Диссертация (1137932), страница 17
Текст из файла (страница 17)
Kumbhakar S.C., Lovell C.F.K. Stochastic frontier analysis //Cambridge University Press. 2000.58. Kumbhakar S.C., Peresetsky A.A. Cost efficiency of Kazakhstan andRussian banks: Results from competing panel data models // Macroeconomicsand Finance in Emerging Market Economies. 2013. Vol. 6. No. 1.
P. 88–113.59. Kumbhakar S.C., Tsionas E.G. Estimation of stochastic frontierproduction functions with input-oriented technical efficiency // Journal ofEconometrics. 2006. Vol. 133. No. 1. P. 71–96.60. Kuosmanen T., Sipilainen T. Exact decomposition of the Fisher idealtotal factor productivity index // Journal of Productivity Analysis. 2009. Vol. 31.P. 137–150.61. Liu T., Li K.-W. Analyzing China’s productivity growth: Evidencefrom manufacturing industries // Economic Systems.
2012. Vol. 36. No. 4.P. 531–551.62. Margono H., Sharma S.C., Melvin II P.D. Cost efficiency,economies of scale, technological progress and productivity in Indonesian banks// Journal of Asian Economics. 2010. Vol. 21. No. 1. P. 53–65.63. Mari F.M., Lohano H.D. Measuring production function andtechnical efficiency of onion, tomato, and chillies farms in Sindh, Pakistan //The Pakistan Development Review. 2007. Vol. 46. No. 4. P. 1053–1064.64. Memon A.M., Tahir I.M. Relative efficiency of manufacturingcompanies in Pakistan using Data Envelopment Analysis // InternationalJournal of Business and Commerce.
2011. Vol. 1. No 3. P. 10–27.65. Molinos-Senante M., Maziotis A., Sala-Garrido R. Assessment of theTotal Factor Productivity Change in the English and Welsh Water Industry: a109Färe-Primont Productivity Index Approach // Water Resources Management.DOI 10.1007/s11269-016-1346-266. Meeusen W., Van den Broeck J. Efficiency estimation from CobbDouglas production functions with composed error // International EconomicReview. 1977.
Vol. 18. No 2. P. 435–444.67. Niquidet K., Nelson H. Sawmill production in the interior of BritishColumbia: A stochastic ray frontier approach // Journal of Forest Economics.2010. Vol. 16. No 4. P. 257–267.68. O’Donnell C.J. An Aggregate Quantity-Price Framework forMeasuring and Decomposing Productivity and Profitability Change // Centre forEfficiency and Productivity Analysis Working Papers WP07/2008. University ofQueensland. 2008.69. O’Donnell C.J. DPIN 3.0. A program for decomposing productivityindex number // The University of Queensland.
2011.70. O’Donnell C.J. Nonparametric Estimates of the Components ofProductivity and Profitability Change in U.S. Agriculture // American Journal ofAgricultural Economics. 2012. Vol. 94. No. 4. P. 873–890.71. O’Donnell C.J. Econometric estimation of distance functions andassociated measures of productivity and efficiency change // Journal ofProductivity Analysis. 2014a. Vol.
41. P. 187–200.72. O’Donnell C.J. An Economic Approach to Identifying the Drivers ofProductivity Change in the Market Sectors of the Australian Economy // Centrefor Efficiency and Productivity Analysis Working Papers WP02/2014.University of Queensland. 2014b.73. Paul C.J.M., Nehring R. Product diversification, production systems,and economic performance in U.S. agricultural production // Journal ofEconometrics. 2005. Vol. 126. No.
6. P. 525–548.74. Rai A. Measurement of efficiency in the airline industry using DataEnvelopment Analysis // Investment Management and Financial Innovations.2013. Vol. 10. No. 1. P. 38–45.11075. See K.F., Li F. Total factor productivity analysis of the UK airportindustry: A Hicks-Moorsteen index method // Journal of Air TransportManagement.
2015. Vol. 43. P. 1–10.76. Shephard R.W. Cost and Production Functions // Princeton:Princeton University Press. 1953.77. Schmidt P. On the statistical estimation of parametric frontierproduction functions // Review of Economics and Statistics. 1976. Vol. 58.P. 238–239.78. Solow R.M. Technical Change and the Aggregate ProductionFunction // The Review of Economics and Statistics. 1957.
Vol. 39. No. 3.P. 312–320.79. Timmer M., Voskoboynikov I.B. Is Mining Fuelling Long-RunGrowth in Russia? Industry Productivity Growth Trends in 1995–2012 /in: Jorgenson D., Timmer M.P., Fukao K. (eds.) Growth and Stagnation in theWorld Economy // Cambridge University Press. 2016.80. Tingley D., Pascoe S., Coglan L. Factors affecting technicalefficiency in fisheries: stochastic production frontier versus data envelopmentanalysis approaches // Fisheries Research.
2005. Vol. 73. P. 363–376.81. Tovar B., Ramos-Real F.J., Almeida E.F. Firm size and productivity.Evidence from the electricity distribution industry in Brazil // Energy Policy.2011. Vol. 39. P. 826–833.82. Valdmanis V., Rosko M., Mancuso P., Tavakoli M., Farrar S.Measuring Performance Change in Scottish Hospitals: a Malmquist and TimesSeries Approach // Health Services and Outcomes Research Methodology. DOI10.1007/s10742-016-0151-y83. Weinstein M.A.
