Диссертация (1138585), страница 8
Текст из файла (страница 8)
Во втором подходе использовались две методики: мэтчинг по склонностик экспорту и метод блокирования по склонности к экспорту. Использованиекомбинации этих двух подходов позволило получить более робастные результаты и избежать проблем, связанных с возможными ошибками в спецификации уравнения производственной функции (Zucco, 2013).В первом подходе оценивалась модель (1.2) в следующей спецификации:ln = (ln 1 , ..., ln , 1 , ..., ) + − , (·)где(2.1)— параметрически заданная функция (Кобба-Дугласа или транс-логарифмическая), = 1, ..., — выпуск;ния (2004–2013);— предприятия, = 1, ..., — год наблюде-— факторы производства, = 1, ..., ; , = 1, ..., — вспомогательные переменные (отраслевые и временные эффекты).В качестве зависимой переменнойв качестве фактороввзята выручка от реализации,,— основные средства (капитал), количество работни-ков (труд), которые обычно присутствуют в производственной функции.
Кфакторам также добавлена переменная остальные активы (или активы завычетом основных средств,ℎ),что позволяет сравнивать эффек-тивность предприятий с разными моделями производства (владение обору-54дованием и его аренда) (Ипатова, Пересецкий, 2013).Ввиду значительной неоднородности предприятий в выборке предполагается гетероскедастичность ошибок. Симметрично распределенная ошибкаимеет нормальное распределение, со средним 0, а ошибка неэффективности имеет экспоненциальное распределение. Предполагается, что их дисперсиизависят от размера предприятия ( ), а дисперсия неэффективности —еще и от экспортного статуса, и имеют вид:(︀ )︀ln 2 = 0 + 1 ln( ),(︀ )︀ln 2 = 0 + 1 _ + 2 ln( ).В этой спецификации отрицательное значение коэффициента(2.2)1соответ-ствует положительной связи между наличием статусом экспортера и технической эффективностью (см.
теоремы 1, 2).Для учета институциональных различий между отраслями обрабатывающего сектора и меняющейся макроэкономической ситуации в производственную функцию (·)включены вспомогательные переменные— фиктивныепеременные–индикаторы отраслей и лет наблюдения.Предположение о существовании единой стохастической производственной границы по отраслям обрабатывающего сектора слишком сильное. Отраслевая специфика учтена только в индикаторах отраслей. Однако данноепредположение необходимо для сравнимости оценок технической эффективности, которые масштабированы на интервале от 0 до 1, где 1 — максимальноезначение эффективности (Kumbhakar, Lovell, 2000; Yang et al., 2013). Оценивание стохастических границ производственных возможностей по отдельнымотраслям позволило бы полностью учесть специфику каждой отрасли, но приэтом было бы некорректно сравнивать оценки технической эффективностипредприятий из разных отраслей.
Сопоставимость полученных оценок тех-55нической эффективности позволяет сравнивать два упомянутых выше подхода к оценке эффекта экспорта. Кроме того, не во всех отраслях достаточнонаблюдений для сравнения предприятий-экспортеров с предприятиями-неэкспортерами.РезультатыДугласатаблицыи5.оцениванияоцениваниямоделитранслогарифмическойВстолбцахтойже4моделии5(2.1)–(2.2)функциитаблицыдлядляфункцииприведены5встолбцахпредставленыограниченнойвыборки.Кобба2–3результатыОграничениезаключается в удалении предприятий-не-экспортеров, сильно отличающихсяот предприятий-экспортеров. Подробнее об этом ограничении см.
ниже.Òàáëèöà 5. Результаты оценивания моделейМодель 1ПеременнаяКобба-транслог.ДугласаМодель 2 (^ > 0.03)Кобба-транслог.Дугласаln 0.717***(0.003)1.914***(0.015)0.723***(0.003)1.971***(0.015)ln 0.034***(0.001)0.103***(0.006)0.031***(0.001)0.106***(0.006)ln(ℎ)0.316***(0.002)-0.035***(0.008)0.308***(0.002)-0.131***(0.009)ln 2-0.010***(0.001)-0.009***(0.001)ln 2--0.223***(0.004)--0.227***(0.004)ln(ℎ)2-0.045***(0.001)-0.051***(0.001)ln ln -0.030***(0.001)-0.031***(0.001)ln ln(ℎ)--0.030***(0.001)--0.030***(0.001)ln ln(ℎ)--0.049***(0.002)--0.053***(0.002)56Òàáëèöà 5.
Результаты оценивания моделейМодель 1ПеременнаяКобба-транслог.ДугласаМодель 2 (^ > 0.03)Кобба-транслог.Дугласаconstant5.025***(0.018)3.715***(0.038)5.116***(0.018)4.050***(0.041)Фикс. эффекты отраслиУчтеныУчтеныУчтеныУчтеныФикс. эффекты годаУчтеныУчтеныУчтеныУчтеныln 2 : ln()-0.198***(0.006)-0.184***(0.006)-0.212***(0.006)-0.186***(0.006)ln 2 : ln(_)-0.261***(0.017)-0.246***(0.016)-0.273***(0.017)-0.262***(0.016)ln 2 : ln()0.126***(0.004)0.144***(0.005)0.157(0.004)0.177***(0.005)157185157185152113152113-192657.7-187400.1-185026.2-179569.7Число наблюденийLogLikelihood*, **, *** — значимость на уровне 10%, 5%, 1% соотв., в скобках — ст. ош.Из результатов, приведенных в таблице 5, видно, что в обеих спецификациях, переменные «активы» и «статус экспортера» положительно влияютна техническую эффективность предприятий (коэффициенты при этих переменных в уравнении для дисперсии ошибки неэффективности значимы иотрицательны, см.
