CC BY
49
Российский журнал менеджмента 17 (3): 287-308 (2019)
Russian Management Joumal 17 (3): 287-308 (2019)
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ЭМПИРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
БЫСТРОРАСТУЩИЕ КОМПАНИИ В РОССИИ: \
ВЛИЯНИЕ АФФИЛИРОВАННОСТИ \ нА фАКТОРЫ РОСТА
А. В. ЖИГАНОВ
Институт анализа предприятий и рынков,
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Россияа
А. Ю. ЮДАНОВ у
Департамент экономической теории, /
Финансовый университет при Правительстве РФ, Россия0 /
Быстрорастущие компании, или газели, являются общепризнанным драйвером развития экономики. При этом факторы становления таких компаний различаются по странам. Специфика России усиливается необычной структурой популяции: около 80% отечественных газелей аффилированы с бизнес-группами. В статье поставлена задача выяснить, какие факторы значимы для превращения зависимых и независимых фирм в быстрорастущие компании. Исследование показало, что в России стандартные факторы, определяющие вероятность быстрого роста независимых газелей, являются незначимыми для аффилированных фирм, они даже приблизительно не объясняют процесс их превращения в быстрорастущие компании. Выдвинута гипотеза, согласно которой важнейшие факторы превращения аффилированных фирм в газели следует искать на стороне спроса (возможность роста на внутрикорпоративных заказах; доступ к госзаказам; наличие технологий, открывающих путь на ненасыщенные рынки, и т. п.).
Ключевые слова: аффилированность компании, быстрорастущие компании, газели, рост фирмы, факторы роста, бизнес-группа.
JEL: 020, 1_1, 1_25, М13.
Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ. Адреса организаций: а Институт анализа предприятий и рынков, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Россия, 119049, Москва, Шаболовка ул., д. 28/11, стр. 9; 0 Департамент экономической теории, Финансовый университет при Правительстве РФ, Россия, 125993, Москва, Ленинградский пр., д. 49. © А. В. Жиганов, А. Ю. Юданов, 2019 https://doi.org/10.21638/spbu18.2019.301
В течение последнего десятилетия Россия пережила два серьезных экономических кризиса (2008-2009 и 2014 гг.), оказавших значительное влияние на всех агентов экономики. Для большинства компаний кризисы стали испытанием их стратегического позиционирования на рынке: то, как они пережили второй кризис, во многом зависело от того, сумели ли они восстановиться после первого, что было непросто в депрессивной обстановке. Как известно, экономика в целом данное испытание выдержала не слишком успешно. Отчетливо проявилась зависимость общего состояния как отдельных отраслей, так и экономики в целом от темпов и устойчивости роста составляющих их компаний.
Сочетание быстроты роста и ее протяженности во времени — двух черт экономического развития, жизненно необходимых для нашей страны, — характерно для быстрорастущих компаний (БРК), или газелей. Их распределение служит индикатором состояния секторов экономики, показывая, в каких сферах бизнеса существуют точки роста. В России таких точек немало: несмотря на хронически слабую конъюнктуру последнего времени, газелями является значительное число фирм. Если пользоваться так называемым мягким критерием1, то, по нашим расчетам, в общей популяции их насчитывается 23%.
При этом важная специфика российского рынка состоит в том, что около 80% газелей в той или иной форме аффилиро-ванны, т. е. находятся в правовой и/или экономической взаимозависимости с бизнес-группами. Данная особенность во мно-
1 Мягкий критерий (наиболее известная разновидность — методика Евростата/ОЭСР) предъявляет относительно скромные требования к темпам роста и другим характеристикам БРК. Он нацелен на выявление широкого слоя растущих фирм. Жесткий критерий (ведет историю от первых исследований проблемы Д. Берчем [Birch, 1981]) фокусируется на немногочисленных фирмах, демонстрирующих выдающиеся результаты как темпов роста, так и его устойчивости.
гом объясняется изъянами национальной институциональной среды. Острая проблема защиты прав собственности диктует разбиение бизнеса на несколько юридически самостоятельных фирм, аффилированных в единую группу компаний. Такая структура более устойчива к рейдерству и менее прозрачна для государственного надзора (в том числе и налогового). Кроме того, из-за недостаточной развитости финансовой системы России (это относится как к биржевому, так и к банковскому долгосрочному финансированию) многие компании испытывают трудности с доступом к инвестиционным ресурсам. Распространенным ответом на эти ограничения служит практика перекрестного финансирования внутри бизнес-групп.
Если обратиться к последствиям высокой доли аффилированных фирм в отечественной экономике, то априори наиболее вероятным представляется большая устойчивость таких компаний к разнообразным потрясениям, включая лучшее восстановление после кризисов2. Ведь аффилированные компании, в отличие от независимых фирм, могут опереться на ресурсную базу материнской группы.
Так ли это? В исследовании предпринята попытка проанализировать роль аф-филированности в быстром росте компаний. Чем отличаются независимые газели от связанных с бизнес-группами? Как аф-филированность влияет на шансы достижения быстрого роста и его темп? Для ответов на эти вопросы в работе анализируется рост российских компаний в период с 2011 по 2014 г. (критически важное время восстановления после событий кризиса 2008-2009 гг.); причем акцент делается на сравнении развития аффилированных и независимых газелей.
Статья построена следующим образом. В разделе 1 дается краткий обзор ключевых исследований по проблематике газелей
2 Впрочем, устойчивость развития в целом для российских газелей, видимо, не характерна [Полунин, Юданов, 2016].
с указанием особенностей этой академической области. Раздел 2 посвящен формулировке гипотез исследования. В разделе 3 описывается методология исследования, а также указаны источники данных и особенности выборки. Раздел 4 состоит из описания проведенного анализа, а выводы из него и обсуждение потенциала и ограничений работы представлены в разделе 5.
1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Феномен быстрорастущих компаний уже на протяжении нескольких десятилетий занимает особое место в исследованиях экономистов. Как фиксирует новейший обзор Всемирного банка, интерес к ним особенно вырос после обнаружения, что, составляя незначительную долю общей популяции фирм (менее 10%), БРК обеспечивают более половины прироста занятости и ВВП. Кроме того, не будь газелей, в большинстве стран общее изменение занятости было бы отрицательным [Goswami, Medvedev, Olafsen, 2019, p. 1]. Соответственно, сами эти компании, получившие название «газели» [Birch, 1981], попали в фокус экономической политики многих стран. Например, поддержка малых и средних быстрорастущих компаний в качестве одной из целей включена в европейскую стратегию развития «Европа 2020» [European Commission, 2010].
В итоге за неполные полвека исследований наметилось развитие по нескольким важным направлениям. В рамках первого из них сложилось понимание, что механизмы быстрого роста фирм достаточно разнородны, а значит, по своей природе таковы и сами быстрорастущие фирмы. Авторитетный обзор [Coad et al., 2014] выделяет широкий спектр критериев, используемых при выявлении газелей: выбор индикатора роста (например, занятость или выручка), измерение прироста (абсолютное или относительное), период исследования, характер роста и др.
Применение того или иного критерия роста предопределяет характеристики газелей, попадающих в исследуемую выборку (подробно о слабой корреляции разных индикаторов роста фирм см.: [8Ао;ь 7ир^, ^кИс, 2018]). Так, акцент на занятость характеризует рост фирмы с точки зрения динамики вовлечения ресурсов, а на выручку — с позиций результатов деятельности. Ведя речь об измерении роста, исследователи отмечают, что использование относительных показателей обычно приводит к насыщению выборки малыми, а абсолютных — крупными по размеру газелями. Чтобы одинаково представить фирмы разных размеров в выборке, используются специальные индексы, комбинирующие абсолютные и относительные приросты.
