4.1. Модели

К оглавлению 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Как упоминалось ранее, я рассматриваю две модели связи конкуренции с производственной

эффективностью. Первая модель предполагает позитивную связь между конкуренцией и

уровнем производительности предприятий. Вторая модель допускает существование нега-

тивной связи между уровнем конкуренции и дифференциалом производительности между

отраслями промышленности.

В целях подчеркнуть важность, как первого, так и второго моментов распределения продук-

тивности, я представляю упрощенное формальное обоснование в контексте социального бла-

гополучия (Social Welfare):

Рассмотрим простую маршалианскую (Marshalian) меру социального благополучия:



i i

W Q ∫P t dt −c x ,

где Q обозначает общий выпуск продукции в отрасли, ci — постоянную величину граничных

затрат для предприятия i, и xi — уровень выпуска предприятием i. Несложно вывести меру

социального благополучия в контексте среднего значения и дисперсии параметра ci:





Q n var c

W Q P t dt mean c Q

P Q

−−

∫′,

где n обозначает количество активных предприятий и P'(Q) — первую производную инвер-

тированной функции спроса. Очевидно, что социальное благополучие растет со средней ве-

личиной производственной эффективности (когда c уменьшается) и также увеличивается с

ростом дисперсии в параметре c поскольку P'(Q)<0. Интуитивно: при одном и том же коли-

честве предприятий и одном и том же среднем уровне продуктивности большая дисперсия в

производительности выгодна для общества в целом. Это происходит потому, что менее про-

дуктивные предприятия будут получать меньший вес в форме доли рынка и наоборот. В кон-

тексте этой работы важно отметить, что увеличение среднего показателя эффективности мо-

жет происходить по двум причинам: (1) смещение кривой производственных возможностей

при постоянной дисперсии и (2) усечение распределения производительности снизу (при постоянной кривой производственных возможностей), что смещает средний показатель произ-

водительности вверх. Таким образом, важно изучить определяющие факторы обоих момен-

тов распределения производительности.

Поскольку я считаю конкуренцию важным, но не единственным определяющим фактором

параметров распределения производительности, подразделы ниже обсуждают основную и

расширенную спецификации эконометрической модели для тестирования выдвинутых ги-

потез.

Спецификации подхода с использованием производственной функции. Подход с исполь-

зованием производственной функции в этом исследовании будет воплощен с помощью двух

функциональных форм: (1) функция Кобба–Дугласа и (2) более общая транслог модифика-

ция. В каждом случае будет тестироваться подход с использованием панельных данных и

моделей с фиксированными и случайными эффектами. Короткий обзор спецификации и пе-

ременных приводится ниже, используя пример функции Кобба–Дугласа.

Основная спецификация имеет следующую форму Yit exp{Xit}Kit Lit , где i обозначает пе-

рекрестное наблюдение (фирма), t — период времени, Y — выпуск, K — прокси для капита-

ла, L прокси для рабочей силы, задействованной в производстве, X — вектор независимых

переменных (для наблюдения i в период t) и — вектор оцениваемых параметров. Таким об-

разом, логарифмическая спецификация имеет следующую форму

lnYit ln Kit ln Lit Xit .

Как видим, спецификация не налагает ограничений на параметры, позволяя присутствие ва-

риативного эффекта масштаба. Особое внимание должно быть уделено прокси переменным

для основных переменных производственной функции:

Выпуск: Общий выпуск продукции используется в качестве зависимой переменной.

Значения переменной за разные года корректируются с учетом дефлятора цен произво-

дителей.

Капитал: Широко признается, что переменная капитала в производственной функции

может привносить значительные проблемы, особенно в переходной экономике, такой как

Украина. Действительно, остаточная стоимость капитала (или даже данные, скорректи-

рованные на амортизацию) является достаточно плохой прокси-переменной для рыноч-

ной стоимости капитала. Более того, в переходном периоде фиксированный капитал зна-

чительно недоиспользовался (например, в металлургии в 1998–2000 гг.) реальное исполь-

зование фиксированного капитала составляло около 70% в целом по экономике. Таким

образом, не удивительно, что производственная функция, в которой используется оста-

точная стоимость, может демонстрировать негативную эластичность капитала. Поэтому,

оставляя в стороне математические трудности, связанные с негативной эластичностью по

фактору, необходимо рассмотреть нарушение поведения, ориентированного на максими-

зацию прибыли (в самом деле, данные свидетельствуют о том, что фирмы не реагируют

Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ 14

корректным образом на наличие избыточного капитала путем его уменьшения), но созда-

ние "институционно модифицированной" версии поведения, максимизирующего при-

быль, явно выходит за рамки этого исследования. Таким образом, одним из методов ре-

шения проблемы будет использование переменной, учитывающей капитал, действитель-

но задействованный в производстве. Это можно успешно осуществить, используя данные

об "общих установленных потребляющих электроэнергию мощностях" и об "общем по-

треблении электроэнергии". Используя эти данные возможно создать прокси-переменную

для капитала, задействованного в производстве на каждом предприятии4. Таким образом,

можно модифицировать остаточную стоимость капитала, учитывая использование мощ-

ностей, для использования в производственной функции.

