Диссертация (1137932), страница 9
Текст из файла (страница 9)
СФП в 2009 г. упала слабее, чем в первой израссмотренных отраслей, но сильнее, чем во второй. После этогопоказатель рос и только в 2014 г. претерпел новое сильное падение.Максимальное значение СФП имело не похожую на предыдущие случаидинамику: снизилось в 2007 г., затем в кризисные годы росло, а в годывосстановления экономики значительно упало с небольшим отскоком в2014 г. Возможно, это связано с оздоровительной функцией кризиса и споследующим ростом конкуренции на рынке после него. Динамикатехнической эффективности также отличается от двух предыдущихотраслей: она росла в 2008 г., упав только в 2009 г.
После этого динамика51схожа с динамикой аналогичного показателя в отрасли производства коксаи нефтепродуктов, за исключением 2013 г. Эффективность от масштабанаходилась на уровне 2006 г., кроме лет падения — 2009, 2013–2014 гг.,что к концу периода привело к удалению среднего размера фирмы вотраслиотоптимального.Остаточнаяэффективностьотперераспределения выпусков и факторов колебалась почти на всемпериоде вокруг уровня 2006 г., но рост последних двух лет позволилзначительно улучшить ситуацию с показателем в отрасли.1.21.110.90.80.72006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014TFPTFPmaxTESERMEРис. 11 — Динамика оценок СФП и ее компонент для отраслиметаллургического производства, метод DEAНа рис. 12 рассмотрен случай еще одной стратегически важнойотрасли — производства судов, летательных и космических аппаратов ипрочих транспортных средств. СФП снижалась в 2008–2010 гг.
(дольше,чемостальныерассмотренныеотрасли),затемрославгодывосстановления экономики и в последние два года снова снизилась, ближевсех в 2014 г. находясь к уровню 2006 г. Технологическая границасузилась в 2007 и 2009 гг., но расширение 2013 г. позволило в 2014 г.почтивыйтинауровень2006 г.52Техническаяэффективностьиэффективность от масштаба с 2008 по 2012 гг. менялись одинаково, однакопадение первой и рост второй в 2013 г.
определили в 2014 г. болееудачную ситуацию в отрасли с приближением к оптимальному размеруфирмы, чем к производственной границе. Остаточная эффективность отперераспределения выпусков и факторов имела самые большие колебанияна всем периоде. В целом, наблюдался возрастающий тренд, но огромноепадение в 2014 г. вернуло отрасль на уровень 2006 г.1.81.61.41.210.80.60.42006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014TFPTFPmaxTESERMEРис. 12 — Динамика оценок СФП и ее компонент для отраслипроизводства судов, летательных и космических аппаратов и прочихтранспортных средств, метод DEAПродемонстрированныйанализдинамикипоказателейэффективности по четырем отраслям является лишь предварительным, таккак цифры усреднены по предприятиям.
Однако он обладает ценностью спрактической точки зрения, поскольку позволяет увидеть ситуацию вобщем и выделить различия, существующие между отраслями. Различиямогут быть как по динамике отдельных показателей, так и по вкладамкомпонент СФП в ее динамику.
Для каждого предприятия знание того, какизменяются его показатели эффективности в сравнении с другими53фирмами в отрасли, возможно, поможет обнаружить скрытые проблемы впроизводственном процессе или приведет к более детальному анализу егоотдельных составляющих.Аналогичные графики динамики среднегеометрических значенийоценок СФП и ее компонент, полученных с помощью оцениваниядетерминированной производственной границы, для остальных отраслейприведены на рис.
13-26.1.81.21.61.11.411.20.910.80.80.70.60.60.50.42006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 20142006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014TFPTFPmaxTESETFPRMETFPmaxTESERMEРис. 14 — ТекстильноепроизводствоРис. 13 — Производство табачныхизделий1.41.21.31.11.21.1110.90.90.80.70.60.50.80.70.62006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014TFPTFPmaxTESE2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014TFPRMETFPmaxTESERMEРис. 16 — Производство кожи,изделий из кожи и производствообувиРис. 15 — Производство одежды;выделка и крашение меха542.21.51.91.31.61.11.30.910.70.70.40.52006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014TFPTFPmaxTESE2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014RMETFPРис. 17 — Обработка древесины ипроизводство изделий из дерева ипробки, кроме мебелиTFPmaxTESERMEРис.
18 — Производствоцеллюлозы, древесной массы,бумаги, картона и изделий из них3.41.331.22.61.110.92.21.80.80.70.60.50.41.410.60.22006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014TFPTFPmaxTESE2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014RMETFPРис. 19 — Издательскаяполиграфическая деятельность,тиражирование записанныхносителей информацииTFPmaxTESERMEРис. 20 — Производство офисногооборудования и вычислительнойтехники1.31.41.21.31.11.210.91.110.80.70.60.50.90.80.70.60.40.52006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014TFPTFPmaxTESE2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014RMETFPРис. 21 — Производствоэлектрических машин иэлектрооборудованияTFPmaxTESERMEРис. 22 — Производствоэлектронных компонентов,аппаратуры для радио, телевиденияи связи551.81.81.61.61.41.41.21.2110.80.60.80.40.60.20.42006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014TFPTFPmaxTESE2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014RMETFPРис.