При выборе периода исследования необходимо учитывать тот факт, что для адекватного изучения феномена быстрого роста временной период должен быть не слишком продолжительным, но и не коротким. Ведь в первом случае резко занижается число изучаемых газелей (лишь единичные фирмы способны долго расти быстрыми темпами), а во втором — искажаются их характеристики за счет засорения выборки «истинных газелей» фирмами, случайно и разовым образом показавшими значительный рост. По своему характеру рост может быть органическим или осуществляться за счет поглощений и слияний. Сложности получения точных данных обычно вынуждают исследователей игнорировать различия в характере роста компаний, что предположительно искажает результаты. Одна ситуация, когда в основе роста фирмы лежит успешный вывод на рынок нового продукта, и совсем другая, если он достигнут за счет поглощения конкурента. Вместе с тем существует мнение, что рост, вне зависимости от своего характера, подчинен одной и той же логике — в долгосрочном плане быстро растут только эффективные фирмы.
Продвижение по второму направлению предполагает установление типичных черт
газелей. На примере конкретной национальной выборки газелей в [Amat, Perra-mon, 2010] представлен дескриптивный анализ испанских быстрорастущих компаний в период с 1994 по 1997 г. Испанская БРК в конце 1990-х гг. имела следующие характеристики:
• 60% газелей3 являлись молодыми фирмами (меньше 10 лет);
• также 60% газелей использовали ди-версификационные стратегии либо по продуктам, либо по рынкам;
• газели тратили на R&D в три раза большую долю выручки (2,44%), чем в среднем все испанские фирмы. Одновременно 35% продаж приходились на новые продукты, что свидетельствует о высоком уровне инновационности газелей;
• 30% продаж газелей осуществлялось вне Испании;
• 75% газелей были независимыми и не входили в бизнес-группы;
• большую часть прибыли газели реинвестировали в свой бизнес. Продолжая исследовать испанские компании уже в период с 1996 по 2003 г., [Lopez-Garcia, Puente, 2012] дополняют этот портрет следующими чертами: 52,4% выявленных газелей были сосредоточены в сфере услуг, 27,4% — в промышленности; при этом больше половины газелей оперировали в отраслях, мало использующих информационно-коммуникационные технологии (ИКТ), и только сфера услуг в выборке быстрорастущих компаний была значимо представлена ИКТ-интенсив-ными фирмами (26,3%). Распределение газелей и остальных фирм по регионам достаточно схоже.
Начиная с 2010-х гг. появились мета-обзоры, обобщающие эмпирические исследования быстрорастущих компаний в большом числе стран. В работе [Coad et al., 2014] описываются популяции БРК:
3 Газелями авторы считают компании, которые удвоили объем продаж в 1994-1997 гг. [Ата" Реггатоп, 2010]. Этот подход близок к трактовке мягкого критерия выделения БРК.
• распределение темпов роста внутри популяции демонстрирует, что большинство фирм не растет совсем и лишь маленькая доля компаний — БРК — имеет высокие темпы роста;
• сами быстрорастущие фирмы тоже отличаются по скорости роста, и, как показывает статистика, малая часть из них создает большую долю новых рабочих мест в экономике;
• в основном газели имеют достаточно молодой возраст, в то время как их размер варьируется от малых до крупных;
• вопреки распространенному мнению, что газели сконцентрированы в высокотехнологичных отраслях, их распределение по индустриям более-менее равномерно, а в некоторых выборках лидирует сектор услуг;
• существует неопределенность по поводу устойчивости роста — связь между текущим ростом и будущим изучена недостаточно, чтобы вести речь об устойчивых траекториях. Сложно предсказать, какие фирмы будут расти быстро: набор характерных для газелей атрибутов и их влияние на рост различаются между разными выборками. Впрочем, в новейшем исследовании [Coad, Daun-feldt, Halvarsson, 2018] фиксируется определенная «инерция роста» у молодых газелей.
Авторы метаобзора [Brown, Mowson, Mason, 2017] также описывает общемировую совокупность газелей, при этом многие распространенные представления о чертах быстрорастущих компаний называются мифами. Отчасти они не согласны с обобщениями А. Коада [Coad et al., 2014]. Например, опровергается мнение о том, что газели в основном молоды. Кроме того, ставится под сомнение эффективность стимулирующих программ в различных странах, направленных на поддержку быстрого роста только у малых и молодых компаний. В большинстве вопросов их выводы солидаризуются с результатами исследования А. Коада. Например, фиксируется отсутствие взаимосвязи между быстрым
ростом и принадлежностью компании к высокотехнологичному сектору: авторы утверждают, что на практике высокотехнологичные компании составляют лишь малую часть газелей. Метаисследование Всемирного банка делает еще один шаг к обобщению, показывая, что основная масса приведенных стилизованных фактов справедлива не только для развитых, но и для развивающихся стран [Goswami, Med-vedev, Olafsen, 2019, p. 7].
Применительно к России наиболее исследованы технологически ориентированные газели. Их основные характеристики (размер, возраст, инновационная и экспортная активность и ряд других параметров) начиная с 2012 г. ежегодно представляются в рамках организованного Российской венчурной компанией рейтинга «ТехУспех» (последний отчет и анализ см.: [Медовников, Оганесян, Розмирович, 2018; Медовников, Розмирович, 2019]).
Третье направление исследований — и здесь вести речь об успехах сложно — посвящено изучению факторов, влияющих на быстрый рост. Уже в первых работах проанализированы предикторы быстрой динамики газелей (принадлежность к прогрессивным, высокотехнологичным отраслям; молодость и малые размеры фирм; ставка на освоение глобального рынка и др.). По многим из них получен незначимый результат. Тематика более поздних работ затрагивает, как правило, внутренние особенности фирм, предопределяющие их рост. Так, авторы [Lopez-Garcia, Puente, 2012] проводят анализ детерминантов вхождения компаний в список быстрорастущих с помощью логистической регрессии. К списку объясняющих переменных они добавляют значение роста в предыдущий период, что преследует цель изучения инерции роста. Лаговое значение роста оказалось весьма значимым предиктором для роста, что можно истолковать как подтверждение устойчивости, самовоспроизведения быстрого роста. Утверждается, что структура капитала нелинейно влияет на вероятность компании быть газелью: по-
началу компании с лучшим доступом к кредиту получают преимущество, которое может воплощаться в росте, но в дальнейшем его сдерживает слишком большая долговая нагрузка (по подсчетам авторов, максимальная вероятность быстрого роста достигается при отношении долга к активам 0,7). Для исследования влияния человеческого капитала использовалось прокси — отношение средней зарплаты в компании к средней зарплате в отрасли. Влияние этой переменной является значимым и положительным. В работе ^гаг-
М^^еПа, 2018] проанализирована экспортная экспансия итальянских фирм и обнаружена положительная корреляция с темпами роста, при этом подчеркивается, что по мере увеличения возраста компании эта взаимосвязь ослабляется.
Автор исследования [Вс^еуег, 2000] сравнивает группы быстрорастущих компаний из разных стран — Германии, Италии, Голландии, Испании, Швеции и Канады. Устойчивым результатом оказалось влияние возраста фирмы на рост: более старые компании менее склонны к росту, причем этот эффект усиливается с уменьшением размера фирмы. Связь между возрастом и быстрым ростом компаний различается по странам: в Испании вероятность быть газелью не зависит от возраста фирмы; в Голландии она снижается при увеличении возраста; в Германии не прослеживается. Распределение быстрорастущих компаний по отраслям также имеет национальные особенности: в Швеции газели чаще встречаются в образовании, здравоохранении и сфере высокотехнологичных услуг; в Голландии распределены равномерно по всем отраслям (исключение составляет сфера бизнес-услуг, где их доля в два раза выше средней); в Канаде распространена в основном в промышленности; во Франции быстрый рост чаще наблюдается в фармацевтике и производстве электроники; в Германии газелей больше всего в сфере услуг; в Испании — в химической промышленности и в производстве электроники. Таким образом,
страны демонстрируют разное распределение газелей по отраслям. Напротив, региональные различия рассмотренных стран не влияют на быстрый рост: распределение газелей и всех компаний в целом по регионам является сходным (с небольшими исключениями).
Одним из ключевых аспектов исследования роста компаний выступает изучение характера финансирования их деятельности. Н. Семенова анализирует влияние доступа к финансированию в России на появление газелей [Семенова, 2017]. Она утверждает, что финансирование быстрорастущих компаний может сталкиваться с препятствием еще на начальном этапе одобрения кредита в банке: при консервативной банковской политике даже «хорошие» заемщики, но с завышенным для имеющихся активов прогнозом роста — и то и другое характерно для газелей — могут получить отказ по заявке.
