Дипломная работа на тему «Городские агломерационные эффекты, влияющие на производительность предприятий обрабатывающей промышленности»

Скачать пример Заказать работу Скачать пример Заказать работу

Оглавление

Введение

Глава I. Теоретические предпосылки существования разрывов в производительности предприятий под влиянием географических факторов

.1 Формирование агломераций и возникновение агломерационных эффектов

.2 Самоотбор предприятий на агломерационные рынки

Глава II. Методология исследования и используемые данные

.1 Методология анализа производительности предприятий обрабатывающей промышленности России

.2 Описание базы данных

ГлаваIII. Эмпирический анализ производительности предприятий обрабатывающей промышленности России

.1 Оценивание производственной функции отраслей обрабатывающей промышленности и анализ эффективности производства

.2 Оценка влияния агломерационных эффектов и самоотбора на производительность предприятий в России

Заключение

Список литературы

Нужна помощь в написании диплома?

Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.

Заказать диплом

Введение

Актуальность темы исследования

Производительность предприятий является одним из ключевых факторов конкурентоспособности экономики и устойчивого экономического роста. В то же время, средний уровень производительности российских предприятий довольно низок, что свойственно многим развивающимся странам. Одной из причин являются существенные разрывы в производительности предприятий одних и тех же отраслей, которые транслируются в общую низкую конкурентоспособность отечественного производства. В современной экономической литературе такие аномальные разрывы в числе прочего объясняют факторами, связанными с внешней экономией от масштаба производства, которые в свою очередь формируются под влиянием свойств рынков и территорий, размещающих предприятия.

В частности, различия в производительности наблюдаются между предприятиями, расположенными в крупных городских агломерациях, и предприятиями периферийных территорий. Долгое время, начиная с работ Маршалла (1920), в экономической литературе объяснение этого различия заключалось в существовании агломерационных эффектов (премии в производительности) для предприятий, размещенных в крупных городах или в плотной среде насыщенных факторами производства рынков. Эмпирические оценки на данных разных стран, как правило, подтверждали агломерационную природу премии в эффективности. Однако в последнее время усложнение эконометрической техники и появление новых детальных микроэкономических данных по крупным странам с большими географическими различиями привели к появлению работ, в которых действительная величина агломерационной премии, и даже ее существование ставятся под сомнение, а наблюдаемые различия авторы относят к эффектам выбора более производительными фирмами агломерированных территорий для размещения предприятий, несмотря на более высокие издержки ведения бизнеса. Причем такие различия фиксируются как на уровне городов, так и на уровне субнациональных территорий.

Так, результаты нескольких исследований (Melitz, 2003; Okuboetal., 2008;Saito, 2015 и др.) показывают, что агломерационная премия является не единственным источником более высокой средней производительности предприятий в агломерациях. Важную роль в этом процессе играет самоотбор более производительных предприятий на агломерационные рынки,изменяющий распределение производительности фирм, расположенных в агломерации. Поэтомуоценки величины агломерационных эффектов, полученные в ранних работах, не учитывавших влияние самоотбора, вероятнее всего, следует считать завышенными.

Цель настоящего исследования состоит в выявлении и сравнительной количественной оценке агломерационных эффектов и эффектов самоотбора на производительностьпредприятий обрабатывающей промышленности России. Наш анализ позволит выяснить, существуют ли агломерационные эффекты и самоотбор предприятий в российских реалиях и оценить вклад двух этих факторов в повышение производительности предприятий крупных городов и их спутников, что, в свою очередь, позволит сделать вывод об эффективности стимулирования развития агломерационных территорий и перспективах данного направления экономической политики.

Степень научной проработанности проблемы

Анализ агломерационных эффектов проводился во многих исследованиях (Glayseretal., 1992; Lucioetal., 2002; Ellisonetal., 2010; Neffkeetal., 2012 и др.).Большая часть авторов основывается на зарубежных данных, существует лишь несколько работ, анализирующих существование разрыва в производительности предприятий на российских данных (в числе прочих, Brock, 2002;Gonchar, Ratnikova, 2012; Гончар,Ратникова, 2014). Как правило,эти работы сконцентрированы на анализе агломерационных эффектов без учета возможности самоотбора предприятий, тогда как в современной экономической литературе географический самоотбор стал важной темой экономического анализа (Syverson, 2004; Saito и Gopinathy, 2009; Combesetal., 2012 и др.).

