Текст книги "Эмпирические исследования инновационных экономик"

1.2. Факторы эффективности национальных инновационных систем

Во второй половине XX века перечень экономик, стабильно являющихся производителями инновационной продукции, расширился. Прежде всего следует отметить успехи инновационного строительства таких стран, как Германия и Япония, экономики которых находились в состоянии упадка после завершения Второй мировой войны. Некоторым образом успех данных стран перекликается с успехом молодых инновационных экономик, которые за два последних десятилетия XX века прошли большой путь и приблизились по многим показателям к группе наиболее развитых инновационных экономических систем, хотя еще в начале 1980-х данные страны находились в худших экономических и политических условиях, чем ряд стран, которые за сопоставимый период не улучшили показатели инновационной продуктивности. Среди молодых инновационных экономик можно выделить: Южную Корею, Сингапур, Ирландию, Финляндию. Данные страны отнюдь не восстанавливали разрушенную экономику, имевшую исторические традиции лидерства в области инноваций, напротив, эти страны начинали со строительства экономики, имитирующей инновации, последовательно преобразовывая ее в экономику, генерирующую инновации.

В работе Джефри Фурмана и Ричарда Хайеса[25]25
  Последующее изложение соответствует логике работы: Furman, J.L., Hayes, R. 2004. Catching up or standing still? National innovative productivity among ‘follower’ countries. Research Policy, 33, 1329–1354.


[Закрыть] сделана попытка эмпирического исследования инновационных экономик, в том числе и молодых инновационных экономик, по данным за период 1979–1999 гг. Во-первых, данные за этот период достаточно полные, во-вторых, в этом периоде в странах, перечисленных выше, а также в ряде скандинавских стран и стран Азии наблюдалось существенное увеличение производительности национальных инновационных систем, чего не происходило в том же периоде в ряде других стран со столь же низким первоначальным уровнем инновационной продуктивности (это страны Латинской Америки, южноевропейские страны)[26]26
  Furman, J.L., Porter, М.Е., Stern, S.2000. Understanding the drivers of national innovative capacity. Academy of Management Best Papers in Proceedings; Furman, f.L., Stern, S.2000. Understanding the drivers of national innovative capacity – implications for central european economies. Wirtschaftspolitische Blatter, 47 (2).


[Закрыть].

Таблица 4. Патенты, выданные USPTO

Источник: Porter, М.Е., Furman J.L., Stern S. 2000. Los Factores Impulsores de la Capacidad Innovadora Nacional: Implicaciones para Espana у America Latina (English title: The Drivers of National Innovative Capacity: Implications for Spain and Latin America), Claves de la Economia Mundial. ICEX, Madrid, Spain, 78–88.

К примеру, в период с 1976 по 1980 г. страны с переходной экономикой Латинской Америки и Азии можно было охарактеризовать сопоставимым количеством патентов, выданных USPTO. Но ко второй половине 1990-х гг. активность в области патентования результатов исследований и разработок в ряде стран Азии на несколько порядков превышала соответствующую активность латиноамериканских стран[27]27
  Более подробное описание по отдельным странам приведено в работах: Amsden Alice, H. 1989. Asia’s Next Giant. Oxford University Press, New York; O’Sullivan, M. 2000. The sustainability of industrial development in Ireland. Regional Studies, 34 (3), 277–290; Trajtenberg, M. 2001. Innovation in Israel 1968–1997: a comparative analysis using pate data. Research Policy, 30 (3), 363.


[Закрыть].

Иногда процессы увеличения производительности инновационных систем и процессы экономического развития происходили совместно, хотя пример двух стран, Великобритании и Ирландии, показывает, что стартовый уровень благосостояния не может являться единственным источником, первопричиной увеличения инновационной продуктивности экономики.

Факторы, определяющие инновационный потенциал экономики

Для объяснения причин, по которым наблюдаются отличия в возможностях экономических систем генерировать инновации, воспользуемся подходом, изложенным в одной из работ по этой проблематике[28]28
  Furman, J.L., Porter, M.E., Stern, S. 2002. The determinants of national innovative capacity. Research Policy, 31, 899–933.


