CC BY
0
ЭКОНОМИКА И ПРЕДПРИЯТИЯ
ВКЛАД КРУПНЫХ, СРЕДНИХ И МАЛЫХ КОМПАНИЙ В ОТРАСЛЕВУЮ ДИНАМИКУ
БЛОХИН Андрей Алексеевич, д.э.н., [email protected], Институт народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук; профессор Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия ОЯСГО: 0000-0003-2132-4664
ГОЛОВАНЬ Мария Вячеславовна, [email protected], Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия ОЯСГО: 0000-0001-7339-0183
ГРИДИН Роман Владимирович, [email protected], Управление исследований и разработки проектов ВЭД ФГБУ «Агроэкспорт»; Институт народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук, Москва, Россия ОЯСГО: 0000-0002-2688-9691
В статье рассматривается структура отраслей промышленности по размеру предприятий и оценивается вклад разных по объемам выпуска групп компаний в прирост продукции отрасли. Показано, что профиль распределения компаний по размеру в отраслях разный. Существенно различаются оценки вклада крупного, среднего и малого бизнеса в отраслевые показатели в зависимости от ряда институциональных факторов, включая консолидацию крупного бизнеса, наличие устойчивой или формирующейся группы лидеров, аффилированность компаний среднего бизнеса с крупнейшими, а также идущие в отраслях промышленности процессы диверсификации производства, в том числе, «достраивание» технологических цепочек новыми операциями и сервисами. Для расчетов использовалась информация базы СПАРК-Интерфакс по таким отраслям, как нефтегазовая промышленность, черная и цветная металлургия, угольная, химическая, деревообрабатывающая, бумажная, легкая промышленность. На основе полученных оценок предлагается в необходимых случаях включать в отраслевые и макроэкономические прогнозы фактор размера компаний отрасли и другие институциональные характеристики.
Ключевые слова: отраслевые и макроэкономические прогнозы, размер компаний, консолидация крупного бизнеса, теория экономического доминирования, альфа-бизнес.
БО1: 10.47711/0868-6351-196-78-89
Тема размера компаний и эффектов масштаба постоянно присутствует в научной литературе, начиная с ее классиков - Г. Минза [1], Д. Медоуза [2], А. Маршалла [3] и др. Она довольно подробно описана на микроуровне и при анализе отдельных рынков [4-5]. Немалое внимание в экономическом анализе или в прогнозах уделяется отдельно крупному или малому бизнесу [6-7]. Такие исследования обычно фокусируются именно на данных групп компаний - стратегиях корпораций или регулировании и динамике сектора среднего и малого бизнеса [8-10]. Бизнес разного размера изучается экономической наукой с помощью принципиально различного инструментария и на разной информационной базе. Результаты таких исследований несводимы в общую систему и плохо сопоставимы - они имеют отношение к качественно разным объектам и имеют разный предмет. Государственное регулирование и институциональный анализ его реформирования в отношении крупного и/или среднего и малого бизнеса тоже существуют как будто в разных плоскостях.
В то же время отраслевые и макроэкономические оценки опираются на интегральные показатели, вбирающие в себя одноименные параметры крупного, среднего и малого бизнеса. Агрегированные или средние по отраслям показатели заведомо не учитывают ни размеры компаний, ни профиль их внутриотраслевой дифференциации [11-12]. При этом из общих соображений ясно, что отрасли с преимущественно крупным или малым бизнесом имеют разную восприимчивость и к отраслевым факторам, таким, как труд, инвестиции или технологии, и к мерам госрегулирования. По-разному они реагируют и на внешние факторы - барьеры в мировой торговле, шоки на внутреннем и внешних рынках, действия глобальных компаний.
Отсутствуют не только подходы, учитывающие дифференциацию размера компаний внутри отрасли и ее влияние на отраслевые показатели, но и оценки того, в каких случаях связанные с этим информационные искажения непринципиальны, а в каких - недопустимы.
Синтез перечисленных направлений - актуальная задача, как в теоретическом отношении, так и для практических рекомендаций. В нем необходимо соединить отраслевую динамику с количественными параметрами размеров компаний, учесть институциональные факторы развития отраслей, рынков, регионов.
В [13-15] показано, что с ростом размера компаний усиливается их конкуренция за доступ к качественным ресурсам, растут возможности влияния на институты, на инфраструктуры рынков, на установление барьеров, «огораживающих» привилегированные зоны рынков. Соответственно, бизнес разного уровня предложено называть альфа-, бета- и гамма-бизнесом. Его расслоение по зонам рынка, имеющим качественно разные условия, позволяет получать институциональную ренту, как правило, тем большую, чем крупнее размер компаний. Стратегии развития крупнейшего бизнеса и характер его конкуренции определяются не столько рыночной эффективностью, сколько возможностями «управлять» институтами и получать больше институциональной ренты. Сформулированная в указанных работах теория экономического доминирования в многоуровневой экономике позволяет создать основу для указанного синтеза. Она предполагает, что развитие качественно разных групп бизнеса опирается на свои устойчивые тренды и должно прогнозироваться по отдельности, а затем сводиться в единый прогноз.
