Доклад о переходном процессе за 2014 год Инновации в переходном процессе

Местная география банковской деятельности

Несмотря на стремительный технический прогресс и финансовые инновации, банковское обслуживание малых предприятий все еще осуществляется на местах. По данным Итальянской ассоциации банков, «общее правило банкира – никогда не давать взаймы клиенту, находящемуся на удалении более трех миль от его офиса»11. Многие банки следуют неофициальному принципу «своей колокольни», согласно которому они должны давать в долг только тем фирмам, которые видны с местной колокольни.

Если такая географическая логика кредитования практикуется широко, то все предприятия, за исключением самых крупных, зависят от способности и готовности местных банков предоставить им кредит. Это означает также, что местное варьирование количества и типа отделений банков может объяснить, почему фирмы в одних районах сталкиваются с более серьезными кредитными ограничениями, чем аналогичные фирмы в других.

Читать дальше

На диаграмме 4.7 показано географическое распределение банковской деятельности в европейских странах с развивающимся рынком (см. 4.7а) и России (см. 4.7b). Такие карты составлены на основе информации, собранной ЕБРР по географическим координатам не менее 137 786 отделений банков. Эти отделения охватывают 1 737 различных географических точек и находятся в собственности свыше 600 различных банков12. Отделения банков распределяются достаточно равномерно на большей части европейских стран с развивающимся рынком при их большей концентрации в столицах и других городах. В России отделения банков сконцентрированы на юго-западе страны, особенно в Москве и прилежащих районах, поскольку именно там сосредоточена основная часть хозяйственной деятельности, осуществляемой в стране.

На основе этих подробных данных по отделениям рассчитываются два показателя по каждому из городов, в которых были опрошены фирмы, включенные в обследование BEEPS. Во-первых, определяется индекс концентрации рынка Герфиндаля-Гиршмана (HHI) для данного района. Этот индекс получают возведением в квадрат процентной доли каждого банка на рынке в данном районе с суммированием полученных результатов, где такие доли рынка выражены как доля всех отделений, находящихся в собственности каждого банка. Значения индекса HHI варьируются от 0 до 1, причем повышение значений указывает на снижении конкуренции и усиление позиций банка на местном рынке. Индекс HHI по странам Европы с формирующимся рынком составляет в целом 0,15, что указывает на весьма незначительную концентрацию на большинстве местных рынков банковских услуг. Однако различия между городами существенны.

С одной стороны, высокая концентрация рынка банковских услуг (с высоким индексом HHI) может способствовать формированию долгосрочных кредитных отношений, уменьшая тем самым кредитные ограничения, особенно для непрозрачных фирм. С другой стороны, можно также утверждать, что такая концентрация может задушить конкуренцию между банками и тем самым снизить предложение кредита фирмам. Хотя теоретики нашли факты в пользу обеих из этих противоположных точек зрения, в рамках недавно проведенных исследований была предпринята попытка примирить их.

Так, например, данные по Италии свидетельствуют о том, что хотя сильные позиции на рынке (то есть его более высокая концентрация) могут способствовать созданию предприятий, в частности в непрозрачных отраслях, на определенном этапе чрезмерно сильные позиции банков на рынке начинают оказывать негативное влияние на процесс создания фирм. Кроме того, данные по различным странам указывают на то, что хотя концентрация рынка в руках банков стимулирует рост в секторах, которые зависят от внешнего финансирования, общая корреляция между концентрацией рынка в руках банков и экономическим ростом является отрицательной13.

Второй показатель деятельности банков в городах, который используется в настоящей главе, выражен в процентной доле отделений банков, принадлежащих иностранным банкам. В среднем, 39% отделений банков в каждом отдельно взятом городе находятся в собственности иностранных лиц. Повышение доли иностранного участия может привести к ограничению доступа малых предприятий к кредитам, если отечественные банки обладают сравнительным преимуществом в плане доступа к информации о местных фирмах. Это может быть обусловлено тем, что у них общий язык и культура или же тем, что они лучше знакомы с местными реалиями в области права и бухгалтерского учета. Такие факторы могут облегчить отечественным банкам процесс принятия решений о предоставлении кредитов мелким местным предприятиям на основе непроверенных данных, поскольку у них сформировались с ними долгосрочные взаимоотношения. Однако, с другой стороны, иностранные банки могут лучше применять операционные технологии с использованием достоверных данных (балльная оценка кредитоспособности заемщиков) или обеспечительных методов кредитования средств малым предприятиям. В этом случае такие предприятия могут выиграть от присутствия иностранных банков.

