К. Г. Скрипкин Производительность ит в России: опыт эмпирического исследования1

К.Г.Скрипкин

Производительность ИТ в России: опыт эмпирического исследования¹

Информационные технологии традиционно рассматриваются как мощный источник инноваций, повышающих производительность отдельных фирм и, в конечном счете, производительность экономики в целом. В то же время, эмпирическое подтверждение данного тезиса в свое время оказалось исключительно сложной задачей, получившей название «парадокс производительности». Еще более сложной задачей стал анализ факторов, определяющих положительную взаимосвязь между инвестициями в ИТ и созданием ценности. Настоящая работа представляет собой первую попытку ответа на эти вопросы применительно к России. Прежде всего, в ней проводится эмпирический анализ отдачи от ИТ на данных значительной выборки российских фирм. Наряду с этим, проводится анализ факторов, определяющих отдачу от инвестиций в ИТ, на основе теории комплементарных взаимосвязей между компьютерным, организационным и человеческим капиталом фирмы.

«Парадокс производительности ИТ» и основные подходы к его разрешению

Проблема отдачи от вложений в ИТ остается актуальной на протяжении по меньшей мере 30 лет. Первые исследования, как правило, отмечали отсутствие эмпирически наблюдаемой связи между инвестициями в ИТ и производительностью (прибыльностью) фирмы (см., например, [1, 2, 3]). Совокупность этих исследований породила хорошо известный «парадокс производительности ИТ», который Нобелевский лауреат Р.Солоу сформулировал так: «Мы видим компьютерный век везде, кроме статистики производительности» [4]. Вкратце, можно отметить следующие важные выводы этих ранних работ:

[1]Отдача от вложений в ИТ отнюдь не наступает автоматически. Напротив, эффективное использование ИТ требует тщательного отбора проектов внедрения ИТ и соблюдения целого ряда условий в ходе их реализации.

[2]Существующие данные на уровне отраслей и, тем более, экономики в целом, совершенно недостаточны для каких-либо определенных выводов об отдаче от ИТ.

[3]Успешные внедрения ИТ, как правило, сопряжены с изменениями бизнес-процессов или даже модели бизнеса фирмы в целом.

В 1990-е г. появились работы, в которых эмпирически демонстрировалось статистически значимое положительное влияние инвестиций в ИТ на производительность фирмы. Прежде всего, в этом ряду следует назвать работу [5] c характерным названием “Paradox lost?²”, где авторы по результатам анализа выборки фирм, входящих в список Fortune 500, за 5 лет (1987-1991) провели анализ производственной функции, в которой в качестве отдельных переменных были выделены компьютерный капитал и компьютерный труд. Расчеты показали, что обе эти переменные положительно влияют на выпуск фирмы с высоким уровнем значимости. Анализ эластичности выпуска по компьютерному капиталу и компьютерному труду показал положительный чистый продукт того и другого, отличный от нуля на 5%-м уровне значимости. Позже в других работах, в частности, [6] эти результаты были подтверждены и дополнены. Так, в [6] более ранние результаты были подтверждены на выборке 1294 фирм, производящих 15% ВВП США. В расчетах также оценивалась производственная функция, но использовались не абсолютные величины, а первые разности показателей. При росте интервала разностей коэффициенты при компьютерном капитале возрастали, что косвенно свидетельствует о лаге между инвестициями в ИТ и отдачей от них.

Другая важная группа результатов связана с анализом факторов, определяющих отдачу от ИТ. Начиная с работы [7], в данном вопросе господствует теория, связывающая отдачу от ИТ с инвестициями в активы, комплементарные ИТ, а именно организационные практики и человеческий капитал. В дальнейшем, ряд работ, например, [8] и [9], выявили серьезные эмпирические свидетельства в пользу данной теории. В работе [8] эконометрический анализ выявил следующее:

Значимые положительные корреляции между вложениями в компьютерный, организационный и человеческий капитал;

Статистически значимая зависимость инвестиций в компьютерный капитал от инвестиций в организационный и человеческий капитал;

Положительные статистически значимые коэффициенты при компьютерном, организационном и человеческом капитале в производственной функции.

