-0,085

0,078

0,399

-0,614

rd_inv

0,051

0,070

0,670

0,185

Таким образом, первая компонента включает в себя переменные, отвечающие за структурные ресурсы: is_erp, is_ic_km, is_strategy. Последняя переменная в данной компоненте имеет значение меньше 0,3, однако незначительно, следовательно, ее можно включить в компоненту. Данную компоненту назовем по аналогии с вариантом для российских компаний - Structural. Вторая компонента (Phisical) включает в себя ir_univ, ir_loc_cap, ir_loc_pop. Третья (Intelletual) - is_patents, int_sh, rd_inv. И последняя, четвертая компонента (Human) отвечает за человеческие ресурсы: c_emp, ih_board_qf, ih_corp_univ. Не смотря на то, что переменная ih_board_qf имеет объясняющую силу гораздо меньше 0,3, ее значение положительно, поэтому ее можно включить в компоненту из соображений соблюдения одинаковых компонент для России и для Европы, а также преобразования начальных переменных в компоненты, отвечающие за стратегически важные ресурсы компании.

Далее отдельно проверим каждую компоненту на соответствие выбранным переменным в таблицах 15-18.

Таблица 15

Physical. Европа

Переменная	Компонента1	Компонента2	Компонента3	Необъясненная часть
ir_univ	0,549	0,835	0,045	0
ir_loc_cap	0,589	-0,424	0,688	0
ir_loc_pop	0,593	-0,351	-0,724	0

Причем собственное значение первой компоненты равно 2,301. Вместе с объясняющей силой всех трех переменных 0,767, это говорит о том, что переменные расположения компании относительно лучших университетов, центра города, а также крупных городов с населением более 1 млн. человек, действительно формируют главную компоненту.

Таблица 16

Human. Европа

Переменная	Компонента1	Компонента2	Компонента3	Необъясненная часть
c_emp	0, 134	0,990	0,042	0
ih_board_qf	0, 699	-0,125	0,704	0
ih_corp_univ	0,703	-0,065	-0,709	0

Причем собственное значение первой компоненты равно 1,192. Вместе с объясняющей силой всех трех переменных 0,397, это говорит о том, что переменные, отражающие расходы на одного работника, квалифицированность совета директоров и наличие корпоративного университета в компании, действительно формируют главную компоненту.

Таблица 17

Structural. Европа

Переменная	Компонента1	Компонента2	Компонента3	Необъясненная часть
is_erp	0,614	-0,255	-0,747	0
is_ic_km	0,592	-0,478	0,649	0
is_strategy	0,523	0,841	0,143	0

Причем собственное значение первой компоненты равно 1,866. Вместе с объясняющей силой всех трех переменных 0,622, это говорит о том, что переменные, такие как наличие систем ERP, корпоративной стратегии, а также стратегии управления знаниями или интеллектуального капитала, действительно формируют главную компоненту.

Таблица 18

Intellectual. Европа

Переменная	Компонента1	Компонента2	Компонента3	Необъясненная часть
is_patents	0,615	-0,458	0,642	0
int_sh	0,4147	0,880	0,229	0
rd_inv	0,670	-0,127	-0,732	0

Причем собственное значение первой компоненты равно 1,171. Вместе с объясняющей силой всех трех переменных 0,39, это говорит о том, что число патентов у компании, доля нематериальных активов и доля инвестиций в исследования и разработки компании, действительно формируют главную компоненту.

В приложении 2 представлены описательные статистики для четырех главных компонент в анализе европейских компаний.

После того, как были образованы 4 главные компоненты, причем одинаковые для России и для Европы и отображающие группы стратегически важных ресурсов, можно перейти к построению регрессионной модели. Как уже говорилось, в регрессию будут включены помимо главных компонент еще контрольные переменные. Таким образом, с помощью эконометрического анализа данных будет проверено влияние на конкурентоспособность физических, человеческих, структурных и интеллектуальных ресурсов (переменные physical, human, structural и intellectual соответственно), которые при этом считаются стратегически важными, а также влияние следующих контрольных переменных, к которым были отнесены следующие:

а) Кризисные годы, а именно - 2008 и 2009 гг. (переменные y2008 и y2009). В регрессию включаются только годы кризиса, так как именно они могли повлиять на конкурентное положение компаний. Остальное же время, когда экономики стран развивались привычным и нормальным темпом, скорее всего, никак не сказывается на конкурентоспособности;

