Доклад о переходном процессе за 2014 год Инновации в переходном процессе

ИННОВАЦИИ И ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЙ

ИННОВАЦИИ И ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЙ


40% среднее повышение производительности в результате совершенствования методов управления в регионе Восточной Европы и Кавказа

43% среднее повышение производительности в результате внедрения нового продукта

19 число стран с переходной экономикой, в которых инновационные фирмы показывают более высокие результаты в части производительности по сравнению с неинновационными

Хелена Швайгер

Занимает должность старшего экономиста ЕБРР. Получила степень доктора экономических наук в Мэрилендском университете (Колледж-парк); главное направление ее исследовательской деятельности связано с применением эмпирического анализа на микро- и макроуровнях в целях изучения причин расхождения показателей производительности труда и экономического роста в разных странах, бизнес-структурах и периодах времени, а также последствий этого для курса государственной политики.

 

Введение

В начале переходного процесса практически каждая страна в регионе операций ЕБРР достигала заметных одномоментных повышений производительности за счет увольнения избыточной рабочей силы, сокращения других расходов и более эффективной загрузки мощностей. В странах, все еще находящихся на относительно ранних этапах этого процесса, еще имеется резерв для задействования факторов, способствующих повышению производительности. В таких странах ощутимое позитивное влияние на рост производительности может оказать и совершенствование методов управления. В продвинутых странах с переходной экономикой более важную роль в повышении производительности играют инновации на предприятиях.

В настоящей главе рассматривается воздействие различных форм инноваций и качества управленческих методов на производительность труда на предприятиях1 (рассчитана как объем реализации на одного работника) с использованием данных из пятого “Обследования состояния деловой среды и показателей работы предприятий” (BEEPS V), проведенного ЕБРР и Всемирным банком, и из обследований предприятий Ближнего Востока и Северной Африки (MENA ES), предпринятых ЕБРР, Всемирным банком и Европейским инвестиционным банком. Сначала в главе представлены основные сведения о производительности труда на предприятиях стран региона с переходной экономикой, а затем исследуется взаимосвязь между инновациями и производительностью и сопоставляется влияние инноваций на производительность в высокотехнологичных и низкотехнологичных секторах. Далее в ней рассматриваются возможности для повышения производительности за счет улучшения методов управления в сопоставлении с результатами инновации процессов в различных регионах. В заключении главы представлен обзор относительных показателей экспорта из инновационных и менее инновационных отраслей.

67% СРЕДНЕЕ ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ В РЕЗУЛЬТАТЕ ВНЕДРЕНИЯ ИННОВАЦИЙ В ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СФЕРЕ ИЛИ В ОБЛАСТИ МАРКЕТИНГА

Производительность труда в различных фирмах и странах

Повсюду в мире сохраняются давние существенные различия в показателях производительности между фирмами и между странами2. Страны с переходной экономикой в этом отношении исключением не являются. В каждой из них имеются предприятия с низкой и высокой производительностью: существуют высокопроизводительные предприятия в Центральной Азии и фирмы с низкими производственными показателями в ЕС. Показатель совокупной производительности определяет отношение процентной доли фирм с низкой производительностью к доле фирм с высокой производительностью. По сравнению с Израилем – промышленно развитой страной, добившейся ряда успехов в инновационной деятельности3, – в странах с переходной экономикой имеется бóльшая доля фирм с низкой производительностью и меньшая доля высокопроизводительных предприятий (см. диаграмму 2.1). Это, естественно, оборачивается более низким показателем средней производительности на страновом уровне.

Читать дальше

Кроме того, в Израиле наблюдается более плотное распределение показателей производительности предприятий, чем в любой другой из представленных стран, – возможно, не только потому, что его фирмы, как правило, более продвинуты в плане применяемых технологий, но еще и потому, что Израиль более конкурентоспособен, чем среднестатистическая страна с переходной экономикой4. Отношение 90-го процентиля к 10-му процентилю в логарифме производительности труда, которое отражает варьирование уровня производительности по фирмам, колеблется в диапазоне от 1,19 в Израиле до 1,59 в Таджикистане. В большинстве стран и регионов операций ЕБРР это отношение, как правило, выше в сфере услуг, чем в промышленном производстве. В области промышленного производства разброс значений производительности обычно минимален в высокотехнологичных отраслях, которые испытывают сильное конкурентное давление и вынуждены осуществлять инновационную деятельность и снижать издержки. Этот разброс максимален в сфере обслуживания, предприятия которой (в отличие от производителей промышленных товаров) не подвергаются столь сильному конкурентному давлению со стороны импорта.

Имеются данные, подтверждающие, что показатели работы секторов, производящих информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) или сильно зависимых от них, и способность таких секторов к инновациям и внедрению технологий, являются важными факторами, обусловливающими различия в совокупной производительности между странами5.

Для ИКТ-емких секторов характерны высокие показатели производительности труда, причем эта картина наблюдается и в странах с переходной экономикой. Крупнейшие приращения производительности в таких секторах по сравнению с другими отраслями обрабатывающей промышленности можно видеть в регионах Центральной Европы и государствах Балтии (ЦЕБ), Юго-Восточной Европы (ЮВЕ), и Восточной Европы и Кавказа (ВЕК). В регионе ВЕК это в особенности характерно для Азербайджана и Армении, которые уделяют повышенное внимание ИКТ в своей политике в области инноваций6. Однако в большинстве стран различия в уровнях производительности отдельных предприятий также значительны в ИКТ-емких секторах. Таким образом, даже в этих секторах у большинства фирм, похоже, имеется значительный резерв для повышения своей производительности.

Диаграмма 2.1

Показатели производительности существенно варьируют как по регионам, так и по фирмам

Источник: BEEPS V, MENA ES и расчеты авторов.
Примечание. Красная линия обозначает подобранное распределение по Израилю. Производительность труда на предприятиях измеряется в логарифмическом масштабе и определена как объем реализации на одного работника. Учтены различия между странами в секторальном составе. Объем реализации в национальных валютах пересчитывается в доллары США по среднему официальному обменному курсу.7 Плотность рассчитана путем деления относительной частотности (иными словам, числа значений в каждом интервале, деленного на число наблюдений в наборе) на ширину интервала.

20% СРЕДНЕЕ ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ В РЕЗУЛЬТАТЕ ВНЕДРЕНИЯ НОВОГО ПРОЦЕССА

Оправдывают ли себя инновации на предприятиях?

Сейчас мы подвергнем анализу взаимосвязь между инновациями и производительностью на предприятиях. Директивные органы и исследователи в большинстве своем признают, что инновации являются непременным условием повышения производительности8. Однако, хотя положительная корреляция между инновацией продуктов и показателями работы предприятий была установлена для европейских фирм, данные по развивающимся странам отнюдь неоднозначны9. Аналогичные исследования существуют только по одной подгруппе стран с переходной экономикой. По многим из них до настоящего времени отсутствовали необходимые для такого анализа данные.

Простое сравнение средней производительности труда на инновационных и неинновационных предприятиях не указывает на сильную взаимосвязь между инновацией и производительностью. Более высокие показатели средней производительности у инновационных фирм наблюдаются менее чем в половине из всех стран. Различия между инновационными и неинновационными фирмами определяются также и видом инноваций. Производительность инновационных предприятий существенно выше, чем у неинновационных, по всем видам инноваций только в Иордании (см. таблицу 2.1).