В работе [9] корреляции между тремя видами капитала были подтверждены. Наряду с этим, было рассмотрено совместное влияние инвестиций в компьютерный, организационный и человеческий капитал на капитализацию фирмы. В результате было установлено, что максимальное положительное влияние на капитализацию оказывают совместные инвестиции в компьютерный и организационный капитал.

Эмпирическая оценка отдачи от вложений в ИТ на российских данных

В 2010 – 2012 гг. команда исследователей под эгидой МФТИ провела исследование отдачи от ИТ на материале российских фирм. В расчете была использована производственная функция следующего вида:

(1), где

Y – выручка фирмы

K – основной капитал (кроме компьютерного),

L – труд, рассчитанный как сумма заработной платы и SGA,

С – компьютерный капитал фирмы, включающий в себя оборудование, ПО, в том числе, получаемые посредством аутсорсинга,

a, α, β, γ – постоянные коэффициенты.

Производственная функция оценивалась в логарифмах, т.е. в виде уравнения:

(2), где

k, l, c – логарифмы основного капитала, труда и компьютерного капитала соответственно;

a, α, β, γ – постоянные коэффициенты.

Сложной проблемой оказалось конструирование переменных и сбор данных. Сравнение существующих подходов приведено в Табл. .

Американские работы	Расчет по России
Выпуск – выручка фирмы в БД Compustat	Выпуск – выручка фирмы в БД СПАРК
Основной капитал – основной капитал фирмы в БД Compustat (за вычетом компьютерного капитала)	Основной капитал – основной капитал фирмы в БД СПАРК (за вычетом компьютерного капитала)
Компьютерный капитал – денежная оценка рабочих станций, серверов, периферии по БД CII³	Компьютерный капитал – величина, определяемая эксплуатационными расходами фирмы по результатам опроса
Труд – заработная плата в БД Compustat	Труд – сумма заработной платы, коммерческих и управленческих расходов в БД СПАРК

Табл. . Данные, используемые в расчетах производственной функции

Как мы видим, основное отличие двух подходов – разное определение компьютерного капитала. По логике теоретических работ, в частности, [7], под компьютерным капиталом следует понимать все материальные и нематериальные активы, относящиеся к сфере ИТ, – как минимум, все оборудование и программное обеспечение. Между тем, в работах [5], [6], [8], [9] компьютерный капитал не включает ни программного обеспечения, ни коммуникационного оборудования. Противоречие с теорией комплементарности состоит в том, что в отсутствие прикладного программного обеспечения⁴ оборудование заведомо не может приносить прибыль, т.е. не является капиталом в экономическом смысле. Аналогичным товаром-комплементом выступает и коммуникационное оборудование. Еще большую трудность для данного подхода представляет массовый переход фирм к аутсорсингу ИТ. Теоретически, при полном аутсорсинге компания может вообще не владеть компьютерным оборудованием, получая доступ к нему как услугу. В этом случае компьютерный капитал по Э.Бринйолфссону и его коллегам будет равен нулю, но при этом фирма может быть крупным потребителем компьютерного капитала.

Исходя из этого, в качестве приближения компьютерного капитала был использован показатель эксплуатационных расходов фирмы на ИТ. Значительная часть расходов на поддержку находится в прямой пропорции к установленной базе оборудования и программного обеспечения (17-20% от объема оборудования и/или программного обеспечения). Затраты на ИТ-персонал тоже находятся в определенной пропорции к установленному оборудованию и программного обеспечения. Это же верно и относительно затрат фирмы на аутсорсинг ИТ-услуг. При этом собственно коэффициент пропорциональности между компьютерным капиталом и эксплуатационными расходами не имеет принципиального значения, поскольку чем выше данный коэффициент, тем ниже коэффициент регрессии. Расчеты проводились из предположения, что коэффициента пропорциональности равен 5, т.е. эксплуатационные расходы составляют 20% величины компьютерного капитала. Указанный набор данных удалось собрать по выборке из 170 фирм. В связи с неоднородностью размера фирм, выборка была разбита на группы по размеру, и по каждой группе было рассчитано уравнение (2).

Результаты оценки представлены в Табл.

