Диссертация (Стохастическая граница производственных возможностей и факторы технической эффективности предприятий российской обрабатывающей промышленности), страница 7

Кромеэтого, технически эффективных предприятий в рамках подхода DEA былобольше среди экспортирующих компаний, чем среди не-экспортеров.Анализ российских данных свидетельствует о положительном влиянииэкспортной активности на инновационное поведение предприятий (Голиковаи др., 2011). Была найдена статистически значимая связь текущей занятостис экспортной долей выпуска предыдущего периода, что авторы связали с наличием положительного воздействия экспортной деятельности на обучениепредприятий (Bleaney et al., 2000). Исследование связи экспорта и производительности предприятий (в качестве которой рассматривались совокупнаяфакторная производительность (TFP) и реальная добавленная стоимость наодного работника) подтвердило гипотезу о самоотборе наиболее эффективных предприятий на внешний рынок (Wilhelmsson, Kozlov, 2007).

Экспортеры оказались более крупными и капиталоинтенсивными, чем предприятия,которые действовали только на внутреннем рынке. Авторы признают, чтоинтерпретация результатов затруднена из-за кризиса 1998 г., который сопро48вождался сильной девальвацией рубля. Несмотря на то что предприятиямбыло выгоднее экспортировать в условиях слабого курса рубля, предприятиям пришлось нести дополнительные издержки за счет роста цен на импортноесырье и комплектующие. Таким образом, конкурентоспособность большинства российских предприятий обрабатывающего сектора после 1998 г.

в значительной степени снизилась. Помимо кризиса 1998 г., в период 1996–2002 гг.предприятия оперировали в условиях активного перехода к рыночной экономике, поэтому они были вынуждены быстро обучаться и приспосабливаться3к новым условиям . Анализ связи внешнеэкономической деятельности и совокупной факторной производительности (TFP) российского обрабатывающегосектора свидетельствует о том, что рост импорта комплектующих, а такжелиберализация прямых иностранных инвестиций оказывали положительноевоздействие на TFP российских предприятий в период с 1995 по 2001 гг. (Бессонова и др., 2003).2.2ДанныеДлявключаланализаэкспортной2004–2013гг.подеятельностиданнымисследуемыйобрабатывающегосекторапериод(разделы15, 17–36 ОКВЭД, 16 раздел был исключен из-за нехватки данных, см.таблицу 1).

В качестве дефлятора денежных показателей был рассчитаниндекс-дефляторГоскомстатобъемавРоссиисоответствии(заотгруженной2002сгод)продукцииметодологическиминаиосновеобъемаиндексауказаниямифизическогоотгруженныхтоваровсобственного производства, выполненных работ и услуг по основным видамобрабатывающих производств за текущий и предшествующий периоды.Для анализа были выбраны следующие показатели: выручка от реализа3 Этизамечания также относятся к эмпирическому исследованию, основанному на результатах опросов1997–1998 гг. (Bleaney et al., 2000).49ции (оборот, переменная); основные средства (капитал); активы ();остальные активы (активы за вычетом основных средств,ℎ); коли-чество работников (труд).

Кроме того, фиксировалось участие в экспортнойдеятельности (статус экспортера, переменная_ ).Были собраны данные за период 2004–2013 гг. с условием, что для каждого предприятия из выборки должны присутствовать значения показателя4«основные средства» за последние 4 года . Далее из выборки были исключены предприятия, в которых количество сотрудников менее 10, основныесредства, все активы или остальные активы составляют менее 1 тыс. руб.или выручка от реализации составляет менее 100 тыс. руб.

Кроме этого дляустранения выбросов из выборки были исключены 3% предприятий в каждойотрасли с наибольшим значением по каждому из пяти перечисленных вышепоказателей. Данный подход в том числе призван исключить из выборки5предприятия-банкроты, а также предприятия-«однодневки» . Некоторые авторы (см., например Greenaway, Kneller, 2004) отмечают влияние региональных факторов на вероятность выхода предприятия на зарубежные рынки.Однако в данной главе не учитывалось возможное влияние региональныхэффектов на связь технической эффективности и экспортного статуса пред-6приятия .СледуетRuslana,отметить,котороеотсутствиепредприятийвлияетполныхсчтосущественнымдальнейшийданныхэкспортногоогодахрынка.эмпирическийвыхода,Базовая4 Стоитограничениембазыанализ,пребыванияпеременнаяданныхявляетсяиухода_отметить, что для предприятий, у которых в базе Ruslana отсутствует показатель «основныесредства», отсутствуют и другие показатели: оборот, активы, количество работников.5 аналогичные процедуры устранения выбросов используются во многих эконометрических работах,например отбрасывается 1% наблюдений с малыми и большими значениями параметров (Бессонова и др.,2003).6 Использовать фиктивные переменные по регионам невозможно, так как 37 из 83 регионов имеютнедостаточное количество наблюдений.