Читать дальше

Возможно, имеются какие-то причины, объясняющие, почему наблюдаемая корреляция между инновацией и производительностью слабее того действительного базового влияния, которое инновация оказывает на производительность. Так, например, если фирмы с низкими производственными показателями начинают испытывать на себе большее давление, заставляющее их осуществлять инновационную деятельность, то в данном случае инновации, как представляется, могут сопровождаться слабыми показателями работы в течение короткого периода времени, хотя в долгосрочной перспективе она позволяет увеличить производительность на предприятиях.

Для надлежащей оценки таких вопросов нам необходимо провести комплексный анализ взаимосвязи между инновациями и производительностью фирм, который учитывал бы факторы, способные повлиять как на производительность фирм, так и на их решение прибегнуть к инновациям. Для этого в настоящей главе используется хорошо известная модель Крепона, Дюгэ и Мэресса (известная как “модель КДМ”; см. диаграмму 2.1.1), увязывающая НИОКР, инновации и производительность труда10. Данная модель обеспечивает учет других факторов, которые могут сказываться на НИОКР, инновациях и производительности труда, таких, как размер и возраст предприятия, квалификация работников, степень конкуренции и тип отрасли (более подробно см. врезку 2.1).

При учете этих факторов влияние инноваций на производительность становится сильнее11. Инновация продуктов выражается в повышении производительности труда на 43%, и этот эффект имеет высокую степень статистической значимости. Это указывает на то, что после внедрения нового продукта фирма с медианной производительностью труда переместится из 50-го в 60-й процентиль распределения производительности труда. На производительность труда положительно влияет и внедрение инновационных процессов. Хотя этот эффект меньше (внедрение новых процессов выражается в повышении производительности труда на 20%), в статистическом отношении он тоже значим. В результате внедрения нового процесса фирма со средней производительностью труда переместится из 50-го в 55-й процентиль распределения производительности труда. Такие эффекты несколько сильнее по сравнению с типичными для экономически развитых стран, но они сопоставимы с эффектами, наблюдаемыми в развивающихся странах12.

Интересно, что повышение производительности труда у фирм, прибегающих к инновации продуктов и процессов одновременно, менее выражено, чем у фирм, в которых инновации подвергаются исключительно либо продукты, либо процессы. Это можно объяснить тем, что одновременная инновация продуктов и процессов является более сложной, и требуется больше времени для того, чтобы она полностью выразилась в повышении производительности труда, тогда как данные из обследований BEEPS дают нам возможность рассмотреть только краткосрочное воздействие новых продуктов и процессов.

Расчетные эффекты сильнее при использовании статистических мер инноваций, о которых сообщали сами фирмы, чем в случае применения выверенных мер. В случае инновации продуктов расчетное повышение производительности составляет 69% при использовании меры инноваций, о которой сообщали сами фирмы, и 43%, если применить выверенную меру. Возможно, это объясняется тем, что почти четверть всех самостоятельно объявленных случаев инновации продуктов и 11% всех самостоятельно объявленных случаев инновации процессов на поверку оказались инновациями либо в организационной сфере, либо в области маркетинга (см. врезку 1.1), которые, тем не менее, в итоге дали увеличение объема реализации на одного работника. В действительности повышение производительности благодаря организационным и/или маркетинговым инновациям, о которых сообщали сами фирмы, оценивается в 67%13. Инновации в организационной сфере или в области маркетинга, вероятно, сопряжены с меньшими рисками и расходами для фирм, чем инновации технологические, и с учетом столь значительного приращения производительности, пожалуй, удивительно, что к ним прибегает менее одной трети всех фирм, участвовавших в обследовании BEEPS. Это может быть обусловлено недостатком информации об организационных новшествах и новых методах маркетинга, скептицизмом по поводу их эффективности или неприятием перемен внутри организаций14.

Таблица 2.1
Фирмы, осуществляющие инновационную деятельность, имеют более высокие показатели производительности менее чем в половине из всех стран с переходной экономикой
Степень значимости

Вид инновационной деятельности

1%

5%

10%

НИОКР

Иордания, Молдова, Россия, Румыния

Армения, БЮР Македония, Хорватия

Узбекистан

Инновация продуктов и процессов (данные самих фирм)

Иордания

Киргизская Республика, Молдова, Монголия

Армения, БЮР Македония, Узбекистан

Организационные и маркетинговые инновации (данные самих фирм)

Беларусь, Иордания, Латвия, Россия, Словения

Киргизская Республика, Литва, Монголия, Румыния, Таджикистан, Турция

Казахстан, Черногория

Инновация продуктов и процессов (выверенные данные)

 

Иордания, Молдова, Монголия, Украина

 

Источник: BEEPS V, MENA ES и расчеты авторов.
Примечание. В Азербайджане охваченные обследованием BEEPS фирмы научно-исследовательских и проектно-конструкторских работ (НИОКР) не вели. Выверенные данные об инновации продуктов и процессов на момент подготовки настоящего доклада отсутствовали по Словакии, Таджикистану и Турции.

Таблица 2.2

Влияние инноваций на производительность труда зависит от вида инноваций
  Соответствующее влияние на производительность предприятий
  (1) (2)
Вид инновации
Выверенные данные Данные самих фирм

Инновация продуктов

0,355***

0,524***

(0,024)

(0,032)

Инновация процессов

0,179***

0,256***

(0,021)

(0,021)

Инновация продуктов или процессов

0,227***

0,448***

(0,024)

(0,028)

Нетехническая инновация (маркетинговая или организационная)

 

0,511***
(0,019)

Источник: BEEPS V, MENA ES и расчеты авторов.
Примечание. В настоящей таблице показаны коэффициенты регрессии применительно к частотности случаев инновации на предприятиях, отражающие влияние на производительность в фирмах с учетом зависимой переменной, логарифмически выраженное как объем реализации (в долларах США) на одного работника. Результаты получены посредством оценки трехступенчатой модели КДМ по асимптотическим наименьшим квадратам, где производительность увязана с инновациями, а инновации в свою очередь – с инвестициями в НИОКР. Более подробное описание и набор контрольных переменных см. во врезке 2.1. Стандартные ошибки показаны в скобках под коэффициентом. Знаки ***, ** и * показывают значимость на уровне соответственно 1%, 5% и 10%.

Различия в отдаче от инноваций в разбивке по секторам

В каких секторах благодаря инновациям наиболее заметно повышается производительность? В главе 1 было показано, что инновация продуктов более типична для высокотехнологичных секторов промышленного производства и наукоемких отраслей сферы услуг. Однако вовсе не обязательно, что именно в этих секторах результаты инноваций будут наибольшими (см. диаграмму 2.2).

Напротив, результаты инновации продуктов особенно значительны для фирм в низкотехнологичных отраслях обрабатывающей промышленности (таких, как пищевая или текстильная), где внедрение новых продуктов, как правило, ведет к повышению производительности труда более чем в два раза (см. пример инновационного предприятия в продовольственном секторе в Румынии в примере из практики 2.1). В средненизкотехнологичных отраслях обрабатывающей промышленности (таких, как производство товаров из пластмассы или простых металлоизделий)15 внедрение новых продуктов выражается в улучшении показателей производительности труда на 126%, а в высоко- и средневысокотехнологичных (более высокотехнологичных) отраслях промышленного производства (таких, как машиностроение, производство оборудования и химическая промышленность) ее рост составляет в среднем 91% 16.

Читать дальше

Эти эффекты достаточно ощутимы, но они не столь велики, если их рассматривать в контексте распределения производительности труда. После внедрения нового продукта низкотехнологичное предприятие обрабатывающей промышленности со средней производительностью труда переместится из 50-го процентиля в 82-й процентиль распределения производительности труда. С другой стороны, более высокотехнологичная фирма обрабатывающего сектора передвинется из 50-го процентиля в 69-й процентиль распределения производительности труда17.

