домой 24 августа 05:53

Российский союз промышленников и предпринимателей

Поиск

Аналитика

Обзор проекта «Оценка эффективности инструментов государственной поддержки»

Скачать обзор проекта

 

Завершен пилотный этап проекта РСПП по комплексной оценке эффективности мер государственной поддержки, основанной на многомерном анализе их влияния на компании.

 

Получение объективной оценки эффективности конкретных инструментов поддержки чрезвычайно важно как для общественного признания ее результативности, так и для совершенствования системы поддержки в целом. С 2017 года в ежегодный доклад РСПП о состоянии делового климата в России включен отдельный блок «Поддержка бизнеса», в рамках которого опросными методами исследуется осведомленность представителей бизнеса о доступных мерах поддержки, их востребованность, барьеры для получения поддержки и т.д.

 

В 2018 году было принято решение провести пилотную статистическую оценку эффективности мер поддержки, основанную на анализе их влияния на деятельность компаний.

 

Целью исследования является выявление взаимосвязи между получением государственной поддержки и динамикой развития фирм (компаний), а также их инвестиционной активностью.


Для «пилотной» оценки были выбраны два инструмента государственной поддержки, ориентированные на симулирование инвестиционно-активных компаний – займы Фонда развития промышленности и субсидии на возмещение части затрат на уплату процентов по кредитам и (или) выплату купонного дохода по облигациям в рамках реализации комплексных инвестиционных проектов по приоритетным направлениям гражданской промышленности (далее – субсидии КИП).


На практике, на деятельность компании влияет множество экономических и иных факторов, помимо политики господдержки (конъюнктура на рынке конечной продукции и сырья, денежно-кредитная политика, введение санкций/контрсанкций, регуляторные новации, «токсичность» мер поддержки и т.д.). Выделение эффекта государственной поддержки вне учета данных факторов с высокой долей вероятности будет давать смещенный, а то и вовсе некорректный результат. На начальном этапе проекта исследуется взаимосвязь между операционными показателями деятельности компаний и самим фактом получения ими государственной финансовой поддержки, при этом игнорируются иные факторы, т.к. для построения широкой регрессионной модели необходимо получение дополнительных данных.


Основной подход анализа заключается в сравнении получателей поддержки со схожими компаниями, не получавшими такую поддержку, и выявлении статистически значимых различий в динамике их развития на среднесрочном горизонте (5 лет).


Основная группа компаний: общая характеристика

 

Основную группу исследуемых компаний составили получатели субсидий КИП и (или) займов ФРП в 2015-2017 годах (по полному кругу получателей).


Число компаний, получивших заём ФРП в 2015-2017 годах, составило 224, а субсидии КИП – 112 компаний. Из этого количества 14 компаний получали одновременно и заём ФРП, и субсидию КИП. В среднем по программе субсидирования процентных ставок для участников комплексных инвестиционных проектов сумма субсидии на одного получателя составила 82 млн. руб., а среднее значение суммы займа ФРП – 252 млн. руб.

 

Общая сумма предоставленной поддержки по двум рассматриваемым инструментам в 2015-2017 гг. составила 65,3 млрд. рублей.
 

«Основная группа»: структура поддержки в 2015-2017 годах

 

 

Сумма поддержки,
млн. руб.

Доля
в общем объеме поддержки, %

Химическая промышленность

8439,90

13

Фармацевтическая промышленность

6347,46

9,8

Лесопромышленный комплекс

4697,00

7,2

Радиоэлектронная промышленность

4672,86

7,2

Черная металлургия, трубная промышленность и металлоконструкции

4194,22

6,4

Станкоинструментальная промышленность

4039,91

6,2

Легкая промышленность

3658,42

5,6

Нефтегазовое машиностроение

3147,10

4,8

Сервис, инжиниринг, научные разработки

2829,74

4,3

Автомобильная промышленность

2605,85

4,0

Промышленность строительных и нерудных материалов

2453,35

3,8

Тяжелое машиностроение

2368,51

3,6

Электротехническая промышленность

2080,57

3,2

Авиационная промышленность

1992,82

3,1

Сельскохозяйственное машиностроение

1883,63

2,9

Цветная металлургия, промышленность редких и редкоземельных металлов

1616,89

2,5

Строительно-дорожное и коммунальное машиностроение

1560,31

2,4

Медицинская промышленность

1338,00

2,0

Кабельная промышленность

1253,40

1,9

Железнодорожная промышленность

1240,05

1,9

Энергетическое машиностроение

585,00

0,9

Промышленность композитных материалов и изделий из них

309,23

0,5

Судостроительная промышленность

300,00

0,5

Машиностроение для пищевой и перерабатывающей промышленности

262,74

0,4

Производство парфюмерно-косметической продукции

162,92

0,2

Народные художественные промыслы

107,98

0,2

Другое

947,52

1,5

 

В целом, данная отраслевая структура достаточно сильно диверсифицирована: в ней представлены практически все отрасли обрабатывающего сектора. Максимальные доли в общей сумме поддержки занимают отрасли – химическая (13%) и фармацевтическая (9,8%). Лесопромышленный комплекс и радиоэлектроника занимают равные доли – по 7,2%.


