Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
 
 
Проблемы современной экономики, N 4 (48), 2013
ПРОБЛЕМЫ МОДЕРНИЗАЦИИ И ПЕРЕХОДА К ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКЕ
Пахомова Н. В.
член-корреспондент РАЕН,
профессор кафедры экономической теории экономического факультета
Санкт-Петербургского государственного университета,
доктор экономических наук

Казьмин А. А.
аспирант кафедры экономической теории Санкт-Петербургского государственного университета

Взаимосвязь структуры рынка и инновационной активности фирм: новые результаты с учетом технологических возможностей отраслей
В статье, во-первых, обобщаются основные результаты исследований в области взаимосвязи между рыночными структурами и инновационной активностью фирм в промышленном секторе. Во-вторых, акцентируется значение учета отраслевых условий, так называемых технологических возможностей, для выявления связи между инновационной активностью и структурой рынка, а также размером фирмы. При этом отрасли разграничиваются на высоко-, средне- и низкотехнологичные. В-третьих, исследуется воздействие мирового экономического кризиса на реструктуризацию инновационных стратегий компаний путем диверсификации их продуктовой линейки (в том числе в ходе сделок слияний/поглощений) и перехода к открытым формам инноваций. В-четвертых, демонстрируются новые возможности использования аналитических методов, включая эконометрический анализ, для обоснования рекомендаций в области конкурентной и промышленной политики с учетом обратного влияния инновационной активности компаний на структуру рынка
Ключевые слова: рыночные структуры, инновации, инновационная активность фирмы, интенсивность конкуренции, высоко- и среднетехнологичные отрасли, входные барьеры, конкурентная и промышленная политика
УДК 330.3; ББК 65.05   Стр: 53 - 60

1. Постановка проблемы. В современных условиях одним из ключевых индикаторов для оценки экономики страны служит уровень инновационной активности фирм. Именно фирмы, исходя из характерных черт рыночных структур, в которых они функционируют, принимают стратегические решения относительно самостоятельного финансирования исследований и разработок (R&D), берут на себя риск за конечные инновационные результаты, создают новые продукты, технологии, формы организации бизнеса, в том числе в период кризисных явлений в экономике.
В зарубежной и в российской литературе немало работ посвящено исследованию взаимосвязи между рыночными структурами и инновационной активностью фирм с позиции оценки интенсивности конкуренции, а также «высоты» входных и выходных барьеров в качестве толчка, стимулирующего менеджмент к вложениям в R&D [1, 2, 3, 4]. Однако в последнее десятилетие стали отчетливо проявляться тенденции, позволяющие внести ряд уточнений в традиционные представления о природе взаимосвязи между рыночными структурами и инновационной активностью фирм. К числу важнейших следует отнести переход ряда крупных фирм от традиционной, так называемой «закрытой» модели проведения R&D, к модели открытых инноваций, предполагающей активное взаимодействие с внешней средой, включая не только поставщиков комплектующих или покупателей товаров и услуг компании, но и фирм, являющихся потенциальными или реальными конкурентами. Реализуемая при этом стратегия открытых инноваций по-новому ставит вопросы защиты прав на результаты интеллектуальной деятельности, формирования у компании ключевых, сложных для воспроизведения компетенций, и ряд др. Под воздействием распространения в последние годы в международном бизнесе практики конкуренции в области R&D не отдельных инновационных фирм, включая глобальные, а их стратегических альянсов, новое качество приобретает и соотношение таких феноменов, как конкуренция и кооперация (подробнее см.: [5]).
Новым является и то обстоятельство, что внушительные размеры расходов на R&D крупнейших фирм мира более не гарантируют им ни технологического превосходства, ни прироста бизнеса. Сегодня новые малые и средние инновационные фирмы со скромными финансовыми ресурсами способны достигать большую эффективность и завоевывать свои доли рынка новыми продуктами и технологиями. Симптоматично, что при сопоставлении двух рейтингов десяти «самых инновационных» и десяти «самых щедрых на расходы в R&D» компаний международной консалтинговой компании Booz&Company пересечений между этими двумя группами всего три — Toyota Motor, Samsung, Microsoft [6]. Следовательно, сегодня все важнее становится не просто объем затрат, направляемых компаниями на инновации, а то, как именно расходуются эти средства с точки зрения стратегии фирмы и организации инновационного процесса.
Отдельного и более тщательного изучения для выработки мероприятий в рамках промышленной и конкурентной политики государства требует учет при оценке взаимосвязи между рыночными структурами и инновационной активностью фирм специфики отраслевых условий, включая не только технологические (измеряемые интенсивностью затрат на R&D), но и институционально-поведенческие. Когда речь идет об инновационной активности фирмы, обычно, прежде всего, обращается внимание на наличие объективных барьеров, включая «погруженные издержки», накопленный запас знаний, компетенции, располагаемые фирмами-старожилами и т.п. Но зачастую, по мере развития высокотехнологичных рынков и исчерпания возможностей повышения прибыли, действующие на рынке фирмы вместо развития добросовестной конкуренции заинтересованы в создании конкурентам барьеров входа на рынок, в том числе с помощью государства при реализации последним «селективной» промышленной политики и административного регулирования.
Интерес к учету специфики отраслевых условий в оценке взаимосвязи между рыночными структурами и инновационной активностью фирм подогревается и рядом других обстоятельств, которые в явной форме проявились в условиях мирового экономического кризиса 2008-2009 гг. Во-первых, в периоды спада деловой активности, расходы на R&D могут уменьшаться как из-за сокращения источников внутреннего финансирования, главным образом нераспределенной прибыли, так и из-за снижения доступности внешнего финансирования, что особенно болезненно для малых и новых инновационных фирм (подробнее см.: [7]). Известно, что в период кризиса банки, фондовые рынки и инвесторы минимизируют или совсем избегают повышенных рисков, характерных для инвестиций в R&D. Во-вторых, во время экономических спадов деловой активности возрастают барьеры входа на рынок для малых и новых инновационных фирм.