Диаграмма 4.7

География распределения отделений банков на территории европейских стран
с развивающимся рынком и России

a). Страны Европы с развивающимся рынком
 

4.7a


b). Россия

 

4.7b

Источник: BEPS II.
Примечание. Точками обозначены отделения банков.

Шаг 1: местный рынок банковских операций
и кредитные ограничения

В таблице 4.2 представлены результаты статистического анализа, которые поясняют вероятность того, что та или иная фирма столкнется с кредитными ограничениями (то есть либо примет решение не подавать заявку в банк на получение кредита, либо подаст такую заявку, которая будет отклонена). Затем при помощи вторичного анализа с прогнозными данными этой модели попытаемся определить, осуществляют ли фирмы, испытывающие кредитные ограничения, инновационную деятельность в меньшем объеме или каким-то иным образом. В первых трех строках таблицы показаны основные пояснительные переменные на уровне городов: показатель, выделяющий рынки банковских услуг с наиболее высокой концентрацией (рынки с индексом HHI выше 0,5); индекс HHI по всем другим городам; и индикатор структуры банков, показывающий долю отделений банков в данном городе, которые находятся в иностранной собственности.

Читать дальше

Важное исходное предположение в данном анализе заключается в том, что эти три переменные величины, характеризующие местный рынок банковских услуг (или «инструменты»), являются экзогенными в том смысле, что они затрагивают внутрифирменные инновации, только воздействуя на вероятность того, что фирмы столкнутся с кредитными ограничениями. Такое ограничение на исключения, хотя является правдоподобным, может нарушаться, если местонахождение отделений банков обусловлено местными факторами, которые также коррелируют с внутрифирменными инновациями. Несмотря на невозможность непосредственной проверки обоснованности данного предположения, некоторые факты позволяют предположить, что показатели концентрации и структуры местных рынков банковских услуг в данном массиве данных являются в целом экзогенными.

Во-первых, имеется лишь весьма малая корреляция между изменением количества отделений банков в данном регионе в период 2002–2011 годов и инновационной деятельностью в нем в 2012 году. Во-вторых, указанные три инструмента не связаны со спросом фирм на кредиты. Таким образом, структура местных рынков кредитования, как представляется, не реагировала систематизировано на местный спрос инновационных фирм на внешнее финансирование. В-третьих, в целях дальнейшего уменьшения проблем эндогенности были заданы (не приводимые здесь) регрессионные функции, в которых зависимой переменной являлся «HHI по городу» или показатель доли иностранных банков.

Это позволяет нам понять, в какой степени совокупность характеристик фирм на уровне городов (и отраслевых фиксированных эффектов) объясняет структуру местного рынка банковских услуг. Если структура местного рынка банковских услуг обусловлена структурой местного делового сектора, то мы должны обнаружить устойчивую взаимосвязь между характеристиками фирм (их средним значением по городам) и такой структурой банковского рынка. В данном случае отсутствует сколь-либо существенная взаимосвязь между долей малых фирм, долей крупных фирм, долей индивидуальных предпринимателей, долей приватизированных банков, долей экспортеров или долей подвергнутых аудиторской проверке фирм, с одной стороны, и концентрацией банков или присутствием иностранных банков, с другой. Таким образом, представляется, что концентрация и состав этих рынков банковских услуг не связаны с большим набором наблюдаемых характеристик    местного делового сектора. 

Помимо этих трех инструментальных переменных, также включен и целый ряд других характеристик по фирмам и городам (которые не показаны для краткости). Это обеспечивает тщательный учет прочих возможных детерминант кредитных ограничений. На уровне фирм к их числу относятся следующие: возраст и размер фирмы; проводится ли аудиторская проверка отчетности фирмы; регулярно ли фирма обучает свой персонал; сертифицировано ли качество ее товаров/услуг; работает ли фирма на национальном уровне; ожидает ли она увеличения объема продаж; находилась ли она ранее в государственной собственности; и опыт (количество лет) работы ее главного управляющего.