Рабочая сила: Наилучшей прокси-переменной для рабочей силы является реальное коли-

чество часов, потраченных сотрудниками. К сожалению, такие данные не доступны. Два

других кандидата для прокси: (1) общая заработная плата, которая может считаться об-

щими издержками на оплату труда и (2) среднее количество сотрудников. Первая пере-

менная лучше последней по той причине, что во время рассматриваемого периода многие

сотрудники находились в неоплачиваемом отпуске, хотя и числились в качестве сотруд-

ников (это одна из причин низкой безработицы в Украине). Однако при этом, переменная

заработной платы имеет намного больше недостающих наблюдений, чем средняя чис-

ленность сотрудников. На данном этапе тяжело сделать решение относительно выбора

одной из двух переменных, поэтому обе будут использованы в расчетах.

Наиболее важными независимыми переменными входящими в спецификацию производст-

венной функции являются конкуренция и форма собственности. Ожидается, что первая бу-

дет иметь позитивное влияние, а вторая (измеренная как доля государственных активов) бу-

дет иметь негативное влияние на среднюю производительность. Основания для таких ожи-

даний широко обсуждаются в современной экономической литературе и упоминаются в раз-

деле "обзор литературы" выше. Краткое описание переменных представлено ниже:

Переменная уровня конкуренции основанная на отраслевой структуре (Comp=1–HHI,

firm_num): В качестве меры уровня конкуренции я использую 1 минус индекс Херфинда-

ля–Хиршмана (HHI), который рассчитывается как сумма рыночных долей предприятий

отрасли, возведенных в квадрат. В дополнение к переменной, основанной на HHI, я пред-

лагаю другую переменную — количество активных предприятий в отрасли.

Переменная для степени государственного присутствия (SI) в идеале должна представ-

лять долю частной собственности в конкретном предприятии. Однако, учитывая ограни-

чения по данным, единственной возможностью является использование переменной по

структуре собственности на отраслевом уровне.

Спецификации подхода с использованием дифференциала производительности. Общая

форма предполагаемой моделью взаимосвязи может быть представлена следующим образом:

PD f Z , где PD — переменная для степени различий в продуктивности и Z — вектор не-

зависимых переменных. В этом проекте я предполагаю линейную функциональную форму за-

висимости между зависимой (PD) и независимыми (Z) переменными.

Зависимая переменная (PD) представляет степень дисперсии в производительности индиви-

дуальных предприятий в данной отрасли. Формально зависимая переменная — это второй

момент распределения производительности. Одним из возможных путей расчета этой пере-

менной является использование дисперсии в продуктивности рабочей силы (этот подход был

использован в предварительной версии этой работы). В то же время следует отметить, что

такой метод расчета зависимой переменной имеет ряд недостатков, которые кроются в ис-

пользовании одного из факторов производства изолированно вместо использования много-

факторного подхода. Альтернативным методом расчета может быть использование оценок из

регрессии для уровня производительности (см. выше) с целью извлечения информации по

многофакторной дисперсии производительности. Такой подход будет совместим с анализом

уровня производительности. В частности, это можно сделать путем оценки производствен-

ной функции, исключая такие независимые переменные как конкуренция и степень государ-

ственного вмешательства. Далее оценки фиксированного эффекта (FE) нормализируются пу-

тем вычитания среднего FE для 3-х цифровой отрасли и возводятся в квадрат. Зависимая пе-

ременная построенная таким образом представляет дисперсию в постоянной производитель-

ности. Временные колебания в производительности могут быть измерены путем возведения

в квадрат эконометрических ошибок из такой же регрессии с фиксированным эффектом.

