в России: конкурентные преимущества и стратегии развития

А.Ю. Юданов
«Газели» в России:
конкурентные преимущества и
стратегии развития
Голицино, 29 авг. 2009
ПРОЕКТ «РУССКИЕ ГАЗЕЛИ»
«Эксперт»
Татьяна Гурова,
Юрий Полунин,
Андрей Виньков,
Анна Ворапаева,
Вера Краснова
и др.
Финакадемия
Андрей Юданов,
Наталья Думная,
Галина Колодняя,
Влад Разумов
Лиза Медина,
Елена Говядкина
Фирмы-газели в мире
• Термин «газель» введен Дэвидом Берчем в 80-х
г.г. для обозначения стайеров быстрого роста
• Количественно газели – это фирмы, растущие не
менее, чем 20% темпами не менее 5 лет подряд
(без провалов)
• На Западе газели очень редки, но обеспечивают
львиную долю увеличения занятости и
экономического роста страны
* Birch (1979) - 3% газелей создают 82%
новых рабочих мест (Массачусетс, США)
Birch (1997) - 3% газелей создают 70%
новых рабочих мест (США)
* Storey (1994) - 4% новых фирм создают 50%
новых рабочих мест (Великобритания)
* Kirchhoff (1994) - 10% газелей обеспечивают
75% новых рабочих мест (США)
* Autio, Arenius, & Wallenius (2000) - 1% газелей
дают 40% новых рабочих мест и роста ВВП
(Финляндия)
* Gazelles Innovation Panel (2008) – 3-10% фирм
создают 50-80% новых рабочих мест и роста
ВВП (ЕС)
Значимость феномена для России
1. В России газелей больше,
чем на Западе. Разные методы
подсчета показывают, что у нас
газелями являются от 7% до 15%
всех компаний
2. Вклад «русских газелей» в
производство меньше, чем на
Западе, но не мал. Важно: в
корпоративном секторе только
газели увеличивают занятость
3. Исключительно велика роль
газелей в структурных
изменениях
Доля быстрорастущих фирм в среднем бизнесе
(процент фирм с темпом роста свыше 20% в пост. ценах
по 13009 перманентным фирмам)
61
70
60
50,4
47,1
50
49,3
50,8
40
49,8
48,9
43,9
30
20
10
20
07
20
06
20
05
20
04
20
03
20
02
20
01
20
00
0
Динамика выручки газелей и прочих фирм
(2003-2007, постоянные цены)
Выручка Выручка
2003
2007
трлн. руб трлн. руб
Рост,
раз
Прирост Вклад в
выручки прирост
трлн. руб перманен
тных
фирм (%)
Газели (832)
0,29
2,90
10,17
2,61
23,1
Перманентные фирмы
(10174)
12,39
23,71
1,91
11,31
100%
2,41
4,56
1,89
2,15
19,0%
Гиганты
(топ-10)*
*"ГАЗПРОМ«, "ЛУКОЙЛ«, "СУРГУТНЕФТЕГАЗ«, "НОРИЛЬСКИЙ НИКЕЛЬ«, "ТРАНСНЕФТЬ"
"ТАТНЕФТЬ«, "СЕВЕРСТАЛЬ«, "МАГНИТОГОРСКИЙ МЕТКОМБИНАТ«, "НОВОЛИПЕЦКИЙ
МЕТКОМБИНАТ«, "АВТОВАЗ"
Газели и структурные сдвиги
Газель
Балтика
Вымпелком
Русский стандарт
X-5 Retail (Пятерочка)
НФК
1C
Яндекс
Урал-Пресс
Что изменилось в России?
Качественное русское пиво
Народная мобильная связь
Потребительское кредитование
Розничные торговые сети
Факторинг в России
Автоматизация делопроизводства
Русский интернет-поисковик
Конец монополии Почты России
Банк «Русский стандарт» (активы, млн. руб)
207952
200000
183801
182302
150000
104584
100000
50000
41780
2294
15631
08
.
20
07
20
06
20
05
20
04
20
03
20
02
20
01
5667
20
20
00
1167
0
300000
290000
280000
270000
260000
250000
240000
230000
220000
210000
200000
190000
180000
170000
160000
150000
140000
130000
120000
110000
100000
90000
80000
70000
60000
50000
40000
30000
20000
2294
10000
0
2001
y = 844,86e0,9721x
R2 = 0,9995
41780
15631
5667
2002
2003
2004
Экспоненциальный
рост вместо
«рваной» динамики
y=
bx
ae
«Вымпелком» (оборот, млн. долл.)