На уровне городов такие контрольные переменные включают в себя размер соответствующего города, а также то, является ли данный район главным деловым центром страны. К ним также относятся и усредненные ответы фирм, охваченных обследованием BEEPS V, по следующим пунктам: пользование скоростным Интернетом; частота отключений электроэнергии; их оценка местной обстановки в плане безопасности; порядок выдачи лицензий на хозяйственную деятельность и политическая нестабильность; и качество работы местных судов, и уровень образования персонала фирм. Кроме того, они включают страновые и отраслевые фиксированные эффекты для того, чтобы в ходе анализа можно было бы объективно сравнивать фирмы в пределах одного и того же географического района и в рамках одной и той же отрасли. Это позволяет обеспечить учет ненаблюдаемых характеристик фирм в одной и той же отрасли или стране.

В колонке 1 показано, что повышение индекса HHI (отражающее более значительную концентрацию местного банковского рынка) выражается в снижении вероятности того, что при прочих равных условиях фирмы сталкиваются с кредитными ограничениями. С точки зрения экономического масштаба, данный коэффициент предполагает, что увеличение единичного среднеквадратичного отклонения в концентрации рынка банковских услуг снижает вероятность ограничения кредитования фирм на 5,4 процентных пункта.

Однако в то же время кредитные ограничения более значительны в районах с весьма высокой концентрацией рынка банковских услуг. Такой нелинейный эффект соответствует положениям цитируемых выше работ и показывает, что хотя сильные позиции банков на местном рынке могут способствовать получению фирмами кредитов, такое положение сохраняется лишь до определенного момента. Когда конкуренция между банками слишком сильно снижается, доступ к кредитам начинает ухудшаться.

На диаграмме 4.8 в виде U-образной кривой проиллюстрирована корреляция между концентрацией местного рынка банковских услуг и ограничением кредитования фирм. На горизонтальной оси показаны города, каждый из которых отнесен к одной из пяти категорий по мере повышения концентрации рынка банковских услуг. Вертикальная ось отображает среднюю долю фирм, сталкивающихся с кредитными ограничениями, в каждой из этих категорий. На диаграмме показано, что хотя изначально кредитование фирм на более сконцентрированных кредитных рынках (то есть на рынках с более высоким индексом HHI) ограничивается в меньшей степени, впоследствии этот эффект сменяется на обратный по прохождении критического порога концентрации.

Отрицательный коэффициент переменной «доля иностранных банков» в таблице 4.2 показывает, что повышение доли отделений банков, находящихся в иностранной собственности, в городе расположения фирмы выражается также в снижении обязательности кредитных ограничений. Иностранные банки могут более эффективно, чем отечественные, решать агентские проблемы и выдавать кредиты фирмам. Этот эффект имеет весьма существенное значение. Увеличение единичного среднеквадратичного отклонения этой переменной снижает вероятность ограничения кредитования фирм на 5,6 процентных пункта. Это отражает тот факт, что иностранные банки не находятся в неблагоприятных условиях по отношению к отечественным при кредитовании малых и средних предприятий. Их присутствие в регионе оказывает, возможно, даже позитивное влияние на способность фирм получать внешнее финансирование. На диаграмме 4.9 графически отображена также отрицательная корреляция между долей иностранных банков и жесткостью кредитных ограничений.

Если положительное влияние, оказываемое концентрацией рынка в руках местных банков на кредитные ограничения, выражается в повышении способности банков выстраивать взаимоотношения с фирмами (что предполагала бы экономическая теория), то такое влияние должно в большей мере сказаться на относительно непрозрачных фирмах, для которых подобные кредитные отношения наиболее важны.

Колонки 2–7 в таблице 4.2 содержат фактический материал в подкрепление данного утверждения. Эти колонки иллюстрируют характер взаимодействия между индексом HHI и различными характеристиками фирм. Они показывают, что концентрация рынка банковских услуг ведет к уменьшению кредитных ограничений, в особенности для мелких фирм (колонка 2), новых фирм (колонка 3), фирм, не прошедших сертификацию качества (колонка 4), и не проверяемых аудиторами (колонка 5). В совокупности эти результаты позволяют предположить, что во всех странах с переходной экономикой кредитные рынки с умеренной концентрацией в определенной степени могут способствовать ослаблению кредитных ограничений для непрозрачных предприятий.