Подобный подход согласуется и с другими исследованиями по институциональной тематике. В частности, в [16] обосновывается, что вероятность принятия или блокировки институциональных реформ зависит от интенсивности лоббирования групп интересов через институты власти и распределения богатства в пользу заинтересованных экономических агентов. В работе [17] делается вывод о наличии долгосрочной тенденции к усилению государственных преференций крупным корпорациям и концентрации экономической власти, в том числе, в регионах России.
С учетом высказанных замечаний цели статьи состоят в следующем.
- Обосновать значимость отражения в отраслевых и макроэкономических исследованиях характеристик размера компаний, точнее, «профиля» отрасли по размерам компаний - доле компаний разного размера в общем выпуске продукции.
- Выявить различия между отраслями по влиянию характеристик размера компаний и других институциональных факторов (устойчивость группы компаний-лидеров, аффилированность компаний) на динамику отраслевых показателей.
- Предложить подход к встраиванию таких характеристик в отраслевые и макроэкономические прогнозы.
Для достижения этих целей выделены группы компаний разного размера по ряду отраслей промышленности и проведены сравнения вклада каждой группы («слоя» компаний по размеру) в общий прирост продукции отрасли. Аналогичные расчеты
проведены с учетом аффилированности компаний внутри отрасли (как правило -средних и малых с крупными). В качестве источника информации расчетов использовались данные информационной системы СПАРК-Интерфакс1 (далее - СПАРК) по представленным в ней следующим добывающим и обрабатывающим отраслям промышленности: нефтегазовая, угольная, деревообрабатывающая, легкая, бумажная и химическая промышленность, цветная, черная металлургия, машиностроение. Данные взяты по годам за период с 2015 по 2019 г. Более поздние данные не учитывались, чтобы исключить эффекты, связанные с «пандемией», более ранние - чтобы не вводить корректировки на внешние шоки 2014-2015 гг.
В исследовании проверялись следующие основные гипотезы.
1. Разный по размеру бизнес вносит существенно различающийся относительный и абсолютный вклад в прирост продукции отраслей промышленности.
2. Относительное распределение вклада разного по размеру бизнеса в прирост продукции существенно различается по отраслям.
3. Профиль распределения доли вклада разного по размеру бизнеса в прирост продукции отрасли существенно зависит от институциональных факторов (консолидации крупного бизнеса, устойчивости сформировавшейся в отрасли группы компаний-лидеров, принадлежности их к уровню глобального, федерального или отраслевого альфа-бизнеса, активности процессов диверсификации производства, наличия широкой сети аффилиационных связей).
В каждой отрасли и за каждый год компании упорядочены по объему выручки в порядке убывания (строка 2110 в отчете о финансовых результатах), и выделены пять групп компаний: первые 5, следующие 10, 50, 100 и 1000 компаний (т.е. с 1 по 5, с 6 по 15 и т.д.). Ниже они обозначаются как I, II, III, IV и V группа. Всего получилось до 1165 организаций за каждый год. Их ранжирование осуществлялось ежегодно (т.е. список динамический).
Границы групп и их количество определены на основе экспертных представлений авторов и при последующих расчетах могут уточняться. Авторы исходили из того, что, если существенные различия между группами будут установлены даже при «интуитивном» определении границ, то в дальнейшем их можно менять, чтобы добиться более выраженного эффекта. Оговоримся еще, что данные в системе СПАРК представлены в текущих ценах, но для целей расчетов это не очень существенно, поскольку в них оценивались структурные различия в темпах, а не абсолютные. Кроме того, полезно разделять выборку компаний не только по месту в рэн-кинге по объему выручки, но и по ряду признаков, отражающих их институциональную силу - доступности финансирования, близости к государству, включенности в деятельность бизнес-объединений и другим. Такой анализ позволит более точно разделить компании на качественно разные группы, но он затруднителен в межотраслевых сравнениях и пока отложен на будущее.
При формировании выборки соблюдались следующие принципы:
- непрерывное функционирование компаний в течение 5 изучаемых лет;
- наличие данных о выручке за каждый исследуемый год;
- отсутствие «выбросов» в данных (неверно указан финансовый показатель), а в случае их обнаружения - перепроверка и корректировка;
- присутствие в последней V группе меньшего числа компаний, если в исходной выборке их меньше 1165 (например, в угольной промышленности).
1 иНЬ: https://spark-interfax.ru/
За каждый год посчитан показатель суммарного объема выручки каждой группы. В качестве объема выпуска отрасли берется сумма показателей выручки по всей выборке. Показатели выручки остальных компаний не учитываются - они существенно не влияют на результаты, и ими можно пренебречь.
Ряд недостатков информации, получаемой из базы СПАРК, приходится игнорировать. К ним относятся следующие.
- Данные СПАРК не позволяют получать информацию в разрезе видов деятельности. Предприятие может зарабатывать существенную часть выручки не по основному виду деятельности. Особенно чувствительно это в сегменте АПК и оптовой торговли.
- В выборке встречаются предприятия, по которым отсутствует информация по отдельным финансовым показателям.
- В заполненных организациями данных о собственной деятельности встречаются ошибки. Наиболее частая из них - неверное указание единиц измерения в формах бухгалтерской отчетности № 1, 2 и 4 (ББ, ОФР, ОДДС) - например, «тыс. руб.» вместо «руб.».
С учетом имеющихся ограничений качества исходной информации и возможностей ее перепроверки в других источниках ниже приводятся результаты оценок по описанному методу и предложены их содержательные интерпретации.
