Голикова В.В., Коротков М.Ю., Говорун А.В.,

Голикова В.В., Коротков М.Ю., Говорун А.В.,
Кузнецов Б.В., Уварова О.М. (НИУ - ВШЭ)
Влияние стратегий промышленных предприятий на устойчивость к
внешним шокам и динамику посткризисного развития
Кризис 2008-2009 годов затронул практически все сектора российской
экономики, хотя и в различной степени. Обрабатывающие отрасли промышленности в
период острой фазы кризиса – конец 2008 – середина 2009 гг. - пострадали в целом
сильнее других: падение производства в это период составило 16% (Росстат, 2009),
существенно больше, чем в торговле или сельском хозяйстве (около 5%) и даже
несколько сильнее, чем в строительстве. Темпы падения могли быть и больше, если бы
не масштабная поддержка государством крупного бизнеса и стимулирование
государственного спроса за счет резервных фондов (Симачев и др., 2012). Что еще
более существенно с позиций устойчивого долгосрочного развития - обрабатывающее
производство после периода восстановительного роста, позволившего достичь и
несколько превысить докризисный уровень, вступило в фазу стагнации. Начиная с
конца 2010 года темпы роста промышленного производства начали сокращаться и к
2013 году (до событий вокруг Украины и до западных санкций) замедлились
практически до нуля [Росстат 2014].
На макроэкономическом уровне факторы, предопределившие кризисную
динамику достаточно детально изучены. Это и падение внешнего и внутреннего
спроса, в первую очередь на инвестиционные товары, «кредитное сжатие» - недостаток
и дороговизна банковских кредитов, и т.д. Существуют и макроэкономические
объяснения слабой посткризисной динамики. Существенно менее изучены факторы,
действовавшие на микроуровне, на уровне отдельных компаний и фирм. Вместе с тем,
для российской обрабатывающей промышленности, даже в сегменте средних и
крупных предприятий, в 2000-е годы была характерна существенная гетерогенность –
высокий
уровень
эффективности
внутриотраслевых
использования
и
межотраслевых
разрывов
в
уровне
ресурсов,
рентабельности
производства,
уровня
конкурентоспособности в целом (Российская промышленность на этапе роста», 2008),
которая, хотя и несколько снизилась в предкризисный период, оставалась на момент
наступления кризиса очень высокой (Авдашева и др. 2010). Логично предположить, что
и реакция на кризис предприятий была гетерогенной, также как и последствия этого
кризиса.
1
Основными задачами данной работы является, с одной стороны проверить
гипотезу о гетерогенности посткризисной динамики фирм, а, с другой – попытаться
выявить те факторы во внешней среде и в поведении фирм в предкризисный период,
которые определяли ту или иную динамику в предкризисный, кризисный и
посткризисный период. Стоит отметить, что реакция компаний на кризис (изменение
тренда основных финансово-экономических показателей) не была одномоментной, так
как разные отрасли и разные компании начинали испытывать затруднения в разное
время. Различной была и глубина падения и скорость, с которой компании
восстанавливали докризисные объемы производства и реализации. Однако снова выйти
на траекторию роста удалось далеко не всем фирмам. Было ли это следствием
объективных внешних условий (например, отраслевых факторов)? Или успешность
преодоления кризиса зависела преимущественно от эффекта «самоотбора», когда
худшую динамику демонстрируют фирмы исходно «плохие», с более низкой
производительностью факторов? Или же факторами относительного успеха была та
или иная стратегия развития, выбранная фирмами еще на докризисном этапе? Наша
работа является попыткой предложить некоторые ответы и объяснения. Ее
отличительной особенностью и научной новизной является, попытка:
 количественно оценить соотношение успешно развивающихся и стагнирующих
предприятий в промышленности и отдельных отраслях в посткризисный период;
 рассмотреть
последствия
реализации
той
или
иной
стратегии
фирм
в
предкризисный период, которые повлияли на их посткризисное развитие;
 определить
факторы
институциональной
среды
предприятия,
которые
не
позволяют предприятиям успешно развиваться.
Исследования реакции предприятий на кризис ведутся в рамках теорий роста
фирмы (обзор теорий и эмпирических исследований приведен в (Coad, 2009), где
предметом анализа являются три процесса: возникновение и уход предприятий с рынка
(«turnover»), динамика развития предприятий («mobility») и изменения в уровне контроля
предприятий над другими фирмами («changes in control”) (Caves, 1998). Для объяснения
особенностей стратегии фирм, обусловливающих
уровень их эффективности и
конкурентоспособности, опираются на теоретические концепции пассивного (Jovanovic, B.
