Прогнозирование динамики инновационной активности на основе показателей конкуренции в отрасли - umotnas.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Прогнозирование и стратегическое планирование развития Московского... 1 44.18kb.
Инновации, 2010 Сравнительный анализ инновационной активности 1 357.23kb.
Иерархия моделей мировой динамики и глобальные социально-экономические... 1 215.8kb.
Проблема повышения инновационной активности российских предприятий 1 94.95kb.
Литература Борисевич в и и др Прогнозирование и планирования экономики... 1 133.82kb.
Рейтинг инновационной активности в России (апрель 2011) 2 367.07kb.
Н. С. Розов универсальная модель исторической динамики различение... 1 272.19kb.
Модельный стандарт 1 196.3kb.
Деятельности коммерческих организаций 2 1122.26kb.
Прогнозирование поведения групп автономных интеллектуальных агентов... 1 72.12kb.
Тема Экономическая эффективность в условиях совершенной конкуренции 1 77.51kb.
Примерный перечень вопросов к экзамену по дисциплине «Архитектура... 1 39.82kb.
Викторина для любознательных: «Занимательная биология» 1 9.92kb.

Прогнозирование динамики инновационной активности на основе показателей конкуренции - страница №1/1

Т.Р.Ахметзянов, аспирант ГБУ «Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан».

Timur R. Akhmetzyanov, postgraduate student, The Center of Advanced Economic Research in the Academy of Sciences of the Republic of Tatarstan.


Прогнозирование динамики инновационной активности на основе

показателей конкуренции в отрасли (на примере пищевой отрасли ПФО)
Forecasting of innovation activity dynamics using industry competition

indicators analysis (evidence from food industry of Volga Federal District)
Аннотация. В данной статье исследуется возможность построения прогнозов динамики инновационной активности отраслей на основе данных об изменениях их конкурентной структуры и интенсивности конкуренции. Анализируется эмпирический опыт в области исследования взаимосвязи динамики конкуренции и инновационной активности в отраслях. Предложен и апробирован на эмпирических данных подход к исследованию связи данных факторов на основе анализа величины рыночных барьеров и вероятности появления в отрасли новых игроков.
Ключевые слова: прогнозирование, инновационная активность, конкуренция, рыночные барьеры.
Abstract. This article explores possibility to make forecasts about innovation activity dynamics in industries based on data concerning changes in competitive structure and intensity. It contains an overview of empirical evidences concerning relationship between dynamics of competition and innovation activity in industries. There also submitted and empirically tested an approach to examine how do these factors relate by means of market barriers analysis and estimation of market entry threats.
Key words: forecasting, innovation activity, competition, market barriers.

Одним из наиболее значимых факторов конкуренции и аспектом конкурентоспособности является инновационная активность игроков отрасли. Опыт крупнейших компаний, функционирующих на мировых динамично развивающихся рынках (в первую очередь, высокотехнологичные отрасли), наглядно демонстрирует важность незамедлительного реагирования на колебания технологических трендов и способности предвидеть тенденции динамики инновационной активности.

В целях разработки методов прогнозирования динамики инновационной активности в отрасли необходимо выявить определяющие ее факторы и установить причинно-следственные связи по отношению к результирующим показателям.

Исследователи динамического подхода к анализу конкуренции [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 13, 15, 16] приводят аргументы в пользу наличия связи между динамикой конкуренции и инновационной активностью игроков отрасли. Анализ отечественной практики исследования взаимосвязи динамики конкуренции и инновационной активности в отраслях экономики России выявил недостаток эмпирических материалов по данной теме. В связи с этим актуальность разработки подходов к исследованию указанных взаимосвязей представляется достаточно высокой.

Целью данной работы является подтверждение наличия связи между величиной барьеров и динамикой инновационной активности в отраслях экономики РФ.

В качестве базы для эмпирического исследования были выбраны статистические данные по подразделу DA ОКВЭД «Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака» в рамках географических границ рынка, ограниченных Приволжским федеральным округом.

Для определения величины рыночных барьеров предлагается использовать апробированную ранее методику, основанную на сопоставлении рентабельности инвестированного капитала ROIC давно присутствующих на рынке компаний и новых игроков [12]. Положительное значение показателя указывает на наличие барьеров входа на данный рынок.

В качестве дополнения предлагается, наряду с величиной барьеров, проанализировать предложенный ранее показатель вероятности появления в отрасли новых игроков. В расчете данного показателя, кроме величины барьеров, рассматривается привлекательность отрасли для новых игроков.

Шкала отбора статистических показателей для расчета рентабельности инвестированного капитала, в зависимости от возраста компании, представлена в приложении 1. Данные для расчета возврата на инвестированный капитал действующих предприятий и новых компаний, а также полученные значения данного показателя, полученные с использованием Корпоративной базы данных «СПАРК» [17], представлены в приложении 2.

Расчет величины барьеров, а также показателя вероятности появления в отрасли новых игроков, на основе полученных данных о рентабельности инвестированного капитала действующих предприятий и новых компаний представлен в таблице 1.