В табл. 1 представлены данные о среднегодовых темпах прироста выручки за указанный период в каждой из выделенных отраслей.
Таблица 1
Среднегодовые темпы прироста выручки за 2015-2019 гг. по отраслям в группах по размеру бизнеса, %
Группа
I
II
III
IV
V
В среднем по отрасли
Разница между наибольшим и наименьшим значениями, проц. п.
е
К '
13,5 7,5 16,1
23.0
30.1
13.2
22,6
13,4 15,2 21,8 21,8 53,4
17,7
40,0
9,7 10,2 11,8 16,1 27,5
11,1
17,8
В сть ие 1 ^ сть сть
урлтал 5 о м 3 ес не н е о тро 13 8 ЕЗ а со
1 1 " ^ о пр Б 0 1 ом оо и & е § 1 о пр 1 ^ ^ Э Ч | ом пр
Iе
19,0 2,4 16,9 18,4 6,4 17,6
5,1 5,3 9,2 18,9 8,1 15,4
12,3 7,0 15,4 13,4 11,4 13,8
13,6 10,2 12,8 17,7 12 14,3
20,1 18,7 17,5 34 12,3 28
14,2 8 14,9 19,3 9,2 19
15,0 16,3 8,3 20,6 5,9 13,7
Источник: данные СПАРК, расчеты авторов.
Как видно из табл. 1, разница в темпах прироста по группам, действительно, очень заметная. Она составляет в приведенных отраслях от 5,9 до 40 проц. п. Между отраслями различия тоже существенные - как по уровню темпов, так и по их «профилю».
Характерно, что наибольшие темпы прироста приходятся на V группу, т.е. на компании наименьшего размера в выборке (это самая динамичная часть выборки), наименьшие темпы - на одну из первых трех групп. Столь высокие темпы в V группе могут свидетельствовать как о развитии отдельных сегментов отраслевого рынка или подотраслей, так и о достраивании отрасли «снизу» - расширении сети постав-
щиков, усложнении логистического, сервисного, коммерческого и иного обслуживания внутри отраслей, усилении звеньев по переработке изделий и доведению их до требований потребителя, заполнении незанятых ниш. Такой результат может иллюстрировать известный тезис о том, что в цепочках создания ценности в производстве сложной продукции происходят сдвиги не только в отношении самого ее производства и дизайна, но и стадий распределения, маркетинга и послепродажного обслуживания, т. е. сетевой, а не иерархической структуры компаний [18-19]. Известны примеры, когда сами лидеры отрасли стимулируют диверсификацию рынка. Так, Магнитогорский металлургический комбинат создал в г. Магнитогорск индустриальный парк ММК2. Похожие процессы идут в других моногородах.
В то же время нельзя говорить, что высокие темпы V группы могут привести к быстрым структурным изменениям в отраслях, поскольку их «вклад» в отраслевую динамику определяется долей в отрасли. Данные о подобном вкладе по группам приведены в табл. 2.
Таблица 2
Вклад прироста выручки отдельных групп компаний в прирост общей выручки всех групп в отрасли, %
Группа « 1 о Й 8 И Л! ем Угольная >мышленносгь & S S Химическая промышленность ие н е о & S и 1 g ! § tS s Ii £-3 8 о Бумажная мышленность Легкая мышленность
Я I пр нер CT ш а S 8 & ер ч пр пр
I 56,1 22,7 34,7 50,5 6,7 17,4 15,0 24,5 16,3
II 11,0 20,6 23,1 6,4 12,5 9,4 15,2 13,7 8,7
III 27,5 43,3 29,4 23,0 25,1 25,6 22,8 33,5 16,3
IV 4,8 12,7 8,0 11,0 20,0 12,6 16,9 16,5 13,8
V 0,6 0,7 4,7 9,1 35,7 35,0 30,1 11,8 45,0
Всего 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Разница между наибольшим и
наименьшим зна-
чениями, проц. п. 50,1 42,6 30,0 44,1 29,0 25,6 15,1 21,7 36,3
Источник: данные СПАРК, расчеты авторов.
Как следует из табл. 2, диапазон «разброса» темпов между группами в отраслях по вкладу в прирост оказался еще выше, чем в табл. 1 (от 15,1 до 50,1 проц. п.). При этом в среднем он был больше в высоко консолидированных отраслях - в нефтегазовой промышленности, черной и цветной металлургии.
Обращает на себя внимание, что отрасли разделились по вкладу групп в обеспечение прироста выручки продукции. Если в нефтегазовой промышленности, черной и цветной металлургии основной вклад обеспечивает I группа, то в угольной и бумажной промышленности лидируют компании III группы, а в машиностроении, химической, деревообрабатывающей и легкой промышленности большую часть прироста обеспечивает V группа, т.е. меньшие по размеру компании.
Вероятно, такое различие между отраслями определяется особенностями выбранного периода. К этому времени «архитектура» отраслевых рынков в ТЭК и ме-
2 URL: https://www.kommersant.ru/doc/4327300
таллургии уже сложилась, а в остальных - формировалась и перестраивалась. Поэтому большую динамику имели компании меньшего размера, ищущие новые рынки. Кроме того, согласно результатам многолетних опросов о приоритетах господдержки для крупных и средних предприятий обрабатывающей промышленности России, описанным в [20], в 2016-2017 гг. объявленные на тот период против России санкции привели к росту господдержки импортозамещения на уровне именно среднего бизнеса. На взаимосвязь концентрации и диверсификации в региональном разрезе указывается также в [21]. В этой работе развитие машиностроения по регионам России увязывается с более высокой диверсификацией производства.
