ФИНАНСОВЫЕ АСПЕКТЫ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИННОВАЦИЙ В НЕФТЕПЕРЕРАБОТКЕ
|
ВВЕДЕНИЕ 3
1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ И ТИПЫ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИННОВАЦИЙ, РАСХОДЫ КОМПАНИЙ НА НИОКР 8
1.1. Концепция технологических инноваций и инновационный процесс 8
1.2. Типы инноваций 14
1.3. Расходы на НИОКР и временная монопольная рента 20
1.4. Расходы на НИОКР и экономические показатели фирмы 25
1.5. Регион происхождения фирмы и размер фирмы 28
1.6. Обзор предыдущих исследований 29
2. АНАЛИЗ МИРОВОГО РЫНКА НЕФТИ И НЕФТЕПРОДУКТОВ, СТРАТЕГИИ МИРОВЫХ НЕФТЕГАЗОВЫХ КОМПАНИЙ В СЕГМЕНТЕ ПЕРЕРАБОТКИ И СБЫТА 35
2.1. Мировой рынок нефти 35
2.2. Рынок нефтепродуктов РФ 41
2.3. Стратегии мировых компаний в сегменте переработки и сбыта 48
3. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ, ФОРМИРОВАНИЕ ГИПОТЕЗ, ОПИСАНИЕ ВЫБОРКИ 53
3.1. Гипотеза 53
3.2. Структура и метод исследования 53
3.3. Переменные 54
3.4. Выборка данных 57
3.5. Эконометрический метод 59
3.6. Эконометрическая диагностика после оценки 61
3.7. Надежность, валидность и обобщаемость 63
4. ЭМПИРИЧЕСКИЕ ВЫВОДЫ 64
4.1. Средняя интенсивность НИОКР и средний рост продаж 64
4.2. Средняя интенсивность НИОКР и средняя рентабельность по EBITDA 65
5. АНАЛИЗ ЭМПЕРИЧЕСКИХ РЕЗУЛЬТАТОВ 66
5.1. Интерпретация эмпирических данных 66
5.2. Объяснение эмпирических результатов 70
5.3. Последствия эмпирических выводов 75
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 78
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ 81
ПРИЛОЖЕНИЯ 87
1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ И ТИПЫ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИННОВАЦИЙ, РАСХОДЫ КОМПАНИЙ НА НИОКР 8
1.1. Концепция технологических инноваций и инновационный процесс 8
1.2. Типы инноваций 14
1.3. Расходы на НИОКР и временная монопольная рента 20
1.4. Расходы на НИОКР и экономические показатели фирмы 25
1.5. Регион происхождения фирмы и размер фирмы 28
1.6. Обзор предыдущих исследований 29
2. АНАЛИЗ МИРОВОГО РЫНКА НЕФТИ И НЕФТЕПРОДУКТОВ, СТРАТЕГИИ МИРОВЫХ НЕФТЕГАЗОВЫХ КОМПАНИЙ В СЕГМЕНТЕ ПЕРЕРАБОТКИ И СБЫТА 35
2.1. Мировой рынок нефти 35
2.2. Рынок нефтепродуктов РФ 41
2.3. Стратегии мировых компаний в сегменте переработки и сбыта 48
3. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ, ФОРМИРОВАНИЕ ГИПОТЕЗ, ОПИСАНИЕ ВЫБОРКИ 53
3.1. Гипотеза 53
3.2. Структура и метод исследования 53
3.3. Переменные 54
3.4. Выборка данных 57
3.5. Эконометрический метод 59
3.6. Эконометрическая диагностика после оценки 61
3.7. Надежность, валидность и обобщаемость 63
4. ЭМПИРИЧЕСКИЕ ВЫВОДЫ 64
4.1. Средняя интенсивность НИОКР и средний рост продаж 64
4.2. Средняя интенсивность НИОКР и средняя рентабельность по EBITDA 65
5. АНАЛИЗ ЭМПЕРИЧЕСКИХ РЕЗУЛЬТАТОВ 66
5.1. Интерпретация эмпирических данных 66
5.2. Объяснение эмпирических результатов 70
5.3. Последствия эмпирических выводов 75
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 78
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ 81
ПРИЛОЖЕНИЯ 87
Большинство фирм сегодня считают инновации решающим фактором конкурентоспособности. В исследовании PwC Global Innovation Survey 2022 83% респондентов ответили, что инновации очень или весьма важны для успеха их компаний сегодня, и 88% респондентов ответили, что так будет продолжаться и в ближайшие пять лет.