б) Возраст компании в квадрате (переменная age²). Есть предположение, что чем старше компания, тем она более опытная на рынке, и, следовательно, более устойчива к давлению конкуренции. Однако, вероятно, существует какой-то предел, после которого компания будет считаться «устаревшей», и ее возраст будет отрицательно сказываться на ее конкурентоспособности. Для того чтобы это проверить, возраст компании включается в регрессию в квадрате. В приложении 4 представлены результаты регрессии для случая, когда возраст компаний включен в первой степени (c_age). В описательных статистиках также приведен возраст компании в первой степени;

в) Размер компании (переменная ih_n_emp). В данной работе размер компаний берется за количество работников. Предполагается, что чем крупнее компания, тем она более конкурентоспособнаж

г) Отрасль компании: Строительство и недвижимость (w_constr), обрабатывающая промышленность (w_manuf), энергоресурсы и химические вещества (w_energy), сфера услуг (w_services), торговля и сопутствующие услуги (w_trade), финансы и страхование (w_finance), профессиональные услуги. Автоматически в программном пакете за базовую была взята последняя отрасль - профессиональные услуги. Таким образом, влияние всех остальных отраслей на конкурентоспособность компаний сравнивалось с влиянием отрасли профессиональных услуг, а сама эта отрасль в уравнение регрессии не включается;

д) Также только для европейских компаний учитывалось влияние страны, в которой находится компаний на ее конкурентоспособность. В данном случае в качестве базовой страны выступила Великобритания. То есть влияние специфик Франции (x_france), Германии (x_germ), Италии (x_italy), Испании (x_spain) на конкурентоспособность компаний оценивалась относительно Великобритании. Великобритания в модель регрессии не включается.

В таблицах 19 и 20 приведены описательный статистики как для самой зависимой переменной, то есть конкурентоспособности (va_emp), так и для контрольных переменных. Статистики приведены после исключения выбросов.

Таблица 19

Описательные статистики. Зависимая переменная и контрольные переменные. Россия

	Наблюдений	Среднее	Медиана	Мин,	Макс,
va_emp	5591	0,014	0,105	-0,009	0,053
y_2008	5591	0,109	0	0	1
y_2009	5591	0,113	0	0	1
c_age	5591	36,867	18	0	298
ih_n_emp	5591	2769,264	1170	2	217258
w_constr	5591	0,102	0	0	1
w_manuf	5591	0,571	1	0	1
w_energy	5591	0,170	0	0	1
w_services	5591	0,114	0	0	1
w_trade	5591	0,042	0	0	1
w_finance	5591	0	0	0	1

Таблица 20

Описательные статистики. Зависимая переменная и контрольные переменные. Европа

	Наблюдений	Среднее	Медиана	Мин,	Макс,
va_emp	8907	0,080	0,07	-0,015	0,27
y_2008	8907	0,098	0	0	1
y_2009	8907	0,101	0	0	1
c_age	8907	45,4	27	0	209
ih_n_emp	8907	14606,9	1182	1	546811
w_constr	8907	0,064	0	0	1
w_manuf	8907	0,373	0	0	1
w_energy	8907	0,040	0	0	1
w_services	8907	0,126	0	0	1
w_trade	8907	0,106	0	0	1
w_finance	8907	0,026	0	0	1
x_france	8907	0,249	0	0	1
x_germ	8907	0,266	0	0	1
x_italy	8907	0,032	0	0	1
x_spain	8907	0,068	0	0	1

Из описательных статистик зависимой переменной в России и Европе, можно видеть, что производительность труда по валовой добавленной стоимости у российских компаний в среднем равна 1,4%, в то время как в Европе этот коэффициент равняется 8%, разница более чем в 5 раз. Напомним, что производительность труда по валовой добавленной стоимости рассчитывается как валовая добавленная стоимость, деленная на количество работников в компании. Получается, что на одного работника в средней российской компании приходится лишь 1,4% валовой добавленной стоимости, в Европе же это значение достигает 8%. Эта весомая разница говорит о том, что отставание конкурентоспособности российских компаний действительно есть. Максимальное значение производительности труда достигается в Европе так же с разницей более чем в 5 раз по сравнению с Россией. Однако, абсолютное значение минимума по данному показателю также больше в Европе.