1982, 1994) и активного обучения (Erikson, R. And Pakes, A., 1993; Klepper, S., 1996), при
этом именно переход от первого ко второму обусловливает более высокие шансы
сохранения и упрочения позиций фирмы на рынке (Ortega-Argiles, R and Moreno, R.,
2
2007). Активное обучение способствует росту способностей фирмы – ограниченному
ресурсу, который исключительно ценен для фирмы, особенно в условиях глобализации
экономики. Этот подход интегрирует концепции, принятые в различных областях –
организации отраслевых рынков, менеджменте, международной экономике (Sutton, J.,
2012).
Обстоятельный анализ эмпирических работ, которые позволили выделить ряд
характеристик фирмы, оказавших влияние на то, насколько успешно она проходит фазу
кризиса приведен в (Burger et al, 2014). Среди этих характеристик – размер фирмы, ее
возраст, наличие экспортных поставок, структура собственности (наличие иностранных
собственников), отраслевая принадлежность. Реакция европейских компаний на кризис
была гетерогенной. Так, по результатам масштабного исследования глобальной
конкурентоспособности 14 000 промышленных предприятий, выполненного в 2010 г. в 7
странах Eвросоюза, оказалось, что если в среднем падение объема продаж у
обследованных предприятий составило 12,2%, то у 18% европейских компаний в период
кризиса объем продаж не сократился или даже вырос, а у примерно у одной пятой всех
предприятий падение оказалось более глубоким и составило более 30%. При этом всего
9,6% дисперсии переменной «объем продаж» объясняется отраслевой принадлежностью,
еще 3,4% дает страна местонахождения, а оставшиеся 87% приходятся на гетерогенность
предприятий (Békés et al, 2011). Спад продаж оказался более выраженным у компанийэкспортеров; фирм, производящих продукцию под заказ, или работающие в сегменте B2B;
предприятий, полагавшихся на внешнее финансирование и испытывавших финансовые
ограничения для развития в докризисный период.
Что касается России, то для периода первого в постсоветской истории
экономического кризиса была характерна нечувствительность предприятий ко всем
нормальным драйверам экономического роста - качеству факторов производства,
совершенствованию
управления
(проведению
реструктуризации),
особенностям
структуры собственности (Bhaumik & Estrin, 2007. В предкризисный и посткризисный
период 1997-1999 г. детерминантами эффективности деятельности предприятий, которая
измерялась ростом объема продаж, оказались региональные факторы, отражающие
размеры спроса на региональных рынках, и факторы институциональной среды. На этапе
роста российской экономики в 2003-2008 гг. (Bogetic Z., Olusi, 2013) эффективность
фирмы
была
значимо
связана
со
следующими
факторами
–
ее
размером,
месторасположением, возрастом, структурой собственности и – самое важное – долей на
рынке. В целом, на длинном горизонте 1993-2009 гг. эксперты отмечают в России более
3
высокую волатильность в рамках экономического цикла (Gonzalez et al, 2013, прежде
всего, более продолжительные и глубокие спады, во время которых с рынка уходят не
только неэффективные, но также и вполне успешные предприятия. В этом исследовании
продемонстрировано, что в России более крупные и старые предприятия имеют больше
шансов выживания независимо от их эффективности. Что касается анализа факторов,
определявших успешность прохождения предприятиями обрабатывающей промышленности кризиса 2008-2009 гг. и последующего восстановления, то эмпирических работ,
выполненных на российских данных крайне мало. Ряд авторов (Iwasaki, 2014; Sprenger,
2014) сосредоточили свое внимание на факторах, обусловивших выживание российских
промышленных предприятий. Другие (Гурков, Авраамова, 2011) оценивают траектории,
выбираемые выжившими в кризис компаниями для преодоления негативных последствий
кризиса. В целом, работ об отдаленных последствиях стратегических решений, принятых
в предкризисный период, которые должны были обеспечить их устойчивость к внешним
шокам, очень немного. Особенностью нашей работы является попытка оценить
значимость целенаправленных действий собственников и менеджмента по обеспечению
устойчивости предприятия на рынке в условиях, когда институциональная среда в
регионах скорее препятствовала, чем способствовала развитию бизнеса (OECD Economic
Surveys, 2014; Positioned for growth, 2012; Russia’s Regions Drivers of growth, 2014;
Sharafutdiniva and Kisunko, 2014).