В то время как некоторые инновации возникают случайно, большинство новых продуктов и процессов являются результатом целенаправленных исследований и разработок (НИОКР ). Несмотря на то, что расходы на НИОКР являются важным пунктом повестки дня менеджеров, принявших участие в опросе PwC по инновациям, не было определено, каким образом НИОКР выгодны с точки зрения экономических показателей фирмы. Хотя этот вопрос был тщательно исследован, единообразных выводов до сих пор нет. Ученые все еще спорят о направлении, величине и о том, является ли эта взаимосвязь постоянной или динамичной с течением времени и для различных уровней расходов на НИОКР.
Стратегия инвестирования компаний в НИОКР отличается в разных отраслях. Например, для компаний фармацевтической и телекоммуникационных отраслей исследования и новые разработки являются ключевым фактором обеспечения конкурентоспособности и создания ценности. С другой стороны, есть более консервативные отрасли (добыча и переработка полезных ископаемых, строительство), где компании, безусловно, включены в НИОКР, но это не является ключевым элементом в развитии.
Геополитические изменения 2022 года значительно повлияли на нефтегазовые компании России. С уходом западных лицензиаров остро встал вопрос о технологической поддержке и развитии. Рынки сбыта полностью изменились, вместе с тем меняется и стратегия развития технологий. Новые рыночные условия требуют глубокой переработки сырья для получения конечных специальных продуктов внутри страны, а также обеспечение импортонезависимости по ключевым производственных цепочкам.
Мировые нефтегазовые компании также вынуждены значительно диверсифицировать свою деятельность ввиду глобальных энергетических трендов. Прогнозы рынка базовых нефтепродуктов говорят об общем снижении спроса в долгосрочном периоде до 2035 г. (автомобили становятся более экономичными, развитие электротранспорта и др. факторы). Поэтому мировые нефтегазовые лидеры развиваются в смежных отраслях: фармацевтика, пищевая и сельскохозяйственная отрасль. Безусловно, для развития на смежных отраслях требуются значительные капиталовложения и развитие НИОКР.
В связи с этим в данном исследовании был проработан вопрос влияния расходов на НИОКР на экономические показатели ВИНК .
Степень разработанности темы исследования
В данной работе детально рассмотрены теоретические основы инноваций, рассмотрены существующие эконометрические исследования влияния НИОКР на показатели компаний, проанализировано актуальное состояние рынка нефти и нефтепродуктов, рассмотрены стратегии ключевых игроков на рынке, проведено собственное исследование и сделаны выводы.
Для определения технологических инноваций и инновационного процесса были рассмотрены фундаментальные работы таких авторов, как Й. Шумпетер, Ф. Малерба, К. Павин, С.Л. Клайн, Н. Розенберг, Р. Вернон, Й. Шмуклер, К. Павитт, К. Фусслером, П. Джеймс, работы Руководство Фраскати и Руководство Осло, работы отечественных автором Газизуллина Ф.M и Газизуллиной Н.Ф, Идьякова А.В., Ткач М.Г.
Расходы на НИОКР и временная монопольная рента были рассмотрены через труды Х. Улку, Д. Дениколо, Руководство Фраскати ОЭСР, Макдэниела, Тиса, Ароре и Чекканьоли, Янга.
Влияние региона происхождения фирмы и размера фирмы были изучены в работах Портера и Стерна, Шерера и Росса, Минцберга, Коэна и Клеппера.
Обзор предыдущих исследований был сделан на основе работ Б. Лева, Ж. Минасиана, М. Кима, Х. Ана, Р. Фостера, Ж. Утерберга, М. Кархарта, Т. Суджиниса, Ж. Кумбса, А. Кармели, К. Янга, Е. Фама и К. Френча, Д. Манка, Р. Рейвс, Кабиев Р.Б., А.В. Коптелова, А.И. Соболева , С.К. Швеца.
Цель и задачи исследования
Учитывая важность инноваций и противоречивые результаты предыдущих исследований, необходимы дополнительные исследования в области деятельности вертикально-интегрированных нефтяных компаний, чтобы полностью понять взаимосвязь между расходами на НИОКР и экономическими показателями таких компаний. Следовательно, цель исследования заключается в определении связи и влияния между расходами на НИОКР и экономическими показателями вертикально-интегрированных нефтяных компаний.