Средний возраст компаний из российской выборки составляет около 37 лет, в то время как в европейской выборке этот показатель равен примерно 45 лет. Хотя в среднем европейские компании старше российских, максимальный возраст компании в России все же больше на 89 лет. Среднее количество работников в компаниях Европы в разы больше, чем в России.

Анализ панельных данных, как правило, начинают с использования модели линейной регрессии и последующей оценкой модели Методом Наименьших Квадратов (МНК). В данном случае удобнее всего использование сквозную регрессию (Pooled regression) для всех годов и компаний, тогда структура панельных данных не будет учтена (Ратникова, 2006). Кроме того, в модели сквозной регрессии предполагается одинаковое поведение у всех наблюдений, включенных в выборку, в каждом моменте времени. Зачастую на практике данное предположение не выполняется.

В общем виде уравнение для сквозной регрессии выглядит следующим образом:

(9)

где: y_it - зависимая переменная;

X'_it - вектор-строка со значениями регрессоров;

a - свободный член;

b - вектор-столбец, отражающий коэффициенты регрессии;

е_it - остатки.

В данном же исследовании регрессионная модель будет выглядеть в качестве следующего уравнения для российских компаний:

(10)

где: va_emp - зависимая переменная, отражающая конкурентоспособность, в виде производительности труда;

- свободный член;

-коэффициенты регрессии перед независимыми переменными;

е_it - остатки.

Для европейских компаний в уравнение добавятся переменные, отвечающее за месторасположение компании внутри одной из стран:

(11)

В последующем разделе «Описание результатов» будет приведена таблица с оцененными коэффициентами регрессионного уравнения, как для российских компаний, так и для европейских.



4. ОПИСАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Изучение влияния факторов конкурентоспособности компании, а конкретно - ее стратегически важных ресурсов, в данной работе включило в себя оценку регрессионного уравнения методом сквозной регрессии. В качестве независимой переменной была взята конкурентоспособность, в данном случае отражаемая показателем производительности труда по валовой добавленной стоимости. Объясняющими переменными выступили как непосредственно сами стратегически важные ресурсы, выраженные в четырех главных компонентах, так и контрольные переменные.

Из двенадцати стратегически важных ресурсов компании было получено 4 главные компоненты:

а) Компонента «physical», отвечающая за физические ресурсы, включила в себя расположение компании по близости к лучшим университетам страны, расположение в центре города, расположение в городе с населением больше 1 млн.;

б) Компонента «human», отвечающая за человеческие ресурсы, включила в себя расходы на одного работника в компании, квалификацию совета директоров, наличие корпоративного университета в компании;

в) Компонента «structural», отвечающая за организационные (структурные) ресурсы, включила в себя наличие в компании систем ERP, реализацию стратегии управления знаниями и интеллектуальный капитал, наличие корпоративной стратегии;

г) Компонента «intellectual», отвечающая за организационные ресурсы (инновационную деятельность), включила в себя количество патентов у компании, долю нематериальных активов, долю инвестиций в исследования и разработки.

А в качестве контрольных переменных были рассмотрены следующие:

е) Кризисные годы, а именно - 2008 и 2009 гг.;

ж) Возраст компании;

з) Размер компании;

и) Отрасль компании;

к) Также только для европейских компаний учитывалось влияние страны, в которой находится компаний на ее конкурентоспособность.

Однако при получении результатов важно посмотреть именно влияние главных компонент на конкурентоспособность, так как именно они рассматривались в дынной работе как факторы конкурентоспособности. Контрольные же переменные включаются в регрессию для того, чтобы уменьшить возможную ошибку. Другими словами, контрольные переменные объясняют то, что было бы включено в необъясненную часть (ошибку), если бы оценивалось влияние только интересующих в данном исследовании факторов. Поэтому коэффициенты перед контрольными переменными интерпретировать не так необходимо. Описательные статистики по контрольным переменным представлены в приложении 1.

Получившиеся в ходе оценки регрессионного уравнения эмпирические результаты для России и для Европы представлены в таблице 21.

Из представленной таблицы можно видеть, что из четырех главных компонент значимое влияние на российские компании оказывают только три: физические, человеческие и структурные ресурсы. Причем влияние это положительно, то есть чем данные уникальные ресурсы более развиты, тем компания более конкурентоспособна.