Такое варьирование расчетных результатов инновации можно объяснить различиями в степени вероятности внедрения новых продуктов и силе конкурентного давления на предприятие. Существует бóльшая вероятность того, что фирмы в высокотехнологичных отраслях обрабатывающей промышленности будут внедрять новые продукты (см. диаграмму 2.3) и вести конкурентную борьбу на общенациональных или мировых рынках (в отличие от местных рынков). Хотя такое конкурентное давление, возможно, объясняет, почему у фирм может быть больше стимулов к внедрению новых продуктов, оно способно при этом и ограничивать результаты инноваций, прежде всего, потому, что такие фирмы, как правило, достаточно производительны. С другой стороны, в низкотехнологичных отраслях обрабатывающей промышленности бóльшая часть инноваций приходится на поставщиков оборудования и материалов18, и поэтому способность низкотехнологичных предприятий к осуществлению инновационной деятельность зависит, прежде всего, от их способности адаптировать свои производственные процессы, а также от способности к адаптации их работников 19. Относительно небольшое число фирм, которым удается адаптировать и с успехом внедрять новые продукты, может преуспеть в увеличении своей доли на рынке в результате своих инноваций, что позволит им повысить выпуск на одного работника. Некоторые инновации на предприятиях в низкотехнологичных отраслях обрабатывающей промышленности могут быть обусловлены переносом производства из Китая в Восточную Европу ввиду повышения расходов на оплату труда в Китае и роста цен на ископаемое топливо 20.

Пример из практики 2.1.

Группа компаний “Sam Mills”

Агропромышленное предприятие “Sam Mills”, которому удалось существенно углубить переработку своей продукции за счет проведения значительного объема НИОКР, представляет собой интересный случай.

“Sam Mills” – это группа румынских компаний, специализирующаяся на переработке кукурузы и производстве пищевых ингредиентов на ее основе и – в последнее время – легких закусок и безглютеновых продуктов. Первая компания группы была основана в 1994 году, и главным направлением ее деятельности являлся помол кукурузы. С годами “Sam Mills” росла и в настоящее время насчитывает в своем составе в общей сложности 10 компаний, которые ведут широкий спектр хозяйственной деятельности, включая производство и распределение различных продуктов из кукурузы и макаронных изделий.

Крупные инвестиции в НИОКР за период с середины 2000-х годов позволили группе выйти на рынок с продуктами более глубокой переработки, такими, как корма, пищевые ингредиенты на основе кукурузы и – в последнее время – диетические легкие закуски и продукты питания (главным образом безглютеновые макаронные изделия, изделия из дробленого зерна и продукты с низким гликемическим индексом). В результате этого группа является в настоящее время одной из немногих румынских компаний, реализующих свою продукцию через известные сети розничной торговли в США, ЕС и Азии (в том числе через такие сети, как “Walmart”, “Wegmans” и “Delhaize”), а также через Интернет-магазин «Амазон» и специализированные магазины здорового питания.

Диаграмма 2.2

Источник: BEEPS V, MENA ES и расчеты авторов.
Примечание. На данной диаграмме показано влияние инноваций на уровне предприятий в различных секторах, отражающее воздействие на производительность предприятий с учетом зависимой переменной, измеряемую как объем продаж (в долларах США) на одного работника. Результаты получены путем оценки по трехступенчатой асимптотической модели наименьших квадратов КДМ, в которой производительность увязана с инновациями, а инновации, в свою очередь, – с инвестициями в НИОКР. Подробное описание и набор применяемых контрольных переменных см. во врезке 2.1. Исходная модель несколько скорректирована с учетом меньшего размера выборки, полученной из регрессий по отраслевым подвыборкам. Переменные по государственной собственности не применяются ввиду недостаточного числа наблюдений в некоторых регионах; пользование электронной почтой не учитывается при пояснении масштаба НИОКР, поскольку в некоторых регионах все фирмы пользуются электронной почтой. Проверка робастности исходной регрессии в таблице 2.2 показывает, что основные результаты сохраняются в силе после таких корректировок. Все приводимые в связи с воздействием коэффициенты статистически значимы на уровне 1%. Классификация отраслей дана по ISIC Rev. 3.1. К высоко- и средневысокотехнологичным отраслям относятся химическая (24), машин и производственного оборудования (29), электрического и оптического оборудования (30-33) и транспортного оборудования (34-35, кроме 35.1). Низкотехнологичные отрасли включают следующие: пищевых продуктов, напитков и табачных изделий (15-16), текстильную (17-18), кожевенную (19), деревообрабатывающую (20), бумажную и издательско-полиграфическую (21-22) и прочие отрасли обрабатывающей промышленности (36-37). Сфера наукоемких услуг включает водный и воздушный транспорт (61-62), связь (64) и сектор недвижимости, аренды и деловых операций (70-74).

Диаграмма 2.3


Источник:
BEEPS V, MENA ES, диаграмма 2.2 и расчеты авторов.
Примечание. Определения секторов см. в примечании к диаграмме 2.2.

Качество управления и производительность предприятий обрабатывающей промышленности

Помимо инноваций существуют и другие способы повышения производительности труда на предприятиях. Фирмы могут более эффективно загружать свои избыточные мощности (при наличии таковых) или совершенствовать свои методы управления. Обследование BEEPS V содержит ценную информацию, позволяющую понять роль этих факторов на предприятиях обрабатывающей промышленности21.

Недавно проведенные исследования указывают на наличие сильной корреляции между качеством методов управления и результатами деятельности предприятий, причем такая корреляция характерна также и для стран с переходной экономикой и других стран с формирующимся рынком. Кроме того, недостаток управленческих навыков является одной из причин низкой производительности государственных предприятий и предприятий, ранее находившихся в государственной собственности22.

Читать дальше

Как показывают результаты производственного эксперимента в области управления на крупных индийских текстильных предприятиях, благодаря совершенствованию методов управления производительность на первом году выросла на 17%, что выразилось в повышении качества продукции и эффективности, а также в сокращении товарно-материальных запасов23. Это указывает на то, что совершенствование методов управления может быть относительно малозатратным и низкорисковым способом повышения производительности на предприятиях в странах с переходной экономикой.

В обследовании BEEPS V имеется подгруппа вопросов о методах управления, заимствованная из “Обследования практики управления, организации и инновации” (MOI), проведенного ЕБРР и Всемирным банком24. Эти вопросы позволяют получить информацию об основных методах управления, относящихся к производственной деятельности, оперативному контролю, целевым показателям и стимулированию. Они охватывают широкий диапазон аспектов – от поломки производственного оборудования до факторов, определяющих оплату труда рабочих. На основе данных, полученных из ответов фирм, можно произвести оценку качества их методов управления и присвоить им соответствующий рейтинг, который можно впоследствии использовать для объяснения уровней производительности (более подробно см. врезку 2.2).

Оценка данных указывает на то, что повышение качества методов управления в среднестатистической фирме со среднего уровня до высшего 12-процентного диапазона при прочих равных условиях выражается в повышении производительности труда на 12% (таблица 2.3). Расчетное воздействие на производительность окажется еще больше, если учитывать и инновацию процессов (составит 19%). Несмотря на такие ощутимые эффекты, предположительная отдача от совершенствования методов управления, как правило, несколько меньше, чем отдача от инноваций, независимо от их вида.