7171 10000
4868
7171
7000
1329,6
6000
4868
5000
1000
285,7
3211,1
2113,0
779,6
427,9
4000
100
3000
3211
2000
2113
1000
239
10
1330
286
428
780
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
376
0
y = 185,07e0,4694x
R2 = 0,9957
1
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
«Стройфарфор», г. Шахты, оборот млн. руб.
4500
4241,39
10000
4241,39
4000
1 707,67
3500
588,52
3000
937,62
180,89
2500
2 278,48
2000
2 278,48
331,39
100
92,61
1 707,67
70,14
1500
1000
92,61 180,89
588,52
20
07
20
06
20
05
20
04
20
03
20
02
20
01
20
00
19
99
20
07
20
06
1
20
05
20
04
20
03
20
02
331,39
20
01
19
99
70,14
0
937,62
20
00
500
y = 38,549e0,5258x
R2 = 0,9952
Лаборатория Касперского, млн. руб
10000
1 048,52
1000
y = 10,069e0,5884x
R2 = 0,9845
800
1 048,5
325,33
602,75
602,75
600
80,37
188,65
100
112,37
400
36,59
325,33
13,05
200
80,37
36,59
188,65
112,37
13,05
0
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
1
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Мордовцемент, млн. руб.
12000
12000
11000
10000
9000
1 603,48
8000
7000
1000
6 130,35
4 568,18
750,67
2 119,70
1 227,06
6000
456,34
5000
y = 340,23e0,3772x
R2 = 0,9895
4 568,18
4000
3000
1 603,48
2000
2 988,96
2 119,70
*
00
7
20
06
20
05
20
04
20
03
20
02
20
01
20
00
19
99
*
00
7
20
06
20
05
1
20
04
20
03
20
02
20
01
1 227,06
750,67
20
00
1000
456,34
0
19
99
120
6 130,35
2 988,96
1С
млн. руб.
10760 100000
11000
10000
9000
10000
8000
7000
5575
6000
1000
1864
3776
y = 318,61e0,3681x
R2 = 0,9899
100
4000
3000
3776
1864
2000
1021
1000 453
10
2723
1361
20
07
20
06
20
05
20
04
20
03
20
02
20
01
20
00
20
06
20
07
*
20
05
20
04
20
03
20
02
20
01
19
99
1
729
20
00
19
99
1021
453
5000
0
729
1361
2723
1076
5575
Ralf Ringer (обувь),
тыс. пар.
2500
10000
2150
2150
1000
2000
1450
1000
540
1450
220
714
1500
110
1000
1000
330
60
100
30
180
0,4164x
y = 16,746e
2
R = 0,9871
20
714
540
500
30 60
110 180
220
0
20 5
06
*
04
20
03
20
20
02
20
01
20
00
20
99
19
98
19
97
19
96
19
95
19
*
06
05
20
20
04
20
03
02
20
20
01
20
00
99
20
19
98
19
97
19
96
1
19
95
20
0
19
10
330
Экспоненциальный рост закономерен для газелей
40
Качество аппроксимации
реального развития
экспоненциальным
трендом для группы из
74 долгоживущих
газелей и для равновеликой случайной
выборки фирм
среднего бизнеса
35
30
25
20
15
10
5
0
> 0,99 0,980,99
0,970,98
0,950,97
Gazelles
0,9- 0,8-0,9 < 0,8
0,95
Rest
(Распределение коэффициентов детерминации R2)
Наличие экспоненциальных участков представляется эмпирическим подтверждением
знаменитой еретической теории Э. Пенроуз (E.
Penrose, 1955) о том, что темп роста фирмы в
решающей мере обусловлен не рынком сбыта,
а ВНУТРЕННИМИ факторами
• Рост предпринимательской фирмы лимитируется
не нехваткой спроса (был бы хороший предприниматель, а
спрос он найдет!), а нехваткой внутрифирменных
специфических ресурсов.
• Нехватка специфических ресурсов – абсолютный
ограничитель темпов роста: их нельзя купить на рынке, а
надо выращивать внутри фирмы.
•Внутреннее выращивание ресурсов при неограниченном спросе тяготеет к одинаковой (в %) скорости во
времени, т.е. к росту по экспоненциальному закону
Что сдерживало темпы вашего роста до кризиса?
(ответы 20+22=42 газелей)
Рост
рисков
70
65
60
55
50
Финансы
Раб.
