Диссертация (1151088), страница 22
Текст из файла (страница 22)
и 1 млрд. руб.) предприятия. В связи с тем, что многие фирмы30С полным описанием методологии сбора данных можно ознакомиться по ссылкам:http://ebrd-beeps.com/data/2012-russia-only/; http://ebrd-beeps.com/wpcontent/uploads/2013/09/beeps2012r_rus.pdf115отказались отвечать на финансовые вопросы, что отмечено в описаниипроцесса сбора данных, был использован критерий по численностисотрудников. Таким образом, в выборке остались фирмы, где численностьсотрудников не превышает порог в 250 человек. Кроме того, в выборку быливключены лишь самостоятельные фирмы, то есть те фирмы, которые неявляются частью крупной компании. Итоговая выборка BEEPS V дляэмпирического исследования составила 3590 российских фирм малого исреднего бизнеса.Описание моделей.
Для проведения эмпирического анализа с цельютестирования гипотез о характере влияния факторов институциональнойсредынаинтернационализациюфирммалогоисреднегобизнесаиспользовались две регрессионные модели. Первая модель относится кклассу моделей бинарного выбора [Вербик, 2008]. Модель бинарного выборапозволяет объяснить, осуществляет ли фирма международные операции илинет. В выборку исследования входят данные относительно N фирм (i=1, …N)снаблюдениямиотносительноразличныхпараметровиналичиямеждународных операций. Этот последний признак описывается бинарнойпеременной yi, определяемой в виде:yi =1, если фирма i осуществляет международные операции;yi =0, если фирма i не осуществляет международные операции.Эти модели позволяют описать вероятность, что непосредственно yi =1,то есть смоделировать выбор между двумя дискретными альтернативами.
Вслучае, когда как функция должна принимать значения только в интервале[0,1],наиболееобщимвариантомраспределенияявляетсяфункциястандартного логистического распределения, которая приводит к логитмодели. Логит-модель, или модель логистической регрессии, применяетсядля предсказания вероятности возникновения события, учитывая рядпеременных,которыемогутбытькакколичественными,такикатегориальными. Взаимосвязь зависимой переменной Y (решение об116интернационализации) и независимых переменных X (институциональныефакторы) в этой модели может быть описана следующим уравнением:kmP(Υ=1|x)=Λ(β0+∑βixi+∑βizi), уравнение (1),p = 0, 1i=1k+1где Λ обозначает логистическую функцию, а P(Υ=p|X) – вероятностьрешения об интернационализации (зависимая переменная); xi – изучаемыефакторы институциональной среды, zi – контрольные переменные, βi –неизвестныепараметрымодели.Самипараметрывтакоймоделиоцениваются методом максимального правдоподобия, который позволяетоценить неизвестные параметры X такими значениями, которые придадутнаблюдаемым значениям Y наивысшую вероятность [Вербик, 2008].Вторая модель – линейная модель множественной регрессии.
Онапозволяет установить связь между результирующей переменной – степеньюинтернационализации(институциональнымиY–ифакторами).независимымиОпираясьнапеременнымиметодXнаименьшихквадратов создается такая линейная комбинация независимых переменных,котораядает хорошую аппроксимацию длязависимой переменной.Взаимосвязь характеризуется следующим уравнением:kmΥ= β0+∑βixi+∑βizi+εi, уравнение (2),i=1k+1где Y – степень интернационализации (зависимая переменная), xi –институциональные факторы, zi – контрольные переменные, βi – неизвестныепараметры модели, а εi – случайная ошибка.
Случайная ошибка, илиненаблюдаемая переменная, в основном, отражает остаточное влияниефакторов, не включенных в уравнение, на зависимую переменную Y [Вербик,2008].Описаниепеременных. Для эмпирического исследования быливыбраны вопросы из анкеты BEEPS V, позволяющие операционализироватьвсе необходимые переменные.117Зависимые переменные. В качестве зависимой переменной в первоймоделивыступает«Решениеобинтернационализации».Подэтимподразумевается сам факт осуществления фирмой международных операций,что отражает принятое руководством решение. Для ее операционализациииспользовался показатель экспортной деятельности, так как именно экспортявляется наиболее типичной стратегией интернационализации фирм малого исреднего бизнеса. Для создания зависимой переменной была созданабинарнаяпеременная,демонстрирующаяфактналичияуфирмымеждународных операций в виде прямого экспорта: переменная принимаетзначение 1, если у фирмы есть экспортные операции; 0, если фирма их неосуществляет.В качестве зависимой переменной для второй модели выступает«Степень интернационализации».
Степень интернационализации являетсяпоказателем, позволяющим оценить масштабы международной деятельности.Ее можно операционализировать различными способами (см. подр.: [Sullivan1994]), но наибольшее распространение в исследованиях малого и среднегобизнесаполучилоизмерениестепениинтернационализациичерезсоотношение объема зарубежных продаж к общему объему продаж [Stray,Bridgewater, Murray, 2011; Zahra, Matherne, Carleton, 2003; Wood et al., 2011],что позволяет одновременно оценить и масштаб интернационализации, и еефинансовуюсторону.Такимобразом,дляоценки«Степениинтернационализации» использовался показатель процента продаж фирмы,который приходится на прямой экспорт.Независимые переменные.