Между регионами существуют значительные различия в той роли, которую играет улучшение методов управления в повышении производительности предприятий. В государствах – членах ЕС и странах – кандидатах и потенциальных кандидатах на вступление в Европейский союз (иными словами, в регионах ЦЕБ и ЮВЕ), где качество управления, как правило, выше, отдача от дальнейшего совершенствования методов управления ниже отдачи от инновации процессов (см. диаграмму 2.4.). В регионе ЮВЕ инновация процессов обеспечивает повышение производительности труда более чем на 150%. Во многом это может быть обусловлено модернизацией производственных предприятий с целью повышения их конкурентоспособности на рынке ЕС.

С другой стороны, в экономически менее развитых странах, где качество управления в целом ниже, отдача от улучшения методов управления гораздо больше отдачи от инновации процессов. Так, например, в регионе ВЕК совершенствование методов управления дает повышение производительности труда на 40%, а внедрение новых процессов – всего на 6%. В России отдача от улучшения качества управления и инновации процессов оценивается соответственно в 32% и 2%.

В связи с такими выводами возникает вопрос: почему фирмы в этих регионах (и в экономически менее развитых странах в более широком смысле) не внедряют более эффективные методы управления. Как показывают результаты производственного эксперимента в области управления на крупных индийских текстильных предприятиях, это может быть обусловлено информационными барьерами. Возможно, что фирмы не знают о тех или иных методах управления, или же они скептически относятся к их отдаче25. Кроме того, улучшению некоторых методов управления, в особенности относящихся к отстающим работникам, оплате труда или продвижению по службе, могут препятствовать действующие нормативы или недостаток конкуренции (поскольку конкуренция может вытеснить с рынка плохо управляемые фирмы).

Положительную роль могут сыграть учебные программы, охватывающие основные аспекты производственной деятельности (такие, как управление товарно-материальными запасами и контроль качества), однако соответствующие консультационные услуги и учебная подготовка по таким направлениям могут отсутствовать на том или ином рынке или ориентироваться на крупные фирмы, из-за чего они будут слишком дорогостоящими для МСП26.

Реализуемые ЕБРР Программа деловых консультационных услуг (БАС) и Программа развития предприятий способствуют пропаганде передовых методов управления среди микро-, малых и средних предприятий (ММСП) в странах с переходной экономикой27. Во врезке 3.4 проводится анализ взаимосвязи между использованием консультационных услуг, инновациями, методами управления и производительностью в странах региона с переходной экономикой.

Таблица 2.3
Производительность труда, инновации, загрузка мощностей и методы управления
  Логарифм производительности труда

Инновация продуктов (выверенные данные)

 

0,575***

     

(0,073)

     

Инновация процессов (выверенные данные)

 

 

0,178***

   
 

(0,062)

   

Инновация продуктов и процессов (выверенные данные)

 

   

0,415***

 
   

(0,073)

 

Нетехнические инновации (организационные и маркетинговые)

     

0,226***

     

(0,059)

Качество управления

 

0,115***

0,176***

0,132***

0,135***

(0,037)

(0,037)

(0,037)

(0,037)

Загрузка мощностей

 

0,004**

0,003*

0,004**

0,007***

(0,002)

(0,002)

(0,002)

(0,002)

Логарифм основных средств на одного работника

 

0,178***

0,191***

0,179***

0,197***

(0,015)

(0,015)

(0,015)

(0,015)

Источник: BEEPS V, MENA ES и расчеты авторов.
Примечание. В настоящей таблице показаны на уровне предприятий коэффициенты регрессии по инновациям, качеству управления, загрузке мощностей и капиталоемкости в обрабатывающей промышленности, отражающие воздействие на производительность предприятий с учетом зависимой переменной, логарифмически измеряемую как объем реализации (в долларах США) на одного работника. Результаты получены путем оценки по трехступенчатой асимптотической модели наименьших квадратов КДМ, в которой производительность увязана с инновациями, а инновации, в свою очередь, – с инвестициями в НИОКР. Подробное описание и набор применяемых контрольных переменных см. во врезке 2.1. Стандартные ошибки показаны в скобках под коэффициентом. Знаки ***, ** и * показывают статистическую значимость на уровне соответственно 1%, 5% и 10%.

Диаграмма 2.4

Источник: BEEPS V, MENA ES и расчеты авторов.
Примечание. Данная диаграмма отображает влияние инновации процессов на уровне предприятий и оценки качества управления в них, отражающие воздействие на их производительность, которая измеряется как объем реализации (в долларах США) на одного работника в логарифмическом выражении. Результаты получены путем оценки по трехступенчатой асимптотической модели наименьших квадратов КДМ, в которой производительность увязана с инновациями, а инновации, в свою очередь, – с инвестициями в НИОКР. Подробное описание и набор применяемых контрольных переменных см. во врезке 2.1. Приводимые коэффициенты по инновации процессов значимы на уровне 1% в регионе ЦЕБ, регионе ЮВЕ и в России и на уровне 5% в регионе ВЕК. Приводимые коэффициенты по качеству управления значимы на уровне 1% в регионе ВЕК и в России и на уровне 5% в Центральной Азии. Прочие приводимые коэффициенты незначительно отличны от нуля.

Другие факторы, способствующие росту производительности труда

Помимо инноваций и качества управления, на уровне производительности, естественно, сказываются и других факторы. Как показывает анализ, повышение коэффициента использования мощностей и увеличение капиталоемкости (иными словами, затрат капитала на одного работника), как правило, выражаются в улучшении показателей производительности28. Фирмы, находящиеся в столицах или основных центрах хозяйственной деятельности стран, как правило, показывают более высокие результаты в части производительности, поскольку имеют доступ к более развитой вспомогательной инфраструктуре и более обширному резерву квалифицированных кадров. Квалифицированные кадры сами по себе являются важным фактором, так как в фирмах, где работает больше сотрудников с высшим образованием, показатели производительности, как правило, выше.

Полученные результаты подтверждают также, что более высокие уровни конкуренции, в особенности с иностранными фирмами, могут стимулировать предприятия к повышению своей производительности. Наш анализ подтверждает, что для обследованных в рамках BEEPS V предприятий, реализующих свои товары и услуги в основном на общенациональных или мировых рынках, характерна более высокая производительность по сравнению с предприятиями, ориентирующимися главным образом на местные рынки. Также имеются факты, свидетельствующие о том, что показатели производительности у большинства фирм, находящихся в иностранной собственности, как правило, выше. Влияние экономической открытости и интеграция предприятий в глобальные производственные цепочки более подробно рассмотрены во врезках 2.3 и 3.2.

ВЗАИМОСВЯЗЬ МЕЖДУ ИННОВАЦИЯМИ И ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬЮ МОЖЕТ ЗАВИСЕТЬ И ОТ ДЕЛОВОЙ СРЕДЫ, В КОТОРОЙ РАБОТАЮТ ПРЕДПРИЯТИЯ

Деловая среда

Взаимосвязь между инновациями и производительностью может зависеть и от деловой среды, в которой работают предприятия. Деловая среда – это характеристика главным образом странового уровня, допускающая некоторое варьирование по отраслям и регионам в пределах той или иной страны. Таким образом, при анализе предприятий в регрессиях она обычно относится к категории «фиксированных эффектов». Для демонстрации возможных комбинаций факторов деловой среды и инноваций в следующем разделе используются данные по странам.