Анализ темпов вклада групп отраслей может использоваться для диагностики и прогнозирования развития отрасли. Опережение «нижних» групп по сравнению с «верхними» может указывать на предстоящие изменения: смену лидеров или активизацию слияний и поглощений, и даже рост качества продукции, связанный с дополнительными операциями переработки сырья или продукции. Подобные ситуации следует анализировать на основе сценарного подхода для определения новых трендов, способных «нарушить» устойчивость отрасли в будущем.
На происходящие структурные трансформации отрасли может указывать также изменение состава лидирующей группы. За 2015-2019 гг. не изменился состав лидирующей группы в бумажной, нефтегазовой и химической отраслях. Небольшие изменения (сменился один «игрок» из пяти) происходили в высоко консолидированных отраслях -черной и цветной металлургии. Наиболее активное изменение архитектуры «игроков» наблюдалось в деревообрабатывающей отрасли и легкой промышленности.
Несмотря на сложность прямого сопоставления лидеров групп из разных отраслей, эта процедура довольно показательна. В зависимости от позиции лидерской группы в Рейтинге крупнейших компаний России РБК-500 за 2019 г.5 отрасли можно условно разделить на следующие группы:
- лидеры входят в ТОП-25 крупнейших предприятий (лидеры странового уровня): нефтегазовая промышленность, черная металлургия;
- лидеры входят в ТОП-100 крупнейших предприятий (лидеры отраслевого уровня): цветная металлургия, машиностроение;
- лидеры входят в ТОП-200 крупнейших предприятий: бумажная, угольная и химическая промышленность;
- лидеры не входят в рейтинг: легкая и деревообрабатывающая промышленность.
Положение лидеров в национальных рэнкингах отражает их разную институциональную силу на товарных рынках, в лоббизме, в выходе на зарубежные рынки, а, следовательно, - разный доступ к качественным ресурсам и их использование для выпуска продукции.
Данные, приведенные в табл. 1 и 2, позволяют получить полезные для диагностики и прогнозирования динамики отраслевого роста результаты. Однако их можно улучшить, дополнив анализ институциональными факторами, связанными с аффи-лированностью компаний.
Для получения подобных оценок исходная выборка была модифицирована. Организации, имеющие общих собственников (столбец «совладельцы» при выгрузке данных из СПАРК), объединялись в одну «условную» компанию, а выборка сокращалась со 1 165 юридических лиц со смещением не аффилированных ни с кем компаний на освобождающиеся более высокие позиции. Такой способ построения выборки позволяет собрать не все аффилированные компании. Например, в СПАРК остаются незамеченными связи компании через офшоры. Кроме того, в данной базе не всегда есть актуальная информация о собственниках предприятий. Например, по
5 иНЬ: https://pro.rbc.ru/rbc500
некоторым компаниям последние данные приводятся за 2016 г. Трудно учитывать и изменения собственников компаний, но даже такой «урезанный» способ отражения аффилированности позволяет получить заметные результаты.
Ниже проводятся оценки для групп «собранных» по аналогичной процедуре - первые 5, следующие 10, 50, 100 и 1000 компаний. Эти группы обозначаются как I-а, II-а, III-а, IV-а и V-а. Построение параметров осуществлено по аналогии с данными табл. 1 и 2, но с учетом аффилированности, и сравнение их с темпами прироста и вкладом в прирост по отраслям без аффилиации позволяет получить характеристики значимости указанных институциональных факторов в структурной динамике отраслей.
Подчеркнем, что это несколько иные группы, чем в первой выборке, и нужны они для сравнения темпов и вклада в прирост между новыми группами. Особого смысла сравнивать, например, динамику групп I и I-а и других аналогичных пар не видится. Важно, усилится ли дифференциация характеристик темпов прироста и вклада в прирост по сравнению с табл. 1 и 2, произойдет ли «смещение» структуры по отрасли в пользу, например, первой группы, и насколько сильным такое смещение окажется; усилится ли при этом вклад, например, более крупного или мелкого бизнеса в прирост продукции отрасли. Добавим, что после описанной процедуры наибольшие изменения по своему составу произошли в III группе и в меньшей степени «похудела» IV группа - это, как правило, средний бизнес. Вероятно, в этом есть простая логика, что крупный бизнес создает поддержку в качестве зависимых структур, или поглощает соразмерный, но не равный себе бизнес. Результаты описанных оценок с учетом аффилированности приводятся в табл. 3 и табл. 4.
