CC BY-NC-ND
108
Демидова O.A., Яковлев A.A.
влияние взаимоотношений
предприятий с властями
на участие предприятий
в системе госзакупок: эмпирический анализ*
Аннотация
в данной статье государственные закупки рассматриваются как инструмент косвенной поддержки предприятий со стороны государства. в этом контексте в статье поставлены следующие вопросы: какое место занимают госзакупки в системе взаимоотношений бизнеса и власти? можно ли их считать частью «системы обменов» между предприятиями и государством? в какой мере госзакупки сочетаются с формами прямой поддержки предприятий? Для ответа на поставленные вопросы были использованы данные опроса предприятий, проведенного ИАПР вШЭ в 2009 г. Проведенный анализ дает основания полагать, что повышение уровня экономического развития региона связано с сокращением прямой поддержки предприятий при одновременном расширении косвенной поддержки через систему госзакупок.
Ключевые слова: государственные закупки, предприятия, государство.
* Данное исследование выполнено на основе базы данных, сформированной Институтом анализа предприятий и рынков ВШЭ. О. Демидова выражает признательность за поддержку данного исследования со стороны Программы «Научный фонд ВШЭ» (индивидуальный исследовательский проект № 10-01-0140 «Влияние взаимоотношений предприятий с властями на участие предприятий в системе госзакупок: эмпирический анализ»), А. Яковлев признателен за поддержку, предоставленную в рамках Программы фундаментальных исследований ВШЭ. Авторы благодарны за замечания и комментарии, высказанные на научном семинаре ВШЭ «Институциональные проблемы российской экономики» (февраль 2011 г.).
Введение
Глобальный экономический кризис 2008-2009 гг. привел к существенному расширению участия государства в экономике. Эти процессы наблюдались не только в России [20], но и в большинстве стран мира [8, 24]. При этом, как отмечается экспертами международных организаций, в ближайшие годы с высокой степенью вероятности сохранится вмешательство государства в экономические процессы [25]. В известном смысле после почти 30 лет политики либерализации и дерегулирования глобальных рынков можно говорить о «возвращении государства» в экономику. В связи с этим весьма важным как для экономической теории, так и для экономической политики становится эмпирический анализ взаимоотношений между предприятиями и государством.
Это направление исследований имеет длительную предысторию [27, 4]. В его основе лежат известные работы о последствиях «захвата государства» [22], а также об особенностях поведения и относительной неэффективности «политически влиятельных» фирм [11, 9]. В то же время в последние годы в работах известного гарвардского экономиста Д. Родри-ка по «новой промышленной политике» отстаивался тезис о необходимости взаимодействия государства и бизнеса для обеспечения устойчивого экономического развития в развивающихся странах [18, 19].
Применительно к России в русле модели Дж.Стиглера многие исследователи [15, 21] в эмпирических данных середины 1990-х гг. находили подтверждение для гипотезы о «захвате государства» со стороны фирм, особенно на уровне регионов. Авторы этих работ утверждали, что государственная поддержка оказывается преимущественно старым крупным приватизированным предприятиям, которые неэффективны, но имеют «особые отношения с властями». Вместе с тем в ряде других работ [12, 26, 13], опиравшихся на более поздние эмпирические данные, была выдвинута и подтверждена иная гипотеза - о существовании «системы обменов» между предприятиями и органами власти. В частности, в этих работах было показано, что фирмы, получавшие государственную поддержку, одновременно сталкивались с дополнительными издержками и обязательствами. При этом, как свидетельствовали результаты, полученные накануне кризиса 2008-2009 гг., стали наблюдаться достаточно заметные расхождения в приоритетах предоставления государственной поддержки федеральными, региональными и муниципальными органами власти [4]. В частности, на федеральном уровне сложившаяся «система обменов» между государством и бизнесом имела более консервативный характер - с фокусировкой на старые предприятия, компании с государственным участием и фирмы, сохраняющие занятость. Напротив, государственная поддержка на региональном и муниципальном уровне в 2007-2008 гг. оказалась более ориентированной на цели модернизации, в числе критериев ее предоставления выступали инвестиционная активность фирм и наличие иностранных акционеров.
Эти сдвиги могут рассматриваться в русле концепций «субоптимальных институтов», развиваемых в работах Д. Родрика для развивающихся стран и стран с переходной экономикой [19]. Также они могут интерпретироваться как проявление в российских условиях модели «фискального федерализма и политической централизации», с помощью которой объяснялись успехи экономических реформ в Китае [17, 23, 10].
В перечисленных выше работах взаимодействие государства и бизнеса, как правило, обсуждалось в терминах прямой государственной поддержки - в виде различных субсидий или налоговых льгот. Между тем анализ антикризисных программ, реализованных правительствами разных стран в период кризиса 2008-2009 гг. [8], показывает, что важным инструментом воздействия на поведение предприятий выступали государственные закупки. В частности, в Китае правительство в целях стимулирования спроса профинансировало реализацию крупных инфраструктурных проектов, в России была предпринята попытка использовать госзакупки для поддержки малых и средних предприятий (путем введения квот на долю МСП в общем объеме государственных заказов). Следует подчеркнуть, что в развитых странах использование государственных закупок в качестве инструмента антикризисной политики являлось продолжением тенденции, уже сложившейся в предшествующие годы. Так, достаточно характерным для многих европейских стран был учет экологической ориентации компаний-поставщиков, что находило выражение в политике «green procurement» (см., например, материалы серии международных конференций по госзакупкам на http://www.ippa.ws/).
Проблемам, связанным с деятельностью государства по обеспечению общественных потребностей через рынок государственных закупок применительно к России, был посвящен специальный доклад ВШЭ [1], серия публикаций в журнале «Госзаказ: управление; размещение; обеспечение» (см. http://igz.hse.ru/web/igz/igz_cms.nsf/magazine), а также ряд работ, выполненных на базе Института экономики РАН [2, 3]. Однако в этих работах авторы рассматривают в основном нормативно-правовое регулирование госзакупок, опираясь преимущественно на макроэкономические показатели либо на отдельные кейсы из практики государственных заказчиков.
Эмпирические работы по анализу госзакупок и их влиянию на поведение предприятий в России с использованием данных микроуровня, по имеющимся у нас сведениям, ограничиваются статьями [5] и [6]. В этих работах на данных ряда обследований предприятий, проведенных в 2005, 2007 и 2009 гг., было показано, что государственные заказы чаще предоставлялись крупным и старым предприятиям, а также фирмам с государственным участием. При этом факторы «модернизационной» активности (крупные инвестиции, экспорт, сертификация по ISO), которые могли свидетельствовать о более высокой эффективности соответствующих фирм, в этот период не влияли на отбор поставщиков для государственных нужд.
В указанных работах, однако, государственные закупки не анализировались во взаимосвязи с другими инструментами государственной поддержки. Насколько нам известно, такого рода анализ для других стран также не проводился. В этой связи в данной статье, принимая во внимание широкое использование государственных закупок во многих странах в рамках антикризисной политики и рассматривая госзакупки как инструмент косвенной поддержки предприятий, мы попытаемся ответить на следующие вопросы:
- Какое место занимают госзакупки в системе взаимоотношений бизнеса и власти?
