Диссертация (1138585), страница 13
Текст из файла (страница 13)
totalfactor productivity — TFP). Причем в некоторых исследованиях справедливоподнимается вопрос о причинно-следственных взаимосвязях между инвестициями и СФП, так как динамика СФП также может обусловливать динамикуинвестиций. СФП включает в себя техническую эффективность, но также идругие моменты, например эффективность по перераспределению факторовпроизводства (англ. allocative efficiency).Hulten (1992), а затем Sakellaris, Wilson (2004), изучая данные по предприятиям в обрабатывающей промышленности США после 1950-х гг., показали,что существенная доля роста СФП (до 20%) относилась на рост инвестицийв основной капитал. Morrison (1997) на основе данных по пищевой промышленности США в 1980-е гг.
более подробно рассматривает каналы влиянияинвестиций на технологии, а именно, как инвестиции могут влиять на соотношение потребляемых предприятием факторов производства. В качествекапитальных активов автор выделяет три категории: (1) информационное иофисное оборудование длительного пользования, (2) оборудование не дли89тельного пользования, (3) здания и сооружения. Мотивацией к осуществляемым в пищевой промышленности инвестициям в основной капитал предположительно было снижение затрат.
В краткосрочном периоде затраты могутпревышать потенциальные выгоды от инвестиций, т.к. существуют издержки адаптации из-за внедрения нового оборудования. В долгосрочном периодерост инвестиций в оборудование длительного срока использования приводитк росту инвестиций в другие типы капитальных активов. Положительныеоценки эластичностей замещения были получены в (Morrison 1997) для капитальных активов длительного и активов не длительного срока использования.Кроме того, рост инвестиций способствовал снижению доли труда, используемого в производственном процессе, росту потребления электроэнергии, вто время как затраты на сырье и материалы (за исключением расходов натопливо и энергию) практически не менялись.Анализ пищевой промышленности США и далее привлекает авторов, которые полагают, что именно в данной отрасли технологии адаптируются иразвиваются наиболее быстрыми темпами.
Geylani, Stefanou (2008) показалина основе микроданных по отдельным заводам в США, что в силу высокой неоднородности предприятий пищевой промышленности сложно оценитьагрегированный эффект инвестиций: в мясной промышленности, например,рост СФП наблюдается сразу после осуществления инвестиций, а для других подотраслей рост СФП может происходить с большим лагом во времени.Причем авторы пытаются учесть и обратную взаимосвязь: их результатысвидетельствуют о снижении вероятности больших инвестиций по мере роста производительности завода.
Geylani, Stefanou (2008) подтверждают выводы Morrison (1997) и отмечают, что неоднозначные результаты являютсяследствием издержек адаптации, и делают вывод о дифференцированностисамих инвестиций, которые могут быть направлены на расширение производственных возможностей, или же только на обновление уже существующего90оборудования.ВСФПSFA.рамкахвопоставленныхмногомОднакоявляетсяподходапосколькухарактеризуетподходсиспользованиемальтернативойиспользованиепредпочтительным,функциязадачSFAконцепциииспользованиювданнойпозволяетучесть,чтомаксимальныйвыпускподходаглавекажетсяпроизводственнаяпрификсированныхобъемах ресурсов в условиях случайных воздействий. Влияние инвестицийнатехническуюиспользованиемэффективностьSFAподхода.Врассматривается(Kaltsas,Beamer,влитературе1999)исанализируютсяфакторы, определяющие техническую эффективность для 29 предприятийв пищевой промышленности Греции в период с 1988 по 1992 гг.
Авторыпредполагают, что на математическое ожидание ошибки неэффективностиоказываютвлияниекапиталоемкостиместоположениевременнойнижестепеньвертикальнойпроизводственногопредприятиятренд.Чемнеэффективность(вбольшеинтегрированностипроцессагородскойстепеньпредприятия.ипредприятия,илисельскойвертикальнойОтдельноеуровеньатакжеместности)интеграции,вниманиевитемконтекстеданной работы следует обратить на капиталоемкость производственногопроцесса,которуюавторыизмеряюткакстоимостьфондазаработнойплаты в расчете на единицу стоимости капитальных активов предприятия.Капиталоемкость также отрицательно связана с ошибкой неэффективности.Kaltsas, Beamer (1999) делают вывод, что наращивание объема инвестицийбез соответствующего роста расходов на заработную плату (экстенсивного,за счет найма новых работников, или интенсивного, за счет улучшениякачества уже существующего человеческого капитала) негативно влияетнатехническуюрассматриваютэффективностьвозможностьпредприятия.разделенияАвторыфакторовприэтомнеэффективностине—труда и капитала, а также не учитывают сильную, судя по приведенным91ими описательным статистикам, неоднородность предприятий в выборке.Встатье(Olsen,занимающимсяHenningsen,разведением2011)насвиней,впримереДаниивданных1996–2008пофермам,гг.изучаютвлияние инвестиций в основной капитал (учитывая лаговую структуру) натехническую эффективность.