В отличие от большинства предыдущих исследований, в данном исследовании моделируются как линейные, так и нелинейные взаимосвязи и рассмотрен более полный набор показателей производительности. Поскольку как концепция расходов на НИОКР, так и экономические показатели фирмы подвержены различным интерпретациям, расходы на НИОКР были определены как расходы фирм на НИОКР и экономические показатели фирмы в виде роста продаж и рентабельности по EBITDA.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
- Определено понятие технологических инноваций и их влияния на экономические показатели компании
- Проанализированы текущие исследования и сформулирована гипотеза исследования
- Собрана выборка данных, проведен эконометрический анализ, сделаны выводы о модели влияния и об оптимальном размере вложений в НИОКР для вертикально-интегрированных нефтяных компаний
Объектом исследования являются публичные компании, функционирующие, как вертикально-интегрированные нефтяные компании из Европы, Азии и Северной Америки.
Предметом исследования являются средние показатели расходов на НИОКР и результаты деятельности фирм в период с 2017 по 2022 год, чтобы учесть стохастический временной лаг между расходами на НИОКР и доходами от НИОКР.
Информационной базой исследования являлись публичные годовые отчеты компаний и данные Bloomberg.
Научные методы исследования
Теоретическую и методологическую основу исследования составили общенаучные методы дедукции, индукции, абстрагирования, формализации, экономического анализа, сравнения, доказательства, математического моделирования, корреляционного и регрессионного анализа.
Научная новизна
В большинстве предыдущих исследований были обнаружены положительные или отрицательные линейные зависимости между расходами на НИОКР и различными показателями экономических показателей фирмы. Однако некоторые выявили нелинейные взаимосвязи, в то время как некоторые вообще не обнаружили никаких взаимосвязей. Важным замечанием относительно более ранних исследований является то, что в большинстве исследований использовалась только одна заранее определенная регрессионная модель, в большинстве случаев линейная.
В данном исследовании использовался широкий подход, исследующий возможность линейных, квадратичных и кубических соотношений. Кроме того, также был учтен размер фирмы и различие в инновационной среде между регионами. Было обнаружено, что как средний рост продаж, так и среднюю рентабельность по EBITDA лучше всего моделировать в виде одномерных квадратичных функций с параболой, которая открывается вниз. Прежде всего, можно сделать вывод, что изначально существует растущая предельная полезность расходов на НИОКР. Это означает, что расходы на НИОКР окажут положительное влияние на экономические показатели фирмы, и до определенного момента отдача от НИОКР будет увеличиваться при увеличении расходов на НИОКР. Во-вторых, существует оптимальный уровень расходов на НИОКР, при котором фирмы получают наибольшую отдачу от НИОКР. Для выборки данных и регрессионной модели в этом исследовании оптимальный уровень расходов на НИОКР составляет около 0,4% от объема продаж. Наконец, при превышении оптимального уровня взаимосвязь приводит к снижению предельной полезности НИОКР. Это означает, что дополнительные расходы на НИОКР окажут негативное влияние на экономические показатели фирмы и что с дальнейшими расходами на НИОКР эффект будет становиться все более негативным. Характер этих взаимоотношений позволяет сделать два интересных вывода. Во-первых, менеджеры по НИОКР в исследуемой отрасли должны стремиться к тому, чтобы интенсивность НИОКР составляла 0,4%, чтобы максимизировать экономические показатели фирмы. Поскольку средняя интенсивность НИОКР в выборке составила 0,2%, есть фирмы, которые недостаточно инвестируют в НИОКР и, таким образом, могли бы повысить экономические показатели фирмы за счет увеличения расходов на НИОКР. Второй интересный вывод заключается в том, что ожидаемая предельная полезность научно-исследовательского проекта должна быть связана с другими научно-исследовательскими инициативами фирмы, поскольку предельная полезность зависит от текущего уровня интенсивности НИОКР.
В то время как некоторые инновации возникают случайно, большинство новых продуктов и процессов являются результатом целенаправленных исследований и разработок (НИОКР ). Несмотря на то, что расходы на НИОКР являются важным пунктом повестки дня менеджеров, принявших участие в опросе PwC по инновациям, не было определено, каким образом НИОКР выгодны с точки зрения экономических показателей фирмы. Хотя этот вопрос был тщательно исследован, единообразных выводов до сих пор нет. Ученые все еще спорят о направлении, величине и о том, является ли эта взаимосвязь постоянной или динамичной с течением времени и для различных уровней расходов на НИОКР.
