Диссертация (1137932), страница 14
Текст из файла (страница 14)
38 — Оценки ТЭ из Моделей 5(Кобба-Дугласа) и 11 (транслог)Рис. 40 — Оценки ТЭ из Моделей 5(сквозная) и RE (панельная)Рис. 39 — Оценки ТЭ из Моделей 5(сквозная) и TVD (панельная)Рис. 41 — Оценки ТЭ из МоделейRE и FE (полунорм., Кобба-Дугласа)Раздел 3.2 Консервативность полученных оценок СФП и ее компонентГипотеза о консервативности оценок СФП и ее компонент связана стем, что фирмы в каждый следующий момент времени в большинствесвоем не могут кардинальным образом изменить производственныйпроцесс, поэтому если отдельное предприятие было высокоэффективнымпо одному из показателей в данный период, то, вероятнее всего, останетсявысокоэффективным и в следующем при отсутствии внешних ивнутренних шоков. Соответственно, низкоэффективные компании безпринятия соответствующих мер по увеличению СФП и ее компонент неувеличат свои показатели относительно других фирм в отрасли.90На рис.
28 и 30 было видно, что оценки технической эффективностипосле 2007 г. в среднем изменялись незначительно. Другие показателиимели большую вариацию. Проверка гипотезы о консервативности былаоснована на моделировании авторегрессионных процессов первогопорядка для оценок СФП, технической эффективности и эффективности отмасштаба по годам и на всем рассматриваемом периоде времени.Результаты оценивания для оценок технической эффективности, СФП иэффективности от масштаба приведены в табл. 21–23. Все коэффициентыавторегрессии положительны и имеют высокую значимость.
Однаковеличины коэффициентов различаются как по показателям, так и помоделям.По оценкам технической эффективности (см. табл. 21) среди моделейнаибольшую зависимость от значения в предыдущий момент времени,продемонстрировала модель TVD. Это связано с тем, что оценкимоделируются согласноэкспоненциальному закону от переменнойвремени. На втором месте расположились сквозные регрессии скоэффициентом авторегрессии в целом по всей выборке больше 0,8.Панельные регрессии RE и FE имеют наименьший коэффициентавторегрессии, не превышающий 0,5.
Динамика коэффициентов при этомсхожа по всем моделям: рост в 2008 г., затем падение в 2009 г. и плавныйрост до конца периода. Для моделей RE и FE зависимость от значения впредыдущий момент времени в 2009 г. падает почти до нулевой, однако впоследний год достигает 0,7.Оценки СФП (см. табл. 22) высоко коррелируют с предыдущимизначениями во все годы по всем оцененным моделям с панельнымимоделями RE и FE в качестве лидеров, на втором месте — сквозныерегрессии, на третьем — модель TVD.
Динамика коэффициентовотличается от случая технической эффективности. Для сквозных регрессийпадение наблюдается в 2009, 2012 и 2014 гг., а для панельных — в 2008–2009, 2011–2012 и 2014 гг.91Оценки эффективности от масштаба (см. табл. 23) также имеютвысокие коэффициенты авторегрессии. В силу подхода к расчету данныхоценок и большей вариации по годам коэффициенты для некоторых летпревышают единицу. Динамика коэффициентов при этом для сквозных ипанельных регрессий с 2009 по 2012 гг. зеркальна, но, в целом, можноговорить о высокой консервативности оценок эффективности от масштаба.92Таблица 21 — Оценки коэффициента авторегрессии первого порядка для оценок технической эффективностиФункцияКоббаДугласаМоделиМ5-HNМ6-EМ11-HNТранслогМ12-ETVDRE-HNКоббаДугласаRE-EFE-HNFE-ETVDRE-HNТранслогRE-EFE-HNFE-EЧисло