Читать дальше

При рассмотрении взаимосвязи между инновациями и экономическими показателями на страновом уровне встречаются свои трудности, поскольку на росте страны сказываются многие факторы, которые при этом могут быть связаны со способностью страны к инновациям. Для преодоления этой проблемы в проводимом ниже анализе внимание акцентируется на показателях отдельных отраслей. В нем предпринята попытка объяснить различия между средними темпами роста объемов экспорта в отраслях с различающимися показателями инновационноемкости (как она определена в главе 1) в различных странах в период 1990–2010 годов29.

На темпах роста объемов отраслевого экспорта может сказываться ряд характеристик странового уровня (таких, как макроэкономические условия или политическая стабильность), равно как и ряд характеристик отраслевого уровня. Так, например, отрасли, обслуживающие потребительский спрос на формирующихся рынках, могут демонстрировать более высокие темпы роста.

Кроме того, темпы роста в некоторых отраслях стран, имеющих свою специфику, могут быть выше. Так, более эффективные экономические институты могут обеспечивать условия для более динамичного роста объемов экспорта в инновационноемких отраслях.

Действительно, слабость экономических институтов, характеризуемая их сильной коррумпированностью, недостаточным соблюдением принципа верховенства закона, обременительными бюрократическими проблемами и т.п., может способствовать существенному увеличению стоимости внедрения новых продуктов и росту неопределенности в части отдачи от инвестиций в новые продукты и технологии. В результате этого отдача от инноваций с поправкой на риск в условиях слабых экономических институтов может выглядеть менее привлекательной. Это, прежде всего, скажется на тех отраслях, где внедрение новых продуктов и технологий крайне необходимо для поддержания конкурентоспособности экспорта и где по этой причине фирмы, как правило, чаще внедряют новые продукты – иными словами, речь идет об инновационноемких отраслях.

Результаты обследований BEEPS в определенной степени подтверждают эту точку зрения. Фирмы, внедрявшие в последние три года новые продукты, рассматривают все аспекты своего непосредственного делового окружения в качестве более серьезного препятствия для своей производственной деятельности, чем фирмы, которые не проявляют инновационной активности. Такие различия в характерном для инновационных и неинновационных фирм восприятии своей деловой среды особенно велики, когда речь заходит о квалификации работников, коррупции и нормативной базе в сферах таможенного регулирования и торговли (как будет более подробно рассмотрено в главе 3).

Для целей анализа взаимосвязи между качеством экономических институтов и ростом в инновационных отраслях можно рассмотреть темпы роста объемов экспорта в различных отраслях разных стран30. Их можно объяснить страновыми фиксированными эффектами (приблизительно соответствующими средним темпам роста совокупных объемов экспорта отельных стран) и отраслевыми фиксированными эффектами (то есть средними темпами роста суммарного объема экспорта отдельных отраслей), а также изначальным объемом экспорта данной отрасли в той или иной стране, выраженным в качестве процентной доли в общем объеме экспорта такой страны. Кроме того, регрессии включают в себя переменные, являющиеся произведением инновационноемкости данной отрасли и характеристики странового уровня – либо качеством экономических институтов, либо уровнем развития финансовой системы. Значимая положительная величина коэффициента члена взаимодействия между инновационноемкостью и качеством экономических институтов подразумевает, что в странах с более качественными экономическими институтами экспорт инновационноемкой продукции растет относительно быстрыми темпами по сравнению с экспортом других товаров.

Качество экономических институтов оценивается по среднему значению четырех общемировых показателей качества государственного управления (ОПКГУ) Всемирного банка (борьба с коррупцией, качество регулирования, эффективность государственных органов и верховенство права) 31. Эти показатели колеблются от -2,5 до 2,5, причем повышение их значений соответствует большей степени развитости соответствующих экономических институтов. Уровень развития финансовой системы отражает отношение объема частного кредитования к ВВП (публикуется в Глобальной базе данных по развитию финансовых институтов Всемирного банка)32, которое показывает, прежде всего, степень развитости сферы банковских услуг. Для того чтобы посмотреть, влияют ли такие факторы на частоту инноваций в экономически развитых странах и странах с формирующейся рыночной/развивающейся экономикой, допускается варьирование соответствующих коэффициентов по этим двум категориям стран33.

Полученные результаты представлены в таблице 2.4. Они указывают на то, что в странах с более сильными экономическими институтами объемы экспорта из инновационноемких отраслей растут быстрее, чем экспорт из других отраслей, и что этот эффект статистически значим. Такая оценка показала также, что влияние качества институтов на относительные показатели экспорта инновационноемкой продукции сильнее в странах с формирующейся рыночной/развивающейся экономикой, чем в экономически развитых странах (где качество экономических институтов, как правило, выше).

Для того чтобы понять величину этого эффекта, можно рассмотреть одну из отраслей, находящихся в высшем с точки зрения инновационноемкости 25-процентном диапазоне (например, фармацевтическую промышленность), и одну из отраслей, находящихся в низшем 25-процентном диапазоне (например, производство простых металлоизделий). Улучшение качества экономических институтов со стандартным отклонением 1 (например, с уровня Албании до уровня Польши) выразится в повышении средних темпов роста объемов экспорта из более инновационноемкой отрасли (фармацевтической) еще на 0,35 процентного пункта в год по сравнению с темпами роста в отрасли по производству простых металлоизделий. В случае формирующихся рынков дополнительное увеличение роста в более инновационноемких отраслях составляет 0,95 процентного пункта в год. Это – существенная разница, поскольку средние темпы роста по всем отраслям и странам выборки составляют порядка 8%.

Данные, приводимые в колонках 3 и 4, указывают на аналогичную корреляцию с уровнем развития финансовой системы: в странах с более высоким отношением кредитной массы к ВВП объемы экспорта продукции инновационноемких отраслей растут быстрее, чем экспорт других товаров. Это является отражением того, что более инновационноемкие отрасли могут в большей мере рассчитывать на возможность получения кредитов для финансирования инвестиций в разработку новых продуктов (как это будет более подробно рассмотрено в главе 4 настоящего доклада).

Таблица 2.4
Детерминанты роста в инновационноемких отраслях
  [1] [2] [3] [4]
Зависимая переменная Среднегодовой рост экспорта по отрасли в 1990–2010 гг. (%)

Доля отрасли
в общем экспорте в 1990 г.

 

-0,176***

-0,175***

-0,175***

-0,175***

(0,020)

(0,020)

(0,021)

(0,021)

Инновационноемкость *
ОПКГУ

 

0,008***

     

(0,0030)

     

Инновационноемкость *
ОПКГУ * развитые

 

 

0,013***

   
 

(0,004)

   

Инновационноемкость *
ОПКГУ * формирующиеся

 

0,022***

   
 

(0,006)

   

Инновационноемкость *
частные кредиты (лог.)

 

   

0,007**

 
   

(0,004) 

 

Инновационноемкость *
частные кредиты (лог.) * развитые

     

0,010**

     

(0,004)

Инновационноемкость *
частные кредиты (лог.) * формирующиеся

 

     

0,013**

     

(0.006)

Отраслевые фикс. эффекты

Да

Да

Да

Да

Страновые фикс. эффекты

Да

Да

Да

Да

Кол-во наблюдений

3 069

3 069

3 001

3 001

Кол-во стран

144

144

140

140

R2

0,501

0,503

0,500

0,500

Источник: расчеты авторов на основе данных из Базы статистических данных ООН по торговле товарами и Feenstra et al. (2005) (экспорт), Бюро по статистике труда США (дефляторы, занятость), Бюро по патентам и товарным знакам США (патенты, выданные в США) и общемировых показателей качества государственного управления (ОПКГУ) Всемирного банка (отношение объема частных кредитов к ВВП).
Примечание. В качестве зависимой переменной используется среднегодовой рост объема экспорта в данной отрасли данной страны в период с 1990 по 2010 год. Значения экспорта пересчитаны в постоянных ценах с применением отраслевых дефляторов, рассчитанных для отраслей США. С учетом того, что для оценки инновационноемкости отраслей используются США, они исключены из всех регрессий. Все регрессии включают страновые и отраслевые фиксированные эффекты. Данные по общемировым показателям качества государственного управления представляют собой средние значения за период 1996–2010 годов; данные по отношению частных кредитов к ВВП – это средние значения за период 1990–2010 годов. Робастные стандартные ошибки показаны в скобках. Знаки ***, ** и * показывают статистическую значимость на уровне соответственно 1%, 5% и 10%.