В Европе ситуация с главными компонентами обстоит иначе: они все оказывают значимое влияние, однако коэффициент перед человеческими ресурсами оказался отрицательным, что не предполагалось. Остальные же уникальные ресурсы компаний влияют на конкурентоспособность положительно. Отрицательное влияние человеческих ресурсов, вероятно, можно объяснить тем, что европейские компании переинвестировали в человеческий капитал. То есть они вложили в человеческие ресурсы слишком большие затраты, что в рассматриваемом периоде времени не успело принести плоды.

Таблица 21

Эмпирические результаты

Объясняющие переменные	Россия	Европа
physical	0,002***	0,002**
human	0,007***	-0,002***
structural	0,001***	0,002***
intellectual	0,0	0,001**
2008	0,001***	-0,004***
2009	-0,002***	-0,008***
Размер компании	-0,0**	-0,0***
Возраст компании (в квадрате)	0,0	0,0
Строительство и Недвижимость	-0,012	0,018***
Обрабатывающая промышленность	-0,016*	-0,002
Энергоресурсы и химические вещества	-0,009	0,044***
Сфера услуг	-0,013	0,007
Торговля и сопутствующие услуги	-0,003	-0,008*
Финансы и страхование	-	0,029***
Профессиональные услуги	-	-
Франция (для Европы)		0,004
Германия (для Европы)		0,012***
Италия (для Европы)		0,018**
Испания (для Европы)		0,016***
Великобритания (для Европы)		-
Cons	0,032***	0,073***
R2	0,220	0,095
Наблюдений в регрессии	5955	8907

Статистическая значимость коэффициентов на уровне 1% (***), 5% (**), 10% (*).

Также имеет смысл сравнить влияние данных факторов конкурентоспособности по абсолютному значению коэффициентов. Можно видеть, что человеческие ресурсы в России оказывают самое большое положительное воздействие на конкурентоспособность компаний, в то время как в Европе это воздействие оказалось отрицательным. Физические ресурсы влияют с одинаковой силой на конкурентоспособность компаний, как в России, так и в Европе. С такой же силой влияют и структурные факторы на европейские компании, однако их влияние на российские компании немного ниже. Сравнивать влияние интеллектуальных ресурсов не совсем целесообразно, так как их влияние на конкурентоспособность компаний в России не является значимым. В Европе же они оказывают самое малое влияние на конкурентоспособность компаний.

Далее рассматривалось влияние кризисных 2008 и 2009 годов на конкурентоспособность. Несмотря на то, что на конкурентоспособность российских компаний в данной спецификации 2008 год повлиял положительно, в Европе оба года повлияли на зависимую переменную отрицательно. Однако абсолютное значение коэффициентов больше для Европы, следовательно, конкурентное положение компаний в пяти рассматриваемых европейских странах оказалось более чувствительным к кризису, чем конкурентное положение российских компаний.

Следующим рассматриваемым показателем, влияющим на конкурентоспособность компаний, был возраст компаний. Можно видеть, что в данном исследовании возраст компаний не имеет никакого влияния на конкурентную позицию организаций.

Рассмотрим влияние отраслей на конкурентоспособность. Заметим, что по данному показателю Россия и Европа отличаются больше всего: значимые отрасли для России не совпадают со значимыми отраслями для Европы. Значимое влияние на конкурентоспособность российских компаний оказывает только обрабатывающая промышленность, однако влияние это имеет отрицательный знак. Однако для российских компаний влияние всех отраслей получилось с отрицательным знаком, следовательно, по сравнению с отраслью, которая была взята за базу (профессиональные услуги), все оставшиеся отрасли влияют на конкурентоспособность компаний отрицательно. Другими словами, самые конкурентоспособные компании, вероятно, находятся в отрасли профессиональных услуг. В то же время для европейских компаний значимыми оказались строительная отрасль, производство энергоресурсов и химических веществ, торговля, а также финансовая отрасль экономики. Однако торговая отрасль влияет на конкурентоспособность европейских компаний отрицательно по сравнению с влиянием отрасли профессиональных услуг. Необходимо подчеркнуть, что для России программным пакетом автоматически была исключена отрасль финансов и страхования из-за коллинеарности.