- Можно ли их считать частью системы обменов между предприятиями и государством?
- В какой мере госзакупки как инструмент стимулирования спроса сочетаются с механизмами прямой финансовой или организационной поддержки предприятий?
Дальнейшее изложение выстроено в соответствии со следующей логикой. Первый раздел посвящен информационной базе исследования. Второй содержит характеристику основных параметров выборки обследованных предприятий. В третьем разделе приводится описательная статистика, которая дает представление о масштабах и формах взаимоотношений между предприятиями и органами госуправления, а также о различиях между фирмами, участвовавшими и не участвовавшими в поставках для государственных нужд в 2008 г. Наряду с результатами предшествующих исследований эта описательная статистика послужила основой для формулировки гипотез нашего исследования в разделе четвертом данной статьи. В нем обосновывается использованная нами методология. В пятом разделе дана характеристика результатов проведенного регрессионного анализа. Наконец, шестой раздел содержит основные выводы и вопросы для будущих исследований.
1. Информационная база исследования
В нашем анализе мы опирались на результаты опроса 957 руководителей предприятий обрабатывающей промышленности, который был проведен в феврале-июне 2009 г. Институтом анализа предприятий и рынков ГУ-ВШЭ и Левада-Центром1. Среди наших респондентов 67,5% составляли генеральные и исполнительные директора компаний, 31% - заместители генеральных директоров по экономике или финансам, и лишь на 14 предприятиях респондент занимал иную должность. Обследованные предприятия были расположены в 48 регионах и представляли восемь подотраслей промышленности (по ОКВЭД)2.
Среднее число работающих на данных предприятиях составляло 587 (при минимальном числе 3 и максимальном - 11536). Предприятия с численностью до 250 работников составляли 45% выборки, 251-500 работников - 24%, 501-1000 работников - 17%, удельный вес фирм с численностью более 1000 человек в нашей выборке достигал 14%. Среди обследованных
предприятий 75% были созданы до 1992 г. (это означает, что решения об их месторасположении, масштабах, специализации принимались в соответствии с критериями планового хозяйства). Лишь 25% предприятий могут быть отнесены к новым компаниям - включая 15% фирм-респондентов, созданных в нестабильный период 1992-1998 гг.
6% обследованных предприятий было расположено в Москве, 45% -в столицах республик, краев, областей, 41% - в периферийных городах, 8% - в поселках городского типа. В дополнение к данным об административном статусе города, где были расположены фирмы-респонденты, мы также использовали рейтинг инвестиционного потенциала регионов согласно данным «Эксперт РА» за 2008 г. В регионах с инвестиционным потенциалом ниже среднего был расположен 41% предприятий, выше среднего - 30%. В 9% фирм в качестве собственника присутствовало государство, у 8% - иностранные акционеры, при этом 17% предприятий не дали ответа на вопрос о структуре собственности. 28% предприятий входили в состав бизнес-групп, 40% были членами бизнес-ассоциаций.
В анкету обследования входили вопросы об участии предприятий в поставках для государственных нужд, а также ряд вопросов, характеризовавших взаимоотношения фирм-респондентов с органами власти. В частности, руководителям предприятий был задан вопрос о предоставлении ими в адрес местных и региональных властей помощи в социальном развитии региона, а также о получении их предприятиями финансовой и/или организационной поддержки от федеральных, региональных и местных властей. В системе госзакупок участвовал 41% предприятий, 77% предприятий оказывали помощь властям, причем 21% - существенную (в объеме, превышавшем 0,1% выручки от реализации), 13% предприятий получали ту или иную поддержку от федеральных органов власти, 26% - от региональных властей, и 20% - от местных. Как уже отмечалось выше, детальный анализ взаимодействия фирм с различными ветвями власти был проведен в работе [4], а на характеристиках фирм, участвовавших в госзакупках, мы подробнее остановимся в следующем разделе.
2. Предварительный анализ взаимосвязей между характеристиками деятельности и поведения предприятий
Для описания различий между фирмами, участвовавшими и не участвовавшими в поставках для государственных нужд в 2008 г., мы воспользуемся данными таблицы 1. Столбцы 3 и 4 в этой таблице характеризуют общее распределение фирм в выборке по соответствующему показателю. Столбец 5 показывает число фирм, участвовавших в госзакупках, а столбец 6 - долю этих фирм в общем числе предприятий, отнесенных к соответствующей категории. Сравнение этого показателя со средней по выборке долей фирм, участвовавших в поставках для государственных нужд (41%), позволяет судить об имеющихся различиях, а данные в столбце 7 указывают на статистическую значимость этих различий (в рамках проверки гипотез о независимости признаков).
Таблица 1
Базовые характеристики предприятий и их участие в госзакупках
Характеристики предприятия Значения Количество Про-цент-1 a Участие в госзакупках p-v c
Количество Про-ih цент-2 h
ОКВЭД двузначный Производство пищевых продуктов 235 24,6% 94 40% 0,000***
Текстильное и швейное производство 89 9,3% 35 39,3%
Обработка древесины и производство изделий из дерева 81 8,5% 13 16,1%
Химическое производство 88 9,2% 34 38,6%
Металлургическое производство и производство изделий из металла 98 10,2% 36 36,7%
Производство электро-, электронного и оптического оборудования 117 12,2% 73 62,4%
Производство транспортных средств и оборудования 86 9% 49 57%
Производство машин и оборудования 163 17% 57 35%
Всего: 957 100% 391 40,9%
Среднесписочная численность работающих на предприятии Среднее значение Стандартное отклонение Min Max 587 945 3 11536 692 1028 12 8400 0,0001*** d
Период создания До 1992 г. 720 75,2% 316 43,9% 0,003***
1992-1998 гг. 145 15,2% 48 33,1%
После 1998 г. 92 9,6% 27 29,35%
Всего: 957 100% 391 40,9%
Участие государства в собственности Нет 708 74% 276 39% 0,000***
Да 88 9,2% 56 63,6%
Нет ответа 161 16,8% 59 36,7%
Всего: 957 100% 391 40,9%
Участие иностранцев в собственности Нет 718 75% 302 42,1% 0,407
Да 78 8,2% 30 38,5%
Нет ответа 161 16,8% 59 36,7%
Всего: 957 100% 391 40,9%
Инвестиционный потенциал региона Низкий 396 41,4% 140 35,4% 0,000***
Средний 274 28,6% 99 36,1%
Высокий 287 30% 152 53%
Всего: 957 100% 391 40,9%
Предприятие является независимым или частью холдинга Независимое 687 71,9% 295 42,9% 0,102
Дочернее предприятие в рамках холдинга 237 24,8% 83 35%
Головное предприятие в рамках холдинга 32 3,4% 13 40,6%
Всего: 956 100% 391 40,9%
Участие в бизнес-ассоциациях Нет 573 59,9% 216 37,7% 0,015**
Да 384 40,1% 175 45,6%
Всего: 957 100% 391 40,9%
Административным статус населенного пункта Москва 60 6,3% 31 51,7% 0,193
Центр республики/ края/области 433 45,3% 182 42%
Периферийный город 390 40,7% 152 39%
Поселок городского типа 74 7,7% 26 35,1%
Всего: 957 100% 391 40,9%
Оказание помощи региональным и/или местным властям в 2007-2008 гг. Помощь не оказывали 219 22,9% 87 39,7% 0,910
Помощь составила до 0,1% от выручки, или размер издержек не смогли оценить 541 56,5% 224 41,4%
Помощь превышала 0,1% от выручки 197 20,6% 80 40,6%
Всего: 957 100% 391 40,9%
Предприятие получало поддержку от государства Нет 603 63% 227 37,7% 0,010**
Да 353 37% 163 46,2%
Всего: 956 100% 390 40,8%
Получали поддержку от федеральных властей Нет 828 86,6% 317 38,3% 0,001***
Да 128 13,4% 73 57%
Всего: 956 100% 390 40,8%
Получали поддержку от региональных властей Нет 709 74,2% 278 39,2% 0,091*
Да 247 25,8% 112 45,3%
Всего 956 100% 390 40,8%
Получали поддержку от местных властей Нет 767 80,3% 302 39,4% 0,063*
Да 188 19,7% 88 46,8%
Всего: 955 100% 390 40,8%
* - различия значимы при уровне значимости 10%, ** - различия значимы при уровне значимости 5%, *** - различия значимы при уровне значимости 1%.
