Влияние государственных мер поддержки на взаимосвязь выручки технологических компаний Китая и ВВП

Введение

В условиях современной глобальной экономики технологический сектор играет ключевую роль в развитии и укреплении позиций стран на мировом рынке. Китай, являясь одной из ведущих экономик мира, активно развивает свой технологический сектор, вкладывая значительные ресурсы и средства в поддержку технологических компаний. Государственные меры поддержки оказывают существенное влияние на инновационную активность, конкурентоспособность и устойчивое развитие технологических компаний. В связи с этим, изучение и анализ эффективности государственных мер поддержки становится актуальной задачей для научных исследований и разработки экономических рекомендаций.

Целью данного исследования является анализ влияния государственных мер поддержки, подробнее о которых пойдет далее, на экономические показатели технологических компаний Китая с целью выявления эффективности и результативности таких мер. Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи: изучить государственные меры поддержки, предоставляемые технологическим компаниям Китая; собрать данные о финансовых и операционных показателях технологических компаний; проанализировать взаимосвязь между государственной поддержкой и показателями технологических компаний посредством эконометрической модели.

Основная гипотеза исследования состоит в том, что государственные меры поддержки оказывают положительное влияние на экономические показатели технологических компаний Китая, способствуя их инновационной активности, конкурентоспособности и устойчивому развитию. В связи с этим, оптимизация и дальнейшее развитие государственных мер поддержки могут улучшить положение технологического сектора Китая и способствовать экономическому росту страны в долгосрочной перспективе.

Для проведения научного исследования был проведен обзор литературы, включая актуальные исследования на тему влияния государственных мер поддержки на развитие технологических компаний. Вопрос о влиянии государственных субсидий на эффективность корпораций стал предметом дебатов как среди исследователей, так и среди политиков достаточно давно [1] [2]. Так в статье [3] авторы анализируют технологическую инновационную способность высокотехнологичных отраслей в Китае с использованием факторного анализа и индекса Морана, устанавливая рост этой способности, но с некоординированным региональным развитием. Однако статья не учитывает влияние государственной поддержки на инновационные способности и выручку компаний, а также отсутствует детальный анализ того, как государственная поддержка могла бы влиять на исследуемые параметры. В статье [5] авторы исследует роль устойчивых государственных закупок как мощного инструмента, способного отражать национальные стратегические намерения и стимулировать научно-технические инновации. Авторы статьи анализируют китайскую политику в области государственных закупок с точки зрения продвижения научно-технических инноваций, используя анализ политик. Хотя статья исследует важную тему устойчивых государственных закупок, она не включает в себя обсуждение о том, как эти практики могут быть адаптированы или модифицированы для содействия технологическим компаниям. Исследование этого вопроса могло бы предоставить дополнительные важные данные для данного исследования. В частности, были изучены статьи, посвященные анализу технологической инновационной способности китайских высокотехнологичных отраслей и эффективности государственных мер поддержки, таких как субсидии на исследования и разработки. В статье [4] авторы исследуют влияние государственных субсидий на НИОКР и на инновационные результаты компаний в Китае, при этом отмечается роль качества корпоративной бухгалтерской информации. Однако, статья ограничивается анализом только субсидий на НИОКР, не учитывая другие формы государственной поддержки. Кроме того, она сосредоточена на роли бухгалтерской информации, игнорируя другие факторы, которые могут влиять на эффективность государственных субсидий.

Исследование [6] представляет ценный взгляд на влияние государственных субсидий на инновационное сотрудничество, но оно ограничено корейским контекстом, не учитывает потенциальные различия между компаниями разного размера, но не рассматривает другие формы государственной поддержки и не рассматривает потенциальное влияние субсидий на конкуренцию. В статье [7] исследуются технологические стратегии в развивающихся экономиках и влияние COVID-19 на технологические политики, но отсутствует конкретный анализ влияния государственной поддержки на деятельность технологических компаний. В статье [8] авторы исследуют влияние государственных субсидий на НИОКР и торговые маржи китайских производственных компаний, показывая, что такие субсидии увеличивают вероятность начала экспорта и увеличивают продажи от экспорта, однако оно ограничено узким секторальным фокусом и не учитывает другие формы государственной поддержки. Исследование [9] анализирует влияние иностранных инвесторов на получение государственных субсидий на научно-исследовательские разработки в Китае, но не затрагивает вопрос о том, как эти субсидии влияют на их эффективность.

Эти исследования позволяют определить наиболее значимые факторы и методы оценки эффективности государственных мер поддержки и служат основой для разработки эконометрической модели в рамках данного исследования.

Полученные результаты исследования будут иметь важное теоретическое и практическое значение, так как они помогут углубить понимание влияния государственных мер поддержки на развитие технологических компаний и способствовать разработке стратегий развития и укрепления технологического сектора Китая. В долгосрочной перспективе результаты исследования могут быть применены для улучшения положения технологического сектора в Китае и стимулирования экономического роста страны в целом, а также быть показателем для подобных экономических мер в других странах.

Методология

Необходимо было определить, есть ли связь между увеличением государственной поддержки и ростом выручки пяти крупных технологических компаний, а также с ростом ВВП страны. Для этого был проведен корреляционный и регрессионный анализ, а также графический анализ данных, чтобы выявить закономерности и тенденции в предоставленных данных.

Сбор данных

Для проведения исследования были собрали данные о выручке пяти крупных технологических компаний Китая (Tencent, Alibaba, Xiaomi, JD.com и Baidu) и ВВП страны за период с 2010 по 2020 годы. Также была собрана информацию о годах, в которые правительство Китая предпринимало значительные меры государственной поддержки, такие как увеличение субсидий на научные исследования, предоставление налоговых льгот или развитие инфраструктуры (таблица).