Так, например, в колонке 2 показано, что увеличение единичного среднеквадратичного отклонения в концентрации рынка банковских услуг снижает вероятность ограничения кредитования на 9,4 процентных пункта для самых малых фирм в выборке. Для средней фирмы такое снижение составляет всего 5,4 процентных пункта. Подобное воздействие постепенно уменьшается для более крупных и более зрелых фирм. Когда численность работающих на предприятии увеличивается до 245 человек или когда его возраст достигает 23 лет, концентрация рынка банковских услуг начинает негативно влиять на доступ к кредиту, что указывает на благоприятные последствия конкуренции между банками для более крупных и более зрелых фирм.

В колонках 6 и 7 таблицы 4.2 эта мысль раскрывается более подробно. В каждой колонке выборка фирм разбита на две группы. Далее по каждой из этих групп в отдельности оценивается влияние, оказываемое концентрацией кредитного рынка на кредитные ограничения. В колонке 6 проводится различие между фирмами высокотехнологичных и низкотехнологичных отраслей. Высокотехнологичные отрасли характеризуются большей информационной асимметрией и более серьезными агентскими проблемами во взаимоотношениях между заемщиками и кредиторами. Это обусловлено как рисками, неотъемлемо присущими инвестициям в высокотехнологичные предприятия, так и тем фактом, что в высокотехнологичных отраслях обеспечение, как правило, нематериально. Поэтому фирмам в низкотехнологичных отраслях легче получить финансирование на основе исключительно коммерческих способов кредитования, и такой вид кредитования, как правило, работает лучше на кредитных рынках с меньшей концентрацией. Имеющиеся данные подтверждают эту теорию, показывая, что воздействие концентрации местного рынка банковских услуг на кредитные ограничения в высокотехнологичных отраслях почти вдвое превышает такое воздействие в низкотехнологичных отраслях.

Далее, в колонке 7 проводится различие между отраслями с сильной (выше медианы) и слабой (ниже медианы) зависимостью от внешнего финансирования. Зависимость от внешнего финансирования рассчитывается путем усреднения для каждой отрасли доли оборотного капитала, который фирмы данной отрасли получают из других источников, помимо собственных средств и нераспределенной прибыли (согласно информации, полученной от фирм в рамках обследования BEEPS V). Как и ожидалось, имеющиеся данные показывают, что влияние концентрации банковского сектора более выражено в отраслях, испытывающих сильную зависимость от внешнего финансирования.

Таблица 4.2

Местные кредитные рынки и ограничение кредитования фирм
Зависимая переменная:
кредитные ограничения
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
Высокая концентрация (0/1)
0,2346*** 0,2190*** 0,2286*** 0,2378*** 0,2329*** 0,2315*** 0,2352***
(0,0757) (0,0759) (0,0757) (0,0758) (0,0758) (0,0757) (0,0757)
HHI города -0,2385** -0,4624*** -0,5990*** -0,2961*** -0,3063***    
(0,0937) (0,1257) (0,1593) (0,0982) (0,0986)    
Доля иностранных банков -0,1984*** -0,2145*** -0,2061*** -0,1934*** -0,2052*** -0,2046*** -0,2001***
(0,0601) (0,0605) (0,0604) (0,0601) (0,0601) (0,0602) (0,0602)
HHI города *
Логарифм размера фирмы
  0,0784***          
  (0,0284)          
HHI города *
Логарифм возраста фирмы
    0,1383***        
    (0,0453)        
HHI города * Сертификация качества (0/1)       0,1855**      
      (0,0788)      
HHI города *
Внешний аудит (0/1)
        0,1752**    
        (0,0703)    
HHI города * Низкотехнологичная отрасль (0/1)           -0,2150**  
          (0,0949)  
HHI города* Высокотехнологичная отрасль (0/1)           -0,3795***  
          (0,1229)  
HHI города *
Малая зависимость
от внешнего финансирования (0/1)
            -0,1720*
            (0,1013)
HHI города*
Высокая зависимость
от внешнего финансирования (0/1)
            -0,2634***
            (0,0969)
Обратное
отношение Миллса
0,6307*** 0,6327*** 0,6157*** 0,6274*** 0,6312*** 0,6362*** 0,6317***
(0,0909) (0,091) (0,0906) (0,0907) (0,091) (0,0912) (0,0908)
Отраслевые фиксированные эффекты Да Да Да Да Да Да Да
Страновые фиксированные эффекты Да Да Да Да Да Да Да
Контрольные показатели по фирмам Да Да Да Да Да Да Да
Контрольные показатели по городам Да Да Да Да Да Да Да
Наблюдения 4,289 4,289 4289 4289 4289 4289 4289
F-статистика
по инструментальным переменным
8,5 8,22 8,26 7,47 7,51 6,92 7,18
J-статистика Хансена (p-значение) 0,88 0,21 0,64 0,59 0,04 0,21 0,91

