard Harris & Catherine Robinson “INDUSTRIAL POLICY IN GREAT BRITA IN AND I T S EFFECT ON TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY IN MANUFACTURING PLANTS, 1990-1998” Scottish Journal of Political Economy, Vol. 51, No. 4, September 2004 |
Оценка влияния на показатели (рост TFP) фирм обрабатывающей промышленности Англии двух программ: Regional Selective Assistance and the Small Firm Merit Awards for Research and Technology. Данные: 32 тысячи предприятий обрабатывающей промышленности Англии в период:1990-1998, с шагом в год. |
Рост TFP |
-dummy регионов - временной тренд - логарифм числа работников - логарифм стоимости капитала - dummy для иностранных компаний - Dummy получения гранта по программе - совместный эффект получения гранта и всех остальных характеристик. |
Используя бинарный probit показал, что поддержка выделяется неслучайным образом. Для элиминирования систематического смещения (так как фирмы, получающие и не получающие поддержку, отличаются по ряду характеристик вводятся совместные эффекты получения гранта и других переменных. Автор использовал Модель Арелано-Бонда, соответственно оценка проводилась с помощью GMM (General Method of Moments). |
Пришел к выводу, что эти программы в целом привели к негативному эффекту. Но также утверждает, что эти гранты помощи давались, для изменения инновационной потенциала и их эффект должен рассматриваться в долгосрочном периоде. |
|
|
2005 - Richard Harris & Mary Trainor “CAPITAL SUBSIDIES AND THEIR IMPACT ON TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY: FIRM-LEVEL EVIDENCE FROM NORTHERN IRELAND” JOURNAL OF REGIONAL SCIENCE, VOL. 45, NO. 1, 2005, pp. 49-74 |
Оценка влияния на показатели (рост TFP) фирм обрабатывающей промышленности Северной Ирландии программы Small Firm Merit Awards (SFA) for Research and Technology. Данные: Панель с 1987 до 1993 из больше чем 1200 фирм обрабатывающей промышленности северной Ирландии. |
Рост TFP |
-dummy регионов - временной тренд - логарифм числа работников - логарифм стоимости капитала - dummy для иностранных компаний - Dummy получения гранта по программе - размер полученного гранта - логарифм возраста - совместный эффект получения гранта и всех остальных характеристик. |
Используя бинарный probit показал, что поддержка выделяется неслучайным образом. Для элиминирования систематического смещения (так как фирмы, получающие и не получающие поддержку, отличаются по ряду характеристик вводятся совместные эффекты получения гранта и остальных характеристик. Причем есть как бинарная переменная, означающая получения гранта в рассматриваемом периоде хотя бы раз, так есть и количественная переменная размера гранта в каждый год наблюдения. Автор использовал Модель Арелано-Бонда, соответственно оценка проводилась с помощью GMM (General Method of Moments). Для каждой отрасли строилась отдельная модель. Так же разделялись капитальные субсидии и субсидии на остальные типы деятельности. |
В зависимости от отрасли результаты разнятся, причем где-то гранты дают более продуктивным фирмам, а где-то наоборот слабым. В целом замечен более сильный позитивный эффект влияния для капитальных грантов, а гранты по остальным формам деятельности скорее сказываются негативно на производительности. |
От одной из первых работ, посвященных государственной поддержке (Ross & Thomadakis, 1983), где скорее рассматривалось влияние роста фирм на их эффективность, внимание постепенно смещалось к оценке именно инвестиций от государства. Первые работы приходили к выводу о негативном эффекте государственной поддержки (финансирования), причем их оценки могли быть заведомо смещены, если взять в учет тот факт, что финансирование не раздается предприятиям случайным путем (скорее государство помогает более слабым фирмам), и негативный знак, при переменной поддержки может быть следствием именно не учета этого самоотбора. Среди изученных работ, делали поправку на это смещение: (Lerner, 1999), (Harris & Robinson, 2004) (Harris & Trainor, 2005). Причем, если первые две работы сходятся в том, что государственное финансирование скорее сказывается негативно на конкурентоспособности, то последняя разделяет финансирование предприятий на две категорию: финансирование на капитальные вложения (в основные фонды) и финансирование на операционную деятельность (текущую) и авторы приходят к выводу, что финансирование на капитальные вложения приносит позитивный эффект на конкурентоспособность фирм (TFP).
Так же в одной из работ (Johnson & Mitton, 2003) исследуется влияние государственного финансирования фирм для политических близких предприятий, гипотеза авторов заключается в том, что во время подъема в экономике политически близкие фирмы получают больше всяких льгот и помощи от государства, что делает их более неэффективными. А в период кризиса государство уже не может позволить себе просто стимулировать близкие фирмы и урезает их льготы и финансирование, и после этого политически близкие фирмы падают сильнее, чем другие фирмы во время кризиса. Интересно было бы проверить как ведет себя государство по отношению к политически близким фирмам во время кризиса в России.
Итак, цель настоящей работы, в оценке влияния государственного финансирования (помощи) на конкурентоспособность российский предприятий. Для этого выбрана относительно ненаукоемкая отрасль - Пищевая обрабатывающая промышленность. Особое внимание уделяется проблеме самоотбора.