Особого внимания заслуживает интересная в контексте настоящей статьи проблема аффилированности БРК, хотя специальных исследований этой тематики немного. Так, в работе [Chang, Hong, 2000] выделено два вида преимуществ, которые дает своим участникам принадлежность к бизнес-группам, а именно: ресурсные и трансакционные. Первые связаны с запасом ресурсов в крупной бизнес-группе, а вторые — с их перемещениями внутри нее. Авторы собрали данные по 1248 корейским компаниям из 317 бизнес-групп в 1996 г. и провели анализ влияния аффилированности. Чем больше размер нематериальных и финансовых ресурсов в группе, тем более прибыльна отдельная входящая в нее компания; отмечается, что прибыльность является целью отдельной фирмы, в то время как вся группа стремится к обеспечению роста. Кроме того, важно направление передачи финансовых ресурсов внутри группы: отдающие капитал компании менее, а принимающие — более прибыльны. В исследовании [Brown, Mowson, Mason, 2017] подчеркивается, что газели нередко вступают в альянсы или
практикуют гибридный рост. Альянсы помогают: а) избавиться от ресурсных ограничений, с которыми сталкиваются небольшие компании; б) распространить технологические инновации; в) получить доступ к зарубежным рынкам.
В ряде развитых стран Европы большинство газелей представлено фирмами, являющимися частью бизнес-групп. Автор работы [ВсЬгеуег, 2000] находит этому несколько объяснений:
• во-первых, аффилированность открывает возможности для перемещения капитала внутри группы, что снимает препятствия для роста компании, связанные с недостаточным доступом к финансированию;
• во-вторых, бизнес-группа берет на себя часть фиксированных издержек на человеческий капитал, предоставляя помощь в рекрутинге и обучении;
• в-третьих, предоставляемый бизнес-группой доступ к информации о рынках, продуктах и технологиях является конкурентным преимуществом для компании, которое она может воплотить в рост.
Эмпирическое исследование российских предприятий, на основе которого сделан вывод о том, что присоединение к бизнес-группе приводит к увеличению выпуска и более эффективному использованию ресурсов, проведено в [Авдашева, 2005]. Кроме того, обнаружено, что члены бизнес-групп в исследуемой выборке значительно чаще готовят рабочие кадры, вводят новые мощности и внедряют новейшие технологии. В работе [Юданов, Яковлев, 2018] исследованы российские газели, отобранные по жесткому критерию. Согласно выводу авторов, поддержка крупной материнской структуры позволяет компаниям преодолевать барьеры на пути к высокому росту (например, проблемы с доступом к долговому финансированию в виде высоких ставок процента или вопросы неблагоприятного инвестиционного климата). К числу процессов, поддерживающих быстрый рост, отнесено перераспределение
финансовых ресурсов в пользу точек роста — компаний с высоким потенциалом роста, а также выделяется внутрифирменный спрос (заказы) как фактор, стимулирующий становление аффилированных БРК на ранних этапах роста.
Наконец, нельзя не упомянуть позицию, согласно которой быстрый рост фирмы представляет собой случайный и изменчивый во времени процесс. Полностью или частичного ее поддерживают многие исследователи (см., напр.: [Brown, Mason, 2014; Coad et al., 2014; Goswami, Medve-dev, Olafsen, 2019; Moschella, Tamagni, Yu, 2019; Катуков, Малыгин, Смородинская, 2019]). Поиск значимых факторов при таком подходе, естественно, в большой степени обесценивается, а практические рекомендации сводятся к тому, что государство должно не столько поддерживать быстрорастущие фирмы, сколько создавать благоприятные рамочные условия для их существования [Смородинская, 2019].
Подводя итоги выборочного обзора литературы (полноценное описание международных исследований БРК дают [Coad et al., 2014; Brown, Mowson, Mason, 2017; Goswami, Medvedev, Olafsen, 2019]), обратим внимание на следующие ключевые, по нашему мнению, обстоятельства. Во-первых, отчетливо проявляется неоднородность совокупности компаний, которые принято называть газелями. Она сказывается на уровне дефиниций БРК — в зависимости от критериев отбора в выборку попадают фирмы, имеющие различную природу роста. Не менее существенны и национальные отличия: экономические и институциональные условия могут влиять на скорость роста компании. Во-вторых, кажущиеся самоочевидными гипотезы о факторах роста газелей часто не подтверждаются. Как удачно сформулировано в [Gos-wami, Medvedev, Olafsen, 2019, р. 19], распространенное представление о БРК как о «маленьком стартапе из сектора высоких технологий, который благодаря своим сильным сторонам способен быстро расти в течение длительного времени» не соот-
ветствует действительности. Те факторы, которые, казалось бы, определяют рост подобных фирм, часто не являются значимыми.
Представляется, что между обоими названными обстоятельствами может существовать взаимосвязь, касающаяся феномена аффилированности. В большинстве исследований газели рассматриваются без разделения на зависимые и независимые. Между тем наличие или отсутствие аффи-лиации непосредственно влияет на доступность для газели многих ресурсов, необходимых для быстрого роста. Возможно, гипотезы о значимых факторах роста потому и не находят устойчивых подтверждений, что газели разной природы представляются исследователями однородной группой. И результаты зависят от того, какое распределение газелей разного типа было в конкретной выборке.
2. ГИПОТЕЗЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Можно предположить, что принадлежность к бизнес-группе оказывает фундаментальное влияние на причины и характер роста компании. Соответственно, наша основная гипотеза состоит в том, что переход к быстрому росту компании, действующей внутри или, напротив, вне бизнес-группы, определяется разными наборами факторов. Она кажется почти банальностью, очевидной на уровне здравого смысла. Напомним, однако, еще раз о многочисленных «мифах» или «банальных истинах», которые при их проверке применительно к фирмам-газелям неожиданно не подтвердились. Вероятно, газели внутри бизнес-групп имеют паттерны роста, отличающиеся от независимых быстрорастущих фирм, так как интеграционные процессы и аллокация ресурсов в больших структурах ведут к нивелированию зависимости отдельной компании от ряда ограничений. Например, долгосрочные перспективы компании зависят от ее способности благополучно пройти период
становления, что проще реализовать при наличии поддерживающей структуры. Соответственно, стартовые факторы перехода к быстрому росту могут отличаться для независимых и аффилированных компаний.
Гипотеза 1. Факторы, значимые для быстрого роста, отличаются для аффилированных и неаффилированных с бизнес-группами компаний. В литературе выдвинуты предположения о нескольких каналах воздействия аффилированности на быстрый рост. Большинство из них связано с ослаблением ресурсных ограничений, препятствующих превращению фирмы в БРК. Причем денежные ресурсы в этом смысле являются ключевыми для роста компании, так как позволяют приобрести другие типы ресурсов, если таковые есть на рынке. Независимые компании остро нуждаются в получении финансирования для покупки оборудования, технологий, вложений в человеческий капитал. Напротив, принадлежность к бизнес-группе позволяет получить часть средств внутри структуры, что снижает зависимость от внешнего финансирования. Таким образом, развивая основную гипотезу, можно предположить, что долговое финансирование теснее коррелирует с быстрыми темпами роста у независимых компаний, чем у фирм, аффилированных с бизнес-группами.
Гипотеза 2. Для аффилированных компаний долговое финансирование как фактор достижения быстрого роста менее значимо, чем для независимых. Вместе с тем принадлежность к бизнес-группе оказывает влияние на восприятие компании кредиторами. Скоринговые модели, учитывающие кредитный рейтинг всей группы, оценивают аффилированную компанию как более надежную, чем самостоятельную, даже при совпадении остальных показателей кредитоспособности. Мы предполагаем, что это позволяет аффилированным газелям получать больше кредитов. Иными словами, ожидается выявить не лишенную внутренних противо-
речий картину: внешнее финансирование аффилированной фирмы сравнительно легко заменяется внутренним. В значительной степени это вопрос выбора наиболее привлекательного коммерческого решения для каждого конкретного случая. Поэтому конкретно для становления аффилированной фирмы в качестве БРК фактор долгового финансирования статистически не слишком значим. Одновременно возможности получить внешнее финансирование у зависимых фирм выше, следовательно, абсолютные размеры заимствований могут быть существенными.