Стратегия инвестирования компаний в НИОКР отличается в разных отраслях. Например, для компаний фармацевтической и телекоммуникационных отраслей исследования и новые разработки являются ключевым фактором обеспечения конкурентоспособности и создания ценности. С другой стороны, есть более консервативные отрасли (добыча и переработка полезных ископаемых, строительство), где компании, безусловно, включены в НИОКР, но это не является ключевым элементом в развитии.
Геополитические изменения 2022 года значительно повлияли на нефтегазовые компании России. С уходом западных лицензиаров остро встал вопрос о технологической поддержке и развитии. Рынки сбыта полностью изменились, вместе с тем меняется и стратегия развития технологий. Новые рыночные условия требуют глубокой переработки сырья для получения конечных специальных продуктов внутри страны, а также обеспечение импортонезависимости по ключевым производственных цепочкам.
Мировые нефтегазовые компании также вынуждены значительно диверсифицировать свою деятельность ввиду глобальных энергетических трендов. Прогнозы рынка базовых нефтепродуктов говорят об общем снижении спроса в долгосрочном периоде до 2035 г. (автомобили становятся более экономичными, развитие электротранспорта и др. факторы). Поэтому мировые нефтегазовые лидеры развиваются в смежных отраслях: фармацевтика, пищевая и сельскохозяйственная отрасль. Безусловно, для развития на смежных отраслях требуются значительные капиталовложения и развитие НИОКР.
В связи с этим в данном исследовании был проработан вопрос влияния расходов на НИОКР на экономические показатели ВИНК .
Степень разработанности темы исследования
В данной работе детально рассмотрены теоретические основы инноваций, рассмотрены существующие эконометрические исследования влияния НИОКР на показатели компаний, проанализировано актуальное состояние рынка нефти и нефтепродуктов, рассмотрены стратегии ключевых игроков на рынке, проведено собственное исследование и сделаны выводы.
Для определения технологических инноваций и инновационного процесса были рассмотрены фундаментальные работы таких авторов, как Й. Шумпетер, Ф. Малерба, К. Павин, С.Л. Клайн, Н. Розенберг, Р. Вернон, Й. Шмуклер, К. Павитт, К. Фусслером, П. Джеймс, работы Руководство Фраскати и Руководство Осло, работы отечественных автором Газизуллина Ф.M и Газизуллиной Н.Ф, Идьякова А.В., Ткач М.Г.
Расходы на НИОКР и временная монопольная рента были рассмотрены через труды Х. Улку, Д. Дениколо, Руководство Фраскати ОЭСР, Макдэниела, Тиса, Ароре и Чекканьоли, Янга.
Влияние региона происхождения фирмы и размера фирмы были изучены в работах Портера и Стерна, Шерера и Росса, Минцберга, Коэна и Клеппера.
Обзор предыдущих исследований был сделан на основе работ Б. Лева, Ж. Минасиана, М. Кима, Х. Ана, Р. Фостера, Ж. Утерберга, М. Кархарта, Т. Суджиниса, Ж. Кумбса, А. Кармели, К. Янга, Е. Фама и К. Френча, Д. Манка, Р. Рейвс, Кабиев Р.Б., А.В. Коптелова, А.И. Соболева , С.К. Швеца.
Цель и задачи исследования
Учитывая важность инноваций и противоречивые результаты предыдущих исследований, необходимы дополнительные исследования в области деятельности вертикально-интегрированных нефтяных компаний, чтобы полностью понять взаимосвязь между расходами на НИОКР и экономическими показателями таких компаний. Следовательно, цель исследования заключается в определении связи и влияния между расходами на НИОКР и экономическими показателями вертикально-интегрированных нефтяных компаний.
