Устойчивость, результативность и эффективность предприятий высокотехнологичных отраслей в условиях кризиса: эконометрическое моделирование

Целью настоящей работы является моделирование влияния устойчивости и результативности развития на эффективность деятельности предприятий. Объектом исследования выступают предприятия высокотехнологичных отраслей промышленности и услуг России. Анализируется их эффективность (рентабельность) в условиях кризисного периода 2013–2017 гг. Выборка составила 1814 предприятий или 9070 наблюдений (1814 предприятий × 5 лет). Методы исследования: регрессионный анализ панельных данных, модели со случайными эффектами. Зависимой переменной выступает чистая рентабельность активов. Результаты исследования: установлено, что результативность и устойчивость оказывают высокозначимое положительное влияние на эффективность (рентабельность) деятельности предприятий высокотехнологичных отраслей России в условиях кризиса. Дальнейшее исследование выявило параболическую зависимость между долей заемного капитала в балансе и рентабельностью, а также между размером предприятия и рентабельностью. Показано, что предприятия с высокой устойчивостью динамики выручки могут добиться более высокой рентабельности при эффективном управлении структурой капитала. При этом стратегии управления структурой капитала будут различны в зависимости от устойчивости динамики выручки. Максимальные значения рентабельности показывают средние предприятия. Высокая устойчивость выручки обеспечивает более медленное снижение рентабельности у крупных и малых предприятий. Полученные закономерности могут быть использованы предприятиями высокотехнологичных отраслей для повышения эффективности своей деятельности в условиях экономической нестабильности.

слова: устойчивость, результативность, эффективность, рентабельность, предприятия, высокотехнологичные отрасли, промышленность и услуги, Россия, кризис, эконометрическое моделирование, панельные данные

1. Задорожная А.Н. Определение оптимальной структуры капитала: от компромиссных теорий к модели APV // Финансы и кредит. 2015. Т. 21. Вып. 44. С. 15–28.

2. Комарова А.В., Петров А.М. Стратегия импортозамещения как фактор повышения конкурентоспособности фармацевтических компаний // Российский внешнеэкономический вестник. 2016. № 4. С. 51–62.

3. Кудрявцева С.С. Тенденции развития цифровой экономики в России // Управление устойчивым развитием. 2018. № 2. С. 21–27.

4. Лин А.А., Соколова С.В., Большакова М.В. Фармацевтический рынок: реализация стратегии импортозамещения // Проблемы современной экономики. 2017. № 2 (62). С. 181–186.

5. Лихутин П.Н., Савченко А.А. Определение существенных факторов при декомпозиции рентабельности собственного капитала // Вестник НГУЭУ. 2017. № 1. С. 146–161.

6. Малова Н.Н. Об одном подходе к расчету средней ошибки аппроксимации регрессионных моделей // Международный технико-экономический журнал. 2017. № 5. С. 54–57.

7. Спицын В.В. Методологический подход к оценке эффективности развития сложных социально-экономических систем // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2017. Т. 7. № 4А. С. 25–32.

8. Спицын В.В., Михальчук А.А., Трифонов А.Ю., Булыкина А.А. 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.

9. Спицын В.В., Трифонов А.Ю., Рыжкова М.В., Спицына Л.Ю. Рентабельность предприятий химической промышленности в турбулентной экономике: моделирование в разрезе форм собственности // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. Вып. 9. С. 1604–1621.

10. Сухова Л.Ф. Новые факторы управления рентабельностью капитала предприятия // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2015. Т. 8. Вып. 6. С. 2–12.

11. Третьякова Е.А., Осипова М.Ю. Сочетание статического и динамического подходов в оценке устойчивого развития региональных социально-экономических систем // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2016. Вып. 2. С. 79–92.

12. Федорова Е.А., Денисова Т.М., Лукашенко И.В. Влияние корпоративного управления на структуру капитала российских компаний // Финансы и кредит. 2017. Т. 23. Вып. 35. С. 2076–2087.

13. Якутин Ю.В. Российская экономика: стратегия цифровой трансформации (к конструктивной критике правительственной программы «Цифровая экономика Российской Федерации») // Менеджмент и бизнес-администрирование. 2017. № 4. С. 27–52.

14. Marquardt D. You should standardize the predictor variables in your regression models. Journal of the American Statistical Association. 1980. № 75. P. 87–91.

15. Rodriguez M. Innovation, Knowledge Spillovers and High-Tech Services in European Regions. Engineering Economics. 2014. Vol. 25. № 1. P. 31–39.

16. Chatterjee S. The Impact of Working Capital on the Profitability: Evidence from the Indian Firms. SSRN Electronic Journal. Elsevier BV, 2012. URL: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2125228 (дата обращения: 02.03.2020).

17. Croissant Y., Millo G. Panel Data Econometrics in R: The plm Package Journal of statistical software – July 2008 – 27 (2): p. 1–43. URL: https://www.researchgate.net/publication/26539035_Panel_Data_Econometrics_in_R_The_plm_Package (дата обращения: 02.03.2020).

18. Jain S., Bhargava A., Bhargava A. Impact of Capital Structure on Profitability of Indian Manufacturing Firms. Asian Journal of Research in Banking and Finance. 2017. Vol. 7. № 7. P. 299–306. URL: http://dx.doi.org/10.5958/2249-7323.2017.00085.2 (дата обращения: 02.03.2020).

19. Jarallah S., Saleh A.S., Salim R. Examining pecking order versus trade-off theories of capital structure: New evidence from Japanese firms. International Journal of Finance & Economics. 2018. № 24 (1). P. 204–211. URL: http://dx.doi.org/10.1002/ijfe.1657 (дата обращения: 02.03.2020).

20. Khan M.I. Capital Structure, Equity Ownership and Firm Performance: Evidence from India. SSRN Electronic Journal. Elsevier BV, 2012. URL: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2016420 (дата обращения: 02.03.2020).

21. Le T.P.V., Phan T.B.N. Capital structure and firm performance: Empirical evidence from a small transition country. Research in International Business and Finance. 2017. № 42. P. 710–726. URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.012 (дата обращения: 02.03.2020).

22. Eurostat indicators on High-tech industry and Knowledge – intensive services. [Электронный ресурс]. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadata/Annexes/htec_esms_an3.pdf (дата обращения: 02.03.2020).

23. Информационный ресурс СПАРК. [Электронный ресурс]. URL: http://www.spark-interfax.ru/ (дата обращения: 02.03.2020).

24. Мамедьяров З.А. Тенденции и перспективы российской фармацевтической отрасли и применимость мирового опыта // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2017. Т. 8. № 4. С. 772–780. URL: http://dx.doi.org/10.18184/2079–4665.2017.8.4.772–780.

25. О разработке и реализации Национальной технологической инициативы / Решения по итогам заседания президиума Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России. [Электронный ресурс]. URL: http://government.ru/orders/selection/401/18547/ (дата обращения: 02.03.2020).

26. Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации» / Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. N 1632-р – Система ГАРАНТ. [Электронный ресурс]. URL: http://base.garant.ru/71734878/ (дата обращения: 02.03.2020).

27. ОК 029–2007 (КДЕС Ред. 1.1). Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (утв. Приказом Ростехрегулирования от 22.11.2007 N 329-ст, ред. от 24.12.2012, введен в действие 01.01.2008). [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_77392 (дата обращения: 02.03.2020).