Гипотеза 3. Абсолютная величина полученных кредитов больше для аффилированных газелей, чем для независимых.
Межрегиональные особенности, обусловленные разницей в институциональных средах, состоянии рынков сбыта, качестве инфраструктуры и других характеристиках, предположительно влияют на различную частоту появления газелей в регионах. При этом межрегиональная сеть бизнес-группы может нивелировать часть недостатков региона присутствия компании (например, обеспечивая внешние каналы сбыта или защищая небольшие компании от захвата в регионах с криминогенной обстановкой). Можно выдвинуть предположение, что в наименее благополучных регионах основная часть газелей принадлежит бизнес-группам, тогда как независимых БРК сравнительно мало.
Гипотеза 4. Доля аффилированных газелей растет по мере уменьшения общей доли газелей среди компаний региона.
3. МЕТОДОЛОГИЯ И ДАННЫЕ
Для проверки гипотез использованы панельные данные по российским компаниям, на которых применено несколько методов анализа: для определения влияния факторов на быстрый рост используется логистическая модель, а для проверки раз-
личий между аффилированными и неаффилированными компаниями — статистические тесты и анализ дескриптивных статистик.
3.1. Переменные
Для отбора газелей в исследовании применен критерий выручки: быстрым ростом считается среднегодовое увеличение выручки минимум на 20% за период четыре года. Таким образом сформирована бинарная зависимая переменная (значение 1 — при соответствии условиям статуса газели, 0 — в ином случае). Относительный характер критерия (измерение процента прироста, а не его абсолютной величины), как отмечалось, может вызвать смещенность выборки в сторону компаний малого размера; предпринята попытка предотвратить подобное смещение, ограничив минимальный размер выручки (300 млн руб.), который должна иметь фирма для попадания в выборку.
В качестве показателей долгового финансирования использованы величины краткосрочных и долгосрочных кредитов компании. При этом есть дополнительное предположение, что доступность краткосрочных займов для газелей как фирм, демонстрирующих устойчивый текущий рост, велика, тогда как с получением долгосрочных кредитов возможны серьезные проблемы, особенно у независимых БРК.
Для изучения общих причин быстрого роста, а также для контрольной функции использован ряд переменных.
Возраст
Российские компании можно разделить на четыре группы по времени их появления: (1) самые старые компании, созданные до 1990 г.; (2) компании 1990-х гг., фактически являвшиеся пионерами рыночной экономики; (3) компании периода активного роста экономики РФ в 2000-2008 гг.; (4) самые молодые, появившиеся во время или после кризиса 2008 г. Для отражения такой периодизации возраста фирм созда-
на дискретная качественная переменная, принимающая значения 1, 2, 3 и 4 соответственно. Возникшие в разное время фирмы имели исторически разные возможности доступа к ресурсам на начальной стадии своего существования, а также разную бизнес-структуру. В настоящее время они находятся на различных стадиях своего развития. Более молодые фирмы, проходя начальный этап реализации продуктивной бизнес-идеи, имеют большие перспективы роста, чем фирмы, уже освоившие свою нишу. Поэтому допускается, что между возрастными группами существует разница в скорости роста, а самые молодые фирмы в среднем растут быстрее более старых. Данный факт не всегда находил подтверждение, однако важно понять, как обстоят дела с нашей выборкой, в особенности применительно к зависимому или независимому статусу фирм.
Размер
Несмотря на вышеизложенное, не исключено, что размер компании оказывает влияние на рост. В частности, наблюдается несколько противоречивых эффектов. С одной стороны, малым компаниям требуется меньше ресурсов для роста — от низкой базы легче увеличивать объем выпуска. Вместе с тем крупные компании обладают большим объемом ресурсов, которые могут быть вложены в рост. Что именно создаст лучшие предпосылки для динамичного развития — старт с низкой базы или возможность крупных вложений, — зависит от конкретной ситуации. С другой стороны, рост размеров фирмы при прочих равных условиях усиливает ее бюрократизацию. Соответственно, крупная компания может упустить возможность потенциального роста. В этих условиях, как отмечалось, чаще встречается предположение о негативной связи размеров фирмы и темпов ее роста, хотя не менее популярны идеи о случайном характере связи данных переменных (закон Гибрата) или даже об их позитивной корреляции (последнее допущение, впрочем, встречается существенно
реже). При столь большом разбросе представлений о природе взаимосвязи целесообразно сосредоточиться на самой общей (грубой) оценке ее характера и задать размер как качественную переменную, принимающую три значения (малые предприятия — 1, средние предприятия — 2, крупные предприятия — 3), распределив фирмы по категориям в соответствии с российским законодательством4.
При этом аффилированность может изменить влияние и возраста и размера: вну-тригрупповые обмены ресурсами и информацией способны компенсировать разницу в собственных ресурсах.
Прибыль
Полученная прибыль является ресурсом, который можно вложить в развитие. При этом у компании возникает выбор: вкладывать полученную прибыль в долгосрочный рост или в краткосрочное увеличение прибыли. Слишком низкая прибыльность не дает фирме ресурсов для роста. Слишком большая прибыль свидетельствует о приоритетах, направленных не столько на развитие, сколько на краткосрочную максимизацию прибыли. Таким образом, можно предположить наличие перевернутой U-об-разной зависимости темпов роста от прибыльности компании. Чтобы проверить это в нашей модели, следует дополнительно включить в нее квадратичную форму показателя.
Для анализа прибыльности применен показатель ROA. Его использование сопряжено со значительными межотраслевыми различиями, связанными с неодинаковой долей активов в бизнесе компаний из разных индустрий. Чтобы это учесть, прибыльность компаний анализируется по группам в зависимости от доли активов в бизнесе: низкая — 1; средняя — 2; высо-
4 Постановление Правительства РФ от 4 апреля 2016 г. № 265 «О предельных значениях дохода, полученного от осуществления предпринимательской деятельности, для каждой категории субъектов малого и среднего предпринимательства».
кая — 3. Технически это будет выполнено с помощью пересечений переменных ROA и качественной переменной, отвечающей за тип индустрии.
Отрасль
Отраслевая принадлежность воздействует на темпы роста компании через многие каналы. Целый спектр параметров — от состояния спроса до вида производственных процессов — обусловливает разные возможности для роста. В модели мы планируем контролировать отраслевые различия для корректировки темпов роста компаний в индустриях с более высоким средним ростом по сравнению с фирмами из отраслей-аутсайдеров.
Исходные данные взяты из базы данных «Руслана». Выборка состоит из 49 802 российских компаний, чьи характеристики представлены за период с 2010 по 2014 г., где 2010 г. служит вспомогательным для расчета роста в 2011 г. Во всех компаниях выручка в 2014 г. составила как минимум 300 млн руб. Газелью мы называем компанию, чей средний прирост выручки за указанное время достиг не менее 20% в год. Кроме того, для полноценности выборки используются данные только по тем компаниям, информация о которых есть за весь рассматриваемый период. Для выявления размерных групп применяется следующая классификация: малыми считаются фирмы с объемом выручки от реализации до 800 млн руб., средними — до 2 млрд руб. и крупными — с выручкой свыше 2 млрд руб. Отраслевое деление произведено на базе классификатора ОКВЭД-2 (два знака). В некоторых случаях отрасли с малым числом компаний и схожим характером деятельности приходилось объединять (например, энерго- и водоснабжение).
3.2. Особенности выборки
Понятие аффилированности в значительной степени обусловлено источником информации, конкретнее — способом представления
данных о структуре собственности фирм, принятой в базе «Руслана». В рамках исследования компания считается аффилированной, если она входит в группу фирм, объединенных общим конечным собственником.