Однако, отталкиваясь от анализа природы и особенностей современного кризиса с точки зрения выводов инновационно-технологического направления длинноволнового подхода, а также первичных материалов за 2009 г. о стратегиях крупнейших инновационных фирм мира, можно сделать вывод, что для многих крупных фирм развитых экономик мира расходы в R&D сохраняли свое приоритетное значение (подробнее см.: [8]). Такой «неожиданный» вывод можно объяснить как долгосрочными аспектами планирования их деятельности в части выхода на новые рынки, так и налаженной системой стимулов к осуществлению инновационной активности со стороны государств, в том числе в части конкурентной политики. Характерный для многих крупных фирм рост расходов на R&D, по всей вероятности, соответствовал цели достижения ими стратегических преимуществ после завершения кризиса.
Вместе с тем кризисная ситуация открыла фирмам простор для реструктуризации стратегий инновационной активности, в том числе путем диверсификации продуктовой и сервисной линейки (в ходе сделок слияний/поглощений), а также «перефокусировки» внутренних целей и смены акцентов. Так, в фармацевтической отрасли были активизированы процессы слияний и поглощений, которые подстегнули весьма специфические мотивы. Инициаторами сделок выступили крупные глобальные фирмы (Pfizer, Roche Holding AG, Abbott Laboratories, Merck&Co) с целью, с одной стороны, реорганизации своей политики в области инноваций, а, с другой — для преодоления последствий потери патентной защиты на ключевые медицинские препараты. Сделки слияний и поглощений облегчили доступ к интеллектуальным правам, высококвалифицированным сотрудникам поглощаемых фирм, значительно расширив продуктовый портфель компаний.
Научным сообществом в современных условиях вновь привлекается внимание и к критике стандартных идентификаторов типов рыночных структур, включая классический индекс концентрации Херфиндаля-Хиршмана, а также показатель доли рынка. Критика данных параметров может быть сведена к следующему [9, 10]:
● они в недостаточной степени отражают структуру конкуренции для отдельных фирм по причине агрегирования экономических и производственных показателей деятельности фирм, функционирующих в различных сегментах в рамках одной отрасли;
● чтобы измерить любой из этих индексов, необходимо определить географические и продуктовые границы рынка, на котором действует фирма, что сопряжено с существенными трудностями;
● они являются переменной от концентрации рынка на национальном уровне, поэтому конкурентное давление со стороны экспортеров из других стран ими не отражается;
● фактическая конкуренция фирм на рынке хотя и является важнейшим фактором, характеризующим тип рыночной структуры, она все же является неполной, поскольку для участников рынка важна и потенциальная конкуренция.
Сосредоточим в статье в контексте выделенных проблем основное внимание на следующих вопросах. Во-первых, обобщим с позиции экономики отраслевых рынков основные выработанные ранее подходы к определению формы и вида связи между рыночной структурой и инновационной активностью фирм, а также учета в проводимом анализе специфики отраслевых условий (прежде всего, так называемых технологических возможностей отраслей). Во-вторых, представим ряд новых результатов, полученных на базе обобщения и обработки эконометрическими методами данных Европейской комиссии за 2009–2011 гг., в которых содержится подробная информация о 1500 наиболее инновационно активных фирм мира. В-третьих, выработаем в свете полученных результатов практические рекомендации по совершенствованию инструментов государственной конкурентной и промышленной политики. При этом авторы статьи отдают себе отчет в том, что исследование проблематики взаимосвязи рыночной структуры и инновационной активностьи фирм с учетом специфики отраслевых условий не ограничивается исследуемыми в статье сферами.
2. Взаимосвязь между структурой рынка и стимулами фирм к инновациям: основные выводы. Являющаяся двусторонней взаимосвязь между типом рыночной структуры и инновационной активностью компаний специалистами в области экономики отраслевых рынков, как правило, представляется следующим образом. С одной стороны, экзогенно заданная структура некоторого рынка (монополия, олигополия, конкуренция) определяет эндогенный тип инновационного поведения фирмы (исследовательское, инновационно-производственное, инновационно-организационное), что, в свою очередь, детерминирует результаты инновационной активности. С другой стороны, инновационная активность, реализуемая как в форме инвестиций в разработку новых продуктов, технологий, форм организации бизнеса, так и в форме получения патентов, существенных изобретений, объема продаж инновационной продукции и т.п., способна оказать определенное воздействие на тип рыночной структуры.
Первый углубленный рыночный анализ факторов, влияющих на инновационную активность фирмы, был проведен Й. Шумпетером и сопровождался однозначным выводом, согласно которому стимулы к инновациям отчетливее проявляются в отраслях промышленности с высоким уровнем концентрации. В качестве обоснования он приводил два тезиса: во-первых, фирма с монопольной властью может предотвратить имитацию и таким образом полнее возмещает свои расходы на R&D. Во-вторых, у фирмы, располагающей сверхприбылью, есть ресурсы, необходимые для финансирования научных исследований [11].
Проводимые с конца 1960-х гг. исследования характера взаимосвязи между типом рыночных структур и стимулами к инновациям позволили уточнить эти представления, сделав важный вывод о наличии нелинейной, перевернутой «U-образной», зависимости между интенсивностью конкуренции и инновационной активностью фирм. Суммируя аргументы в пользу данной позиции с учетом подключения к анализу динамического аспекта в форме диффузии инноваций [12], специалисты отмечают, что именно компании, работающие на олигополистических рынках [13], испытывая давление конкуренции, располагают и средствами, необходимыми для инноваций, и имеют для этого стимулы.