Источник: BEEPS V, BEPS II и BankScope.                                
Примечание. В настоящей таблице представлены результаты регрессий с оценкой воздействия структуры местных рынков банковских услуг на ограничение кредитования фирм – первого этапа оценки по методу инструментальных переменных (IV). Зависимая переменная представляет собой индикаторную переменную, равную 1 в случае ограничения кредитования фирмы, и 0 — в отсутствие такого ограничения. Обратное отношение Миллса в колонке 1 получено из не приводимой здесь вероятностной модели анализа селективных выборок по Хекману. Все регрессии включают набор контрольных переменных по фирмам, фиксированные эффекты по отраслям и странам, контрольные показатели по городам, контрольные показатели по фирмам и константу. К контрольным показателям по фирмам относятся: логарифм размера фирм, логарифм возраста фирм, внешний аудит, учебная подготовка, сертификация качества, объем продаж на внутреннем рынке, ожидания повышения объема продаж, логарифм опыта работы руководителя и прежнее нахождение в государственной собственности. Контрольные показатели по городам включают индикаторные переменные, учитывающие размер города, основную хозяйственную деятельность и ответы фирм на вопросы относительно пользования высокоскоростным Интернетом, отключения электроэнергии, безопасности, выдачи лицензий на ведение хозяйственной деятельности, политической нестабильности, судов и уровня образования (все усреднены по городам). Робастные стандартные ошибки показаны в скобках; знаки *, ** и *** показывают значимость на уровне соответственно 10%, 5% и 1%. F-статистика по IV предназначена для F-критерия, согласно которому инструменты в совокупности незначительны, а р-значение J-статистики Хансена служит для целей критерия стохастической неопределенности, согласно которому все инструменты обоснованы.   

Диаграмма 4.8

Источник: BEEPS V и BEPS II.                                
Примечание. Настоящая гистограмма построена на данных по всем городам с более чем 10 фирмами, включенными в обследование BEEPS. Ось у показывает среднюю долю фирм, испытывающих затруднения с получением кредита, в соответствующих городах. Города сгруппированы в порядке нарастания концентрации рынка банковских услуг. Концентрация оценивается при помощи индекса HHI, причем доли местного рынка выражены через количество отделений, принадлежащих каждому банку.   

Диаграмма 4.9

Источник: BEEPS V, BEPS II и BankScope.                        
Примечание. В данную диаграмму заложены данные по всем городам, в которых насчитывается более 10 фирм, охваченных обследованием BEEPS.                

Шаг 2: кредитные ограничения и внутрифирменные инновации

В таблице 4.3 представлена оценка воздействия кредитных ограничений на внутрифирменные инновации. Основной пояснительной переменной являются «кредитные ограничения» – двоичный индикатор, получаемый на основе изначального анализа, результаты которого приведены в таблице 4.2. В анализе, представленном в таблице 4.3, учтены и различные нефинансовые детерминанты инноваций, а также отраслевые и страновые фиксированные эффекты. В данном случае особенно важны отраслевые фиксированные эффекты, поскольку в некоторых отраслях могут иметься фирмы, располагающие более широкими возможностями для инновационной деятельности благодаря внутриотраслевому распространению знаний и технологий.