The sum of values from a normal and a truncatednormal distribution // Technometrics. 1964. Vol. 6. P. 104–105.111Приложение 1Таблица 25 — Коэффициенты вариации показателей по отраслямобрабатывающей промышленности за 2006–2014 гг.Название отрасли15 – Производство пищевыхпродуктов, включая напитки16 – Производство табачныхизделий17 – Текстильное производство18 – Производство одежды;выделка и крашение меха19 – Производство кожи,изделий из кожи ипроизводство обуви20 – Обработка древесины ипроизводство изделий издерева и пробки, кроме мебели21 – Производство целлюлозы,древесной массы, бумаги,картона и изделий из них22 – Издательскаяполиграфическая деятельность,тиражирование записанныхносителей информации23 – Производство кокса инефтепродуктов24 – Химическое производство25 – Производство резиновых ипластмассовых изделий26 – Производство прочихнеметаллических минеральныхпродуктов27 – Металлургическоепроизводство28 – Производство готовыхметаллических изделий29 – Производство машин иоборудования30 – Производство офисногооборудования ивычислительной техники31 – Производствоэлектрических машин иэлектрооборудования32 – Производствоэлектронных компонентов,аппаратуры для радио,телевидения и связи33 – Производствомедицинских изделий; средствизмерений, контроля,управления и испытаний;оптических приборов, фото- икинооборудования; часов34 – Производствоавтомобилей, прицепов иполуприцеповВыручка отреализацииОбщиеактивыЧисленностьработниковОсновныесредстваОборотныесредства2,2662,3191,2442,9102,2961,2431,0820,6351,0681,3321,5381,9681,4373,0861,6604,5994,1361,3985,2293,9971,8282,1321,3213,3222,0621,8762,1611,9872,6622,1322,0802,4131,6822,7842,4462,2782,6911,2753,9222,8282,0921,9841,2122,3441,8372,2002,5121,6963,2492,3982,9683,2522,1454,1742,8951,9242,3731,4463,0312,2651,8602,0321,5942,5942,0212,7353,1251,8433,7103,2912,3632,6841,8323,4382,6561,8041,5481,4012,6871,5591,7711,8401,7212,0541,9801,4351,8541,2952,3101,8722,3973,0031,8563,8002,9402,2892,5221,6333,0262,432112Название отрасли35 –Производство судов,летательных и космическихаппаратов и прочихтранспортных средств36 – Производство мебели ипрочей продукции, невключенной в другиегруппировки37 – Обработка вторичногосырьяВыручка отреализацииОбщиеактивыЧисленностьработниковОсновныесредстваОборотныесредства1,8581,6871,3532,0411,7261,9022,1961,4112,6342,4612,1422,7911,7474,0362,577Источник: расчеты автора113.200.055.0e-07.1.15Density1.0e-06Density1.5e-06.252.0e-06Приложение 2050000001.00e+07A1.50e+072.00e+07810121416lnAРис.
43 — Гистограмма логарифмаобщих активов за 2006–2014 гг..200.1.001.002Density.003.3.004.4Рис. 42 — Гистограмма общихактивов за 2006–2014 гг., тыс. руб.Density60200040006000246lnLL10Рис. 45 — Гистограмма логарифмачисленности работников за 2006–2014 гг.00.05.1Density2.0e-061.0e-06Density.153.0e-06.2Рис. 44 — Гистограмма численностиработников за 2006–2014 гг., тыс.руб.8050000001.00e+071.50e+07K051015lnKРис. 46 — Гистограмма основныхсредств за 2006–2014 гг., тыс.
руб.Рис. 47 — Гистограмма логарифмаосновных средств за 2006–2014 гг.114.2.253.0e-06Density.152.0e-06.1Density00.051.0e-06050000001.00e+0761.50e+07Рис. 48 — Гистограмма оборотныхсредств за 2006–2014 гг., тыс. руб.810121416lnOOРис. 49 — Гистограмма логарифмаоборотных средств за 2006–2014 гг.115Приложение 3Таблица 26 — Коэффициенты корреляции экзогенных переменных слогарифмом выручки от реализации по годамЭкзогеннаяпеременнаяln(Общиеактивы)ln(Численностьзанятых)ln(Основныесредства)ln(Оборотныесредства)2006200720082009201020112012201320140,8800,8940,8880,8790,8830,8840,8840,8800,8700,8480,8180,7970,7690,7660,7600,7570,7520,7430,7310,7430,7400,7320,7360,7370,7390,7400,7340,8860,8970,8890,8790,8830,8830,8830,8780,867Таблица 27 — Коэффициенты корреляции экзогенных переменных слогарифмом выручки от реализации по отраслям за 2006–2014 гг.Номер отрасли1516171819202122232425262728293031323334353637ln(Общиеактивы)0,8530,8860,8710,8710,8540,8600,9250,8450,8070,9130,8930,8490,9060,8800,8900,7900,9090,8680,8760,9040,8980,8730,807ln(Численностьзанятых)0,7320,5150,7320,6660,6730,7880,8290,7680,8310,8270,7970,7620,8350,7710,7570,5830,7830,7890,7960,7780,8180,6920,713ln(Основныесредства)0,7510,5110,7060,6620,7190,7290,8200,5910,6840,7890,7630,7200,8010,7150,7190,5650,7500,6800,6350,7810,7930,6870,602ln(Оборотныесредства)0,8560,8490,8770,8570,8540,8570,9250,8550,8470,9170,8890,8590,9220,8800,8920,8130,9060,8990,8970,9050,8960,8650,813Примечание.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