23 — Производствомедицинских изделий; средствизмерений, контроля, управления ииспытаний; оптических приборов,фото- и кинооборудования; часовTFPmaxTESERMEРис. 24 — Производствоавтомобилей, прицепов иполуприцепов31.82.51.61.421.21.5110.80.50.600.42006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014TFPTFPmaxTESE2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014RMETFPРис. 25 — Производство мебели ипрочей продукции, не включенной вдругие группировки2.3.2ОцениваниеTFPmaxTESERMEРис. 26 — Обработка вторичногосырьястохастическойпроизводственнойграницы,сквозные регрессииОценивание стохастической границы методом SFA начинается соцениваниясквозныхрегрессий,различающихсяпоследующимкритериям:1) производственная функция Кобба-Дугласа или транслог;2) распределение ошибки неэффективности полунормальное илиэкспоненциальное;3) включение дамми-переменных на года и/или отрасли.56Зависимой переменной в уравнениях регрессии является логарифмобщей выручки, а факторами производства:1) логарифм численности работников;2) логарифм основных средств;3) логарифм оборотных средств.Делается предположение о гомоскедастичности обеих ошибок.Базовым годом является 2006 г., базовой отраслью — производствопищевых продуктов, включая напитки (15).
Результаты оценивания спроизводственной функцией Кобба-Дугласа представлены в табл. 6 (болееполная таблица, включающая оценки коэффициентов при даммипеременных на года и отрасли, содержится в Приложении 4). Основныевыводы, сделанные на основе оценки стохастической производственнойграницы с помощью сквозных регрессий с функцией Кобба-Дугласа,заключаются в следующем.Во-первых, все факторы производства значимы, включая логарифмоборотных средств, причем коэффициент при нем достаточно высокий вовсех уравнениях (примерно 0,6). Коэффициент при логарифме основныхсредств наоборот относительно мал (0,07–0,08), что свидетельствует впользу выдвинутой гипотезы о низком качестве статистики по основнымсредствам, которая не отражает реального положения дел. Поэтому учет вмоделях оборотных средств оправдан и необходим.
Сумма коэффициентовпри этих двух переменных близка к 0,7. Коэффициент при логарифмечисленности работников также достаточно устойчив по моделям — около0,3. Полученные оценки эластичностей соответствуют представлениямэкономической теории о вкладах в производство труда и капитала.Во-вторых, фактор года оказался значим (см. Приложение 4). Онотражаетвлияниенавсефирмыроссийскойобрабатывающейпромышленности внешних факторов, на которые не в состоянии повлиятькаждое отдельное предприятие. Например, отрицательные коэффициентыв 2008–2014 гг.
свидетельствуют об ухудшении общей экономической57ситуации в стране в каждом отдельном году по сравнению с 2006 г. Приэтом по разнице между коэффициентами можно заключить, что ситуацияухудшаласьв2008–2009 гг.,отражаяразвертываниемировогоэкономического кризиса. Затем в 2010–2011 г. экономика проходила этапвосстановления,ас2012 г.вроссийскойобрабатывающейпромышленности начал проявляется новый виток кризисных явлений.В-третьих, фактор отрасли также оказался значим (см.
Приложение4). Данный результат был вполне ожидаем, поскольку разные отраслииспользуют разные технологии производства и отличаются целым рядомусловий, в которых они функционируют. Высокая значимость даммипеременных означает существование разных производственных границ дляотдельных отраслей. Большинство из них уступает производству пищевыхпродуктов, включая напитки, о чем свидетельствуют отрицательныекоэффициенты.Исключениясоставляютпроизводствоцеллюлозы,древесной массы, бумаги, картона и изделий из них (21), металлургическоепроизводство (27) и обработка вторичного сырья (37). Самые большие помодулю отрицательные коэффициенты имеют текстильное производство(17) и производство электронных компонентов, аппаратуры для радио,телевидения и связи (32).
Разница между двумя коэффициентами даетсопоставление производственных границ двух отраслей между собой.В-четвертых, дисперсия ошибки неэффективности во всех моделяхпоказала высокую значимость (см. табл. 6), что говорит о наличии впроизводствезначительнойроссийскихфирмнеэффективностиобрабатывающейипромышленностицелесообразностиоцениванияпроизводственной функции с ее учетом.
Причем дисперсия ошибкинеэффективности превышает дисперсию случайной ошибки, то естьвнутренние факторы оказывали на производство предприятий болеесильное влияние, чем внешние.58Таблица 6 — Результаты оценивания сквозных регрессий за 2006–2014 гг.,зависимая переменная — ln(Выручка от реализации), функция КоббаДугласаПеременныеМодель 1полунорм.Модель 2эксп.Модель 3полунорм.Модель 4эксп.Модель 5полунорм.Модель 6эксп.ln(Численность0,299***0,295***0,309***0,304***0,303***0,298***занятых)(0,00300)(0,00293)(0,00299)(0,00292)(0,00294)(0,00286)ln(Основные0,0830***0,0849***0,0804***0,0823***0,0676***0,0690***средства)(0,00150)(0,00147)(0,00149)(0,00145)(0,00149)(0,00145)ln(Оборотные0,566***0,564***0,569***0,568***0,583***0,583***средства)(0,00208)(0,00204)(0,00206)(0,00202)(0,00205)(0,00201)––++++––––++4,071***3,893***4,133***3,958***4,285***4,120***(0,0141)(0,0136)(0,0147)(0,0142)(0,0153)(0,0146)lnsig2v–1,736***–1,558***–1,721***–1,560***–1,822***–1,660***(0,0121)(0,00909)(0,0120)(0,00898)(0,0120)(0,00916)lnsig2u–0,435***–1,642***–0,505***–1,711***–0,507***–1,698***дамми на годадамми наотраслиConstant(0,0116)(0,0151)(0,0122)(0,0155)(0,0115)(0,0149)Числонаблюдений841958419584195841958419584195logL–80563–78973–79367–77795–77270–75488Примечание.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