Основные независимые переменные (Z) в регрессии дифференциала производительности

представлены следующим:

Переменная для уровня конкуренции (Comp=1–HHI) представлена с использованием од-

ной из традиционных мер экономической концентрации, которая обсуждалась в разделе

производственной функции выше. Второй переменной для уровня конкуренции служит

количество активных предприятий в отрасли (firm_num). Предполагается, что более вы-

сокий уровень конкуренции (большее количество соперничающих предприятий) должно

сокращать разницу в индивидуальных уровнях производительности. Эффект конкурен-

ции реализуется следующим образом. Во-первых, как упоминалось ранее, конкуренция

стимулирует индивидуальные предприятия к повышению собственной производительно-

сти. Учитывая, что кривая производственных возможностей сравнительно стабильна

(уровень технологии существенно не изменяется), плотность предприятий на (в сравне-

нии с "ниже") кривой будет увеличиваться в результате повышения производительности

до максимального допустимого уровня. Таким образом, распределение производительно-

сти будет иметь меньшую дисперсию благодаря концентрации производительности ин-

дивидуальных предприятий в пределах границы производственных возможностей. Во-

вторых, увеличение в количестве предприятий в отрасли уменьшает норму прибыли и вынуждает наименее эффективные предприятия выходить с рынка. Почти тривиальным

является теоретический результат, когда при увеличении количества конкурентов в ли-

мите каждое предприятие продает продукцию по цене равной граничным затратам (при

условии, что граничные затраты приблизительно равны для всех предприятий). Наконец,

как обсуждалось ранее, повышение конкуренции сокращает асимметричность информа-

ции и стимулирует обмен знаниями о наиболее эффективной технологии в отрасли, таким

образом, ускоряя процесс сокращения отставания для наименее эффективных производи-

телей. Возможность нелинейного эффекта конкуренции, когда при чрезмерно высоком

уровне она может приобретать негативный эффект для эффективности, также тестируется

в этой работе.

Степень государственного вмешательства (SI) представляет другую важную опреде-

ляющую параметров распределения производительности. Частная собственность (благо-

даря установлению мотивации для максимизации прибыли) обеспечивает значительно

лучшие стимулы для увеличения производительности в сравнении с государственной. В

этой связи следует отметить несколько моментов. Логично ожидать, что приватизиро-

ванные предприятия становятся значительно более продуктивными. Также, потенциально

рентабельные предприятия с большей вероятностью будут проданы в первую очередь.

Поэтому следует ожидать, что отрасли с более диверсифицированной структурой собст-

венности будут иметь большую дисперсию продуктивности. В то же время, не ясно мо-

нотонно ли меняется разброс в продуктивности с увеличением доли частной собственно-

сти в отрасли. Допуская, что государственные предприятия изначально имели схожие

уровни производительности из-за унифицированного воплощения производственных

технологий, появление частной собственности может увеличивать дифференциал про-

дуктивности. Позднее, когда все больше предприятий переходят в частную собствен-

ность, а некоторые из оставшихся государственных предприятий выходят (скажем, через

процедуру банкротства) с рынка, дифференциал производительности должен сокращать-

ся. При таком сценарии эффект увеличения частной собственности может быть нелиней-

ным (иметь форму перевернутой U). В то же время, если предположить, что производи-

тельность государственных предприятий существенно различалась с самого начала, тогда

ликвидация низко-продуктивных предприятий и приватизация потенциально рентабель-

ных может приводить к монотонному сокращению различий в производительности с рос-

том частной собственности. Таким образом, взаимосвязь между структурой собственно-

сти и дифференциалом производительности остается открытым эмпирическим вопросом.

Отраслевые дамми-переменные (IND_D) построены на уровне 3-х цифровых отраслей.

Их использование мотивировано тем фактом, что отрасли могут систематично различать-

ся по возможностям роста для предприятий.

Следующие переменные включены в расширенную спецификацию с целью более полного

изучения факторов, определяющих распределение индивидуальной производительности.

Переменные для технологического прогресса/потенциала роста (LP, L change, I/K ratio,

cap.dep.) включают производительность труда, меры по реструктуризации, инвестиции

Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ 17

на единицу капитала и степень амортизации основных фондов. Они служат цели вы-

полнения допущения "при прочих равных условиях". В то же время, такие переменные

позволяют сделать акцент на эффекте динамики развития отраслей. В действительно-

сти, быстро развивающиеся отрасли с большей вероятностью будут иметь высокую

дисперсию производительности благодаря успехам и неудачам при воплощении новых

технологий и обновлении производственных мощностей. Кроме того, я использую со-

отношение капитала к рабочей силе как контрольную переменную для барьеров для

входа и выхода из отрасли.