Отметим, что подобные рыночные структуры, для которых свойственно наличие небольшого числа крупных экономических агентов при значительных барьерах входа/выхода, сегодня характерны для многих высокотехнологичных рынков. Так, согласно обзору US Census Bureau, в США в начале 2000-х годов лидерами по концентрации производства среди высокотехнологичных отраслей являлись компьютерная, аэрокосмическая и полупроводниковая промышленности, где на долю четырех крупнейших фирм приходилось 76%, 62% и 60% объема продаж рынков соответственно [14]. В свою очередь аутсайдерами по концентрации четырех крупных фирм выступали отрасли производства электрооборудования (26%), телекоммуникационного оборудования (34%), фармацевтическая и оптическая промышленности (34% и 31% соответственно).
К факторам, определяющим рыночные структуры высокотехнологичных отраслей, относятся также высокие барьеры входа в отрасль. Крупные фирмы, в сравнении с малыми предприятиями, имеют значительно больше возможностей для обеспечения необходимого для входа в отрасль уровня расходов на R&D, как и для финансирования издержек, связанных с внедрением новых технологий. Барьеры выхода из высокотехнологичных отраслей также достаточно высоки, поскольку выход из отрасли в случае неудачи на рынке требует значительных издержек, связанных с использованием дорогостоящего оборудования, которое нелегко быстро реализовать в случае ухода с рынка.
Вместе с тем положение о перевернутой «U-образной» зависимости между интенсивностью конкуренцией и инновационной активностью не во всех исследованиях получало безусловное подтверждение. Кроме того, важное значение в исследованиях 1970-1990 гг. приобрели параметры, характеризующие специфику отраслевых условий и связь фирм с научно-исследовательскими учреждениями, потребителями, партнерами в рамках кооперации своих усилий. Итогом стали рекомендации по проведению дальнейшего более дифференцированного анализа с фокусировкой внимания на всей совокупности факторов, которые оказывают существенное воздействие на развертывание инновационной активности компаний.
В последнее десятилетие важные выводы относительно теории и практики взаимосвязи между инновационной деятельностью и структурой рынка были сформулированы в работе Ф. Агийона с соавторами [15]. Речь идет о том, что конкуренция поддерживает стимулы к инновациям среди находящихся на рынке технологических фирм-лидеров. Одновременно с этим так называемый «шумпетерианский» эффект конкуренции (по снижению инновационной активности с существенным ростом числа компаний на рынке) может быть доминирующим для «отстающих» в отрасли фирм (существование перевернутой «U»-образной формы взаимосвязи между инновационной активностью и конкуренцией на рынках). Кроме того, фирмы, имеющие более высокие риски банкротства (относительно высокий уровень долга), имеет больше стимулов для повышения своей конкурентоспособности, и соответственно, для «выживаемости» за счет активной инновационной политики.
Отличительной чертой современных подходов в теории организации рынков является активизация внимания к изучению вопроса о видоизменении типа рыночной структуры под воздействием инновационной активности фирм, включая соответствующий уровень концентрации и его динамику. Именно этот анализ представляет первоочередной интерес с позиции обоснования конкурентной политики. В его рамках следует учитывать динамический аспект, который выражается во влиянии инноваций на рыночные структуры и возможности выстраивания фирмами-старожилами барьеров входа на рынок новых фирм. Этот аспект также обусловлен их ролью в генерировании фундаментальных знаний. Следуя выводам Й. Шумпетера, обращается внимание и на то, что конкурентное положение на рынках не является устойчивым. С одной стороны, повышенная предпринимательская прибыль привлекает на данный рынок имитаторов, разрушающих первоначальную монополию новатора. С другой стороны, сходный эффект может быть связан с действиями других инноваторов, развивающих новые продукты, процессы и реализующих стратегию имитации инноваций [16].
В этом ракурсе на примере динамической модели эволюции рынков и ее применения к 73 отраслям промышленности Великобритании в рамках двух промежутков времени 1970–1974 гг. и 1975–1979 гг. П. Геровски и Р. Помрой обнаружили, что инновации способствуют снижению уровня концентрации на рынках (deconcentrate markets), и в дальнейшем она же (децентрализация рынков) дополнительно стимулирует инновационную активность фирм в течение долгосрочного интервала [17].
Английский экономист Дж. Саттон, используя теоретико-игровой подход, пришел к выводу, что в отраслях с большой долей расходов на R&D в объеме продаж фирм (отрасли с высокой альфа) конкуренция приводит к выживанию только достаточно крупных фирм [1]. Структура рынка будет концентрированной. В отраслях с низкой долей расходов на R&D в объеме продаж фирм (отрасли с низкой альфа), даже если фирма вырвется вперед за счет инноваций, ее преимущества первого хода будут мало заметными, большие расходы на R&D не принесут нужной отдачи, и таким образом рыночная власть не будет играть никакой роли. Структура рынка в таком случае будет близкой к конкурентной.
Интересным примером тестирования этой гипотезы служит исследование, проведенное в 2008 г. Н. Крапом и Й. Штефаном. Авторы провели оценку воздействия на уровень концентрации и рыночные структуры промышленного сектора ряда стран ЕС показателей, характеризующих знаниеемкость отраслей [18]. Изменив, следуя Дж. Саттону, традиционное направление анализа (т.е., от рыночных структур к поведению фирм и его результативности) на противоположное, авторы поставили задачу обосновать рекомендации по формированию конкурентной политики Европейского союза и созданию в данном регионе конкурентных преимуществ, базирующихся на технологическом превосходстве. Полученные результаты на примере знаниеемкого сектора ряда стран Европейского союза (Франция, Англия, Германия, Венгрия, Румыния, Финляндия, Португалия и Австрия) подтвердили гипотезу о том, что с повышением значения параметров, характеризующих знаниеемкость в соответствующих отраслях, возрастает и уровень концентрации. При этом наиболее высокие значения показатели знаниеемкости имеют все же при умеренных уровнях концентрации.