В отличие от большинства предыдущих исследований, в данном исследовании моделируются как линейные, так и нелинейные взаимосвязи и рассмотрен более полный набор показателей производительности. Поскольку как концепция расходов на НИОКР, так и экономические показатели фирмы подвержены различным интерпретациям, расходы на НИОКР были определены как расходы фирм на НИОКР и экономические показатели фирмы в виде роста продаж и рентабельности по EBITDA.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
- Определено понятие технологических инноваций и их влияния на экономические показатели компании
- Проанализированы текущие исследования и сформулирована гипотеза исследования
- Собрана выборка данных, проведен эконометрический анализ, сделаны выводы о модели влияния и об оптимальном размере вложений в НИОКР для вертикально-интегрированных нефтяных компаний
Объектом исследования являются публичные компании, функционирующие, как вертикально-интегрированные нефтяные компании из Европы, Азии и Северной Америки.
Предметом исследования являются средние показатели расходов на НИОКР и результаты деятельности фирм в период с 2017 по 2022 год, чтобы учесть стохастический временной лаг между расходами на НИОКР и доходами от НИОКР.
Информационной базой исследования являлись публичные годовые отчеты компаний и данные Bloomberg.
Научные методы исследования
Теоретическую и методологическую основу исследования составили общенаучные методы дедукции, индукции, абстрагирования, формализации, экономического анализа, сравнения, доказательства, математического моделирования, корреляционного и регрессионного анализа.
Научная новизна
В большинстве предыдущих исследований были обнаружены положительные или отрицательные линейные зависимости между расходами на НИОКР и различными показателями экономических показателей фирмы. Однако некоторые выявили нелинейные взаимосвязи, в то время как некоторые вообще не обнаружили никаких взаимосвязей. Важным замечанием относительно более ранних исследований является то, что в большинстве исследований использовалась только одна заранее определенная регрессионная модель, в большинстве случаев линейная.
В данном исследовании использовался широкий подход, исследующий возможность линейных, квадратичных и кубических соотношений. Кроме того, также был учтен размер фирмы и различие в инновационной среде между регионами. Было обнаружено, что как средний рост продаж, так и среднюю рентабельность по EBITDA лучше всего моделировать в виде одномерных квадратичных функций с параболой, которая открывается вниз. Прежде всего, можно сделать вывод, что изначально существует растущая предельная полезность расходов на НИОКР. Это означает, что расходы на НИОКР окажут положительное влияние на экономические показатели фирмы, и до определенного момента отдача от НИОКР будет увеличиваться при увеличении расходов на НИОКР. Во-вторых, существует оптимальный уровень расходов на НИОКР, при котором фирмы получают наибольшую отдачу от НИОКР. Для выборки данных и регрессионной модели в этом исследовании оптимальный уровень расходов на НИОКР составляет около 0,4% от объема продаж. Наконец, при превышении оптимального уровня взаимосвязь приводит к снижению предельной полезности НИОКР. Это означает, что дополнительные расходы на НИОКР окажут негативное влияние на экономические показатели фирмы и что с дальнейшими расходами на НИОКР эффект будет становиться все более негативным. Характер этих взаимоотношений позволяет сделать два интересных вывода. Во-первых, менеджеры по НИОКР в исследуемой отрасли должны стремиться к тому, чтобы интенсивность НИОКР составляла 0,4%, чтобы максимизировать экономические показатели фирмы. Поскольку средняя интенсивность НИОКР в выборке составила 0,2%, есть фирмы, которые недостаточно инвестируют в НИОКР и, таким образом, могли бы повысить экономические показатели фирмы за счет увеличения расходов на НИОКР. Второй интересный вывод заключается в том, что ожидаемая предельная полезность научно-исследовательского проекта должна быть связана с другими научно-исследовательскими инициативами фирмы, поскольку предельная полезность зависит от текущего уровня интенсивности НИОКР.
В этой главе будут представлены наиболее важные выводы из исследования, выделены некоторые интересные материалы и указаны актуальные темы для дальнейших исследований. В этой работе была рассмотрена взаимосвязь между средними расходами на НИОКР и средними экономическими показателями фирмы. Регрессионный анализ OLS был использован для набора данных, состоящего из 74нефтегазовых компаний за период 2017-2022 годов. Для учета временного лага между инвестициями в НИОКР и доходностью инвестиций в НИОКР использовались средние значения лонгитюдных данных за весь период для каждой соответствующей компании. Для повышения сопоставимости в качестве показателя расходов на НИОКР вместо абсолютных расходов на НИОКР использовалась интенсивность НИОКР. Экономические показатели фирмы определялись как рост продаж и рентабельность по EBITDA.