[Закрыть]. В соответствии с данным подходом инновационной потенциал страны понимается как способность экономики производить поток коммерчески оправданных (экономически эффективных) инноваций. Отчасти инновационный потенциал определяется уровнем доступных технологий, качеством рабочей силы, уровнем инвестиционной активности резидентов и нерезидентов, качеством экономической политики, масштабами и соотношением государственного и частного участия в расходах на R&D, производительностью расходов на R&D. Факторы эффективности национальной инновационной системы могут быть подразделены на три основные группы:

• инновационная инфраструктура (набор институтов, а также ресурсы и экономическая политика, направленные на поддержку инноваций);

• инновационная ориентированность промышленных кластеров;

• уровень качества связей между перечисленными двумя группами факторов.

Производительность инновационной системы во многом зависит от активности частных фирм, кластеров промышленных предприятий, поскольку преимущественно они осуществляют коммерциализацию инноваций. В свою очередь эффективная работа промышленных кластеров зависит от четырех ключевых условий:

• наличия высококачественных факторов производства;

• интенсивной конкуренциии на локальных рынках, способствующей активизации инвестиционного процесса (в том числе в R&D);

• сложной структуры спроса на локальных рынках;

• наличия связей с кластером предприятий (отраслей), способствующих улучшению производительности производственного процесса в данном кластере.

То, насколько потенциал инновационной системы будет преобразован в наукоемкую продукцию, зависит от качества взаимосвязи между инновационной инфраструктурой и промышленными кластерами. В отсутствие связей может произойти перемещение результатов научного поиска в другие страны. Например, изобретателем технологии, на базе которой были заложены основы формирования подотрасли красителей, является британский химик Перкин. Данная сфера бурно развивалась и со временем стала основным источником экспорта, но не в Великобритании, а в Германии. Отчасти перемещение плодов британского научного открытия в Германию состоялось благодаря более сильным взаимосвязям между университетами и промышленностью в данной стране, а также благодаря большей доступности венчурного капитала[29]29
  Arora, A., Landau, R., Rosenberg, N. 1998. Chemicals and Long-Term Economic Growth: Insights from the Chemical Industry. Wiley, New York, NY; Mur-mann, J.P. 2003. Knowledge and Competitive Advantage. The Coevolution of Firms, Technology, and National Institutions. Cambridge University Press.


[Закрыть].

Эмпирическое исследование факторов эффективности национальных инновационных систем

В исследовании Дж. Фурмана и Р.Хайеса используются данные по 29 странам мира в период с 1978 по 1999 г. Оценка коэффициентов при переменных в эконометрических уравнениях рассчитывается для 23 стран, данные для которых доступны на всем временном интервале.

Определенный интерес представляет задача по измерению производительности национальной инновационной системы. Для сопоставления экономик по уровню инновационного потенциала необходимо выбрать некоторые показатели, достоверно и объективно характеризующие данную область. В одной из работ[30]30
  Furman, J.L., Porter, M.E., Stern, S.2002. The determinants of national innovative capacity. Research Policy, 31, 899–933.


[Закрыть] авторы предлагают использовать в качестве такого показателя количество патентов, выданных USPTO изобретателям из разных стран мира. Следует отметить, что идеальный показатель для данной сферы подобрать непросто, а недостатки показателя, измеряющего активность патентования, уже не раз обсуждались в экономической литературе[31]31
  Schmookler, J. 1966. Invention and Economic Growth. Harvard University Press, Cambridge, MA.; Pavitt, K. 1988. Uses and abuses of patent statistics. In: van Raan, A. (Ed.), Handbook of Quantitative Studies of Science Policy. North Holland, Amsterdam.


[Закрыть]. Как отмечает Ц. Грилихес, а) не все изобретения можно запатентовать; б) не все изобретения, которые можно запатентовать, будут запатентованы;

в) запатентованные изобретения очень сильно отличаются по уровню качества и вкладу в развитие науки, экономический прогресс[32]32
  Griliches, Z. 1990. Patent statistics as economic indicators: a survey. Journal of Economic Literature, 92, 630–653.


[Закрыть].