Сравнивая влияния европейских стран на конкурентоспособность компаний внутри этих стран, отметим, что все страны оказывают положительное влияния, по сравнению с базовой страной - Великобританией. Однако наибольший коэффициент имеет Италия. Это говорит о том, что Италия обеспечивает самые комфортные условия для развития конкурентного положения компаний, существующих в рассматриваемых отраслях экономики. Наименьший коэффициент имеет Франция, что свидетельствует о более жестких условиях на рынке, которые не позволяют организациям осуществлять конкурентную стратегию.

Таким образом, выдвинутые в начале исследования гипотезы подтвердились не полностью.

Гипотеза 1 о том, что физические, человеческие, структурные и интеллектуальные факторы оказывают значимое влияние на конкурентоспособность российских компаний, опровергалась, так как влияние интеллектуальных ресурсов оказалось незначимым для России.

Гипотеза 2, о том, что физические, человеческие, структурные и интеллектуальные факторы оказывают значимое влияние на конкурентоспособность европейских компаний, не опровергается. Все стратегически важные ресурсы оказывают значимое влияние на конкурентоспособность компаний в Европе.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При проведении сравнительного анализа факторов конкурентоспособности компаний в России и Европе была использована Ресурсная концепция Д. Барни. В соответствии с Ресурсной концепцией оценивалось влияние только внутренних факторов компании, а именно - стратегически важных ресурсов, которые могут оказывать воздействие на конкурентное положение предприятия в отрасли. Ресурсы компании, согласно теории, являются факторами конкурентоспособности компании только в том случае, если они обладают свойствами ценности и редкости, также их невозможно имитировать и заменит другими воспроизводимыми или нередкими ресурсами. Д. Барни подразделял стратегически важные ресурсы на физические, человеческие и организационные. В соответствии с этой классификацией ресурсов были выбраны показатели, влияние которых на конкурентоспособность будет оцениваться. Причем показатели выбирались таким образом, чтобы каждый соответствовал характеристикам стратегически важных ресурсов.

Было выбрано 12 стратегически важных ресурсов, представивших собой далее факторы конкурентоспособности компаний:

1. Расположение компании по близости с одним из 20 лучших университетов страны;

2. Расположение компании в центре города или региона;

3. Расположение компании в городе с населением свыше 1 млн. ;

4. Расходы на одного работника;

5. Квалификация директоров в совете директоров;

6. Наличие корпоративного университета;

7. Наличие систем ERP ;

8. Реализация стратегии управления знаниями или интеллектуального капитала;

9. Наличие корпоративной стратегии;

10. Число патентов;

11. Доля нематериальных активов;

12. Доля инвестиций в НИОКР;

Перечисленные показатели с помощью метода главных компонент были разбиты на 4 группы таким образом, что каждая группа соответствовала определенному виду стратегически важных ресурсов. Следует уточнить, что организационные ресурсы были разбиты на структурные и интеллектуальные. Образовалось 4 следующих группы показателей (или главных компонент), влияющих на конкурентоспособность компаний: физические ресурсы, человеческие ресурсы, структурные ресурсы и интеллектуальные ресурсы. Каждая из перечисленных групп ресурсов включила в себя три первоначальных показателя следующим образом:

а) физическим ресурсам соответствуют все переменные, отражающие расположение компании (относительно лучших университетов страны, центра города или региона и относительно города с населением свыше 1миллионачеловек);

б) Человеческим ресурсам соответствуют расходы компании на одного работника, квалифицированность директоров в совете, наличие в компании корпоративного университета;

в) Структурным ресурсам соответствуют наличие систем ERP в компании, стратегия управления знаниям или интеллектуального капитала, а также корпоративная стратегия;

г) Интеллектуальным ресурсам соответствует количество патентов у компании, доля нематериальных активов, доля инвестиций в НИОКР среди общих затрат.

В качестве показателя, отражающего непосредственно конкурентоспособность компаний, была взята производительность труда по валовой добавленной стоимости.

В выборку вошло более тысячи российских компании и более полутора тысяч европейских. Показатели были собраны с 2004 по 2014 год. Данные являются панельными.

