Автореферат (1137931), страница 2
Текст из файла (страница 2)
В [Aigner et al., 1977] впервыевстречается название метода и приводится определение понятия техническойнеэффективности с экономической точки зрения. Данным методом в настоящеевремя активно занимаются K. Lovell, P. Schmidt, R. Sickles, S. Kumbhakar,W. Greene и др.Примерами прикладных работ по оценке СФП с помощью DEA и SFAмогут служить: [Asche et al., 2013] — рыбоводство Норвегии за 1996–2008 гг.;[Casu et al., 2013] — банковский сектор Индии за 1992–2009 гг.; [Chen et al.,2008] — сельскохозяйственный сектор в китайских провинциях за 1990–2003 гг.; [Kuosmanen, Sipilainen, 2009] — фермы Финляндии за 1992–2000 гг.;[See, Li, 2015] —аэропорты Великобритании за 2001–2009 гг. и т.д.6Оба метода также широко используются для оценки только техническойэффективности.
К примеру, DEA был применен в следующих работах:[Badunenko, 2010] — химическая промышленность Германия за 1992–2004 гг.;[Kumar, Arora, 2012] — сахарная промышленность Индии за 1975–2005 гг.;[Memon, Tahir, 2011] — промышленные компании Пакистана за 2008–2010 гг.;[Rai, 2013] — американские авиакомпании за 1986–1995 гг. и т.д.Предпочтение использованию SFA было отдано в работах: [Castiglione,Infante, 2014] — промышленные компании Италии за 1995–2006 гг.;[Charoenrat, Harvie, 2014] — малые и средние промышленные предприятияТаиланда за 1997–2007 гг.; [Diaz, Sanches, 2008] — малые и средниепромышленные предприятия Испании за 1995–2001 гг.; [Feng, Serletis, 2010] —американские крупные банки за 2000–2005 гг.; [Kumbhakar, Peresetsky, 2013] —сравнительный анализ банковского сектора в России и Казахстане за 2002–2006 гг.
и т.д.Нередко авторы используют в своих исследованиях оба метода, а затемсравнивают полученные результаты, как это сделано в работах: [Bazrkar,Khalilpour, 2013] — десять банков Ирана за 2005–2010 гг.; [Eling, Luhnen, 2010]— межстрановой анализ страховых компаний за 2002–2006 гг.; [Tingley et al.,2005] — рыболовство в проливе Ла-Манш за 1993–2000 гг. и т.д.В России применение методов анализа DEA и SFA для оценки СФП и еекомпонент, включая техническую эффективность, на сегодняшний день неимеет столь широкого распространения. СФП преимущественно оценивают спомощью подхода арифметики роста как «остаток Солоу»: [Бессонов, 2004] —отраслевые данные за 1990–2002 гг.; [Бессонов, Воскобойников, 2004] —отраслевые и микроданные по предприятиям за 1997–2002 гг.; [Timmer,Voskoboynikov, 2016] — отраслевые данные за 1995–2012 гг.
и др.На российских данных СФП и ее компоненты с помощью методов DEA иSFA впервые были оценены в [Ипатова, 2015] на примере отрасли производствапластмассовыхизделийза2006–2012 гг.В[Апокин,Ипатова,2017]оценивалась детерминированная производственная граница с использованием7данных по странам за 1990–2010 гг., а затем темпы прироста оценок СФП и еекомпонент моделировались от расходов на НИОКР и других контрольныхпеременных. Целью являлось нахождение наилучших моделей прогноза темповприроста оценок СФП и ее компонент для России.DEAприменяетсядляисследованиятехническойэффективностироссийского банковского сектора в [Головань и др., 2010], [Алескеров и др.,2010a,b], [Белоусова, 2009, 2011a,b], а также российских университетов в[Абанкина и др., 2013], [Abankina et al., 2016], [Алескеров и др., 2015] и др.
В[Aleskerov, Petrushchenko, 2016] была предложена новая модель метода DEA,учитывающаяналичиезначительнойгетерогенностивданныхпопредприятиям.Среди работ, использующих SFA и посвященных отдельным отраслямэкономики, к примеру, [Головань, 2006] — банковский сектор за 2003–2005 гг.;[Головань и др., 2010] — банковский сектор за 2002–2006 гг.; [Борисова и др.,2010] — некоммерческие организации за 2008 г.; [Айвазян и др., 2012] —фармацевтическая промышленность и разработка программного обеспечения;[Щетинин, Назруллаева, 2012], [Щетинин, 2015] — пищевая промышленностьза 2003–2010 гг.