наблюдений20070,759***(0,00633)0,732***(0,00651)0,776***(0,00628)0,756***(0,00638)0,995***(0,000109)0,459***(0,00719)0,388***(0,00706)0,482***(0,00693)0,409***(0,00685)0,993***(0,000125)0,470***(0,00722)0,393***(0,00713)0,483***(0,00702)0,405***(0,00696)935520080,839***(0,00635)0,835***(0,00669)0,845***(0,00622)0,844***(0,00650)0,995***(0,000112)0,462***(0,00850)0,422***(0,00889)0,480***(0,00823)0,440***(0,00866)0,992***(0,000129)0,457***(0,00838)0,414***(0,00887)0,461***(0,00820)0,413***(0,00871)935520090,776***(0,00757)0,766***(0,00796)0,774***(0,00760)0,767***(0,00790)0,994***(0,000115)0,0726***(0,0110)0,0906***(0,0114)0,0575***(0,0108)0,0794***(0,0111)0,991***(0,000130)0,0501***(0,0111)0,0745***(0,0115)0,0377***(0,0110)0,0643***(0,0113)935520100,815***(0,00584)0,802***(0,00614)0,823***(0,00572)0,811***(0,00598)0,993***(0,000118)0,303***(0,00842)0,288***(0,00833)0,293***(0,00827)0,276***(0,00813)0,991***(0,000136)0,316***(0,00830)0,298***(0,00819)0,302***(0,00819)0,283***(0,00802)935520110,852***(0,00577)0,842***(0,00610)0,860***(0,00563)0,852***(0,00591)0,993***(0,000121)0,327***(0,00998)0,335***(0,0101)0,311***(0,00998)0,316***(0,0101)0,990***(0,000138)0,337***(0,00995)0,340***(0,0101)0,319***(0,0100)0,318***(0,0101)935520120,858***(0,00562)0,854***(0,00588)0,862***(0,00554)0,860***(0,00574)0,992***(0,000124)0,397***(0,0102)0,403***(0,0104)0,377***(0,0104)0,371***(0,0106)0,989***(0,000145)0,401***(0,0102)0,407***(0,0103)0,378***(0,0103)0,374***(0,0105)935520130,886***(0,00557)0,889***(0,00590)0,892***(0,00541)0,896***(0,00569)0,991***(0,000128)0,573***(0,0104)0,589***(0,0107)0,563***(0,0107)0,572***(0,0111)0,988***(0,000149)0,576***(0,0104)0,592***(0,0108)0,559***(0,0107)0,570***(0,0111)935520140,888***(0,00572)0,885***(0,00616)0,894***(0,00556)0,892***(0,00593)0,991***(0,000131)0,707***(0,0103)0,716***(0,0107)0,709***(0,0105)0,714***(0,0110)0,987***(0,000151)0,705***(0,0103)0,713***(0,0108)0,702***(0,0106)0,707***(0,0111)9355Общая0,838***(0,00216)0,832***(0,00227)0,844***(0,00212)0,840***(0,00221)0,993***(4,24e-05)0,429***(0,00340)0,423***(0,00347)0,427***(0,00337)0,416***(0,00345)0,990***(4,88e-05)0,430***(0,00339)0,422***(0,00347)0,423***(0,00338)0,410***(0,00347)74840Примечание.
*, **, *** — значимость на 10, 5, 1%-ном уровне соответственно. В скобках приведены стандартные ошибки. Обозначение«HN» соответствует полунормальному распределению ошибки неэффективности, «E» — экспоненциальному.Таблица 22 — Оценки коэффициента авторегрессии первого порядка для оценок СФП, функция Кобба-ДугласаМодели20072008200920102011201220132014Общая0,763***0,792***0,663***0,831***0,856***0,765***0,845***0,730***0,776***М5-HN(0,00659)(0,00653)(0,00645)(0,00568)(0,00615)(0,00546)(0,00674)(0,00586)(0,00220)0,761***0,792***0,663***0,829***0,854***0,763***0,843***0,728***0,774***М6-E(0,00659)(0,00654)(0,00645)(0,00569)(0,00617)(0,00548)(0,00677)(0,00589)(0,00221)0,911***0,832***0,715***0,927***0,924***0,873***0,914***0,889***0,867***TVD(0,00596)(0,00563)(0,00578)(0,00493)(0,00481)(0,00433)(0,00467)(0,00439)(0,00184)0,919***0,835***0,719***0,932***0,926***0,879***0,917***0,895***0,872***RE-HN(0,00588)(0,00557)(0,00572)(0,00487)(0,00473)(0,00426)(0,00458)(0,00431)(0,00181)0,919***0,835***0,719***0,932***0,926***0,879***0,917***0,895***0,872***RE-E(0,00588)(0,00557)(0,00572)(0,00487)(0,00473)(0,00426)(0,00458)(0,00431)(0,00181)0,979***0,849***0,752***0,974***0,953***0,918***0,944***0,929***0,906***FE-HN(0,00528)(0,00505)(0,00522)(0,00435)(0,00411)(0,00364)(0,00399)(0,00370)(0,00162)0,979***0,849***0,752***0,974***0,953***0,918***0,944***0,929***0,906***FE-E(0,00528)(0,00505)(0,00522)(0,00435)(0,00411)(0,00364)(0,00399)(0,00370)(0,00162)Число наблюдений9355935593559355935593559355935574840Примечание.