Сложности использования показателя, измеряющего активность патентования, усиливаются, если цель исследования предполагает обращение к межстрановым сопоставлениям, поскольку склонность изобретателей патентовать также изменяется в зависимости от той страны, в которой они находятся[33]33
  Eaton, J., Kortum, S.1996. Trade in ideas: patenting and productivity in the OECD. Journal of International Economics, 40 (3), 2–8; Eaton, J., Kortum, S. 1999. International technology diffusion: theory and measurement. International Economic Review, 40 (3), 537–570; Kortum, S.Lerner, J. 1999. What is behind the recent surge in patenting. Research Policy, 28 (1), 1-22.


[Закрыть].

В то же время, как указывает М. Трахтенберг, количество международных патентов представляет собой наблюдаемое и имеющее черты универсальности отражение отчасти скрытых инновационных процессов[34]34
  Trajtenberg, M. 1990. Patents as Indicators of Innovation, Economic Analysis of Product Innovation. Harvard University Press, Cambridge, MA.


[Закрыть]. Таким образом, данный показатель является одним из наиболее удобных в применении. Надо отметить, что приобретение патента в иностранном государстве сопряжено с несением определенных издержек, поэтому организации или изобретатели, готовые пойти на такой шаг, должны предполагать наличие выгод, перекрывающих эти издержки. Именно с этим связано предположение о том, что патенты USPTO выдаются на технически и экономически значимые инновации и факт их приобретения отражает, таким образом, положение стран мира относительно фронта глобальной технологической границы. Для решения проблемы, связанной с отличиями в склонности изобретателей патентовать разработки в зависимости от страны их расположения (а также с течением времени), могут быть использованы эконометрические уравнения с фиксированными эффектами (year and country-specific fixed effects).

Необходимо также рассмотреть подходы к измерению факторов, определяющих производительность инновационной системы. Для измерения уровня качества инновационной инфраструктуры экономики предлагается использовать:

• объем знаний, аккумулированных в экономике в целом[35]35
  Показателем, аппроксимирующим объем знаний, аккумулированных в экономике, служит величина ВВП на душу населения и объем ВВП в 1978 г. (первый год исследуемого периода).


[Закрыть];

• объем инвестиций страны в R&D и человеческий капитал;

• качество экономической политики:

– открытость экономики (доля суммы экспорта и импорта в ВВП);

– состояние защиты прав интеллектуальной собственности;

– доля расходов на среднее и высшее образование в ВВП.

Для оценки инновационной ориентированности промышленных кластеров предлагается использовать долю расходов R&D, осуществляемых частным сектором экономики, а для оценки качества взаимосвязей между промышленными кластерами и инновационной инфраструктурой предлагается использовать показатели экономической эффективности R&D-дeятeльнocти, осуществляемой в университетах.

Результаты эконометрического анализа показывают, что ключевые показатели, измеряющие качество инновационной инфраструктуры, степень инновационной ориентированности промышленных кластеров, а также качество взаимосвязей между упомянутыми объектами, являются и статистически и экономически значимыми (результат получен на основе модели без учета возможно существующих фиксированных эффектов). Более робастная модель (учитывающая наличие фиксированных эффектов) показывает, что

значимыми в повышении производительности инновационной системы являются следующие факторы:

• ВВП на душу населения[36]36
  Для аппроксимации объема накопленных в экономике знаний вместо ВВП на душу населения также предлагалось использовать объем накопленных запатентованных разработок: результаты при использовании этих двух показателей сходны между собой.


[Закрыть];

• объем инвестиций страны в человеческий капитал;

• объем инвестиций страны в R&D;

• доля частного сектора в расходах на R&D.

Перейдем к вопросу о разделении стран с инновационной экономикой на группы. Дж. Фурман и Р.Хайес с помощью эконометрического анализа определили величины коэффициентов при переменных, измеряющих вклад различных факторов в производительность инновационной системы (производительность измеряется по количеству генерируемых патентов). Если умножить удельный вклад каждого фактора (относительно которого установлено, что он статистически значимо влияет на производительность инновационной системы) на объем, в котором этот фактор имелся в наличии в тот или иной момент времени в той или иной стране, то можно рассчитать гипотетическую производительность инновационной системы страны. Основываясь на полученных расчетных данных, набор исследуемых стран с инновационной экономикой можно разделить на подгруппы:

• Лидеры инновационного процесса; США, Швейцария, Германия, Япония и Швеция. Страны, в которых поддерживались высокие уровни производительности инновационной системы на всем исследуемом интервале времени.

