Диссертация (Стохастическая граница производственных возможностей и факторы технической эффективности предприятий российской обрабатывающей промышленности)

Федеральное государственное автономноеобразовательное учреждение высшего образования«Национальный исследовательский университетВысшая школа экономики»На правах рукописиЩетинин Евгений ИгоревичСтохастическая граница производственных возможностей ифакторы технической эффективности предприятий российскойобрабатывающей промышленностиСпециальность: 08.00.13 —Математические и инструментальные методы экономикиДиссертацияна соискание ученой степени кандидата экономических наукНаучный руководитель:доктор экономических наук,Пересецкий Анатолий АбрамовичМосква – 2017ОглавлениеВведениеГлава 11.14Основные понятияÈíñòðóìåíòàðèé20ñòîõàñòè÷åñêîéãðàíèöûïðîèçâîäñòâåííûõâîçìîæíîñòåé .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1.2Òåõíè÷åñêàÿ ýôôåêòèâíîñòü è åå çàâèñèìîñòü îò äèñïåðñèèîøèáêè íåýôôåêòèâíîñòè . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1.2.11.2.223Ïðåäåëüíûé ýôôåêò òåõíè÷åñêîé ýôôåêòèâíîñòè ïî äèñïåðñèè îøèáêè íåýôôåêòèâíîñòè . . . . . . . . . . . . . .28Òåîðåìû î çíàêå ïðåäåëüíîãî ýôôåêòà òåõíè÷åñêîé ýôôåêòèâíîñòè ïî äèñïåðñèè îøèáêè íåýôôåêòèâíîñòè1.320. .30Ìåòîä ìýò÷èíãà . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .381.3.1Ìýò÷èíã ñ èñïîëüçîâàíèåì ìåðû ñêëîííîñòè . . . . . . . .391.3.2Ìýò÷èíã è áëîêèðîâàíèå ïî ìåðå ñêëîííîñòè. . . . . . .411.4Îòðàñëè îáðàáàòûâàþùåé ïðîìûøëåííîñòè . . . . . . . . . . . .421.5Âûâîäû ãëàâû . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .44Глава 2Связь статуса экспортера и технической эффективно-сти452.1Ñòàòóñ ýêñïîðòåðà. Îáçîð ëèòåðàòóðû. . . . . . . . . . . . . . .452.2Äàííûå . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .492.3Ìîäåëèðîâàíèå âçàèìîñâÿçè ñòàòóñà ýêñïîðòåðà è òåõíè÷åñêîéýôôåêòèâíîñòè . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .542.3.1Ìåòîä SFA542.3.2Ìåòîä ìýò÷èíãà. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .622.3.3Ìýò÷èíã ñ èñïîëüçîâàíèåì ìåðû ñêëîííîñòè . . . . . . . .64. . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . .22.3.42.4. . . . . . .66Âûâîäû ãëàâû . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .68Глава 3Ìýò÷èíã è áëîêèðîâàíèå ïî ìåðå ñêëîííîñòèСвязь доли импорта и технической эффективности703.1Äîëÿ èìïîðòà â ïðîäóêöèè îòðàñëè. Îáçîð ëèòåðàòóðû. . . . .703.2Äàííûå . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .733.3Ìîäåëèðîâàíèå âçàèìîñâÿçè äîëè èìïîðòà è òåõíè÷åñêîé ýôôåêòèâíîñòè. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .793.4Îòäà÷à îò ìàñøòàáà. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .843.5Âûâîäû ãëàâû . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .86Глава 4Влияние инвестиций в основной капитал на техниче-скую эффективность874.1Èíâåñòèöèè â îñíîâíîé êàïèòàë. Îáçîð ëèòåðàòóðû. . . . . . .874.2Äàííûå . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .924.3Ìîäåëèðîâàíèå âëèÿíèÿ èíâåñòèöèé â îñíîâíîé êàïèòàë íà òåõíè÷åñêóþ ýôôåêòèâíîñòü4.4. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . .974.3.1Òåõíè÷åñêàÿ ýôôåêòèâíîñòü: èçìåíåíèå ïî ãîäàì . . . . .974.3.2Òåõíè÷åñêàÿ ýôôåêòèâíîñòü: ïàíåëüíûå äàííûå . . . . . . 1004.3.3Ñòàáèëüíîñòü ýôôåêòèâíûõ ïðåäïðèÿòèé4.3.4Êëàñòåðèçàöèÿ ïðåäïðèÿòèé . . . . . . . . . . . . . . . . . 109. . . . . . . . . 105Âûâîäû ãëàâû . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

112Заключение114Список литературы1163ВведениеАктуальность темы исследованияПослеформированиявконцесемидесятыхгодовосновконцепциистохастической границы сфера ее применения постоянно расширяется. Наееосновесформировалсятеоретическиобоснованныйподходкоценкетехнической эффективности производства.

Это понятие было введено вработах (Koopmans, 1951; Debreu, 1951; Shephard, 1953; Farrell, 1957) дляописания степени соответствия объема выпускаемой продукции количествузатрачиваемых ресурсов. Методология построения и анализа стохастическойграницыпроизводственныхвозможностей(StochasticFrontierAnalysis,SFA) была впервые предложена в работах (Meeusen, van den Broeck, 1977;Aigner et al., 1977). Она основана на том, что результат производственногопроцессаопределяетсявлияниемслучайныхнетолькообъемомнеидентифицируемыхиспользуемыхвоздействий.Наресурсовнегоитакжеоказывают систематические воздействия факторы, приводящие к снижениюобъема выпуска.