Эмпирические результаты проведенных исследований довольно сильно варьируются в зависимости от методологии и используемых данных, и если наличие агломерационных эффектов, несмотря на различия в источниках их формирования, подтверждается большинством исследований, то эффекты самоотбора оценены в незначительном числе публикаций, и их результаты не позволяют однозначно говорить о величине и направленности обнаруженных эффектов.Суммируя, можно утверждать, что вопрос влияния пространственного размещения на величину различий в производительности российских предприятий является недостаточно изученным в литературе, а работы, содержащие сравнительную оценку городских агломерационныхэффектов и эффектов самоотбора, по нашим данным, отсутствуют.

Объект исследования: производительность предприятий обрабатывающей промышленности.

Предмет исследования: городские агломерационные эффекты, влияющие на производительность предприятий обрабатывающей промышленности.

Цель работы:выявление вклада городских агломерационных эффектов и эффектов самоотбора в существованиевнутриотраслевых разрывов в производительности предприятий российской обрабатывающей промышленности.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

Создать эмпирическую базу данных всей генеральной совокупности предприятий обрабатывающей промышленности;

Проанализировать пространственную структуру предприятий обрабатывающей промышленности в России;

Оценить производственную функцию для получения оценок факторной производительности предприятий.

Нужна помощь в написании диплома?

Подробнее

Определить пространственные факторы, влияющие на факторную производительность предприятий.

Оценитьроль самоотбора предприятий в существовании разрывов в производительности;

Протестировать устойчивость результатов;

Обобщить полученные результаты и сделать соответствующие выводы.

Структура работы

Работа состоит из трех глав, введения, заключения и списка использованной литературы. Во введении обосновывается актуальность исследования, выделяются его цели и задачи, приводятся основные характеристики работы. В первой главе проводится анализ теоретических предпосылок возникновения разрывов в производительности предприятий, формирования агломераций, возникновения агломерационных эффектов и обоснования существования самоотбора предприятий на агломерационные рынки. Во второй главе приводится методология оценки факторной производительности, используемая для получения эмпирических оценок агломерационной премии и вклада самоотбора в существование разрывов производительности. Также вторая глава содержит предварительный анализ описательной статистики основных распределений зависимой и независимых переменных. Третья глава представляет эмпирический анализ производительности на данных по предприятиям российской обрабатывающей промышленности. В заключении формулируются выводы по результатам проведенного исследования.

1.1 Формирование агломераций и возникновение агломерационных эффектов

Предприятия различных отраслей концентрируются на определенных территориях, и эта концентрация слишком велика, чтобы можно было объяснить её лишь пространственным распределением природных ресурсов и других факторов производства.Альфред Маршалл, один из основоположников теории агломерационных эффектов, ставшей центральной темой исследований экономической географии за последний век,утверждал, что выгоды агломерации отражают преимущества, возникающие, когда близость расположения снижает транспортные издержки, в частности, издержки перемещения товаров, людей и идей (Marshall, 1920).

Теория Маршалла предполагает, что фирмы будут располагаться в агломерации по нескольким причинам: во-первых, они получают преимущество расположения рядом с поставщиками или потребителями с целью снижения издержек транспортировки товаров; во-вторых, обеспечивается доступ к сформированному в агломерации плотному рынку специализированной рабочей силы; в-третьих, имеет значение относительная легкость обмена знаниями между предприятиями, расположенными на одной территории.Согласно Маршаллианской теории, возникает своеобразный эффект мультипликатора: сначала одни предприятия будут располагаться в благоприятном месте размещения, потом к ним присоединяются другие предприятия той же отрасли, поскольку существуют выгоды от расположения вблизи предприятий, имеющих похожую специализацию и спрос на факторы производства.Результаты Ellisonetal. (2010) на данных по США подтверждают эту теорию, обнаруживая устойчивое воздействие всех трех указанных выше основных механизмов, оказывающих влияние на возникновение агломерации.

Силы, влияющие на пространственную концентрацию промышленности, можно разделить на центростремительные и центробежные(Krugman, 1998). К центростремительным силам относятся: эффекты размера рынка, плотные рынки труда, экономия масштаба. К центробежным силам относят: немобильность факторов, повышеннуюстоимость земли, и прочиенегативные экстерналии. Центростремительные факторы отражают плюсы агломерации для предприятий. Центробежные, наоборот, оказывают отрицательное воздействие на выбор предприятием расположения фирмы на территории агломерации.

Таким образом, территории, предоставляющие доступ к крупным рынкам, являются предпочтительными для производства товаров с учетом возможной внешней экономии масштаба. Большой локальный рынок поддерживает производство промежуточных товаров, что позволяет локальным производителям конечной продукции снизить издержки, а отраслевая концентрация обеспечивает плотный рынок труда (в частности специализированного), упрощая поиск рабочей силы. К тому же, концентрация экономической активности может в большей или меньшей степени способствовать проявлению положительных экстерналий через легкость обмена информацией.