Заключение

В целом, в регионе с переходной экономикой наблюдаются значительные различия в производительности труда между предприятиями и между странами. В каждой стране с переходной экономикой имеются предприятия с высокими и низкими показателями производительности труда. Однако в менее развитых странах с переходной экономикой доля фирм с низкими показателями производительности выше.

Как фирмы могут повысить свою производительность? Анализ показывает, что все виды инновации – инновация продуктов, процессов, в области маркетинга и в организационной сфере – играют важную роль. Кроме того, даже если они не раздвигают технологические горизонты, инновации, которые новы для той или иной фирмы – все-таки могут принести крупные дивиденды в части производительности. Отдача от инноваций особенно высока в низкотехнологичных отраслях обрабатывающей промышленности, где инновации менее типичны.

Читать дальше

Еще одним важным фактором роста производительности труда является повышение качества управления. В менее развитых странах с переходной экономикой, где качество управления, как правило, низко, отдача от улучшения методов управления значительна, а отдача от инновации процессов, как правило, мала. Это указывает на то, что для ощутимого повышения производительности в результате внедрения новых процессов необходимо прежде всего улучшить методы управления. С другой стороны, в регионах ЦЕБ и ЮВЕ, где методы управления, как правило, более эффективны, отдача от внедрения новых процессов превышает отдачу от дополнительных улучшений в сфере управления.

Страновой анализ экспорта продукции различных отраслей позволяет предположить, что отрасли с более высокими уровнями инноваций способны расти более быстрыми темпами, стимулируя общий экономический рост, при условии наличия благоприятной деловой среды. Такая оценка также подразумевает, что качество деловой среды особенно важно для развития инновационноемких отраслей. Полученные результаты указывают на то, что повышение качества экономических институтов со временем выражается в повышении инновационноемкости экспорта и производства, поскольку инновационноемкие отрасли растут быстрее и их относительный вклад в общий объем экспорта страны увеличивается. В главе 3 взаимосвязь между качеством деловой среды и инновациями на предприятиях будет рассмотрена более подробно.

Врезка 2.1. Оценка воздействия инноваций на производительность труда

Влияние инноваций на производительность оценивается здесь по проверенной трехступенчатой модели, в которой производительность увязывается с инновационной деятельностью предприятий, а инновации, в свою очередь, трактуются как результат инвестиций фирм в НИОКР34. Эта трехступенчатая структура (объясняющая: i) решение о проведении НИОКР; ii) решение о внедрении нового продукта или процесса; и iii) производительность труда на предприятии) применяется потому, что решения руководства о вложении средств в НИОКР и о разработке/внедрении инноваций, по всей вероятности, влияют друг на друга. Кроме того, эти процессы нередко происходят одновременно (диаграмма 2.1.1)35.

Читать дальше

В связи с этим все ступени оцениваются одновременно во избежание проблемы эндогенности с использованием асимптотического метода наименьших квадратов и массивов данных из обследований BEEPS V и MENA ES. На первом этапе оценивается исходное уравнение инновации:

Вышеприведенная формула отражает вероятность вложения средств фирмой, в НИОКР, где R&Di принимает значение, равное 1, во всех случаях, когда скрытое значение НИОКР, согласно данным, полученным от фирмы, R&Di*, больше нуля. Xi1 – это вектор переменных, уточняющий объем инвестирования средств в НИОКР с учетом размера и возраста фирмы, ее статуса прямого экспортера, доли ее сотрудников с высшим образованием и ее структуры собственности (принадлежит ли мажоритарная доля собственности иностранной компании или государству) и доли оборотных и основных средств, финансируемой за счет банковских кредитов или займов небанковских финансовых учреждений. Для учета отраслевых и страновых различий в инвестициях фирм в НИОКР включены отраслевые и страновые фиксированные эффекты. Предполагается, что данный набор переменных влияет не только на инвестиции в НИОКР, но и на производительность и инновации, как показано на диаграмме 2.1.1.

Вторая ступень модели позволяет определить вероятность осуществления инновации фирмой с учетом ее инвестиций в НИОКР. Скрытая переменная R&Di*, которая получена на первом этапе, применяется для пояснения влияния инвестиций в НИОКР на инновационную деятельность. Это позволяет решить вышеупомянутую проблему эндогенности:

 

 

В данном уравнении коэффициент γ обозначает воздействие инвестиций в НИОКР на вероятность того, что фирма внедрит инновацию (что будет более подробно рассмотрено в главе 3). Innovationi характеризует масштабы различных видов инноваций, о которых говорилось в главе 1. Вероятность наблюдения такой инновации поясняется вектором Xi2 , который включает набор переменных, введенных на первом этапе, плюс меры, отражающие степень географической экспансии фирмы (то есть реализуется ли основная продукция фирмы на местном рынке) и степень использования ИКТ (иными словами, пользуется ли она электронной почтой для общения со своими клиентами; см. диаграмму 2.1.1).

На заключительной стадии модели инновационная деятельность фирмы, характеризуемая ее инвестициями в НИОКР, увязывается с производительностью труда (измеряется как объем реализации на одного работника с пересчетом в доллары США в логарифмическом выражении) опять же с использованием скрытой выведенной переменной для характеристики различий между фирмами в части производительности:

Equation3

В настоящей главе основное внимание уделяется коэффициенту ξ, который отражает влияние инноваций на производительность труда. Помимо набора контрольных переменных, используемых на первом и втором этапах, для учета варьирования показателей производительности применяется вектор Xi3 , отражающий информацию о том, находится ли фирма в столице или основном центре хозяйственной деятельности страны и конкурирует ли фирма с незарегистрированными или неофициальными предприятиями (см. диаграмму 2.1.1).

Диаграмма 2.1.1

Концепция, заложенная в модель КДМ

Источник: модель в изложении авторов.
Примечание. Подготовлено на основе Crépon et al. (1998).

Врезка 2.2. Методы управления в странах с переходной экономикой

В обследованиях BEEPS V и MENA ES имелся раздел о методах управления в области производственной деятельности, оперативного контроля, целевых показателей и стимулирования. Вопрос о производственной деятельности касался того, как предприятие решает проблемы, связанные с производственными процессами, такими, как поломки оборудования. Вопрос об оперативном контроле касался сбора информации о производственных показателях. Вопросы о целевых показателях преследовали цель получения информации о сроках постановки и реализации плановых производственных заданий, о трудностях, встречающихся в процессе их выполнения и осведомленности коллектива о них. И наконец, вопрос о стимулировании затрагивал критерии, регулирующие продвижение по службе, методы воздействия на отстающих работников и основные принципы поощрения за выполнение плановых заданий. На эти вопросы отвечали все предприятия обрабатывающей промышленности со штатом в 20 и более работников (не менее 50 работников в случае России). Среднее количество заполненных анкет с достаточно высокой долей ответов составило немногим менее 55 на страну, а их общее количество варьировалось от 15 в Черногории до 626 в Турции36.