Подобная трактовка аффилированности имеет три ограничения. Во-первых, она испытывает искажающее воздействие со стороны российской практики искусственно образовывать группу компаний вместо единой фирмы (для противостояния рей-дерству и отчасти ради уклонения от уплаты налогов). Такая процедура расширяет выборку компаниями, которые в общепринятом понимании аффилированными вряд ли можно считать. Скорее всего, они создавались в целях затруднения захвата или ради запутывания отчетности. Объект, который без этих манипуляций представляет собой обычную самостоятельную фирму, трансформируется в группу компаний. А все ее подразделения условно трактуются как «аффилированные» фирмы.
Во-вторых, в выборку в качестве аффилированных дополнительно попадают фирмы, никак не связанные друг с другом, но принадлежащие общему собственнику, ведущему несколько разных бизнесов. В-третьих, аффилированные фирмы, имеющие разных собственников, напротив, не включаются в выборку. Так, выделяются объединения предприятий, в отношении которых контроль реально осуществляется из одного центра, при отсутствии акционерных механизмов. Например, таковыми являются официально зарегистрированные финансово-промышленные группы (ФПГ), основой создания которых служит специальный договор, аналогичные ФПГ неофициальные объединения по реализации совместных проектов, группы независимых компаний, действующих на одном и том же рынке и объединенные общими интересами [Авдашева, 2005, с. 3-5].
Описанные смещения выборки могут исказить результаты анализа, но предполагается, что большой размер базы данных позволит получить корректные результаты
если не в количественном, в плане точного значения коэффициентов, то в качественном выражении, в терминах их значимости. Кроме того, дополнительная проверка проведена на подвыборке компаний, принадлежащих крупным корпорациям, которая составлялась вручную. Эта под-выборка состоит из 100 газелей, которые находятся в собственности одной из компаний списков «Эксперт 400» или «РБК 500». Подобное уточнение позволяет сделать предположение о наличии у них характеристик, сходных с теоретическим пониманием аффилированности. Таким образом, в случае схожести результатов анализа для широкой и узкой выборок результаты по широкой выборке можно считать корректным описанием аффилированных газелей.
4. результаты исследования
4.1. Дескриптивный анализ: аффилированность и темп роста компании
Как видно из табл. 1, распределение компаний на независимые и аффилированные практически не зависит от их принадлежности к газелям или обычным фирмам: в обоих случаях аффилированными являются около 80%. Это иллюстрирует институциональные и экономические особенности рыночной среды в России, в которой формирование бизнес-групп, добровольное или вынужденное, является одним из важных условий успеха. Можно сформулировать вывод и иначе: процент газелей примерно одинаков среди независимых и среди аффилированных компаний (23-24%). Иными словами, аффилированность не создает ни преимуществ, ни препятствий на пути превращения компании в БРК.
В отношении среднего темпа роста независимые газели также слабо отличаются от аффилированных; незначительны отличия и в разбросе этих показателей (табл. 2). Иными словами, в этом
Таблица 1
Распределение компаний в выборке
Независимые компании Аффилированные компании Доля аффилированных компаний
Газели 2,5 тыс. 8,9 тыс. 78,3%
Прочие компании 7,9 тыс. 29,9 тыс. 78,9%
Процент газелей 23,8% 23,0%
Таблица 2
Характеристики темпов роста компаний
Независимые компании Аффилированные компании
Средний темп роста Дисперсия Средний темп роста Дисперсия
Газели 0,46 0,31 0,48 0,33
Таблица 3
Описание переменных
Переменные Тип переменной
Статус газели Бинарная
Краткосрочные обязательства Количественная
Долгосрочные обязательства Количественная
Возраст компании Качественная
Размер компании Качественная
ROA х тип отрасли, (ROA)2 х тип отрасли Количественная (ROA) х Качественная (тип отрасли) — пересечение переменных
Отрасль Качественная
отношении дескриптивный анализ также не выявляет зависимости скорости роста от принадлежности к бизнес-группам или, напротив, от самостоятельности компаний.
4.2. Результаты моделирования
Рассмотрим переменные, использованные в логистической регрессии для выявления факторов, влияющих на вероятность компании выборки стать газелью (табл. 3).
Как отмечалось, для исследования используется дополнительная подвыборка газелей, состоящая из 100 входивших в крупные корпорации аффилированных компаний с данными за 2011-2014 гг. Вследствие более строгого определения аффилирован-
ности для узкой выборки и, соответственно, структурно иного набора компаний необходимо проверить, насколько отличаются характеристики этих выборок. Как видно из табл. 4, медианные характеристики широкой и узкой выборок почти совпадают (отклонения составляют менее 3% по всем показателям, кроме долгосрочных кредитных обязательств, где они достигают 6%). Представляется, что основные характеристики выборок, при огромной разнице в количестве наблюдений, не отличаются настолько, чтобы ожидать существенных различий результатов при проверке на них модели.
Учитывая встречающиеся в литературе гипотезы о наличии эффекта цепного роста, сводящегося к зависимости величины
Таблица 4
описание выборок аффилированных компаний
Широкая выборка узкая выборка
Число наблюдений (фирма/год) 199 208 400
Медианное значение
Размер компании (группа от 1 до 3) 2,01 2,03
Возраст компании (группа от 1 до 4) 2,78 2,85
Краткосрочные обязательства, тыс. руб. 519 391 508 679
Долгосрочные обязательства, тыс. руб. 289 290 309 308
ROA, % 10,8 10,7
роста от своего значения в прошлый период, необходимо проверить модель на возможную проблему автокорреляции, а также на возможную гетероскедастичность ошибок, весьма вероятных в условиях изучения показателей компаний на промежутке времени, содержащем серьезные экономические шоки в российской экономике (которые, на наш взгляд, способствовали заметной кластеризации волатильности). Проведение проверок на мультиколлине-арность (как возможную, до построения модели, так и фактическую, после оценивания коэффициентов) не выявило для модели эту проблему.
Потенциальная проблема эндогенности здесь релевантна только по отношению к долговым показателям. Дело в том, что остальные переменные достаточно слабо связаны со статусом газели, а значит, и с ростом, чтобы считать вероятность наличия связи между объясняемой и объясняющей переменными достаточно низкой для экзогенности. В случае же долговых показателей возможен поиск подходящих инструментальных переменных, что является одним из направлений развития нашего исследования.
С помощью бинарных моделей были построены классификационные модели распределения компаний на газели и обычные фирмы — отдельно для каждой из подвы-борок самостоятельных и аффилированных компаний (табл. 5).
Модели также были проверены на качество с помощью теста о нулевой гипоте-
зе незначимости всех факторов. Мы выбрали тест Вальда как наиболее подходящий в случае контроля адекватности модели целиком, оставив проверку отдельных коэффициентов стандартному ¿-тесту. Нулевая гипотеза была отвергнута для всех моделей, что позволяет в рамках исследования считать построенную модель отвечающей задачам анализа (табл. 6).
Прежде всего необходимо отметить, что модель выявляет существенную разницу в процессе детерминации быстрого роста между аффилированными и независимыми фирмами: если для независимых компаний статистически значимы практически все известные факторы, то для аффилированных газелей влияние большей части из них такой значимости не имеет. Наиболее заметным является отсутствие значимого влияния долга обоих типов на аффилированные фирмы. Схожим образом ведет себя и показатель возраста компании: имея значимое положительное (чем моложе, тем больше шансов) влияние на быстрый рост для самостоятельных компаний, он остается таковым только для самых молодых зависимых газелей, при этом и степень влияния в случае аффилированных компаний намного меньше.