В то же время немобильные факторы, такие как земля и природные ресурсы препятствуют чрезмерной концентрации производства, концентрация экономической активности в регионе создает высокий спрос на местную землю, увеличивая ее цену, а также может способствовать возникновению перегруженности транспортных артерий и других ресурсов, препятствуя дальнейшей концентрации. В итоге, концентрация фирм в отдельных локациях будет усиливаться в том случае, если центростремительные силы превосходят центробежные.

В дальнейшем идеи Маршалла были развиты в форме представления об экстерналиях (или внешних эффектов). В основном, при анализе пространственного размещения предприятий уделяется внимание следующим трем видам экстерналий: Marshall-Arrow-Romer (MAR) экстерналии, экстерналииДжейкобс и экстерналии Портера.

Все три выделенных выше вида внешних эффектов сосредоточены на обмене знаниями, однако отличаются в определении их источников.

Нужна помощь в написании диплома?

Подробнее

Согласно теории MAR, определяющее значение имеет специализация: концентрация конкретной отрасли в агломерации способствует обмену знаниями между фирмами и, таким образом,обеспечивает рост этой отрасли в данном городе. Через взаимное обучение, копирование и частый переход высокоспециализированных работников между фирмами идеи быстро распространяются между соседствующими предприятиями. Несмотря на преимущества размещения фирм в агломерациях, для самих фирм подобное распространение информации снижает стимулы к инновациям для каждой отдельной фирмы, поскольку процесс создания инноваций является зачастую дорогостоящим, а использование ренты от их введения невозможно в полной мере в условиях агломерации. Сторонники MAR считают, что локальная монополия лучше обеспечивает рост, чем локальная конкуренция, поскольку она ограничивает отток идей к другим игрокам и, таким образом, обеспечивает получение преимуществ инновации самим инноватором.

Согласно Джейн Джейкобс (1969) экстерналии агломераций связаны в первую очередь с диверсификацией экономической активности в регионе, обеспечивающей разнообразие возможностей, к которым имеет доступ предприятие в большом городе. Концентрация населения и предприятий различных отраслей в отдельных локациях создает насыщенную экономическую среду, обеспечивающую обмен знаниями. Взаимодействие людей в городах позволяет им легко получать новые идеи и претворять их в жизнь, а города становятся ресурсом и основной площадкой производства инноваций.

Теория экстерналий Майкла Портера (1990) так же, как и MAR, предполагает, что обмен знаниями в специализированных отраслях стимулирует рост. Однако Портер считает, что локальная конкуренция в противоположность локальной монополии благоприятствует созданию и быстрому принятию инноваций. По мнению Портера, конкуренция на крупных рынках оказывает давление на компании, стимулируя их заниматься инновациями и таким образом повышать производительность труда. Локальные конкуренты подталкивают друг друга к снижению издержек, улучшению качества и обслуживания, созданию новых продуктов и процессов.

Справедливость этих теорий впоследствии эмпирически тестировалась многими авторами, однако имеющиесярезультаты довольно сильно различаются в зависимости от методологии исследования и используемых данных. На неоднозначность полученных количественных оценок особенно большое влияние оказали различные подходы к определению агломерации.

Теории MAR, в частности, подтверждают результаты, полученные Lucioetal. (2002) на данных по Испании. Авторы обнаружили, что рост отраслевой производительности значимо связан со специализацией внутри региона и отрасли. Фирмы определенной отрасли, расположенные на определенной территории, выигрывают от ее глубокой специализации, способствующей обмену знаниями, однако эти эффекты проявляются, лишь когда специализация является достаточно сильной.В более поздней работе Stavropoulos и Skuras (2016), анализируя предприятия ЕС, также отмечают эффект специализации, однако хотя он и является значимым, оценки величина эффекта невелики.

РезультатыGlayseretal. (1992) на данных США, напротив, свидетельствуют о том, чтоотрасли растут медленнее в городах, в которых они наиболее плотно представлены, что противоречит также и теории Портера, предполагающей положительное влияние конкуренции на рост. Похожий результат полученHuetal. (2015) на данных по китайским предприятиям: увеличение количества фирм одной отрасли в отдельном регионе снижает производительность фирм, и последствия перегруженности региона и интенсивной конкуренции вытесняют эффекты локализации MAR.Чистая специализация региона, согласноNeffkeetal. (2012), не имеет воздействия на выживание фирм.