теоремы 1, 2). На рисунке 2 приведены распределенияоценок технической эффективности предприятий, полученных по четыремспецификациям моделей таблицы 5. Из графика видно, что с использованием всех четырех спецификаций получаются схожие распределения оценоктехнической эффективности, что говорит о робастности полученных результатов.57432100.2.4.6.81Модель 1, спецификация Кобба-ДугласаМодель 1, транслогарифмическая спецификацияМодель 2, спецификация Кобба-Дугласа, p>0.03Модель 2, транслогарифмическая спецификация, p>0.03Ðèñ.
2. Ядерные оценки плотности распределения оценок техническойэффективностиПредельный эффект статуса экспортера рассчитывается следующим образом. Полагая «статус экспортера» для наблюденияравным 1 и 0, можнополучить соответствующие оценки технической эффективности,1и,0для этого наблюдения по известным формулам (см., например, Kumbhakar,Lovell, 2000). Затем можно рассчитать величинуΔ = ,1 − ,0 ,яв-ляющуюся оценкой искомого предельного эффекта). Средний предельныйэффект рассчитывается как усреднение полученных значенийΔпо всейвыборке.В таблице 6 приведены средние значения и выборочные стандартные отклонения этого предельного эффекта по отраслям обрабатывающей промышленности, рассчитанные по четырем моделям таблицы 3.
Среднее значениепредельного эффекта по всем отраслям равно примерно 0.012 для транслогарифмической спецификации и 0.013 для спецификации Кобба-Дугласа и почти не зависит от выборки. При этом предельный эффект максимален (0.016)58для отраслей 23, 27, 35 (производство кокса, нефтепродуктов и ядерных материалов; металлургическое производство; производство судов, летательныхи космических аппаратов и прочих транспортных средств) и принимает наименьшие значения (0.010) для отраслей 18, 22 (производство одежды, выделкаи крашение меха; издательская и полиграфическая деятельность, тиражирование записанных носителей информации).Òàáëèöà 6. Среднее значение предельного эффекта статуса экспортера натехническую эффективность по отраслямМодель 1ОКВЭДКобба-Модель 2 (^ > 0.03)ст. ошиб.транслог.ст.
ошиб.ДугласаКобба-ст. ошиб.транслог.ст. ошиб.ДугласаВсе отрасли0.01330.00630.01160.00570.01390.00670.01220.0061150.01430.00660.01260.00600.01530.00700.01370.0065170.01270.00590.01100.00530.01300.00630.01130.0058180.01030.00490.00860.00450.01190.00540.01030.0049190.01340.00630.01160.00560.01380.00670.01210.0061200.01240.00650.01080.00600.01260.00690.01110.0066210.01320.00530.01160.00490.01350.00560.01190.0053220.01090.00480.00930.00440.01210.00500.01050.0046230.01610.00840.01390.00740.01690.00890.01480.0081240.01360.00660.01190.00590.01400.00700.01230.0064250.01340.00570.01180.00530.01370.00600.01220.0057260.01380.00660.01210.00600.01480.00700.01310.0064270.01590.00810.01380.00710.01660.00880.01460.0079280.01270.00540.01100.00500.01300.00580.01140.0053290.01300.00590.01130.00540.01320.00630.01160.0058300.01250.00590.01090.00540.01300.00610.01150.0056310.01300.00600.01130.00540.01330.00640.01160.0058320.01390.00720.01210.00630.01440.00780.01250.0068330.01320.00640.01140.00560.01350.00700.01180.0061340.01460.00650.01260.00550.01510.00700.01310.0059350.01600.00870.01340.00670.01670.00930.01420.0073360.01210.00550.01050.00510.01230.00580.01080.0054Таким образом,более тесная связь экспортного статуса и техническойэффективности наблюдается в высокотехнологичных отраслях промышленности и отраслях с высокой фондоемкостью.
В этих отраслях большевозможностей для обучения новым технологиям, автоматизации производственного процесса. Важную роль играет также вид и степень конкуренции59на мировом рынке. Например, российские предприятия, производящие одежду, могут столкнуться с высокой конкуренцией со стороны стран с дешевойрабочей силой.В таблице 7 приведены средние значения предельного эффекта по годам.Òàáëèöà 7.
Среднее значение предельного эффекта статуса экспортера натехническую эффективность по годамМодель 1ГодКобба-Модель 2 (^ > 0.03)ст. ошиб.транслог.ст. ошиб.ДугласаКобба-ст. ошиб.транслог.ст. ошиб.ДугласаВесь период0.01330.00630.01160.00570.01390.00670.01220.006120040.01500.00660.01340.00620.01560.00700.01410.006720050.01440.00640.01270.00600.01500.00680.01340.006420060.01410.00640.01240.00590.01470.00680.01310.006320070.01390.00630.01220.00570.01450.00670.01290.006220080.01370.00630.01200.00570.01430.00670.01270.006220090.01320.00630.01140.00560.01380.00680.01210.006120100.01280.00610.01110.00540.01340.00650.01170.005920110.01270.00600.01090.00540.01320.00650.01150.005820120.01270.00610.01090.00540.01330.00660.01160.005920130.01260.00620.01090.00550.01320.00660.01150.0060Эти значения монотонно убывают, начиная с 2005 г.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