a Процент-1 в столбце 4 рассчитан как отношение абсолютных значений в столбце 3 к их сумме в этом же столбце.
b Процент-2 в столбце 6 рассчитан как отношение абсолютного значения в столбце 5 к абсолютному значению в столбце 3.
c При проверке гипотезы о независимости соответствующей характеристики предприятия и его участия в госзакупках.
d Kruskal-Wallis rank test.
Как видно из приведенных данных, участие фирм в системе госзаказов зависит от сферы их деятельности: так, в деревообрабатывающей промышленности в госзакупках участвует только 16% фирм, а среди производителей электро-, электронного и оптического оборудования - 62%. Участвовавшие в госзакупках фирмы отличаются большим размером (среднее число работающих на таких предприятиях составляло 692 человека против 587 работников для всей выборки). Среди предприятий, созданных до 1992 г., 44% принимали участие в системе госзаказов, а среди созданных после 1998 г. -только 29%.
В госзакупках заметно активнее участвовали фирмы с присутствием государства в капитале. Среди них госзаказы имели 63% против 37% в группе частных фирм. Судя по данным таблицы 1, на доступ к госзаказам положительно влияло участие фирм в бизнес-ассоциациях: среди членов ассоциаций 46% фирм участвовали в госзакупках, а среди не входящих в ассоциации - только 38%.
Меньшую активность на рынках госзакупок проявляли фирмы-участники бизнес-групп и компании с иностранным участием, но эти различия оставались статистически не значимыми.
Статистически значимым было различие между предприятиями, расположенными в регионах с разным инвестиционным потенциалом. В частности, в регионах с инвестиционным потенциалом выше среднего 53% предприятий в 2008 г. участвовали в госзакупках, а в регионах с инвестиционным потенциалом ниже среднего - только 35%.
Также был проведен предварительный анализ взаимосвязей между участием предприятия в системе госзакупок, оказанием помощи властям в социальном развитии региона и получением поддержки от государства.
Исходя из «модели обменов» можно было ожидать, что фирмы, помогающие властям, будут иметь более широкий доступ к госзаказам. Однако в данном случае различия были минимальными и статистически не значимыми. Факт получения поддержки от всех ветвей государственной власти (федеральной, региональной, местной) был положительно связан с участием в госзакупках. Наиболее заметно эта связь проявлялась при получении поддержки от федеральных властей.
Вместе с тем необходимо учитывать, что на характер описанных выше взаимосвязей могут влиять иные факторы. Например, положительная связь между участием в госзакупках и членством в бизнес-ассоциациях может предопределяться тем, что в ассоциациях традиционно шире представлены крупные фирмы, которые одновременно чаще осуществляют поставки для государственных нужд. Фактор размеров предприятий также может влиять на связь между получением господдержки и участием в госзакупках - крупные фирмы существенно чаще получали поддержку от органов власти всех уровней (см. [4] и пр.).
Тем не менее, в сочетании с результатами предшествующих исследований, приведенные данные описательной статистики позволяют сформулировать ряд гипотез, которые ниже будут проверены эконометрическими методами.
3. Основные гипотезы и методология эконометрического анализа
При формулировке наших гипотез в данном исследовании мы исходили из того, что в предшествующих работах, опиравшихся на ту же эмпирическую базу, уже был выявлен ряд значимых взаимосвязей.
В частности, в работе [6] было показано, что и после проведенной в 2005 г. реформы госзакупок крупные предприятия сохранили преимущества в доступе к госзаказам. Кроме того, в 2008 г. во всех соответствующих регрессиях по панельной выборке высокозначимым фактором, влиявшим на отбор поставщиков, было участие фирмы в госзакупках в 2004 г.
На отбор поставщиков в 2008 г. не влиял ни один из использованных в моделях косвенных индикаторов более высокой конкурентоспособности фирм -наличие экспорта, наличие сертификации по ISO, осуществление крупных инвестиций в 2005-2008 гг. Между тем, согласно исходным гипотезам, именно вовлечение таких фирм в госзакупки могло бы свидетельствовать о повышении качества удовлетворения государственных нужд.
Результаты анализа, проведенного в работе [4], подтверждали тезис о доминировании модели «обменов» в отношениях между предприятиями и государством, предложенной ранее в работах Т. Фрая. Проявлениями такого обмена выступала помощь в социальном развитии региона или сохранение занятости со стороны предприятий, которые были реципиентами государственной поддержки. Вместе с тем на федеральном уровне сложившаяся «система обменов» в большей степени была ориентирована на старые предприятия, компании с государственным участием и фирмы, сохраняющие занятость. На региональном и местном уровне в числе факторов предоставления господдержки выступали инвестиционная активность фирм и наличие иностранных инвесторов среди акционеров. Эти результаты давали основание для предположения о большей эффективности поддержки предприятий со стороны региональных и местных властей.
Однако одним из ограничений работы [4] была выявившаяся в процессе исследования проблема эндогенности. В частности, применительно к поддержке более активных фирм оставался неясным характер причинно-следственных связей. Хотя в работе имплицитно предполагалось, что региональные и местные власти оказывают поддержку фирмам, осуществляющим инвестиции, с таким же успехом можно было предложить альтернативную интерпретацию - крупные инвестиции осуществляют фирмы, ранее получившие государственную поддержку либо получающие ренту благодаря ограничениям входа на рынок для новых игроков со стороны органов власти.
В связи с этим в данном исследовании мы сфокусировали внимание на роли госзакупок в рамках сложившейся «системы обменов» между предприятиями и органами власти, а также на анализе взаимосвязей между прямыми и косвенными инструментами государственной поддержки. Такой подход позволил нам сформулировать следующие четыре гипотезы. 1) Госзакупки как элемент системы обменов. В логике «модели обменов» фирмы, оказывающие помощь властям, должны иметь преференции в доступе к государственным заказам.
