WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 13 | 14 || 16 | 17 |   ...   | 18 |

18. Stafford K.L., Lundstedt S.B., and Lynn A.D. (1984). “Social and Economic Factors Affecting Participation in Higher Education”. The Journal of Higher Education. 55. September-October 1984. Pp. 590– 608.

19. Екатерина Щербакова (2007). “Потребители, производители и первый демографический дивиденд”. Demoscope Weekly. Июнь 2007. № 291–292.

Е. Прокудина Оценка влияния транспортной инфраструктуры на темпы роста выпуска российских промышленных предприятий Целью работы было изучение механизмов влияния инфраструктуры на выпуск промышленных предприятий, а также проверка наличия этого влияния на эмпирических данных. Для этого в работе формулируется понятие инфраструктуры, адекватное российской действительности, рассматриваются те ее виды, влияние которых на экономический рост могло быть наиболее существенным, предлагаются варианты инфраструктурных переменных в условиях ограниченности имеющихся данных. На основе модели Бланшара строится теоретическая модель, учитывающая инфраструктурные различия предприятий, а также уровень сложности производства. Эмпирическая проверка проведена для российских предприятий на временном интервале 1998–2004 гг., т.е. периода интенсивного формирования новых рыночных институтов.

Теоретическая модель Рассмотрим некое предприятие, которому для производства требуется n видов различного сырья, причем необходима ровно единица каждого вида сырья. Если в распоряжении предприятия есть все n единиц необходимого сырья, то оно производит n единиц конечной продукции, предназначенной для потребления, где n 1. Если какого-либо вида сырья нет, то выпуск равен нулю. Будем считать, что n – это показатель сложности выпуска, т.е. чем больше n, тем более сложную конечную продукцию производит предприятие.

Автор выражает глубокую благодарность за плодотворные обсуждения и полезные советы В.А. Бессонову, И.Б. Воскобойникову, В.В. Дашкееву, М.С. Прокудину, Т.А. Ратниковой, Е.В. Шкребеле, А.Д. Юдину.

Естественно, что сырье предприятию поставляют фирмыпоставщики, причем любой поставщик сырья может отказаться от сделки с предприятием, если условия сделки его не устраивают.

Пусть издержки производства единицы сырья для всех поставщиков равны a, где a – равномерно распределенная на отрезке [0, A] величина, причем F() – ее функция распределения такая, что F(0) = 0, F(A) = 1, для простоты положим A = 1. Таким образом, фирмыпоставщики неодинаковы в том смысле, что несут различные издержки на производство одного и то же вида сырья. Предприятию известно только общее распределение F(), однако собственные издержки a известны только самим поставщикам. Для каждого вида сырья существуют различные поставщики, и пусть для упрощения их число равно m для каждого вида сырья, т.е.

предприятие может купить единицу i-го вида сырья у m различных поставщиков, где m 1.

Предполагается, что у поставщиков одного и того же вида сырья транспортные расходы, необходимые для доставки сырья на данное конкретное предприятие, различаются, при этом издержки на транспортировку включаются в конечную цену, т.е. предприятие платит не только за само сырье, но и за его доставку. Зададим цену за доставку товара простым «эффектом айсберга», т.е. вместо цены p предприятие должно заплатить ijp, где ij > 1 и ij – 1 – доля транспортных расходов в цене i-го вида сырья, купленного у j-го поставщика, где i = 1, n ; j = 1, m. Другими словами, коэффициент ij характеризует относительную инфраструктуру, связывающую предприятие с j-м поставщиком i-го товара. Из-за того, что предприятию о поставщиках известна только функция распределения их издержек F(), то ожидаемые выгоды от сотрудничества с поставщиком тем выше, чем ниже цена доставки, так как ожидаемая цена, за которую поставщик согласится продать свой товар, одинакова для всех поставщиков.

Рис. 1. Условная карта транспортных издержек Будем считать, что предприятие ранжирует всех поставщиков iго вида сырья по ij – по выгодности сотрудничества с точки зрения транспортных издержек. Для каждого вида сырья есть наиболее предпочтительный поставщик опять же с точки зрения транспортных издержек, второй по предпочтительности и т.д. Пусть для каждого вида сырья для наиболее предпочтительного поставщика коэффициент, характеризующий инфраструктуру, равен, для следующего – 2 и так далее. Для последнего поставщика этот коэффициент составит m. На рис. 1 изображена условная карта транспортных издержек. В зону 1 входят все те поставщики всех видов сырья, сотрудничество с которыми наиболее выгодно с точки зрения транспортных издержек, в зону 2 – вторые по выгодности и т.д. Заметим, что построенный коэффициент есть отражение инфраструктуры для конкретного предприятия и соответственно должен учитывать его местоположение, доступ к транспортным сетям и многие другие особенности.