Для подведения итогов работы была построена и оценена регрессионная модель, построенная для России и для Европы, что позволяет провести оценку коэффициентов при всех влияющих на конкурентоспособность показателях. Помимо четырех предложенных факторов конкурентоспособности оценивалось влияние на зависимую переменную также и контрольных переменных. В качестве контрольных переменных было рассмотрено влияние на конкурентное положение компании возраста и размера компаний, влияние кризиса (2008 и 2009 гг.), влияние отрасли и влияние страны (последнее только для европейских компаний).

Регрессия показала следующие результаты. Внутренние факторы конкурентоспособности, в данном исследовании взятые за стратегически важные ресурсы, оказывают различное влияние на российские и европейские компании. На конкурентоспособность компаний в России самое сильное влияние оказывают человеческие ресурсы, в то время как в Европе влияние человеческих ресурсов на конкурентоспособность компаний оказалось отрицательным. В России же не оказалось таких факторов среди стратегически важных ресурсов, которые оказывали бы на конкурентоспособность отрицательное влияние. Что касается структурных ресурсов, в данной регрессионной модели их влияние оказалось сильнее в европейских компаниях, чем в российских. А физические ресурсы определяют конкурентное положение компаний одинаковым образом, как в России, так и в Европе.

Изначально было сделано предположение о том, что все факторы конкурентоспособности оказывают значимое влияние на российские компании, точно так же, как и на европейские, однако оценка коэффициентов и их значимости с помощью сквозной регрессии это предположение подтвердило не полностью. Оказалось, что значимое влияние на европейские компании оказывают все четыре исследуемых фактора (физические, человеческие, организационные и интеллектуальные ресурсы). В то время как на компании в России интеллектуальные ресурсы не оказывают влияния при использовании данной выборки.

Тем не менее, поставленная в начале работы цель была достигнута, поскольку итог исследования позволяет сравнить степень влияния факторов конкурентоспособности российских и европейских компаний.

Выводы, которые были получены касаемо факторов конкурентоспособности предприятий, могут представить интерес для инвесторов и собственников компаний, как в России, так и за рубежом. Кроме того, данное исследование может представлять собой научный интерес.

Тем не менее, необходимо учесть, что в данной исследовательской работе европейские компании были представлены только компаниями в 5 странах: Франции, Германии, Италии, Испании и Великобритании. Поэтому полученные выводы не могут быть применены ко всем компаниям Евросоюза.

В качестве поля для будущих исследований может послужить расширение выборки другими странами Евросоюза. Таким образом, будет нагляднее представлена разница между спецификой компаний Европы и России. Кроме этого, анализ факторов конкурентоспособности может также включить в себя внешние факторы.



СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Адаева Т.Ю. Организационные факторы и резервы повышения конкурентоспособности предприятия. Пенза, 2009. 235 с.

2. Воронов Д.С. Оценка, анализ и выявление путей повышения конкурентоспособности предприятий. Екатеринбург, 2002. 145 с.

3. Голикова В.В., Гончар К.Р., Кузнецов Б.В., Яковлев А.А. Российская промышленность на перепутье. Что мешает нашим фирмам стать конкурентоспособными. М. 2007. 104с.

4. Гончар К.Р., Кузнецова </D/ Российская промышленность на перепутье. Факторы конкурентоспособности фирм. М. 2008. 42с.

5. Костин И.М., Фасхиев Х.А. Измерение конкурентоспособности предприятий // Международная науч.-практ. конф. «Менеджмент организации XXI века». 2001. С. 115-117

6. Мазилкина Е.И., Паничкина Г.Г. Управление конкурентоспособностью. М. 2009. 328 с.

7. Рудычев А.А. Повышение конкурентоспособности строительных материалов на внешнем рынке. СПб., 1998. 207с.

8. Фатхутдинов Р.А. Управление конкурентоспособностью организации. М., 2008. 432 с.

9. Хандамова Э.Ф., Экономическая природа конкуренции и конкурентоспособности предприятия (корпорации) // Политический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного университета. 2012. №82. P. 26.

10. Ahrend, R., Russian Industrial Restructuring: Trends in Productivity, Competitiveness and Comparative Advantage // Post-Communist Economies, 2006, №3, P. 277-295.

11. Barney J. B., Firm Resources and Sustained Competitive Advantage // Journal of Management, 1991, №17, P. 99-120

12. Barney, J., Wright, M. and Ketchen, D.J., The resource-based view of the firm: Ten years after 1991 // Journal of Management, 2001, № 6, P. 625-641.