В большинстве предыдущих исследований были обнаружены положительные или отрицательные линейные зависимости между расходами на НИОКР и различными показателями экономических показателей фирмы. Однако другие выявили нелинейные взаимосвязи, в то время как некоторые вообще не обнаружили никаких взаимосвязей. Важным замечанием относительно более ранних исследований является то, что в большинстве исследований использовалась только одна заранее определенная регрессионная модель, в большинстве случаев линейная. В данном исследовании использовался широкий подход, исследующий возможность линейных, квадратичных и кубических соотношений. Кроме того, также был учтен размер фирмы и различие в инновационной среде между регионами. Было обнаружено, что как средний рост продаж, так и среднюю рентабельность по EBITDA лучше всего моделировать в виде одномерных квадратичных функций с параболой, которая открывается вниз. Прежде всего, можно сделать вывод, что изначально существует растущая предельная полезность расходов на НИОКР. Это означает, что расходы на НИОКР окажут положительное влияние на экономические показатели фирмы, и до определенного момента отдача от НИОКР будет увеличиваться при увеличении расходов на НИОКР. Во-вторых, существует оптимальный уровень расходов на НИОКР, при котором фирмы получают наибольшую отдачу от НИОКР. Для выборки данных и регрессионной модели в этом исследовании оптимальный уровень расходов на НИОКР составляет около 4% от объема продаж. Наконец, при превышении оптимального уровня взаимосвязь приводит к снижению предельной полезности НИОКР. Это означает, что дополнительные расходы на НИОКР окажут негативное влияние на экономические показатели фирмы и что с дальнейшими расходами на НИОКР эффект будет становиться все более негативным. Характер этих взаимоотношений позволяет сделать два интересных вывода. Во-первых, менеджеры по НИОКР в исследуемой отрасли должны стремиться к тому, чтобы интенсивность НИОКР составляла 4%, чтобы максимизировать экономические показатели фирмы. Поскольку средняя интенсивность НИОКР в выборке составила 2%, есть фирмы, которые недостаточно инвестируют в НИОКР и, таким образом, могли бы повысить экономические показатели фирмы за счет увеличения расходов на НИОКР. Второй интересный вывод заключается в том, что ожидаемая предельная полезность научно-исследовательского проекта должна быть связана с другими научно-исследовательскими инициативами фирмы, поскольку предельная полезность зависит от текущего уровня интенсивности НИОКР.
Значения R-квадрата составили 10% для регрессии среднего роста продаж и 21% для регрессии средней рентабельности по EBITDA. Это означает, что модели обладают относительно низкой объяснительной способностью, поскольку они объясняют не более 10% и 21% дисперсии вокруг среднего значения соответственно. Это означает, что могут существовать переменные, влияющие на взаимосвязь, которые не контролировались. Возможными неконтролируемыми переменными являются финансовая устойчивость, возможности НИОКР и коммерциализации. Также вероятно, что в доходах от НИОКР присутствует элемент случайности, который по определению невозможно контролировать.
Наши выводы могут быть обобщены для всей совокупности государственных производителей промышленного оборудования. Однако, поскольку наше исследование ограничено этой отраслью, результаты не могут быть далее обобщены. Поэтому мы поощряем дальнейшие исследования, изучающие взаимосвязь для других отраслей промышленности. В частности, с включением нелинейных моделей, поскольку мы считаем эту область недостаточно изученной. Кроме того, мы поощряем дальнейшие исследования теоретических факторов, влияющих на предельную полезность НИОКР, чтобы лучше понять механизмы, лежащие в основе этой взаимосвязи.