Авторы проверяют сразу несколько гипотез:(1) фермеры, которые инвестируют в текущем году, менее эффективны (посравнению с фермерами, у которых инвестиции нулевые); (2) в текущемпериодеболееэффективнытефермеры,которыеинвестировали2или3 года назад; (3) возраст фермера положительно связан с техническойэффективностьюэмпирическуюинвестицииошибкивфермы(эффектпроверкуосновнойобучения).авторыкапиталнеэффективности,Причем,осуществляют,влияюткоторая,какнаичтолюбопытно,предполагая,математическоев(Kaltsas,чтоожиданиеBeamer,1999),считается при этом гомоскедастичной.Отталкиваясьисследованийотирезультатовпринимаятеоретическихвовниманиеиэмпирическихновыевозможностиэконометрического инструментария в области SFA для панельных данных,стохастическаяошибкагетероскедастичной,неэффективностипричемвфункциональноявномвидесвязаннойпредполагаетсякаксразмеромпредприятия, так и с объемом его инвестиций.
Математическое ожиданиеошибки неэффективности считается постоянным, что связано с попыткойупроститьмодельприоцениванииспомощьюметодамаксимальногоправдоподобия (и добиться сходимости процедуры).4.2ДанныеДанные, используемые в настоящей работе, получены из базы данныхбухгалтерскойиРассматриваютсяфинансовойкомпанииотчетностипищевой92BureauvanпромышленностиDijk“Ruslana”.(подразделDA,раздел 15 «Производство пищевых продуктов, включая напитки») за период2003–2010 гг.
Исходная сбалансированная панель содержит 886 компаний.Вкачествезависимой(ln ).реализациитрудтыс.(ln )руб.ииВпеременнойкачествекапитал(ln ).приведеныагрегированныхкфакторовВсеценамдефляторовиспользуетсяпроизводстваденежныебазовогодлявидалогарифмгодасдеятельности.отрассматриваетсяпоказатели2010выручкиизмеряютсявиспользованиемПредприятиясоборотом меньше ста тысяч или больше двух миллиардов рублей былиисключеныизсовокупностивыборки,инепосколькувписываютсянарушаютвединуюоднородностьмодельизучаемойпроизводственнойфункции. Также были исключены из выборки предприятия с основнымисредствами меньше ста тысяч или больше миллиарда рублей.
Итоговаявыборка содержит данные по 709 предприятиям. Количество предприятий,среди собственников которых имеется государство, составляет около 7% (49предприятий).СогласноданнымРосстата(ЕМИСС)на2007год,221предприятие находилось в государственной собственности и порядка 4000предприятий — в частной собственности.В качестве переменной, характеризующей затраты трудовых ресурсов ( ),используется среднеотраслевая заработная плата, умноженная на количествоработников. Данные среднеотраслевых затрат предприятий на рабочую силубыли взяты из ЕМИСС Росстата.Для сведения рассматриваемых показателей к сопоставимым ценам используются индексы-дефляторы, полученные на основе публикуемой Росстатом информации. Ниже, в таблице 17, приведены дефляторы цен факторовпроизводства (труда и капитала) и оборота продукции.
Индексы-дефляторыуказаны в процентах по отношению к базовому 2010 году. В качестве дефлятора переменной среднеотраслевой заработной платы был взят индекспотребительских цен (ИПЦ, по данным ЕМИСС) на продовольственные то93Òàáëèöà 17. Среднеотраслевая заработная плата и индексы-дефляторы(2010 год — базовый)Среднеотраслевая заработная плата, руб. (в текущихценах)ИПЦ (DA, 15), %Индекс-дефлятор инвестиций в основной капитал (DA,15), %ИЦП (DA, 15), %2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 20103801 5125 6449 7773 9708 12193 13843 1519646.3 52.0 57.0 62.0 71.7 83.588.6 100.048.1 55.1 62.1 69.0 77.9 91.396.8 100.048.6 54.0 56.1 60.8 72.9 81.987.5 100.0вары. В качестве дефлятора стоимости основных фондов был взят индексдефлятор инвестиций в основной капитал — см. (ЕАЭСД).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
