Диссертация (1137932), страница 3
Текст из файла (страница 3)
2 — Вклады отдельных компонент в рост произведенного ВВП, %Обрабатывающая промышленность на конец 2014 г. располагала9,2% общих основных фондов страны, которые за последние 10 лет рослиболее чем в 1,5 раза быстрее, чем в среднем по экономике (в 2014 г. темпприроста основных фондов в обрабатывающей промышленности составил6,7%). Коэффициент обновления основных фондов в обрабатывающейпромышленности за это время также в 1,5 раза превышал среднее значениепо экономике, коэффициент выбытия — в 1,4 раза.
Инвестиции в основнойкапитал в обрабатывающей промышленности в среднем за 2006–2015 гг.составили 14,4% от общих инвестиций в основной капитал, с 2012 г. начавопережать рост последних.Доля занятого в обрабатывающих производствах населения отобщего числа занятых в экономике неуклонно снижалась с 2006 г.,составиввсреднемза2015 г.1314,3%.Приэтомноминальнаясреднемесячная заработная плата в обрабатывающей промышленностиотстает от значения показателя в целом по всей экономике.Внутри обрабатывающей промышленности высокими темпами за2010–2014 гг. росли следующие отрасли: химическое производство,производство резиновых и пластмассовых изделий и производствотранспортных средств и оборудования.Подолевдобавленнойстоимостиобрабатывающейпромышленности лидерами, с небольшой вариацией по годам, являются:производство кокса и нефтепродуктов, металлургическое производство,производство пищевых продуктов, включая напитки, и химическоепроизводство без производства пороха и взрывчатых веществ (см.
рис. 3).Производство пищевых продуктов, включая напитки13.4Производство кокса и нефтепродуктов25.6Химическое производство (без производства пороха ивзрывчатых веществ)Металлургическое производство24.6Производство машин и оборудования (без производстваоружия и боеприпасов)7.8Производство судов, летательных и космических аппаратов,прочих транспортных средств и прочих материалов ивеществ, не включенные в другие группировки5.1Прочие8.814.8Источник: Росстат, расчеты автораРис. 3 — Доли отдельных видов деятельности в добавленной стоимостиобрабатывающей промышленности в 2015 г., %При этом наибольший вклад в рост добавленной стоимости запоследниегодывносилипроизводствококсаинефтепродуктов,химическое производство без производства пороха и взрывчатых веществи металлургическое производство (см.
рис. 4).146420-2-4-62012201320142015ПрочиеПроизводство судов, летательных и космических аппаратов, прочих транспортных средств и прочих материалов и веществ, не включенные в другие группировки.Металлургическое производствоХимическое производство (без производства пороха и взрывчатых веществ)Производство кокса; производство нефтепродуктовОбрабатывающие производстваИсточник: Росстат, расчеты автораРис. 4 — Вклады отдельных видов деятельности в рост обрабатывающихпроизводств, %Развитие обрабатывающей промышленности в нашей стране станетзалогом переориентации экономики с экспорта природных ресурсов снизкой добавленной стоимостью на экспорт продукции с высокойдобавленнойстоимостью.Повышениеэффективностипроизводстваявляется одной из составляющих успешного развития отдельныхпредприятий и отраслей.Раздел 1.2 Обзор литературы по основным пунктам исследования1.2.1 Общая теория индексовОбщая теория индексов (Index Number Theory) начинается с понятиясовокупной факторной производительности.
В подходе арифметики ростаоно используется для широко известного «остатка Солоу» [Solow, 1957] иотождествляетсястехническимпрогрессом.Вподходеоценкиэффективности под СФП понимается отношение агрегированного выпускак агрегированным затратам факторов производства и включает в себя нетолько технический прогресс, но и компоненты эффективности.15В качестве функций агрегирования для выпуска и затрат факторовиспользуются различные варианты.
Среди наиболее распространенныхиндексов для оценки изменения СФП индексы Ласпейреса, Пааше,Фишера, Торнквиста, Малмквиста, Хикс-Мурстейна и др.В[Balk,1995]перечисленрядаксиом,которымдолжныудовлетворять функции агрегирования для выпуска и затрат факторов. Изпредложенных на сегодняшний день индексов СФП оптимальными всмысле удовлетворения всем аксиомам, к примеру, являются индексы ФеэПримонта [O’Donnell, 2014a] и Лоуэ [O’Donnell, 2012].
Широкоиспользуемый индекс Малмквиста [Caves et al., 1982] не удовлетворяетаксиоме транзитивности.Применяемое в данной работе разложение динамики СФП натехнологическое изменение и изменения компонент эффективностивпервые встречается в [Balk, 2001]. Автор приводит формулы для оценкикомпонент СФП, выраженные через функцию расстояния — понятие,введенное в [Shephard, 1953]. Среди компонент эффективности —техническая эффективность, предложенная в [Farrell, 1957], эффективностьот масштаба и эффективность от перераспределения выпусков и факторовпроизводства.