Таблица 3
Среднегодовые темпы прироста выручки за 2015-2019 гг. по отраслям в группах по размеру бизнеса с учетом аффилированности, %
Группа Нефтегазовая Промышленность Угольная промышленность Черная металлургия Цветная металлургия Химическая промышленность Машиностроение Деревообрабатывающая промышленность Бумажная промышленность Легкая промышленность
1-а 12,7 14,8 10,4 16,4 3,8 16,7 14,8 7,1 17,6
11-а 16,1 21,2 10,5 7,5 6,9 14,2 21,8 8,7 15,4
111-а 21,1 20,3 13,8 10,7 7,1 12,4 14,2 10,7 14,1
1У-а 20,7 32,8 16,7 11,6 9,6 11,8 17,7 12,9 14,4
¥-а 31,0 - 30,6 20,5 18,9 18,6 35,4 11,9 28,2
В среднем по
отрасли 13,2 17,7 11,1 14,2 8,0 15,2 19,4 9,3 19,1
Разница между
наибольшим и
наименьшим зна-
чениями, проц. п. 18,3 18,0 20,2 13,0 15,1 6,8 21,2 5,8 14,1
Источник: данные СПАРК, расчеты авторов.
Как видно из табл. 3, ее значения примерно равны «одноименным» позициям табл. 1. Заметные отличия проявились лишь по нефтегазовой отрасли (II и III группы). Результаты по угольной промышленности в группе V-а пришлось исключить из рассмотрения, так как она сократилась до 282 компаний и содержит пробелы в данных более чем по 110 из них. Остальные оценки темпов прироста по отраслям и группам сохранили примерно те же структуру и уровень с отклонениями до
2-3 проц. п. А вот сравнение табл. 2 и табл. 4 позволяет обнаружить интересные и хорошо интерпретируемые результаты.
В таких базовых отраслях, как нефтегазовая промышленность, угольная промышленность, черная и цветная металлургия, при учете фактора аффилированности показатель темпов прироста обеспечивается лидирующей группой на 46-86 проц. п. Вместе со связанными структурами лидеры дают более «концентрированный» вклад в темпы прироста (на 18-30 проц. п.), чем без них. Лидеры этих отраслей относятся к федеральному и глобальному альфа-уровню, многие из них являются публичными компаниями с диверсифицированными каналами поставок продукции. Наличие дешевого внешнего финансирования и доступ к качественным и недорогим ресурсам, а также значительной господдержке на внутреннем рынке надолго закрепляют их отрыв от остальных компаний отрасли. Доминирование I группы на внутреннем рынке усиливается. В этом случае прогнозирование отраслевой динамики должно опираться, в первую очередь, на динамику лидеров отрасли.
Таблица 4
Вклад прироста выручки отдельных групп компаний с учетом аффилированности в прирост общей выручки всех групп в отрасли, %
Группа Нефтегазовая промышленность Угольная промышленность Черная металлургия Цветная металлургия Химическая промышленность Машиностроение Деревообрабатывающая промышленность Бумажная промышленность Легкая промышленность
Ьа 86,7 46,2 57,7 69,3 12,3 21,8 17,2 29,7 16,4
П-а 8,3 30,1 26,2 7,3 20,4 17,7 19,4 17,7 8,8
Ш-а 4,0 20,3 9,6 11,1 22,2 17,9 21,5 28,3 16,7
ГУ-а 1,0 3,3 3,2 5,8 13,9 9,7 13,7 14,3 13,7
У-а 0,0 0,1 3,3 6,6 31,3 32,8 28,3 10,0 44,3
Всего 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Разница между
наибольшим и
наименьшим зна-
чениями, проц. п. 86,7 46,1 54,4 63,5 19 23,1 14,6 19,7 35,5
Источник: данные СПАРК, расчеты авторов.
В машиностроении, химической, деревообрабатывающей, бумажной промышленности лидеры вместе с аффилированными компаниями обеспечивают заметно больший прирост, но в интервале от 2,2 до 5,6 проц. п. При этом в машиностроении, химической, деревообрабатывающей промышленности II группа вместе с компаниями обеспечивает гораздо больший прирост, чем I группа. В них или в их подотраслях, вероятно, еще идут процессы консолидации лидерской группы и велика конкуренция компаний за положение в ней. Характерно, что нынешние лидеры этих отраслей занимают менее высокие места в общероссийских рейтингах (Эксперт-600, РБК-500). Возможно также, что отличие этих отраслей от нефтегазовой, угольной промышленности, черной и цветной металлургии определяется их большей диверсификацией и наличием в их составе большего количества подотраслей. Лидирующая группа в каждой из таких подотраслей формируется по своим закономерностям.
Видно, что весь «столбец» легкой промышленности практически не изменился. Здесь нет лидеров федерального уровня, и своей отраслевой лидерской группе еще
только предстоит сформироваться. Можно утверждать, что альфа-бизнес, доминирующий на внутреннем рынке данной продукции, - зарубежные компании.
Апробированный в статье подход эффективен для формирования «первичных» исследовательских гипотез о влиянии факторов, связанных с расслоением компаний по размеру, на рост выпуска продукции отрасли. Их проверку важно проводить на основе более точной, скорректированной методологии. При условии учета большинства из указанных ее особенностей можно более точно оценивать динамику отраслей, в том числе прогнозировать их развитие, предвосхищать структурные изменения в лидирующей группе компаний, формулировать государственную политику в разрезе отраслей, лучше планировать доходы государственного бюджета. Различия в институциональных условиях ведения бизнеса - важный экономический фактор перераспределения потока доходов от компаний с меньшей институциональной силой к компаниям с большей силой. Показано, что даже условно сформированная «пятерка лидеров» имеет отличную от остальных динамику в разных отраслях. Дополнение вычислений институциональными условиями, а также иными показателями деятельности предприятий (например, объем инвестиций, численность сотрудников) позволило бы точнее спрогнозировать как динамику отраслей в целом, так и
отдельных факторов экономического развития.