3. Учет специфики отраслевых условий при исследовании взаимосвязи между структурой рынка и инновационной активностью фирм. Особое значение учета специфики отраслевых условий, которая преимущественно измеряется специалистами через уровень инновационной интенсивности (расходы на R&D по отношению к объемам продаж в отрасли), при исследовании взаимосвязи между структурой рынка и инновационной активностью фирм приобретает в современных условиях особое значение. Речь идет, прежде всего, о классификации отраслей с целью оценки эффективности конкурентной и промышленной политики государства, особенно применительно к высокотехнологичным отраслям — «локомотивам» современного экономического развития.
К сектору высоких технологий ОЭСР относит следующие отрасли: производство оргтехники, компьютеров, производство оборудования для радио, телевидения и связи и фармацевтическую промышленность. Министерство торговли США относит к высокотехнологичным все отрасли, в которых расходы на R&D составляют не менее 4,5% от объемов выпуска продукции [19]. Национальный научный фонд США к отраслям высоких технологий относит аэрокосмическую промышленность, фармацевтическую промышленность, производство вычислительной техники и микроэлектроники, производство медицинских и оптических инструментов, отрасль телекоммуникаций и средств связи [20]. Как видим, перечень отраслей, относящихся к высокотехнологичным, сформированный международными организациями, достаточно однороден, хотя формальные критерии отнесения тех или иных отраслей к их числу и могут показаться условными.
Вместе с тем в долгосрочной перспективе перечень высокотехнологичных отраслей не может быть стабильным, он изменяется в соответствии с появлением и освоением новых достижений науки и техники. В этом ключе Ю. Яковец сформулировал теорему инновационных волн, подчеркивая, что «в динамике общества наблюдаются волны эпохальных, базисных и улучшающих инноваций, которые меняют лицо общества, синхронизированно охватывают все его структуры, осуществляются с ускоряющейся периодичностью в исторической ретроспективе и прогнозируемой перспективе» [21]. Тем самым, инновационные волны формируют технологический уклад, источниками которого выступают базисные инновации, а они в свою очередь определяют перечень высокотехнологичных отраслей относительно каждого исторического периода.
Изучая роль высокотехнологичных отраслей в экономическом развитии стран, заметим, что они занимают особое место в структуре производства, создания экономической добавленной стоимости, экспорта, прежде всего, из-за своей «рентной природы». Гипотезу о «рентной природе» высокотехнологичных отраслей сформулировал И. Фролов, и суть ее, согласно этому автору, состоит в следующем: в высокотехнологичных производствах при прочих равных условиях на конечных звеньях технологической цепочки, по сравнению с низшими переделами, происходит концентрация перераспределяемой стоимости и ее превращение в денежную форму (доход, прибыль) за счет различных стандартов как производственного, так и личного потребления [22]. Этот вывод подтверждается ранее полученными одним из авторов данной статьи эмпирическими результатами об опережающих темпах роста высокотехнологичных отраслей относительно других групп отраслей, а также фактом предъявления ими значительного спроса на результаты научных исследований и разработок [23].
Дополняя эти выводы, следует указать на ряд эмпирических результатов, полученных в научной литературе и свидетельствующих о том, что различия среди отраслей по потенциалу использования технологий (для выявления их чаще всего отрасли классифицируют на технологически прогрессивные и технологически непрогрессивные) имеют гораздо большее значение для объяснения изменений в расходах на R&D или инновационной интенсивности, чем различия в типах рыночных структур.
В. Адамс, используя данные Франции и США, протестировал гипотезу о положительной связи между концентрацией продавцов и инновационной активностью, которые были измерены с помощью индексов концентрации четырех крупных фирм и интенсивности расходов на R&D. Он обнаружил, что для высокотехнологичных отраслей, исключая производство промышленного оборудования, в стране с высоким индексом концентрации может иметь место меньшая интенсивность расходов на R&D [24].
С. Глоберман, изучая влияние концентрации и технологических возможностей на исследовательскую активность в 15 отраслях промышленности Канады (из которых 9 являются более технологически прогрессивными и 6 — менее технологически прогрессивными) за 1965-1969 гг., обнаружил, что для отраслей с высоким уровнем технологических возможностей, исследовательская активность находится в обратно пропорциональной зависимости от концентрации и в прямой — от фактора, характеризующего форму собственности и государственное финансирование [25].
Исследуя вопросы взаимосвязи инноваций, технологических возможностей и рыночных структур на основе данных по отраслям промышленности Великобритании за 1945-1983 гг., П. Геровски пришел к выводу, что создание, продвижение «национальных чемпионов» в стимулировании инновационной активности посредством ограничения антимонопольной политики не является эффективным решением со стороны государства [26]. В высокотехнологичных отраслях малые фирмы при отсутствии барьеров входа и выхода и благоприятной конкурентной среды играют куда более значимую роль в инновационной активности, нежели крупные.
Т. Коуллер на основе данных 1982 г. об инновационной активности, рыночной концентрации и размеров фирм по 281 отрасли промышленности США, из которых 139 были отнесены к технологически непрогрессивным, а 142 — к технологически прогрессивным, пришел к следующим выводам. В технологически прогрессивных отраслях (интенсивность расходов на R&D более 1,1% от общих продаж фирм), инновационный выпуск (особенно малых фирм) находится в обратно пропорциональной зависимости от уровня концентрации и прямо пропорциональной к уровню интенсивности расходов на R&D. Концентрация отрасли положительно влияет на инновационный выпуск крупных фирм, но только в технологически непрогрессивных отраслях промышленности [27].