Столь важная величина, как размер компании, также не выступает значимым фактором роста аффилированных БРК. Аналогично влияние отраслевого фактора снижается в случае аффилированности с точки зрения как значимости, так и величины влияния. Наконец, прибыльность
Таблица 5
Результаты регрессионного анализа (по типам компаний)
Переменная Независимые компании Аффилированные компании (широкая выборка) Аффилированные компании (узкая выборка)
Долгосрочные обязательства -2,05e-06 (4,70e-07)*** 8,84e-11 (1,16e-10) 0,003 (0,011)
Краткосрочные обязательства -2,69e-06 (4,85e-07)*** -7,08e-12 (2,95e-11) -0,000 (0,001)
Размер компании
2 -3,206 (0,479)*** -1,563 (8,567) —
3 -4,161 (0,801)*** -19,296 (29,908) -22,342 (16,874)
Возраст компании
2 3,64 (1,42)*** -0,216 (0,155) —
3 5,19 (1,45)*** 0,007 (0,156) 0,003 (0,122)
4 8,38 (1,57)*** 0,857 (0,189)*** 1,898 (0,254)***
ROA х тип отрасли 0,089 (0,012)*** 0,000 (0,000)** —
2 0,065 (0,029) 0,000 (0,000)** 0,000 (0,000)**
3 -0,059 (0,017)*** 0,000 (0,000) -0,02 (0,000)***
ROA2 х тип отрасли -0,002 (0,000)*** -8,91e-07 (3,14e-07)*** —
2 0,002 (0,000)*** 3,53e-07 (8,33e-07) 2,97e-07 (9,33e-07)
3 0,001 (0,000)** 8,33е-07 (5,64е-07) 0,001 (0,023)
Отрасль (база — сельское хозяйство)
Добыча полезных -3,753 (4,424) -0,239 (0,508) 1,696 (2,453)
ископаемых
Обрабатывающие 1,030 (0,477)** 0,254 (0,152) 2,952 (1,980)
производства
Энергетика, водоснабжение -6,687 (3,556)* -0,181 (0,241) -0,842 (0,856)
Строительство -26,979 (6,50e+07) -2,012 (1,032)** —
Торговля 8,283 (0,711)*** 0,786 (0,165)*** 1,244 (0,372)***
Транспорт и хранение -3,373 (0,575)*** -0,044 (0,152) —
Телекоммуникации 7,301 (0,707)*** 0,309 (0,191) 2,160 (1,856)
Финансовая 8,416 (0,846)*** 0,687 (0,290)** 0,455 (0,188)***
деятельность
Наука, образование, 1,184 (0,568)** 0,651 (0,156)*** —
культура, спорт
Const -10,136 (1,614)*** -1,374 (0,199)*** -5,32 (0,257)***
Число наблюдений 44 108 157 100 400
Pseudo R2 0,3057 0,2963 0,3317
Примечания: в скобках указаны стандартные отклонения;
*, ** и *** — значимость при 10%, 5% и 1%-м уровнях соответственно.
Таблица 6
сравнение регрессионных моделей (по типам компаний)
независимые компании Аффилированные компании (широкая выборка) аффилированные компании (узкая выборка)
Wald Chi2 894,05 794,13 523,20
Р > |z| 0,000 0,000 0,000
Результат Нулевая гипотеза Нулевая гипотеза отвергается Нулевая гипотеза отвергается
проверки отвергается
также более важна для самостоятельных компаний, имея практически нулевое влияние на рост для аффилированных фирм (при наличии статистической значимости). При этом стоит отметить, что в модели коэффициент при переменной ROA соответствует нашим ожиданиям о ^-образном характере воздействия (закономерно, что квадратичная форма переменной — ROA2 — оказалась значимой).
Необходимо обратить внимание, что модель неожиданно выявила значимую негативную связь между величиной долга обоих типов и вероятностью быстрого роста для независимых компаний. Выявление такого рода взаимосвязи ставит под сомнение общепринятую трактовку роли кредитования в обеспечении роста, точнее, ее применимость к разным ситуациям. Связка «быстрый рост требует для своего обеспечения значительных кредитов» выглядит самоочевидной лишь в самом общем (грубом) приближении. Во-первых, привлечение внешнего финансирования всегда в той или иной степени заставляет поступаться самостоятельностью, что для амбициозных, настроенных на быстрое превращение в крупный бизнес владельцев газелей малоприемлемо. Не случайно во всем мире рост газелей в основном базируется на самофинансировании в форме реинвестирования высокой (вплоть до 100%) доли прибыли. Во-вторых, в условиях российской экономики с ее сверхвысокими ставками процента привлечение долгового финансирования быстро создает неприемлемую долговую нагрузку и снижает вероятность стать газелью. Поэтому парадоксальный, на первый взгляд, ре-
зультат моделирования в российских условиях («хочешь стать газелью — не бери кредитов»), возможно, вполне правдоподобен.
Что касается проверки результатов с помощью сравнения широкой (аффилиро-ванность как принадлежность общему владельцу) и узкой (аффилированность как принадлежность крупной корпорации) выборок, то можно увидеть практически полную идентичность моделей по значимости и направлению влияния факторов. Это придает уверенности в полученных результатах, ведь, вероятно, использование широкого понятия аффилированности, позволившее резко увеличить число наблюдений, не вызвало сильной смещенности выборки. Последнее, впрочем, не отменяет важности дальнейших исследований не тестовых (как в настоящей работе — 100 фирм), а больших выборок компаний, являющихся аффилированными в общепринятом понимании.
Таким образом, первая гипотеза подтвердилась: модель показала, что набор факторов, значимых для достижения быстрого роста самостоятельных и аффилированных газелей, различается. Это соответствует нашим предположениям о том, что бизнес-группы способны перераспределять ресурсы таким образом, чтобы фирмы, обладающие наибольшим потенциалом роста, могли преодолеть влияние факторов, ограничения по которым негативно влияют на вероятность стать газелью.
Особого внимания заслуживают долговые обязательства. Подтверждая вторую гипотезу, расчеты показывают, что вклад долгового финансирования в быстрый рост
Таблица 7
Средние значения долговых обязательств компаний (руб.)
Долговые обязательства Независимые компании Аффилированные компании
Краткосрочные 494 414 613 824
Долгосрочные 623 860 909 331
Таблица 8
сравнение средних значений долга для независимых и аффилированных компаний
Краткосрочный долг на единицу активов Долгосрочный долг на единицу активов
Z -10,394 -7,117
p > N 0,000 0,000
Результат провер- Нулевая гипотеза отвергается Нулевая гипотеза отвергается
ки
аффилированных компаний статистически незначим, в отличие от случая независимых компаний, где его значимость велика (пусть и с отрицательным знаком, как было показано ранее). Внутреннее перераспределение финансирования в бизнес-группе позволяет аффилированным газелям получать средства для быстрого роста без выхода (или с меньшей необходимостью) на рынок долгового финансирования. Недоступность финансовых ресурсов перестает быть значимым ограничением на пути превращения фирмы в газель.
В среднем компании внутри бизнес-групп получают значительно больший объем как краткосрочных, так и долгосрочных кредитов. При этом распределение величины кредитов далеко от нормального для обоих типов, поскольку основная часть компаний сосредоточена около низких величин (табл. 7).
Чтобы проверить статистическую значимость различий между двумя подвыбор-ками, мы используем ^-тест Манна-Уитни как один из самых точных для выборок с сильно смещенным влево распределением. С учетом того, что среди независимых и аффилированных компаний существует разница в размере, проверяемая величина долга скорректирована на величину общих активов (табл. 8).
Для обоих типов долга следует отвергнуть нулевую гипотезу о равенстве средних зна-
чений. Это позволяет в рамках исследования утверждать, что аффилированные газели систематически получают больше как долгосрочных, так и краткосрочных кредитов. На наш взгляд, это связано с преимуществами более высокого кредитного рейтинга, обычно присваиваемого им банками при скоринге. Поэтому третью выдвинутую гипотезу мы также подтверждаем.
Одновременное подтверждение второй и третьей гипотез ставит исследователя перед контринтуитивным, на первый взгляд, фактом: почему аффилированные компании берут (или получают) больше кредитов, хотя им они менее необходимы? Противоречие снимается, если взглянуть на проблему финансирования с позиции ограничения. Внутри бизнес-группы корреляция между ростом и доступом к внешним финансовым ресурсам слабее, поскольку имеются альтернативные, внутренние источники финансирования. Возможность получения внешнего финансирования не является критичной (не важно, со знаком плюс или — в конкретной ситуации — минус) для превращения аффилированной фирмы в газель. Вместе с тем аффилированная фирма, за которой стоит бизнес-группа, выглядит для кредитора как лучший, по сравнению с независимой компанией, заемщик. Из-за этого доступ к внешним средствам для аффилированных фирм относительно прост, что и выража-
Санкт-Петербург Москва Дальневосточный ФО Сибирский ФО Уральский ФО Приволжский ФО Южный ФО Северо-Западный ФО Центральный ФО
10 15 20
25 30 Доля, %
Рис. 1. Доля газелей среди всех компаний в регионах России (2011-2014 гг.)