В главе 1 настоящей работы будут построены модели “вероятности получить государственную поддержку”, затем на основе полученных моделей будут сравниваться показатели конкурентоспособности у фирм, имевших равные шансы получить государственную поддержку, но одни ее получили, другие нет. В главе 2 будут рассматриваться совместные эффекты государственной поддержки и характеристик предприятий, при контроле на самоотбор, для выявления каналов влияния государственной поддержки и определения тех черт фирм, которым лучше стоит, или не стоит предоставлять поддержку. В третьей главе будет предложена методика для определения политически близких фирм, на основе этой методики будет составлен набор из политически близких государству фирм, и будет рассмотрена динамика изменения количества поддержки этим фирмам в кризис для проверки гипотезы из (Johnson & Mitton, 2003), так же будет оценен эффект от политической близости фирм на их конкурентоспособность.
Глава 1. Вероятность получить государственную поддержку и конкурентоспособность - диагностирование самоотбора
1.1 Данные, постановка задачи и самоотбор
Чтобы оценить влияние государственной поддержки на конкурентоспособность, стоит определить, что понимается под конкурентоспособностью фирм. “Конкурентоспособность - это сравнительная концепция, отражающая потенциал и результаты деятельности фирм, подотраслей или стран по продаже и поставке товаров и/или услуг на определенный рынок” (Wikipedia, английская версия). Единого мерила конкурентоспособности не существует, кто-то использует TFP (total factor productivity) - производительность фирмы за вычетом влияния труда и капитала, кто-то использует показатели роста (активов или выручки), кто-то относительные показатели размера (доля рынка), а кто-то нормированные показатели эффективности (к примеру, норма прибыли). Для данной работы использовались данные бухгалтерской отчетности фирм пищевой промышленности с 2004 до 2010 г. на основе базы данных ФИРАПРО. Большой плюс этой выборки в том, что она представляет даже не репрезентативную выборку, а полную выборку существующих предприятий в этой отрасли (по крайней мере официально зарегистрированных и сдающих отчетность). В силу отсутствия данных о среднесписочной численности сотрудников предприятий расчет TFP невозможен. В этой работе измерителям конкурентоспособности будут: рост выручки Все данные отчетности рассчитаны в ценах 2010 года, на основе индекса цен производителей для обрабатывающей промышленности. , доля рынка предприятия (доля выручки предприятий среди общей выручки отрасли), норма прибыли (доля прибыли в общей выручке) и показатель rate of return, который переводится как норма прибыли тоже, но это прибыль фирмы, нормированная на величину стоимости ее активов (валюты баланса).
Как уже было показано в (Harris & Trainor, 2005), стоит разделять государственную помощь по операционной деятельности и государственную помощь для капитальных вложений. В бухгалтерской отчетности справочно выделяются 2 категории, отвечающие за государственную поддержку: 1) Получено из бюджета на расходы по обычным видам деятельности; 2) Получено из бюджета на капитальные вложения во внеоборотные активы. В среднем они отличаются частотой предоставления, если помощь по текущей деятельности предоставляется чаще на систематичной основе, то помощь на капитальные вложение более редка и менее постоянна. Влияние этих показателей будет рассматриваться обособленно, в дальнейшем государственная помощь по обычным видам деятельности будет обозначаться как ГПтек, а государственная помощь на капитальные вложения во внеоборотные активы будет обозначаться ГПкап.
Для определения самоотбора рассмотрим сначала средние показатели конкурентоспособности в зависимости от факта получения/не получения поддержки.
Для ГПтек разница выглядит так Доля рынка не включена в таблицу по причине того, что этот показатель несет информацию только в динамике, а его среднее не предоставляет нужной информации. , где n - количество наблюдений:
Таблица 1. Средние значения показателей конкурентоспособности в зависимости от получения/не получения ГПтек
|
Показатель |
Имеют гос. помощь |
Не имеют |
|
|
Рост выручки |
1.077083 n= 2724 |
1.105836 n= 8215 |
|
|
Норма прибыли |
0.097455 n= 3113 |
0.1298397 n= 9701 |
|
|
Rate of return |
1.017917 n= 3091 |
1.465501 n= 9687 |
Как видно из сопоставления средних, что фирмы, получающие поддержку, в среднем, растут медленнее, и также мене эффективны. И сложно оценить, что из этой разницы средних эффект от ГПтек, а что - влияние самоотбора, ввиду того, что государство помогает более слабым. Посмотрим такое же разделение в зависимости получения/не получения ГПкап.
Таблица 2. Средние значения показателей конкурентоспособности в зависимости от получения/не получения ГПкап.
|
Показатель |
Имеют гос. помощь |
Не имеют |
|
|
Рост выручки |
1.152112 |
1.097177 |
|
|
Норма прибыли |
1.081863 |
1.372341 |
|
|
Rate of return |
. 1.081863 |
1.465501 |
Как видно из сопоставления средних, что фирмы, получающие поддержку, в среднем, растут быстрее, но также мене эффективны. Более быстрый рост скорее можно объяснить тем фактом, что ГПкап как раз и дают для роста предприятия. В этом случае также сложно отделить влияния самоотбора от эффекта политики. Для решения этой проблемы стоит обратиться к непараметричкому мэтчингу.
1.2 Непараметрический мэтчинг: методика и модели
Итак, для определения чистого эффекта от государственной поддержки стоит выделить факторы, влияющие на вероятность получения поддержки, потом сравнивать предприятия, имеющие равные шансы получения государственной помощи в зависимости от того получили ли они эту помощь или нет.