• Страны второго инновационного эшелона; Австралия, Австрия, Бельгия, Канада, Франция, Нидерланды, Норвегия, Великобритания. Страны, в которых поддерживается стабильный высокий уровень инновационной активности с положительной, хоть и медленной, динамикой.

• Страны третьего инновационного эшелона: Венгрия, Италия, Мексика, Новая Зеландия, Испания. Страны с относительно низкой производительностью инновационной системы.

• Молодые инновационные экономики: Дания, Финляндия, Исландия, Ирландия, Южная Корея. Страны, в которых наблюдался резкий рост производительности инновационной системы.

Рисунок 2 отражает среднюю по группам стран производительность инновационных систем в период с 1978 по 1999 г. Предварительный анализ, осуществленный Дж. Фурманом и Р.Хайесом на базе методики, изложенной в работе Н. Ислама[37]37
  Islam, N. 2003. What have we learnt from the convergence debate? Journal of Economic Surveys, 17 (3), 309–362.


[Закрыть], указывает на наличие конвергенции в уровнях инновационной производительности исследуемых групп экономик.

Каковы причины успеха молодых инновационных экономик? Выясним, какие особенности группы молодых инновационных экономик позволили им достичь выдающихся результатов в сфере развития инновационного потенциала. Отчасти объяснением успеха служит масштаб использования факторов, наиболее эффективно воздействующих на производительность инновационных систем. Дж. Фурман и Р. Хайес предлагают построить два индекса, которые отражают фактически наблюдаемый уровень драйверов (факторов) производительности инновационных систем.

Первый индекс – инвестиционный – обобщает влияние следующих факторов: а) доля персонала, занятого в секторе R&D; б) величина расходов на R&D; в) уровень ВВП на душу населения.

Рис. 2. Расчетное количество патентов на миллион человек населения (по группам инновационных стран)

Перевод терминов: Leading Innovators – лидеры инновационного процесса; Middle Tier Innovators – страны второго инновационного эшелона; Third Tier Innovators – страны третьего инновационного эшелона; Emerging Innovators – молодые инновационные экономики; Expanded Dataset – расширенный набор данных; Predicted PATENTS per million persons – расчетное количество патентов на миллион человек населения.

Второй индекс – индекс качества экономической политики – обобщает влияние таких факторов, как: а) доля расходов на среднее и высшее образование в ВВП; б) степень открытости экономики; в) доля расходов частного сектора на R&D; г) экономическая эффективность R&D университетов.

Прежде всего, следует обратить внимание на то, что по инвестиционному индексу группы стран отличаются весьма существенно. В начале исследуемого периода величина инвестиционного индекса стран-лидеров более чем в два раза превосходила величину инвестиционного индекса инновационных экономик второго эшелона и почти в десять раз – величину инвестиционного индекса инновационных экономик третьего эшелона. Существенные различия для данных групп стран сохраняются на протяжении всего временного интервала с 1978 по 1999 г. Для сравнения относительные отличия между группами стран по индексу качества экономической политики выражены заметно меньше.

Рис. 3. Инвестиционный индекс

Перевод терминов: Leading Innovators – лидеры инновационного процесса; Middle Tier Innovators – страны второго инновационного эшелона; Third Tier Innovators – страны третьего инновационного эшелона; Emerging Innovators – молодые инновационные экономики; Investment Index – инвестиционный индекс.

Рис. 4. Индекс качества экономической политики

Перевод терминов: Leading Innovators – лидеры инновационного процесса; Middle Tier Innovators – страны второго инновационного эшелона; Third Tier Innovators – страны третьего инновационного эшелона; Emerging Innovators – молодые инновационные экономики; Policy Index – индекс качества экономической политики.

Рис. 5. Эквивалент количества занятых в сфере R&D на условиях полного рабочего дня на тысячу человек населения

Перевод терминов: Leading Innovators – лидеры инновационного процесса; Middle Tier Innovators – страны второго инновационного эшелона; Third Tier Innovators – страны третьего инновационного эшелона; Emerging Innovators – молодые инновационные экономики; FTE R&D personnel per thousand persons – эквивалент количества занятых в сфере R&D на условиях полного рабочего дня на тысячу человек населения.

Отдельно отметим рост величины инвестиционного индекса молодых инновационных экономик – с уровня инновационных экономик третьего эшелона до уровня инновационных экономик второго эшелона и выше. Этот рост прежде всего определяется увеличением ВВП на душу населения, но не в последнюю очередь обусловлен и увеличением расходов на R&D и увеличением доли персонала, занятого в сфере R&D. Увеличение доли занятых в сфере R&D в молодых инновационных экономиках столь значительно, что к 1999 г. эта группа стран по данному показателю практически сравнялась с группой стран-лидеров (см. рис. 5).

Итак, в рассматриваемой работе показано, что производительность инновационной системы экономики зависит и от качества инновационной инфраструктуры, и от инвестиций в человеческий капитал и R&D.Успех молодых инновационных экономик прежде всего можно объяснить инвестициями в человеческий капитал и R&D (согласно результатам, полученным на использованной выборке, значимость качества экономической политики относительно меньше).

* * *

Результаты эмпирических исследований принципов функционирования инновационных систем, их отдельных элементов позволяют сформулировать ряд содержательных выводов.

В первую очередь отметим, что мощный инновационный потенциал значимо влияет на темпы экономического роста. Здесь целесообразно подчеркнуть, что одновременно с развитием инновационного потенциала экономики можно не просто нарастить объемы ВВП[38]38
  По нашему мнению, обеспечение механического прироста ВВП представляет собой весьма вульгарную целевую установку – вспомним об объемах выплавки чугуна, приходящихся на душу населения за очередную пятилетку в СССР.


[Закрыть], но и обеспечить существенный рост уровня качества жизни населения, уровня качества и объема человеческого капитала. Оговоримся, что на современном этапе человеческий капитал представляет собой разновидность инвестиционных ресурсов стратегического значения с точки зрения возможности обеспечения глобальной конкурентоспособности в долгосрочном периоде.

Факты позволяют прийти к оптимистическому взгляду на возможность переключения экономики в режим инновационного развития. В качестве наглядного примера подобной трансформации следует привести феномен молодых инновационных экономик, таких как Дания, Финляндия, Южная Корея, сделавших в свое время ставку на инвестирование в человеческий капитал и R&D.

2. Аспекты финансирования инновационной деятельности

Во второй главе мы остановимся на проблематике выстраивания оптимальной инновационно ориентированной финансовой инфраструктуры, а также затронем механизмы государственного стимулирования инноваций. Мы рассмотрим целесообразность применения двух альтернативных механизмов такого рода: государственное субсидирование исследований и разработок и налоговые формы стимулирования R&D.

2.1. Особенности финансирования инновационных фирм

В статье Б. Холл «Финансирование инновационных фирм»[39]39
  Bronwyn, H.Hall. 2009. The financing of innovative firms. EIB Papers, 14, 2.


[Закрыть]сделана попытка систематизировать теоретические и эмпирические исследования, посвященные вопросу о том, почему финансирование фирм, занимающихся инновационной деятельностью, отличается от финансирования других фирм. В работе приведен краткий обзор как теоретических, так и эмпирических исследований по этому вопросу, а также сделаны некоторые выводы, касающиеся практического применения полученных результатов в государственной политике. Как замечает автор статьи, теория инвестиций свидетельствует о том, что инвестиции в инновационные фирмы отличаются от обычных по целому ряду характеристик.

Прежде всего, большая часть издержек таких фирм связана с затратами на оплату труда рабочего персонала. Исследования последних 50 лет показывают, что в среднем около 50 % инвестиций в исследования и разработки идут на зарплату инженеров и ученых, которые создают нематериальные активы, являющиеся основой для будущих прибылей фирмы. Таким образом, инвестиции делаются, по сути, в человеческий капитал и будут потеряны, если, к примеру, сотрудники перейдут в другую фирму или будут уволены.

Этот факт, как указывает автор статьи, имеет огромное значение для инвестиций в исследования и разработки и для инвестиций в инновационную деятельность в целом.

Одно из последствий заключается в том, что так как фирмы не хотят терять своих работников, они будут стараться равномерно распределить полученные средства во времени, что аналогично высоким издержкам на освоение капитала (adjustment costs), для покрытия которых необходим, соответственно, достаточно высокий уровень доходности.

Еще одной важной особенностью инвестиций в инновационную деятельность фирм, как указано в статье, является высокий уровень неопределенности. Автор отмечает, что зачастую такие проекты с довольно маленькой вероятностью успеха (но, как правило, большого успеха) не следует отвергать, даже если они не удовлетворяют критериям определенного уровня ожидаемой доходности. В статье упоминаются эмпирические исследования, согласно которым прибыль от инновационной деятельности часто имеет распределение Парето – в этом случае стандартные методы оценки проектов не работают. Также одной из особенностей, связанной с инвестициями в инновации неопределенности, является то, что уровень этой неопределенности понижается по мере развития проекта, так как появляется все больше новой информации (по мере разработки конечного продукта, например, уточнения его характеристик и т. д.). Это означает, что решение об осуществлении инвестиций не является одномоментным, это динамический процесс.

Последняя особенность, которая упоминается в статье, заключается в том, что так как капитал, создаваемый в процессе исследований и разработок, очень специфичен и содержится, в основном, в форме человеческого капитала, то в случае неудачи ценность фирмы будет очень невелика: единственное, что может быть продано – это патенты (если они есть); кроме того, неудача фирмы – это негативный сигнал о ценности ее разработок, что еще более усугубляет ситуацию. Все это приводит к значительным сложностям при попытке получения кредита.

В статье приводится три основные причины возможного дефицита финансирования инновационных фирм:

• Асимметричность информации (asymmetric information) между инноватором и инвестором;

• Моральный риск (moral hazard), возникающий при разделении прав собственности и менеджмента.

В контексте инвестиций в исследования и разработки проблема асимметричности информации часто возникает в связи с тем, что предприниматель или исследователь практически всегда обладают большей информацией о проекте, о вероятности его успеха, чем потенциальные инвесторы. Вследствие этого здесь возникает классическая проблема: стоимость внешнего финансирования для фирмы будет значительно выше, чем внутреннего, так как инвестор в условиях неопределенности будет требовать более высокую норму доходности. В пределе это может приводить к тому, что инновационные проекты вообще не смогут привлечь финансирование.

Проблемы, связанные с асимметричностью информации, могут быть зачастую частично решены при помощи репутации. Как отмечает автор статьи, в случае финансирования инновационных компаний этот принцип также может работать. Одна из важных функций венчурных фондов, к примеру, заключается в пристальном мониторинге начальных стадий стартапов, в которые вкладываются средства – известные венчурные фонды обладают репутацией, свидетельствующей о том, что они в состоянии собрать необходимую информацию о проектах, в которые они вкладывают деньги. Репутационный фактор также является причиной, по которой фирмы или предприниматели, которые уже успешно реализовали один стартап-проект, могут привлечь финансирование для другого проекта значительно проще, чем новички.

Проблема морального риска при финансировании инновационных предприятий сохраняет все основные черты, присущие общему случаю: она либо заключается в оппортунистическом поведении менеджеров, которые не являются владельцами фирмы, либо в нежелании отрицательно относящихся к риску менеджеров инвестировать средства в проекты исследований и разработок с высокой степенью неопределенности.

Случай финансирования инновационных проектов имеет, как отмечается в статье, еще один тип проблем, связанных с моральным риском, которые возникают из-за чрезмерной уверенности предпринимателя-инноватора в успехе. В условиях высокой неопределенности, когда информация о перспективах проекта и вероятности успеха открывается лишь постепенно, с течением времени, возникает проблема взаимоотношений принципала и агента следующего рода (статья ссылается в том числе и на эмпирическое исследование, подтверждающее это утверждение): предприниматель очень часто хочет продолжать проект, который его инвестор предпочел бы закрыть, во-первых, потому что вероятность успеха кажется ему значительно большей, чем инвестору, а во-вторых, потому что он не несет издержек в случае неудачи. Более того, как показывают исследования, если у предпринимателя присутствует чрезмерная уверенность в положительном исходе проекта (что бывает очень часто), то его нежелание закрывать проект становится еще больше. Таким образом, эта комбинация факторов может привести к неэффективному финансированию проектов во временном разрезе (или слишком раннее закрытие проектов, или слишком позднее).

В статье представлен большой обзор литературы, посвященный наличию недостаточного инвестирования в инновационные проекты. Как отмечает автор, практически все из рассмотренных исследований в качестве прокси-переменной для инновационной деятельности используют затраты на исследования и разработки, так как это фактически единственный показатель на уровне фирм, который доступен, причем за значительные промежутки времени.

Первый блок исследований, который обозревается в статье, посвящен выявлению недостаточного внешнего финансирования проектов, связанных с исследованиями и разработками. Методология исследований основана на анализе спроса и предложения.

Идеальное исследование, отмечается в статье, имело бы форму эксперимента, в котором фирме предоставляется дополнительное внешнее финансирование. Если эти средства будут потрачены фирмой на выдачу дивидендов инвесторам, значит фирме, по всей видимости, не нужно дополнительное внешнее финансирование, т. е. либо стоимость внешнего финансирования при выдаче этой суммы денег для фирмы не упала, либо же она упала, но у фирмы все равно нет достаточных возможностей для инвестиций даже в таких условиях. Если же выданные средства будут потрачены на инвестиции в исследования и разработки, это означает, что стоимость внешнего финансирования для фирмы снизилась и теперь она может позволить себе вложить деньги в проект, который ранее был недоступен именно по этой причине.

В статье отмечается, что в последние годы было проведено множество подобных исследований в США, Великобритании, Франции, Германии, Ирландии и Японии. Как правило, в них анализировалось поведение крупных, наиболее значимых фирм. Во многих случаях была выявлена позитивная корреляция между затратами фирмы на исследования и разработки и внешними финансовыми потоками.

Особый интерес, по мнению Б. Холл, представляет исследование Дж. Брауна 2009 г.[40]40
  Brown, J. R., Fazzari, S. М. and Petersen, В. С. 2009. Financing innovation and growth: Cash flow, external equity, and the 1990s R&D boom. Journal of Finance, 64,1,151–185.


[Закрыть], в котором внимание сфокусировано на высокотехнологичных секторах экономики США (фармацевтика, офисное и вычислительное оборудование, коммуникационное оборудование, электронные устройства, научная и медицинская аппаратура, софт). Исследование, кроме всего прочего, показывает, что позитивная корреляция между уровнем затрат на исследования и разработки и внешними финансовыми потоками наблюдается только у новых, недавно образованных фирм, относительно же «старые» игроки такой зависимости не показывают.

Также в статье Б. Холл проведен краткий обзор некоторых других работ, в которых были получены похожие результаты (в том числе и для британских, французских и немецких фирм).

Таким образом, существует значительное количество эмпирических свидетельств того, что фирмы получают недостаточное количество внешнего финансирования на инновационную деятельность (в частности на исследования и разработки); особенно это относится к новым небольшим фирмам в высокотехнологических отраслях.

Второй блок статей, который рассмотрен в работе, связан с использованием как финансовых данных, так и результатов различных исследований и опросов, посвященных инновациям.

В частности, отмечает автор, такой подход является продуктивным, потому что в исследованиях предыдущего блока нельзя было различить две ситуации: фирма встречается с финансовыми ограничениями и фирма хочет заниматься инновационной деятельностью.

В статьях Ф.Савиньяка[41]41
  Savignac, F. 2008. Impact of financial constraints on innovation: What can be learned from a direct measure? Economics of Innovation and New Technology, 17,553–569.


[Закрыть] и В.Хадживассилоу и Ф.Савиньяка[42]42
  Hajivassiliou, V. and Savignac, F. 2008. Financial constraints and a firm’s decision and ability of innovate: Establishing direct and reverse effects. London School of Economics and Banque de France: manuscript.


[Закрыть], упомянутых в работе, анализируется одновременная модель двух дискретных состояний («перед фирмой возникают финансовые ограничения» и «фирма занимается инновационной деятельностью») напрямую, с использованием большой выборки французских фирм. Их результаты показывают, что финансовые ограничения отрицательно влияют на желание фирм заниматься инновационной деятельностью, кроме того, фирмы-инноваторы чаще остальных сталкиваются с такими ограничениями.

Аналогичное исследование на выборке британских фирм[43]43
  Сапера, A. and Stoneman, Р.2008. Financial constraints to innovation in the
  UK: evidence from CIS2 and CIS3. Oxford Economic Papers, 60, 711–730.


[Закрыть]показало, что доступность финансирования важна для инновационных фирм, в особенности для высокотехнологичных и небольших по размеру.

Еще одно исследование, упомянутое в статье (С.Магри[44]44
  Magri, S.2009. The financing of small innovative firms: The Italian case.
  Economics of Innovation and New Technology, 18,181–204.


[Закрыть]), посвящено сравнению чувствительности инновационных и неинновационных фирм (используется выборка итальянских фирм) к внешним инвестициям. Результаты показали, что маленькие инновационные фирмы являются более чувствительными, чем неинновационные, но различия не наблюдаются у более крупных фирм. Автор обращает внимание на то, что хотя здесь речь идет об инвестициях вообще, а не только, к примеру, в исследования и разработки, результат все равно достаточно показателен, так как свидетельствует о финансовых ограничениях, с которыми сталкиваются фирмы, занимающиеся инновационной деятельностью.

В статье также описана группа исследований, посвященных связи структуры капитала и затрат на исследования и разработки фирмы.

Как указывает автор, ряд статей подтверждает явную негативную связь между величиной заемного капитала и уровнем затрат на исследования и разработки как для данных по США, так и для европейских данных.

Кроме того, в некоторых статьях было получено эмпирическое подтверждение упоминавшегося ранее предположения о том, что инновационным фирмам сложнее получить кредит в банках, так как те требуют предоставления залога, который фирмы зачастую просто не в состоянии предоставить в связи с тем, что основная часть их стоимости – в человеческом капитале.

Внимания заслуживает одно из упомянутых в статье исследований – Бласса – Иоши[45]45
  Blass, A. A. and Yosha, О. 2003. Financing R&D in mature companies: An empirical analysis. Economics of Innovation and New Technology, 12, 5, 425–447.


[Закрыть], в котором авторы выяснили, что фирмы, ведущие интенсивные исследования и разработки и акции которых торгуются на американских биржах, в основном полагаются на финансирование за счет выпуска акций, в то время как компании того же типа, акции которых размещаются только в Израиле, полагаются, в основном, на банковское финансирование и на поддержку государства. Первые более прибыльные и быстрорастущие, из чего автором сделан вывод, что выбор о том, где размещать акции и какие источники финансирования привлекать, зависит от ожидаемой доходности проводимых исследований и разработок.

Отдельно в статье Холл рассматриваются работы, посвященные молодым инновационным компаниям.

В частности, в некоторых из обозреваемых работ (Р.Раджан, Л. Зингалес[46]46
  Rajan, R. G. and Zingales, L. 1998. Financial development and growth. American Economic Review, 88, 3, 558–586.


[Закрыть]; Ф.Агийон и др.[47]47
  Aghion, P., Fally, T. and Scarpetta, S.2007. Credit constraints as a barrier to the entry and post-entry growth of firms. Economic Policy, October, 731–779.


[Закрыть]) на основе данных по США, Европе и стран со средним уровнем развития в Восточной Европе и Латинской Америке показано, что уровень финансового развития страны (ситуация с частным кредитованием и размер рыночной капитализации) сильно влияет на возможности входа для маленьких фирм, а также на их начальные темпы роста, но не оказывает влияния на крупные фирмы.