Санкт-Петербург Москва Дальневосточный ФО Сибирский ФО Уральский ФО Приволжский ФО Южный ФО Северо-Западный ФО Центральный ФО
65
70
75
80 85 Доля, %
Рис. 2. Доля аффилированных компаний среди газелей в регионах России (2011-2014 гг.)
ется в больших абсолютных размерах долга аффилированных компаний в сравнении с независимыми.
Доля газелей среди компаний мало отличается по разным регионам (рис. 1 и 2). Есть несколько лидирующих (Санкт-Петербург, Москва, Южный федеральный округ) и несколько отстающих регионов (Уральский федеральный округ, СевероЗападный федеральный округ). С неко-
торой степенью условности наблюдаемое распределение газелей можно признать соответствующим обычным представлениям о регионах с лучшими и менее благоприятными условиями ведения бизнеса (лидерство столичных и южных регионов и т. п.). Однако ситуация меняется при рассмотрении доли аффилированных компаний среди быстрорастущих фирм. Вряд ли она наиболее высока в регионах
с плохим бизнес-климатом, скорее, картина смешанная. Например, явным аутсайдером становится Санкт-Петербург, в то время как Москва и Южный федеральный округ неожиданно занимают позицию выше средней.
Для подтверждения результатов дескриптивного анализа следует применить коэффициент ранговой корреляции Спир-мена, позволяющий проверить наличие корреляции между долей газелей среди всех фирм в регионе и долей аффилированных компаний среди всех газелей в регионе (нулевая гипотеза о наличии корреляции). Проведенный тест показал, что нулевую гипотезу о независимости показателей отвергнуть нельзя, так что показатели следует считать независимыми (значение ИЬо Спирмена -0,233 незначимо на 95% уровне). Это означает, что четвертая гипотеза не подтверждена. В рамках модели нет доказательств того, что аффи-лированность позволяет нивелировать региональные различия в факторах быстрого роста.
5. ВЫВОДЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
В ходе исследования обнаружено, что доля газелей среди независимых и зависимых компаний практически одинакова. Не отличаются и темпы роста российских самостоятельных и аффилированных компаний-газелей. Иными словами, в первом приближении аффилированность не меняет ни шансов фирмы стать газелью, ни степени динамичности развития после превращения в нее. Исследование распределения аффилированных газелей по регионам также не выявило связи с состоянием бизнес-климата в соответствующем федеральном округе. Следовательно, нельзя утверждать, что ресурс аффилированности используется фирмами для сглаживания трудностей быстрого роста, существующих внутри слабых регионов. Аффилированные фирмы предпочитают выбирать в качестве места базирования те же регионы, что и
независимые, стремясь использовать сложившийся там благоприятный бизнес-климат. Наконец, распределение зависимых и независимых газелей по отраслям идентично. Другими словами, по многим параметрам российские аффилированные и неаффилированные газели схожи друг с другом.
Напротив, факторы, влияющие на процесс превращения компании в БРК, разительно отличаются: построив модель, мы убедились, что большинство детерминант быстрого роста, статистически значимых для независимых компаний, теряют свою значимость в случае их аффилированности. Это подтверждает основную гипотезу: набор факторов, значимых для быстрого роста, резко отличается у компаний, аффилированных и неаффилированных с бизнес-группами.
Представляется, что разница в значимости факторов может предопределять возникновение разнобоя результатов, полученных в международных исследованиях газелей. Эту ситуацию удачно описали Ч. Ким и Р. Моборн: «Растут ли частные компании быстрее, чем государственные? Как влияет на компании общий рост отраслей, к которым они принадлежат? Имеют ли предпринимательские стартапы преимущества над устоявшимися компаниями? Быстрее ли растут компании, управляемые креативными, молодыми радикалами, чем те, которыми руководят менеджеры в возрасте? Мы обнаружили, что ни один из подобных факторов систематическим образом не проявляет себя как значимый. Быстрый рост обнаруживался как у малых, так и у крупных организаций, у вторгшихся в отрасль и у уже действующих фирм, у частных и государственных компаний, у фирм из разных государств» [Kim, Mau-borgne, 2004].
Чуть ли не все известные факторы быстрого роста оказывают влияние на становление газелей, но это воздействие не является постоянным, а носит спорадический характер. Представляется, что это объясняется разнородностью сравниваемых вы-
борок газелей, в том числе и по немаловажному параметру аффилированности. Ведь отделение друг от друга независимых и зависимых БРК, как отмечалось, в литературе обычно не проводится. Изучаются «газели вообще», без учета того, преобладают в конкретной выборке зависимые или независимые фирмы. Стоит ли удивляться, что оценки значимости одних и тех же факторов резко расходятся?
Важно отметить еще одно обстоятельство. В качестве объясняющих переменных в модели нами использовался стандартный набор факторов, с помощью которых обычно объясняются шансы перехода компании на траекторию быстрого роста (превращения в газель): размер, возраст, отрасль (нельзя забывать, что в отраслевой структуре, помимо прочего, косвенно отражается и степень инновационности фирм), прибыльность, доступность финансовых ресурсов. И почти все эти факторы — за рядом исключений — оказались незначимыми для аффилированных газелей.
Похоже, налицо тот редкий случай, когда отрицательный результат в науке — в соответствии с общеизвестной, но обычно не работающей на практике максимой — действительно является результатом и представляет существенный интерес. Если с помощью стандартных факторов невозможно даже приблизительно объяснить процесс превращения аффилированной фирмы в быстрорастущую, то какие детерминанты в таком случае определяют этот процесс? Очевидна необходимость проведения специальных исследований на данную тему. Особенно важно выяснить, с чем мы имеем дело — с общемировой закономерностью или с национальной особенностью России. В частности, являются ли описанные особенности российских аффилированных фирм актуальными для других стран с переходной экономикой и какие факторы предопределяют там шансы превращения аффилированных компаний в газели?
Не предрешая результатов будущих исследований, повторим и изложенную выше
версию. Аффилированность — характеристика компании, прямо связанная со способностью фирмы преодолевать ресурсные ограничения за счет опоры на возможности материнской бизнес-группы. Поэтому те ограничения, которые значимы для независимых фирм и потому сильно отражаются на их численности, перестают быть существенными для аффилированных фирм. Значимые же факторы превращения аффилированных фирм в газели логично поискать на стороне спроса (возможность роста на внутрикорпоративных заказах; доступ к госзаказам5; наличие в корпорации редких/дорогостоящих технологий, открывающих путь на далекие от насыщения рынки, и т. п.).
Существует несколько направлений дальнейшего анализа рассматриваемой проблемы. Настоящее исследование, во-первых, необходимо углубить: расширить выборку аффилированных фирм в общепринятом понимании, добавить дополнительные факторы роста фирм, проверить новые спецификации моделей; во-вторых, важно экстраполировать его на выборки компаний из других стран, что позволит проверить гипотезы о причинах неоднородности результатов изучения газелей; наконец, в-третьих, требуется провести специализированный анализ факторов роста аффилированных газелей.
благодарности
Авторы выражают благодарность ординарному профессору Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» А. А. Яковлеву за помощь на всех этапах работы над статьей.
5 Схожие предположения выдвигают и другие исследователи российских БРК: «Предприятия, входящие в состав государственных корпораций, показывали более высокие темпы роста благодаря участию в производственных цепочках и доступу к монополизированным рынкам (государственные закупки, государственные оборонные заказы)» [Земцов, Чернов, 2019, с. 79].