Техника проведения непараметрического мэтчинга описывается следующим образом (Czarinitzki, Ebersberger, Fier, 2007):
Таблица 3. Схема проведения непараметрического мэтчинга
|
Шаг 1 |
Оценить модель бинарного выбора для получения государственной поддержки. |
|
|
Шаг 2 |
На основе полученной модели предсказать вероятности получения государственной поддержки. |
|
|
Шаг 3 |
Удалить из выборки все наблюдения у которых предсказанная вероятность выше минимального максимума из двух под-выборок. Удалить все наблюдения, у которых предсказанная вероятность нише максимального минимума из двух под-выборок |
|
|
Шаг 4 |
Выбираем наблюдение из подвыборки получивших ГП и удаляем его из выборки |
|
|
Шаг 5 |
Для каждого выбранного наблюдения находим наблюдение из подвыборки не получивших ГП, такое, чтобы оно было максимально близко в терминах предсказанной вероятности к выбранному наблюдению. |
|
|
Шаг 6 |
Наблюдение из подвыборки не получивших ГП не удаляем, так как оно может быть использовано повторно. |
|
|
Шаг 7 |
Повторять шаги 4-6 пока не останется наблюдений в подвыборке |
|
|
Шаг 8 |
Сравнить полученные подвыборки по средним показателям. |
Такая процедура будет отдельно проведена для получения ГПтек и ГПкап.
Для обеих моделей подобран одинаковый набор предикторов, и они представлены ниже:
Таблица 4. факторы, вошедшие в модель предсказания вероятности получить ГП.
|
Переменная |
Логика |
Ожидаемый знак влияния |
|
|
Dummy для экспортирующих предприятий |
Возможно для государства важно поддерживать российские экспортирующие предприятия. |
(+,?) |
|
|
Dummy для производителей социально-значимых продуктов |
Обычно сектора социально-значимой продукции не могут похвастать высокими нормами прибыли, в силу того, что цены на базовые категория продуктов регулируются извне, вероятно, что за поддержание низких цен государство компенсирует этим предприятиям часть утерянной выгоды. |
(+) |
|
|
Dummy для производителей алкогольной продукции |
Вероятно, государство не имеет склонности к спонсорству алкогольной продукции |
(-) |
|
|
Dummy для предприятий не старше 3 лет |
Так же стоит обозначить насколько склонно государство к поддержке молодых предприятий |
(?) |
|
|
Доля расходов на НИОКР в активах |
Вероятно, наукоемкие производства государство спонсирует более охотно |
(+,0) |
|
|
Округ |
|||
|
Наличие деловой репутации в активах |
(?) |
||
|
Наличие интеллектуальной собственности в активах |
(?) |
||
|
Логарифм возраста |
Скорее государство поддерживает старые предприятия, которые укоренились и в социальных цепочках |
(+) |
|
|
Доля краткосрочных обязательств в активах |
(?) |
||
|
Доля долгосрочных обязательств в активах |
(?) |
||
|
Логарифм Стоимости активов |
(?) |
||
|
Год |
Стоит отметить, что при построении моделей бинарного выбора придется проигнорировать панельную природу данных и строить отдельную модель для каждого года, потому что, при проведении мэтчинга, предприятие может сопоставляться с собой, но в другой период времени, что приведет к некорректности оценок скорректированных подвыборок (Heckman & Navarro-Lozano, 2004).
1.3 Результаты моделей, изменение оценок после процедуры мэтчинга
Сначала рассмотрим результаты оценок для модели получения ГПтек. Приведены оценки только значимых переменных, за исключением регионов и годов (полная таблица в Приложении 2)
Таблица 5. Значимые факторы для модели вероятности получения ГПтек. *,**,*** означают значимость переменных на 10 %, 5% и 1% уровне значимости соответственно.
|
Показатель |
2004 |
2005 |
2006 |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2004-2010 |
|
|
Dummy для экспортирующих предприятий |
+** |
+** |
+* |
+* |
+*** |
||||
|
Dummy для производителей социально-значимых продуктов |
-*** |
-*** |
-** |
-** |
-** |
-* |
-*** |
||
|
Dummy для производителей алкогольной продукции |
-* |
-** |
-* |
||||||
|
Наличие интеллектуальной собственности |
- ** |
-** |
-*** |
-*** |
|||||
|
Логарифм возраста |
+** |
||||||||
|
Доля краткосрочных обязательств в активах |
+** |
+** |
+** |
+*** |
Резюмируя результаты можно сделать выводы, что:
1) Государство склонно поддерживать экспортирующие предприятия
2) Но не склонно поддерживать производителей социально значимых продуктов, возможно дело в том, что наравне с производством дешевых социальных товаров есть дорогой частно-фермерский сегмент, в котором цена продуктов в десятки раз выше, чем продукты из базовой категории (к примеру в “Азбуке Вкуса” продается хлеб за 600 рублей). Но ОКВЭД у этих предприятий - общий и они вместе классифицированы как производители социально значимых продуктов.