и 2005–2011 гг., соответственно; [Ипатова, Пересецкий, 2013]— резиновая и пластмассовая промышленность за 2006–2010 гг.; [Малахов,Пильник, 2013] — бетонная промышленность за 2006–2010 гг., [Могилат,Ипатова,2016]—добывающиеиобрабатывающиепроизводства,электроэнергетика за 2003–2013 гг. и др. В [Айвазян и др., 2009] оцениваетсяэкономическая эффективность рекламных мероприятий, осуществляемыхкоммерческими банками.
В [Афанасьев, 2007] оценивается техническаяэффективность научных работников. В [Краснопеева и др., 2016] анализпроводится для предприятий российской промышленности по данным, схожимс теми, что используются в настоящем исследовании.На сегодняшний день не существует объективных критериев сравненияоценок СФП и ее компонент, полученных разными методами и сиспользованием разных моделей.
Чаще всего исследователи либо отдают8предпочтение какому-то одному методу или модели, в большей степенисоответствующим целям их работы, либо проводят анализ устойчивостиранжирования фирм по разным рядам оценок. Альтернативным вариантомявляется агрегирование оценок с использованием весов.
Настоящая работапродолжает проработку этого вопроса.Вклад данного исследования в том, что в нем предложена и реализованаметодология комплексного анализа динамики СФП и ее компонент, в том числетехнической эффективности и эффективности от масштаба, для российскихпредприятий обрабатывающей промышленности за 2006–2014 гг. с помощьюметодов анализа DEA и SFA.Объект и предмет исследованияОбъектомисследованиявыступаютроссийскиепредприятияобрабатывающей промышленности (коды ОКВЭД 15–37) за 2006–2014 гг.Предметом исследования являются финансовые показатели предприятий иоценки совокупной факторной производительности и ее компонент на ихоснове, в том числе технической эффективности и эффективности от масштаба.Цель и задачи исследованияЦелью диссертационного исследования является разработка методологиикомплексного анализа эффективности предприятий с учетом динамики, оценкадинамики совокупной факторной производительности и ее компонент, в томчисле технической эффективности и эффективности от масштаба, российскихпредприятийобрабатывающейпромышленностиза2006–2014 гг.Длядостижения поставленной цели в ходе работы решались следующие задачи:1.
Сбор и обработка данных по финансовым показателям предприятий,удаление выбросов из выборки, проверка репрезентативности итоговойвыборки,проведениепредварительногоанализаданныхнаосновеописательной статистики и корреляционной матрицы.2. Оцениваниедетерминированнойпроизводственнойграницыспомощью метода DEA и стохастической производственной границы на основемоделей метода SFA.93. Получение и анализ динамики оценок СФП и ее компонент, включаятехническую эффективность и эффективность от масштаба.4.
Разработка комплексной методики анализа отдачи от масштаба.Проведение анализа отдачи от масштаба на основе оценок параметровпроизводственной функции, моделирования зависимости оценок техническойэффективности от размера фирмы и анализа динамики оценок эффективностиот масштаба.5. Сравнение полученных оценок показателей эффективности и анализустойчивости ранжирования предприятий по ним к выбору метода и модели,проверкаконсервативностиоценоквовременипутеммоделированияавторегрессионных моделей первого порядка.6.
Разработка новых способов агрегирования оценок СФП и еекомпонент,полученныхспомощьюразныхмоделей.Агрегированиеполученных оценок показателей эффективности с помощью несколькихспособов задания весов. Сравнение полученных рядов.Методы исследованияВ данной работе в качестве методов исследования использовались:1) оболочечный анализ данных DEA, решающий оптимизационныезадачилинейногопрограммированиядляоценкидетерминированнойпроизводственной границы [Charnes et al., 1978];2) эконометрический метод анализа стохастической границы SFA[Aigner et al., 1977; Meeusen, Van den Broeck, 1977; Heshmati et al., 1995; Greene,2005];3) эконометрическое моделирование на основе панельных моделей иавторегрессионных моделей первого порядка;4) метод главных компонент для снижения размерности пространствапеременных.Информационная база исследованияВ качестве информационной базы исследования использовалась базаданных RUSLANA.
Стратегия поиска включала условия на действующий10статус фирм, принадлежность к обрабатывающим производствам (кодыОКВЭД 15–37) и наличие необходимых показателей за 2006–2014 гг.Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:1. Предложена методология комплексного анализа эффективностипредприятий с учетом динамики, объединяющая следующие этапы: оцениваниедетерминированной и стохастической производственной границы, получениеоценок совокупной факторной производительности и ее компонент, анализотдачи от масштаба и технической эффективности с учетом динамики, анализустойчивости и консервативности оценок, их агрегирование. Методологияпозволяетсравниватьрезультатыоцениваниясовокупнойфакторнойпроизводительности и ее компонент, полученные с помощью разных методов имоделей, при необходимости их агрегировать и повышать на этой основеобоснованность практических рекомендаций.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