2) Комплементарность (взаимодополняемость) различных инструментов государственной поддержки. С середины 2000-х гг. в России обозначилась тенденция к заметной активизации промышленной политики - с концентрацией внимания государства на определенных секторах экономики или на деятельности определенных предприятий (как правило, крупных). При последовательном проведении такой политики можно ожидать, что прямые формы государственной поддержки (финансовой и организационной) будут сочетаться с косвенной поддержкой тех же приоритетных для правительства предприятий посредством закупок их товаров и услуг для государственных нужд.
3) Замещение между различными инструментами государственной поддержки. В условиях ограниченности ресурсов, находящихся в распоряжении органов власти конкретного уровня, возможна логика, обратная гипотезе 2: стремясь обеспечить поддержку для более широкого круга предприятий, органы власти могут диверсифицировать инструменты государственной поддержки - например, предоставляя финансовую и/или организационную поддержку тем фирмам, для которых госзаказы оказались недоступны. Эта гипотеза, в частности, может быть справедлива для политики региональных и местных властей в связи с реформой межбюджетных отношений и разграничением полномочий между разными уровнями власти в начале 2000-х гг. Одним из результатов этой реформы стало существенное ужесточение бюджетных ограничений для регионов и особенно для муниципалитетов3.
4) Изменение пропорций между прямыми и косвенными инструментами государственной поддержки по мере улучшения показателей социально-экономического развития региона. В работе [4] отмечалось, что в регионах более развитых меньшее число предприятий оказывало помощь властям в социальном развитии региона и в то же время заметно меньшее число фирм получало финансовую или организационную поддержку от государства. Однако данные таблицы 1 показывают, что доля фирм, работающих по госзаказам, в более развитых регионах существенно выше. Данное различие также было высокозначимым во всех моделях, которые оценивались в работе [6]. В этой связи мы можем предположить, что повышение уровня экономического развития региона связано с изменением структуры взаимодействия предприятий и органов власти, а именно: прямая поддержка замещается косвенной. Сформулированные гипотезы можно эмпирически проверить, оценив
логит или пробит модели с зависимой переменной 81а1е_Ргосиге - индикатором участия предприятия в госзакупках в 2008 г. и независимыми переменными, характеризующими размер, период создания, форму собственности, административный статус города, инвестиционный потенциал региона, индикаторы участия в бизнес-группах и бизнес-ассоциациях.
В связи с исходной целью нашего исследования в правую часть уравнений регрессии также необходимо включить переменные, характеризующие взаимоотношения предприятий с органами власти. Однако, как показал предварительный анализ, эти переменные являются эндогенными - они не
только влияют на участие фирм в госзакупках, но и, в свою очередь, могут зависеть от него. Соответственно, если мы оценим модель с эндогенными переменными в правой части, то можем получить смещенные оценки коэффициентов при всех факторах. Одним из способов решения этой проблемы (при условии непрерывности эндогенной переменной) является применение метода инструментальных переменных, который в случае одной эндогенной переменной сводится к замене этой переменной на ее проекцию в пространстве инструментальных переменных [14]. Однако наша эндогенная переменная является бинарной, а ее проекция может принимать любые значения, так что этот способ не годится.
Другим способом, позволяющим справиться с проблемой эндогенно-сти, является оценка системы уравнений. Однако не любую систему даже линейных уравнений с непрерывными зависимыми переменными можно оценить, должны быть выполнены условия порядка и ранга [16]. В нашем случае ситуация осложняется тем, что зависимые переменные являются бинарными, поэтому систему линейных уравнений применять нельзя (подобно тому как для оценки модели с бинарной зависимой переменной надо использовать логит или пробит модели, а не модель линейной вероятности).
Один из выходов из этой непростой ситуации предложен в работе [7]. Если мы хотим оценить модель в бинарной зависимой переменной Y1 и бинарной эндогенной переменной Y2 , то для получения несмещенных оценок следует перейти к системе двумерных пробит моделей (bivariate probit models) следующего вида:
Yi* = Xi в + aY2 + 6i (1)
L2
Л* = X2 в 2 + ^2
У1 = 1, если У1 > 0 и 0 в противном случае, У2 = 1, если У2* > 0 и 0 в противном случае, (УД У2* - латентные переменные),
где а, в1, в2 > Р - набор оцениваемых параметров, в1, в2 - векторы коэффициентов, е1 , е2 ~ N (0, 0, 1, 1р) (р - коэффициент корреляции ошибок в первом и втором уравнениях),
Х1, Х2 - наборы независимых переменных соответственно в первом и втором уравнениях, причем среди переменных второго набора хотя бы одна не встречается в первом. Последнее требование вкупе с невхождением переменной У1 во второе уравнение - условия идентифицируемости параметров модели (подобно условиям порядка и ранга в случае линейной системы с непрерывными зависимыми переменными).
У1 во всех наших моделях - это переменная 81а1е_Ргоеиге, индикатор участия предприятия в госзакупках в 2008 г., У2 - одна из переменных, характеризующих связи предприятия с государством, в каждой из приведенных ниже моделей эта переменная будет конкретизирована, полное описание таких зависимых переменных дано в таблице П. 1 в приложении.
Описание всех независимых переменных, входящих в матрицу Х2 , дано в таблице П. 2 в приложении. В матрицу Х1 не входят переменные Foreign_Stock
и Moscow, Center, PGT, поскольку гипотезы о независимости соответствующих признаков предприятий и их участии в госзакупках не были отвергнуты (см. таблицу 1). Первоначально в матрицу X1 была включена переменная association, но поскольку коэффициенты при этой переменной в первом уравнении оказались незначимы во всех моделях, то для повышения эффективности оценок коэффициентов при остальных переменных было решено ее исключить.
4. Логика и результаты эмпирического анализа
Логика регрессионного анализа сводилась к следующему. Сначала была проведена проверка гипотезы о преференциях в части доступа к госзаказам для фирм, оказывающих помощь властям в социальном развитии региона. Для этого были оценены модели 1.1 и 2.1, в которых была рассмотрена связь между переменной State_Procure и переменными FirmHelp (индикатор оказания помощи государству) и FirmHelpSuf0.1 (индикатор оказания значительной помощи государству - более 0,1% выручки от реализации), которые выступали в качестве зависимых переменных во втором уравнении этих моделей.
Результаты оценки этих моделей приведены в таблице 2. Коэффициенты при переменных FirmHelp и FirmHelpSuf0.1 в первом уравнении оказались незначимыми, следовательно, факт оказания помощи властям не дает фирмам преимуществ в доступе к госзакупкам. Таким образом, наша первая гипотеза не подтвердилась и мы не имеем оснований утверждать, что в России госзакупки являются элементом «системы обменов» между государством и бизнесом.