Читать дальше

Балльные оценки за отдельные аспекты управления (иными словами, по отдельным вопросам) были пересчитаны в Z-показатели с нормировкой по каждому аспекту, с тем чтобы среднее равнялось 0, а стандартное отклонение составляло 1. Во избежание слишком большого акцента на целевых показателях и стимулировании сначала были рассчитаны невзвешенные средние значения по Z-показателям, полученным по каждому из четырех аспектов управления. Затем было вычислено среднее значение Z-показателей всех четырех аспектов. И наконец, был рассчитан Z-показатель полученной меры. Это означает, что средний балл управления по всем фирмам во всех странах выборки равен нулю, а оценки по каждому аспекту управления отдельных фирм располагаются либо слева, либо справа от нуля, причем в первом случае оценки обозначают неэффективные методы управления, а во втором – надлежащую практику.

Существует сильная положительная корреляция между средней производительностью труда и средним качеством методов управления (см. диаграмму 2.2.1). Как и в случае производительности труда, фирмы с хорошими и плохими показателями управления есть во всех странах. Однако в странах, где усредненный показатель качества управления ниже, доля фирм с надлежащими методами управления меньше, чем в странах, где качество управления выше.

Диаграмма 2.2.1

Источник: BEEPS V, MENA ES и расчеты авторов.

 

Врезка 2.3. Глобальные производственные цепочки и конкурентоспособность отдельных стран

Под конкурентоспособностью понимается способность страны реализовывать свою продукцию на мировом рынке, и поэтому она традиционно определяется валовой долей страны на экспортных рынках. Однако за последние два десятилетия в мире произошла стремительная трансграничная интеграция производственных сетей. Эта глубокая глобальная интеграция означает, что на основе анализа доли страны в валовом объеме экспорта на рынке могут быть сделаны ошибочные выводы, поскольку в нем не будет учтена доля внутренней добавленной стоимости продукции. Так, например, если тот или иной экспортный товар содержит в себе целый ряд импортных полуфабрикатов, то доля внутренней добавленной стоимости будет невелика, а валовые экспортные товаропотоки мало что скажут о подлинной конкурентоспособности страны.

Читать дальше

Для воспроизведения точной картины тенденций в области конкурентоспособности в странах региона с переходной экономикой в настоящей врезке используется метод Бенковскиса-Вëрза37, позволяющий учитывать изменения в составе добавленной стоимости товаропотоков. В нем сочетается теоретически последовательная разбивка изменений в долях на экспортных рынках с сильно дезагрегированными данными по торговле из Базы статистических данных ООН по торговле товарами и из базы данных о мировых межотраслевых связях. Это дает возможность сравнить традиционный подход к оценке конкурентоспособности страны (то есть изменения долей в валовом объеме экспорта на рынке) с подходом, предполагающим анализ добавленной стоимости (иными словами, изменений элемента добавленной стоимости той или иной страны в ее доле в валовом объеме экспорта на рынке).

Оба подхода позволяют подразделить изменения в конкурентоспособности на два основных компонента: экстенсивная динамика торговли (то есть изменения, обусловленные выводом на рынки новых товаров) и интенсивная динамика торговли (то есть рост экспорта на существующих рынках). Вклад интенсивной динамики торговли, в свою очередь, подразделяется на четыре элемента: ценовые факторы (такие, как валютный курс); неценовые факторы (такие, как качество и вкус); перемены в структуре глобального спроса (вызванные, например, сменой предпочтений в пользу конкретных товаров); и изменения в составе конкурентов (например, появление новых поставщиков, реализующих идентичные или аналогичные товары). Подход, предусматривающий анализ добавленной стоимости, привносит новый элемент, обеспечивающий учет фактора интеграции страны в глобальные производственные цепочки.

Ромбами на диаграммах 2.3.1 и 2.3.2 обозначены совокупные изменения в долях отдельных стран с переходной экономикой на мировом рынке готовой продукции за период 1996–2011 годов. Обе диаграммы отображают аналогичную картину в плане роста долей рынка. Болгария, Венгрия, Польша, Румыния, Словакия и Турция увеличили свои доли рынка, в то время как мировая конкурентоспособность Словении снизилась. Таким образом, тенденция, наблюдаемая в указанных странах, аналогична тенденции, характерной для других стран с формирующейся рыночной экономикой, таких, как Бразилия, Индия и Китай, доли мирового рынка которых в этот период в целом тоже выросли.

Новая классификация, приведенная в настоящей врезке, показывает, что основные детерминанты повышения глобальной конкурентоспособности весьма отличаются при смещении акцента на добавленную стоимость. Для ряда стран (включая Болгарию, Венгрию, Польшу, Россию и Румынию) вклад ценовых и неценовых факторов противоположен тому, который можно было бы ожидать при использовании традиционных статистических данных. Как и на других формирующихся рынках, традиционная статистика торговли преувеличивает повышение качества экспортной продукции стран с переходной экономикой.

Традиционный подход указывает на то, что в результате повышения неценовой конкурентоспособности доли рынка увеличились, в то время как ценовая динамика сдерживала рост конкурентоспособности. Так, например, снижение ценовой конкурентоспособности Румынии в целом означает, что цена товаров, которые она экспортирует на тот или иной рынок, выросла по сравнению с ценой идентичных товаров, реализуемых ее конкурентами. С другой стороны, повышение неценовой конкурентоспособности может означать, что качество экспортной продукции Румынии в целом улучшилось по сравнению с усредненным качеством идентичных товаров, экспортируемых другими поставщиками.

Новая классификация показывает, что ценовая конкурентоспособность стран с переходной экономикой по существу выросла, а вклад неценовых факторов значительно сократился (и даже приобрел отрицательное значение в случае Польши). Так, например, повышение цены товаров, реализуемых Румынией (снижение ценовой конкурентоспособности), может быть в действительности обусловлено ростом цены на промежуточную продукцию, ввозимую ею для целей изготовления таких товаров, а не ростом себестоимости собственных товаров. Кроме того, улучшение качества товаров, экспортируемых Румынией, могло быть обеспечено в другой стране, поставляющей ресурсы или компоненты  (а не за счет товаров, производимых в Румынии). Новая классификация, основанная на добавленной стоимости, позволяет проводить грань между этими различающимися эффектами.

Аналогичные результаты отмечены по Бразилии, Индии и Китаю. Неценовая конкурентоспособность обнаруживает отрицательный вклад в увеличение долей рынка, определяемых с учетом добавленной стоимости (или его сокращение в случае Китая).

Таким образом, очевидная неценовая конкурентоспособность всех этих стран, выражающаяся в их долях валового объема экспорта на рынки, во многом является результатом более глубокой интеграции в глобальные цепочки приращения стоимости. Иностранные потребители, как представляется, больше ценят товары из этих стран, поскольку они воспринимаются ими как изготовленные с применением более качественных составляющих при более эффективном создании и продвижении бренда благодаря привлечению внешних ресурсов. В случае России такая смена подхода обнаруживает чрезвычайно сильный вклад ценовой конкурентоспособности и перемещение в глобальных производственных цепочках в результате энергозависимой экспортной корзины страны.