В большинстве предыдущих исследований были обнаружены положительные или отрицательные линейные зависимости между расходами на НИОКР и различными показателями экономических показателей фирмы. Однако другие выявили нелинейные взаимосвязи, в то время как некоторые вообще не обнаружили никаких взаимосвязей. Важным замечанием относительно более ранних исследований является то, что в большинстве исследований использовалась только одна заранее определенная регрессионная модель, в большинстве случаев линейная. В данном исследовании использовался широкий подход, исследующий возможность линейных, квадратичных и кубических соотношений. Кроме того, также был учтен размер фирмы и различие в инновационной среде между регионами. Было обнаружено, что как средний рост продаж, так и среднюю рентабельность по EBITDA лучше всего моделировать в виде одномерных квадратичных функций с параболой, которая открывается вниз. Прежде всего, можно сделать вывод, что изначально существует растущая предельная полезность расходов на НИОКР. Это означает, что расходы на НИОКР окажут положительное влияние на экономические показатели фирмы, и до определенного момента отдача от НИОКР будет увеличиваться при увеличении расходов на НИОКР. Во-вторых, существует оптимальный уровень расходов на НИОКР, при котором фирмы получают наибольшую отдачу от НИОКР. Для выборки данных и регрессионной модели в этом исследовании оптимальный уровень расходов на НИОКР составляет около 4% от объема продаж. Наконец, при превышении оптимального уровня взаимосвязь приводит к снижению предельной полезности НИОКР. Это означает, что дополнительные расходы на НИОКР окажут негативное влияние на экономические показатели фирмы и что с дальнейшими расходами на НИОКР эффект будет становиться все более негативным. Характер этих взаимоотношений позволяет сделать два интересных вывода. Во-первых, менеджеры по НИОКР в исследуемой отрасли должны стремиться к тому, чтобы интенсивность НИОКР составляла 4%, чтобы максимизировать экономические показатели фирмы. Поскольку средняя интенсивность НИОКР в выборке составила 2%, есть фирмы, которые недостаточно инвестируют в НИОКР и, таким образом, могли бы повысить экономические показатели фирмы за счет увеличения расходов на НИОКР. Второй интересный вывод заключается в том, что ожидаемая предельная полезность научно-исследовательского проекта должна быть связана с другими научно-исследовательскими инициативами фирмы, поскольку предельная полезность зависит от текущего уровня интенсивности НИОКР.
Значения R-квадрата составили 10% для регрессии среднего роста продаж и 21% для регрессии средней рентабельности по EBITDA. Это означает, что модели обладают относительно низкой объяснительной способностью, поскольку они объясняют не более 10% и 21% дисперсии вокруг среднего значения соответственно. Это означает, что могут существовать переменные, влияющие на взаимосвязь, которые не контролировались. Возможными неконтролируемыми переменными являются финансовая устойчивость, возможности НИОКР и коммерциализации. Также вероятно, что в доходах от НИОКР присутствует элемент случайности, который по определению невозможно контролировать.
Наши выводы могут быть обобщены для всей совокупности государственных производителей промышленного оборудования. Однако, поскольку наше исследование ограничено этой отраслью, результаты не могут быть далее обобщены. Поэтому мы поощряем дальнейшие исследования, изучающие взаимосвязь для других отраслей промышленности. В частности, с включением нелинейных моделей, поскольку мы считаем эту область недостаточно изученной. Кроме того, мы поощряем дальнейшие исследования теоретических факторов, влияющих на предельную полезность НИОКР, чтобы лучше понять механизмы, лежащие в основе этой взаимосвязи.
Подобные работы
- Организация оперативного финансового управления на предприятии нефтегазовой отрасли
Главы к дипломным работам, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 7300 р. Год сдачи: 2018 - Оценка угроз экономической безопасности предприятия нефтепереработки
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4380 р. Год сдачи: 2019 - Управление платежеспособностью и финансовой устойчивостью предприятия (на примере ПАО «НК «Роснефть»)
Бакалаврская работа, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4235 р. Год сдачи: 2017 - РАЗРАБОТКА МЕРОПРИЯТИЙ ПО УЛУЧШЕНИЮ ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРЕДПРИЯТИЯ (НА ПРИМЕРЕ ПАО «ТАТНЕФТЬ»)
Бакалаврская работа, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 5600 р. Год сдачи: 2016 - ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ИННОВАЦИЙ НА ПОВЫШЕНИЕ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ
Дипломные работы, ВКР, менеджмент. Язык работы: Русский. Цена: 0 р. Год сдачи: 2019 - Тенденции и перспективы развития нефтегазовой отрасли в России в условиях
кризиса
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 5900 р. Год сдачи: 2016 - Оценка конкурентоспособности предприятия
Дипломные работы, ВКР, менеджмент. Язык работы: Русский. Цена: 5900 р. Год сдачи: 2016 - Управление нематериальными активами предприятия
Главы к дипломным работам, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 7300 р. Год сдачи: 2018 - Разработка методики оценки потенциала рынков высокотехнологичных нефтепродуктов
Бакалаврская работа, маркетинг. Язык работы: Русский. Цена: 5600 р. Год сдачи: 2016