На следующем этапе была проведена проверка второй и третьей гипотез о взаимодополнении и замещении между прямыми и косвенными инструментами государственной поддержки. Для этого были оценены модели 3.1-6.1 с использованием переменных FRLHelp, FedHelp, RegHelp и LocHelp (соответственно - индикаторы получения поддержки от всех уровней власти, а также отдельно от федеральных, региональных и местных властей) в качестве объясняющих переменных в первом уравнении и зависимых переменных во втором уравнении.
Согласно полученным результатам оценивания (см. таблицу 2), коэффициент при переменной FRLHelp в модели 3.1 оказался незначим, т.е. мы не можем сказать, в какой мере участие фирм в госзакупках зависит от оказания им прямой государственной поддержки, не конкретизируя уровень, с которого предоставляется эта поддержка. Конкретизация уровней господдержки в моделях 4.1-6.1 позволила прояснить это влияние.
В частности, в моделях 4.1 и 6.1 коэффициенты стали значимыми (p<0,01 и p<0,05 соответственно). При этом в первом случае (модель 4.1 с оценкой влияния на доступ к госзаказам факта получения фирмой федеральной поддержки) коэффициент был положительным, а во втором случае (модель 6.1 с оценкой влияния поддержки со стороны местных властей) - отрицательным. Это означает, что на федеральном уровне прямые и косвенные инструменты государственной поддержки дополняют друг друга, а на местном уровне между ними наблюдается замещение, т.е. фирмы, получающие поддержку от муниципальных властей, имеют меньше шансов на доступ в систему госзакупок.
Модели, использованные нами для проверки гипотез 2 и 3, также давали возможность подтвердить или опровергнуть гипотезу 4 - об изменении структуры инструментов господдержки по мере повышения уровня экономического развития региона, в котором расположены предприятия-респонденты. Как следует из данных таблицы 2, во всех рассмотренных моделях коэффициенты при переменной Reg_Potential_High (предприятие расположено в регионе с высоким инвестиционным потенциалом по рейтингу «Эксперт РА») были высокозначимы. При этом в первых уравнениях эти коэффициенты имели положительный знак, а во вторых уравнениях - отрицательный. Иными словами, в регионах, более развитых в экономическом отношении, фирмы реже получали прямую государственную поддержку, но при этом имели больше шансов на косвенную поддержку через систему госзакупок.
Следует подчеркнуть, что результаты, подтверждающие справедливость гипотез 2, 3 и 4, были получены при контроле на большое число других факторов, включая размеры предприятий, их отраслевую принадлежность, участие государства в капитале фирм-респондентов, период их создания, месторасположение и т.д.
Таблица 2
Оценка влияния взаимоотношений предприятий с властями на доступ в систему госзакупок
Model 1,1 Model 2,1 Model 3,1 Model 4,1 Model 5,1 Model 6,1
Equation1
Зависимая переменная State_ Procure State_ Procure State_ Procure State_ Procure State_ Procure State_ Procure
Sector ***
lnSize 0,1388073*** 0,1197783** 0,1143517** 0,0979879** 0,1101556** 0,1420468***
Founda-tion92-98 -0,0488126 -0,0483423 0,0223846 0,0559434 0,0009598 -0,0684898
Foundation 98+ -0,1153196 -0,0900517 -0,0563732 -0,0817311 -0,0659136 -0,1349551
State_ Owner 0,448146*** 0,4877418*** 0,3965205** 0,3005941* 0,4238782*** 0,4918088***
Reg_ Potential Mid -0,0954362 -0,0992719 -0,0808541 -0,0441742 -0,0564579 -0,0722477
Reg_ Potential High 0,4191179*** 0,4589718*** 0,5279079*** 0,5404519*** 0,5396399*** 0,3911345***
Holding -0,2859818** -0,2602171** -0,2864385** -0,2832365** -0,2738726** -0,2476348**
Holding-head 0,0705863 0,0268245 0,0273834 -0,1268802 -0,0011962 0,1114858
FirmHelp -0,1343616
FirmHelp-Suf01 0,340394
FRLHelp 0,383893
FedHelp 1,005844***
RegHelp 0,421867
LocHelp -0,5614358**
Equation2
Зависимая переменная FirmHelp FirmHelp-Suf01 FRLHelp FedHelp RegHelp LocHelp
Sector ***
lnSize 0,1933696*** 0,0917603* 0,1437814*** 0,1789425*** 0,1954651*** 0,0435643
Founda-tion92-98 -0,2059778 0,0518185 -0,437912*** -0,746861*** -0,2418515 -0,2127337
Foundation 98+ -0,0653026 -0,2062923 -0,360342** -0,0828492 -0,3072297 -0,2780464
State_ Owner -0,2898112* -0,3648878** 0,4976656*** 0,5723327*** 0,3058677* 0,3124897*
Foreign_ Stock 0,2788742 -0,0151826 0,2327494 0,064433 0,1980958 0,4802272***
Reg_Poten-tial_Mid 0,0218083 0,0671101 -0,0637248 -0,2228884 -0,2118794* 0,1447999
Reg_ Potential High -0,795621*** -0,1862832 -0,686587*** -0,635622*** -0,973549*** -0,465675***
Holding -0,1711552 -0,1992962 0,0632652 0,0341747 -0,0353831 0,1055222
Holding-head -0,0459574 0,4151128 0,2668607 0,7561241** 0,4350832 0,0976738
Association 0,3685733*** 0,3476617*** 0,2904066*** 0,1784323 0,3167658*** 0,1738584
Moscow 0,154347 0,2928712 0,315058 0,1015533 0,6790919*** 0,3552114
Center -0,592065*** -0,0103885 -0,1384815 -0,1313837 -0,1012708 -0,0317847
PGT -0,1142768 -0,0365933 0,0884182 -0,2376577 0,3792975* 0,0120914
P 0,1082218 -0,1982473 -0,1207058 -0,4079713** -0,1591309 0,4280588**
N 795 795 794 794 794 793
Вместе с тем следует отметить, что, при наличии в исходной выборке 957 наблюдений, в рассмотренные нами модели были включены данные по более узкому кругу фирм (от 795 в моделях 1.1 и 2.1 до 793 в модели 6.1). Подобное сокращение объема выборки было связано с тем, что мы использовали большое число переменных и в некоторых из них имелось много отсутствующих значений. Более детальный анализ показал, что такие пропуски в основном были связаны с переменными 81а1е_0'№пег и Foreign_Stock, характеризующими структуру собственности фирм-респондентов. В частности, 161 руководитель предприятия (или почти 17% респондентов) отказался от ответа на данный вопрос4.
Для того чтобы устранить этот эффект и проверить на более широкой выборке устойчивость ранее полученных результатов, мы перекодировали отказ от ответа на вопрос о структуре собственности в самостоятельную категорию5. В таблице П. 3 в приложении проведено сравнение основных характеристик предприятий, давших и не давших ответ о структуре собственности. Как видно из данных этой таблицы, фирмы, руководители
которых отказались раскрыть информацию о структуре собственности, в сравнении с остальными фирмами реже оказывали помощь властям и несколько чаще получали поддержку от региональных и местных властей. Также они несколько чаще встречались в регионах с низким и средним инвестиционным потенциалом и располагались в поселках городского типа. Однако все эти различия были статистически не значимы. Значимо (на уровне р<0,05) различались лишь ответы на вопрос об участии в бизнес-ассоциациях: среди фирм, давших ответ на вопрос о структуре собственности, 42% являлись членами бизнес-ассоциаций, а среди уклонившихся от ответа - только 31%.
