Статья: Рейтинг ТехУспех и финансовые показатели высокотехнологичного бизнеса: корреляционный анализ

Составлено авторами по материалам исследования

3. Корреляционный анализ локальных рейтингов и финансовых показателей предприятий.

Небольшие выборки предприятий, как правило, не подчиняются законам нормального распределения и предполагают использование непараметрических критериев для проверки статистических гипотез. Соответственно, мы применяли критерий ранговой корреляции Спирмена R и оценивали его статистическую значимость, как было указано выше. Расчеты проводились для выборок предприятий и показателей, описанных выше.

4. Расчет DEA-эффективности предприятий стабильных локальных рейтингов «ТехУспех».

Метод DEA (англ. Data Envelopment Analysis) позволяет сравнить предприятия на основе статической технической эффективности ТЕ (англ. Technical Efficiency), являющейся обобщенным индикатором эффективности и результативности за год, рассчитанным по ресурсно-результативной совокупности финансовых показателей деятельности предприятий [16]. В отечественной академической литературе он известен также как фронтальный, оболочечный, граничный анализ или анализ среды функционирования [5]. В DEA- методе строятся два вида моделей: оценка эффективности «входа» ТЕвх (то есть минимизации ресурса при фиксированных результатах) и оценка эффективности «выхода» ТЕвых (то есть максимизации результата при фиксированном ресурсе). И те, и другие подразделяются на модели постоянного (crs) и переменного (vrs) масштабов.

Рассмотрены два варианта ресурсно-результативной совокупности финансовых показателей деятельности предприятий для расчета их DEA-эффективности:

1) результаты - выручка (В), ресурсы - активы (А);

2) результаты - выручка (В), ресурсы - основные средства (ОС) и оплата труда (ОТ).

По каждому из этих вариантов значения технической эффективности (ТЕ) были рассчитаны для моделей ТЕвх и ТЕвых постоянного (crs) и переменного (vrs) масштабов. Далее проводился корреляционный анализ полученных значений ТЕ и стабильных рейтингов, как было описано выше. Расчеты выполнены в программах Excel, Статистика, DEAP. Рассмотрим полученные результаты.

5. Проверка стабильности выборок предприятий и локальных рейтингов.

Количество предприятий по годам (рейтинги за 2017 г. и 2018 г.): крупные - 39 и 28, средние - 23 и 28, малые - 51 и 73 соответственно. Количество предприятий, участвующих в рейтинге «ТехУспех» за оба года (то есть и в 2017 г. и в 2018 г.): крупные - 10, средние 7, малые - 12. Коэффициенты стабильности выборок: крупные - 0,30, средние - 0,275, малые - 0,194. Выборки предприятий оказываются крайне нестабильными. Коэффициент стабильности находится в пределах от « 0,2 для малых до « 0,3 для крупных предприятий.

Результаты проверки корреляционной связи локальных рейтингов 2017 г. и 2018 г. представлены в таблице 2.

Таблица 2

Корреляции локальных рейтингов 2017 г. и 2018 г. для предприятий, попавших в оба рейтинга (значение коэффициента Спирмена и его значимость)

*** p < 0,001; ** 0,001 < p < 0,01; * 0,01 < p < 0,05; f 0,05 < р < 0,10. Составлено авторами по данным источника [11]

Выявлена высокая стабильность рейтингов «Инновационные компании» и «Экспортный потенциал» (сильно значимые и высоко значимые корреляции для всех групп предприятий). И напротив, наблюдается слабая стабильность Основного рейтинга и рейтинга «Быстрорастущие компании». Действительно, в случае крупные предприятия - рейтинг «Инновационные компании», R = 0,81, R2 = 0,64, то есть объясняется почти 2/3 вариации признака. В случае крупные предприятия - рейтинг «Быстрорастущие компании», R = 0,61, R2 = 0,36, то есть объясняется только 1/3 вариации признака, что представляется недостаточным. Далее мы будем анализировать только стабильные рейтинги «Инновационные компании» и «Экспортный потенциал».

6 Корреляционный анализ взаимосвязей локальных рейтингов и финансовых показателей предприятий.

Результаты корреляционного анализа представлены в таблице 3.