Таблица

Выручки пяти крупных технологических компаний Китая

Примечание: для расчетов использовались данные от провайдера финансовой информации за 2011–2020 гг.). Китай принимал многочисленные меры государственной поддержки технологических компаний на протяжении последних десятилетий. Однако в этой работе выделены основные инициативы, оказавшие значительное влияние на технологические компании без учёта ежегодных планомерных мер поддержки таких как внутренние постоянные затраты на исследования и разработки [10]. В следующих годах были предприняты значительные меры государственной поддержки:

Подготовка данных

Для начала была создана таблица с данными, содержащий год, изменение выручки пяти крупных технологических компаний, изменение ВВП страны и информацию о государственной поддержке. Для качественного анализа были использованы относительные изменения величин (процентное изменение) для выручки компаний и ВВП. Информация о государственной поддержке была представлена в виде бинарной переменной, где 1 означает активную поддержку в предыдущем году, а 0 - отсутствие активной поддержки в предыдущем году. Учет именно предыдущего года связан с тем, что подразумевается отсутствие мгновенной реакции по изменению деятельности компании в году, в котором была принята активная мера поддержки.

Методология

Для анализа связи между государственной поддержкой и показателями технологических компаний и страны были использованы следующие методы с помощью библиотек Python:

a. Проведен корреляционный анализ и рассчитан коэффициент корреляции между изменением выручки пяти крупных технологических компаний и изменением ВВП страны, дабы ориентироваться на то, как соотносятся эти значения.

b. Также проведен регрессионный анализ изменения выручки топ-5 компаний и изменения ВВП. Это позволило нам определить коэффициент детерминации R², который показывают, насколько объясняющая переменная (изменение выручки пяти крупных технологических компаний) объясняет изменения в зависимой переменной (изменение ВВП).

c. Был построен график для визуализации зависимостей между изменением выручки пяти крупных технологических компаний, изменением ВВП страны и государственной поддержкой. Это позволило наглядно увидеть, как точки с разными уровнями государственной поддержки распределяются на графике и как они соотносятся с линией регрессии. Это может помочь нам оценить, насколько значительные меры государственной поддержки (или их отсутствие) может влиять на корреляцию между изменением выручки компаний и изменением ВВП страны. Те на способность технологических компаний давать больший вклад в ВВП страны.

Результаты исследования

С помощью корреляционного и графического анализа были исследованы взаимосвязи между изменением выручки пяти крупных технологических компаний, изменением ВВП страны и уровнем государственной поддержки. В результате анализа вытекают следующие выводы:

1. Была обнаружена высокая корреляция между изменением выручки пяти крупных технологических компаний и изменением ВВП страны: коэффициент корреляции составил 0.8927. Это может указывает на то, что успешность этих компаний тесно связана с экономическим развитием страны в целом.

2. Коэффициент детерминации R² составил 0.797, что говорит о том, что 79,7% изменений в ВВП страны можно объяснить изменениями в выручке пяти крупных технологических компаний. Это подчеркивает важность технологического сектора для экономического роста страны.

График (рис.1) показывает, что точки с разными уровнями государственной поддержки распределяются на графике и как они соотносятся с линией регрессии.

Рисунок 1. График корреляции роста выручки компаний и ВВП страны и связи с предшествующей государственной поддержкой

Источник: составлено автором

1. На графике видно, что года без предшествующей активной поддержки государством технологических компаний хорошо соотносятся с линией регрессии (синие точки с синей линией), но сама линия регрессии растет несущественно, следовательно, степень взаимосвязи изменения выручки компаний с изменением ВВП страны в эти годы менее существенна и отсутствие значительных мер государственной поддержки напрямую влияет на эту взаимосвязь (то есть не мешает органичному росту взаимосвязи своим отсутствием). В то же время, когда речь идёт о оранжевой линии с оранжевыми точками, верно утверждение, что в годы, следующие за принятием значительных мер поддержки, существенней отражаются на взаимосвязи между ВВП страны и выручкой технологических компаний в большую сторону. Но поскольку сами точки находятся не совсем на линии регрессии, следует говорить о том, что на такой рост взаимосвязи между ВВП страны и выручкой технологических компаний влияют ещё неучтенные факторы.

Заключение

В ходе исследования были выявлены важные тенденции во взаимодействии государственной поддержки, выручки ведущих технологических компаний и общего ВВП страны. Ключевые выводы можно свести к следующему:

1. Выявлена существенная корреляция между изменением выручки пяти крупных технологических компаний и изменением ВВП страны, подтверждающая важность технологического сектора для экономического роста страны.

2. Активные меры государственной поддержки влияют на связь между экономическим успехом технологических компаний и ростом ВВП страны, увеличивая ее в годы после предоставления поддержки.

3. Вместе с тем, было выявлено, что существуют дополнительные факторы, влияющие на уровень взаимосвязи между выручкой технологических компаний и ВВП страны, которые не были включены в этот анализ.

Это исследование не лишено ограничений. Во-первых, были использованы данные только по пяти крупным технологическим компаниям, что может не полностью отражать всю картину в отрасли. Во-вторых, не были рассмотрены другие потенциально важные факторы, такие как политическая стабильность, уровень образования и инфраструктура, которые могут также влиять на успех технологических компаний и ВВП страны.

Тем не менее, текущие выводы оказываются полезными для понимания роли государственной поддержки в успехе технологических компаний и их вклада в общий ВВП. Это исследование может послужить отправной точкой для более глубокого анализа этих взаимосвязей и определения оптимальной стратегии государственного вмешательства в технологический сектор для стимулирования экономического роста.