Мы добавили переменную 0'пег8Ыр_Ыо_аш'ег в оба уравнения в наших исходных моделях и снова провели их оценку. Полученные результаты приведены в таблице 3.
Таблица 3
Оценка влияния взаимоотношений предприятий с властями на доступ в систему госзакупок (с учетом фирм, отказавшихся дать информацию о своих собственниках)
Model 1.2 Model 2.2 Model 3.2 Model 4.2 Model 5.2 Model 6.2
Equation1
Зависимая переменная State_ Procure State_ Procure State_ Procure State_ Procure State_ Procure State_ Procure
Sector ***
lnSize 0,1416627*** 0,1302293*** 0,1180975*** 0,1308578*** 0,1184805*** 0,1473737***
Founda-tion92-98 -0,1552878 -0,1707304 -0,1096367 -0,1087541 -0,1297182 -0,1541075
Foundation 98+ -0,1495871 -0,1306304 -0,0911601 -0,1454775 -0,1014262 -0,1312144
State_ Ownerl 0,4758501*** 0,4983719*** 0,3462527** 0,3504554** 0,394515** 0,4287263***
Ownership _No_answer -0,0342391 -0,0229353 -0,060244 -0,0231654 -0,0660884 -0,0658349
Reg_ Potential_ Mid -0,0057947 -0,0066453 -0,0007655 0,0197122 0,0232879 -0,0266704
Reg_ Potential High 0,5205113*** 0,4984233*** 0,5984905*** 0,5599997*** 0,5983768*** 0,5207566***
Holding -0,2315555** -0,1913871* -0,2349218** -0,2419188** -0,2232013** -0,2304002**
Holdinghead 0,143803 0,0699217 0,0694677 -0,0043682 0,0379814 0,1014946
FirmHelp 0,1647903
FirmHelp-SufOl 0,5368179*
FRLHelp 0,5903752***
FedHelp 0,701454**
RegHelp 0,577652**
LocHelp 0,3902126
Equation2
Зависимая переменная FirmHelp FirmHelp-Suf01 FRLHelp FedHelp RegHelp LocHelp
Sector ***
lnSize 0,204409*** 0,0804749* 0,1412121*** 0,1827753 0,1834426*** 0,0275109
Founda-tion92-98 -0,1464214 0,0597286 -0,2387261* -0,599448*** -0,1426639 -0,0888149
Foundation 98+ 0,0014439 -0,0771644 -0,2876306* -0,0011571 -0,299702* -0,2158806
State_ Ownerl -0,2688477 -0,3868069** 0,5379185*** 0,5906324*** 0,3465772** 0,3253906**
Foreign_ Stockl 0,2423419 -0,037949 0,1903576 0,1315 0,165684 0,4104751**
Ownership _No_answer -0,1863984 -0,1406795 0,1574734 -0,0952893 0,165684* 0,3123475**
Reg_ Potential_ Mid 0,0056947 0,0240893 0,0204776 -0,1102995 -0,0859138 0,2075794*
Reg_ Potential High -0,732186*** -0,2078468 -0,626177*** -0,632003*** -0,856371*** -0,388733***
Holding -0,1352971 -0,2452601** 0,0378918 0,0778667 -0,0397328 0,0220893
Holdinghead -0,1319528 0,3538986 0,3217461 0,741926*** 0,5100763** 0,1963481
Association 0,3304168 0,326575*** 0,310629*** 0,1308102 0,3390123*** 0,2823668***
Moscow 0,120473 0,3675365* 0,1198161 0,0678371 0,4376837* 0,1582862
Center -0,445665*** -0,024011 -0,0996074 -0,0937178 -0,0975535 -0,0296016
PGT -0,0247468 -0,0780699 0,0286702 -0,3794193 0,2804733 -0,0138615*
P -0,0171354 -0,3106184* -0,2528151** -0,2040818 -0,2539554* -0,1125413
N 955 955 954 954 954 953
Приведенные данные показывают, что в модели 2.2 существенная помощь властям в социальном развитии региона стала положительно влиять на доступ к госзаказам, правда при низком уровне значимости (р<0,10). Однако с учетом незначимости соответствующего коэффициента в модели 2.1 мы не можем считать данный результат устойчивым и, соответственно, не можем утверждать, что госзакупки являются элементом «системы обменов» между предприятиями и властями.
Для моделей 3.2-6.2 расширение выборки и включение в анализ предприятий, отказавшихся от ответа на вопрос о структуре собственности, имели неоднозначные последствия. Только в модели 4.2, характеризующей связь между получением поддержки от федеральных органов и доступом к госзаказам, коэффициент при соответствующей переменной остался положительным и статистически значимым. Соответственно, мы можем утверждать, что на федеральном уровне наблюдается взаимодополнение инструментом прямой и косвенной государственной поддержки. В остальных случаях полученные ранее результаты оказались неустойчивыми.
Вместе с тем они дают основание для новых интересных предположений. В частности, включение в анализ фирм, отказавшихся от ответа на вопрос о структуре собственности, в модели 5.2 приводит к тому, что коэффициент при переменной И^Не1р из незначимого становится статистически значимым (р<0,05), а в модели 6.2 коэффициент при переменной ЬоеНе1р меняет знак с «минуса» на «плюс». То есть с включением в анализ фирм, отказавшихся от ответа на вопрос о структуре собственности, получение поддержки от региональных властей начинает значимо влиять на доступ к госзаказам, а на муниципальном уровне такое расширение выборки вообще приводит к изменению характера связи. Подчеркнем также, что фирмы из этой группы пользуются преимуществами в получении прямой поддержки от региональных и местных властей (см. результаты для вторых уравнений в моделях 5.2 и 6.2).
Иными словами, полученные результаты говорят о разном характере взаимодействия региональных и местных властей с фирмами, которые сообщили о своих собственниках, и фирмами, которые отказались отвечать на этот вопрос. Если в первом случае скорее наблюдается замещение между инструментами прямой и косвенной государственной поддержки (см., в частности, модель 6.1 в таблице 2), то во втором, несмотря на ограниченность ресурсов, имеющихся в распоряжении региональных и местных властей, скорее можно говорить о взаимодополнении инструментов господдержки (модель 5.2 в таблице 3). Такое различие в характере взаимодействия свидетельствует о привилегированном положении второй группы фирм в отношениях с региональными и местными властями и дает основание полагать, что отказ от ответа на вопрос о структуре собственности может быть косвенным признаком неформальной аффи-лированности соответствующих фирм с региональными и местными чиновниками. Это предположение, однако, безусловно, нуждается в дополнительной проверке.