Первой контрольной переменной является размер предприятия, который измеряется количеством полностью занятых работников. Размер предприятия включен потому, что более крупные компании могут больше выигрывать от инновационной деятельности благодаря эффекту масштаба. В анализе используется также двоичная переменная, показывающая, заверяется ли годовая финансовая отчетность внешним аудитором. В среднем в 31% всех фирм в выборке такая проверенная отчетность имеется. Третьей характеристикой для фирм является возраст фирмы, измеряемый как количество лет с даты ее регистрации в качестве юридического лица. Новые фирмы, как правило, менее прозрачны, чем более зрелые, ввиду краткости истории их деятельности. Зачастую им также недостает знаний и опыта, необходимых для осуществления инновационной деятельности.

Также необходимо учитывать, является ли инвестиционная деятельность свойственной для данной фирмы. Поэтому применяется двоичная переменная, показывающая, имеется ли в соответствующей фирме официальная программа учебной подготовки ее штатных работников. В 37% фирм в выборке такая программа имеется. Кроме того, для учета эффективности фирм используется двоичная переменная, показывающая, сертифицирована ли фирма по таким признанным на международном уровне стандартам, как ISO 9000. Порядка 21% всех фирм имеют такую сертификацию.

Хотя в экономической литературе подчеркивается роль конкуренции в получении прибыли за счет применения новых технологий, проявление этого эффекта остается неясным14. С одной стороны, инновационная активность может снижаться в условиях конкуренции, поскольку предприятия получают меньше прибыли от внедрения новых технологий. Хотя, с другой стороны, конкуренция может также вызывать снижение добавочной нормы прибыли, побуждая фирмы внедрять новые продукты и технологии. В проводимом анализе учитывается некоторая доля конкуренции – двоичная переменная («общенациональные продажи»), показывающая, является ли рынок продукции фирмы общенациональным в противовес местному. Почти 35% всех фирм, рассмотренных в обзоре BEEPS, квалифицировали свой рынок сбыта как общенациональный.

Предприятия, осуществляющие инновационную деятельность, предположительно делают это с прицелом на расширение производства и/или повышение эффективности. Таким образом, инновация может быть формой реализации инвестиционных возможностей, имеющихся у фирмы. Хотя этот эффект частично уже отражен в отраслевых фиксированных эффектах, применяются еще две переменные для учета инвестиционных возможностей отдельных фирм. Во-первых, в анализе участвует двоичная переменная, показывающая, ожидает ли фирма увеличения объема своих продаж в следующем году. Положительные прогнозы роста строят в общей сложности 46% фирм, обследованных в рамках BEEPS.

Обеспечив учет всей совокупности нефинансовых детерминант инноваций на уровне фирм и отраслей, можно увидеть, что сталкивающиеся с кредитными ограничениями фирмы обнаруживают гораздо меньшую склонность к инновациям (см. колонки 1 и 2 таблицы 4.3). Влияние кредитных ограничений также существенно. Как показывают такие оценки, вероятность того, что фирма, подвергающаяся кредитным ограничениям, будет заниматься инновацией продуктов и процессов, соответственно на 30 процентных пунктов и 33 процентных пункта ниже, чем в случае идентичной фирмы, не испытывающей таких ограничений.

Кредитные ограничения не оказывают явного воздействия на «мягкие» инновации, такие, как маркетинговые и организационные инновации. Вероятно, это отражает тот факт, что такая инновационная деятельность требует меньше финансовых затрат и поэтому менее зависит от наличия банковских кредитов на местном рынке.

Коэффициенты контрольных переменных (здесь не приводятся) соответствуют ожиданиям в отношении нефинансовых факторов внутрифирменных инноваций. Наиболее убедительные в части статистики результаты показывают, что инновационная активность выше у тех фирм, которые ожидают роста объема продаж, недавно вложили средства в основной капитал, работают на общенациональном уровне, сертифицированы по качеству, применяют технологии по лицензии компаний, находящихся в иностранной собственности, и организуют регулярную подготовку своего персонала.

Еще один интересный вопрос заключается в том, изменяются ли результаты инноваций в зависимости от типа кредитующего фирму банка.

Государственные банки могут играть роль проводников финансируемых правительством программ по стимулированию внутрифирменных инноваций. Они, в определенной степени, могут выступать и в качестве источников венчурного капитала, поскольку могут принимать на себя больше рисков (причем более долгосрочного характера), чем частные банки. В таком случае получение кредита в государственном банке может выражаться в большей инновационной активности, чем при заимствовании средств у частного отечественного банка.