сила
Управленцы
45
40
35
Снижение
прибыли
30
25
20
15
10
5
0
Спрос
Михаил Керштейн, «Рамфуд» (мясные продукты):
«Сколько можем делать продукта устраивающего
нас качества и в нужном рынку ассортименте, столько
и делаем. Есть ощущение, что если бы мы имели
возможность в течение двух-трех месяцев удвоить
объемы, то рынок это проглотил бы».
Структура портфеля банка «Русский стандарт»
100000
100000
1,0717x
y = 482,39e
R2 = 0,9946
93100
80000
90000
80000
70000
60000
Р, кар
60000
50000
40000
35149
20000
40000
30000
Р, кред
20000
1211
0
2001
4603
2002
13730
2003
2004
10000
2005
0
2001
М, кар
М, кред
2002
2003
2004
2005
«Естественным» способом формализации экспоненциального роста фирмы представляется идеология
модели Лотки-Вольтерры.
1. Экспонента, выход на плато (логистическая кривая)
Темп «внутреннего» роста
dN
K–N
--- = r * N --------dt
K
2. Взаимовлияние с другими фирмами
dN1
K1 – N1 – a12*N2
--- = r1 * N1 --------------------dt
K1
dN2
K2 – N2 – a21*N1
--- = r2 * N2 --------------------dt
K2
3. Пенрозианский рост фирмы. Почему границы
емкости рынка (К) не есть границы роста фирмы?
Полный
потенциал
спроса
Исходный
объем
спроса
Новые ниши,
повторные инновации, воспитание
рынка
M= K+А+В
Синергия в
кластере
Влияние
конкурентов
dN
M – N- С
(K + А + В) – N - С
--- = r * N ------------------ = r * N ------------------------------------dt
M
(K + А + В)
dN
(K + А + В) – N - С
--- = r * N -------------------------------dt
(K + А + В)
ВОЗМОЖНОСТЬ ЕДИНООБРАЗНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
РЯДА ПРАКТИЧЕСКИ ЗНАЧИМЫХ СИТУАЦИЙ
1) Не-газели на зрелом рынке: K + А + В ≈ N + С
2) Незащищенная ниша: А = 0; В = 0; С↑
3) Одиночная газель : А ↑
4) Сетевые эффекты: В = f(N, С)
5) Кластерные синергетические эффекты В = f(Ncl)
2) Незащищенная ниша: А = 0; В = 0; С↑
dN
K – N– С
--- = r * N --------------- ≈ 0
dt
K
Хорошие фирмы, которые никогда не станут газелями,
поскольку открытый ими потенциал рынка
мгновенно поглощается конкурентами.
Реальный пример: феномен «первого русского
дженерика» («Акрихин»)
dN
(K + А + В) – N - С
--- = r * N -------------------------------dt
(K + А + В)
ВОЗМОЖНОСТЬ ЕДИНООБРАЗНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
РЯДА ПРАКТИЧЕСКИ ЗНАЧИМЫХ СИТУАЦИЙ
1) Не-газели на зрелом рынке: K + А + В ≈ N + С
2) Незащищенная ниша: А = 0; В = 0
3) Одиночная газель: А ↑
4) Сетевые эффекты: В = f(N, С)
5) Кластерные синергетические эффекты В = f(Ncl)
3) Одиночная газель: А ↑;
dA >> dN + dC
K + А >> N + С
dN
(K + А ) – N – С
--- = r * N -------------------------- ≈ r * N
dt
(K + А )
Классика пенрозианского роста. Каждая новая инициатива сдвигает горизонт рынка на новый уровень.
Экспонента роста длится «бесконечно», но лишь
пока генерируются инновации.
«Мы – не стайеры, мы многократные спринтеры».