Таблица 1. Показатели величины барьеров и вероятности

появления в отрасли новых игроков



Год

Показатель

2006

2007

2008

2009

2010

2011

ROIC старые

31,36%

25,48%

44,96%

55,58%

38,19%

21,02%

ROIC новые

8,50%

8,69%

8,27%

6,90%

5,97%

5,86%

Величина барьеров

22,85%

16,79%

36,69%

48,68%

32,22%

15,16%

NCR

0,37

0,52

0,23

0,14

0,19

0,39

На втором этапе исследования осуществлялся сбор статистической информации о динамике инновационной активности в пищевой отрасли ПФО в указанный период. В качестве источника данных использовалась Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики [18]. Удовлетворяющие указанным условиям данные доступны по показателям «Затраты организаций производства на технологические инновации» и «Объем инновационных товаров, работ, услуг». Данные показатели были рассчитаны в фактических и в сопоставимых ценах. Также на основе данных об общем объеме отгруженных товаров (работ, услуг) был рассчитан показатель «Доля инновационной продукции в общем объеме». Значения указанных показателей динамики инновационной активности представлены в приложении 3.

Для выяснения наличия связи между показателями конкуренции и динамики инновационной активности была исследована корреляционная зависимость указанных факторов на основе расчета линейного коэффициента корреляции. Для целей данного исследования предлагается рассмотреть корреляционную зависимость между факторами без временного лага, а также с временным лагом в один год. Результаты проведенного исследования представлены в таблице 2.

Таблица 2. Исследование корреляционной зависимости между

показателями конкуренции и инновационной активности


Показатели

инновационной

активности

Показатели

конкуренции 

Затраты на

технологические

инновации

Приведенные затраты на технологические

инновации

Объем инновационной продукции

Приведенный объем

инновационной

продукции

Доля инновационной продукции в общем

объеме

Без временного лага

Величина барьеров

-0,3378

-0,2597

-0,3959

-0,5800

-0,5335

NCR

0,3133

0,3887

0,0924

0,3805

0,3192

Временной лаг 1 год

Величина барьеров

0,0735

-0,4912

0,5666

0,4934

0,6056

NCR

-0,4407

0,2138

-0,8152

-0,7913

-0,8615

Полученные результаты позволяют сделать ряд выводов.

1. Исследование корреляционной зависимости между показателями конкуренции и динамики инновационной активности без временного лага не зафиксировало связи выше, чем значительная, ни по одной паре показателей. Значительная обратная связь наблюдается между показателями величины барьеров в отрасли и приведенным объемом инновационной продукции и долей инновационной продукции в общем объеме.

2. В исследовании с временным лагом в один год показатель величины барьеров зафиксировал противоположные результаты. Значительная прямая связь наблюдается между показателями величины барьеров и всеми тремя рассмотренными показателями объема произведенной инновационной продукции. Интересно отметить, что между показателем вероятности появления в отрасли новых игроков и этими же объемными показателями инновационной активности, наблюдается уже тесная связь, что может свидетельствовать о его более высокой объяснительной способности в подобных исследованиях. Полученный результат буквально можно интерпретировать следующим образом: чем выше величина барьеров входа на рынок и ниже вероятность появления в отрасли новых игроков, тем больше отрасль производит инновационной продукции. Данный результат может свидетельствовать о том, что угроза усиления конкуренции в отрасли снижает ее инновационный потенциал. При этом на затраты на инновации в отрасли динамика конкуренции влияния не оказывает.

Таким образом, в ходе проведенного исследования удалось достичь следующих результатов.

1. Проанализирован зарубежный эмпирический опыт в области исследования взаимосвязи динамики конкуренции и инновационной активности в отраслях. Выдвинута гипотеза о наличии связи между величиной отраслевых барьеров и динамикой инновационной активности в отраслях экономики РФ.

2. Предложен подход анализа связи данных показателей на базе сопоставления рентабельности инвестированного капитала действующих и новых компаний на рынке. Предложено использование дополнительного показателя вероятности появления новых игроков в отрасли, как более точно характеризующего динамику конкуренции и способного лучше предсказать динамику инновационной активности.

3. Исследована взаимосвязь между указанными показателями динамики конкуренции и инновационной активности в пищевой отрасли в регионе ПФО.

4. Установлен факт того, что угроза усиления конкуренции в отрасли снижает ее инновационный потенциал.

5. Доказана более высокая, по сравнению с величиной барьеров, объясняющая способность показателя вероятности появления новых игроков в отрасли для прогнозирования динамики инновационной активности в отрасли.



Приложения. Исходные данные для расчетов.
Приложение 1. Шкала периодов регистрации компаний

для расчета показателей



Год

Возраст

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2-3 года

2003-2004

2004-2005

2005-2006

2006-2007

2007-2008

2008-2009

8-9 лет

1997-1998

1998-1999

1999-2000

2000-2001

2001-2002

2002-2003

Приложение 2. Расчет рентабельности инвестированного капитала



действующих предприятий и новых компаний, тыс.руб.