Завершая данный раздел, отметим, что модели 3.2-6.2 подтвердили устойчивость различий между более развитыми и менее развитыми регионами в использовании инструментов прямой и косвенной поддержки предприятий. Также в числе прочих значимых результатов проведенного нами регрессионного анализа мы можем отметить, что во всех рассмотренных моделях более крупные предприятия и компании с государственным участием имели больше шансов на получение госзаказов. Напротив, фирмы, входящие в состав бизнес-групп на правах рядовых членов, реже осуществляли поставки для государственных нужд. Эти выводы соответствовали результатам анализа, выполненного нами ранее (см. [6]).
5. Основные выводы проведенного исследования
В данной статье, продолжая исследования, начатые в работах [4] и [6], мы оценили то влияние, которое сложившиеся взаимоотношения предприятий с органами власти разного уровня оказывают на доступ этих
предприятий в систему госзакупок. В своем анализе мы опирались на выборку предприятий обрабатывающей промышленности, и полученные результаты действительны именно для этой категории фирм.
Нами были выдвинуты гипотезы о том, что: 1) в российских условиях госзакупки могут выступать элементом «системы обменов» между предприятиями и государством; 2) госзакупки как инструмент косвенной поддержки предприятий могут выступать дополнением или субститутом по отношению к инструментам прямой государственной поддержки; 3) повышение уровня экономического развития региона приводит к сокращению масштабов прямой господдержки и расширению использования косвенной поддержки.
Проведенный анализ дал следующие результаты.
1) Помощь властям в социальном развитии региона не обеспечивает для фирм дополнительные шансы на получение госзаказов. Соответственно, мы не можем утверждать, что госзакупки интегрированы в «систему обменов» между государством и бизнесом.
2) Предприятия, получающие прямую поддержку от федеральных властей, пользуются преимуществами в доступе к госзаказам. Этот результат был устойчив при контроле на большое число дополнительных факторов и в разных спецификациях исходной модели. Таким образом, мы можем утверждать, что на федеральном уровне наблюдается взаимодополнение между прямой и косвенной государственной поддержкой.
3) На региональном и местном уровне выявленные зависимости оказались неустойчивыми. Тем не менее полученные результаты дают основание для предположения о разном характере взаимодействия региональных и местных властей с фирмами, которые дали информацию о структуре собственности, и фирмами, которые отказались отвечать на этот вопрос. В первом случае скорее наблюдается замещение между инструментами прямой и косвенной государственной поддержки, а во втором, несмотря на ограниченность ресурсов, имеющихся в распоряжении региональных и местных властей, скорее можно говорить о взаимодополнении инструментов господдержки. Объяснение этих различий может быть связано с тем, что фирмы, скрывающие информацию о своих собственниках, в реальности неформально связаны с региональными и местными чиновниками. Данное предположение, однако, нуждается в дополнительной проверке и может стать предметом для дальнейших исследований.
4) Фирмы, расположенные в более развитых регионах, реже получали прямую государственную поддержку, но при этом имели больше возможностей доступа к госзаказам. Данный результат может свидетельствовать о том, что повышение уровня экономического развития региона (что в том числе означает увеличение доходов региональных и местных бюджетов) приводит к повышению роли госзакупок как инструмента государственной поддержки и воздействия на поведение фирм через стимулирование спроса на их товары и услуги.
ЛИТЕРАТУРА
1. ВШЭ. Система госзакупок: на пути к новому качеству: Доклад ВШЭ / ГУ-ВШЭ. М., 2010. https://www.hse.ru/data/2010/02/24/1233015864/HSE-23feb.pdf.
2. Смотрицкая И.И., Черных С.И. Государственные закупки в системе взаимоотношений государства и рынка // Общество и экономика. - 2010. - № 1. -
C. 78-87.
3. Смотрицкая И.И., Черных С.И. Государственные закупки и формирование инновационной экономики // Вопросы экономики. - 2010. - № 6. - С. 108-117.
4. Яковлев А. Предоставление государственной поддержки предприятиям на разных уровнях власти: различия в приоритетах // Вопросы государственного и муниципального управления. - 2010. - № 2. - С. 106-123.
5. Яковлев А. Какие фирмы участвуют в поставках по госзаказам в России? // X Международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. Издательский дом ГУ-ВШЭ. - Москва. - 2010. - С. 449-459.
6. Яковлев А.А., Демидова О.А. Реформа системы госзакупок и практика отбора поставщиков для государственных нужд в России в 2004 и 2008 годах // Экономический журнал ВШЭ, 2010. - № 2.
7. Arendt J., Holm A. Probit Models with Binary Endogenous Regressors, CAM Working Papers 2006-06, University of Copenhagen.
8. Bertelsmann Stiftung (ed.). Managing the Crisis. A Comparative Analysis of Economic Governance in 14 Countries. Verlag Bertelsmann Stiftung, 2010.
9. Bertrand Marianne, Francis Kramarz, Antoinette Schoar, David Thesmar (2006) Politically Connected CEOs and Corporate Outcomes: Evidence from France. Unpublished working paper. University of Chicago, 2006.
10. Blanchard O., Shleifer A. (2001). Federalism with and without Political Centralization: China Versus Russia // IMF Staff Papers, Vol. 48, Transition Economies: How Much Progress? 2001. P. 171-179.
11. Faccio Mara (2006). Politically connected firms // American Economic Review, Vol. 96(1), March 2006. P. 369-386.
12. Timothy F. (2002). Capture or Exchange? Business Lobbying in Russia // Europe-Asia Studies, Vol.54, No. 8, (November 2002). P. 1017-36.
13. Timothy F., Yakovlev A., Yasin Y. (2009). The «Other» Russian Economy: How Everyday Firms View the Rules of the Game in Russia // Social Research: An International Quarterly. Vol. 76, Number 1 (Spring 2009). P. 29-54.
14. Green W.H. Econometric analysis. Sixth edition. Prentice Hall, 2008.
15. Hellman J.S., Jones G., and Kaufman D. Seize the State, Seize the Day: An Empirical Analysis of State Capture and Corruption in Transition. Paper prepared for the Annual Bank Conference on Development Economics (ABCDE). Washington,
D.C. April 18-20. 2000.
16. Maddala G.S. Introduction to econometrics.Third edition. John Wiley & Sons. 2001.
17. Montinola Gabriella, Yingyi Qian, Barry R. Weingast (1995) Federalism, Chinese Style: The Political Basis for Economic Success in China // World Politics, Vol. 48, № 1 (Oct., 1995). P. 50-81.
18. Rodrik, Dani (2004). Industrial Policy for the Twenty-First Century (November 2004). CEPR Discussion Paper. № 4767.
19. Rodrik, Dani (2008). Second-Best Institutions. NBER Working Paper No. 14050, National Bureau of Economic Research. 2008.
20. Simachev Yuri V. et al. (2009). Assessment of policy measures to support Russia's real economy. BOFIT Online. 2009. № 6.
21. Slinko I., Zhuravskaya E.V., Yakovlev E. (2004). Laws for Sale: An Empirical Study of the Effects of Regulatory Capture (March 2004). CEFIR Discussion Paper.