Информационная база исследования состоит из четырех основных источников.
Основным источником данных для нашего исследования являются результаты эмпирического опроса руководителей 1000 средних и крупных предприятий обрабатывающей
промышленности России, проведенного НИУ ВШЭ в 2009 году. Из системы СПАРК был
присоединен показатель выручки предприятий за период 2007-2012 гг. Также в состав
базы вошли данные экспертного рейтинга демократичности регионов фонда Карнеги за
2006-2010 годы (Петров и Титков, 2013).
Под траекторией развития в нашей работе понимается динамика выручки от
продаж предприятия в период 2007-2012 гг. Для выявления групп предприятий со
схожими
траекториями
прохождения
финансово-экономического
кризиса
и
посткризисного восстановления в работе использован метод иерархического кластерного
анализа, позволяющий выявлять и оценивать основные тенденции эволюции системы.
Использованы данные о стандартизованной выручке: выручка каждой кампании за
каждый год наблюдения стандартизована относительно средней выручки данной
конкретной кампании за весь рассматриваемый период времени. Все значения
4
исследуемой переменной приведены к единому диапазону значений от –3 до +3
относительно средней выручки данной конкретной кампании за 2007-2012 гг.
В результате кластеризации выделены 4 кластера траекторий динамики выручки
(Рис.1):
Рис. 1. Траектории изменения стандартизованной выручки в 4-кластерном решении для
выборочной совокупности предприятий обрабатывающей промышленности (N=662)
В первый кластер (N=58%) вошли предприятия с «классической» V-образной
траекторией изменения выручки в период кризиса: падение продаж в 2009 году на пике
острой фазы кризиса и затем восстановление и устойчивый рост в посткризисный период.
Следующий кластер по числу вошедших в него фирм (34%) – это предприятия с Lобразной траекторией, не сумевшие восстановиться после кризиса, т.е. не достигшие
докризисных объемов выручки после обвала 2009 года. Эти два кластера включают 92%
всех анализируемых фирм. Третий и четвертый кластеры имеют нетипичные траектории,
содержат мало наблюдений и непригодны для дальнейшего эконометрического анализа.
Релевантность нашего разбиения на кластеры подтверждена результатами
расчетов на условной генеральной совокупности средних и крупных российских
предприятий
обрабатывающей
промышленности,
принадлежащих
тем
же
видам
экономической деятельности и находящихся в тех же регионах, что и компании из нашей
основной выборки. Данные по условной генеральной совокупности (4519 предприятий)
взяты из БД СПАРК Интерфакса. Траектории изменения выручки в кризисный и
5
посткризисный период практически идентичны тем, что были построены на исходной
выборке, распределение кластеров по численности вошедших в них предприятий схоже с
тем, что было продемонстрировано на выборке. Для дополнительной проверки
устойчивости кластеров мы провели описанную выше процедуру кластеризации, сдвигая
временные интервалы. Расчеты показали, что состав кластера успешно развивающихся
фирм сохраняется на 95,3% на горизонте 2008-2012 гг. и на 90,6% при анализе данных за
2009-2012 гг., соответственно. Кроме того, для учета фактора динамики ценовой
конъюнктуры
на
товары
обрабатывающей
промышленности
в
кризисный
и
посткризисный период мы повторили процедуру кластеризации, используя данные о
выручке предприятий, дефлированной на цены производителей по данным Росстата.
Оказалось, что состав стагнирующего кластера сохраняется на 82,7%, а развивающегося –
на 62,2%. В дальнейшем эконометрические расчеты проводились для обеих групп
кластеров.
В работе проверяются две основные гипотезы:
Н1.
Компании,
завершившие
масштабную
реструктуризацию
до
начала
финансового кризиса, при прочих равных условиях имеют больше шансов попасть в
кластер быстро восстановившихся после кризиса предприятий.
Н2. В регионах с более высоким качеством институтов у предприятий больше
шансов быстро восстановиться после кризиса.
В качестве зависимой переменной во всех спецификациях будет выступать
бинарная переменная, отражающая факт принадлежности к более успешному (быстро
восстановившему падение объема продаж) кластеру. При проверке первой гипотезы
ключевыми предикторами были уровень инвестиций до кризиса, доля оборудования
старше 20 лет и проведение реструктуризации бизнес-процессов. В последнем случае
важную роль играет, сопровождалась ли реструктуризация на предприятии сокращением
или сокращением рабочих мест. Поэтому в регрессионное уравнение также включалось
произведение бинарных переменных для факта реструктуризации и для факта увеличения
числа рабочих мест.