3) Не склонно субсидировать обычную деятельность производителей алкогольной продукции
4) Несклонно также помогать предприятиям с наличием интеллектуальной собственности (возможно дело в том, что такие предприятия вполне и сами могут справиться)
5) Государство готово поддерживать деятельность более старых предприятий
6) Государство поддерживает предприятия с большей долей краткосрочной кредиторской задолженности (но тут не ясно направление причинно-следственной связи: возможно государство помогает предприятию по текущей деятельности из-за того, что у предприятия большой краткосрочный долг и он несет большие издержки по его обслуживанию, или же предприятие, зная, что ему помогут, готов увеличить долг, который в другой ситуации ему было бы сложно обслуживать)
Разница оценок эффекта от получения ГПтек до и после мэтчинга на показатели конкурентоспособности представлены ниже (полная таблица с оценками средних, и t-статистиками в Приложении 3)
Рисунок 1. Оценки эффекта от получения ГПтек до и после мэтчинга для роста выручки
Рисунок 2. Оценки эффекта от получения ГПтек до и после мэтчинга для нормы прибыли
Рисунок 3. Оценки эффекта от получения ГПтек до и после мэтчинга для rate of return
Как видно из рисунков, разница в оценках эффекта от получения ГПтек - не систематична, что может говорить о двух выводах:
1) Модели бинарного выбора имеют плохую предсказательную силу (что справедливо, так как модели обладают относительно малой чувствительностью - тест классификации и кривые LROC для модели по всем годам приведены в Приложении 4). В данном случае в арсенале были только probit и logit модели, так как мэтчинг стоит проводить только на основе этих моделей (Heckman; Hidehiko; Jeffrey; Petra, 1998).
2) Эффект получения ГПтек - неоднозначен и для разных характеристик предприятий получение ГПтек может привезти к разным эффектам.
Теперь проделаем аналогичную процедуру для ГПкап. Результаты оценивания модели вероятности получить ГПкап выглядят следующим образом (полная таблица в приложении 5)
Таблица 6. Значимые факторы для модели вероятности получения ГПкап. *,**,*** означают значимость переменных на 10 %, 5% и 1% уровне значимости соответственно.
|
Показатель |
2004 |
2005 |
2006 |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2004-2010 |
|
|
Социально значимые товары |
-* |
-** |
|||||||
|
Алкогольная Продукция |
+*** |
+*** |
+** |
+** |
+*** |
+*** |
|||
|
Наличие интеллектуальной собственности |
-** |
-** |
-*** |
||||||
|
Доля долгосрочных обязательств в активах |
+** |
+* |
+** |
+*** |
Резюмируя результаты можно сделать выводы, что:
1) Государство несклонно предоставлять поддержку предприятиям, которые занимаются производством социально-значимых товаров
2) Предприятия, производящие алкогольную продукцию имеют более высоки шансы на получение государственной помощи на капитальные вложения во внеоборотные активы.
3) Несклонно также помогать предприятиям с наличием интеллектуальной собственности.
4) Государство поддерживает предприятия с большей долей долгосрочной кредиторской задолженности (но тут не ясно направление причинно-следственной связи: возможно государство помогает предприятию по капитальным вложениям из-за того, что у предприятия большой долгосрочный долг и он не может расширить производство за свой счет, или же предприятие, зная что ему помогут, готов увеличить долг, который в другой ситуации ему было бы сложно обслуживать).
Разница оценок эффекта от получения ГПкап до и после мэтчинга на показатели конкурентоспособности представлены ниже (полная таблица с оценками средних, и t-статистиками в Приложении 6)
Рисунок 4.Оценки эффекта от получения ГПкап до и после мэтчинга для роста выручки
Рисунок 5.Оценки эффекта от получения ГПкап до и после мэтчинга для нормы прибыли
Рисунок 6.Оценки эффекта от получения ГПкап до и после мэтчинга для rate of return
Как видно из рисунков, разница в оценках эффекта от получения ГПкап - не систематична, что может говорить о двух выводах:
1) Модели бинарного выбора имеют плохую предсказательную силу (что справедливо, так как модели обладают относительно малой чувствительностью - тест классификации и кривые LROC для модели по всем годам приведены в Приложении 7).
2) Эффект получения ГПкап - неоднозначен и для разных характеристик предприятий получение ГПкап может привезти к разным эффектам.
Итак, в этой главе были оценены модели получения государственной поддержки, и были выявлены разные наборы факторов, влияющих на получение той или иной меры поддержки. Проведение мэтчинга не дало однозначного ответа о влиянии получения ГП на конкурентоспособность фирм, скорее всего эффект не однозначный и варьируется в зависимости от характеристик фирм. Для установки этого эффекта будет построена соответствующая модель в Главе 2.
Глава 2. Эффект от государственной поддержки на показатели конкурентоспособности фирм - неоднозначное влияние
2.1 Данные, постановка задачи и модель
Как уже упоминалось выше, проблема при оценке эффекта государственной помощи состоит в том, что предприятия, получающие поддержку сами по себе в среднем слабее, чем не получающие поддержку, поэтому сложно разграничить эффект самоотбора, от самого эффекта поддержки.
Для устранения этого эффекта в модель будут вводиться 2 Dummy: 1) dummy, означающее получение предприятием ГПтек хотя бы раз в течение 2004-2010 г.; 2) dummy, означающее получение предприятием ГПкап хотя бы раз в течение 2004-2010 г. Смысл добавления в том, что эти dummy будут являться сигналом о наличии у предприятия внутренних характеристик для получения поддержки (они в среднем слабее), и не важно получала ли оно поддержку в конкретном году, ее внутренние характеристики (в данном случае слабость на рынке) остаются прежними. Получается, что в этих dummy зашит и самоотбор и эффект от поддержки.
