И. Б. Ипатова. Исследование эффективности российских предприятий:
реклама
И. Б. Ипатова. Исследование эффективности российских предприятий: отрасль производства резиновых и пластмассовых изделий Изучение эффективности производства является одним из важнейших пунктом анализа при определении и корректировки плана и стратегии развития предприятия в условиях конкурентной среды. Среди подходов все большую популярность приобретает анализ стохастической границы производственных возможностей (Stochastic frontier analysis, SFA). Являясь эконометрическим методом, он позволяет получить оценки технической эффективности фирм в отрасли на основе имеющейся экономической информации о выпуске и затрачиваемых ресурсах, то есть совмещает основные положения экономической теории и современную методологию. Тем не менее, работы, посвященные исследованию российских отраслей методом SFA, встречаются довольно редко.1 В данной работе в качестве объекта исследования выбрана российская отрасль производства резиновых и пластмассовых изделий за 2006-2011 гг. Данные по ней были взяты из информационной базы RUSLANA2. На их основе строятся производственные функции – Кобба-Дугласа и транслогарифмическая. Обычно в SFA предполагается, что ошибка ε равна разности двух ошибок: ε = v – u, где u всегда неотрицательна и отражает наличие неэффективности (отклонение от границы производственных возможностей). При этом ошибка u может иметь одно из следующих распределений: полунормальное, усеченное нормальное, экспоненциальное. Оценки технической эффективности посчитаны для кросс-секционных и панельных данных, гетероскедастичности а также ошибок v для и u. случаев Все гомоскедастичности вычисления проводились и в статистическом пакете Stata. На основе полученных оценок проверялись несколько гипотез. Во-первых, было получено подтверждение снижения уровня технической эффективности в годы мирового финансового кризиса (после 2008 г.). Во-вторых, проверялась К примеру: Щетинин Е. И., Назруллаева Е. Ю. (2012). Производственный процесс в пищевой промышленности: взаимосвязь инвестиций в основной капитал и технической эффективности. Прикладная эконометрика, 28 (4), 63–84; Kumbhakar S. C., Peresetsky A. A. (2013). Cost efficiency of Kazakhstan and Russian banks: Results from competing panel data models. Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies. 6 (1), 88–113. 2 http://www.library.fa.ru/res_bureauRuslana.asp 1 зависимость значения технической эффективности от общих активов, характеризующих размер фирмы. С помощью готовой3 и выведенной формул были посчитаны маржинальные эффекты ошибки u от логарифма общих активов. Для подавляющего числа наблюдений значения маржинальных эффектов получились отрицательные, что свидетельствует о положительном влиянии размера предприятия на его техническую эффективность: крупные фирмы имеют больше возможностей высокоэффективной организации производственного процесса. В-третьих, на основе оцененных производственных функций исследовалась отдача от масштаба в отрасли. Для функции Кобба-Дугласа отдача от масштаба получилась положительная (одинаковая для всех фирм), для транслогарифмической – положительная для большинства предприятий, при этом она снижается с ростом размера фирмы (общих активов), то есть существует оптимальный размер с постоянной отдачей от масштаба. Результаты ранжирования предприятий по значению технической эффективности для разных моделей были проверены на робастность с помощью коэффициента корреляции Спирмена. Также с помощью оценки модели авторегрессии первого порядка было показано, что полученные оценки технической эффективности достаточно консервативны во времени. Дальнейшими направлениями исследования являются включение в модели новых переменных, отвечающих за характеристики фирм, усложнение моделирования ошибок v и u для повышения качества результатов, а также использование оценок технической эффективности в качестве объясняющих переменных для решения практических задач, например, при анализе банкротства предприятий. 3 Kumbhakar S. C., Lien G., Hardaker J. B. (2013). Technical efficiency in competing panel data models: A study of Norwegian grain farming. Journal of Productivity Analysis. DOI:10.1007/s11123-012-0303-1.