При анализе влияния институтов использовались экспертные оценки сводного
индекса демократизации регионов в 2006-2010 гг., а также частный компонент рейтинга,
оценивающий уровень коррупции в регионе.
В число стандартных контрольных переменных включались переменные на основе
опроса предприятий: вид экономической деятельности, логарифм численности занятых на
6
начало периода, ряд показателей собственности (вхождение в состав бизнес-группы,
наличие иностранного собственника или государства, региональные показатели, тип
поселения).
Для проверки гипотез использовалось регрессионное уравнение вида:
,
где
– набор ключевых независимых переменных, зависящий от проверяемой гипотезы,
– набор индивидуальных контрольных переменных, состоящий из
логарифма численности работников и бинарных переменных для отрасли, структуры
собственности и вхождения в бизнес-группу, а также дополнительных переменных,
включаемых для проверки устойчивости результатов («должность респондента», «смена
генерального директора», «возникновение угрозы банкротства»);
обозначает региональные контрольные переменные, представляющие собой либо набор
бинарных переменных для регионов, либо логарифм ВРП на душу населения. Оценивание
коэффициентов модели проводилось при помощи метода бинарной probit регрессии.
Каждая из гипотез проверялась по отдельности и в сводной модели. Дополнительно для
проверки устойчивости результатов были включены следующие показатели: должность
респондента, факт смены генерального директора, возраст предприятия и его
происхождение (принадлежность к имущественному комплексу периода плановой
экономики). Результаты расчетов представлены в таблицах 1 и 2.
Гипотеза о значимости проведения реструктуризации предприятия в предкризисный период для успешного развития в посткризисный период подтвердилась:
предприятия, осуществлявшие крупные инвестиции накануне кризиса, с большей
вероятностью успешно преодолели последствия кризиса. Интересны результаты,
связанные с осуществлением предприятиями реструктуризации бизнес-процессов. Сам по
себе факт реструктуризации о многом не говорит (соответствующий коэффициент не
является значимым). Точно так же не ведет к успеху и простой найм дополнительной
рабочей силы на волне благоприятной конъюнктуры в условиях, когда труд работников
организован неэффективно. Однако если труд новых работников был организован
рационально, т.е. на предприятии появлялись современные рабочие места, то его
устойчивость к внешним шокам повышалась.
В
таблице
институциональных
2
представлены
условий
на
результаты
успешность
проверки
гипотезы
прохождения
о
влиянии
кризиса.
Индекс
7
демократизации положительно сказывается на вероятности для предприятия быстро
восстановиться после кризиса на модели с кластерами, сформированными по
недефлированной выручке, однако на дефлированных кластерах этот результат пропадает.
Однако
для
оценки
влияния
качества
институтов,
оцениваемых
различными
индикаторами коррупции в регионе, мы наблюдаем устойчивое негативное влияние
коррупциогенной среды для успешного развития предприятий вне зависимости от состава
используемых индикаторов для ее измерения (индекс коррупции Петрова-Титкова, индекс
бытовой коррупции и частота дачи взятки ФОМ-ИНДЕМ1).
Для экономии места модель, включающая индикатор коррупции «частота дача взятки», в работе не
приводится. Авторы готовы предоставить эти результаты по запросу.
1
8
Таблица 1. Реструктуризация и инвестиционная активность предприятий как факторы более успешного прохождения кризиса
Кластеризация по недефлированной выручке
Доля машин старше 20 лет
Незначительные инвестиции в 2008 г.
Крупные инвестиции в 2008 г.