*, **, *** — значимость на 10, 5, 1%-ном уровне соответственно. В скобках приведены стандартные ошибки. Обозначение«HN» соответствует полунормальному распределению ошибки неэффективности, «E» — экспоненциальному.94Таблица 23 — Оценки коэффициента авторегрессии первого порядка для оценок эффективности от масштаба, функцияКобба-ДугласаМодели20072008200920102011201220132014Общая0,580***1,010***0,698***1,552***0,755***1,322***0,614***1,321***0,108***М5-HN(0,000806) (0,00132) (0,000861) (0,00182) (0,000878) (0,00150) (0,000688) (0,00153)(0,00226)0,587***1,004***0,688***1,554***0,754***1,320***0,615***1,349***0,116***М6-E(0,000954) (0,00154)(0,00104)(0,00219)(0,00105)(0,00180) (0,000832) (0,00190)(0,00231)0,689***1,037***1,426***1,001***1,203***1,054***0,718***0,841***0,706***TVD(0,000598) (0,000953) (0,00141)(0,00104)(0,00137)(0,00134) (0,000981) (0,00120)(0,00251)0,733***0,986***1,147***1,043***1,205***1,052***0,662***0,766***0,890***RE-HN(0,000357) (0,000472) (0,000470) (0,000383) (0,000418) (0,000365) (0,000225) (0,000267) (0,00131)0,734***0,987***1,147***1,043***1,205***1,052***0,662***0,766***0,891***RE-E(0,000369) (0,000483) (0,000487) (0,000390) (0,000424) (0,000368) (0,000229) (0,000274) (0,00131)0,822***0,992***1,071***1,034***1,177***1,035***0,729***0,775***0,934***FE-HN(0,000950) (0,00127)(0,00103) (0,000917) (0,000971) (0,000854) (0,000607) (0,000653) (0,000920)0,824***0,992***1,071***1,034***1,177***1,035***0,729***0,775***0,934***FE-E(0,000956) (0,00128)(0,00103) (0,000917) (0,000972) (0,000852) (0,000606) (0,000653) (0,000920)Число наблюдений9355935593559355935593559355935574840Примечание.
*, **, *** — значимость на 10, 5, 1%-ном уровне соответственно. В скобках приведены стандартные ошибки. Обозначение«HN» соответствует полунормальному распределению ошибки неэффективности, «E» — экспоненциальному.95Подтверждение гипотезы о консервативности оценок СФП и еекомпонентимеетбольшоеэффективностипредприятийдоказательствотого,чтозначениеприанализепоказателейв отрасли. Для органов властидлязначительногоувеличенияэтоуровняэффективности в отдельных отраслях по сравнению с остальнымитребуется проведение масштабных мероприятий. Для руководителейорганизаций с низкими относительными показателями эффективности этосигнал о необходимости кардинальных преобразований производственногопроцесса на предприятии.Раздел 3.3 Агрегирование полученных оценокКак уже было сказано в разделе 3.1, в результате проведенногоанализа был получен целый ряд оценок СФП и ее компонент с помощьюдвух методов и различных моделей.
Расчет коэффициентов ранговойкорреляции Спирмена показал, что ранжирования предприятий позначениям показателей эффективности близки между собой. Тем не менее,вопрос выбора наилучшего метода и модели остается открытым. Приотсутствии возможности сравнить разные ряды оценок по объективнымкритериям (к примеру, для небольших выборок можно прибегнуть кэкспертному мнению о правильности ранжирования фирм) самымочевидным способом является их агрегирование по некоторому правилу.Визуальный анализ связи оценок технической эффективности изразных моделей, проведенный в разделе 3.1, показал, что между рядами изблизких моделей существует четкая линейная зависимость.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