Три широко распространенных подхода:
1. Масштабирование,
2. Тиражирование,
3. Гранулирование
Hewlett-Packard
(невероятная экспонента, длиной 50 лет)
1000000
2
R = 0,9893
100000
10000
1000
100
10
1
1 5 9 13172125293337414549535761
Hewlett-Packard 122,1393967
California Palo Alto
Computers, Office
Equipment
Экспоненциальный
(Hewlett-Packard 122,1393967
California Palo Alto
Computers, Office
Equipment)
Источник: расчеты группы Артемия Малкова по данным «Fortune»
1966 – персональный компьютер, 1968 – программируемый калькулятор, 1972 – карманный научный калькулятор, 1977 – часы-калькулятор, 1984 – струйный принтер, 1986 - RISC-архитектура, 1994 – суперяркий фотодиод
Рост на два порядка
быстрее ВВП
Источник: расчеты группы Артемия Малкова по данным «Fortune»
dN
(K + А + В) – N - С
--- = r * N -------------------------------dt
(K + А + В)
ВОЗМОЖНОСТЬ ЕДИНООБРАЗНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
РЯДА ПРАКТИЧЕСКИ ЗНАЧИМЫХ СИТУАЦИЙ
1) Не-газели на зрелом рынке: K + А + В ≈ N + С
2) Незащищенная ниша: А = 0; В = 0
3) Одиночная газель: А ↑
4) Сетевые эффекты: В = f(N, С)
5) Кластерные синергетические эффекты В = f(Ncl)
4) Сетевые эффекты: В = f(N, С)
dB >> dN + dC
dN
K + f(N, С) – N – С
f(N, С)
--- = r * N --------------------------- ≈ r * N ----------- = r * N
dt
K + f(N, С)
f(N, С)
Парадоксальная, но РЕАЛЬНО наблюдаемая ситуация,
когда удовлетворение спроса (рост N+C) не насыщает
рынок, а генерирует огромный объем нового спроса.
Процесс стремительного превращения нишевого рынка
в масс-маркет. Для отдельной фирмы рынок надолго
становится «безграничным».
dN
(K + А + В) – N - С
--- = r * N -------------------------------dt
(K + А + В)
ВОЗМОЖНОСТЬ ЕДИНООБРАЗНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
РЯДА ПРАКТИЧЕСКИ ЗНАЧИМЫХ СИТУАЦИЙ
1) Не-газели на зрелом рынке: K + А + В ≈ N + С
2) Незащищенная ниша: А = 0; В = 0
3) Одиночная газель: А ↑
4) Сетевые эффекты: В = f(N, С)
5) Кластерные синергетические эффекты В = f(Ncl)
5) Кластерные синергетические эффекты В = f(Ncl)
dN1
K1 – N1 + f(Ncl1) – a12*N2
--- = r1 * N1 ------------------------------dt
K1
dN2
K2 – N2 + f(Ncl2) – a21*N1
--- = r2 * N2 ------------------------------dt
K2
Полномасштабный возврат к идеологии биологической модели
Лотки-Вольтерра – учет разного взаимовлияния видов=фирм –
с тем отличием, что учитывается не только конкуренция, но и
симбиоз (мутуализм). Разные фирмы в разной степени
выигрывают и страдают от участия в кластере. Ядро кластера.
(6) Реакция на кризис (экзогенное резкое падение К↓)
Равномерно
по статьям;
10%
Концентраци
я ресурсов на
стратегических проектах;
65%
Запрет новых
затратных
проектов;
15%
Сокращение
рекламы,
маркетинга,
ИТ; 10%
Как снижать издержки?
(ответы 22 уральских газелей)
Внедрение
новых
продуктов
75
70
65
60
55
Новые проекты
50
развития
45
40
35
Увеличение
30
Увеличение
персонала*
25
Сокрапроизводства
20
щение
15
ассор10
тимента
5
0
-5
-10
-15
-20
-25 Сокращение
-30 производства
Сокращение
-35
персонала*
-40
Сокращение
-45
капвложений
-50
Как реагировать на кризис?
(ответы 42 газелей)
Внедрение
новых
методов
управления
А.Ю. Юданов
«Газели» в России:
конкурентные преимущества и
стратегии развития
90
85
Откуда черпаются новые идеи?
(ответы 42 газелей)
80
Зарубежный
опыт
75
70
65
60
55
50
45
Опыт фирм
других
регионов
40
35
30
25
20
15
10
5
Опыт фирм
региона
Опыт других
отраслей
Собственные
разработки
•Феноменальный рост
Шансы продолжения быстрого роста для разных
типов фирм
(в %, по базе данных 13009 фирм)
57,3
54,3
48,2
"Быстрые" фирмы
35,7
20
03
36,9
30
20
01
37,5
78,1
20
02
51,2
78,4
78,5
53,3
33,4
"Медленные" фирмы
56,9
37,7
20
05
74,9
20
04
82,5
20
00
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
"Новички"
Новички 2000
ВСЕ ФИРМЫ
го
д
6
го
д
5
го
д
4
го
д
3
2
1
го
д
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
го
д
Шансы продолжения быстрого роста
для «новичков» разного возраста
(в %, по базе данных 1005 фирм)