При контроле в модели на эти dummy ввод совместных эффектов от получения поддержки в определенный год и других характеристик фирмы дает нам оценку чистого эффекта от получения государственной поддержки при конкретных характеристиках, тем самым с каждым значимым совместным эффектом, убираетcя эффект от поддержки из этих dummy, оставляя в них эффект от самоотбора (Harris & Robinson, 2004). Стоит отметить, что если в модели не будут включены все характеристики, от которых зависит эффект государственной поддержки, то в коэффициентах при dummy, отвечающих за получение поддержки хоть раз за рассматриваемый период будет учтен не только самоотбор, но и, частично, эффект от получения этой помощи, но это не изменит чистого эффекта при совместных эффектах получения ГП и других характеристик, то есть их также можно будет интерпретировать. Перед построением модели рассмотрим описательные статистики зависимых переменных.
Таблица 7. Описательные статистики показателей конкурентоспособности.
|
Переменная |
Число наблюдений |
Среднее |
Стандартное отклонение |
Min |
Max |
|
|
Рост выручки |
10951 |
1.098479 |
0.8009685 |
0.0805221 |
27.4838 |
|
|
Доля рынка |
12978 |
0.0005397 |
0.0019376 |
0 |
0.0572522 |
|
|
Норма прибыли |
12828 |
0.1220094 |
0.2018401 |
-3.539267 |
1 |
|
|
Rate of return |
12789 |
1.366021 |
4.58144 |
-5.835321 |
59.85144 |
Для определения эффекта ГП будет использован метод Хаусмана-Тэйлора (модель со случайными эффектами RE). Особой положительной чертой этого метода является тот факт, что, когда существует проблема эндогенности и сложно подобрать подходящие инструменты для ее устранения, в модели оцененной по этому методу, можно вести все переменные, которые точно экзогенны, а так же все переменные которые эндогенны и модель сама подберет лучший инструмент. Только для модели, оценивающей влияние на рост выручки будет использоваться МНК, так как тест Бройша-Пэгана отверг гипотезу об наличии случайных индивидуальных эффектов. Также, чтобы не оказалось ложной зависимости в модель включены все переменные, совместный эффект которых с ГП проверяется, иначе совместный эффект был бы смещен, так как его значимость могла появиться из влияния переменной, а не ее совместного эффекта.
Посмотрим на список регрессоров, включенных в модель:
Таблица 8. факторы, вошедшие в модель оценки факторов конкурентоспособности
|
Регрессор |
Описание и ожидаемый эффект |
|
|
Возраст |
Скорее всего, более взрослым фирмам тяжелее расти и они менее эффективны (-) |
|
|
Возраст в квадрате |
||
|
Dummy для предприятий не старше 3 лет |
Молодые предприятия могут иметь высокие sunk costs, которые еще не успели окупиться (-) (Ross & Thomadakis, 1983) |
|
|
Dummy для Экспортеров |
Как правило экспортирующие предприятия более эффективны (Голикова, Гончар, Кузнецов, 2011) (+) |
|
|
Dummy для производителей социально-значимых продуктов |
Социально значимая продукция как правило более дешевая (-) |
|
|
Dummy для производителей алкогольной продукции |
(?) |
|
|
Dummy для получивших гос. помощь по текущей деятельности в течение 2004-2010 хоть раз |
Контроль на самоотбор (-) |
|
|
Dummy для получивших гос. помощь на капитальные вложения во внеоборотные активы деятельности в течение 2004-2010 хоть раз |
Контроль на самоотбор (-) |
|
|
Доля расходов на НИОКР а активах |
(+) фирмы, работающие в НИОКР должны быть более эффективными |
|
|
Доля деловой репутации в активах |
(+) фирмы с высокой долей деловой репутации в активах скорее более конкурентоспособные |
|
|
Доля интеллектуальной собственности в активах |
(+) фирмы с высокой долей интеллектуальной собственности в активах скорее более конкурентоспособные |
|
|
Доля краткосрочной кредиторской задолженности в активах |
(?) |
|
|
Доля долгосрочной кредиторской задолженности в активах |
(?) |
|
|
Логарифм стоимости активов |
Большие фирмы обычно медленнее растут и менее эффективны (-) |
|
|
Доля оборотных активов в активах (не включается в модель для роста выручки) |
? |
|
|
Доля основных средств в активах (не включается в модель для роста выручки) |
? |
|
|
Рост оборотных активов (включается только в модель для роста выручки) |
(+) |
|
|
Рост основных средств (включается в модель только для роста выручки) |
(+) |
|
|
Dummy |
||
|
Округ |
||
|
Совместные Эффекты гос. помощи и других переменных. |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
(?) |
||
|
Совместные эффекты ГП и регионов |
(?) |
|
|
Совместные эффекты ГП и годов |
(?) |
Стоит также отметить, что dummy, введенные в модель для контроля на самоотбор, вводятся как эндогенные переменные.
2.2 Результаты оценки факторов конкурентоспособности
Таблица 10. Результаты оценки факторов конкурентоспособности. *,**,*** означают значимость переменных на 10 %, 5% и 1% уровне значимости соответственно.
