Диссертация (1151073), страница 26
Текст из файла (страница 26)
для стран различен: по добавленной стоимости диапазон составляет от 33% (для Японии) до 73% (для Китая); по экспорту – от17% (для Японии) до Китая (67%). Для мировой экономики в целом положительные оценки опережающего развития высоко-технологичных отраслей по добавленной стоимостисоставляют 67%, по экспорту – только 25%.2.3.3. Оценка взаимосвязи результативности инновационной активности иструктурных характеристик фирм с учётом фактора технологического уровнясекторовВ данном разделе исследуется взаимосвязь результативности инновационной активности и различных индивидуальных структурных характеристик фирм с учётом факторатехнологического уровня секторов экономики. При этом диссертант далее показывает, чтовысоко-технологичные, средне-технологичные и низко-технологичные сектора экономикисостоят из «смеси» высоко-, средне- и низко-инновационных фирм, которые индивидуально различаются по уровню инновационной интенсивности и соответствующей результативности.93Подход к секторальному распределению отраслей (более подробно см.
разделы2.3.1-2.3.2 диссертационного исследования) несмотря на его очевидные преимущества сточки зрения обсуждения и формирования экономической политики предполагает укрупнённый срез инновационной интенсивности и детально не распространяется до уровняодной конкретной фирмы. Иными словами, отраслевой подход сам по себе может бытьподвергнут критике, поскольку он не учитывает различия на уровне фирм.Кроме того, между категориями «среднеотраслевая высокая интенсивность расходовна исследования и разработки» и «инновационная активность фирм» не всегда возможнопоставить знак «равно».
В частности, [Березной А.В., 2014] определяет, что при реализации инновационных бизнес-моделей, которые радикально и в короткие сроки преображают целые рынки и отрасли, в отличие от инновационных продуктов и технологий, - фактор наукоемкости становится не обязательным. С ним солидарен в оценках и МедведевД.А., указывающим на факт того, что «в современном мире утрачиваются отраслевые критерии «прогрессивности» или «отсталости»: инновационным потенциалом обладаютпрактически все отрасли» [Медведев Д.А., 2015, С.26]. Проведённый диссертантом в разделе 2.3 анализ результативности внедрения маркетинговых инноваций на примере компании, работающей на рынке, находящегося в России в стадии своего становления, однакоуже на этой фазе жизненного цикла – в условиях высокой интенсивности конкуренции,подтверждают выше сформулированные оценки: инновационные возможности и соответствующая активность так или иначе проявляются у любой фирмы, испытывающей конкурентное давление и намеренной оставаться на рынке.Для более точного анализа инновационной активности фирм необходимо согласоватьподходы к совокупности параметров, которые предназначены для оценки деятельности вобласти исследований и разработок.
Как правило, используются следующие шесть наиболее распространённых параметров измерения инновационной активности фирм в указанной форме:– расходы на исследования и разработки согласно данным официальной отчётностифирм – данный показатель является наиболее доступным, он чаще всего используется вэмпирических исследованиях при построении эконометрических моделей, однако обладает, на взгляд диссертанта, существенными ограничениями с точки зрения его применения, так как является параметром «входа» для производственной функции знаний и не отражает результативность инновационной активности фирмы;– численность исследователей и инженеров – данный показатель также является параметром «входа» для производственной функции знаний;94– уровень расходов на исследования и разработки по отношению к объемам продажфирмы – так называемый показатель инновационной интенсивности; он относится к числунаиболее активно применяемых при проведении эмпирических исследований, но такжене отражает результативность инновационной активности фирмы;– количество полученных патентов как показатель оценки результативности в исследованиях и разработках; патент закрепляет юридические права собственности на изобретение, которые присваиваются национальным патентным бюро.
Однако патенты следуетрассматривать как вспомогательный параметр, так как они отражают результативностьисследовательской деятельности лишь на промежуточной стадии инновационной активности и операционной деятельности фирм. Кроме того, патентная статистика обладаетследующими недостатками, широко обсуждаемыми в научной литературе (более подробно, см. раздел 1.1диссертационного исследования);– число и объем новых продуктов, выведенных на рынок – данные показателинаименее доступны, так как они могут не публиковаться в официальной отчётности фирм,а, следовательно, в большинстве случаев сведения об этом являются коммерческой тайной;– удельный вес новой продукции в общем объёме продаж.Учитывая вышеизложенное, с точки зрения анализа достоинств и ограничений каждого из параметров инновационной активности фирмы, в рамках проводимого исследования оценки взаимосвязи результативности и структурных характеристик фирм с учётомфактора технологического уровня секторов диссертант использует следующие переменные.Зависимаяпеременная.Трёхлетняядинамикагодовогообъёмапродаж(Sales_3_YG).