В связи с отсутствием в открытых источниках дезагрегированных сведений о производстве и отгрузке товаров, а также инвестициях в основной капитал по организациям, в качестве базовых индикаторов развития компании использовалась динамика выручки и динамика основных средств компании.


На начальном этапе исследования было проведено вычисление темпов прироста выручки получателей поддержки в среднем за период 2013-2017 гг.
 

Распределение компаний основной группы по темпам роста выручки
в 2013-2017 гг.

 

 

При этом устойчивый рост по всем годам показали 33,2% от общего числа компаний, получавших поддержку. Около половины компаний в рассматриваемый период имели темп прироста выручки как положительный, так и отрицательный в зависимости от года, но при этом среднее значение темпа роста за период у них было положительным. Доля таких компаний составляет 54,4%. Отрицательный средний темп роста показали лишь 10,6% компаний, хотя в отдельные годы их выручка также росла, хотя и недостаточно сильно, чтобы попасть в предыдущую группу. Отдельные компании за 5 лет не изменили уровень выручки – их доля составила 1,8% от общего числа компаний, получавших поддержку.

 

Корреляционный анализ показал, что связь между объёмами субсидий и займов и размером выручки компаний слабая – коэффициент корреляции 0,18 (уровень статистической значимости результата 0,01). Данные можно интерпретировать следующим образом: крупные компании могли получать субсидии любого размера, то же самое касается и малых, и средних компаний. Но в редких случаях фактор размера компании оказывал влияние на объём полученной субсидии.

 

Взаимосвязи между объёмом поддержки и темпами роста выручки компаний по годам с 2015 по 2017 годы не выявлено. Те компании, которые получали крупные займы/субсидии, необязательно показывали высокий финансовый результат, и получатели поддержки в малом объёме необязательно росли медленно. Коэффициент линейной корреляции между факторами – «размер поддержки» и «средний темп роста выручки» составляет 0,009 (результат статистически незначим).

 

В дальнейшем было решено сравнить динамику компаний, получавших поддержку, с динамикой отраслей, к которым они принадлежат. Расчеты показали, что среди получателей поддержки 69% составляют компании, у которых темп прироста выручки в среднем за рассматриваемый период был выше, чем темп прироста суммарной выручки организаций, относящихся к тому же виду деятельности.

 

Выявленные факты было необходимо проверить статистическими методами на значимость, а также следовало подтвердить, что фактор получения поддержки оказывает положительное влияние на развитие предприятий.

 

Проверка гипотез и статистический анализ

 

Были выдвинуты следующие гипотезы о взаимосвязи факта получения компанией поддержки с динамикой её развития и инвестиционной активностью компании:

  1. Выручка компаний, которые получали господдержку в формах «займы ФРП» и «субсидии КИП», растёт быстрее, чем выручка в среднем в отрасли (в разрезе ОКВЭД).
  2. Выручка компаний, которые получали господдержку в формах «займы ФРП» и «субсидии КИП», растёт быстрее, чем растёт выручка в контрольной группе.
  3. Инвестиционная активность компаний, получавших поддержку, выше, чем у схожих компаний.

 

Индикатором инвестиционной активности компаний в рамках анализа является темп прироста основных средств предприятия по годам и в среднем за рассматриваемый период.

 

«Контрольная группа» была составлена из схожих с рассматриваемой в рамках проекта группой компаний (по критерию отраслевой принадлежности, размеру выручки, возрасту компании), но при этом не получавших господдержку в форме субсидий КИП и займов ФРП.

 

Проверка данных гипотез проводилась несколькими статистическими методами – сравнение средних значений, непараметрические критерии, однофакторный дисперсионный анализ, корреляционный анализ.

 

Перед проведением анализа были проведены процедуры статистической обработки данных, в частности, из базы данных были исключены компании с экстремально высокими либо низкими темпами прироста показателей, искажающие распределение данных, пропущенные значения и т. д.

 

Сравнение темпов прироста выручки компаний и отраслей (по ОКВЭД) в 2013-2017 годах

 


По всем годам, за исключением 2016 года, наблюдается статистически значимое различие между средними значениями темпов роста выручки в основной группе и в соответствующих отраслях по ОКВЭД в целом, которое представлено на графике.

 

 

Основная группа
(среднее значение)

Отрасли ОКВЭД
(среднее значение)

F-крит.

Знач.