Предполагается, что рассматриваемое предприятие максимизирует ожидаемую прибыль. Тогда для него существует некая максимальная цена p, которую оно готово заплатить за единицу i-го сырья, включая его транспортировку. Предприятие будет предлагать всем j своим поставщикам цену p/, где p – цена единицы сырья для предj приятия, а – коэффициент, характеризующий инфраструктуру, следовательно, и стоимость доставки единицы сырья от поставщика j. Таким образом, предприятие всегда платит цену p, а поставщик, с j которым оно сотрудничает, получает p/. В этом случае с точки зрения издержек на сырье предприятию все равно – сотрудничать с «близким» или «удаленным» поставщиком.

Если цена, которую может заплатить предприятие, превосходит величину издержек a для всех поставщиков, то все необходимое сырье будет закуплено, конечный товар будет произведен и соответственно продан по цене 1. В противном случае выпуск предприятия равен 0. Ожидаемая прибыль предприятия записывается следующим n m j = - - F ( p / )] [1 - p]n образом:, где n – количество [ j = товаров, необходимых для производства; m – число поставщиков, торгующих сырьем i, причем i = 1, n ; j – коэффициент транспортировки сырья от поставщика j (не зависит от вида сырья). При A = получаем следующую задачу:

n m j = - - p / ] [1- p]n max.

[ p j= Решить эту задачу аналитически не удалось, но качественное поведение выпуска предприятий, производящих продукцию различной сложности, в зависимости от удалось представить графически при помощи численного моделирования, что позволило нам сделать следующие выводы:

• чем более сложную продукцию производит предприятие (чем больше n ), тем более его выпуск чувствителен к росту транспортных издержек, так как кривые выпуска предприятия тем круче, чем больше значение n ;

• предприятия, производящие наиболее простую продукцию, малочувствительны к росту транспортных издержек;

• чем больше у предприятия альтернативных поставщиков (при производстве любой сложности), тем выше его выпуск, что вполне согласуется с реальностью, так как предприятие в этом случае имеет больше возможностей для закупки сырья. Кроме того, чем больше у предприятия альтернативных поставщиков, тем менее его выпуск чувствителен к изменению транспортных издержек, т.е. при росте m кривые выпуска становятся более пологими.

Опираясь на предложенную модель, в работе предполагается проверить следующие гипотезы:

• инфраструктура оказывает положительное влияние на динамику выпуска промышленных предприятий в период роста, т.е. предприятия, находящиеся в регионах с более развитой инфраструктурой, будут наращивать выпуск более высокими темпами за счет больших возможностей по доставке сырья. Следовательно, в оцениваемых регрессиях коэффициент при переменной, характеризующей инфраструктуру, должен быть значим и положителен;

• предприятия, производящие более сложную продукцию, в период изменения хозяйственных связей должны расти более быстрыми темпами (за счет увеличения числа альтернативных поставщиков), т.е. в оцениваемых регрессиях коэффициент при переменной, характеризующей сложность выпуска предприятия, должен быть значим и положителен;

• чем больше у предприятия альтернативных поставщиков, тем менее оно чувствительно к качеству инфраструктуры, особенно это актуально для предприятий, производящих более сложную продукцию. Иными словами, эту гипотезу можно переформулировать так: по мере развития рынка и установления все большего числа хозяйственных связей между предприятиями выпуск предприятий должен расти и все менее зависеть от качества инфраструктуры. Однако по мере стабилизации экономики и перехода к рыночным отношениям в силу вступают другие процессы – обострение конкуренции между предприятиями за рынки сырья и рынки сбыта готовой продукции, насыщение рынков готовой продукции и т.д. Поэтому в реальности темпы роста предприятий будут замедляться, а выпуск некоторых может даже снижаться. (В распоряжении нет данных по поставщикам каждого предприятия, поэтому эмпирическая проверка этой гипотезы невозможна.) Спецификация модели для счета.