Таким образом, в работах, относящихся к 1970-2000 гг., фактор технологических возможностей оценивается как оказывающий существенное влияние на выявление связи между инновационной активностью и структурой рынка, а также размером фирмы. В технологически прогрессивных отраслях инновационная активность находится в обратной зависимости к уровню концентрации, в технологически непрогрессивных, — в прямой. Это связано с тем, что в технологически прогрессивных отраслях (в частности, в высокотехнологичных), инновационная активность является частью ведения бизнеса, и, как результат имеет место иерархичное распределение инноваторов внутри отрасли. Напротив, инновации в технологически непрогрессивных отраслях являются выбором фирмы соответствующей бизнес-стратегии, которая в дальнейшем создает для них конкурентные преимущества.
4. Формулировка гипотез исследования и описание его выборки. Прежде чем сформулировать гипотезу исследования, дадим авторское определение понятия «инновационная активность фирмы». Под ней в рамках проводимого исследования будем понимать трансформацию новых идей в инновационные и иные результаты благодаря наличию соответствующей производственной функции знаний; она выступает частью общей стратегии развития фирмы с целью достижения устойчивых конкурентных преимуществ и/либо изменения сложившихся деловых практик (рутин).
Для более точного анализа инновационной активности фирм необходимо согласовать подходы к параметрам, которые оценивают уровни деятельности в области R&D. Как правило, используются следующие шесть наиболее распространенных параметров измерения инновационной активности фирм:
● расходы на R&D согласно данным официальной отчетности фирм — данный показатель является наиболее доступным, он чаще всего используется в эмпирических исследованиях при построении эконометрических моделей, но обладает, на наш взгляд, 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;
● уровень расходов на исследования и разработки по отношению к объемам продаж фирмы — так называемый показатель инновационной интенсивности. Наиболее используемый показатель при проведении эмпирических исследований, но он также не отражает результативность инновационной активности фирмы;
● количество полученных патентов как показатель оценки результативности в R&D — патент является юридическим правом собственности на изобретение, которое присваивается национальным патентным бюро. Патент предоставляет его владельцу монополию (с ограниченной продолжительностью) для того, чтобы использовать запатентованное изобретение в производственной и коммерческой деятельности;
● число и объем новых продуктов, выведенных на рынок — данные показатели наименее доступны, так как они могут не публиковаться в официальной отчетности фирм, а, следовательно, в большинстве случаев сведения об этом являются коммерческой тайной;
● удельный вес новой продукции в общем объеме продаж.
Отдельного внимания заслуживает параметр «число полученных патентов». Зачастую в литературе патенты рассматриваются как результаты инновационной активности фирмы. Однако, на наш взгляд, патенты стоит рассматривать как вспомогательный параметр, так как они отражают результативность исследовательской деятельности, являющейся промежуточной стадией в инновационной активности и операционной деятельности фирм. Кроме того, патентная статистика обладает следующими недостатками, широко обсуждаемыми в научной литературе:
во-первых, большое количество патентов вообще никогда не доходит до стадии коммерческой реализации (например, фирмы по производству лекарства могут запатентовать целый ряд химических веществ вокруг одного используемого ими препарата, чтобы предотвратить создание другой фирмой близкого данному продукту химического субститута). Этот феномен в теории организации рынков получил наименование теории «откладывания патента в долгий ящик», согласно которой цель патентования в таком случае состоит в том, чтобы помешать новичку вступить в конкуренцию с участниками рынка [28];
во-вторых, определенное число инноваций может быть не запатентовано. Так, Р. Нельсон с соавторами, опросив руководителей исследовательских центров из 130 промышленных отраслей, выяснил, что патент выступает эффективным средством предотвращения копирования изобретений только в пяти отраслях, и условно эффективным еще в 20 отраслях. Для процессных инноваций представители только трех отраслей промышленности рассматривали патент как эффективный способ присвоения результатов инноваций [29];
в-третьих, склонность к патентованию значительно варьируется по отраслям (относительно легко запатентовать формулу лекарства, но гораздо труднее запатентовать изобретение шариковой авторучки так, чтобы исключить конкуренцию);
в-четвертых, наблюдается «размывание» защиты от имитации изобретения, воплощенного в патенте. По оценкам Э. Мэнсфилда и соавторов, изучивших взаимосвязь между издержками имитации и патентами для химической, машиностроительной, электронной промышленности, 60% патентованных успешных новшеств были сымитированы в течение 4 лет после их введения [30].
Учитывая вышеизложенное с точки зрения анализа достоинств и ограничений каждого из параметров инновационной активности фирмы, в рамках проводимого исследования авторы будут использовать следующие переменные инновационной активности:
– «на входе»: 1) натуральный логарифм расходов на R&D; 2) инновационную интенсивность (долю расходов на R&D в объемах продаж);
– «на выходе»: 1) процентная разница между 3-х летней динамикой продаж и расходов на R&D; 2) рентабельность продаж (доля прибыли в объемах продаж);
Что касается переменной, характеризующей структуру рынка, то авторы используют показатель 3-х летней динамики продаж вместо стандартных идентификаторов (индекс концентрации Херфиндаля-Хиршмана, доля рынка).
Для учета специфики отраслевых условий использованы следующие переменные: 1) фиктивная переменная для группы высокотехнологичных отраслей, HI dummy — высокая интенсивность расходов на R&D, более 5% от общих продаж фирм; 2) фиктивная переменная для группы среднетехнологичных отраслей, MI dummy — средняя интенсивность расходов на R&D, 2–5% от общих продаж фирм; 3) фиктивная переменная для группы низкотехнологичных отраслей, LI dummy — низкая интенсивность расходов на R&D, менее 2% от общих продаж фирм.
Далее авторами сформулированы следующие базовые вопросы-гипотезы исследования учета специфики отраслевых условий при взаимосвязи между структурой рынка и инновационной активностью фирм в кризисную и посткризисную фазы мирового экономического кризиса 2009–2011 гг.
1. Каким образом фирмы различных отраслевых групп в указанный период реагировали в области инновационной активности, и какое влияние это оказывало на их финансовые показатели?
2. Каким образом инновационная результативность фирм, с одной стороны, и инновационная интенсивность, — с другой, влияют на структуру рынка?