Результаты использования фиктивных переменных по округамтрудно интерпретируются. Вероятно, это связано с неоднородностью регионов внутри ФО и с возможнымнесоответствием юридического адреса, указанного в базе Ruslana, и фактического адреса производства.50равна 1, если предприятие хотя бы в один год присутствовало на экспортномрынке, и 0 — в противном случае. Всего в базе данных 7152 предприятияобрабатывающегосекторавпротяженииодномгодунаотмеченыкак2004–2013экспортерыгг.Поподатамменьшеймереприсутствиянаэкспортном рынке по каждому году доступна информация по 1181 из 7152предприятий-экспортеров,однакодажеэтиданныесодержатошибкиинеполны.

Для многих предприятий этот статус экспортера несколько разизменялся в течение периода наблюдения. При дальнейшем эмпирическоманализе оказалось, что использование статуса экспортера по годам менееинформативно, чем использование просто статуса экспортера (в смыслекачестварегрессийит.п.).Предположительноэтоможетозначатьнеаккуратность в заполнении данного показателя в базе данных Ruslana.Альтернативное объяснение может быть таким: предприятие, которое былоэкспортером хотя бы в одном году, существенно отличается от другихпредприятий. Но что важнее всего, причина, по которой не заполненаинформацияповсем7152предприятиям,неизвестна.Поэтому,изучаятолько 1181 предприятие, по которым доступна информация, можно былобыполучитьдалеевстатуса7152смещенныеработерезультаты.используетсяпеременнаявизкачестве_ .предприятия-экспортераИсходяИтогоданныхсоображений,индикаторав(_выборке=1).экспортногоприсутствуетИспользованиеинвариантной по времени переменной означает невозможность проверкигипотез о причинной зависимости, поэтому цель исследования во второйглаве — обнаружить связь между участием в экспортной деятельности итехнической эффективностью предприятия.Полученная в результате описанной выше процедуры отбора данных выборка насчитывает 157185 наблюдений формата предприятие–год за период2004–2013 гг.

Она и используется в дальнейшем анализе. Итоговая панель51несбалансированная, и количество предприятий варьируется в каждом периоде. В таблице 3 приведено распределение наблюдений по отраслям.Чтобы показатели предприятий за разные годы были сравнимы, принята7следующая процедура их дефлирования .

Из официальной статистики Росстата для расчета индекса-дефлятора объема отгруженной продукции быливзяты два показателя: объем отгруженных товаров собственного производства, работ и услуг, выполненных собственными силами, и индекс производства по видам деятельности (таблица 3). Цепной индекс-дефлятор цен, ,рассчитывался отдельно для каждой отрасли в соответствии со стандартной8формулой : = ( /−1 ) · (100/ ),где: — индекс физического объема отгруженной продукции; , −1—объем отгруженных товаров собственного производства, работ и услуг, выполненных собственными силами по основным видам обрабатывающих производств соответственно за текущий и предшествующий периоды.

Далее цепные индексы-дефляторы цен были приведены к кумулятивным, где в качествебазового был принят 2004 г. (значение равно 1).Таким образом, при помощи рассчитанных индексов-дефляторов все денежные показатели были выражены в сопоставимых ценах 2004 г. Описательные статистики по всем отраслям за период с 2004 г. по 2013 г.

приведены втаблице 4.7 Прииспользовании производственной функции Кобба-Дугласа и при включении в уравнение фиктивных переменных по отраслям и по годам, дефлятор не важен, так как при изменении дефлятораизменяются только коэффициенты при фиктивных переменных, что не оказывает влияния на результат.Полученные в работе результаты оказались робастными, в том числе относительно выбора производственной функции — Кобба-Дугласа или транслогарифмической. Поэтому один дефлятор используется как дляактивов, так и для основных средств и «остальных активов».8 См.

Методологические указания Госкомстата России, 2002.52Òàáëèöà 3. Количество наблюдений по отраслям за 2004–2013 гг.Отрасль Количество наблюдений Из них экспортеров1530067691717340511311841763591912794592058962214213539113722515647823863588249630489325111703226261395731992732201908281708940082921714726830114923231860628283211554903336571589343335166635204911283660731439Òàáëèöà 4. Описательные статистики основных переменных по всемотраслям, 2004–2013 гг. (тыс. руб., N = 157185)ПеременнаяОборотСреднее Ст. ошиб. Минимум Максимум112819.3463140.7100.1028705324Основные средства33236.9232354.11.1010696317Число сотрудников132.6294.610.008564Активы83899.5452009.93.4122451868Остальные активы50662.6245962.91.1011773889Статус экспортера0.30.460.001.00532.3Моделирование взаимосвязи статуса экспортера и технической эффективности2.3.1Метод SFAДля оценки степени связи экспортного статуса предприятий и технической эффективности предприятий использовались два подхода — на основеоценки технической эффективности с использованием SFA-моделей с учетомэкспортного статуса и последующим оцениванием предельного эффекта экспортного статуса на техническую эффективность и на основе метода мэтчинга.