WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 11 |

0,53

13,10

Пермь

Число предприятий

1,00

2,00

19,00

11,00

3,00

1,00

1,00

2,00

1,00

1,00

42,00

% внутри региона

2,38

4,76

45,24

26,19

7,14

2,38

2,38

4,76

2,38

2,38

100,00

% от общего

0,27

0,53

5,08

2,94

0,80

0,27

0,27

0,53

0,27

0,27

11,23

Новосибирск

Число предприятий

1,00

1,00

16,00

10,00

8,00

3,00

1,00

40,00

% внутри региона

2,50

2,50

40,00

25,00

20,00

7,50

2,50

100,00

% от общего

0,27

0,27

4,28

2,67

2,14

0,80

0,27

10,70

Красноярск

Число предприятий

4,00

11,00

11,00

5,00

2,00

1,00

1,00

35,00

% внутри региона

11,43

31,43

31,43

14,29

5,71

2,86

2,86

100,00

% от общего

1,07

2,94

2,94

1,34

0,53

0,27

0,27

9,36

Все регионы

Число предприятий

1,00

2,00

6,00

23,00

157,00

105,00

41,00

18,00

10,00

6,00

2,00

3,00

374,00

% от общего

0,27

0,53

1,60

6,15

41,98

28,07

10,96

4,81

2,67

1,60

0,53

0,80

100,00

Примечание: по 21 предприятию выборки данных нет

Источник: расчеты авторов

4.1.8. Некоторые выводы

Приведенные выше оценки позволяют сделать некоторые выводы относительно особенностей полученных выборочных данных:

  • В целом выборка равномерно распределена по размерным группам и отраслям промышленности.
  • По регионам, в которых проводилось обследование, выборка также распределена более или менее равномерно: за исключением Нижнего Новгорода, размер выборки по которому оказался наибольшим (16,2% от всей выборки), в остальных регионах было обследовано от 9,1 до 12,7% предприятий от всей выборки.
  • Средний размер обследованных предприятий больше, чем средний по промышленности, что объясняется стратегией формирования выборки и квотированием размерных групп.

4.2. Методология эмпирического анализа
региональных данных

4.2.1. Выбор спецификации модели для анализа

Основной спецификой исследования является региональный разрез анализа влияния отдельных показателей, характеризующих приватизационные процессы и структуру собственности предприятия (например, распределение акционерной собственности предприятий, специфику отдельных аспектов корпоративного управления, год приватизации), на эффективность его деятельности. Поскольку мы предполагаем, что характер данного влияния может быть различным в зависимости от того, в каком регионе находится и к какому сектору принадлежит предприятие5, был проведен регрессионный анализ существования соответствующих зависимостей как для всей базы данных (несбалансированная панель за три года – 1997, 1998, 1999 – из 395 наблюдений за год по девяти регионам – Москва, Московская область, Санкт-Петербург и Ленинградская область, Екатеринбург, Красноярск, Нижний Новгород, Новосибирск, Самара, Пермь – и семи отраслям), так и для каждого региона в отдельности.

По аналогии с рядом исследований, проведенных для стран Восточной Европы (см., например, Claessens, Djankov, 1997), спецификация нашей модели представляет собой вариант модифицированной производственной функции Кобба-Дугласа:

, (1)

где – реальная добавленная стоимость6 на одного работника фирмы i в году t, – стоимость основного капитала фирмы i в году t, – материальные затраты фирмы i в году t, – уровень загрузки мощностей фирмы i в году t, – среднесписочная численность штатных сотрудников фирмы i в году t. Таким образом, отношение представляет собой капиталовооруженность труда, а отношение – величину материальных затрат на единицу основного капитала. Основные предположения о значениях коэффициентов данной модели заключаются в том, что, и. Таким образом, мы предполагаем положительную зависимость реальной добавленной стоимости на одного работника от капиталовооруженности труда и уровня загрузки мощностей и отрицательное влияние величины материальных затрат на единицу основного капитала на реальную добавленную стоимость на одного работника.

Поскольку целью настоящего исследования является выявление зависимостей между параметрами, характеризующими эффект приватизации, распределение собственности, специфику корпоративного управления, и эффективностью деятельности предприятий, при выборе спецификации мы основывались на подходе, предложенном в работе Claessens, Djankov (1997). Выбранная спецификация соответствует модели (1), взятой в приращениях логарифмов (т.е. фактически рассмотрена модель в темпах роста), с включением в нее дополнительных переменных, отражающих особенности приватизации и структуры собственности предприятия. Другими словами, мы предполагаем, что коэффициент А в модели (1) можно разложить на произведение фиксированных временных эффектов и набора специфических факторов, являющихся характеристиками отдельного предприятия. Таким образом, рассматривалась следующая спецификация модели7:

,(2)

где – вектор-столбец дополнительных переменных, – вектор-строка соответствующих коэффициентов, – фиксированный временной эффект.

Совокупность дополнительных переменных можно условно разделить на следующие пять групп8:

  • Фиктивные переменные, характеризующие эффект приватизации;
  • Переменные, являющиеся характеристиками распределения акционерного капитала предприятия среди различных типов собственников (доли собственников разных типов в акционерном капитале);
  • Переменные, характеризующие структуру управления предприятия (доли представителей различных групп (инсайдеров, аутсайдеров, государства и т.д.) в совете директоров);
  • Фиктивные переменные, отвечающие за секторальную принадлежность предприятия;
  • Региональные фиктивные переменные, включаемые в регрессии, оцениваемые на всей базе данных.

Все указанные переменные являются индивидуальными характеристиками предприятия, не зависящими от времени.

4.2.2. Особенности оценки региональных панельных данных

Отметим, что в силу специфики данных (выборка по предприятиям включает данные за три года, но т.к. регрессии оцениваются в разностях логарифмов, фактически мы имеем выборку за два года, т.е. Т=2) при оценивании моделей можно пренебречь возможной коррелированностью случайных ошибок во времени. Наличие автокоррелированности случайных ошибок означает, что ошибки регрессии для каждого предприятия описываются, например, моделью авторегрессии порядка р, для корректного оценивания которой необходимо иметь довольно длинные временные ряды, которые в нашем случае отсутствуют. По этой же причине нет необходимости рассматривать проблему наличия единичных корней в панельных данных, поскольку понятие стационарности предполагает, что временные ряды достаточно длинные (т.е. )9.

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 11 |



© 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.