|
Зависимая переменная |
Рост выручки |
Доля Рынка |
Норма прибыли |
Rate of return |
|
|
Метод Оценки |
МНК |
Метод Хаусмана-Тэйлора |
Метод Хаусмана-Тэйлора |
Метод Хаусмана-Тэйлора |
|
|
Регрессор |
|||||
|
Возраст |
(-)*** |
(+)** |
(+)*** |
||
|
Возраст в квадрате |
(+)*** |
(-)*** |
|||
|
Dummy для предприятий не старше 3 лет |
(+)*** |
||||
|
Dummy для Экспортеров |
(-)* |
||||
|
Dummy для производителей социально-значимых продуктов |
(-)* |
(-)** |
|||
|
Dummy для производителей алкогольной продукции |
(+)* |
||||
|
Dummy для получивших гос. помощь по текущей деятельности в течение 2004-2010 хоть раз |
(-)*** |
(+)*** |
(-)** |
||
|
Dummy для получивших гос. помощь на капитальные вложения во внеоборотные активы деятельности в течение 2004-2010 хоть раз |
(-)*** |
||||
|
Доля расходов на НИОКР а активах |
(+)* |
||||
|
Доля деловой репутации в активах |
(+)*** |
||||
|
Доля интеллектуальной собственности в активах |
(-)*** |
(-)*** |
|||
|
Доля краткосрочной кредиторской задолженности в активах |
(+)*** |
(-)*** |
|||
|
Доля долгосрочной кредиторской задолженности в активах |
(+)*** |
(-)*** |
|||
|
Логарифм стоимости активов |
(+)*** |
(-)*** |
|||
|
Доля оборотных активов в активах |
- |
(+)*** |
(+)*** |
(+)*** |
|
|
Доля основных средств в активах |
- |
(+)*** |
(+)** |
(+)*** |
|
|
Рост оборотных активов |
(+)*** |
- |
- |
- |
|
|
Рост основных средств |
(+)*** |
- |
- |
- |
|
|
Совместные Эффекты гос. помощи и других переменных. |
|||||
|
(+)*** |
(+)*** |
||||
|
(+)** |
(-)* |
||||
|
(-)** |
|||||
|
(+) *** |
(-)*** |
||||
|
(-) *** |
|||||
|
(-)*** |
(-)*** |
||||
|
(+)*** |
|||||
|
(-)*** |
(+)** |
||||
|
(+)* |
|||||
|
(-)*** |
|||||
|
(-)* |
(+)* |
||||
|
(+)*** |
|||||
|
(-)** |
(+)*** |
||||
|
(-)*** |
(-)*** |
||||
|
(+)*** |
|||||
|
(-)* |
(-)*** |
||||
|
(-)*** |
Полная таблица с коэффициентами, с включенными эффектами для округов, годов и их совместных эффектов приведена в Приложении 8.
Резюмируя влияние факторов на показатели конкурентоспособности стоит выделить, что:
1) Более взрослые предприятия занимают большее место на рынке, в следствие чего они медленнее растут, но в целом они оказались более эффективными в терминах нормы прибыли
2) В тоже время, предприятия моложе 3 лет тоже демонстрируют эффективность (норма прибыли)
3) Экспортирующие предприятия растут медленнее, но не выявлено, что они более эффективны
4) Предприятия, производящие социально-значимую продукцию занимают меньшую долю рынка, а также менее эффективны в терминах rate of return
5) Производители алкогольной продукции растут быстрее
6) Фирмы с более большими затратами на НИОКР растут быстрее
7) Предприятия с больше долей деловой репутации в активах более эффективны (rate of return)
8) А предприятия с высокой долей интеллектуальной собственности в среднем растут медленнее, и также менее эффективны (rate of return). Вероятно, это может быть объяснено тем, что интеллектуальная собственность - это купленные патенты и бренды, так что отчисления за эти приобретения тормозят рост фирм.
9) Наличие высокой краткосрочной кредиторской задолженности связанно с более высокими нормами прибыли, но также с более низкими return rate. Этот эффект объясняется тем, что увеличение задолженности связано с увеличение активов, и, соответственно, с уменьшение return rate.
10) Наличие более высокой долгосрочной кредиторской задолженности соответствует большей доле рынка и меньшему return rate по аналогичной логике
11) Большие фирмы имеют больше доли рынка и меньший return rate, так как он обратно зависит от величины фирмы
12) Высокая доля оборотных активов и основных средств положительно влияет на долю рынка и эффективность (норма прибыли и return rate).
13) Рост оборотных активов и основных средств положительно связан с ростом выручки фирмы.
Коэффициент при dummy, отвечающей за самоотбор для ГПтек отрицательный для роста и нормы прибыли (что соответствовало ожиданиям) и положительный для доли рынка, что говорит о том, что государство финансирует обычные виды деятельности у более больших фирм. Коэффициент при dummy, отвечающей за самоотбор для ГПкап незначим для всех моделей, кроме модели для rate of return, где он отрицателен (в данном случае сложно определить было ли это следствием самоотбора или же результатом, того, что ГПкап увеличило активы фирмы и, соответственно, уменьшило return rate). Гистограммы остатков моделей для роста выручки, доли рынка, нормы прибыли и return rate с приведены в Приложениях 9, 10, 11 и 12 соответственно. Подведем отдельно итоги по совместным эффектам для ГПтек и ГПкап.
Таблица 9. Влияние Государственной поддержки по обычным видам деятельности на конкурентоспособность фирм в зависимости от их характеристик.
|
Характеристика |
Рост (рост выручки и доля рынка) |
Эффективность (норма прибыли и return rate |
|
|
Для более взрослых предприятий |
+ |
+ |
|
|
Для фирм с более высокой краткосрочной кредиторской задолженностью |
+ |
- |
|
|
Для фирм с более высокой долгосрочной кредиторской задолженностью |
- |
- |
|
|
Для больших фирм |
- |
- |
|
|
Для производителей социально-значимой продукции |
- |
||
|
Для фирм с высокой долей расходов на НИОКР |
+ |
||
|
Для фирм с более высокой деловой репутацией |
- |
+ |
|
|
Для фирм с высокой долей оборотных активов |
- |
- |
|
|
Для фирм с капиталоемким производством (высокая доля основных средств) |
- |
Таблица 10. Влияние Государственной поддержки по капитальным вложениям во внеоборотные активы на конкурентоспособность фирм в зависимости от их характеристик.