Связь отраслевой диверсификации региона с производительностью предприятий (теория экстерналийДжейкобс) подтверждается Glayseretal. (1992): отрасли растут быстрее, когда оставшаяся часть города менее специализирована, межотраслевой обмен знаниями способствует росту. Согласно результатам Neffkeetal. (2012), экстерналииДжейкобсувеличивают уровни выживания предприятий и снижаются по мере увеличения возраста предприятия, а в регионах, где в большом числе представлены предприятия связанных отраслей, агломерационные эффекты выше: связанные отрасли также могут быть ресурсом идей друг для друга, как и предприятия одной отрасли, но одновременно могут быть менее настроены против обмена знаниями, чем предприятия внутри одной отрасли, поскольку не являются прямыми конкурентами. Однако чрезмерная диверсификация связанных отраслей в регионе нивелирует эффект.

Согласно результатам Cainellietal. (2014) на данных по Италии, специализация снижает интенсивность выхода фирм с рынка, особенно низкотехнологичных, а влияние диверсификации является неоднозначным, однако также оказывает положительное воздействие на выживание низкотехнологичных фирм.. (2015) демонстрируют значимый положительный эффект агломерации промежуточных отраслей на производительность фирм, доступность ресурсов производства позволяет фирмам снизить издержки на факторы и дает возможность производить товары с более высокой добавленной стоимостью. Анализ Martín-Barrosoetal. (2015) говорит о положительном воздействии доступности трудовых ресурсов и сырья на производительность фирм: увеличение доступности сырьевых факторов с 10-го до 90-го процентиля распределения показателя доступности увеличивает производительность испанских предприятий более чем на 30%, увеличение доступности трудовых ресурсов оказывает несколько меньшее воздействие, что может объясняться наличием для работников издержек переключения. Положительное влияние на производительность, согласно результатам авторов, оказывает и транспортная инфраструктура.

Теорию Портера частично поддерживают результаты Glayseretal. (1992), согласно которым отрасли растут быстрее в городах, в которых фирмы данной отрасли меньше по размеру, чем в среднем по стране, что может свидетельствовать о том, что локальная конкуренция стимулирует рост. Результаты Huetal., однако, напротив свидетельствуют о положительной связи среднего размера фирм в регионе с производительностью, как объясняют этот эффект авторы, «качество» агломерации, а именно возможность для обмена знаниями между конкурентоспособными фирмами, в большей степени, чем ее размер (количество фирм в регионе), оказывает влияние на производительность. В то же время Lucioetal. (2002) не обнаружили значимого воздействия как диверсификации, так и конкуренции на производительность предприятий.

Согласно анализу производительности промышленных фирм Великобритании Faggioetal. (2014), агломерационные эффекты являются довольно гетерогенными в отраслевом разрезе: экстерналии оказывают различное по величине воздействие на различные отрасли. К тому же, агломерационная премия выше в отраслях, где преобладают малые фирмы. Различие же в региональных характеристиках, по оценкам Stavropoulos и Skuras (2016) на данных ЕС, объясняют очень малую и незначительную часть вариации внутриотраслевой производительности. . (2011), анализируя данные по предприятиям Эфиопии, обнаружили негативный значимый эффект агломерации на цены, предполагающий, что вход новичка приводит к более жесткой конкуренции на локальном рынке, и положительный значимый эффект агломерации на физический объем производства, согласующийся с идеей о том, что образование кластеров приводит к положительным внешним эффектам. Однако авторами не выявлено значимого воздействия агломерации на измерители производительности, основанные на выручке — эффекты производительности и цен на выручку фирм по большому счету компенсируют друг друга. Анализ Neffkeetal. (2012) показывает, что больший размер города приводит к более высоким уровням провалов.и Zhang (2014) демонстрируют устойчивое различие в производительности предприятий обрабатывающей промышленности Китая: более урбанизированные территории, согласно анализу авторов, систематически характеризуются более высокими уровнями эффективности.

Если преимущество в производительности для предприятий, расположенных в агломерации, есть, возникает вопрос об его устойчивости и существовании предела роста производительности за счет увеличения агломерационных эффектов. Rizovetal. (2012) отмечают меньшие темпы роста производительности предприятий в высоко урбанизированных регионах Нидерландов в сравнении с регионами, где урбанизация присутствует, но является менее выраженной, что свидетельствует о том, что после определенного уровня агломерация приводит, в конечном счете, к перегруженности и негативно влияет на рост при высоких уровнях урбанизации и плотности экономической деятельности. Согласно Duranton (2015), существующее преимущество в производительности фирм, расположенных на агломерационных территориях, не является перманентным и должно постоянно поддерживаться созданием новых рабочих мест и инновациями.