ЛИТЕРАТУРА НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ
Авдашева С. Б. 2005. Бизнес-группы как форма реструктуризации предприятий: движение вперед или шаг назад? Российский журнал менеджмента 3 (1): 3-26.
Земцов С. П., Чернов А. В. 2019. Какие высокотехнологичные компании в России растут быстрее и почему. Журнал новой экономической ассоциации 1: 68-99.
Катуков Д. Д., Малыгин В.Е., Смородин-ская Н. В. 2019. Фактор созидательного разрушения в современных моделях и политике экономического роста. Вопросы экономики (7): 95-118.
Медовников Д.С., Оганесян Т.К., Розмиро-вич С. Д. 2018. Актуальные тренды развития российских быстрорастущих технологических компаний (на основе опроса компаний, участвующих в рейтинге «ТехУспех»). Институт менеджмента инноваций. [Электронный ресурс]. https:// www. rvc. ru / upload/iblock/5d7/ratingt ech-up_2018.pdf (дата обращения: 15.09.2019).
Медовников Д. С., Розмирович С. Д. 2019. Экспортируй и меняйся: ключевые задачи быстрорастущих технологических компаний в России. Мир новой экономики 13 (2): 6-22.
Полунин Ю. А., Юданов А. Ю. 2016. Российские быстрорастущие компании: испытание депрессией. Мир новой экономики 2: 103-112.
Семенова Н. М. 2017. Кредитная привлекательность быстрорастущих фирм: институциональный аспект. XVIII Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества, НИУВШЭ. Сессия Ь—07: Финансовые условия развития бизнеса. [Электронный ресурс]. Ыйрв^соп!:. hse.ru/2017/ program#12.04.2017 (дата обращения: 15.09.2019).
Юданов А. Ю., Яковлев А. А. 2018. «Неортодоксальные» быстрорастущие фирмы-«газели» и порядок ограниченного доступа. Вопросы экономики (3): 80-101.
REFERENCES IN LATIN ALPHABET
Amat O., Perramon J. 2010. Gazelle Companies: Growth Drivers and an Evolution Analysis. Economics Working Papers № 1244. Department of Economics and Business, Universität Pompeu Fabra.
Birch D. L. 1981. Who creates jobs? The Public Interest 65 (3): 62-82.
Brown R., Mason C. 2014. Inside the hightech black box: A critique of technology entrepreneurship policy. Technovation 34 (12): 773-784.
Brown R., Mawson S., Mason C. 2017. Myth-busting and entrepreneurship policy: The case of high growth firms. Entrepreneurship & Regional Development 29 (5-6): 414-443.
Chang S. J., Hong J. 2000. Economic performance of group-affiliated companies in Korea: Intragroup resource sharing and internal business transactions. Academy of Management Journal 43 (3): 429-448.
Coad A., Daunfeldt S.-O., Hölzl W., Johansson D., Nightingale P. 2014. High-growth
firms: Introduction to the special section. Industrial and Corporate Change 23 (1): 91-112.
Coad A., Daunfeldt S.-O., Halvarsson D. 2018. Bursting into life: firm growth and growth persistence by age. Small Business Economics 50 (1): 55-75.
European Commission. 2010. Communication from the Commission. Europe 2020: A Strategy for Smart, Sustainable and Inclusive Growth. Brussels.
Grazzi M., Moschella D. 2018. Small, young, and exporters: New evidence on the determinants of firm growth. Journal of Evolutionary Economics 28 (1): 125-152.
Goswami A. G., Medvedev D., Olafsen E. 2019. High-Growth Firms: Facts, Fiction, and Policy Options for Emerging Economies. World Bank Group: Washington, DC. doi: 10.1596/978-1-4648-1368-9.
Kim W. Ch., Mauborgne R. 2004. Value innovation: The strategic logic of high growth.
Harvard Business Review. [Electronic resource]. https://hbr.org/2004/07/value-in-novation-the-strategic-logic-of-high-growth (accessed: 15.09.2019).
Lopez-Garcia P., Puente S. 2012. What makes a high-growth firm? A dynamic probit analysis using Spanish firm-level data. Small Business Economics 39 (4): 1029-1041.
Mohr V., Garnsey E., Theyel G. 2013. The role of alliances in the early development of high-growth firms. Industrial and Corporate Change 23 (1): 233-259.
Moschella D., Tamagni F., Yu X. 2019. Persistent high-growth firms in China's manufacturing. Small Business Economics 52 (3): 573-594.
Schreyer P. 2000. High-Growth Firms and Employment. OECD Science, Technology and Industry Working Papers №2000/3.
Srhoj S., Zupic I., Jaklic M. 2018. Stylised facts about Slovenian high-growth firms. Economic Research-Ekonomska Istraziva-nja 31 (1): 1851-1879.
Translation of references in Russian into English
Avdasheva S. B. 2005. Business groups: Step forward to or backward from market-oriented restructuring? Rossiiskii Zhurnal Menedzhmenta 3 (1): 3-26. (In Russian)
Zemtsov S. P., Chernov A. V. 2019. What hightech companies in Russia grow faster and why? Zhurnal Novoi Ekonomicheskoy As-sotsiatsii 1: 68-99. (In Russian)
Katukov D. D., Malygin V. E., Smorodinska-
ya N. V. 2019. The factor of creative destruction in modern economic growth models and growth policy. Voprosy Ekonomiki (7): 95-118. (In Russian) Medovnikov D. S., Oganesyan T. K., Rozmiro-vich S. D. 2018. Current trends in the development of Russian fast-growing technology companies ("TechUp" rating). Institute of Innovation Management. [Electronic resource]. https: // www. rvc. ru / upload/iblock /5d7/ratingtechup_2018.pdf (accessed: 15. 09.2019). (In Russian) Medovnikov D. S., Rozmirovich S. D. 2019. Export and change yourself: Key challenges for fast-growing technology companies in Russia. Mir NovoyEkonomiki 13 (2): 6-22. (In Russian) Polunin Yu. A., Yudanov A. Yu. 2016. Russia's high-growth companies: Tested through depression. Mir Nonoy Ekonomiki 2: 103112. (In Russian) Semenova N. M. 2017. Credit attractiveness of fast-growing companies: The institutional factor. XVIII April International Academic Conference on Economic and Social Development, NRU HSE. Session L-07. Financial Conditions for Business Development. [Electronic resource]. https://conf.hse.ru/2017/ program#12.04.2017 (accessed: 15.09.2019). (In Russian) Yudanov A. Yu., Yakovlev A. A. 2018. "Unorthodox" fast-growing firms (gazelles) and North's limited access order. Voprosy Ekonomiki (3): 80-101. (In Russian)
Статья поступила в редакцию 15 июля 2019 г. Принята к публикации 30 сентября 2019 г.
High-Growth Companies in Russia: The Influence of Affiliation on Growth Factors Alexander V. Zhiganov
Institute for Industrial and Market Studies, National Research University Higher School of Economics, Russia
Andrei Yu. Yudanov
Department of Economics, Financial University under the Government of the Russian Federation, Russia
High-growth companies, also known as gazelles, are an important source of economic growth. The development conditions of such companies differ by country. In case of Russia, it is enhanced by a special population structure: about 80% of Russian gazelles are affiliated with business groups. The authors set themselves the task of understanding how dependence or independence of gazelles is related to their chances of becoming fast-growing. The study shows that in Russia the standard factors that determine the likelihood of transition of independent firms to the rapid growth are statistically insignificant for affiliated firms, and even approximately do not explain the process of their transformation into high-growth companies. The authors offer a hypothesis that the most important factors of the transformation of affiliated firms into gazelles should be sought on the demand side (the possibility of growth on intracorporate orders; access to government orders; the availability of technologies that open the ways to unsaturated markets, etc.).
Keywords: company affiliation, high-growth companies, gazelles, growth of the firm, growth factors, business group.
JEL: D20, L1, L25, M13.
For citation: Zhiganov A. V., Yudanov A. Yu. 2019. High-growth companies in Russia: The influence of affiliation on growth factors. Russian Management Journal 17 (3): 287-308.
Initial Submission: July 15, 2019 Final Version Accepted: September 30, 2019