Таблица 3

Корреляции локальных рейтингов и финансовых показателей предприятий (значение коэффициента Спирмена и его значимость)

*** p < 0,001; ** 0,001 < p < 0,01; * 0,01 < p < 0,05; f 0,05 < р < 0,10. Составлено авторами по данным источников [10; 11]

Результаты расчетов показывают следующее:

1) инновационный рейтинг практически не коррелирует с финансовыми показателями крупных предприятий. То есть по финансовой отчетности, по сути, нельзя оценить инновационную активность крупных предприятий. Нами выявлено только две значимые корреляции:

- более инновационные предприятия характеризуются более высокой оборачиваемостью активов (эффективностью использования ресурсов);

- более инновационные предприятия характеризуются меньшим размером (по величине активов). Также отметим отрицательную связь между инновационным рейтингом и показателями РИиР и ДРИиР (она близка к слабо значимой (р = 0,14)). То есть статья баланса «Результаты исследований и разработок» не характеризует инновационную активность крупных предприятий;

2) экспортный рейтинг коррелирует со значимыми финансовыми показателями:

- рост предприятия (результативность-динамика) - положительное влияние на все показатели;

- отдельные показатели рентабельности (эффективность-статика) - отрицательное влияние;

- финансовая устойчивость-статика - отрицательное влияние на все рассматриваемые показатели;

- результаты научных исследований-статика - отрицательное влияние на все показатели.

7. Корреляционный анализ взаимосвязей локальных рейтингов и DEA - эффективности предприятий.

Получены следующие значимые результаты корреляционного анализа взаимосвязей локальных рейтингов и DEA - эффективности предприятий:

1) вариант DEA № 1 (результаты - выручка (В), ресурсы - активы (А)):

- Лр_ИК и ТЕсгевх - коэффициент корреляции Спирмена 0,719***;

- Лр_ИК и ТЕугевх - 0,526*;

- Лр_ИК и ТЕсгевых - 0,719***;

2) вариант DEA № 2 (Результаты - выручка (В), ресурсы - основные средства (ОС) и оплата труда (ОТ)):

- Лр_ЭП и ТЕугевх - 0,453*.

Геометрическая интерпретация корреляционной связи локальных рейтингов и DEA-эффективности крупных предприятий приведена на рисунке 1.

Составлено авторами по материалам исследования

Рис. 1. Матрица диаграмм рассеяния с гистограммами распределений крупных предприятий в координатах локальных рейтингов и DEA - эффективности (вариант 1)

Полученные результаты показывают определенную взаимосвязь между технической эффективностью (технологическим лидерством) и инновационным и экспортным рейтингами компаний. При этом инновационные компании эффективнее используют все активы, а экспортные компании эффективнее используют труд и капитал.

Таким образом, можно сделать следующие выводы.

1. Выборки предприятий, участвующих в рейтинге в 2017 г. и 2018 г., оказываются крайне нестабильными. В обоих рейтингах присутствуют только 20-30 % предприятий. Нестабильность выборок представляется одной из серьезных проблем данного рейтинга. Разрабатывать меры поддержки вряд ли целесообразно, если на следующий год появятся 70-80 % новых предприятий с другими характеристиками.

2. Выявлена высокая стабильность локальных рейтингов «Инновационные компании» и «Экспортный потенциал». Это хороший признак, позволяющий использовать данные локальные рейтинги для дальнейших исследований и разработки мер государственной поддержки.

3. Инновационный рейтинг крупных предприятий плохо коррелирует с их финансовыми показателями. Установлены только две закономерности: предприятия с более высоким инновационным рейтингом характеризуются меньшим размером и более высокой эффективностью использования ресурсов.

4. Предприятия с более высоким рейтингом «Экспортный потенциал» характеризуются более высоким ростом за период 2013-2017 гг., более низкой рентабельностью, финансовой устойчивостью и ДРИиР по данным за 2017 г.

Полученные результаты целесообразно учитывать при разработке мероприятий поддержки высокотехнологичного бизнеса. В частности, экспортные предприятия получили преимущества в период стагнации с точки зрения роста выручки. Однако они испытывают недостаток собственных средств для развития и вынуждены прибегать к заемным средствам. В этом направлении им требуется поддержка. Также требуется обратить внимание на инновационную активность экспортных предприятий, поскольку их ДРИиР в балансе высоко значимо отрицательно коррелирует с экспортным рейтингом. В отношении инновационной активности основной проблемой, на наш взгляд, является ее снижение по мере роста размера предприятия. Здесь требуется стимулирование эффективных инноваций и затрат на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы у крупного бизнеса.

Библиографический список

1. Бурденко, Е.В. Индекс глобальных инноваторов как характеристика использования преимуществ экономики знаний // Креативная экономика. - 2017. - Т 11. - № 8. - С. 813-824.

2. Ерёмченко, О.А. Технологически развитая компания: методологические проблемы определения статуса // Экономика науки. - 2018. - Т 4. - № 1. - С. 30-46.

3. Миллер, Е.В. Исследование информационной открытости технологического развития российских машиностроительных предприятий (на примере корпоративных web-сайтов) // Вестник Омского университета. Серия: «Экономика». - 2017. - № 4 (60). - С. 62-70.