Выбор объясняющих переменных Оценивается модель следующего вида (Спецификация 1):

Yt j j Ktj Ltj ln = + 1j ln + 2j ln + 3j ln(Ltj-1) + j Yt-1 Ktj Ltj-1, -j j j + 1jComplexity + Infrastructurek + µtj + tj где Yt j – выпуск (валовая прибыль) предприятия j в период времени t; Ktj, Ltj – соответственно запас капитала и количество занятых на предприятии j в период времени t; ln(Ltj-1) – переменная, характеризующая размер предприятия (количество занятых на предприятии в прошлом периоде); kj – номер региона, в котором расположено j j предприятие j; Complexity ( Com ) – сложность выпускаемой предj j приятием j продукции; Infrastructurek ( Infrak ) – переменная, характеризующая инфраструктуру региона kj; µtj – индивидуальный эффект, недоступный для непосредственного измерения, – может, вообще говоря, быть непостоянным во времени, так как рассматриj вается период интенсивных изменений; – ошибка модели.

t База данных За основу была взята база данных по предприятиям «Гнозис», содержащая данные балансовой и статистической отчетности российских предприятий. Из нее были выбраны промышленные предпри ятия, для которых необходимые данные представлены за весь период с 1998 по 2004 г. В рассмотрение были включены все промышленные предприятия, вне зависимости от их отраслевой принадлежности.

Вначале была проведена простейшая чистка данных, т.е. были удалены неинформативные выбросы. Далее была проведена балансировка панели. Вообще говоря, балансировка панели может приводить к смещениям в структуре данных и делать выборку нерепрезентативной. Кроме того, в имеющейся сбалансированной панели в большей степени представлены крупные предприятия, поэтому можно говорить о смещении панели относительно размеров предприятий, т.е. полученные в дальнейшем результаты прежде всего относятся к крупным предприятиям.

В качестве переменной выпуска предприятия была взята валовая прибыль (в балансовой отчетности – выручка от реализации товаров, продукции, работ, услуг) по следующим причинам. Первая весьма тривиальна: информация по выручке наиболее широко представлена в имеющейся базе данных. Вторая – в отличие от чистой прибыли (или добавленных стоимостей) валовая прибыль не содержит «зашумления» так называемой холдинговой прибылью. Холдинговая прибыль в периоды высокой инфляции обусловлена тем, что затраты на промежуточные материалы и реализация готовой продукции разделены во времени. Поэтому чистая прибыль является завышенной относительно своего реального значения, так как на момент реализации фирмой товаров цены затрат оказываются ниже реальных.

Вместе с тем добавленные стоимости могут быть намеренно занижены фирмами, стремящимися уменьшить свое налоговое бремя. В этом случае при составлении официальной отчетности предприятие заинтересовано в завышении своих издержек и занижении прибылей. Ясно, что установить, какой из двух эффектов доминирует в случае каждого конкретного предприятия, не представляется возможным.

В качестве переменных, характеризующих количество факторов производства, используемых предприятием, были взяты основные фонды (ОФ) и количество занятых на производстве людей. Проблемы, которые могут возникнуть при использовании данных по ОФ, а также возможные подходы к их решению подробно обсуждаются в (Ясин и др. (2004) и Воскобойников (2003)).

Если численность занятых – хорошо интерпретируемый и понятный показатель, не требующий никаких дополнительных перенормировок, то выручка и стоимость ОФ – номинальные показатели, которые, очевидно, необходимо перевести в реальные некоей процедурой дефлятирования. Проблемы, возникающие при таких процедурах, подробно описаны в (Ясин и др. (2004)). Заметим, что существуют серьезные основания полагать, что погрешности любых явных дефляторов, использование которых кажется логичным в данной ситуации2, по порядку величины превосходят те эффекты, которые предполагается исследовать. Поэтому использование явных ценовых дефляторов совершенно неприемлемо в данной ситуации.

Вместо этого были использованы методики калибровки, описанные в (Ясин и др. (2004)).

Положим, что имеющиеся в распоряжении микроэкономические данные должны хотя бы качественно объяснять поведение макроэкономических рядов российского промышленного производства.

Поэтому для достижения сопоставимости результатов, полученных на основе анализа микроэкономических и макроэкономических данных, необходимо использовать данные обоих порядков агрегирования. Если таковое соответствие будет достигнуто, то можно будет в большей степени доверять «более тонким» результатам анализа данных по отдельным предприятиям.

Остановимся подробнее на самой методике калибровки. Была получена сбалансированная панель, в которую вошли 1367 промышленных предприятий, данные для которых по выручке, ОФ и численности занятых представлены за 1998–2004 гг. Для каждого года t t были посчитаны суммарные выручка Y, стоимость ОФ на начало tb te K и на конец года K и численность занятых Lt. Далее выпуск предприятий и численность занятых были прокалиброваны таким образом, чтобы их динамика соответствовала официальной динами Например, индекс цен производителей.

ке Росстата, т.е. индексу реального объема промышленного производства и динамике численности занятых в промышленности.

Pages:     | 1 |   ...   | 13 | 14 || 16 | 17 |   ...   | 18 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.