Переменные измеряющие объем немонетарных операций (var(GTRM), var(Barter)) пред-

ставляют эффект ограничения ликвидности (давальческие и бартерные операции) на рас-

пределение производительности. Следует отметить, что такие переменные могут быть

проблематичными из-за возможности эндогенности: менее продуктивные предприятия с

большей вероятностью будут вовлечены в бартерные операции. И, конечно же, отрасли с

высокой долей неэффективных предприятий (то есть имеющие высокую дисперсию про-

изводительности) могут иметь большие доли немонетарных операций. В то же время,

бартерные и давальческие схемы ассоциируются с высокими транзакционными затрата-

ми, что еще более уменьшает производительность. Учитывая потенциальные проблемы, я

использую эта переменные отдельно от основной спецификации (см. расширенную спе-

цификацию). Более того, я использую дисперсию в этих переменных, поскольку различия

в ограничениях ликвидности, а не их уровень должны иметь значение для дисперсии

продуктивности.

Дисперсия уровня утилизации капитала (Var(CU)) измеряет различия в экономии мас-

штаба для различных предприятий. Учитывая, что рыночный спрос в определенные пе-

риоды мог быть ниже, чем уровень установленных мощностей, некоторые из предпри-

ятий могли "недопроизводить". Если уменьшение в спросе затронуло все предприятия

данной отрасли в одинаковой степени, различия в производственной эффективности не

должны быть огромными. С другой стороны, если некоторые из предприятий полностью

использовали свои мощности, в то время как другие большей мерой "недопроизводили",

дисперсия в продуктивности должна быть выше.

Дисперсия в экспортных долях (Var(exp.sh)) от общего выпуска индивидуальных пред-

приятий может быть использована для учета различий в скрытых характеристиках пред-

приятий, например разницы в доступе к ликвидности, рыночной ориентации и объеме

выпуска, обмена технологическими достижениями (для крупных экспортеров) и т.п. Чем

большая такая дисперсия, тем более разнородную структуру производителей будет иметь

отрасль. Таким образом, я ожидаю позитивную связь между этой переменной и диспер-

сией производительности.

Переменные, измеряющие степень проникновения импорта и долю экспорта (IPR, ind.exp.),

используются для тестирования влияния международной торговли на распределение произ-

водительности предприятий. Степень проникновения импорта рассчитывается как доля

импорта в объеме общих продаж отрасли. Ожидается, что присутствие сильного зарубеж-

ного конкурента может увеличить стимулы для повышения эффективности отдельными национальными предприятиями. Кроме того, эффективность может быть улучшена благо-

даря эффекту обмена технологическими знаниями. Таким образом, я ожидаю позитивный

эффект этой переменной на дисперсию производительности. К сожалению, данные по про-

никновению импорта доступны лишь за период 1998–2000 гг. Это не позволяет использо-

вать IPR в спецификации для производственной функции выше. Я использую эту перемен-

ную в расширенной спецификации для дисперсии в производительности. Переменная

ind.exp. измеряет долю отраслевого выпуска направленную на экспорт.

Как можно видеть из вышесказанного, множество факторов потенциально имеющих эффект

на уровень производительности скорее всего также определяют дисперсию производитель-

ности и наоборот. В дополнение к перечисленным переменным, как спецификацию для про-

изводственной функции, так и спецификацию для дифференциала производительности до-

полняют годовые дамми переменные. Резюмируя: в этой работе оцениваются следующие ос-

новные и расширенные спецификации.

Учитывая, что взаимосвязь конкуренция–производительность представляет основной вопрос

этого исследования, имеет смысл обсудить вкратце возможные проблемы с предложенными

спецификациями.

Эндогенность рыночной структуры и производительности. Как упоминалось ранее, од-

ной из проблем связанных с эконометрической оценкой является эндогенность. Исследова-

ние рассматривает взаимоотношение между конкуренцией и производительностью со сле-

Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ 19

дующих позиций: (1) конкуренция способствует появлению стимулов необходимых для эф-

фективного производства, и (2) конкуренция приводит к более компактному распределению

производительности на уровне фирм. Возможно, что (1') эффективные фирмы более склонны

иметь большие доли рынка и таким образом определяют рыночную структуру, и (2') большая

дисперсия производительности может отражаться на рыночной структуре, и для наблюдения

будет эквивалентно более низкому уровню конкуренции. Существование проблемы тестиру-

ется с помощью простого Hausman теста на эндогенность. Для коррекции этой проблемы я

использую данные по переменной конкуренция за более ранний период. Доступные данные

содержат информацию за 1992 г., то есть до того как рыночные структуры были значитель-

ным образом затронуты деятельностью предприятий в конкурентных условиях. Как отмеча-

лось несколькими авторами (см., например, Brown, Earle, 2001; Brown, Brown, 1998), рыноч-

ная структура промышленного сектора стран бывшего Советского Союза не строилась на

принципах наибольшей эффективности (это не означает, что эффективность не принималась

во внимание, но другие факторы могли быть определяющими для рыночной структуры). По-

этому, рыночная структура в 1992 г. может рассматриваться как потенциальный инструмент.