Информационной базой исследования послужили микроэкономические данные Объединенного исследовательского центра Европейской комиссии за 2009-2011 гг., в которых содержится подробная информация о 1 500 наиболее инновационно активных фирм мира [31]. После необходимых предварительных корректировок авторами была подготовлена для изучения статистическая база данных из 1 218 фирм, в том числе:
○ 467 фирм соответствовали группе отраслей высокотехнологичного сектора;
○ 643 фирм соответствовали группе отраслей среднетехнологичного сектора;
○ 108 фирм соответствовали группе отраслей низкотехнологичного сектора.
5. Результаты исследования взаимосвязи между структурой рынка и инновационной активностью фирм в условиях экономического спада 2009–2011 гг. Результаты описательной статистики, представленные в табл. 1, показывают, что инновационная интенсивность фирм, как и следовало ожидать, имеет самое высокое значение (13,3%) для высокотехнологичного сектора. Это существенно выше среднего значения по всей выборке изучаемых фирм (7,4%), а также для показателей фирм среднетехнологичного (4,2%) и низкотехнологичного (1,1%) секторов. Что касается относительного прироста расходов на R&D фирм за 3-х летний период (2011 г. по сравнению с 2009 г.), то для фирм высокотехнологичного сектора он составил 9,1%, для среднетехнологичного сектора — 5,6%, низкотехнологичного — 4,5%.
Относительный прирост продаж в 2011 г. по сравнению с 2009 г. в высокотехнонологичном секторе более чем в 4 раза превышал аналогичный показатель в остальных двух секторах. При этом особый интерес представляет сравнение относительного прироста продаж с относительным приростом расходов на R&D. Их разница позитивна только в случае фирм высокотехнологичного сектора, указывая на равномерный рост обеих величин. В средне- и низкотехнологичных отраслях прирост продаж отставал от расходов на R&D. Самым прибыльным сектором также остается в среднем сектор из высокотехнологичных фирм, — на 4 п.п. выше показателя рентабельности в среднетехнологических отраслях.
Таким образом, основной вывод по первой гипотезе исследования следующий: с одной стороны, фирмы высокотехнологичного сектора в кризисную и посткризисную фазы мирового экономического кризиса 2009–2011 гг. демонстрировали экономическую отдачу выше, чем фирмы других традиционных секторов. С другой стороны, они наиболее активно инвестировали средства в R&D, тем самым, создавая задел для достижения стратегических преимуществ после завершения кризиса. Фирмы высокотехнологичных отраслей более восприимчивы к получению прибыли от реализации совместных с другими фирмами проектов в сфере R&D, так как у них значительно лучше по сравнению с фирмами традиционных отраслей развита инфраструктура, качественнее понимание технологий за счет человеческого капитала исследователей и инженеров.
Авторы далее эмпирически показывают, какие факторы объясняют структуру рынка и какова их экономическая значимость. Выявляемая взаимосвязь оценивается с помощью метода наименьших квадратов. Чтобы установить эту взаимосвязь, в качестве независимых переменных (параметры инновационной результативности) использованы показатели прибыльности за 2011 г. и разница между 3-х летней динамикой продаж и расходов на R&D.
Полученные результаты (табл. 2) свидетельствуют, что модель 1 (для генеральной выборки) является статистически значимой, и оба параметра инновационной результативности на 25% объясняют дисперсию структуры рынка, измеряемого показателем 3-х летней динамики продаж.
В модели 2 из табл. 2 мы тестируем гипотезу о воздействи отраслевой принадлежности фирм на структуру рынка. Как можно видеть, принадлежность компании к высокотехнологичному сектору приводит к увеличению продаж на 9,25%. Этот коэффициент статистически значим и он больше аналогичного значения для среднетехнологического сектора в 4,6 раза и для низкотехнологического секторов — в 3,4 раза.
Для того чтобы оценить относительную значимость инновационной результативности и интенсивности и их воздействие на структуру рынка, мы включаем переменные обеих категорий в регрессионную модель. Результаты отображены в моделях 3–4 (см. табл. 2). Полученные результаты интересны тем, что принадлежность фирм к средне- и низкотехнологичным отраслям понижательно влияет на структуру рынка (3-х летняя динамика прироста продаж — модель 3) либо сохраняет экономически незначительный позитивный эффект (модель 4). Оба коэффициента при этом статистически незначимы, что позволяет говорить об отсутствии взаимосвязи между секторами низшего инновационного эшелона и структурой рынка. Наоборот, эффект принадлежности к высокотехнологичной группе отраслей остается как экономически существенным, так и статистически значимым. Коэффициенты инновационной результативности во всех предложенных спецификациях регрессионной модели структуры рынка остаются статистически значимыми и сравнимыми по абсолютному значению. Так, рост на 1% прибыльности связан с 0,27% увеличением в росте продаж, а увеличение эффективности расходов на R&D на 1% приводит к 0,32% в росте продаж. Высокий множественный коэффициент детерминации в 28,31% и низкие p-значения F-статистики указывают на то, что последняя модель статистически значима и наиболее полно среди предложенных описывает изменения в структуре рынка.
Таким образом, для фирм высокотехнологичного сектора инновационная результативность более отчетливо влияет на структуру рынков, нежели для фирм среднетехнологичного и низкотехнологичного секторов. Тем самым подтверждается конкурентный характер рынков высокотехнологичного сектора, так как инновационная активность фирм является частью ведения их бизнеса. Но интенсивная конкуренция не позволяет технологическим лидерам, по образному выражению М. Кафуроса, «наслаждаться» высокой отдачей от R&D, подчеркивая таким образом динамичность и неустойчивость положения фирм на высокотехнологичных рынках [32]. В то же время это направление исследования является более комплексным и требуют дополнительно учета динамического аспекта, который выражается во влиянии инноваций на рыночные структуры, возможности выстраивания фирмами-старожилами барьеров входа на рынок новых фирм, подчеркивая тем самым эндогенную природу взаимосвязи.