Реструктуризация бизнес-процессов
Создание рабочих мест
Создание рабочих мест *реструктуризация бизнес-процессов
Индивидуальные контроли
Тип поселения
Региональные бинарные переменные
Дополнительный контроль
Число предприятий
1
-0.001 [0.001]
-0.046 [0.058]
0,151**[0,066]
-0,096[0,063]
-0,013[0,079]
0,287***[0,066]
Да
2
-0.002* [0.001]
-0,033 [0,055]
0,164** [0,065]
-0,085 [0,060]
-0,019 [0,079]
0,274** [0,070]
Да
Да
Да
Да
472
476
Кластеризация по дефлированной
выручке
1
2
-0.001 [0.001]
-0.001 [0.001]
-0,043 [0,071]
-0,025 [0,072]
0,207*** [0,076]
0,220*** [0,072]
0,061 [0,077]
0,063 [0,081]
0,057 [0,067]
0,060 [0,070]
0,233** [0,092]
0,214** [0,103]
Да
Да
Да
Да
Да
456
453
Таблица 2. Институты как фактор успешности прохождения кризиса
Кластеризация по недефлированной выручке
1
2
3
Индекс
демократизации
регионов
(Петров-Титков)
Индекс коррупции в 2006-2010 (ПетровТитков)
Индекс бытовой коррупции (ФОМИНДЕМ)
Ln ВРП на душу населения, 2008
Доля отраслей добывающей
промышленности в ВРП
Тип поселения
Индивидуальные контроли
Дополнительный контроль
Число предприятий
0,008** [0.004]
Кластеризация по дефлированной выручке
1
2
3
-0,003 [0.005]
-0,093*** [0.023]
-0,081** [0.035]
-0,467*** [0,153]
--0,506***[0,192]
-0,080 [0.097]
-0,035 [0.084]
-0,066 [0.081]
-0,070 [0.146]
-0,131 [0.119]
-0,177 [0.123]
0,002 [0.002]
-0,000 [0.002]
-0,002 [0.002]
0,001 [0.003]
0,002 [0.002]
0,000 [0.002]
Да
Да
Да
575
Да
Да
Да
575
Да
Да
Да
575
Да
Да
Да
Да
Да
565
Да
Да
Да
564
565
9
Представленные
выше
результаты
являются
достаточно
устойчивыми
к
варьированию состава контрольных переменных. Мы также оценили общую модель с
включением
в
нее
одновременно
факторов
реструктуризации
и
региональной
институциональной среды. Все результаты, полученные ранее, сохраняются.
Таким образом, как показал проведенный анализ, успешность прохождения
кризиса связана со стратегией развития предприятия в предкризисные годы, прежде всего,
его усилиями по модернизации производства. Активные инвестиции, а также усилия по
внедрению более совершенных бизнес-процессов в предкризисный период значимо
повышали шансы предприятия оказаться в кластере успешно развивающихся и в
посткризисный период. На вероятность выхода на одну или другую траекторию
посткризисного развития оказывало воздействие качество институциональной среды в
регионе. Статистически значимыми и устойчивыми для вероятности попадания в
успешный кластер оказались различные региональные индикаторы коррупции. Так, при
прочих
равных
условиях
более
высокий
уровень
коррупции
в
регионе
(как
административной, так и бытовой) значимо снижает вероятность попадания компании в
кластер успешных предприятий.
При этом мы отдаем себе отчет в уязвимости наших результатов для критики. В
первую очередь, ограничения связаны с информационной базой. В частности, в некоторых
случаях мы не можем определить направление причинно-следственной связи. Наше
исследование траекторий развития предприятий ограничено доступными на момент
проведения исследования данными на временном диапазоне 2007-2012 гг. и не учитывает
экономическую рецессию в российской экономике, наступившую в 2014г.
Основными возможными направлениями дальнейших исследований, на наш
взгляд, являются: расширение временного горизонта анализа, проведение углубленного
изучения (методами кейс-стади) наиболее типичных представителей кластеров, а также,
сравнительный анализ выявленных закономерностей на данных о прохождении кризиса
фирмами в других странах.
10
Литература
1. Гурков И.Б., Авраамова Е.М. (2011). Российские компании в поисках выхода на
траекторию устойчивого развития - Вопросы экономики, № 6, с. 138-148.
2. Очерки модернизации российской промышленности. Поведение фирм /под ред.
Б.В.Кузнецова. – М.: Издательский дом ВШЭ, 397 с.
3. Петров Н., Титков А. (2013). Рейтинг демократичности регионов Московского Центра
Карнеги: 10 лет в строю. М, 45 с.
4. Российская промышленность на этапе роста. Факторы конкурентоспособности фирм
(2008)/ под ред. К.Р.Гончар и Б.В.Кузнецова. – М.: Вершина, 2008, 479 с.
5.
Росстат 2014. «О промышленном производстве в 2013 г.».
http://www.gks.ru/bgd/free/B04_03/IssWWW.exe/Stg/d03/8.htm
6. Симачев Ю. В., Иванов Д. С., Кузнецов Б. В., Коротков М. Ю., Кузык М. Г.
Государственная антикризисная поддержка крупных и системообразующих компаний:
направления, особенности и уроки российской практики / Науч. ред.: А. Д. Радыгин.
М.: Дело, 2012, 29с.