|
Характеристика |
Рост (рост выручки и доля рынка) |
Эффективность (норма прибыли и return rate |
|
|
Для более взрослых предприятий |
+ |
||
|
Для молодых фирм |
- |
||
|
Для фирм с более высокой краткосрочной кредиторской задолженностью |
- |
||
|
Для фирм с более высокой долгосрочной кредиторской задолженностью |
+ |
||
|
Для больших фирм |
+ |
||
|
Для фирм с высокой долей оборотных активов |
+ |
||
|
Для фирм с капиталоемким производством (высокая доля основных средств) |
- |
2.3 Итоги: кому стоит, а кому не стоит помогать
На основе полученных результатов составим список характеристик предприятий, которым стоит и которым не стоит помогать.
- Относительно ГПтек.
Чаще всего этот тип поддержки сказывается негативно или никак на конкурентоспособности предприятий: особенно негативное воздействие эта поддержка оказывает на более большие фирмы, с высокой долей оборотных активов или основных средств. Так же определенно не стоит предоставлять ГПтек фирмам с большой долгосрочной кредиторской задолженностью.
Но есть и предприятия, для которых этот тип поддержки несет строго положительный эффект: это взрослые, наукоемкие предприятия с высокой деловой репутацией.
- Относительно ГПкап.
Этот типа поддержки в среднем оказывает позитивное значение чаще, чем ГПтек. Определенно стоит предоставлять этот тип поддержки большим взрослым фирмам, с наличием высокой долгосрочной кредиторской задолженности и высокой долей оборотных активов. Стоит отметить (как показано в Главе 1) государство более склонно предоставлять ГПкап как раз предприятиям с высокой долей долгосрочной кредиторской задолженности.
Не стоит предоставлять ГПкап молодым фирмам, фирмам с высокой краткосрочной кредиторской задолженностью, а также капиталоемким фирмам (с высокой долей основных средств).
В этой главе было оценено влияние двух типов государственной поддержки, с учетом проблемы самоотбора, на конкурентоспособность предприятий, был сделан вывод о неоднородности и неоднозначности влияния ГП на показатели конкурентоспособности фирм и выделены черты фирм, которым различные виды ГП принесут положительный или отрицательный эффект. Но есть вероятность, что в государственном финансировании есть доля не только государственной политики, но и доля близкого отношения кого-то из представителей государства к представителям фирм. Оценке эффекта от этой политической близости посвящена Глава 3.
Глава 3. Поддержка политически близких предприятий
3.1 Методика определения политически близких фирм
Одним из результатов работы (Johnson & Mitton, 2003), посвященной исследованию влияния политической близости предприятий к государству на их показатели была следующая закономерность: политические связи особенно сильны во время подъема в экономике, и государство щедро обеспечивает дружественные фирмы поддержкой, но во время кризиса эти связи ослабевают и поток перечислений от государства уменьшается, но после кризиса он опять идет на восстановление. В этой работе предлагается методика по определению политически близких фирм исходя из того, кого “щедро обеспечивали в докризисный период”. Методика определения политически близких фирм выглядит следующим образом:
Таблица 11. Методика определения политически близких фирм.
|
Шаг 1 |
Оценить модель получения относительной величины ГП (нормирована на величину активов). В выборку входят только фирмы, получившие поддержку. Также оценивается для докризисного периода (2004-2007 года). |
|
|
Шаг 2 |
На основе полученной модели предсказать относительные величины поддержки. |
|
|
Шаг 3 |
Вычислить отклонения между фактически полученной поддержкой и предсказанной. |
|
|
Шаг 4 |
Отметить те наблюдения, у которых фактическая поддержка статистически выше ожидаемой (выше больше, чем на стандартное отклонение от среднего) |
|
|
Шаг 5 |
Отметить те фирмы, у которых это статистическое отклонение идет 4 года в ряд: 2004-2007. Их и считать политически близкими |
Стоит отметить, что в модели предсказания величины поддержки нас интересует только максимальная предсказательная сила, проблемы мультиколлинеарности, гетероскедостичности, которые могут привести к смещенным оценкам в конкретном случае не важны, так как наша цель не в том, чтобы установить влияние одного или другого фактора. Изначально в модель включаются те же факторы, что вошли в модель предсказания вероятности получить государственную поддержку, а также к ним добавляются: рост выручки, норма прибыли, rate of return и доля рынка.
Таблица 12. Регрессоры, вошедшие в модель для оценки относительной величины государственной поддержки
|
Переменная |
Ожидаемый знак влияния |
|
|
Dummy для экспортирующих предприятий |
(+) |
|
|
Dummy для производителей социально-значимых продуктов |
(+) |
|
|
Dummy для производителей алкогольной продукции |
(-) |
|
|
Dummy для предприятий не старше 3 лет |
(?) |
|
|
Доля расходов на НИОКР в активах |
(+,0) |
|
|
Округ |
||
|
Наличие деловой репутации в активах |
(?) |
|
|
Наличие интеллектуальной собственности в активах |
(?) |
|
|
Логарифм возраста |
(+) |
|
|
Доля краткосрочных обязательств в активах |
(?) |
|
|
Доля долгосрочных обязательств в активах |
(?) |
|
|
Логарифм Стоимости активов |
(?) |
|
|
Год |
||
|
Рост выручки |
(?) |
|
|
Доля рынка |
(?) |
|
|
Норма прибыли |
(?) |
|
|
Return rate |
(?) |
Стоит отметить, что знаки коэффициентов при переменных могут отличаться от оценок для модели бинарного выбора, так как в этом случае уже другая выборка, тут не идет речь о получении/не получении ГП, тут все предприятия, получающие ее, здесь дело в относительно величине получаемой поддержки. Модель оценивается стандартным МНК.
