Диссертация (1138585), страница 12
Текст из файла (страница 12)
То есть в отличие от моделей в таблице (13), в данном случае было учтено наличие индивидуальных эффектовпо предприятиям. Из-за специфики доступных данных по импорту (высокийуровень агрегации, по подотраслям) в главе не были добавлены в модельфиксированные временные эффекты: в этом случае возникает мультиколли-82Òàáëèöà 14. Оценивание моделей true random effects и true fixed effectsПеременнаяtrue random effectstrue fixed effectsln 0.034(0.029)0.005(0.032)ln 0.180***(0.050)0.288***(0.056)ln × ln 0.033***(0.005)0.050***(0.006)(ln )2-0.005(0.004)-0.022**(0.004)(ln )20.022*(0.010)-0.045***(0.011)2.743***(0.107)2.423***(0.109)0.3800.383ln 2 (ln _ _)неарность.
В обеих моделях предполагается наличие гетероскедастичностиошибки неэффективности, фактором гетероскедастичности является общийимпорт в отрасли (ln _ _). В данных моделях ошибкарас-пределена по экспоненциальному распределению. В таблице 14 приведенырезультаты оценивания моделей.Как и при оценивании модели (3.3)–(3.4), коэффициенты приln 2име-ют положительное значение, что свидетельствует в пользу снижения технической эффективности предприятий в отрасли под влиянием роста общегозначения импорта (см. теоремы 1, 2).Для расчета предельного эффекта технической эффективности по переменной доли импорта (для отрасли в целом) — ln_ _ воспользуемся формулой (1.34), т.к.
ошибкараспределена по полунормаль-ному распределению. Описательные статистики для полученного предельного эффекта для моделей true random effects (1 ) и модели true fixedeffects (2 ) приведены в таблице 15.83Òàáëèöà 15. Описательные статистики для предельного эффекта по долиимпорта для моделей true random effects (1 ) и модели true fixedeffects (2 )Переменная Среднее Ст.
ошиб. Минимум Максимум123.4-0.0540.064-0.4020.000-0.0450.056-0.3600.000Отдача от масштабаВ предыдущем разделе было выявлено, что рост импорта в пищевой про-мышленности в 2000-е гг. был сопряжен со снижением технической эффективности предприятий. Рост импорта в отрасли может сопровождаться ростом концентрации производства и снижением конкуренции, что согласуетсяс полученным нами результатом о снижении технической эффективности:предприятия не заинтересованы в повышении эффективности производстваза счет внедрения технических инноваций. В качестве вспомогательного показателя в работе рассчитывается эффект масштаба для спецификации КоббаДугласа (3.5) по сбалансированной выборке предприятий за каждый год:ln = 11 + 11 ln + 21 ln + − .(3.5)Эффект масштаба (англ.
returns to scale) определяется как сумма эластичности оборота к капиталу и труду предприятий. Постоянная отдача отмасштаба предполагает наличие конкуренции в отрасли, близкой к совершенной, убывающая — при высокой концентрации предприятий в отрасли — чтопредприятиям невыгодно более укрупнятся, возрастающая — наличие потенциала для укрупнения предприятий и последующей экономии от масштаба.Для спецификации Кобба-Дугласа (3.5) отдача от масштаба равна сумме ко-84эффициентов факторов: = 11 + 21 .(3.6)В таблице 16 приведены усредненные по предприятиям значения эффектамасштаба для моделей на кросс-секционных данных, а также для моделей напанельных данных.Òàáëèöà 16.
Эффект масштаба в различных моделяхМодель2005200620072008200920102011Кросс-секционные данныеМодель по спецификации (Miljkovic, 1.044 1.069 1.067 1.105 1.124 1.149 1.161Shaik, 2010)Модель по спецификации (Miljkovic, 1.095 1.117 1.104 1.132 1.143 1.183 1.194Shaik, 2010) с гетероскедастичностью, фактор гетероскедастичности — ln _true randomtrue fixedtime-varianttime-invariantПанельные данные0.8410.5811.0960.8180.8410.5811.0960.8180.8410.5811.0960.8180.8410.5811.0960.8180.8410.5811.0960.8180.8410.5811.0960.8180.8410.5811.0960,818Результаты для кросс-секционных данных показывают отдачу от масштаба, близкую к постоянной, но при этом возрастающую к 2011 году, чтокосвенным образом подтверждает увеличение конкуренции в отрасли.
Приэтом результаты для панельных данных показывают постоянную отдачу отмасштаба в модели time-variant и убывающую отдачу от масштаба для моделей true random effects и true fixed effects, а также time-invariant.853.5Выводы главыВ соответствии с существующей литературой в главе предпринята попыт-ка определить, какой из двух механизмов взаимосвязи доли импорта и технической эффективности характерен для отечественной пищевой промышленности: ведет ли увеличение доли импорта в отрасли к росту технической эффективности предприятий, или же, наоборот, рост доли импорта связан с последующим снижением эффективности.