7. Alfaro, L. and Chen, M.X. (2012) Surviving the global financial crisis: foreign ownership and
establishment performance – American Economic Journal: Economic Policy, 4 (3), pp. 30-55.
8. Burger, A., Damijan, J., Kostevc, C. and Rojec. M. (2014) Determinants of firm performance
and growth during economic recession: the case of Central and Eastern European countries. –
Discussion Paper 43, July 2014, KU Leuven, 38 p.
9. Békés, Gábor, László Halpern, Miklós Koren and Balázs Muraközy (2011) “ Still standing:
how European firms weathered the crisis - The third EFIGE policy report.” Bruegel Blueprint
15, 55 pages.
10. Bhaumik, S. K. and Estrin, S. (2007). How transition paths differ: Enterprise performance in
Russia and China. – Journal of Development Economics, 82, pp.374-392.
11. Bogetic Z., Olusi (2013) O. Drivers of firm-level productivity in Russia’s manufacturing
sector - World Bank, Policy Research Paper 6572, 27 p.
12. Caves, R. (1998) .Industrial organization and new findings on the turnover and mobility of
firms. – Journal of Economic Literature, vol. 36, N 4, pp.1947-1982.
11
13. Claessens S., Tong H., Wei , Sh.-J. (2012). From the financial crisis to the real economy:
Using firm-level data to identify transmission channels. – Journal of International Economics,
vol. 88, p. 375-387.
14. Coad, A. (2009). The growth of firms: a Survey of theories and empirical evidence. Edward
Elgar Publishing: Cheltenham.
15. Erikson, R. and Pakes, A. (1993). Markov-perfect industry dynamics: a framework for
empirical work. – Review of economic Studies, 62, pp. 53-82.
16. Foster, L., Grim, C. and Haltiwanger, J. (2014) Reallocation in the Great Recession:
Cleansing or not? – NBER Working Papers, N 20427. National Bureau of Economic
Research.
17. Gonzalez, A., Iacovone, L. and Subhash, H. (2013). Russian volatility. Obstacle to firm
survival and diversification. – Policy Research Working Paper 6605, September, 34 pages.
18. Iwasaki I. (2014). Global financial crisis, corporate governance, and firm survival: Russian
experience – Journal of Comparative Economics, 42, p.179-214.
19. Jovanovic, B. (1982). Selection and evolution of Industry – Econometrica, 50, pp. 649-670.
20. Jovanovic, B. (1994). The life cycle of a competitive industry - Journal of a Political
economy, 102.
21. Klepper, S. (1996). Entry, exit, growth and innovation over product life cycle. – The
American Economic Review, 86, pp. 562-583.
22. Kolasa, M., Rubaszek, M., Taglioni, D. (2010) Firms in the global recession: the role of
foreign ownership and financial dependence. – Emerging Markets Review, 11, pp.341-357.
23. Medina L. (2012). Spring Forward or Fall Back? The Post-Crisis Recovery of Firms – IMF
Working Paper WP 12/292, 30 pages.
24. OECD Economic Surveys. Russian Federation. Overview (2014). – OECD, 2014, 38 p.
25. Positioned for growth (2012). Ernst & Young 2012 Attractiveness Survey. Russia. 45 p.
26. Russia’s Regions Drivers of growth: 4x4. (2014).A report by the World Economic Forum’s
Global Agenda Council on Russia. Building on Scenarios for Russian Federation. – World
Economic Forum, 25 pages.
12
27. Sharafutdiniva, G. and Kisunko, G. (2014). Governors and governing institutions: a
comparative study of state-business relations in Russia’s regions. The World Bank Policy
Research Papers, N 7038, September, 44 pages.
28. Sprenger, C. (2014) Privatization and survival – evidence from Russian firm survey. –
Economic Annals, Volume LIX, N 200, p.43-60.
29. Structural Challenges to Growth Become Binding (2013). Russia Economic Report, N 30,
September, 39 pages.
30. Sutton, J. (2012) Competing in Capabilities. The globalization process. Oxford University
Press.
31. Tong, H. and Wei, Sh-J. The composition matters: capital inflows and liquidity crunch during
a global economic crisis. – Review of Financial Studies, 2010, vol.24, Issue 6, pp. 2023-2052.
32. Towards Knowledge Driven Reindustrialization. European Competitiveness report (2013).European Comission, 189 pages.
33. Varum, C. and Rocha, V. (2011) Do foreign and domestic firms behave any different during
economic slowdowns? International Business Review, 20 (11) pp.48-59.
13