3.2 Результаты оценивания
Для предсказания получения ГПтек получены следующие результаты (оставлены только значимые результаты):
Таблица 13. Результаты оценивания модели величины получения ГПтек.R-квадрат=0.17.
|
Возраст |
-.011426*** |
|
|
Возраст в квадрате |
.0002326*** |
|
|
Return rate |
.0315057*** |
|
|
Норма прибыли |
-.1832303*** |
|
|
Dummy для производителей социально-значимых продуктов |
.0758236*** |
|
|
Dummy для производителей алкогольной продукции |
.0556809*** |
|
|
Доля расходов на НИОКР а активах |
-29.26234*** |
|
|
Доля деловой репутации в активах |
-29.01717*** |
|
|
Логарифм стоимости активов |
-6.11e-09*** |
|
|
2008 |
.0389628** |
|
|
2009 |
.0636233*** |
|
|
2010 |
.0688761*** |
|
|
Округ (Дальневосточный - базовая категория) |
||
|
Сибирский |
-.1251167*** |
|
|
Уральский |
-.0877303*** |
|
|
Приволжский |
-.1148159*** |
|
|
Центральный |
-.1189224*** |
|
|
Северо-западный |
-.0879918*** |
|
|
Южный |
-.1607666*** |
|
|
Северо-Кавказский |
-.1718523*** |
В данном случае интерпретация коэффициентов не представляет интереса. На основе предсказанных величин ГПтек, были составлены отклонения фактического финансирования от предсказанного. Всего в 2004-2010 было 158 наблюдений в которых фактическое финансирование статистически выше предсказанного. Из них таких фирм, которые получали статистически большее финансирование, чем предсказанное 4 года подряд 2004-2007 всего 4 из 1854, что, в принципе вполне не противоречит здравому смыслу, так как политически близких предприятий не должно быть заметно много. Подобная процедура была продела и для ГПкап, но там не было обнаружено политически близких предприятий по этой методике.
Подобные документы
Особенности, роль и отраслевая структура агропромышленного комплекса (АПК). Анализ расходов бюджета разных уровней на финансирование АПК. Бюджетное финансирование и кредитование предприятий. Основные виды государственной поддержки сельского хозяйства.
курсовая работа [82,2 K], добавлен 22.03.2014Финансовые результаты предприятия и способы их улучшения. Общая сумма балансовой прибыли, отражаемая в бухгалтерском балансе. Основные факторы, влияющие на прибыль от реализации. Формы государственной финансовой поддержки предприятий Республики Беларусь.
контрольная работа [17,5 K], добавлен 21.03.2009Методы оценки конкурентоспособности розничных торговых предприятий. Анализ финансово-хозяйственной деятельности ООО "Компании Холидей". Мероприятия, предлагаемые для повышения конкурентоспособности предприятия, расчёт их экономической эффективности.
дипломная работа [942,0 K], добавлен 14.03.2013Подходы к оценке предприятий-стартапов. Оценка как ключевое звено в финансировании предприятия-стартапа. Метод оценки потенциальной аудитории, нормы прибыли, расчета по модели Ave Maria. Оценка предприятия-стартапа с точки зрения венчурного инвестора.
курсовая работа [45,5 K], добавлен 20.04.2015Основные задачи промышленной политики. Причины неэффективности государственной поддержки, предоставляющейся промышленным предприятиям в кризисные периоды. Разработка путей совершенствования механизма финансирования приоритетных инвестиционных проектов.
контрольная работа [33,3 K], добавлен 23.01.2012Понятие кредитоспособности, цели и задачи кредитования, методики анализа кредитоспособности заемщика. Финансовый анализ, рейтинговая оценка предприятий ОАО "Эффект" и ОАО "Акси". Комплексная оптимальная методика оценки кредитоспособности заемщика.
дипломная работа [140,8 K], добавлен 18.04.2012Сущность понятия финансы предприятий и их структура. Функции и принципы финансов предприятий. Финансовые ресурсы государственных предприятий и порядок их формирования. Анализ деятельности предприятий за 2003-2005 гг. по сравнению с результатами 2007г.
курсовая работа [71,5 K], добавлен 02.04.2008Сущность и методы оценки конкурентоспособности предприятия. Понятие и основные показатели финансовой устойчивости, платежеспособности и кредитоспособности организации. Анализ состояния и мероприятия по повышению конкурентоспособности туристических услуг.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 05.06.2014Финансирование предпринимательских фирм. Основные принципы организации финансов предприятий. Признаки полного хозрасчета в современных условиях. Сравнение различных методов финансирования. Формирование и использование основных фондов предприятия.
курсовая работа [39,5 K], добавлен 02.12.2011Оценка кредитоспособности малых и средних предприятий. Совершенствование системы кредитования бизнеса в России. Объемы предоставленных кредитов субъектам малого и среднего предпринимательства. Изменение приоритетов по мерам государственной поддержки.
курсовая работа [925,8 K], добавлен 19.01.2014