Эффекты городской агломерации на производительность оценивались на российских данных. Так, анализ производительности труда предприятий российской обрабатывающей промышленности Gonchar и Ratnikova (2012) на опросных данных крупных и средних предприятий выявил значимый положительный эффект агломерации на производительность предприятий, даже несмотря на наличие в выборке большого количества предприятий, основанных во времена СССР, решение о размещении которых было нерыночным. Природа агломерационной премии, согласно результатам авторов, характеризуется как влиянием эффектов специализации, так и эффектов диверсификации региона.

Результаты анализа производительности предприятий Москвы и Московской области Brock (2002) отражает небольшое положительное влияние диверсификации производства в городах на производительность их предприятий — более диверсифицированные города демонстрируют лучшую динамику по сравнению с городами с выраженной специализацией, в частности, моногородами. Brock, в отличие от Гончар и Ратниковой, не находит значимого влияния городской агломерации на эффективность российских предприятий.

Таким образом, возникновение агломерационных эффектов объясняется тремя типами экстерналий: MAR, Джейкобс и Портер. Существование премии в производительности предприятий, расположенных в агломерациях, относительно предприятий, размещенных вне агломерационных территорий, эмпирически подтверждается большинством существующих в этой области исследований, а оценка премии варьируетсяот значений менее 1% (Lööf и Nabavi, 2015) до9,7% (Combesetal.,2012) в среднем по отраслям. Природа агломерационных эффектов неоднозначна: оценки влияния эффектов специализации, диверсификации и конкуренции на производительность в зависимости от методологии исследования и используемых данных значимы, но зачастую имеют противоположное направление. Тем не менее, свидетельства положительного влияния на производительность каждого из трех типов экстерналий имеют место, что, в результате, не позволяет сделать определенного вывода о правильности отдельной теории. Соответственно, в дальнейшем анализе нами будут рассматриваться все три механизма формирования агломерационных экстерналий.

1.2 Самоотбор предприятий на агломерационные рынки

Как следует из предыдущего параграфа, эмпирически многими работами подтверждается наличие разрыва в производительности между предприятиями одной отрасли, расположенными внутри и вне агломерационных территорий.Фирмы, расположенные в плотно населенных регионах, где концентрируются другие предприятия, чаще всего более производительны, чем те, что расположены на периферии. Агломерационные эффекты, однако, являются не единственной причиной такого различия.Другим объяснением более высокой производительности в агломерациях является самоотбор предприятий на агломерационные рынки. Жесткая конкуренция и высокие затраты на ресурсы, наблюдаемые в агломерации, вынуждают менее эффективные фирмы не выходить на этот рынок, поскольку осуществление прибыльной деятельности для них в таких условиях является невозможным. Таким образом, в терминах количественного анализа, средняя производительность в агломерации увеличивается вследствие левостороннего усечения распределения производительности. (2003) одним из первых смоделировал самоотбор предприятий на экспортные рынки с учетом различия в их производительности в контексте открытия торговых границ. Melitz показал, что открытие торговых границ побуждает лишь наиболее производительные фирмы войти на экспортные рынки (которые характеризуются более высокими уровнями конкуренции и требуют осуществления существенных затрат на вход), в то время как менее производительные предприятия продолжают производить только для внутреннего рынка. И одновременно с этим, открытие торговых границ способствует выходу наименее производительных предприятийс рынка. Таким образом, прирост производительности после открытия торговых границ в отдельной отрасли может происходить без обязательного повышения эффективности отдельных предприятий, а вследствие ограничения входанаименее производительных фирм в отрасли. Механизм самоотбора предприятий на экспортный рынок в данной модели может быть рассмотрен и как отбор на крупный рынок городской агломерации, поскольку сравнение между экспортным и внутристрановым рынком и между крупными агломерационными и внеагломерационными рынками вполне оправдано методологически.и Okubo (2006), моделируя пространственный выбор предприятий, показывают, что высокопроизводительные фирмы самоотбираются на крупные рынки. Более производительные фирмы подвергаются более сильному влиянию центростремительных сил и более слабому влиянию сил центробежных, чем менее эффективные фирмы. Поскольку предельные издержки более производительных фирм ниже, они, как правило, продают больше, и, таким образом, положительные эффекты, возникающие на крупном рынке, более привлекательныдля самых производительных фирм. Также высокая производительность этих фирм означает, что они систематически менее подвержены негативному влиянию локальной конкуренции на крупном рынке. Таким образом, этот неслучайный отбор означает, что стандартные эмпирические методики оценки агломерационных эффектов будут иметь тенденцию к завышению оценок этих эффектов.иOttaviano (2008), учитывая в модели региональную вариацию уровня конкуренции, зависящую от размера рынка, также демонстрируют, что низкопроизводительные фирмы выходят с крупных рынков вследствие высокого уровня конкуренции. Размер рынка оказывает серьезное воздействие на измерители эффективности отрасли: более крупные рынки характеризуются более жесткой конкуренцией, отражающейся в более низких средних наценках и более высокой совокупной производительности. . (2011), моделируя выбор пространственного размещения, также приходят к выводу о наличии отбора фирм в регионы со специфическими характеристиками, зависящего от уровня их производительности. В условиях существования достаточно высоких транспортных издержек, фирмы с высокой производительностью будут располагаться на крупных рынках, в то время как низкопроизводительные фирмы — размещаться на периферии. Однако, когда транспортные издержки низки, размещение перестает играть столь существенную роль, и на первый план выходит размер рынка, таким образом, центробежные силы могут быть более значимыми, что приведет к расположению низкопроизводительных предприятий на крупных рынках.