* * *
Проведенные расчеты подтверждают высказанные гипотезы. В отраслях российской промышленности основной вклад в экономический рост вносят разные группы компаний - крупнейшие, средние, малые. Выделенные в каждой отрасли пять групп компаний по объему выручки обеспечивают существенно различающуюся долю общего прироста ее отраслевого объема. Эта доля разнится на десятки процентных пунктов и существенно зависит от институциональных характеристик: консолидации крупного бизнеса, устойчивости лидерской группы компаний, наличия в ней альфа-бизнеса глобального или российского уровня, аффилированности среднего бизнеса с крупнейшими компаниями. Анализ таких факторов может выявить тренды отраслевой и макроэкономической динамики и, соответственно, позволит оценить приближение «точек бифуркации» при смене лидеров в отрасли или активном поглощении лидерами других компаний.
В таких отраслях, как нефтегазовая промышленность, черная и цветная металлургия, большую часть вклада в прирост продукции обеспечивают компании-лидеры отрасли с большим количеством аффилированных с ними средних компаний. Здесь лидеры - российские глобальные компании, отраслевая динамика которых в основном определяется внешними рынками.
В машиностроении, химической, деревообрабатывающей промышленности половину прироста продукции обеспечивают первые три группы компаний, т.е. несколько десятков первых по объему выручки. Это может определяться как тем, что здесь еще продолжается борьба за лидерство, так и тем, что лидерство станет заметным при более детализированном выделении подотраслей. Обе гипотезы требуют подтверждения. Наибольший вклад в прирост продукции в этих отраслях обеспечивает группа самых малых компаний. Последнее может означать, что в отрасли происходит активное наращивание сервисных, вспомогательных производств или услуг, связанных с аутсорсингом бизнес-процессов, производством деталей, узлов, материалов, другой продукции для более крупных предприятий. Тогда устойчивость предстоящих трендов будет определяться не столько поведением лидеров, сколько
консолидацией бизнеса на среднем уровне. Лишь после подтверждения таких гипотез можно говорить, на какие тренды в структуре и динамике отрасли будет опираться ее прогноз.
В легкой промышленности отсутствует явно выраженная лидерская группа даже на уровне нескольких десятков компаний. Наибольший вклад в прирост продукции отрасли дает V группа, т.е. наименьшие по выручке фирмы. Скорее всего, ситуация в отрасли определяется зарубежными альфа-компаниями, доминирующими на рынках этой продукции. Таким образом, строить прогноз отрасли следует как сценарный - с различными вариантами исхода конкурентной борьбы внешних «игроков» за российские рынки.
В статье даны примеры описания институциональных характеристик нескольких крупных российских отраслей и их влияния на устойчивость динамики показателей, объединенные общим подходом. Возможно, при выделении других отраслей проявятся иные соотношения вклада в общий прирост продукции разных по размеру групп предприятий. Их оценку следует проводить в той же самой «матрице» характеристик: консолидации крупного бизнеса, устойчивости группы лидеров, наличия в ней альфа-бизнеса глобального или российского уровня; аффилированности среднего бизнеса с крупнейшими компаниями.
Соответственно, содержание и направленность мер государственного регулирования в отраслях также должны различаться исходя из того, на какой уровень бизнеса (в зависимости от его структуры по размеру) они рассчитаны, какую динамику эти уровни могут дать «в ответ» на такие меры.
Методика, представленная в статье, носит упрощенный характер, но даже при таком «экспресс-анализе» позволяет делать достаточно содержательные выводы на основе полученных с ее помощью количественных оценок. Сама методика допускает множество уточнений и усложнений для получения более «тонких» результатов и более сложных выводов, которые, вероятно, станут предметом последующих публикаций.
Литература/References
1. Berle A. Jr., Means G.C. The Modern Corporation and Private Property. New York. The Macmillan Company. 1932. Pp. xiii, 396p.
2. Meadows D.H., Meadows D.L., Randers J., Behrens, W. & Club ofRome. The Limits to Growth: A Reportfor the Club of Rome's Project on the Predicament of Mankind. New York. Universe Books. 1972. [Russ. ed.: Oganesyan E.S. Predely rosta. 30 let spustya. Moscow, IKTs «Akademkniga». 2007. 342 p.].
3. Marshall A. Principles of Economics. London, The Macmillan Company, 1890. [Russ. ed.: Osnovy ekonomich-eskoy nauki. Moscow, EKSMO. 2007. Pp. 265-325].
4. Масленников М.И. Влияние крупного бизнеса на реструктуризацию мировой и российской экономики // Экономика региона. 2019. № 15 (2). С. 590-600. DOI: 10.17059/2019-2-21. [Maslennikov M.I. Influence of the big business on restructuring of the world and Russian economy // Ekonomika regiona. 2019. No. 15 (2). Pp. 590600. (In Russ.)]. DOI: 10.17059/2019-2-21.
5. Зюкин Д.А. Учет эффекта масштаба при совершенствовании стратегии развития зернового хозяйства //АПК: Экономика, управление. 2018. № 12. С. 52-58. DOI 10.33305/1812-52. [ZyukinD.A. Consideration of Scale in the Improvement of the Strategy of Grain Farming Development // AIC: economics, management. 2018. No. 12. Pp. 52-58. (InRuss.)]. DOI 10.33305/1812-52.