Для этого был использован подход стохастической производственной границы: модели по спецификации (Miljkovic, Shaik, 2010), модели true random effects и true fixed effects.Результаты оценивания моделей свидетельствуют в пользу того, что увеличение доли импорта связано с уменьшением технической эффективностипредприятий, что согласуется с результатами работ (Miljkovic, Shaik, 2010;Miljkovic et al., 2013). При этом предельный эффект технической эффективности по логарифму доли импорта товаров находится в диапазоне от -0.054 до-0.045.
Кроме этого, был оценен эффект масштаба для различных моделейSFA. Значения эффекта масштаба косвенным образом подтверждают ростконцентрации рынка и рост конкуренции внутри отрасли. Несмотря на точто результаты свидетельствуют об общем снижении технической эффективности предприятий пищевой промышленности под влиянием импорта, ростимпорта помогает доминирующим предприятиям, увеличивая концентрациюрынка.86Глава 4Влияние инвестиций в основной капитал на техническуюэффективностьВ данной главе приводится обзор литературы, в котором содержитсяопределение инвестиций в основной капитал и производится эконометрическое моделирование влияния инвестиций в основной капитал на техническуюэффективность.
Основные результаты главы изложены в работе (Щетинин,Назруллаева, 2012).4.1Инвестиции в основной капитал. Обзор литературыВ соответствии с методологией Росстата,инвестиции в основной капи-тал рассматриваются как средства, направленные на поддержание и обновление технологической базы (Методологические положения по статистике,1998). В моделях экономического роста инвестиции обеспечивают прирост основных фондов и компенсируют их выбытие, которое связано с физическимизносом (Solow, 1957; Salter, 1960; Браун, 1971). Прирост основных фондовслужит основным источником инвестиций, потому что ведет к последующемуобъему выпуска.
Изначально считалось, что инвестиции в основной капиталвлияют на экономический рост только через накопление капитала и не связаны с технической эффективностью производства.Данная глава развивает идеи, предложенные в работах (Канторович, Назруллаева, 2009; Назруллаева, 2010), в которых рассматривалась эконометрическая модель связи инвестиций в основной капитал с удельными затратамина производство в российской промышленности в период с 1995 по 2009 гг.Инвестиции, в соответствии с методическими положениями Росстата, рассматривались как средства, направленные на поддержание и обновление технологической базы (Методологические положения по статистике, 1998).
В качестве индикатора изменения технологий производства был предложен показатель удельных затрат. Полученные результаты свидетельствовали о том,87что инвестиции в основной капитал оказывают статистически значимое влияние на коэффициенты затрат для отдельных видов обрабатывающих производств, в частности, данная взаимосвязь была выявлена в 2005–2009 гг. впроизводстве пищевых продуктов. В данной работе внимание акцентируетсяна производстве пищевых продуктов, переходя к анализу данных по предприятиям. Возникают закономерные вопросы, как структура отрасли влияетна ее эффективность, какие именно предприятия определяют эффективностьотрасли и обеспечивают основной объем инвестиций в основной капитал.
Напроизводство пищевых продуктов, по данным Росстата за 2010 г., приходитсяпорядка 16.6% от общего объема отгруженной продукции в обрабатывающейпромышленности (по полному кругу организаций и всем формам собственности). При этом коэффициент концентрации производства в 2010 г. находитсяна довольно низком уровне и составляет 17.5% (ЕМИСС).Связь инвестиций и технической эффективности изучается на основе концепции стохастической производственной границы (SFA), используя данныепо предприятиям в производстве пищевых продуктов (включая напитки) (код15 в соответствии с ОКВЭД) за период 2003–2010 гг. Источник данных — база бухгалтерской и финансовой отчетности предприятий “Ruslana” (BureauVan Dijk).
Получена итоговая сбалансированная панель, которая содержит709 предприятий. В данном разделе формулируются следующие гипотезы.∙Размер предприятия влияет на степень его неэффективности: крупныепредприятия более эффективны (при этом считается, что размер предприятия определяется численностью занятых).∙Эффективность предприятия напрямую связана с инвестициями в ос-новной капитал: с увеличением инвестиций в основной капитал снижаетсянеэффективность предприятия (точнее, волатильность ошибки неэффективности).При этом изучаются различия в уровне технической эффективности меж88ду группами предприятий, кластеризованных по размеру (в соответствии счисленностью занятых), анализируется число стабильно высокоэффективных (на протяжении рассматриваемого периода) предприятий, а также исследуется, в каких регионах расположены наиболее эффективные предприятия.Связь инвестиционных процессов с эффективностью производства исследуется в литературе на различных уровнях агрегации: от предприятия, отрасли до экономики в целом.
Изначально в теории предполагалось, что инвестиции в основной капитал не способны оказывать непосредственное воздействие на состояние технологий в экономике (Solow, 1957; Salter, 1960). Однаков последние годы появляется все больше работ, в которых изучается связьинвестиций в основной капитал и технического прогресса, который обычноизмеряется как совокупная факторная производительность (СФП, англ.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