Рассматривая выбор размещения между малым и крупным рынками, а также выбор между строительством нескольких или одного предприятияв условиях снижения транспортных издержек,Saitoetal. (2015) также демонстрируют существование самоотбора фирм. В этом случае, однако, снижение издержек транспортировки спровоцирует фирмы, имеющие несколько заводов, переключиться на производство в рамках одного завода в крупном регионе, тем самым снижая конкуренцию в малом регионе, что, в свою очередь, повлечет перемещение наименее производительных фирм, имеющих изначальноодин завод, на малые рынки.

Большинство моделей строится на предположении о равной степени представленности в экономике высоко- и низкопроизводительных фирм. Однако реальность такова, что чаще всего менее производительных фирм больше и распределение производительности асимметрично со смещением влево (Cabral, Matta, 2003). Согласно Okuboetal. (2008), когда значительная часть фирм менее производительна, тогда как высокопроизводительные фирмы, так и низкопроизводительные предприятия будут располагаться на крупных агломерационных рынках, в то время как периферийные регионы будут представлены лишь низкопроизводительными фирмами.

Нужна помощь в написании диплома?

Заказать диплом

Результаты Syverson (2004) на данных по отрасли, производящей однородный продукт (производство бетона), свидетельствуют о меньшей дисперсии производительности на крупных рынках вследствие усечения распределения производительности слева, что отражается в более высокой средней производительности предприятий на крупных рынках. Концентрация производства в отдельной локации позволяет потребителям легко переключаться между производителями товаров, что способствуетв определенном смысле повышению конкуренции на локальном рынке. Соответственно, чем более однородным является производимый локальными предприятиями продукт, тем меньше шансов у низкопроизводительных фирм выжить в этом регионе. Повышение же барьеров замещения, в свою очередь, увеличивает шансы менее производительных фирм на осуществление прибыльной деятельности, что может объяснять существующую дисперсию производительности внутри одной и той же отрасли.

Результаты эмпирической оценки влияния самоотбора предприятий на разницу в распределении производительности региона являются неоднозначными, в частности из-за сложности его определения. Так, эмпирический анализ Combesetal. (2012)на данных по Франции, основанный на моделиMelitzиOttaviano (2008), не обнаружил влияния самоотбора на различия в производительности между регионами. Авторами были выявлены некоторые преимущества в производительности фирм от расположения на более плотных рынках для всех участников рынка. Причем эти преимущества, в частности, оказываются наиболее сильными для тех фирм, что сами по себе являются наиболее производительными, однако не обнаружено существенной разницы в распределении производительности в плане левостороннего отсечения между более и менее плотными рынками. Тот же результат подтверждают результаты Accetturoetal. (2011) на данных по предприятиям обрабатывающей промышленности Италии: преимущество в производительности предприятий объясняется в большей степени агломерационными эффектами, в то время как эффекты самоотбора оказываются незначимыми.

Результаты Saito и Gopinathy(2009) на данных по пищевой промышленности Чили, напротив, подтверждают наличие самоотбора, причем, согласно оценкам авторов,самоотбор играет более значимую роль в увеличении уровня производительности региона, чем агломерационные эффекты.

В то же время Forslid иOkubo (2014), предлагают третье объяснение более высокой средней производительности предприятий в агломерациях — двусторонний отбор предприятий на эти рынки. Расширяя модель BaldwinиOkubo (2006) с учетом вариации фиксированных издержек капитала между фирмами и отраслями авторы на данных по Японии получают свидетельства существования отбора предприятий, причем он происходит с обоих концов распределения производительности:фирмы с высокой капиталоемкостью и высокой производительностью также, как и фирмы с очень низкой производительностью и низкой капиталоемкостью склонны располагаться на крупных рынках.Это означает, что в агломерации могут быть представлены как наиболее производительные предприятия, генерирующие основной продукт с использованием большого количества станков и оборудования, так и относительно небольшие предприятия, производящие товары почти ручного производства, ночасто -с высокой добавленной стоимостью. Примером может послужить пищевая или текстильная промышленности, в которых представлены как крупные, высокомеханизированные предприятия, как и небольшие трудоемкие предприятия, производящие товары высокого ценового сегмента. Причем обе группы предприятий могут располагаться в городских агломерациях, которые предъявляют высокий спрос на товары повседневного и немассового спроса.