6. Паппэ Я.Ш., Галухина Я. С. Российский крупный бизнес: первые 15 лет. Экономические хроники 1993-2008 гг. М.: ГУ-ВШЭ, 2009. 423 с. [Pappe Ya.Sh., Galukhina Ya.S. Rossiiskii krupnyi biznes: pervye 15 let. Ekonomicheskie khroniki 1993-2008gg. Moskva: GU-VShE, 2009. 423 p. (In Russ.)].
7. Баринова В.А., Земцов СП. Международный сравнительный анализ роли малых и средних предприятий в национальной экономике: статистическое исследование // Вопросы статистики. 2019. № 26 (6). С. 5571. DOI: 10.34023/2313-6383-2019-26-6-55-71. [Barinova V.A., Zempsov S.P. International Comparative Analysis of the Role of Small and Medium-Sized Enterprises in the National Economy: A Statistical Study //Voprosy statistiki. 2019. Vol. 26. No. 6. Pp. 55-71. (InRuss.)]. DOI: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2019-26-6-55-71.
8. Алтуфьева Т.Ю., Фархутдинова А. У. Оценка применения двух государственных финансовых инструментов для развития малого, среднего и крупного бизнеса на разных стадиях жизненного цикла территорий: субрегиональный срез //Вестник Евразийской науки. 2020. Том 12. № 3. С. 1-13. DOI: 10.15862/52ECVN320. [Altufyeva T.Yu., Farkhutdinova A.U. Assessment of the use of two state financial instruments for the development of small, medium and large business at different stages of the life cycle of territories: subregional section //The Eurasian Scientific Journal. 2020. Vol. 12. No 3. Pp. 1-13. (In Russ.)]. DOI: 10.15862/52ECVN320.
9. Гусева Г.В. Методологические основы внедрения интрапренерства с использованием внутренних венчурных стратегий в организации //Известия Байкальского государственного университета. 2018. № 28 (1). С. 36-43. DOI: 10.17150/2500-2759.2018.28(1).36-43. [Guseva G.V. Methodological Basis for Intrapreneurship
Implementation with the Use of Internal Venture Strategies in Companies //Izvestiya Baykal'skogo gosudarstven-nogo universiteta [Bulletin of Baikal State University]. 2018. Vol. 28. No. 1. Рр. 36-43. (In Russ.)]. DOI: 10.17150/2500-2 759.2018.28(1).36-43.
10. Косова Л.Н., Косова Ю.А. Глобальная корпорация: будущая реальность? // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2019. № 9(2). С. 67-74. DOI: 10.17513/vaael. 723. [Kosova L.N., Kosova Yu.A. Global'naya korporatsiya: budushchaya real'nost'? // VestnikAltaiskoi akademii ekonomiki iprava. 2019. Vol. 9. No 2. Pp. 6774. (InRuss.)]. DOI: 10.17513/vaael.723.
11. Ивантер В.В. Структурно-инвестиционная политика в целях обеспечения экономического роста в России. Колл. монография /Под науч. ред. акад. В.В. Ивантера. М.: Научный консультант, 2017. 196 с. [Ivanter V. V. (2017). Strukturno-investitsionnayapolitika v tselyakh obespecheniya ekonomicheskogo rosta vRossii: kollektiv-naya monografiya M.: Nauchnyj konsul'tant, 2017. 196p. (In Russ.)].
12. Широв А.А. Потенциальные возможности роста российской экономики: анализ и прогноз: научный доклад /Под ред. члена-корреспондента РАН А.А. Широва. М.: Артик Принт, 2022. 296 с. DOI: 10.47711/sr2-2022. [Shirov A.A. Potential for growth of the Russian economy: analysis and forecast: scientific report / ed. corresponding member of the Russian Academy of Sciences A.A. Shirov. M.: Artique Print, 2022. 296 p. (In Russ.)]. DOI: 10.47711/sr2-2022.
13. Блохин А.А., Ломакин-Румянцев И.В., Наумов С.А. Альфа-бизнес на российском продовольственном рынке // Экономические стратегии. 2019. № 6. С. 68-77. DOI: 10.33917/es-6.164.2019.68-77 [Blokhin A.A., Lomakin-Rumyantsev I. V., Naumov S.A. Alpha Business in the Russian Food Market //Ekonomicheskie strategii. 2019. No. 6. Pp. 68-77. (InRuss.)]. DOI: 10.33917/es-6.164.2019.68-77.
14. Вертоградов В.А. Рыночные стратегии альфы, беты и гаммы в контексте теории экономического доминирования //Экономические стратегии. 2020. № 2. С. 50-53. DOI: 10.33917/es-2.168.2020.50-53 [Vertogra-dov V.A. Alpha Market Strategies, Beta and Gamma in the Context of Theory Economic Dominance //Ekonomicheskie strategii. 2020. No. 2. Pp. 50-53. (In Russ.)]. DOI: 10.33917/es-2.168.2020.50-53.
15. Blokhin A.A., Gridin R.V. Institutional Factors in Economic Forecasts //Studies on Russian Economic Development. 2021. Vol. 32. No. 5. Pp. 459-466. DOI: 10.47711/0868-6351-188-18-28.