В заключение, в настоящей врезке показано, что страны с переходной экономикой смогли повысить свою долю на мировых рынках благодаря возможности участия в глобальных производственных цепочках. Наибольшую пользу из такой перемены в мировом производстве извлекли Польша, Румыния и Словакия. Одновременно с этим конкурентоспособность фирм в странах с переходной экономикой с точки зрения производимых ими затрат позволяет им наращивать принадлежащие им доли рынка. Внушает оптимизм способность таких фирм поддерживать ценовую конкурентоспособность, несмотря на приближение удельных издержек к западноевропейским уровням. Однако в перспективе повышение эффективности брендинга и качества производства будут оставаться ключевыми задачами для всех фирм вне зависимости от их участия в глобальных цепочках добавленной стоимости, когда встанет вопрос об увеличении их долей на мировом рынке.

Диаграмма 2.3.1

Источник: База статистических данных ООН по торговле товарами и расчеты авторов.

Диаграмма 2.3.2

Источник: База статистических данных ООН по торговле товарами и расчеты авторов.

Библиография

J. Arnold, G. Nicoletti and S. Scarpetta (2008)
“Regulation, allocative efficiency and productivity in OECD countries: Industry and firm-level evidence”, OECD Economics Department Working Paper No. 616.
D. Atkin, A. Chaudhry, S. Chaudry, A.K. Khandelwal and E. Verhoogen (2014)
“Organizational barriers to technology adoption: Evidence from soccer-ball producers in Pakistan”, mimeo.

Organizational barriers to technology adoption: Evidence from soccer-ball producers in Pakistan
(2.3mb)

(last accessed on 17 August 2014).
E. Bartelsman, J.C. Haltiwanger and S. Scarpetta (2004)
“Microeconomic evidence of creative destruction in industrial and developing countries”, World Bank Policy Research Working Paper No. 3464.
T. Beck, A. Demirgüç-Kunt and R. Levine (2000)
“A new database on financial development and structure”, World Bank Economic Review, Vol. 14, No. X, pp. 597-605.
K. Benkovskis and J. Wörz (2013)
“Non-price competitiveness of exports from emerging countries”, ECB Working Paper No. 1612.
K. Benkovskis and J. Wörz (2014)
“‘Made in China’ – How does it affect measures of competitiveness?”, OeNB Working Paper No. 193.
N. Bloom and J. Van Reenen (2010)
“Why do management practices differ across firms and countries?”, Journal of Economic Perspectives, Vol. 24, No. 1, pp. 203-224.
N. Bloom, H. Schweiger and J. Van Reenen (2012)
“The land that lean manufacturing forgot? Management practices in transition countries”, Economics of Transition, Vol. 20, No. 4, pp. 593-635.
N. Bloom, B. Eifert, A. Mahajan, D. McKenzie and J. Roberts (2013)
“Does management matter? Evidence from India”, Quarterly Journal of Economics, Vol. 128, No. 1, pp. 1–51.
B.P. Bosworth and J.E. Triplett (2007)
“Services productivity in the United States: Griliches”, in E.R. Berndt and C.R. Hulten (eds.), Hard-to-Measure Goods and Services: Essays in Honor of Zvi Griliches, University of Chicago Press, pp. 413-447.
J.D. Brown, J.S. Earle and A. Telegdy (2006)
“The productivity effects of privatization: Longitudinal estimates from Hungary, Romania, Russia, and Ukraine”, Journal of Political Economy, Vol. 114, No. 1, pp. 61-99.
E. Brynjolfsson and L.M. Hitt (2000)
“Beyond computation: Information technology, organizational transformation, and business performance”, Journal of Economic Perspectives, Vol. 14, No. 4, pp. 23-48.
B. Crépon, E. Duguet and J. Mairesse (1998)
“Research, innovation and productivity: An econometric analysis at the firm level”, Economics of Innovation and New Technology, Vol. 7, No. 2, pp. 115-158.
ЕБРР (2009 год)
“Доклад о процессе перехода за 2009 год: процесс перехода в кризисе?”, глава 5, Лондон.
S. Estrin, J. Hanousek, E. Kočenda and J. Svejnar (2009)
“The effects of privatization and ownership in transition economies”, Journal of Economic Literature, Vol. 47, No. 3, pp. 699-728.
European Commission (2014)
Industrial Innovation Policy. http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/policy/index_en.htm (last accessed on 15 August 2014).
L. Foster, J.C. Haltiwanger and C. Syverson (2008)
“Reallocation, firm turnover and efficiency: Selection on productivity or profitability?”, American Economic Review, Vol. 98, No. 1, pp. 394-425.
J. Gwartney, R. Lawson and J. Hall, with A.M. Crisp, B. Knoll, H. Pitlik and M. Rode (2013)
Economic Freedom of the World: 2013 Annual Report, Fraser Institute, Vancouver.
B.H. Hall, F. Lotti and J. Mairesse (2009)
“Innovation and productivity in SMEs: Empirical evidence for Italy”, Small Business Economics, Vol. 33, No. 1, pp. 13-33.
M. Heidenreich (2009)
“Innovation patterns and location of European low- and medium-technology industries”, Research Policy, Vol. 38, No. 3, pp. 483-494.
C.-T. Hsieh and P. Klenow (2009)
“Misallocation and manufacturing TFP in China and India”, Quarterly Journal of Economics, Vol. 124, No. 4, pp. 1403-1448.
D. Kaufmann, A. Kraay and M. Mastruzzi (2009)
“Governance matters VIII: Governance indicators for 1996-2008”, World Bank Policy Research Working Paper No. 4978.
J. Mairesse, P. Mohnen and E. Kremp (2005)
“The importance of R&D and innovation for productivity: A re-examination in light of the French Innovation Survey”, Annales d’Economie et de Statistique, No. 79/80, pp. 487-527.
D. McKenzie and C.M. Woodruff (2014)
“What are we learning from business training and entrepreneurship evaluations around the developing world?”, World Bank Research Observer, Vol. 29, No. 1, pp. 48-82.
P. Mohnen and B.H. Hall (2013)
“Innovation and productivity: An update”, Eurasian Business Review, Vol. 3, No. 1, pp. 47-65.
I. Moss (2011)
“Start-up nation: An innovation story”, OECD Observer, No. 258, Q2 2011. Available at: www.oecdobserver.org/news/printpage.php/aid/3546/Start-up_nation:_An_innovation_story.html (last accessed on 20 August 2014).
G.S. Olley and A. Pakes (1996)
“The dynamics of productivity in the telecommunications equipment industry”, Econometrica, Vol. 64, No. 6, pp. 1263-1297.
J. Raffo, S. Lhuillery and L. Miotti (2008)
“Northern and southern innovativity: a comparison across European and Latin American countries”, The European Journal of Development Research, Vol. 20, No. 2, pp. 219-239.
R.G. Rajan and L. Zingales (1998)
“Financial dependence and growth”, American Economic Review, Vol. 88, No. 3, pp. 559-586.
N. Rosenbusch, J. Brinckmann and A. Bausch (2011)
“Is innovation always beneficial? A meta-analysis of the relationship between innovation and performance in SMEs”, Journal of Business Venturing, Vol. 26, No. 4, pp. 441-457.
W. Steffen and J. Stephan (2008)
“The role of human capital and managerial skills in explaining productivity gaps between East and West”, Eastern European Economics, Vol. 46, No. 6, pp. 5-24.
A. Wendlandt (2012)
“Fashion factories move west from China”, The Globe and Mail, 6 September 2012. Available at: www.theglobeandmail.com/report-on-business/international-business/fashion-factories-move-west-from-china/article535263/ (last accessed on 28 August 2014).
World Economic Forum (2013)
The Global Competitiveness Report 2013-2014, Geneva.