С другой стороны, иностранные банки могут способствовать передаче ноу-хау от иностранных заемщиков отечественным, тем самым стимулируя внедрение иностранных продуктов и процессов на местах. Однако, несмотря на все это, (не приводимый здесь) дальнейший анализ выборки предприятий-заемщиков позволяет предположить, что клиенты государственных и иностранных банков не проявляют ни большую и ни меньшую инновационную активность, чем заемщики частных отечественных банков.

Таблица 4.3

Кредитные ограничения и внутрифирменные инновации
Зависимая
переменная:
Инновация
продуктов

 
(1)
Инновация
процессов

 
(2)
«Мягкие»
инновации

 
(3)
Не менее двух
видов инноваций

 
(4)
Не менее
трех видов
инноваций
(5)
Кредитные ограничения (0/1) -0,4665** -0,5730*** -0,4006 -0,4252** -0,2711
(0,2046) (0,2028) (0,3029) (0,2027) (0,1703)
Отраслевые фиксированные эффекты Да Да Да Да Да
Страновые фиксированные эффекты Да Да Да Да Да
Контрольные показатели района Да Да Да Да Да
Наблюдения 4 278 4 281 4 260 4 289 4 289

Источник: BEEPS V, BEPS II и BankScope.
Примечание. В настоящей таблице представлены результаты регрессий с оценкой воздействия кредитных ограничений на внутрифирменные инновации. Это – второй этап нашей оценки по методу инструментальных переменных. «Кредитные ограничения» представляют собой эндогенную переменную с применением таких же инструментов, как и в колонке 1 таблицы 4.2. Обратное отношение Миллса получено при помощи пробит-модели, использовавшейся в колонке 1 таблицы 4.2, и аналогичных пробит-моделей, применявшихся в других колонках. Все регрессии включают отраслевые и страновые фиксированные эффекты, контрольные показатели по городам и фирмам и константу. Робастные стандартные ошибки приведены в скобках; знаки *, ** и *** показывают значимость на уровне соответственно 10%, 5% и 1%.

Кредитные ограничения и характер внутрифирменных инноваций

В предыдущих разделах было показано, что доступ к кредитам выражается в существенном повышении инновационной активности фирм в виде внедрения новых продуктов и производственных процессов. Эта сильная корреляция сохраняется при учете целого ряда характеристик на уровне предприятий и городов и с поправкой на то, что часть такой корреляции может в определенной степени отражать обратную причинно-следственную связь. Таким образом, имеющиеся факты указывают на то, что наличие более широкого доступа к банковскому кредитованию действительно побуждает фирмы к внедрению новых продуктов и процессов.

Читать дальше

Но как конкретно стимулирует фирмы к более активным инновациям возможность брать кредиты в банке? На диаграмме 4.10 представлены некоторые исходные данные по данному вопросу, которые свидетельствуют о том, что при ослаблении кредитных ограничений фирмы меняют свое отношение к инновациям. Красные столбики показывают разбивку инновационных стратегий по сталкивающимся с кредитными ограничениями фирмам, а зеленые – такую же разбивку по фирмам, не подвергающимся таким ограничениям. В целом, фирмы используют для внедрения новых технологий следующие основные стратегии: i) использование и реализация собственных идей; ii) лицензирование (или неофициальное копирование) продуктов и процессов, разработанных другими фирмами (как правило, конкурентами); и iii) создание новых продуктов и модернизация производственных процессов в сотрудничестве с поставщиками, клиентами и ВУЗами.

Главное различие, которое становится очевидным при сопоставлении красных и зеленых столбиков диаграммы, заключается в том, что не сталкивающиеся с кредитными ограничениями фирмы, как представляется, считают, что легче использовать (или оплатить) «чужие» идеи. Доля фирм, которые полагаются на собственные идеи, снижается с 55 до 49% в случае инновации продуктов и с 55 до 46% в случае инновации процессов. Зеркальным отражением такого снижения является расширение сотрудничества с поставщиками и (чаще) приобретение лицензии на продукты и процессы, разработанные другими фирмами. Это свидетельствует о том, что доступ к кредитам может обеспечивать фирмам возможность получать внешний ноу-хау и реализовывать его с большей оперативностью и легкостью. Кроме того, это указывает на то, что банковское кредитование может способствовать распространению технологий между фирмами.