Темп прироста выручки – 2014 год к 2013 году

32,2%

9,7%

6,06

0,014

– 2015 год к 2014 году

31,4%

10,4%

14,3

0,000

– 2016 год к 2015 году

29,8%

25,2%

0,29

0,593

– 2017 год к 2016 году

30,9%

11,5%

5,16

0,024

Темп прироста среднего геометрического за 5 лет

22,3%

9,6%

15,039

0,000

 

По всем годам, за исключением 2016 года, наблюдается статистически значимое различие между средними значениями в основной группе и в отраслях по ОКВЭД в целом. Согласно медианному критерию, нулевая гипотеза также отклонена. Таким образом, выручка компаний из основной группы растёт быстрее, чем выручка в отраслях в целом.

 

Сравнение темпов прироста выручки компаний из основной и контрольной группы в 2013-2017 годах

 

 

Согласно однофакторному анализу, темпы прироста выручки основной и контрольной групп значимо не различаются при сопоставлении данных по отдельным годам. Однако за период в целом компании из основной группы росли быстрее, чем предприятия из контрольной группы, что может свидетельствовать о накопленном эффекте, причем данный результат статистически значим.


Непараметрические критерии подтверждают результаты дисперсионного анализа.

 

 

Основная группа (среднее значение)

Контрольная группа (среднее значение)

F-крит.

Знач.

Темп прироста выручки – 2014 год к 2013 году

32,2%

27,9%

0,190

0,663

– 2015 год к 2014 году

31,4%

27,5%

0,512

0,475

– 2016 год к 2015 году

29,8%

21,7%

1,618

0,204

– 2017 год к 2016 году

30,9%

21,8%

1,763

0,185

Темп прироста среднего геометрического за 5 лет

22,3%

16,1%

4,828

0,029

 

Сравнение темпов прироста основных средств компаний из основной и контрольной групп в 2013-2017 годах

 



По всем годам, за исключением 2014 и 2017 годов, наблюдается статистически значимое различие между основной группой и контрольной группой.

 

 

Основная группа (среднее значение)

Контрольная группа (среднее значение)

F-крит.

Знач.

Темп прироста основных средств – 2014 год к 2013 году

51,7%

48,5%

0,031

0,861

– 2015 год к 2014 году

64,3%

23,9%

6,801

0,009

– 2016 год к 2015 году

59,4%

16,8%

8,880

0,003

– 2017 год к 2016 году

42,6%

30,2%

0,634

0,426

Темп прироста среднего геометрического за 5 лет

31,9%

14,4%

20,248

0,000

 

Согласно медианному критерию и U-критерию Манна-Уитни, нулевая гипотеза отклонена во всех случаях, кроме значений за 2014/2013 год. Следовательно, можно утверждать, что объём основных средств компаний из основной группы растёт быстрее, чем у контрольной группы. Компании из основной группы более инвестиционно активны.

 

Ключевые выводы

 

  1. Корреляционный анализ показал, что линейной связи между объёмами полученной поддержки и темпами роста выручки компаний-получателей поддержки не существует. Связь между абсолютными значениями выручки компаний и объёмами поддержки очень слабая.
  2. У компаний, получивших исследуемые виды поддержки, выручка растёт опережающими темпами по сравнению с отраслями, к которым они принадлежат.
  3. У компаний, получивших исследуемые виды поддержки, более высокая динамика основных фондов.
  4. В целом, за период 2013-2017 гг. компании из основной группы росли быстрее, чем предприятия из контрольной группы.

 

Основные выводы подтверждаются при обсуждении темы поддержки с крупными производителями, которые являются драйверами внедрения новых технологий и создателями инновационных производств. Так, крупная компания, планирующая запустить линию импортозамещающей продукции, аналогов которой нет на российском рынке, заявила в ходе экспертного интервью: «Если бы не было поддержки, была бы меньшая инвестиционная активность. Мы бы не стали делать некоторые проекты».

 

Ряд существенных эффектов государственной поддержки остались за рамками исследования, причем не все они в принципе могут быть исследованы количественными методами, например, степень «токсичности» мер поддержки, реализуемость проектов в отсутствие мер поддержки. В этих целях необходимо дополнять количественные методы проведением экспертных интервью, опросов бизнеса и т.д.

 

Направления дальнейшей работы

 

  1. Дополнение базы исследования:
  2. информацией о деятельности компаний (сведения о производстве и отгрузке товаров, об инвестициях в основной капитал, объем экспорта, расходов на НИОКР, численность занятых, объем уплаченных налогов);
  3. данными по другим инструментам поддержки (субсидии, СПИК, программы ВЭБ, РЭЦ).
  4. Корректировка методологии исследования для более точного выявления эффектов государственной поддержки.
  5. Проведение экспертных интервью с лицами, принимающими решения.

 

Скачать обзор проекта

Rambler's Top100 Rambler's Top100
11111