Выводы
Подводя итоги проведенных специалистами, включая авторов статьи, исследований, сформулируем ряд дополнительных практических рекомендаций по совершенствованию инструментов конкурентной и промышленной политики.
Представленные в статье результаты означают, что с точки зрения выработки конкретных инструментов и механизмов стимулирования инновационной активности фирм в аналитической работе должно быть уделено больше внимания учету отраслевой специфики каждого из технологичных секторов, пониманию их природы для проведения гибкой, селективной и дифференцированной государственной политики, особенно конкурентной и промышленной. Для группы фирм высоко- и среднетехнологичных отраслей, которые и выступают в современных условиях хозяйствования «движущими силами» экономического развития, основной акцент в государственном регулировании должен быть сделан на формировании благоприятной конкурентной среды, устранении рыночных барьеров входа и выхода. Подавляющая часть фирм в высоко- и среднетехнологичных отраслях развитых стран не обладают доминирующим положением, что сказывается на их стимулах к осуществлению инноваций, хотя они и выступают ключевыми глобальными «игроками». В то же время задачи укрепления международной конкурентоспособности в условиях глобализации, одним из важнейших проявлений которой является расширение географических границ многих рынков, требуют со стороны государства активных действий в наращивании научно-исследовательских, финансовых и организационных возможностей крупных фирм.
Особое внимание следует уделить фирмам, обладающим доминирующим или лидирующим положением. Следует пресекать любые их попытки наращивания монопольного положения за счет выстраивания барьеров входа. В то же время государственная конкурентная политика в отношении фирм, которые не обладают доминирующим положением на рынке, должна состоять в поддержании эффективной конкуренции.
Однако, если вся система институтов государственного регулирования экономики будет подчиняться лишь соображениям обеспечения максимально благоприятного положения «локомотивных» отраслей, то это чревато многими рисками неэффективной реализации подобной стратегии. Во-первых, перечень «локомотивных отраслей» в среднесрочной и долгосрочной перспективах не может быть стабильным — он изменяется соответственно появлению и освоению новых достижений науки и техники. Во-вторых, само определение «локомотивных отраслей» является результатом политического процесса, и поэтому оно не свободно от воздействия «групп влияния». В-третьих, даже при свободе стратегического выбора государства от воздействия со стороны «групп влияния» перечень перспективных отраслей может быть выбран неправильно. В-четвертых, даже если «локомотивные отрасли» выбраны правильно, не исключено, что их качественное устойчивое развитие не будет сопровождаться повышением международной конкурентоспособности.
В этой связи, различные инициативы по оказанию поддержки развитию высокотехнологичных отраслей посредством внесения соответствующих поправок в нормативно-правовые акты, обеспечивающие национальным производителям приоритет в поставках продукции, по крайней мере, для государственных нужд, и минимизацию импорта ряда категорий высокотехнологичной продукции, могут оказаться контрпродуктивными.

Таблица 1
Результаты описательной статистики
 Вся совокупностьНизкотехнологичный секторСреднетехнологичный секторВысокотехнологичный сектор
Число фирмСр. значениеСт. отклонениеЧисло фирмСр. значениеСт. отклонениеЧисло фирмСр. значениеСт. отклонениеЧисло фирмСр. значениеСт. отклонение
Расходы на R&D, млн евро1 2183869251082002726433658694674581 079
Продажи, млн евро1 21811 39928 21010841 87370 62364311 16319 8124674 67611 477
Инновационная интенсивность, %1 2187,40***81081,10***16434,16***446713,31***9
3-летний прирост расходов на R&D, %1 2186,84***161084,49**186435,56***144679,14***17
3-летний прирост продаж, %1 2184,86***141082,75**136432,01***114679,25***17
Прирост продаж минус прирост расходов на R&D, %1 218-213108-216643-413467013
Прибыльность, %1 21810,90***1010811,10***116439,20***846713,19***11
Примечание: *** — коэффициент статистически значим на 1%-ном уровне, ** — на 5%-ном уровне, * — на 10%-ном уровне.

Таблица 2
Результаты регрессионного анализа
 Модель 1Модель 2Модель 3Модель 4
Рентабельность0,32(11,73*)  0,32(8,01*)0,27(7,13*)
Прирост продаж минус прирост расходов на R&D, %0,42(16,59*)    0,32(11,76*)
HI dummy (фиктивная переменная)  9,25(14,56*)5,01(6,14*)5,61(7,25*)
MI dummy (фиктивная переменная)  2,02(3,72*)-0,94(-1,46)0,65(-1,04)
LI dummy (фиктивная переменная)  2,75(2,08**)-0,82(-0,6)0,28(-0,22)
Количество наблюдений1 2181 2181 2181 218
R-squared0,250,160,200,28
F-stat201,9576,6976,5395,81
Примечание: t-статистика представлена в скобках.* — коэффициент статистически значим на 1%-ном уровне


Авторы статьи благодарят за ценные комментарии и проведенные эконометрические расчеты аспиранта Университета Маннгейм, Германия, Затонову Екатерину.

Литература
1. Sutton J. Technology and Market Structure: Theory and History. MIT Press. Cambridge, MA. 1998.
2. Пахомова Н.В., Рихтер К.К. Формирование экономики инновационных изменений в России: ответы на современные вызовы сквозь призму международного опыта // Проблемы современной экономики. — 2011. — № 3. — С. 7–14.
3. Пахомова Н.В., Казьмин А.А. Структура рынка, технологические возможности и инновационная активность: что важно учесть при модернизации конкурентной политики // Проблемы современной экономики. — 2009. — № .2. — C. 111–116.
4. Розанова Н.М. Структура рынка и стимулы к инновациям // Проблемы прогнозирования. — 2002. — № 3. — С. 93–108.