22. Stigler, George J. (1971). The Theory of Economic Regulation // The Bell Journal of Economics and Management Science, Vol. 2, № 1 (Spring, 1971). P. 3-21.
23. Qian, Yingi (1999). The Process of China's Market Transition (1978-1998): Evolutionary, Historical and Institutional Perspectives. Paper prepared for the Journal of Institutional and Theoretical Economics symposium on "BigBang Transformation of Economic Systems as a Challenge to New Institutional Economics," June 9-11, 1999, Wallerfangen/ Saar, Germany.
24. World Bank, 2010. Growth with Moderation and Uncertainty. Russian Economic Report #23. November 2010.
25. World Bank, 2011. Navigating Strong Currents. Global Economic Prospects. Vol. 2, January 2011.The World Bank, Washington DC.
26. Yakovlev A., (2007). The Russian Corporation and Regional Authorities: Models of Interrelations and Their Evolution. - Moscow: HSE, WP13/2007/14.
27. Yakovlev Andrei (2008). State-business relations and improvement of corporate governance in Russia // BOFIT Discussion Paper 26/2008, December 2008.
ПРИЛОЖЕНИЕ
Таблица П.1
Список зависимых переменных
Имя переменной Описание переменной а
State_Procure Предприятие осуществляло в 2008 г. поставки по госзаказам
FirmHelp Предприятие оказывало помощь властям
FirmHelpSuf Предприятие оказывало значительную помощь властям (более 0,1% выручки от реализации).
FRLHelp Предприятие получало поддержку от федеральной, региональной или местной власти
FedHelp Предприятие получало поддержку от федеральной власти
RegHelp Предприятие получало поддержку от региональной власти
LocHelp Предприятие получало поддержку от местной власти
а Все переменные принимали значения: 1 - да, 0 - нет. Таблица П.2
Список независимых переменных
Имя переменной Описание переменной
Sector Код отрасли по ОКВЭД (двузначный)
lnSize Натуральный логарифм среднесписочной численности работающих на предприятии
Foundation92-98 Предприятие было создано в 1992-1998 гг. а
Foundation 98+ Предприятие было создано после1998 г. а
State_Owner Участие государства в собственности а
Foreign_Stock Участие иностранцев в собственности а
Ownership_no_answer Отказ от ответа на вопрос о структуре собственности а
Reg_Potential_Mid Инвестиционный потенциал региона средний а
Reg_Potential_High Инвестиционный потенциал региона выше среднего а
Holding Предприятие входит в бизнес-группу а
Holdinhead Головное предприятие в рамках холдинга а
Association Предприятие является членом бизнес-ассоциации а
Moscow Москва а
Center Центр республики / края/области а
PGT Поселок городского типа а
а 1 - да, 0 - нет.
Таблица П.3
Базовые характеристики предприятий, давших и не давших ответ о структуре собственности
Характеристики предприятия Дали ответ Не дали ответ
Значения количество процент количество процент p-v a
ОКВЭД двузначный Производство пищевых продуктов 199 25% 36 22,4%
Текстильное и швейное производство 72 9,1% 17 10,6%
Обработка древесины и производство изделий из дерева 67 8,4% 14 8,7%
Химическое производство 76 9,6% 12 7,5%
Металлургическое производство и производство изделий из металла 80 10,1% 18 11,2% 0,915
Производство электро-, электронного и оптического оборудования 98 12,3% 19 11,8%
Производство транспортных средств и оборудования 73 9,2% 13 8,1%
Производство машин и оборудования 131 16,5% 32 19,9%
Всего: 796 100% 161 100%
Среднесписочная численность работающих на предприятии Среднее значение Стандартное отклонение Min Max 580 918 3 11536 617 1070 10 8955 0,8675 b
Период До 1992 г. 600 75,4% 120 74,5%
создания 1992-1998 гг. 118 14,8% 27 16,8% 0,772
После 1998 г. 78 9,8% 14 8,7%
Всего: 796 100% 161 100%
Инвестицион- Низкий 324 40,7% 72 44,7%
ный потенциал региона Средний 225 28,3% 49 30,4% 0,294
Высокий 247 31% 40 24,8%
Всего: 796 100% 161 100%
Предприятие является независимым или частью холдинга Независимое 575 72,2% 112 70% 0,33
Дочернее предприятие в рамках холдинга 192 24,1% 45 28,1%
Головное предприятие в рамках холдинга 29 3,7% 3 1,9%
Всего: 796 100% 160 100%
Участие в бизнес-ассоциациях Нет 462 58% 111 69% 0,01*
Да 334 42% 50 31%
Всего: 796 100% 161 100%
Административный статус населенного пункта Москва 48 6% 12 7,5% 0,145
Центр республики/края/области 367 46% 66 41%
Периферийный город 326 41% 64 39,7%
Поселок городского типа 55 7% 19 11,8%
Всего: 796 100% 161 100%
Оказание помощи региональным и/или местным властям в 2007-2008 гг. Помощь не оказывали 178 22,4% 41 25,5% 0,464
Помощь составила до 0,1% от выручки, или размер издержек не смогли оценить 449 56,4% 92 57,1%
Помощь превышала 0,1% от выручки 169 21,2% 28 17,4%
Всего: 796 100% 161 100%
Предприятие получало поддержку от государства Нет 505 63,5% 98 60,9% 0,525
Да 290 36,5% 63 39,1%
Всего: 795 100% 161 100%
Получали поддержку от федеральных властей Нет 683 86% 145 90% 0,158
Да 112 14% 16 10%
Всего: 795 100% 161 100%
Получали поддержку от региональных властей Нет 596 75% 113 70% 0,206
Да 199 25% 48 30%
Всего: 795 100% 161 100%
Получали поддержку от местных властей Нет 645 81% 122 75% 0,112
Да 149 19% 39 25%
Всего: 794 100% 161 100%
* - различия значимы при уровне значимости 5%. a - При проверке гипотезы о независимости признаков. b - Kruskal-Wallis rank test.
ПРИМЕЧАНИЯ
Следует подчеркнуть, что эти данные также послужили основой для наших предшествующих работ [4] и [6].
2 Производство пищевых продуктов; текстильное и швейное производство; обработка древесины и производство изделий из дерева; химическое производство; металлургическое производство и производство изделий из металла; производство машин и оборудования; производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования; производство транспортных средств и оборудования.
3
4
Так, в интервью с одним из авторов статьи осенью 2010 г. высокопоставленный чиновник администрации Казани утверждал, что с середины 2000-х гг. собственные доходы городского бюджета, как правило, покрывают не более половины расходных статей, остальные расходы финансируются за счет трансфертов или субсидий из федерального или республиканского бюджета.
Отметим, что от респондентов в ходе обследования не требовалось называть конкретных собственников. Нужно было лишь указать, какие категории - государство, иностранные акционеры, менеджмент, работники и др. - входят в состав акционеров.
Данный методический подход, давший интересные результаты, впервые был предложен в 2010 г. научным сотрудником Института анализа предприятий и рынков НИУ ВШЭ А.В.Говоруном в рамках исследования факторов, влияющих на членство предприятий в бизнес-ассоциациях.
5