Таким образом, агломерационные эффекты, самоотбор и двусторонний отбор предприятий приводят к более высокой средней производительности в агломерации, однако эти три механизма имеют различное влияние на вид распределения производительности. На рисунке 1 представлено теоретически предсказанное схематичное распределение производительности в агломерации (непрерывная линия) и в периферии (пунктирная линия) при различных обоснованиях разрывов средней производительности предприятий на этих территориях.

Как показано на рисунке 1, агломерационные эффекты должны порождать сдвиг распределения производительности вправо без изменения вида распределения (а), в то время как самоотбор проявляется в левостороннем отсечении распределения производительности (б), а двусторонний отбор приводит к расширению распределения на его концах, так как наиболее и наименее производительные фирмы перемещаются из периферийных районов в агломерацию (в).

а) Агломерационные эффекты б) Самоотбор в) Двусторонний отбор

Рисунок — 1. Три вида распределения производительности предприятий в городских агломерациях и на периферии в зависимости от источника премии в производительности

Наиболее ярко демонстрировать эффекты самоотбора могут отраслевые кластеры, поскольку по определению кластеры могут считаться агломерацией фирм одной отрасли, порождающей высокую конкуренцию на данном рынке, которая провоцирует выход наименее производительных фирм. Так, Arimotoetal. (2014), анализируя отраслевые кластеры, на данных по Японии обнаружили смещение распределения производительности вправо внутри кластера по сравнению с вне-кластерными территориями и усечение его с левой стороны, что означает наличие как агломерационных эффектов, так и самоотбора фирм в кластеры, что согласуется с результатами Saito и Gopinathy (2009) по пищевой промышленности в Чили.

Таким образом, теоретические модели описывают несколько механизмов самоотбора предприятий на агломерационные рынки, однако результаты эмпирических исследований не дают однозначного ответа на вопрос о его существовании и его количественной оценке. Существуют определенные сложности в идентификации агломерационных эффектов, самоотбора и двустороннего отбора предприятий на агломерационные рынки, связанные с одновременностью действия данных механизмов, однако на данный момент уже существует несколько методов анализа производительности предприятий в данном контексте. И наконец, ожидаемая неоднозначность оценок производительности фирм в российских городских агломерациях помимо указанных выше факторов, может быть также связана с присутствием на рынке предприятий, выбор размещения которых диктовался как рыночными, так и нерыночными факторами, а также особенностями структуры рынка обрабатывающей промышленности с его относительно низкой конкуренцией и исторически обусловленным доминированием крупных предприятийв нескольких отраслях.

Глава II. Методология исследования и используемые данные

.1 Методология анализа производительности предприятий обрабатывающей промышленности России

Исходя из результатов исследований производительности предприятий в контексте воздействия агломерационных эффектов и самоотбора были сформулированы следующие гипотезы:: Более высокая производительность предприятий в городских агломерациях объясняется существованием агломерационной премии;: Более высокая производительность предприятий в агломерациях объясняется самоотбором более производительных предприятий на крупные рынки;: Причиной более высокой производительности предприятий в агломерациях является как агломерационная премия, так и самоотбор предприятий.

Городской агломерацией в данной работе считается крупный город-миллионник и его города-спутники, расположенные на расстоянии недалее 50 километров от центра агломерации.

В работе применяется следующая эконометрическая стратегия. Вначале оценивается производственная функция для получения зависимой переменной. Затем оценивается базовая модель эффектов городской агломерации на факторную производительность. Следующий шаг — проверка устойчивости полученных в базовой модели результатов: мы проверяем зависимость оценок городских агломерационных эффектов на производительность от размера города размещения предприятий, предполагая, что, возможно, малые спутники крупных городов не генерируют достаточную внешнюю экономию от масштаба для обнаружения агломерационных эффектов. Второй тест на робастность оценок — проверка результата на время создания предприятия, поскольку мы можем предположить, что предприятия, созданные в дореформенное время (до 1991 года) не принимали предпринимательских решений о месте размещения, и их агломерационная премия будет ниже, чем агломерационная премия новых предприятий, а то и вовсе не будет существовать. И, наконец, последняя итерация — оценка эффектов самоотбора и двустороннего отбора.