Следуя логике диссертационного исследования, необходимо измерять результативность инновационной активности фирм с помощью показателя годового объёмапродаж фирмы в динамике относительно предыдущих лет, что может характеризоватьрезультаты фирмы и в долгосрочной перспективе.Независимые переменные. Размер фирмы.
Для измерения размера фирмы использованы показатели объёма продаж (в текущих ценах 2013 г., в евро по паритету покупательной способности, - Sales2013), численность сотрудников (Employees2013). В моделиприменены натуральные логарифмы обоих показателей (LnSales2013 и LnEmployees2013).Инновационная активность фирмы. В модели использованы следующие переменные «на входе» инновационной активности фирм: натуральный логарифм расходов на исследования и разработки (LnRD2013), их 1-летний прирост и 3-х-летний прирост95(RD_1_YG, RD_3_YG); инновационная интенсивность (доля расходов на исследования иразработки в объёмах продаж - RDintensity).Финансовые и экономические результаты фирмы. Для измерения финансовых результатов деятельности фирм применен показатель прибыльности продаж (доля прибылив объёмах продаж- Profitability), для экономических – натуральный логарифм производительности труда (натуральный логарифм годового объёма продаж к численности сотрудников в евро по паритету покупательной способности - LnLabour_prod) и 1-летний прирост продаж (Sales_1_YG).Структура рынка.
Использован показатель доли рынка, под которой понимаетсяотношение чистых продаж фирмы к общему объёму продаж в данной отрасли согласноданным по исходной, первоначальной базе данных (MS).Фактор технологического уровня секторов экономики. Для учета специфики отраслевых условий использованы следующие переменные: 1) фиктивная переменная для группы высоко-технологичных отраслей (HI dummy) - высокая интенсивность расходов на исследования и разработки, более 5% от общих продаж фирм; 2) фиктивная переменная длягруппы средне-технологичных отраслей (MI dummy) - средняя интенсивность расходов наисследования и разработки, 2-5% от общих продаж фирм; 3) фиктивная переменная длягруппы низко-технологичных отраслей (LI dummy) - низкая интенсивность расходов наисследования и разработки, менее 2% от общих продаж фирм.
Указанные среднеотраслевые значения инновационной интенсивности учтены в соответствии с подходом Объединённого исследовательского центра Европейской комиссии [The EU Industrial R&D Investment Scoreboard, 2014]. Распределение отраслей среди групп согласно фактору инновационных возможностей представлено в таблице 11.Таблица 11. Распределение отраслей среди групп по фактору технологическогоуровня секторовГруппа отраслейВысокотехнологичные отраслиСреднетехнологичные отраслиНизко-технологичныеотраслиНаименование отраслейФармацевтика, биотехнологии, производство медицинского, телекоммуникационного оборудования, полупроводников,программного обеспечения, аэрокосмическая промышленностьЭлектронная, автомобильная, химическаяпромышленности, производство домашних и хозяйственных товаров, машин иоборудования, тяжёлое машиностроениеНефтегазовая, горная, лесопромышленная,табачная промышленности, электроэнергетика, производство промышленных истроительных материалов, продуктов питания, напитков, оборудование для нефтя-Среднеотраслевая инновационная интенсивностьБолее 5%2-5%Менее 2%96Группа отраслейНаименование отраслейСреднеотраслевая инновационная интенсивностьной промышленности, транспорт, коммунальное хозяйствоКонтрольные переменные.
Фактор инновационной активности фирм использован вкачестве контрольной переменной и служит основой для формирования контрольных выборок данных (см., напр.: [Kirner E. etal., 2009, P. 449]). Диссертант показывает впоследствии, что высоко-, средне - и низко-технологичные сектора экономики представляют собой сочетание высоко-, средне - и низко-технологичных фирм. Для учёта специфики инновационной активности фирм использованы следующие переменные: 1) фиктивная переменная для группы высоко-инновационных фирм (HFdummy) - высокая интенсивностьрасходов на исследования и разработки, более 7% от общих продаж фирм; 2) фиктивнаяпеременная для группы средне-инновационных фирм (MFdummy) - средняя интенсивность расходов на исследования и разработки, 2,5-7% от общих продаж фирм; 3) фиктивная переменная для группы низко-инновационных фирм (LFdummy) - низкая интенсивность расходов на исследования и разработки, менее 2,5% от общих продаж фирм.Описание выборки.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