16. Веселов ДА., Яркин А.М. Институциональные изменения, неравенство и долгосрочное экономическое развитие: теория и эмпирика //Вопросы экономики. 2022. № 1. С. 47-71. DOI: 10.32609/0042-8736-2022-1-4771. [Veselov D.A., Yarkin A.M. Institutional changes, inequality and long-run economic development: Theory and empirics // Voprosy Ekonomiki. 2022. No. 1. Pp. 47-71. (In Russ.)]. DOI: 10.32609/0042-8736-2022-1-47-71.
17. Нефедкин В.И. Экономическая власть крупных корпораций и развитие регионов // Вопросы экономики. 2016. № 3. С. 99-114. DOI: 10.32609/0042-8736-2016-3-99-114. [Nefedkin V.I. The economic power of large corporations and regional development // Voprosy Ekonomiki. 2016. No. 3. Pp. 99-114. (In Russ.)]. DOI: 10.32609/0042-8736-2016-3-99-114.
18. Дементьев В.Е. Цепочки создания ценности перед вызовами цифровизации и экономического спада //Вопросы экономики. 2021. № 3. С. 68-83. DOI: 10.32609/0042-8736-2021-3-68-83. [Dementiev V.E. The value chain facing the challenges of digitalization and the economic downturn // Voprosy Ekonomiki. 2021. No. 3. Pp. 68-83. (InRuss.)]. DOI: 10.32609/0042-8736-2021-3-68-83.
19. Дементьев В.Е. Жизнеспособность иерархических организаций в условиях изменчивости экономической среды // Российский журнал менеджмента. 2019. № 17 (3). С. 367-386. DOI: 10.21638/spbu18.2019.304. [Dementiev V.E. Viability of Hierarchical Organizations under Variability of Economic Environment // Russian Management Journal. 2019. Vol. 17. No. 3. Pp. 367-386. (In Russ.)]. DOI: 10.21638/spbu18.2019.304.
20. Яковлев А.А., Ершова Н.В., Уварова О.М. Каким фирмам государство оказывает поддержку: анализ изменения приоритетов в кризисных условиях // Вопросы экономики. 2020. № 3. С. 47-62. DOI: 10.32609/0042-8736-2020-3-47-62. [Yakovlev A.A., Ershova N.V., Uvarova O.M. What kind of Russian firms get state support? The analysis of changes in priorities under crisis conditions // Voprosy Ekonomiki. 2020. No. 3. Pp. 47-62. (InRuss.)]. DOI: 10.32609/0042-8736-2020-3-47-62.
21. Борисов В.Н., Почукаева О.В., Почукаев К.Г. Роль машиностроения в процессе диверсификации экономики регионов //Вопросы территориального развития. 2018. № 5 (45). С. 1-17. DOI: 10.1 5838/ tdi.2018.5.45.3. [Borisov V.N., Pochukaeva O. V., Pochukaev K.G. The role of mechanical engineering in the process of regional economic diversification //Territorial development issues. 2018. Vol. 45. No. 5. Pp. 1-17. (In Russ.)]. DOI: 10.1 5838/ tdi.2018.5.45.3.
Статья поступила в редакцию 22.08.2022. Статья принята к публикации 08.09.2022. Для цитирования: А.А. Блохин, М.В. Головань, Р.В. Гридин. Вклад крупных, средних и малых компаний в отраслевую динамику // Проблемы прогнозирования. 2023. № 1(196). С. 78-89. DOI: 10.47711/0868-6351-196-78-89
Summary
THE CONTRIBUTION OF LARGE, MEDIUM AND SMALL COMPANIES TO INDUSTRY DYNAMICS
A.A. BLOKHIN, Doct. Sci. (Econ.), Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia; Professor of the Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia ORCID: 0000-0003-2132-4664
M.V. GOLOVAN', Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia ORCID: 0000-0001-7339-0183
R.V. GRIDIN, FSBI «Agroexport», Moscow, Russia; Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia ORCID: 0000-0002-2688-9691
Abstract: The article examines the structure of industries by the size of enterprises and evaluates the contribution of different groups of companies in terms of output to the growth of industry output. It is shown that the distribution profile of companies by size in industries is different. Estimates of the contribution of large, medium and small businesses to industry indicators differ significantly depending on a number of institutional factors, including the consolidation of large businesses, the presence of a stable or emerging group of leaders, the affiliation of medium-sized businesses with the largest, as well as the processes of diversification of production going on in industries, in including the «completion» of technological chains with new operations and services. For calculations, we used information from the SPARK-Interfax database for such industries as the oil and gas industry, ferrous and non-ferrous metallurgy, coal, chemical, woodworking, paper, and light industries. On the basis of the estimates obtained, it is proposed, where necessary, to include the factor of the size of companies in the industry and other institutional characteristics in sectoral and macroeconomic forecasts.
Keywords: industry and macroeconomic forecasts, company size, big business consolidation, economic dominance theory, alpha business.
Received 22.08.2022. Accepted 08.09.2022.
For citation: A.A. Blokhin, M. V. Golovan', and R.V. Gridin. The Contribution of Large, Medium and Small Companies to Industry Dynamics // Studies on Russian Economic Development. 2023. Vol. 34. No. 1. Pp. 51-58. DOI: 10.1134/S1075700723010033