Для операционализации институциональныхфакторов были использованы три независимых переменных: «Судебнаясистема», «Финансовая инфраструктура» и «Коррупция».«Судебная система» измерялась с помощью вопроса: «В какой степениВы согласны с тем, что судебная система в стране является честной инепредвзятой?». Респондентов просили оценить данный фактор по 4балльной шкале в категориях: «Абсолютно не согласен» (1), «Скорее не118согласен» (2), «Больше согласен» (3) или «Полностью согласен» (4). Дляболееоднороднойформулированныминезависимымиинтерпретациигипотезамипеременными),(ирезультатовпоответыаналогиибыливссоответствиидвумясдругимиперекодированывпротивоположном порядке, то есть оценка «4» означает, что респондент«Абсолютно не согласен», а оценка «1», что «Абсолютно согласен».«Финансовая инфраструктура» измерялась при помощи следующеговопроса: «В какой степени доступ к финансовым ресурсам являетсяпрепятствием для текущих операций фирмы?» Респондентов просилиоценить данный фактор по 5-балльной шкале в категориях: «Не являетсяпрепятствием»(0),«Являетсянезначительнымпрепятствием»(1),«Является умеренным препятствием» (2), «Важным препятствием» (3) или«Очень серьезным препятствием» (4).«Коррупция» измерялась, используя ответы респондентов на вопрос: «Вкакой степени коррупция является препятствием для текущих операцияфирмы?».
Респонденты оценивали данный фактор по 5-балльной шкале: «Неявляется препятствием» (0), «Является незначительным препятствием»(1), «Является умеренным препятствием» (2), «Важным препятствием» (3)или «Очень серьезным препятствием» (4).Контрольные переменные. Включение контрольных переменных вмодель обосновано тем, что не только факторы институциональной средымогут быть связаны с интернационализацией, но и другие важныепеременные, игнорирование которых может привести к неточностиполученных оценок параметров [Vance, Ritter, 2012]. Безусловно, включитьвсе релевантные переменные в одну модель не представляется возможным,поэтому были выбраны наиболее важные элементы с теоретической стороныинтернационализации фирм малого и среднего бизнеса, в частности: «Размерфирмы», «Возраст фирмы», «Конкуренция», «Инновации», «Тип отрасли» и«Федеральные округа».
Переменная «Размер фирмы» измерялась с помощьюлогарифма численности сотрудников. «Возраст фирмы» измерялся с119помощью логарифма количества лет, в течение которых фирма осуществляетсвои операции. «Тип отрасли» является категориальной переменной, котораявключает в себя три категории: «Производство», «Торговля» и «Услуги идругие отрасли». «Производство» было выбрано как эталонная категория, адля остальных были созданы фиктивные переменные для включения вмодель [Доугерти, 1999].«Конкуренция» измерялась с помощью логарифма числа конкурентов, скоторыми фирмы сталкиваются в своем домашнем регионе.
Переменная«Инновации» является бинарной и измерялась как ответ на следующийвопрос: «В течение последних трех лет вводила ли фирма новые илизначительно усовершенствованные продукты или услуги?». Ответ «да» былзакодирован как 1, «нет» как 0.Каждая страна характеризуется специфической институциональнойсредой, но в силу разных причин в регионах (федеральных округах) могутсформироватьсясвоисобственныеправила[Англичанов,Редькин,Семерханова, 2010]. Если не учитывать ненаблюдаемые характеристикирегионов в эмпирической модели, то это может подвергнуть сомнениюнадежность полученных результатов. Отмечается, что их необходимовключатьвпеременныханализ,чтобыизбежатьинституциональной«загрязнения»средыкоэффициентовкоррелированными,ноненаблюдаемыми эффектами [Dethier, Hirn, Straub, 2011].
Кроме того,влияние институциональной среды может варьироваться в зависимости отрегиона.Например,институциональнаясредаможетбытьболееблагоприятна в столице, чем в периферийных регионах [Smallbone, Welter,2010]. В связи с этим, можно сделать предположение, что в центральныхрегионах институты будут развиты сильнее, чем в более удаленныхсубъектах Российской Федерации. По этой причине в модель были включеныконтрольные переменные по принадлежности фирм к федеральным округам.Выделенные 8 федеральных округов были операционализированы какфиктивные переменные.120Помимо перечисленных переменных, с целью проведения сравнениямежду фирмами с экспортной деятельностью и без нее, из анкеты BEEPSбылииспользованыдополнительныевопросы,ответынакоторыеанализировались либо с помощью дескриптивной статистики, либо спомощью t-критерия (t-теста), позволяющего сравнить две группы фирммежду собой и проверить нулевую гипотезу о равенстве средних в этих двухвыборках[Bruin,2006].Прианализеиспользовалисьпараметры,позволяющие сравнить профиль фирм: год основания, число сотрудников,местоположение (столица или город-центр для бизнеса) и численностьнаселения в нем.
В рамках более глубокого анализа роли судебной системыиспользовались ответы на вопросы, в которых содержались данные обобращениях в суд за последние три года среди фирм, вошедших в выборку;изменения в структуре затрат, если ситуация в отношении работы судебнойсистемы изменится в лучшую сторону. При анализе восприятия финансовойинфраструктуры рассматривались ответы на вопросы, в которых отражалисьфакты наличия у фирм кредитов, тип организации, выдавшей кредит; фактподачи на кредит в прошлом отчетном году и результат рассмотрения заявки;причины, почему фирмы не подавали заявления на кредит. При анализевосприятия коррупции внимание было уделено ответам на вопросы опредполагаемых изменениях в структуре затрат фирмы, если ситуацияулучшится, и о частоте взяток в различных ситуациях. Детальное описаниевсех используемых при анализе переменных из анкеты BEEPS представленов Приложении.Анализ дескриптивной статистики и коэффициентов корреляции.Из общей выборки 5,24% (188) фирм осуществляют международныеоперации (в виде прямого экспорта, поэтому их можно определить какфирмы-экспортеры),аостальные–95,76%(3402)–действуютисключительно на российском рынке (локальные фирмы).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