5. Пахомова Н.В., Казьмин А.А. Стратегический выбор между закрытой и открытой формами инноваций: ответ с позиции нео-институционального анализа //Инновации. — 2013. — № 7. — С. 24–29.
6. Подробнее см.: Booz & Company «Making Ideas Work. The 2012 Global Innovation 1000 Study», 30 October, 2012. URL: http://www.booz.com/media/file/BoozCo_The-2012-Global-Innovation-1000-Results-Summary.pdf
7. Mario Daniele A., Schneider C., Zaldokas A. Credit Supply and Corporate Innovation // Journal of Financial Economics. — 2013. — №  3. — Vol. 109. P. 835–855.
8. Подробнее см.: Ведомости, 17 июня 2009, интервью Д. Мейера, президента и гендиректора AMD: «Финансовый кризис может быть нам на руку», А5; Ведомости, 21 июля 2009, интервью П. Бодуана, президента и главного исполнительного директора Bombardier: «Ангара с личными самолетами у меня нет», А5; Ведомости, 29 июля 2009, интервью Л. Апотекера, генерального директора SAP: «Работа для меня как наркотик», А5; Ведомости, 17 августа 2009, интервью К. Баррета, бывшего председателя совета директоров Intel: «Методы XX в. пора забыть», А5.
9. Kraft K. Market Structure, Firm Characteristics and Innovative Activity // Journal of Industrial Economics. — 1989. — № 3. — Vol.37. — P. 329–336.
10. Aghion P., Bloom N., Blundell R., Griffith R., Howitt P. Competition and Innovation: an in inverted U relationship. October 2002. WorkingPaper 9269.URL:http://eprints.ucl.ac.uk/17786/1/17786.pdf.
11. Шумпетер Й.А. Капитализм, Социализм и Демократия /Пер. с англ. / Предисл. и общ. ред. В.С. Автономова. — М.: Экономика, 1995. — 540 с. (Экономическое наследие)
12. Scherer F.M. Innovation and Growth: Schumpeterian Perspectives. Cambridge MA: MIT Press., 1984. — P. 120–129.
13. Waldman D.E., Jensen E.J. Industrial Organization: Theory and Practice. 3-rd ed. Boston, San Francisco, New York, London: Pearson Education, Inc., 2007. — P. 475–480.
14. Concentration Ratios: 2002. Economic Census Manufacturing Subject Series. — Issued May 2006. — U.S. Department of Commerce. Economics and Statistics Administration. U.S. CENSUS BUREAU. — 261 p.
15. Aghion P., Bloom N., Blundell R., Griffith R., Howitt P. Competition and Innovation: an in inverted U relationship. October 2002. WorkingPaper 9269.URL:http://eprints.ucl.ac.uk/17786/1/17786.pdf.
16. Шумпетер Й.А. Теория экономического развития: исследование предпринимательской прибыли; капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры / Й.Шумпетер; Пер. с нем. В.С. Автономова, М.С. Любского и др. — М.: Прогресс, 1982. — 456 с.
17. Geroski P., Pomroy R. Innovation and the Evolution of Market Structure // Journal of Industrial Economics. — 1990. — Vol.38. — Issue 3. — Р. 299–314.
18. Krap N., Stephan J. The Relationship between Knowledge Intensity and Market Concentration in European Industries: An Inverted U-Shape. Institut fьr Wirtschaftsforschung. Halle. IWH-Discussion Papers. 3/2008. — 28 p.
19. Кортов С.В. Анализ инновационного развития территории на базе эволюционного подхода // Инновации. — 2004. — № 6. — С.25–33.
20. Research and Development in Industry USA: 2002. Arlington, 2003.
21. Закономерности и перспективы трансформации общества. Материалы к V Международной Кондратьевской конференции /Под ред. Ю.В. Яковца. — М.: МФК, 2004. — Т.I. С.422.
22. Фролов И.Э. Потенциал развития наукоемкого, высокотехнологичного сектора российской промышленности // Проблемы прогнозирования. — 2004. — № 1. — С.79–100.
23. Казьмин А.А. Роль высокотехнологичных отраслей в экономическом развитии России // Научные труды Вольного экономического общества России. — 2009. — № . — С. 319–344.
24. Adams W. Firm Size and Research Activity: France and the United States // The Quarterly Journal of Economics. — 1970. — Vol. 84. — № 3. — Р. 386–409.
25. Подробнее см.: Kamien M., Schwartz N. Market Structure and Innovation: A Survey // Journal of Economic Literature. — 1975. — No.1. — Vol.13. — Р. 1–37.
26. Geroski P. Innovation, technological opportunity and market structure // Oxford economic papers. — 1990. — Vol. 42. — Р. 586–602.
27. Koeller T. Technological Opportunity and the Relationship Between Innovation Output and Market Structure // Managerial and decision economics. 2005. Vol. 2. Р. 209–222.
28. Тироль Ж. Рынки и рыночная власть: теория организации промышленности. — СПб., 2000. — Т.2.
29. Levin R., Klevorick A., Nelson R., Winter S. Appropriating the returns from industrial research and development // Brookings Papers on Economic Activity. — 1987. — Vol. 3. Р. 783–820.
30. Mansfield E., Schwartz M., Wagner S., Imitation Costs and Patens: An Empirical Study // The Economic Journal. -Dec., 1981. — Vol.91. — № 364. — Р. 907–918.
31. Подробнее см.: The 2012 EU R&D Investment Scoreboard. Joint Research Centre (JRC) and Research (DG RTD) Directorates-General of the European Commission. 2013. P.1–26. URL: http://iri.jrc.ec.europa.eu/scoreboard12.html.
32. Kafouros M. Economic returns to industrial research // Journal of Business Research. — 2008. — Vol. 61. — Issue 8. — Р.868–876.

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2020
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия