Факторы эффективности альянсов высокотехнологичных отраслей Индии и Китая: опыт эмпирического исследования Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

НОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Факторы эффективности альянсов высокотехнологичных отраслей Индии и Китая: опыт эмпирического исследования

1 2 Байбурина Э.Р. , Родионов И.И.

В высокотехнологичных отраслях, где важнейшую роль играют инновации, альянсы часто становятся основополагающим фактором конкурентного преимущества компании, так как позволяют компаниям разделить бремя финансовых и интеллектуальных инвестиций в инновации с партнерами. В странах БРИК, являющихся основными источниками роста мирового валового продукта, высокотехнологичные отрасли растут наиболее быстро. Однако компаниям в этих отраслях не хватает внутренних источников инновационных и технологических мощностей, в связи с чем альянсы (чаще всего международные) приобретают все большую популярность среди них. Они позволяют получить доступ к ресурсам и компетенциям не только прямого партнера, но и всех косвенных партнеров. В статье приведены результаты эмпирического исследования факторов эффективности альянсов и их влияния на стоимость высокотехнологичных компаний из Индии и Китая. По результатам тестирования моделей исследования можно сделать вывод о том, что эффективность альянсов оказывает влияние на стоимость компании в среднесрочном периоде. Кризис оказывает значимое воздействие на исследуемые взаимосвязи.

JEL: L14, L22, L24, L25, G34, D03

Ключевые слова: альянсы, эффективность, факторы эффективности, стоимость компании, инновации, инновационная синергия, синергетические эффекты, устойчивое конкурентное преимущество, развитие, ключевые компетенции, диверсификация, стратегия

Введение

В высокотехнологичных отраслях, где важнейшую роль играют инновации, альянсы часто становятся основополагающим фактором конкурентного преимущества компании, так как позволяют компаниям разделить бремя финансовых и интеллектуальных инвестиций в инновации с партнерами (Vives, Asakawa, Svejenova, 2010; Lichtenthaler, 2011). Среди классических причин, побуждающих компании объединять те или иные свои ресурсы посредством альянса, можно выделить следующие: стремление разделить риски и обменяться ресурсами, захватить новые рынки, достичь экономии от масштаба, получить конкурентное преимущество за счет синергетического эффекта (Байбурина, Жуковец, 2009). В более поздних исследованиях подчеркивается важность альянсов, как способа обмена технологиями, навыками и знаниями, которые недоступны внутри организаций партнеров (Colombo, 2003).

Роль государственной политики и взаимосвязи R&D, роста и интернационализации новых основанных на технологиях компаний были недавно представлены в исследовании

1 Преподаватель кафедры экономики и финансов фирмы, факультет экономики; сотрудник Лаборатории корпоративных финансов Национального исследовательского университета «Высшей школы экономики».

2 Профессор кафедры экономики и финансов фирмы, факультет экономики Национального исследовательского университета «Высшей школы экономики».

Филаточевым и Писсом, которые, рассматривая развитые страны, сосредоточились на детерминантах роста и успеха технологических компаний (Filatotchev, Piesse, 2009). Ключевыми детерминантами управления инновациями в высокотехнологичных отраслях можно назвать технологический режим и сетевые особенности, внутренний организационный потенциал и контекстные или установленные, особые условия национальной инфраструктуры. Такой состав детерминант подразумевает, что управление инновациями будет зависеть от организационных факторов и эволюционных процессов экономики отдельно взятой страны и установленных параметров соответствующей инновационной настройки.

В глобальной, расширяющейся рыночной экономике скорость распространения инноваций велика: сети инноваций, инновационные альянсы становятся все больше транснациональными. Что касается альянсов развивающихся стран, стран БРИК, то воздействие внутри страны контекстных и инфраструктурных условий оказывает решающее воздействие на инновационное поведение отдельно взятых компаний и соответствующие стратегии кооперации (Petraite, 2010).

Увеличения значения для мировой экономики науки и технологий главным образом связано с использованием и коммерциализацией технологического знания, разработанного и созданного в межстрановой инфраструктурной среде, которая со временем перерастает в инновационные сети и инфраструктурные альянсы. Интенсивность формирования такой сети становится основополагающей в степени интенсификации опытно-конструкторских разработок в высокотехнологичных отраслях. Высокотехнологичные компании склонны развивать в пределах данной межстрановой системной структуры более интенсивные и разнообразные отношения, чем отдельно взятые компании в отдельно взятой стране в целом (Li, Kozhikode, 2009; Cassiman, Valentini, 2009; Enkel, Gassmann, Chesbrough, 2009; Vega-Jurado, Gutierrez-Gracia, Fernandez-De-Lucio, 2009).

Компании могут быть сгруппированы с точки зрения различных образцов основных отношений инновационной сети, наиболее успешная модель становится основной для реализации целой серии соответствующих инноваций в отрасли. В цепочке создания ценности, а в ряде случаев и в цепочке создания стоимости можно выделить основные компании-доноры и вспомогательные компании, которые все вместе, в совокупности осуществляют стратегический выбор для развития отдельно взятого альянса и, соответственно, стратегический выбор развития инноваций (Petraite, 2010).

Стратегически компании, находящиеся в глобальных международных инновационных сетях, адаптируются значительно быстрее к развитию знаний и технологий, одновременно принимая на себя значительно больший риск, что зачастую подталкивает их искать лучшие условия для осуществления своей деятельности. Соответственно, вне зависимости от инфраструктурных особенностей отдельно взятой страны компании глобальных инновационных сетей находятся в постоянном поиске, что гарантирует ускоренное обновление и приспособление, адаптацию. Стратегически они могут действовать как независимые акторы сети, накапливающие знание и компетенции, человеческий, процессный виды капитала, а также материальные ресурсы. Компании, чьи инновационные стратегии базируются на поиске возможностей и приобретения ресурсов в международных сетях знаний и компетенций, человеческого капитала, венчурного капитала, демонстрируют более высокие темпы роста, большее число удачных инновационных бизнес-моделей, чем аффилированные к инфраструктурным источникам стратегические группы, развитие которых зависит от отдельно взятой национальной политики и системы (Enkel, Gassmann, Chesbrough, 2009; Petraite, 2010).

Организация сети альянса и сотрудничества жизненно важна, прежде всего для того, чтобы гарантировать эффективность и успешность в реализации рыночных стратегий, позиционировании, чтобы поддерживать и создавать внутренние компетенции и развивать новые продукты, услуги, технологии (Li, Kozhikode, 2009; Cassiman, Valentini, 2009; Petraite, 2010).

Альянсы могут быть образованы посредством разных видов партнерств и объединений, нематериальные выгоды от которых формируют сетевой капитал компании. Вслед за С. Дасом, П.К. Сена и С. Сенгупта (Das, Sen, Sengupta, 1998) стоит выделить основные виды альянсов: технологические альянсы (technological alliances), маркетинговые альянсы (marketing alliances), совместные предприятия (joint ventures).

Совместные предприятия (СП) - наиболее традиционная форма взаимодействия, в процессе которого новая компания создается путем вклада в уставный капитал двух или более компаний в заранее определенной пропорции. Отметим, что СП можно также отнести к маркетинговому или технологическому типу, так как их основная особенность -юридическая формализация - не имеет прямого отношения к цели их создания. Несмотря на то что эффект от маркетинговых альянсов в виде дополнительных денежных потоков проявляется быстрее, чем от технологических, последние приносят выгоду компании в течение значительно большего по времени периода. В любом случае количественной мерой оценки эффективности любого альянса является, вне всяких сомнений, долгосрочное увеличение стоимости компании, инициировавшей данное объединение. Очевидно, что создание, использование и коммерциализация новых технологий приобрели сегодня решающее значение для конкурентоспособности любой страны на мировой арене. Высокотехнологичные отрасли являются ключевыми драйверами экономического роста и производительности, а также основным источником добавленной стоимости для экономики страны в целом и высокооплачиваемых рабочих мест для населения.

В целом под представителями высокотехнологичных отраслей понимают компании, использующие технологически и информационно емкие производственные процессы. Данные компании постоянно занимаются НИОКР, производят один или несколько высокотехнологичных продуктов. Однако не существует одного официального определения высокотехнологичных отраслей. Те или иные базы данных и исследования относят отрасль к высокотехнологичным в двух случаях: если компании, ей принадлежащие, производят высокотехнологичный продукт, или же если они используют высокотехнологичный производственный процесс. Неудивительно, что такие отрасли очень часто совпадают: высокотехнологичный продукт сложно произвести в отсутствие высокотехнологичного производственного процесса (см. табл. 1).

Таблица 1

_Классификация OECD по показателю среднеотраслевой интенсивности НИОКР_

1. Наиболее высокотехнологичные отрасли (high technology industries) : фармацевтика, космос и самолетостроение, медицинское, оптическое и т.п. оборудование, телекоммуникации, офисное и компьютерное оборудование.

2. Относительно высокотехнологичные отрасли (medium high technology industries): электрическое оборудование, моторостроение, транспортное оборудование, химия, машинное оборудование.

Активность компаний из развивающихся стран по созданию альянсов в последние годы резко возросла, что особенно справедливо для представителей группы развивающихся стран, а именно Индии и Китая, где развитие высокотехнологичных отраслей экономики наиболее высокое. Индия, Китай и Россия (за исключением 2009 года) растут быстрее, чем мир в целом, то есть их темпы роста превышают темпы роста развивающихся стран, которые занимают значительную часть в мире. Одним из ключевых двигателей роста обсуждаемых компаний является высокотехнологичный сектор. Несмотря на то что наибольшую долю в мировом производстве высокотехнологичной продукции продолжают занимать страны «Большой Семерки» (где лидирует США), страны БРИК активно наращивают объемы своего высокотехнологичного экспорта. Это обусловлено выдающимися темпами роста объемов высокотехнологичного экспорта из данных стран. Данная тенденция закономерно соотносится с ростом расходов на НИОКР в обсуждаемых странах.

Не вызывает сомнения тот факт, что ключевым конкурентным преимуществом для компании из высокотехнологичной отрасли являются ее технологичные и инновационные мощности. Однако компании из аналогичных отраслей развивающихся стран оказываются в менее выгодном положении по сравнению со своими конкурентами из стран развитых, так как им не хватает технологических мощностей или компетенций. Это связано с тем, что данные компании сталкиваются со значительными трудностями в процессе приобретения технологических знаний из внешних источников. Ч.-М. Лау (Lau et al., 2002) со своими коллегами выделил три причины такого положения вещей, это согласуется с позицией и других исследований в данной области (Li, Kozhikode, 2009).

Во-первых, высокотехнологичные компании из развитых стран не имеют возможности присоединиться к неким высокотехнологичным кластерам (вследствие их отсутствия в большинстве стран), где они бы могли извлекать выгоды из обмена технологическими навыками и знаниями. Кроме того, возникает дефицит интеллектуальной рабочей силы. Во-вторых, в развивающихся странах не хватает налаженных производственных и сбытовых сетей, посредством которых высокотехнологичные компании смогли бы капитализировать свои приобретенные технологические знания и навыки. Наконец, в-третьих, вследствие низкой развитости системы защиты прав на интеллектуальную собственность поток знаний извне также остается очень ограниченным.

То есть для компаний из стран БРИК ключевым приоритетом становится поиск источников технологических компетенций, развитие культурной и социальной среды таким образом, чтобы она способствовала обмену знаниями с партнерами. Только после этого компания сможет действительно внедрить технологии в производство так, чтобы увеличить свою стоимость. Т. Ванг и Р. Поллард говорят о том, что основным источником знаний и компетенций даже в нестабильной экономической среде развивающихся стран остается сотрудничество и общение с партнерами (которые являются одновременно и конкурентами) из той же технологической сферы (Wang, Pollard, 2002; Li, Kozhikode, 2009).

В результате взаимодействия всех вышеназванных факторов наиболее распространенной формой объединения для компаний в развивающихся странах были и остаются международные альянсы, преимущественно с компаниями из развитых стран (Li, Kozhikode, 2009). Такие альянсы позволяют предпринимателям из развивающихся стран получить доступ к технологиям, организационным и менеджериальным ноу-хау, а также возможность выйти на внешние рынки (Li, Kozhikode, 2009).

Интересно отметить, что сами руководители высокотехнологичных компаний из

развивающихся стран осознают необходимость сотрудничества, в том числе с конкурентами, как на этапе разработок продукции (начиная с самых ранних стадий), так и на этапе совершенствования производства. За все выгоды, возникающие в процессе международного сотрудничества, очень часто приходится платить компании из развивающейся страны: их финансовые инвестиции в относительном выражении оказываются более существенными, чем вклад более крупных партнеров. Многие исследователи говорят об асимметричности такого рода альянсов. Несмотря на то что в последнее время ситуация меняется и компании из развивающихся стран начинают играть более активную роль в формировании альянсов (Li, Kozhikode, 2009), ситуация пока представляется достаточно несправедливой с финансовой точки зрения.

Однако если использовать сетевой подход к анализу альянсов, то становится понятно, почему описанные выше объединения могут быть полезны для участников из развивающихся стран. Помимо того что компании, участвующие в альянсах, имеют возможность пользоваться различными технологическими и организационными компетенциями своего непосредственного партнера, они могут получить доступ к интеллектуальному капиталу косвенных или так называемых опосредованных партнеров, приобрести опыта взаимодействий в альянсах, значительным образом улучшить свою репутацию среди потенциальных партнеров.

Целесообразно изучить опыт БРИК для возможной последующей его репликации в процессе инновационного развития и модернизации российских компаний в создании перспективных альянсов с компаниями из развитых стран (ITAC, 2011). Помимо того что компании, участвующие в альянсах, имеют возможность пользоваться различными технологическими и организационными компетенциями своего непосредственного партнера, они могут получить доступ к компетенциям опосредованных партнеров, приобрести опыт межкорпоративных взаимодействий, значительным образом улучшить свою репутацию среди потенциальных партнеров (Li, Kozhikode, 2009; Cassiman, Valentini, 2009; Enkel, Gassmann, Chesbrough, 2009; Vega-Jurado, Gutierrez-Gracia, Fernandez-De-Lucio, 2009). Важно также понимать, что единожды инвестировав определенный объем финансовых средств, компания из развивающейся страны может получить доступ к продолжительному потоку нематериальных выгод (Williams, Lee, 2009; Petraite, 2010).

Подходы к моделированию эффективности альянсов на развитых и развивающихся

рынках

Одной из наиболее интересных работ, где было проведено эмпирическое исследование эффективности альянсов, является статья Б.Р. Кокка и Т.Е. Прескотта (Koka, Prescott, 2002). Данная работа позволяет сделать вывод о том, что исследование специфики альянсов должно проводиться именно в контексте определенной отрасли. Это обусловлено тем, что создание различного рода объединений сильно зависит от особенностей производственной технологии, методик организации сбыта, налаженных практик среди компаний (более подробно см.: Байбурина, Жуковец, 2009).

Как уже было отмечено выше, международные альянсы являются распространенным инструментом формирования сетевого капитала на развивающихся рынках. Одним из основных факторов распространения международных альянсов в странах БРИК связан как раз со страновыми особенностями (Yan, 1998). Действительно, в данных бурно развивающихся странах очень высоки риски странового дефолта, к тому же они характеризуются высокой степенью культурной дифференциации. Сочетание обоих факторов приводит к тому, что для компаний из большинства развитых стран начать работать в них самостоятельно практически невозможно. Альянсы в этой ситуации становятся единственным обоюдовыгодным способом развития бизнеса.

Несмотря на то что в альянсах краткосрочные выгоды компаний из развивающихся стран относительно невелики, этих участников объединений нельзя рассматривать как

пассивных игроков. Л. Донг и К.В. Глэйстер (Dong, Glaister, 2006) в своей работе фокусируются на мотивах вступления в международные альянсы именно китайских компаний, используя в качестве теоретической основы исследование Герингера (Geringer, 1991). Л. Донг и К.В. Глэйстер утверждают, что западным корпорациям необходимо учитывать мотивы китайских компаний, если они хотят, чтобы альянс с ними был эффективен (Dong, Glaister, 2006). При этом данные мотивы очень чувствительны к изменчивой обстановке в стране. В отличие от исследований Тайваньских альянсов (Chen, Chen, 2002), данная работа позволяет сделать вывод о том, что компании с развивающихся рынков объединяются в основном в целях улучшения своего конкурентного положения на внутреннем рынке, а вопрос обучения менеджериальным или технологическим процессам пока на втором плане (Dong, Glaister, 2006).

На примере альянсов, создаваемых компаниями из Бразилии, П. К. Мечи и Л.Е. Риччио исследовали влияние странового риска и национальной дистанции на устойчивость (продолжительность) альянса (Meshi, Riccio, 2008). Отметим, что пик роста вновь открытых альянсов пришелся на конец 1990-х. В это время Бразилия характеризовалась относительно высокой макроэкономической стабильностью, законодательство также способствовало прямым инвестициям в страну. Однако политическая и экономическая неопределенность в стране, возникающие в связи с высоким уровнем долга, инфляцией и социальной нестабильностью в стране, привели к тому, что альянсы стали лучшим способом проникновения иностранных компаний на рынок Бразилии. Оценка странового риска производилась на основе рейтингов специального агентства Political Risk services. При этом страновой риск разделяется на экономический и политический аспект. Для оценки первого изучается риск государственной неплатежеспособности, уровень государственного долга, инфляция и ВНП на душу населения. Политические риски рассчитываются путем оценки государственной и институциональной стабильности в стране, социальной ситуации в обществе, а также уровня коррупции и отношения государства к прямым иностранным инвестициям в страну. По результатам тестирования моделей авторы пришли к интересным выводам, представленным в таблице 2.

Таблица 2

_Ключевые выводы работы Мечи и Риччио_

1. В то время как культурная дистанция между бразильской компанией и ее иностранным партнером оказывает значительное влияние на продолжительность альянса, политические и экономические риски самой Бразилии не оказывают на нее большого влияния - они имеют наибольшее значение в момент создания альянса.

2. Культурная дифференциация оказывает различное влияние на устойчивость альянса на разных этапах его развития, при этом наиболее сильным это воздействие оказывается на втором этапе, когда эффект «медового месяца» (общий позитивный настрой) уже нейтрализован, а деятельность компании еще полностью не рутинизирована и не стабилизирована.

Таким образом, по результатам вышеописанных исследований можно сделать вывод о том, что эмпирически значимыми факторами эффективности альянса являются мотивы его формирования, в частности, стремление получить доступ к новым рынкам, репутации и компетенциям партнера, компетенции компании-инициатора альянса (опыт, навыки, соответствующее строение корпоративной культуры), а также культурная, организационная и финансовая дифференциация партнеров по альянсу.

Дизайн исследования

На основе изученных теоретических и эмпирических работ можно построить модель, которая позволяет оценить влияние факторов эффективности альянсов на стоимость компаний из высокотехнологичных отраслей развивающихся стран, основываясь на том, что

эффективные альянсы приводят к увеличению стоимости компании.

Логично предположить, что чем больше компания участвует в различного рода объединениях, тем больше опыта в такого рода деятельности она приобретает. Ей становится проще преодолевать барьеры, связанные со сложной природой передаваемых знаний, которые еще более значимы именно в развивающихся странах, где, как мы упоминали выше, нет налаженной инфраструктуры обмена технологиями. Более того, одновременное создание нескольких связей также должно оказывать влияние на процесс наращивания компетенций. С одной стороны, происходит размывание усилий, с другой - компания начинает получать выгоды от центрального положения в сети.

Несмотря на сходные тенденции в развитии высокотехнологичного сектора в странах БРИК, очевидно, что существует большое количество страновых особенностей, связанных с историей стран, структурой экономики и спецификой регулирования. Компании из Индии и Китая могут вести себя совершенно по-разному при прочих равных условиях. Помимо этого страновые особенности компаний могут оказывать влияние на процесс обмена знаний между партнерами альянса.

Выше не раз упоминалось, что эффективность взаимодействия альянса, отражающаяся на приросте стоимости компаний, сильно зависит от того, насколько просто партнерам обмениваться своими компетенциями. А это в свою очередь определяется, в том числе и тем, насколько далеки друг от друга сотрудники компании (которые и являются основными носителями компетенций высокотехнологичных компаний) в культурном плане. Помимо всего прочего логично предположить, что высокотехнологичный сектор далеко не однороден по своей структуре. Все вышесказанное позволяет нам сформулировать гипотезы нашего исследования (табл. 3).

Таблица 3

_Основные гипотезы исследования_

Гипотеза 1:

стоимость компании, создающей альянс, находится в значимой линейной взаимосвязи с опытом межкорпоративного взаимодействия, а также фактом одновременного участия компании в нескольких альянсах.

Гипотеза 2:

опыт межкорпоративного взаимодействия и одновременное участие компании в нескольких альянсах приводит к увеличению ее стоимости.

Гипотеза 3:

стоимость компании, создающей альянс, находится в значимой линейной взаимосвязи с страновой принадлежностью данной компании и степенью культурной дифференциации партнеров в данном альянсе.

Гипотеза 4:

степень культурной дифференциации оказывает отрицательное воздействие на стоимость компании, создающей альянс.

Гипотеза 5:

стоимость компании, создающей альянс, находится в значимой линейной взаимосвязи с отраслевой принадлежностью данной компании.

Для тестирования вышеназванных гипотез необходимо отобрать такие формы альянсов, которые бы отвечали двум требованиям. С одной стороны, это должны быть некие

зарегистрированные (и, соответственно, публично известные) объединения компаний, которые в свою очередь формируют сеть. С другой стороны, такого рода объединения должны вносить свой вклад в создание стоимости сетевого капитала, а значит, и стоимости компании в целом. Именно поэтому мы выбрали совместные предприятия в качестве прокси альянсов в эмпирическом исследовании.

Совместные предприятия представляют собой форму хозяйственной организации, учрежденную двумя или большим числом юридических лиц, и, как было отмечено в первой главе исследования, являются достаточно распространенным видом альянсов. Более того, совместные предприятия достаточно часто используются в эмпирических исследованиях. Информация по ним доступна в открытых базах данных (например, «Зефир Бюро Ван Дайк»). Конечно же в дальнейшем будет полезно расширить объект исследования и включить в него альянсы и другого рода объединения компаний.

Помимо этого для тестирования гипотез о влиянии факторов эффективности альянсов на стоимость компаний необходимо максимально нивелировать различия в структурной экономике стран, где функционируют рассматриваемые компании. Именно поэтому было принято решение сузить масштаб исследования до альянсов, создаваемых компаниями из Индии и Китая. Действительно, среди стран БРИК в экономике России и Бразилии до сих пор преобладает сырьевой сектор, в то время как в этих странах высокотехнологичные отрасли пока находятся на ранних этапах развития. В то время как Индия и Китай являются явными лидерами по высокотехнологичному экспорту среди развивающихся стран.

С точки зрения горизонта исследования целесообразно ограничить его периодом с 2000 по 2008 год. Это вызвано тем, что всплеск бурного развития высокотехнологичного сектора в обсуждаемых странах приходится именно на данный период; помимо этого, базы данных не имеют достаточной информации об альянсах компаний из развивающихся стран в более ранние периоды в обсуждаемых странах. Включение 2008 года обосновано с нашей точки зрения тем, что он может оказать значимое воздействие на исследуемые взаимосвязи. Предполагается, что включение альянсов, созданных в кризисном году, в выборку может привести к изменению коэффициентов модели.

Наконец, непременным условием включения альянса в выборку будет являться публичность компании, его создавшей. Это обусловлено тем, что для тестирования гипотез необходимы данные о рыночной стоимости компании-инициатора. В то же время публичность партнера по альянсу не является необходимым условием его включения в выборку, так как факторы, воздействующие на его стоимость, не исследуются.

Помимо всего прочего, важным ограничением для выборки является наличие информации об истории альянсов, созданных данной компанией до формирования исследуемого альянса, а также в этот же период. Только в этом случае представляется возможным оценить влияние сетевых факторов эффективности альянса на стоимость компании.

Анализ существующих исследований влияния эффективности альянсов на стоимость компании позволил нам структурировать переменные, которые можно использовать для оценки тех или иных аспектов влияния альянсов на стоимость компании (табл. 4)

Таблица 4

Прокси-переменные для эмпирических исследований эффективности альянсов_

Факторы эффект ивност и Прокси-переменные Измерение выгод от альянса

Внешние факторы

Особенности отрасли Темп роста и объем спроса, уровень концентрации на рынке, интенсивность конкуренции, барьеры входа на рынок и т.д.

Страновые особенности Уровень коррупции, страновые риски, национальные и культурные особенности, регулирование прямых иностранных инвестиций и т.п.

Внутренние факторы

Особенности партнера Бизнес-опыт, размер, репутация, набор компетенций, число одновременное поддерживаемых связей

Особенности альянса Доверие между партнерами, относительная переговорная сила, степень и тип распределения контроля партнеров над альянсом, длительность

Особенности компании Число партнеров у компании, среднее количество связей за период

Тестирование вышеназванных гипотез для развивающихся стран может проводиться на двух типах моделей (табл. 5).

Таблица 5

Модели эмпирических исследований эффективности альянсов_

1. Модель краткосрочного влияния факторов эффективности альянса на стоимость компании.

Особенности: в качестве зависимой переменной должна выступать стоимость компании-инициатора альянса в году создания альянса, независимые фундаментальные переменные необходимо включить также на тот же год.

Вывод: такая модель позволит понять, отражается ли создание альянса, эффективного в той или иной мере, на стоимости компании в том же году.

2. Модель среднесрочного влияния факторов эффективности альянса на стоимость компании.

Особенности: в качестве зависимой переменной должна выступать стоимость компании-инициатора альянса в году, следующем за годом создания альянса, независимые фундаментальные переменные необходимо включить также на тот же год.

Вывод: такая модель позволит понять, отражается ли создание альянса, эффективного в той или иной мере, на стоимости компании через год, то есть, формируется ли у компании некое преимущество по сравнению с конкурентами в связи с ее активностью в альянсе.

Модель эмпирического исследования

Для проведения эмпирического исследования с помощью базы данных бюро «Ван Дайк Зефир» были собраны данные по альянсам, которые создавались компаниями из высокотехнологичных отраслей Индии и Китая в период с 2000 по 2008 год. Далее с помощью базы данных Блумберг были собраны данные о финансовых показателях компаний-инициаторов. Оценка показателя культурной дифференциации для партнеров по альянсу производилась на основе базы индексов Хофстеда (База данных индексов культурной дифференциации Хофстеда).

В результате отсеивания наблюдений по наличию данных по всем переменным в выборку попали 88 альянсов, которые были созданы 57 индийскими и китайскими

компаниями (см. полный список компаний в Приложении) из различных высокотехнологичных отраслей в период 2002-2008 годов.

Все отрасли были разделены на шесть отраслевых групп по принципу технологической близости. После этого каждая компания-инициатор альянса была отнесена к той или иной отраслевой группе (сводная статистика представлена в таблице 6, принадлежность каждой компании к определенной отраслевой группе см. в Приложении).

Большая часть компаний в нашей выборке (более 60%) имеют китайское происхождение, что соотносится с большим экономическим потенциалом этой страны. Также интересно отметить, что распределение китайских компаний по отраслевым группам гораздо более равномерно, чем индийских, деятельность большей части которых связана с компьютерами. Это полностью сообразуется с реальным положением дел: Индия является мировым лидером по экспорту услуг программирования (данный сектор был также отнесен к обсуждаемой отраслевой группе).

Таблица 6

Распределение компаний из выборки по странам и отраслям_

Отраслевая группа Отрасли Индия Китай Итого по отрасли

Электроника 1 6 7

Компьютеры: компьютерное программное обеспечение;

компьютерные услуги;

периферийное оборудование для

компьютеров. 13 9 22

Телекоммуникации: телекоммуникационные услуги;

компьютерные услуги;

компьютерные услуги. 1 7 8

Полупроводники: полупроводники. 0 3 3

Биотехнологии и биотехнологии;

фармацевт ика: фармацевтика. 2 6 8

Другое: электрическое оборудование;

авиакосмос. 1 8 9

Итого по стране: 18 39 57

Данные компании создавали альянсы с различными партнерами (см. полный список альянсов в Приложении) из развивающихся стран (82 партнера) и развитых стран (6 компаний). По каждому альянсу была собрана информация о годе его создания, стране происхождения партнера, наличию опыта участия в альянсах у компании-инициатора на момент создания альянса, наличию у нее других альянсов в год создания данного альянса (см. Приложение).

Для представления модели эмпирического исследования, использованной для тестирования выдвинутых гипотез непосредственно на данных об альянсах, созданных компаниями из высокотехнологичных отраслей Индии и Китая, необходимо, прежде всего, формально описать переменные модели и их расчет, затем перейти к формальному описанию регрессионных уравнений, оцениваемых далее.

Спецификация переменных

Зависимые переменные

В качестве зависимых переменных модели была использована рыночная стоимость компании - инициатора альянса в году его создания (mktcap_curryeari) и в году, следующем

за годом создания альянса (mktcap_nextyeari). Оба показателя рассчитывались как цена акций компании, сложившаяся на момент закрытия в последний день торгов календарного года, умноженная на количество акций в обращении.

Затем данные показатели были линеаризованы с помощью натурального логарифмирования во избежание эффекта размерности величин в ходе оценки регрессионного уравнения, что позволило приблизить распределение остатков регрессии к нормальным. В результате в моделях будут использованы переменные ln(mktcap_curr)i и ln(mktcap_next)i соответственно.

Независимые переменные

Были использованы фундаментальные независимые прокси-переменные для измерения факторов эффективности альянсов (табл. 7, 8).

Таблица 7

_Фундаментальные независимые переменные_

Спецификация

1. Размер выручки компании инициатора альянса в тыс. долл. США по данным финансовой отчетности в году создания альянса sales curryear; и в году, следовавшем за годом создания альянса sales_nextyear i (после линеаризации данные переменные приобретают вид ln(sales_curr) i и Ы^^^х^ i соответственно).

2. Стоимость активов компании инициатора альянса в тыс. долл. США по данным финансовой отчетности в году создания альянса bs_curryeari и в году, следовавшем за годом создания альянса bs_nextyeari (после линеаризации данные переменные приобретают вид ln(bs_curr) i и ln(bs_next) i соответственно).

3. Капитальные расходы компании инициатора альянса в тыс. долл. США по данным финансовой отчетности в году создания альянса capex_curryear i и в году, следовавшем за годом создания альянса capex_nextyeari (после линеаризации данные переменные приобретают вид ln(capex_curr) i и ln(capex_next) i соответственно).

Таблица 8

_Прокси-переменные для измерения факторов эффективности альянсов_

Спецификация

1. Дифференциация компании г с партнером по альянсу, рассчитанная как показатель

дистанции по Хофстеду (1):

cult _ diff =

ч

I fo,i - S,,i)2

5

где £ а,г - количественная оценка ¡-го показателя (от 1 до 100);

- количественная оценка ¡-го показателя культуры для страны компании-цели (от 1 до

100);

8а г и представляют собой значения индексов пяти измерений культуры по Хофстеду, по которым сравниваются страны происхождения партнеров. Среди них: степень дистанции власти, соотношение индивидуализма и коллективизма, соотношение мужественности и женственности, ориентация на долгосрочный период, избежание неопределенности (см. значении индексов для всех стран в Приложении ).

2. Возможность эффективного использования выгод сетевого капитала - дамми-переменная ехр г наличия опыта участия компании в альянсах к моменту создания данного альянсах: принимает единичное значение в случае наличия данного опыта).

3. Привлекательность компании с точки зрения объема доступной информации и положения в сети альянсов - дамми-переменая else t создания других альянсов в году создания данного альянсов: принимает единичное значение в случае наличия других альянсов в портфеле компании, создавшей данный альянс.

4. Специфика отраслевой группы, в которой оперирует компания - набор дамми-переменных.

5. Специфика страны, в которой оперирует компания - дамми-переменная chinai, которая приобретает единичное значение в случае, если компании инициатор альянса из Китая.

1

Спецификация тестируемых моделей

Для решения поставленных задачи эмпирического тестирования будут протестированы два типа моделей.

Таблица 9

Модели влияния факторов эффективности альянсов на стоимость компании_

1. Модель краткосрочного влияния факторов эффективности альянса на стоимость компании.

Особенности: эффективность альянса сказывается на стоимости компании, его инициировавшей, в краткосрочном периоде - в течение того же года.

Вид модели (2) ln(mktcap curr)i = а + J • ln(sales curr)i + J2 • ln( bs curr)i + + J • ln( capex curr)i +J4 • chinai + JJ5 • telecom i + + J6 • electronicsi + J7 • bio pharmai + JJ8 • semiconductor + + JJ9 • computer + Jo • cult diffi + JJn • expi + J2 • elsei + si

Спецификация: ln(mktcap curr), ln(sales curr), ln(bs curr), ln(capex curr), china, telecom, electronics, bio_pharma, semiconductor, computer, cult diff, exp, else -переменные модели, a - свободный коэффициент модели, P1, P2, P3, P4, P5, рв, P7, рв, P9 P10 P11 P12 - коэффициенты при соответствующих независимых переменных, е i - случайная ошибка модели.

2. Модель среднесрочного влияния факторов эффективности альянса на стоимость компании.

Особенности: что эффективность альянса сказывается на стоимости компании, его инициировавшей, в среднесрочном периоде, то есть не в год создания альянса, а в следующий год.

Вид модели (3) ln( mktcap next) = а + ß1 • ln( sales next) i + ß2 • ln(bs next) + + ß3 • ln( capex next)i +ß4 • chinai + ß5 • telecom i + + ß6 • electronicsi + ß7 • bio pharmai + ß8 • semiconductori + + ß9 • computer + ß10 • cult diffi + ß11 • expi + ß12 • elsei + si

Спецификация: ln(mktcap curr), ln(sales curr), ln(bs curr), ln(capex curr), china, telecom, electronics, bio_pharma, semiconductor, computer, cult diff, exp, else -переменные модели, a - свободный коэффициент модели, ßl, ß2, ß3, ß4, ß5, ß6, ß7, ß8, ß9 ß10 ß11 ß12 - коэффициенты при соответствующих независимых переменных, е i - случайная ошибка модели.

Помимо всего прочего каждая из моделей была протестирована на выборке альянсов за 2002-2008 годы и за 2002-2007 годы для определения влияния кризиса на исследуемые взаимосвязи.

Результаты тестирования

В результате тестирования двух вышеописанных видов моделей на расширенной (включая 2008 год) и суженной (не включая 2008 год) выборке были получены четыре оценки моделей (табл. 10). Можно сделать вывод о том, что факторы эффективности

альянсов оказывают значимое воздействие на стоимость компаний, их создающих, только в среднесрочном периоде, так как эффект создания альянса отражается на стоимости компании лишь на следующий год. Также важно отметить, что оценки модели обоих типов с учетом альянсов, созданных в 2008 году, отличаются от оценок этих же моделей без учета данных альянсов. Это позволяет сделать вывод о том, что макроэкономическая нестабильность оказывает значимое воздействие на процесс формирования сетевого капитала и наращивание стоимости компании. Так как это воздействие может быть слишком разнонаправленным, стоит выбрать в качестве итогового результата исследования четвертый вариант оценивания (табл. 10).

Таким образом, итоговым результатом нашего эмпирического исследования будет являться следующая оценка модели (4):

ln(mktcap _ next) = -1.50 + 1.20 ln(bs _ next) - 0.24ехр - 1.02electornics - 0.79telecom + 0.43china

То есть на рыночную стоимость компании, создающей альянсы, оказывает значимое положительное воздействие стоимость ее активов и факт ее китайского происхождения. Опыт альянсового взаимодействия, принадлежность к отраслям электроники и телекоммуникации оказывает значимое отрицательное воздействие на стоимость такой компании.

Таблица 10

Результаты тестирования_

Модель Модель №1 Модель №2

Период 2002-2008 2002-2007 2002-2008 2002-2007

Зависимая переменная Ln(mktcap curr) Ln(mktcap curr) Ln(mktcap next) Ln(mktcap next)

Коэффициенты при значимых независимых переменных (t-статистики)

ln (bs next) 1,17 (15,20) 1,2 (15,43)

ln(bs curr) 1,05 (18,19) 1,08 (18,38)

else 0,42 (1,96)

exp -0,38 (-1,74) -0,24 (-1,90)

electronics -0,99 (-3,11) -1,02 (-3,05)

telecom -0,90 (-3,16) -0,79 (-2,81)

computer 0,63 (3,31) 0,73(3,75)

china 0,52 (2,18) 0,43 (1,81)

Показатели качества моделей

F-статистика 172 173 52,95 64,51

p-value 0 0 0 0

R2adj 0,8 0,81 0,78 0,8

Тест на гетероскедастичность (Брейша-Пагана)

2 X - статистика 1,24 0,56 0,06 0

p-value 0,27 0,46 0,8 0,99

Интерпретация полученных результатов

Очевидно, что на стоимость компаний, инициировавших создание альянса, оказывает значимое положительное влияние стоимость их активов, что позволяет нам говорить о том, что активы являются фундаментальным фактором формирования стоимости компаний в высокотехнологичных отраслях. С учетом того что большая часть компаний из нашей выборки занимается достаточно наукоемким и капиталоемким производством, данная закономерность представляется совершенно логичной.

Однако наибольший интерес представляет собой анализ коэффициентов при прокси-

переменных модели. В первую очередь, заметим, что среди индийских и китайских компаний высокотехнологичных отраслей, создававших альянс в 2002-2007 годах, находит частичное подтверждение первая гипотеза нашего исследования. Действительно, стоимость компании, создающей альянсы, находится в значимой линейной взаимосвязи с опытом этой компании в данной области. Однако вторая гипотеза нашего исследования подтверждения на данной выборке не находит: в среднем опыт альянсового взаимодействия приводит не к созданию, а к разрушению стоимости. Подобный результат может свидетельствовать о том, что с точки зрения инвесторов опыт участия в альянсах не улучшает насыщенность информации, к которой получает доступ компания. Также можно сделать вывод о том, что организационный критерий выбора партнера (Geringer, 1991) не важен для эффективности альянсов в данных отраслях в указанных странах. Возможно, наибольшее значение имеют именно ресурсы, компетенции, к которым получает доступ компания, создающая альянс, то есть функциональный критерий.

Для развивающихся рынков такой вывод может оказаться достаточно закономерным: в бурно растущей среде непосредственные краткосрочные выгоды играют решающую роль. Опыт не приводит к увеличению стоимости сетевого капитала или потому, что он просто невелик, или потому, что деятельность и продукт в каждом альянсе оказываются настолько разными, что имеющийся у компаний опыт становится попросту нерелевантным.

Как уже упоминалось ранее, факт множественного одновременного создания альянсов не оказывает значимого воздействия на стоимость компаний, формирующих свой сетевой капитал через альянсы. Однако данный фактор становится значимым, если мы включаем в анализ кризисный 2008 год. Более того, множественно создание альянсов приводит к увеличению стоимости компании. Можно сделать вывод о том, что в нестабильной обстановке компании, создающие множественные альянсы, оказываются в относительно более выигрышном положении. То есть выгоды формируются не только за счет доступа к конкретным ресурсам, но и за счет выплесков знаний. Одновременное участие в нескольких альянсах в одной сфере позволяет более эффективно эксплуатировать собственные ресурсы компании, а также извлекать знания и компетенции партнеров.

Что касается третьей и четвертой гипотезы исследования, то они подтверждаются только в части линейной взаимосвязи стоимости компании и страны ее происхождения. В нашем случае положительное воздействие на стоимость компаний оказывает их китайское происхождение, что свидетельствует о возможно более развитом состоянии высокотехнологичного сектора в данной стране по сравнению с Индией. Это также может быть связано с более распространенной практикой альянсового взаимодействия, налаженной инфраструктурой взаимодействия компаний в этой стране, что приводит к более интенсивному наращиванию стоимости посредством данного инструмента.

Культурная дифференциация партнеров не оказывает значимого влияния на стоимость компаний, создающих альянсы. Однако делать выводы о действительной значимости данного фактора рано, так как в нашей выборке не более 20% альянсов было создано с участием иностранных компаний. Пока можно говорить лишь о том, что высокотехнологичные компании из Китая и Индии не склонны объединять свои усилия с иностранными партнерами, возможно, как раз опасаясь проблем, связанных с культурной дифференциацией.

Отраслевая принадлежность также является значимым фактором стоимости компании, что позволяет принять пятую гипотезу исследования. Согласно итоговой оценке модели, рыночная стоимость компаний электронной и телекоммуникационной отраслей снижается после образования альянса. Данный фактор свидетельствует о том, что применимость альянсов в данных отраслях осложнена и невыгодна для компаний - инициаторов их создания.

Заключение

Целью данного исследования была эмпирическая оценка факторов, оказывающих влияние на процесс формирования стоимости высокотехнологичных компаний из развивающихся стран, посредством создания ими альянсов. В высокотехнологичных отраслях, где важнейшую роль играют инновации, альянсы часто становятся основополагающим фактором конкурентного преимущества компании, так как позволяют компаниям разделить с партнерами бремя финансовых и интеллектуальных инвестиций в инновации.

В странах БРИК, являющихся основными источниками роста мирового валового продукта, высокотехнологичные отрасли растут наиболее быстро. Однако компаниям в этих отраслях не хватает внутренних источников инновационных и технологических мощностей, в связи с чем альянсы (чаще всего международные) приобретают все большую популярность среди них. Они позволяют получить доступ к ресурсам и компетенциям не только прямого партнера, но и всех косвенных партнеров. Целесообразно изучить опыт БРИК для возможной последующей его репликации в процессе инновационного развития и модернизации российских компаний в создании перспективных альянсов с компаниями из развитых стран (1ТАС, 2011). Однако для изучения влияния факторов эффективности альянсов на стоимость компаний развивающихся стран необходимо максимально нивелировать различия в структурной экономике стран, где функционируют рассматриваемые компании. Именно поэтому на данном этапе развития стран БРИК и каждой в отдельности было принято решение сузить масштаб исследования до альянсов, создаваемых компаниями из Индии и Китая. Действительно, среди стран БРИК в экономике России и Бразилии до сих пор преобладает сырьевой сектор, в этих странах высокотехнологичные отрасли пока находятся на ранних этапах развития. В то время как Индия и Китай являются явными лидерами по высокотехнологичному экспорту среди развивающихся стран. В целом долгосрочный рост фундаментальной стоимости компаний инновационных альянсов Индии и Китая является привлекательным для инвесторов, хотя компании сталкиваются с проблемой разбалансированности роста, нехватки финансовых, материальных ресурсов и чрезмерного загрязнения окружающей среды. Стоит отметить, что за последнее время в Индии получили значительное развитие новые высокотехнологичные отрасли, в частности информационные технологии, программное обеспечение и телекоммуникации.

Со временем, по мере накопления репрезентативной информационной базы по высокотехнологичным альянсам из стран России, Бразилии и, соответственно, в целом по БРИК, вне сомнений, появится возможность исследовать (вне зависимости от инфраструктурных особенностей отдельно взятой страны) компании глобальных инновационных сетей. Подобные компании, находясь в постоянном поиске, имеют возможность значительно быстрее ускорять, приспосабливать, адаптировать лучшие инновационные бизнес-модели на разных стадиях цепочки создания стоимости. В России их применение будет полезно для многих отраслей, но в особенности для таких, как глубинная нефтепереработка, телекоммуникации, нанотехнологии (Родионов, 2010). Одновременно с этим Россия в свою очередь интересна для технологического сотрудничества на мировой арене в таких отраслях, как ядерная и неядерная энергетика, космические технологии, в том числе космические телекоммуникации, гражданская авиация в части производства планеров, гидроэлектростанции, энергетическое оборудование, традиционные и нетрадиционные источники энергии, химическая промышленность, и некоторых других. Однако доверие к разработкам, кооперация и соответствующее позиционирование являются существенными для определения эффективности и успешности бизнес-моделей, реализуемых через инновационные сети и технологические альянсы.

В работе были рассмотрены возможные подходы к моделированию эффективности

альянсов и стоимости компаний, их создающих. Эффективный альянс - тот, который приводит к увеличению среднесрочной стоимости компании, его создающей. После того как были сформулированы гипотезы собственного эмпирического исследования для компаний из высокотехнологичных отраслей развивающихся стран, была описана и его методология: критерии выборки, необходимой для подобного рода исследования, а также спецификация переменных и самой модели. Исследовательская выборка была ограничена альянсами, созданными в форме совместных предприятий высокотехнологичными компаниями из Индии и Китая в период с 2000 по 2008 год.

Индия и Китай в определенном смысле формируют так называемую «восточную модель» управления стоимостью крупных открытых компаний, которая отличается высокими темпами роста рынков капитала и соответственно экономики, специфической структурой отраслей, огромными человеческими ресурсами.

Для оценки влияния кризиса на исследуемые взаимосвязи можно оценивать модели с включением или без включения альянсов, созданных в кризисный период. С учетом данной разбивки было проведено эмпирическое исследование факторов эффективности альянсов и их влияния на стоимость высокотехнологичных компаний Индии и Китая. Для этого на основе, сформулированной в статье методологии исследования, была непосредственно сконструирована эконометрическая модель, сформирована выборка и рассчитано значение всех переменных для каждого альянса в ней.

По результатам тестирования моделей исследования можно прийти к выводу, что эффективность альянсов оказывает влияние на стоимость компании в среднесрочном периоде, при этом кризис оказывает значимое воздействие на исследуемые взаимосвязи, так как приводит к изменению коэффициентов модели. Согласно итоговой оценке модели, рыночная стоимость компаний, создающих альянсы, находится в значимой положительной взаимосвязи со стоимостью ее активов и фактом ее китайского происхождения, а кроме того, в значимой отрицательной взаимосвязи с опытом альянсового взаимодействия, а также принадлежностью компании к отраслям электроники и телекоммуникации. Подводя итог всему вышесказанному, можно заключить, что альянсы высокотехнологичных компаний из развивающихся стран действительно важны для формирования стоимости подобных компаний. Чем более значимы факторы, оказывающие положительное влияние на их эффективность, по сравнению с факторами, оказывающими обратное воздействие, тем больше стоимость компаний, формирующих альянсы. Стоит отметить, что данный опыт, вне всяких сомнений, может быть использован и для создания российских альянсов.

Во-первых, аналогично опыту развитых стран, например Канады (ITAC, 2011), необходимо четко специфицировать и выделить ряд ключевых отраслей из всех высокотехнологичных (табл. 1).

Во-вторых, в противовес существующей практике эффект от создания альянсов необходимо измерять по меньшей мере на среднесрочной перспективе, в этом случае можно добиться значимых результатов.

В-третьих, согласно результатам исследования стоит обратить внимание на то, что ряд отраслей представляют интерес с точки зрения быстрого наращивания потенциала с учетом взаимодействия с китайским компаниями. В противовес, имеет смысл отметить, что увеличение стоимости альянсов с индийскими компаниями возможно далеко не всех отраслях.

В-четвертых, согласно результатам исследования, имеет смысл рассматривать расширенную географию при создании альянсов, в частности не ограничиваться только развивающимися рынками капитала, а в условиях кризиса и посткризиса рассматривать комплексные межкорпоративные структуры: это позволит значительно диверсифицировать риски, нарастив из различных источников потенциал НИКОР (Vives, Asakawa, Svejenova, 2010, Lichtenthaler, 2011). Кризис дает монолитным компаниям в альянсах вторую жизнь, принося в некогда стабильное существование крупных гигантов холодный, но освежающий ветер перемен.

В-пятых, стоит отметить, что индийские и китайские компании в целом не столь склонны увеличивать культурную дифференциацию при создании альянсов; таким образом, далеко не последнюю роль при усилении данной линии взаимодействия играет инвестиционный климат и инфраструктурные возможности отдельно взятой страны на рынке перспектив инновационного развития.

Несомненно, эмпирическое исследование различных аспектов альянсов представляет собой очень перспективное направление развития современных корпоративных финансов. Стоит предположить, что предложенная в данной работе методология оценки альянсов имеет больший спектр возможностей для качественного и количественного улучшения. Предполагается, что в дальнейшем необходимо улучшить как дизайн модели (включая набор используемых переменных и функциональную форму модели), так и выборку, на которой проводится ее тестирование. Например, было бы интересно, аналогично М. Коломбо (Colombo, 2003), изучить влияние, которое оказывает технологическое разнообразие партнеров на стоимость альянсов и стоимость высокотехнологичной компании в целом.

Список литературы

1. База данных Bloomberg [Электронный ресурс]. URL: http://www.bloomberg.com.

2. База данных Zephyr [Электронный ресурс]. URL: http://www.bloomberg.com.

3. База данных индексов культурной дифференциации Хофстеда [Электронный ресурс]. URL: http://www.geert-hofstede.com/index.shtml.

4. Байбурина Э.Р., Жуковец О.С. Концепция анализа сетевого капитала как драйвера стоимости компании // Корпоративные финансы, 2009. [Электронный ресурс] URL: http://ecsocman.edu.ru/cfjournal/msg/25708827.html (дата обращения: 18.03.11).

5. Информационный банк данных Yahoo.finance [Электронный ресурс]. URL: http://finance.yahoo.com.

6. Родионов И.И. Среда для инновационной деятельности в области ИТ и телекоммуникаций: состояние и перспективы // Информационные ресурсы России, 2010. № 1. C. 22-24.

7. Официальный сайт Международного банка [Электронный ресурс]. URL: http://www.worldbank.org.

8. Cassiman, B., Valentini, G. (2009), Strategic organization of R&D: The choice of basicness and openness, Strategic Organization, 7(1) (2009) 43-73.

9. Chen, H., Chen, T.-J. (2002), Asymmetric strategic alliances: A network view, Journal of Business Research, 55 (2002) 1007-1013.

10. Colombo, M.G. (2003), Alliance form: a test of the contractual and competence perspectives, Management Journal, 24 (2003) 1209-1229.

11. Das, S., Sen, P.K. (2003), Sengupta S. Strategic alliances: a valuable way to manage intellectual capital? Journal of Intellectual Capital, ABI/INFORM Global, 4(1) (2003) 1019.

12. Dong, L., Glaister, K.W. (2006), Motives and partner selection criteria in international strategic alliances: Perspectives of Chinese firms, International Business Review, 15 (2006) 577-600.

13. Enkel, E., Gassmann, O., Chesbrough, H. (2009), Open R&D and open innovation: Exploring the phenomenon, R & D Management, 39(4) (2009) 311-316.

14. Filatotchev, I., Piesse, J. (2009), R&D, export orientation and growth of newly listed firms: European evidence, Journal of International Business Studies, 40 (2009) 1260-1276.

15. Geringer, J.M. (1991), Strategic determinants of partner selection criteria in international joint ventures, Journal of International Business Studies, 22(1) (1991) 41-61.

16. Information Technology Association of Canada (ITAC, 2011), Growing Canada's R&D Intensive Economy, Submission of ITAC in response to the Consultation Paper of the Expert Panel on the Review of Federal Support to R&D, 18 (2011), 1-5, i-iv.

17. Koka, B.R., Prescott, J.E. (2002), Strategic Alliances as Social Capital: A Multidimensional View, Strategic Management Journal, 23(9) (2002) 795-816.

18. Lau, Ch.-M., Lu, Y., Makino, Sh., Chen, X., Yeh, R.-S. (2002), Knowledge management of high-tech firms, The Management of enterprises in the People's Republic of China, edited by A.S. Tsui, Ch.-M. Lau, Kluwer Academic publishers, (2002).

19. Li, J., Kozhikode, R. (2009), Developing new innovation models: Shifts in the innovation landscapes in emerging economies and implications for global R&D management, Journal of International Management, 15 (2009) 328-339.

20. Lichtenthaler, U. (2011), The evolution of technology licensing management: identifying five strategic approaches, R&D Management, 41(2) (2011) 173-189.

21. Meschi, P.-X., Riccio, E.L. (2008), Country risk, national cultural differences between partners and survival of international joint ventures in Brazil, International Business Review, 17 (2008) 250-266.

22. Petraite, M. (2010), Approaches towards Strategic Innovation Management in R&D Intensive Sectors: Lithuanian Case, Social Science, 3(69) (2010) 32-38.

23. Vega-Jurado, J., Gutierrez-Gracia, A., Fernandez--De-Lucio, I. (2009), Does external knowledge sourcing matter for innovation? Evidence from the Spanish manufacturing industry, Industrial and Corporate Change, 18(4) (2009) 637-670.

24. Vives, L., Asakawa, K., Svejenova, S. (2010), Innovation and the multinational enterprise, in Devinney Timothy, Pedersen Torben, Tihanyi Laszlo (ed.) The Past, Present and Future of International Business & Management, Advances in International Management, Emerald Group Publishing Limited, 23 (2010) 497-523.

25. Wang, T., Pollard, R. (2002), Selecting a technical strategy for high-tech enterprises in developing countries - a case study, International Journal of Technology Management, 24( 5-6)(2002)648-655.

26. Williams, C., Lee, S. (2009), Resource allocations, knowledge network characteristics and entrepreneurial orientation of multinational corporations, Research Policy, 38(8) (2009) 1376-1387.

27. Yan, A. (1998), Structural stability and reconfiguration of international joint ventures, Journal of International Business Studies, 29(4) (1998) 773-796.

Приложение 1

Список компаний, попавших в выборку3 _

№ Название компании Страна Отрасль Отраслевая группа

Компьютерное программное

1 Aftek Infosys Ltd Индия обеспечение Компьютеры

2 China Telecom Corporation Ltd Китай Телекоммуникационные услуги Телекоммуникации

3 Infosys Technologies Ltd Индия Компьютерные услуги Компьютеры

4 Tata Consultancy Services Ltd Индия Компьютерные услуги Компьютеры

5 BYD Co., Ltd Китай Электроника Электроника

6 ZTE Corporation Китай Телекоммуникационное оборудование Телекоммуникации

7 HCL Technologies Ltd Индия Компьютерные услуги Компьютеры

8 Baoding Tianwei Baobian Electric Co., Ltd Китай Электрическое оборудование Другое

9 IDEA Cellular Ltd Индия Беспроводные телекоммуникации Телекоммуникации

10 Dr Reddy's Laboratories Ltd Индия Фармацевтика Биотехнологии и фармацевтика

Телекоммуникации, программное

11 Tsinghua Tongfang Co., Ltd Китай обеспечение, интернет Другое

Компьютерное программное

12 UFIDA Software Co., Ltd Китай обеспечение Компьютеры

13 Tech Mahindra Ltd Индия Компьютерные услуги Компьютеры

14 Fiberhome Telecommunication Technologies Co., Ltd Китай Телекоммуникационное оборудование Телекоммуникации

Авиастроительная и космическая

15 Jiangxi Hongdu Aviation Industry Corporation Ltd Китай промышленность Другое

Периферийное оборудование для

16 Shenzhen Kaifa Technology Co., Ltd Китай компьютеров Компьютеры

17 Guangdong Shengyi Sci Tech Co., Ltd Китай Электроника Электроника

Компьютерное программное

18 Hundsun Electronics Co., Ltd Китай обеспечение Компьютеры

19 Shanghai Zhixin Electric Co., Ltd Китай Электрическое оборудование Другое

20 SVA Electron Co., Ltd Китай Электроника Электроника

21 Guangxi Wuzhou Zhongheng Group Co., Ltd Китай Фармацевтика Биотехнологии и фармацевтика

22 Jiangsu Changjiang Electronics Technology Co., Ltd Китай Полупроводники Полупроводники

№ Название компании Страна Отрасль Отраслевая группа

23 Datang Telecom Technology Co., Ltd Китай Телекоммуникационное оборудование Телекоммуникации

24 Beijing Teamsun Technology Co., Ltd Китай Компьютерные услуги Компьютеры

25 Guangdong Macro Co., Ltd Китай Электрическое оборудование Другое

26 Aurobindo Pharma Ltd Индия Фармацевтика Биотехнологии и фармацевтика

27 Huagong Tech Co., Ltd Китай Электроника Электроника

28 Chongqing Huapont Pharmaceutical Co., Ltd Китай Фармацевтика Биотехнологии и фармацевтика

29 Irico Display Devices Co., Ltd Китай Электроника Электроника

Периферийное оборудование для

30 Insigma Technology Co., Ltd Китай компьютеров Компьютеры

31 Bright Oceans Inter-Telecom Corporation Китай Компьютерные услуги Компьютеры

32 Hangzhou Silan Microelectronics Co., Ltd Китай Полупроводники Полупроводники

33 Guangzhou Baiyunshan Pharmaceutical Co., Ltd Китай Фармацевтика Биотехнологии и фармацевтика

34 Guizhou Yibai Pharmaceutical Co., Ltd Китай Фармацевтика Биотехнологии и фармацевтика

35 Chongqing Taiji Industry (Group) Co., Ltd Китай Фармацевтика Биотехнологии и фармацевтика

36 Guizhou Space Appliance Co., Ltd Китай Телекоммуникационное оборудование Телекоммуникации

37 Rolta India Ltd Индия Компьютерные услуги Компьютеры

38 Ningbo Bird Co., Ltd Китай Телекоммуникационное оборудование Телекоммуникации

Jiangxi Lianchuang Optoelectronic Science &

39 Technology Co., Ltd Китай Электрическое оборудование Другое

40 Jiangsu Yongding Co., Ltd Китай Телекоммуникационное оборудование Телекоммуникации

Периферийное оборудование для

41 Tiancheng Co., Ltd of Taiyuan University of Technology Китай компьютеров Компьютеры

42 Da An Gene Co., Ltd of Sun Yat-Sen University Китай Биотехнологии Биотехнологии и фармацевтика

43 Tongling Jingda Special Magnet Wire Co., Ltd Китай Электрическое оборудование Другое

44 Irico Group Electronics Co., Ltd Китай Электроника Электроника

45 Ningbo Kangqiang Electronics Co., Ltd Китай Полупроводники Полупроводники

Компьютерное программное

46 Polaris Sofware Lab Ltd Индия обеспечение Компьютеры

47 Hunan Copote Science & Technology Co., Ltd Китай Компьютерные услуги Компьютеры

48 Wuzhou Minovo Co., Ltd Китай Электрическое оборудование Другое

3 Сост. по: (База данных Bloomberg; База данных индексов культурной дифференциации Хофстеда; Информационный банк данных Yahoo.finance).

№ Название компании Страна Отрасль Отраслевая группа

49 Huda Technology & Education Development Co., Ltd Китай Электрическое оборудование Другое

50 KPIT Cummins Infosystems Ltd Индия Компьютерное программное обеспечение Компьютеры

51 Zensar Technologies Ltd Индия Компьютерное программное обеспечение Компьютеры

52 TAKE Solutions Ltd Индия Компьютерное программное обеспечение Компьютеры

53 Genus Power Infrastructures Ltd Индия Электроника Электроника

54 Aftek Ltd Индия Компьютерное программное обеспечение Компьютеры

55 Four Soft Ltd Индия Компьютерные услуги Компьютеры

56 Asian Electronics Ltd Индия Электрическое оборудование Другое

57 Maars Software International Ltd Индия Компьютерное программное обеспечение Компьютеры

Приложение 2

Список альянсов, попавших в выборку4_

№ Компания — инициатор Компания — партнер Страна компании — партнера Год создания альянса Наличие опыта у компании — инициатора в момент создания альянса Наличие у компании — инициатора других альянсов в момент создания новой структуры

1 Aftek Infosys Ltd Aftek 3G Tel Индия 2003 нет нет

2 China Telecom Corporation Ltd Sichuan Changhong Electric Co., Ltd. and China Telecom Corporations's video telephone manufacturing joint venture Китай 2005 нет нет

3 Infosys Technologies Ltd Banking software joint venture Индия 2004 нет нет

4 Tata Consultancy Services Ltd Software production joint venture Чили 2003 нет нет

5 BYD Co., Ltd Xian BYD Electric Vehicle Co., Ltd Китай 2003 нет нет

6 ZTE Corporation Mobile phones manufacturer joint venture Тайланд 2003 нет да

7 HCL Technologies Ltd HCL-Answerthink Индия 2002 нет да

8 Baoding Tianwei Baobian Electric Co., Ltd Leshan Ledian Tainwei Sililcon Technology Co., Ltd Китай 2007 нет да

9 IDEA Cellular Ltd Indus Towers Ltd Индия 2007 нет нет

10 Dr Reddy's Laboratories Ltd Dr Reddy's Laboratories Pvt Ltd Новая Зеландия 2003 нет да

11 Tsinghua Tongfang Co., Ltd Tsinghua Tongfang Co., Ltd and Kawasaki Thermal Engineering Co., Ltd. Китай 2005 нет нет

12 UFIDA Software Co., Ltd UFIDA Software and Fujian Haisheng Group's software development joint venture Китай 2005 нет нет

13 Tech Mahindra Ltd Guangdong Sunwah South China Software Outsourcing Co. Ltd and Tech Mahindra's Guangzhou joint venture Китай 2006 нет нет

14 Fiberhome Telecommunication Technologies Co., Ltd FiberHome Fujikura Optic Technology Co., Ltd Китай 2004 нет нет

№ Компания — инициатор Компания — партнер Страна компании — партнера Год создания альянса Наличие опыта у компании — инициатора в момент создания альянса Наличие у компании — инициатора других альянсов в момент создания нового предприятия

15 Jiangxi Hongdu Aviation Industry Corporation Ltd Hongdu MD Helicopters Китай 2003 нет нет

16 Shenzhen Kaifa Technology Co., Ltd Shenzhen Payton Technology Co., Ltd Китай 2004 нет нет

17 Guangdong Shengyi Sci Tech Co., Ltd Suzhou Shengyi Technological Co., Ltd Китай 2004 нет нет

18 Hundsun Electronics Co., Ltd Hangzhou Shumi Net Technilogy Co., Ltd Китай 2007 нет нет

19 Shanghai Zhixin Electric Co., Ltd Shanghai Zhixin Electric Co., Ltd and Shanxi Electric Power Company Electric Power Switch Factory's joint venture Китай 2008 нет нет

20 SVA Electron Co., Ltd Sumikin Micro Device Ltd Китай 2004 нет нет

21 Guangxi Wuzhou Zhongheng Group Co., Ltd Wuzhou Zhongheng Real Estate Development Co Китай 2004 нет нет

22 Jiangsu Changjiang Electronics Technology Co., Ltd Jiangyin Changdian Advanced Packaging Co Ltd Китай 2004 нет нет

23 Datang Telecom Technology Co., Ltd Xinjiang-based telecommunications joint venture Китай 2004 нет нет

24 Beijing Teamsun Technology Co., Ltd Beijing Teamsun Technology and Mr Su Gang's joint venture Китай 2005 нет нет

25 Guangdong Macro Co., Ltd Foshan Shunde GuiPanWan Real Estate Co., Ltd Китай 2004 да нет

26 Aurobindo Pharma Ltd Aurosol США 2003 нет да

27 Huagong Tech Co., Ltd National anti- counterfeit technology research institute Китай 2005 нет нет

28 Chongqing Huapont Pharmaceutical Co., Ltd Beijing Nutrichem Co., Ltd Китай 2007 да нет

4 Сост. по: (База данных Bloomberg ; База данных Zephyr; База данных индексов культурной дифференциации Хофстеда; Информационный банк данных Yahoo.finance).

№ Компания — инициатор Компания — партнер Страна компании — партнера Год создания альянса Наличие опыта у компании — инициатора в момент создания альянса Наличие у компании — инициатора других альянсов в момент создания новой структуры

29 Irico Display Devices Co., Ltd IRICO (Foshan) Flat Panel Display Co., Ltd Китай 2008 нет нет

30 Insigma Technology Co., Ltd Insigma Property Co., Ltd Китай 2006 нет нет

31 Bright Oceans Inter-Telecom Corporation Beijing LCC Bright Oceans Communication Consulting Co., Ltd Китай 2003 нет нет

32 Hangzhou Silan Microelectronics Co., Ltd Hangzhou Silan Optoelectronic Technology Co., Ltd Китай 2004 нет нет

33 Guangzhou Baiyunshan Pharmaceutical Co., Ltd Guangzhou Pharmaceutical Soccer Club Ltd Китай 2006 нет да

34 Guizhou Yibai Pharmaceutical Co., Ltd Lianyungang Yibai Investment Co., Ltd Китай 2005 нет нет

35 Chongqing Taiji Industry (Group) Co., Ltd Pharmaceutical joint venture Марокко 2003 нет нет

36 Guizhou Space Appliance Co., Ltd Guizhou Linquan Space Motor (Group) Co., Ltd Китай 2006 нет да

37 Rolta India Ltd Stone & Webster Rolta Ltd Индия 2003 нет нет

38 Ningbo Bird Co., Ltd Ningbo Sagem Bird Research & Development Co., Ltd Китай 2005 нет нет

39 Jiangxi Lianchuang Optoelectronic Science & Technology Co., Ltd Jiangxi Linktrend Cable Tech Co., Ltd Китай 2007 нет нет

40 Jiangsu Yongding Co., Ltd Wujiang Traditional Chinese Medical Hospital Китай 2005 нет нет

41 Tiancheng Co., Ltd of Taiyuan University of Technology Bejing Tiancheng Zhenghong Technology Development Co., Ltd Китай 2005 нет нет

42 Da An Gene Co., Ltd of Sun Yat-Sen University Luan Da An Medical Testing Co., Ltd Китай 2008 нет да

№ Компания — инициатор Компания — партнер Страна компании — партнера Год создания альянса Наличие опыта у компании — инициатора в момент создания альянса Наличие у компании — инициатора других альянсов в момент создания новой структуры

43 Tongling Jingda Special Magnet Wire Co., Ltd Jingda Rea Co., Ltd Китай 2007 нет нет

44 Irico Group Electronics Co., Ltd Irico joint venture Китай 2004 нет нет

45 Ningbo Kangqiang Electronics Co., Ltd Ningbo Misike Precision Machinery Engineering Technology Co., Ltd Китай 2008 нет нет

46 Polaris Software Lab Ltd Software development services joint venture Индия 2002 нет нет

47 Hunan Copote Science & Technology Co., Ltd GuoYou Communiction Network Co., Ltd Китай 2004 нет нет

48 Wuzhou Minovo Co., Ltd Sichuan Wuzhou Minovo Property Co., Ltd Китай 2007 нет нет

49 Huda Technology & Education Development Co., Ltd Hengyang Hengfei Special Cables Co., Ltd Китай 2004 нет нет

50 KPIT Cummins Infosystems Ltd KPIT Cummins Infosystems Ltd's unnamed software marketing joint venture Дания 2006 нет нет

51 Zensar Technologies Ltd HanZen Technologies Consulting (Zhuhai) Ltd Китай 2002 нет нет

52 Genus Power Infrastructures Ltd Genus Overseas Electronics and Mobix's electricity meters joint venture Бразилия 2006 нет нет

53 Four Soft Ltd Four Soft Logistics Software Co., Ltd Китай 2004 да нет

54 Asian Electronics Ltd Midcom Magnetics Management Pvt Ltd Индия 2006 нет нет

55 Maars Software International Ltd Maars Software International Ltd's infrastructure developments joint venture Индия 2007 нет нет

56 Guangzhou Baiyunshan Pharmaceutical Co., Ltd Baxter Qiaoguang Healthcare (Guangzhou) Co., Ltd Китай 2006 нет да

№ Компания — инициатор Компания — партнер Страна компании — партнера Год создания альянса Наличие опыта у компании — инициатора в момент создания альянса Наличие у компании — инициатора других альянсов в момент создания новой структуры

57 Guizhou Yibai Pharmaceutical Co., Ltd Lianyungang Yibai Investment Co., Ltd Китай 2005 нет нет

58 Chongqing Taiji Industry (Group) Co., Ltd Pharmaceutical joint venture Морокко 2003 нет нет

59 Gohigh Data Networks Technology Co., Ltd Datang Qili Airlines Co., Ltd Китай 2006 нет да

60 Gohigh Data Networks Technology Co., Ltd Beijing Coast Gold Digging Venture Capital Co., Ltd Китай 2008 да нет

61 Guizhou Space Appliance Co., Ltd Guizhou Linquan Space Motor (Group) Co., Ltd Китай 2006 нет да

62 Rolta India Ltd Stone & Webster Rolta Ltd Индия 2003 нет нет

63 Ningbo Bird Co., Ltd Ningbo Sagem Bird Research & Development Co., Ltd Китай 2005 нет нет

64 Jiangxi Lianchuang Optoelectronic Science & Technology Co., Ltd Jiangxi Linktrend Cable Tech Co., Ltd Китай 2007 нет нет

65 Jiangsu Yongding Co., Ltd Wujiang Traditional Chinese Medical Hospital Китай 2005 нет нет

66 Tiancheng Co., Ltd of Taiyuan University of Technology Beijing Tiancheng Zhenghong Technology Development Co., Ltd Китай 2005 нет нет

67 Da An Gene Co., Ltd of Sun Yat-Sen University Luan Da An Medical Testing Co., Ltd Китай 2008 нет да

68 Da An Gene Co., Ltd of Sun Yat-Sen University Guangzhou Huasheng Rescue Biotechnology Co., Ltd Китай 2008 нет да

69 Tongling Jingda Special Magnet Wire Co., Ltd Jingda Rea Co., Ltd Китай 2007 нет нет

70 Tongling Jingda Special Magnet Wire Co., Ltd Tongling Jingda Rea Special Enamelled Wire Co., Ltd Китай 2008 да нет

№ Компания — инициатор Компания — партнер Страна компании — партнера Год создания альянса Наличие опыта у компании — инициатора в момент создания альянса Наличие у компании — инициатора других альянсов в момент создания новой структуры

71 Irico Group Electronics Co., Ltd Irico joint venture Китай 2004 нет нет

72 Ningbo Kangqiang Electronics Co., Ltd Ningbo Misike Precision Machinery Engineering Technology Co., Ltd Китай 2008 нет нет

73 Polaris Software Lab Ltd Software development services joint venture Индия 2002 нет нет

74 Hunan Copote Science & Technology Co., Ltd GuoYou Communiction Network Co., Ltd Китай 2004 нет нет

75 Wuzhou Minovo Co., Ltd Sichuan Wuzhou Minovo Property Co., Ltd Китай 2007 нет нет

76 Huda Technology & Education Development Co., Ltd Hengyang Hengfei Special Cables Co., Ltd Китай 2004 нет нет

77 KPIT Cummins Infosystems Ltd KPIT Cummins Infosystems Ltd's unnamed software marketing joint venture Дания 2006 нет нет

78 Zensar Technologies Ltd HanZen Technologies Consulting (Zhuhai) Ltd Китай 2002 нет нет

79 Zensar Technologies Ltd Software development centre joint venture Китай 2003 да да

80 Zensar Technologies Ltd Business processes outsourcing joint venture Индия 2003 да да

81 Zensar Technologies Ltd Zensar Technologies (Shenzhen) Ltd Китай 2004 да нет

82 Zensar Technologies Ltd Zensar Advanced Technologies Япония 2007 да нет

83 TAKE Solutions Ltd Towell TAKE Solutions LLC Индия 2006 нет нет

84 Genus Power Infrastructures Ltd Genus Overseas Electronics and Mobix's electricity meters joint venture Бразилия 2006 нет нет

№ Компания — инициатор Компания — партнер Страна компании — партнера Год создания альянса Наличие опыта у компании — инициатора в момент создания альянса Наличие у компании — инициатора других альянсов в момент создания новой структуры

85 Aftek Ltd Unknown name Индия 2007 да нет

86 Four Soft Ltd Four Soft Logistics Software Co., Ltd Китай 2004 да нет

87 Asian Electronics Ltd Midcom Magnetics Management Pvt Ltd Индия 2006 нет нет

88 Maars Software International Ltd Maars Software International Ltd's infrastructure developments joint venture Индия 2007 нет нет

Культурный индекс Хофстеда по странам

Приложение 3

Страна Степень дистанции власти Соотношение индивидуализма и коллективизма Соотношение мужественности и женственности Избежание неопределенности Ориентация на долгосрочный период Индекс Хофстеда: итого

Австралия 36 90 61 51 31 269

Австрия 11 55 79 70 215

Арабские страны 80 38 52 68 238

Аргентина 49 46 56 86 237

Бангладеш 80 20 55 60 40 255

Бельгия 65 75 54 94 288

Болгария 70 30 40 85 225

Бразилия 69 38 49 76 65 297

Венгрия 46 80 88 82 50 346

Венесуэла 81 12 73 76 242

Восточная Африка 64 27 41 52 25 209

Вьетнам 70 20 40 30 80 240

Гватемала 95 6 37 101 239

Германия 35 67 66 65 31 264

Гонконг 68 25 57 29 96 275

Греция 60 35 57 112 264

Дания 18 74 16 23 131

Западная Африка 77 20 46 54 16 213

Израиль 13 54 47 81 195

Индия 77 48 56 40 61 282

Индонезия 78 14 46 48 186

Иран 58 41 43 59 201

Ирландия 28 70 68 35 201

Испания 57 51 42 86 236

Страна Степень дистанции власти Соотношение индивидуализма и коллект ивизма Соотношение мужественности и женственности Избежание неопределенности Ориентация на долгосрочный период Индекс Хофстеда: итого

Италия 50 76 70 75 271

Канада 39 80 52 48 23 242

Китай 80 20 66 30 118 314

Колумбия 67 13 64 80 224

Коста-Рика 35 15 21 86 157

Люксембург 40 60 50 70 220

Малайзия 104 26 50 36 216

Мальта 56 59 47 96 258

Марокко 70 46 53 68 237

Мексика 81 30 69 82 262

Нидерланды 38 80 14 53 44 229

Новая Зеландия 22 79 58 49 30 238

Норвегия 31 69 8 50 20 178

Пакистан 55 14 50 70 0 189

Панама 95 11 44 86 236

Перу 64 16 42 87 209

Польша 68 60 64 93 32 317

Португалия 63 27 31 104 225

Россия 93 39 36 95 263

Румыния 90 30 42 90 252

Сингапур 74 20 48 8 48 198

Словакия 104 52 110 51 38 355

Соединенное Королевство Великобритании и Северной Ирландии 35 89 66 35 25 250

Суринам 85 47 37 92 261

5 Сост. по: (База данных индексов культурной дифференциации Хофстеда).

Страна Степень дистанции власти Соотношение индивидуализма и коллективизма Соотношение мужественности и женственности Избежание неопределенности Ориентация на долгосрочный период Индекс Хофстеда: итого

США 40 91 62 46 29 268

Тайвань 58 17 45 69 87 276

Таиланд 64 20 34 64 56 238

Тринидад и Тобаго 47 16 58 55 176

Турция 66 37 45 85 233

Уругвай 61 36 38 100 235

Филиппины 94 32 64 44 19 253

Финляндия 33 63 26 59 181

Франция 68 71 43 86 268

Чехия 57 58 57 74 13 259

Чили 63 23 28 86 200

Швейцария 34 68 70 58 230

Швеция 31 71 5 29 33 169

Эквадор 78 8 63 67 216

Эль-Сальвадор 66 19 40 94 219

Эстония 40 60 30 60 190

Южная Африка 49 65 63 49 226

Южная Корея 60 18 39 85 75 277

Ямайка 45 39 68 13 165

Япония 54 46 95 92 80 367

Матрица корреляции переменных модели

Приложение 4

2 3 4 5 6 7

9 101

11

12 13

14

15

16

17

1 mktcap curr 1

2 mktcap next 0,959 1

3 bs curr 0,489 0,544 1

4 bs next 0,576 0,598 0,976 1

5 sales curr 0,829 0,839 0,879 0,902 1

6 sales next 0,871 0,872 0,829 0,875 0,987 1

7 capex curr 0,453 0,441 0,889 0,948 0,76 0,734 1

8 capex next 0,474 0,454 0,856 0,933 0,747 0,734 0,995 1

9 cutl diff 0,014 0,024 -0,06 -0,06 0,004 0,006 -0,08 -0,07 1

10 else -0,12 -0,13 -0,09 -0,1 -0,09 -0,1 -0,13 -0,13 0,121 1

11 exp 0,199 0,194 0,145 0,141 0,223 0,251 0,043 0,042 0,011 0,119 1

12 china -0,2 -0,17 -0,05 -0,1 0,151 -0,19 -0,08 -0,11 -0,33 -0,06 0,062 1

13 telecom 0,067 0,059 0,381 0,402 0,303 0,284 0,397 0,385 -0 0,151 0,043 0,058 1

14 bio pharma -0,06 -0,08 -0,04 -0,05 -0,06 -0,04 -0,07 -0,07 -0,1 0,283 -0,09 -0,14 -0,21

15 computer 0,216 0,236 -0,07 -0,06 0,07 0,087 -0,08 -0,07 0,231 -0,23 0,025 -0,25 -0,3

16 semiconductor -0,07 -0,07 -0,07 -0,07 -0,09 -0,09 -0,05 -0,06 -0,1 -0,15 -0,02 0,036 -0,1

17 electronics -0,19 -0,1 -0,09 -0,1 -0,12 -0,13 -0,08 -0,08 -0,11 -0,07 -0,05 0,075 -0,16

-0,3

-0,1

-0,15

1

1