13. Collis D. J., Montgomery C. A. Competing on Resources // Harvard Business Review, 2008, July-August, P. 140--150.

14. Jones T.B., Wood R.A., Cochran P.L. The composition of boards of directors and incidence of golden parachutes // Academy of Management Journal. 1985. №28. P. 664-671.

15. Kim S.W. An investigation on the direct and indirect effect of supply chain integration on firm performance // Elsevier journal. 2009. №119. P 328-346.

16. Klapalova A. Competitiveness of firms, performance and customer orientation measures - empirical survey results // Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis. 2011.

17. Konar S. Cohen M.A. Does the Market Value Environmental Performance?. // The Review of Economics and Statistics. 2001. May. P. 281-289

18. Lee J., Family Firm Performance: Further Evidence // Family business review. 2006. June. P. 103-114

19. Mallette P. Fowler K.L. Effects of Board Composition and Stock Ownership on the Adoption of “Poison Pills” // Academy of Management Journal. 1992. December. P. 1010-1035.

20. Marx K. Theories of surplus Value, Part 3, 1972, London, Lawrence&Wishart. pp. 1605.

21. Molodchik M., Shakina E., Barajas A. Bridging the gap in competitiveness of Russian companies with intangible bricks // Measuring Business Excellence. 2017. P. 86-100

22. Opler T.C. Titman S. Financial Distress and Corporate Performance // The Journal of Finance. 1994. July. P. 1015-1040.

23. Porter, M.E. The Competitive Advantage of Nations // Harvard Business Review. 1990. March-April. P. 73-95.

24. Puffer S.M., McCarthy D.J., Michailova S. Guest editorial. Russia: as solid as BRIC?. 2016, P. 5-18



Электронные ресурсы

25. КПМГ (2015), «Обзор рынка слияний и поглощений в России в 2014 г.», available at: http://www.kpmg.com/RU/ru/IssuesAndInsights/ArticlesPublications/Pages/MA-Survey-report-2014.aspx

26. «Экономика Европейского Союза», available at: . https://ru.wikipedia.org/wiki/Экономика_Европейского_союза



ПРИЛОЖЕНИЯ

Описательные статистики главных компонент. Россия

	Наблюдений	Среднее	Медиана	Мин,	Макс,
Physical	6368	0	-1,216	-1,21557	2,49152
Human	6368	0	-0,218	-1,207593	12,47075
Structural	6368	0	-0,605	-0,6046175	5,585351
Intellectual	6368	0	-0,341	-,3576744	12,15512

Описательные статистики компонент. Европа

	Наблюдений	Среднее	Медиана	Мин,	Макс,
Physical	11515	0	0,532	-1, 754601	1,727104
Human	11515	0	-0,072	-3,071	1,972
Structural	11515	0	-0,504	-1, 639496	2,071715
Intellectual	11515	0	-0,351	-,6880336	10,06182

Темпы роста ВВП Евросоюза*

*Скопир. со стр. https://ru.wikipedia.org/wiki/Экономика_Европейского_союза, сост. по данным Евростат.

Эмпирические результаты

Объясняющие переменные	Россия	Европа
physical	0,002***	0,002**
human	0,007***	-0,002***
structural	0,001***	0,001***
intellectual	-0,0	0,001**
2008	0,001***	-0,004***
2009	-0,002***	-0,008***
Размер компании	-0,0	-0,0***
Возраст компании	0,0***	0,0
Строительство и Недвижимость	-0,013	0,017***
Обрабатывающая промышленность	-0,019	-0,002
Энергоресурсы и химические вещества	-0,009	0,044***
Сфера услуг	-0,014	0,007
Торговля и сопутствующие услуги	-0,004	-0,008*
Финансы и страхование	-	0,029***
Профессиональные услуги	-	-
Франция (для Европы)		0,004
Германия (для Европы)		0,012***
Италия (для Европы)		0,018**
Испания (для Европы)		0,016***
Великобритания (для Европы)		-
Cons	0,031***	0,072***
R2	0,189	0,094
Наблюдений в регрессии	5955	8907

Статистическая значимость коэффициентов на уровне 1% (***), 5% (**), 10% (*).

Размещено на Allbest.ru

...