То есть, факторы эффективности. Для моделированиярезультатов воздействия факторов эффективности в модель стохастическойпроизводственной функции дополнительно к нормально распределенной,была включена положительно распределенная составляющая ошибки. Наоснове этой модели созданы и развиваются параметрические метода оценкитехнической эффективности производства.Актуальность исследования определяется возможностью идентификациифакторов эффективности и их влияния на результаты производственногопроцесса. Создаются условия для повышения объемов выпуска предприятий путем воздействия на управляемые факторы эффективности, специфические для различных отраслей промышленности.

На данных по российскимпредприятиям обрабатывающего сектора экономики отсутствуют публика-4ции, изучающие связь технической эффективности предприятий и таких факторов, как статус экспортера (экспортная активность предприятия), доля импорта товаров и инвестиции в основной капитал.Статус экспортера является важным фактором, оказывающим влияниена техническую эффективность: наличие у фирм-экспортеров высокой производительности в литературе объясняется эффектом «самоотбора» и обучающими эффектами экспорта за рубеж. Однако для российского обрабатывающего сектора нет однозначного ответа, какие эффекты проявляются. Кромеэтого, для российской обрабатывающей промышленности не рассматриваласьзадача связи статуса экспортера предприятий и их технической эффективности.Импорт является одним из важных факторов, оказывающих влияние натехническую эффективность предприятий.

В диссертационном исследованииизучается фактордоля импорта, равный отношению стоимости импорта то-варов к валовой добавленной стоимости (ВДС) рассматриваемой отрасли. Всуществующих на сегодняшний день теоретических и эмпирических работахнет однозначного ответа, каким образом рост доли импорта в отрасли связанс технической эффективностью предприятий: рост импорта связан с ростомтехнической эффективности или наоборот, с ее убыванием. Таким образом,для российского обрабатывающего сектора, в частности, для пищевой промышленности актуальна задача определения взаимосвязи доли импорта итехнической эффективности, т.к. для российских предприятий данная задача не рассматривалась.Еще одним фактором являютсяинвестиции в основной капитал.

Инве-стиции в основной капитал оказывают значимое влияние на коэффициентызатрат для отдельных видов обрабатывающих производств. Для российскойобрабатывающей промышленности, в частности, для пищевой промышленности важно выяснить, какое влияние оказывают инвестиции в основной ка5питал на техническую эффективность предприятий, а также какие именнопредприятия определяют эффективность отрасли и обеспечивают основнойобъем инвестиций в основной капитал.Степень научной разработанности проблемыДля определения оценок технической эффективности (т.е.

отставания отграницы производственных возможностей) были предложены два подхода:1) параметрический — метод стохастической границы производственных возможностей (англ. Stochastic Frontier Analysis, SFA) (Aigner et al., 1977) и 2)непараметрический — оболочечный анализ данных (англ. Data EnvelopmentAnalysis, DEA) (Charnes et al., 1978; Banker et al., 1984).Подход SFA позволяет учесть, что производственная функция характеризует максимальный выпуск при фиксированных объемах ресурсов в условияхслучайных воздействий.

В рамках данного подхода строится модель стохастической границы производственных возможностей, представляющая собойпараметрически заданную производственную функцию со случайной ошибкой, состоящей из стохастического шума и неэффективности (см., например,Kumbhakar, Lovell, 2000). Среди российских работ, использующих SFA и посвященных отдельным отраслям экономики, следует выделить, в частности,работы (Головань, 2006; Головань и др., 2010), которые посвящены анализубанковского сектора, в работе (Борисова и др., 2010) исследуются некоммерческие организации, Ипатова, Пересецкий (2013) рассмотрели резиновую ипластмассовую промышленность, Малахов, Пильник (2013) исследовали бетонную промышленность, в работе (Афанасьев, 2006) изучается техническаяэффективность предприятий по производству и сбыту товаров хозяйственного назначения, в книге (Айвазян, Афанасьев, 2014) рассматриваются отрасли«разработка программного обеспечения» и «фармацевтика».Подход DEA использует методы линейного программирования для по-6лучения оценок технической эффективности.

Среди российских работ, в которых применяется подход DEA, следует отметить статью (Головань и др.,2010), в которой оценивают техническую эффективность российского банковского сектора, а также работы (Абанкина и др., 2013; Алескеров и др., 2015;Abankina et al., 2016; Aleskerov, Petrushchenko, 2016), в которых оцениваюттехническую эффективность российских университетов. Главным ограничением DEA является то, что этот подход не допускает наличия случайнойошибки в данных и интерпретирует любое отклонение от границы производственных возможностей как неэффективность (Ray et al., 2015). Поэтому вдиссертационной работе использован подход SFA.При наличии гетероскедастичности ошибки неэффективности в подходеSFA, важно понимать, какой предельный эффект на техническую эффективность обеспечивают факторы гетероскедастичности.

В работах (Kumbhakaret al., 2015; Ray et al., 2015) рассчитано значение предельного эффекта ошибки неэффективности по факторам гетероскедастичности и показано, что знаккоэффициента при факторе гетероскедастичности совпадает со знаком предельного эффекта ошибки неэффективности. Однако выражения для предельного эффекта именно технической эффективности (а не ошибки неэффективности) по дисперсии ошибки неэффективности и факторам гетероскедастичности, насколько известно, в литературе ранее не выводились. Отрицательное значение для предельного эффекта технической эффективности подисперсии ошибки неэффективности выглядит естественным.