В таблице 4.4 эти вопросы рассматриваются более предметно с применением статистической базы по аналогии с таблицей 4.3. В более конкретном плане, в таблице представлен набор результатов инноваций, которые рассматриваются на предмет того, сказывается ли на них возможность получения кредитов фирмами.

Один поразительный результат заключается в том, что кредиты обеспечивают фирмам возможность внедрять не только продукты и процессы, которые являются новыми для них самих, но и те продукты и процессы, которые новы для основных рынков сбыта товаров и услуг таких фирм. Это в особенности характерно для фирм, обслуживающих местный рынок, а вот для фирм, работающих на общенациональном уровне, картина в этом плане несколько менее ясна. Доступ к кредиту позволяет фирмам внедрять технологии, которые уже имеются в наличии где-то в стране (или за рубежом), но которых еще пока нет на их собственных местных рынках.

Судя по некоторым результатам, показанным в диаграмме 4.10, можно предположить, что более доступные кредиты могут способствовать распространению технологий внутри стран и на местных рынках. Таким образом, политика, направленная на уменьшение кредитных ограничений, может приносить побочные выгоды в виде более широкого распространения технологий внутри страны и постепенного выравнивания диспропорций роста в регионе15.

Важно то, что таблица 4.4 указывает на существенное ограничение банковского кредитования. В соответствии с некоторыми аргументами, изложенными в начале настоящей главы, данные по странам с переходной экономикой свидетельствуют об отсутствии корреляции между облегчением доступа к банковскому кредитованию и внутрифирменными инновациями в виде НИОКР.

На основании этого можно предположить, что хотя банковские кредиты могут способствовать внедрению фирмами уже имеющихся продуктов и процессов, которые были разработаны на стороне, то есть технологий, являющихся новыми для таких фирм, а зачастую даже и для общенациональных рынков, кредитование практически не стимулирует ведение самостоятельных НИОКР фирмами.

Таблица 4.4

Кредитные ограничения и характер внутрефирменных инноваций                 
  Инновации продуктов Инновации процессов НИОКР и приобретение
внешних знаний
Зависимая
переменная:
Новые для
рынка
фирмы
Новые для
местного
рынка
Новые для
националь-
ного рынка
Новые для
рынка
фирмы
Новые для
местного
рынка
Новые для
националь-
ного рынка
Израсходовано
на внешние
знания
НИОКР
  (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
Кредитные ограничения (0/1) -0,3807** -0,3190* -0,2606* -0,3529** -0,2956** -0,1587 -0,0649 -0,031
(0,1801) (0,1793) (0,1354) (0,1535) (0,1465) (0,1005) (0,1275) (0,1458)
Отраслевые фиксированные эффекты Да Да Да Да Да Да Да Да
Страновые фиксированные эффекты Да Да Да Да Да Да Да Да
Контрольные показатели по фирмам Да Да Да Да Да Да Да Да
Контрольные показатели по городам Да Да Да Да Да Да Да Да
Обратное отношение Миллса Да Да Да Да Да Да Да Да
Наблюдения 4 289 4 289 4 289 4 289 4 289 4 289 4 289 4 289

Источник: BEEPS V и BEPS II.                                        
Примечание. В настоящей таблице представлены результаты регрессий с оценкой воздействия кредитных ограничений на различные виды внутрифирменных инноваций. Это – второй этап нашей оценки по методу инструментальных переменных; результаты первого этапа приведены в колонке 1 таблицы 4.2. «Кредитные ограничения» представляют собой эндогенную переменную. Обратное отношение Миллса получено при помощи пробит-модели, использовавшейся в колонке 1 таблицы 4.3, и аналогичных пробит-моделей, применявшихся в других колонках. Все регрессии включают отраслевые и страновые фиксированные эффекты, контрольные показатели по городам и константу. Робастные стандартные ошибки приведены в скобках; знаки *, ** и *** показывают значимость на уровне соответственно 10%, 5% и 1%.

Диаграмма 4.10

Источник: BEEPS V.                            
Примечание. На вышеприведенных гистограммах показаны различия в инновационных стратегиях фирм, сталкивающихся с кредитными ограничениями, и фирм, не подвергающихся таким ограничениям. Знаки *, ** и *** показывают значимость на уровне соответственно 10%, 5% и 1%.