Группа	Число фирм	R² правл.	α	β	γ
Крупнейшие	11	0,81	0,38 (0,01)	0,33 (0,08)	0,05 (0,30)
Крупные	64	0,79	0,41 (0,00)	0,56 (0,00)	0,18 (0,00)
Средние	66	0,62	0,43 (0,00)	0,34 (0,01)	0,10 (0,10)
Мелкие	31	0,94	0,45 (0,00)	0,15 (0,03)	0,38 (0,00)

Табл. . Результаты оценки производственной функции для российских фирм

Как видно из таблицы, коэффициенты производственной функции, включая и коэффициент при компьютерном капитале, оказались положительными и статистически значимыми хотя бы на 10%-м уровне для всех размерных групп, кроме крупнейших фирм. Незначимость коэффициентов в данной группе, вероятно, связана с крайне малым числом фирм. Таким образом, положительное влияние компьютерного капитала на выпуск фирмы было подтверждено и на российских данных.

Анализ факторов, влияющих на величину отдачи от ИТ

Исследование факторов, влияющих на величину отдачи от ИТ, проводилось в рамках теории комплементарных активов. Её применение на российских данных было осложнено двумя обстоятельствами.

Во-первых, зарубежные количественные исследования опирались на уже известный набор организационных практик, т.е. конкретных черт управления фирмой, проявлявшихся в фирмах, интенсивно использующих ИТ. Эти черты были исследованы на протяжении 1990-х – начале 2000-х гг. и просуммированы, например, в [10]. Аналогичных исследований на российском материале обнаружить не удалось.

Во-вторых, данные по применению каких-либо организационных практик, включая и отмеченных в зарубежных работах, собрать также не удалось.

В результате, в настоящее время осуществляется начальная стадия работ – выявление организационных практик, комплементарных ИТ, на примере отдельных российских фирм.

Таким образом, в настоящее время удалось получить первые эмпирические подтверждения положительной отдачи от ИТ в России. Начат и анализ факторов, влияющих на отдачу от ИТ, но он находится на довольно ранней стадии.

Литература

[4]Loveman, Gary. An Assessment of Productivity Impact of Information Technologies, pp. 84-110 // In Information Technology and the Corporation of 1990s. Oxford : Oxford University Press. 1994. 532 p.

[5]Roach, Stephen. America’s Technology Dilemma: a Profile of the Information Economy. Morgan Stanley Special Economic Study. 1987. 29 p.

[6]Strassman, Paul. . The Business Value of Computers. New Canaan : The Information Economics Press. 1990. 530 p.

[7]Solow, Robert. We'd Better Watch Out// New York Times Book Review. 12 July 1987.

[8]Brynjolfsson, Erik, Lorin Hitt, Paradox Lost? Firm-Level Evidence of the Returns to Information Systems Spending // Management Science – Apr. 1996. v.42. No.4. pp.541-558.

[9]Brynjolfsson E., Hitt L. Computing Productivity: Firm-Level Evidence // Review of Economics and Statistics. – 2003. V. 85. №4. Pp.793-808

[10]Milgrom Paul, John Roberts. The Economics of Modern Manufacturing: Technology, Strategy and Organization. // American Economic Review. 1990. V.80. №3. Pp.511-528.

[11]Bresnahan Timothy, Brynjolfsson Erik, Hitt Lorin. Information Technology, Workplace Organisation and Demand for Skilled Labor: an Empirical Evidence. // Quarterly Journal of Economics. 2002. V.117. №1. Pp.339-376.

[12]Brynjofsson Erik, Lorin Hitt, Shinkyu Yang. Intangible Assets: Computers and Organisation Capital. // Brookings Papers on Economic Activity. 2002. № 1. Pp.137-198.

[13]Brynjolfsson, Erik, VII Pillars of Productivity // Optimize, v.22 (May 2005)

1 Работа выполнена при финансовой поддержке Национального фонда подготовки кадров

2 Парадокс исчез? (англ.)

3 CII – Computer Intelligence Infocorp, коммерческая база данных по ИТ-оборудования в американских фирмах

4 Мы допускаем, что системное программное обеспечение может частично учитываться в составе компьютерного оборудования