Год

Дата

создания компании

EBIT (Прибыль от продаж)

Собственный

капитал

Долгосрочный

заемный капитал

ROIC,

%


На начало года

На конец года

На начало года

На конец года

На начало года

На конец года

2006

1997-1998

844388

953276

3745622

3968774

771287

687318

31,36

2007

1998-1999

398085

488264

1830302

1686773

820744

1227897

25,48

2008

1999-2000

994945

1427342

2764908

3248656

1049033

1557601

44,96

2009

2000-2001

1617431

1942284

3358203

3987927

1870996

1029504

55,59

2010

2001-2002

1677425

1594696

3153054

3285047

2531007

4741038

38,19

2011

2002-2003

1613081

1893825

6398538

7305198

6636197

6351257

21,02

2006

2003-2004

242974

446013

3855818

6045973

1490987

1569227

8,51

2007

2004-2005

385201

586266

3276871

5928423

1542276

7141493

8,69

2008

2005-2006

412417

751410

3354453

3864173

5871914

9422157

8,27

2009

2006-2007

170886

390456

1365614

1716080

3249490

6676567

6,91

2010

2007-2008

319982

237070

1593887

2680751

4871189

5783794

5,97

2011

2008-2009

130694

359344

1699190

1751189

5457085

4462493

5,86

Приложение 3. Показатели динамики инновационной активности, тыс.руб.



Год

Показатель

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Затраты на технологические инновации

3463999

2558857

2318527

2917586

2301886

3283157

Объем инновационной

продукции



7176245

6987625

4735710

8053224

10202576

14081315

Общий объем продукции

270268761

328169130

390801993

377029447

415874673

465118163

Индекс цен

1,07

1,22

1,10

1,05

1,17

1,03

Индекс цен

мультиплицированный



1,07

1,30

1,43

1,51

1,77

1,82

Приведенные затраты на

технологические инновации



3243943

1969179

1617075

1931902

1301175

1808361

Приведенный объем

инновационной продукции



6720362

5377357

3302958

5332503

5767155

7755982

Доля инновационной

продукции в общем объеме



2,66%

2,13%

1,21%

2,14%

2,45%

3,03%

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Abernathy W.J., Utterback J.M. Patterns of Innovation in Technology. // «Technology Review», 80(7), 1978. – p. 1-47.

2. Almedia P. and Kogut B. The Exploration of Technological Diversity and the Geographic Localization of Innovation. // «Small Business Economics», 9(1), 1997. – p. 21-31.

3. Audretsch D. B. New Firm Survival and the Technological Regime. // «Review of Economics and Statistics», 73(4), 1991. – p. 520-526.

4. Breschi S., Malerba F., Orsenigo L. Technological Regimes and Schumpeterian Patterns of Innovation. // «Economic Journal», 110, 2000. – p. 388-410.

5. Dosi G., Marsili O., Orsenigo L. Learning, Market Selection and the Evolution of Industrial Structures. // «Small Business Economics», 7, 1995. – p. 1-26.

6. Fauchart E., Keilbach M. What drives market structure? On the relation between firm demographic processes, firm’s innovative behavior and market structure // Discussion Paper No. 02-77. [Electronic source] – Available on: ftp://ftp.zew.de/pub/zew-docs/dp/dp0277.pdf

7. Malerba F. and Orsenigo L. Schumpeterian Patterns of Innovation. // «Cambridge Journal of Economics», 19(1), 1994. – p.47-66.

8. Mauborgne R., Chan Kim W. Blue Ocean Strategy // «Harvard Business Review», 2004. – 10 p.

9. Stuart T. and Podolny J. Local Search and the Evolution of Technological Capabilities. // «Strategic Management Journal», 17, 1996. – p. 21-38.

10. Utterback J.M. Mastering the Dynamics of Innovation. // «Harvard Business School Press», Boston, MA, 1996. – 253 p.

11. Winter S. Schumpeterian Competition in Alternative Technological Regimes. // «Journal of Economic Behavior and Organization», 5, 1984. – p.287-320.

12. Ахметзянов Т.Р. Прогнозирование тенденций усиления конкуренции в отрасли за счет появления новых игроков. «Экономический вестник Республики Татарстан», № 4-2011, С.51-53.

13. Динз Г., Крюгер Ф., Зайзель С. К победе через слияние. Как обратить отраслевую консолидацию себе на пользу. М.: Альпина Паблишер, 2004. – 252 с.

14. Портер М. Конкурентная стратегия: Методика анализа отраслей и конкурентов/ Майкл Е. Портер; Пер. с англ. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. – 454 с.

15. Шумпетер Й. Капитализм, социализм и демократия. – М.: Экономика, 1995. – 540 с.

16. Шумпетер Й. Теория экономического развития: (Исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры). – М.: Прогресс, 1982. – 455 с.

17. Корпоративная база данных «СПАРК». [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.spark-interfax.ru, ограниченный.

18. Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.gks.ru, свободный.