Позднее в [O’Donnell, 2008] было дано более полноеописаниепоследнейкомпонентыСФП,атакжепредложенальтернативный способ ее оценки в зависимости от того, что выделяютпервой — эффективность от масштаба или от перераспределения выпускови факторов производства. В [O’Donnell, 2014b] добавлена еще однакомпонента эффективности СФП, связанная с включением в модельпеременных окружающей среды.С помощью перечисленных индексов оценивают СФП в отдельныхотраслях, для промышленности в целом, на уровне регионов и т.д.Примерами работ с использованием индекса Торнквиста могут служить:[Athanasoglou et al., 2009] — греческий банковский сектор за 1990–2006 гг.; [Islam et al., 2011] — малазийский сектор рыболовства за 1990–162005 гг.; [Kulshreshtha, Parikh, 2001] — угледобывающий сектор Индии за1980–1992 гг.
и т.д.Как уже было сказано, большой популярностью обладает индексМалмквиста: [Armagan et al., 2010] — растениеводство в турецкихрегионах за 1994–2003 гг.; [Asche et al., 2013] — рыбоводство Норвегии за1996–2008 гг.; [Balezentis, 2014] — литовские семейные фермы за 2004–2009 гг.; [Casu et al., 2013] — банковский сектор Индии за 1992–2009 гг.;[Chen et al., 2008] — сельскохозяйственный сектор в китайскихпровинцияхза1990–2003 гг.;[Hisali,Yawe,2011]—телекоммуникационный сектор Уганды за 2001–2006 гг.; [Tovar et al.,2011] — сектор распределения электричества в Бразилии за 1998–2005 гг.;[Valdmanis et al., 2016] — шотландские больницы за 2003–2007 гг. и т.д.Встречается использование и других индексов: индекс Фишера в[Kuosmanen, Sipilainen, 2009] — фермы Финляндии за 1992–2000 гг.;Хикса-Мурстейна в [See, Li, 2015] — сектор аэропортов Великобританииза 2001–2009 гг.; Феэ-Примонта в [Molinos-Senante et al., 2016] —английские и уэльские компании водоснабжения и водоотведения за 2001–2008 гг.
и т.д.1.2.2 Методы DEA и SFAОбщая теория индексов строится на применении двух методов —оболочечный анализ данных DEA (Data Envelopment Analysis) и анализстохастической границы SFA (Stochastic Frontier Analysis). Оба этихметода позволяют оценить как СФП, так и отдельные ее компоненты,особое место среди которых занимает техническая эффективность.Метод DEA был формализован в [Charnes et al., 1978]. С помощьюданногограницу,методарешаяоцениваютдетерминированнуюоптимизационныезадачипроизводственнуюматематическогопрограммирования: в случае оценки технической эффективности — этомаксимизация агрегированного выпуска при фиксированных затратах17факторов производства. Чуть позже данный метод получил развитие в[Banker et al., 1984]: авторы ослабили предположение о постоянной отдачеот масштаба, позволив ей изменяться вдоль производственной границы.Первая модель получила название CCR, вторая — BCC.Метод SFA был одновременно предложен в двух работах — [Aigneret al., 1977] и [Meeusen, Van den Broeck, 1977].
Данный метод позволяетоценитьстохастическуюпроизводственнуюграницу,тоестьпредполагается, что не только фирмы могут отклоняться от границы принеэффективном производстве, но и граница может сдвигаться в обестороны для отдельных предприятий под действием внешних факторов. В[Aigner et al., 1977] впервые встречается название метода и приводитсяопределение понятия технической неэффективности с экономическойточки зрения.
Также описывается развитие моделей и методов оценивания,приведшее к возникновению SFA: [Weinstein, 1964] — вывод формулы дляплотности распределения суммы двух случайных величин, одна изкоторых имеет нормальное распределение, а вторая — усеченноенормальное, предложенное в [Birnbaum, 1950]; [Amemiya, 1973] — выводформулы для функции максимального правдоподобие и анализ ее свойств;[Schmidt, 1976] — допущение об одностороннем распределении ошибки вуравнении регрессии.Оба метода также широко используются для оценки толькотехнической эффективности. Считается, что для практических целей DEAболее прост в применении, так как не требует дополнительныхпредположенийоспецификациипроизводственнойфункцииираспределении ошибок, участвующих в регрессионных моделях SFA.
Кпримеру, 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.18Несмотря на дополнительные сложности при оценке регрессионныхмоделей метода SFA, они обладают рядом преимуществ, присущихпараметрическим методам, поэтому зачастую выбор исследователейпадает именно на них.
Предпочтение использованию SFA было отдано вработах: [Castiglione, Infante, 2014] — промышленные компании Италии за1995–2006 гг.;[Charoenrat,Harvie,—2014]малыеисредниепромышленные предприятия Таиланда за 1997–2007 гг.; [Diaz, Sanches,2008] — малые и средние промышленные предприятия Испании за 1995–2001 гг.; [Feng, Serletis, 2010] — американские крупные банки за 2000–2005 гг.;[Kumbhakar,Peresetsky,2013]—сравнительныйанализбанковского сектора в России и Казахстане за 2002–2006 гг. и т.д.Нередко авторы используют в своих исследованиях оба метода, азатем сравнивают 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.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