Нужна помощь в написании диплома?

Подробнее

Для оценивания производительности предприятий в данной работе использован показатель роста совокупной производительности факторов производства (СПФ). Предполагается, что рост используемых предприятием для производства конечной продукции факторов производства или изменение технологии их использования приведет к росту выпуска. Соответственно, разница между ростом стоимости конечной продукции и изменением стоимости затрат факторов производства определяет часть выпуска, не объясняемую ростом факторов, и может отражать рост эффективности использования факторов предприятием или общее улучшение технологии в отрасли.Это можно представить следующим уравнением:

,(1)

где — выпуск;

— затраты труда;

— затраты капитала;

— уровень заработной платы;

— отдача на капитал;

— остаток роста выпуска, который не объясняется ростом факторов.

Соответственно, эмпирически рост совокупной производительности факторов производства можно оценить, как необъясненный остаток роста конечного продукта.

При анализе технологической эффективности в данной работе предполагается, что в каждый период времени существуют предприятия, производящие при том же наборе факторов, что и остальные участники рынка, большее количество конечной продукции, производство которых организовано более эффективно. Мы предполагаем, что все предприятия преследуют цели максимизации прибыли, однако не все из них успешны в ее достижении. Исходя из этого предположения, наиболее эффективная часть предприятий функционирует на границе производственных возможностей, в то время как остальные располагаются внутри производственного множества.Так как производственная функция не является детерминированной, а подвергается влиянию некоторых случайных факторов (вероятности, что производитель не сможет оптимально организовать производство, возможности возникновения неблагоприятных внешних факторов и прочим), для проведения анализа использовалась модель стохастической границы производственных возможностей, которая может быть представлена следующим уравнением:

(2)

где — добавленная стоимость предприятия в момент времени ;

— затраты трудаи капитала соответственно;

— расстояние до границы производственных возможностей;

Нужна помощь в написании диплома?

Подробнее

— случайная ошибка.

Расчет добавленной стоимости производится следующим образом:

(3)

где — выручка предприятия ;

— себестоимость продукции;

— затраты на труд;

— затраты на капитал.

После оценивания стохастической границы производственных возможностей вычисляются предсказанные значения технологической эффективности предприятий, представляющей собойотношение величины наблюдаемой добавленной стоимости к оптимальной ее величине (на границе производственных возможностей) при тех же затратах труда и капитала. Формально технологическая эффективность определяетсяпо следующей формуле:

(4)

где — расстояние до границы производственных возможностей;

— ошибка регрессии.

Далее, на основерассчитанного уровня производительности предприятийанализируется воздействие агломерации на производительность предприятий.Используется следующаяспецификация модели:

(5)

где — оценка технологической эффективности предприятия в момент времени ;

Нужна помощь в написании диплома?

Подробнее

— дамми-переменная для присутствия предприятия в агломерации;

— характеристики рынка региона rв момент времени ;

— контрольные переменные региона и предприятия соответственно.

Характеристики рынка региона отражают экстерналии, связанные с возникновение магломерационных эффектов, — локализационные, диверсификационные,эффекты размера рынка (Henderson, 2003) и эффекты конкуренции. В модели эти типы экстерналий представлены соответственно:

индексом локализации региона (LOC), рассчитанным как доля занятых в соответствующей отрасли (2-значном виде экономической деятельности) в общем числе занятых в регионе;

индексом отраслевой диверсификации региона (DIV), рассчитанного как индекс Херфиндаля-Хиршманакак сумма квадратов долей занятости в отрасли в регионе в общей численности занятых в регионе:

где — число занятых вотрасли ;

— число занятых в регионе .

Соответственно, меньшие значения данной переменной отражают больший уровень отраслевой диверсификации.

логарифмом численности населения региона (lnPop);

переменной уровня конкуренции (Comp), рассчитанной как дополнительный индекс Херфиндаля-Хиршмана по доле выручки предприятия в общем объеме выручки отрасли в регионе (меньшие значения показателя отражают большие уровни конкуренции):

где — выручка -го предприятияотрасли ;

— объем выручки всех предприятий отрасли .

Нужна помощь в написании диплома?

Цена диплома

В качестве дополнительной контрольной переменной на уровне региона была выбрана переменная плотности автомобильных дорог с твердым покрытием в регионе (км/1000 км2 территории) (Auto).

В качестве контрольных переменных на уровне предприятия в модели учитываются логарифм числа занятых () в качестве измерителя размера фирмы, возраст предприятия () и дамми-переменная принадлежности к частным или акционерным предприятиям (принимает значение 1, если предприятие является акционерным) ().

Во все спецификации модели включены региональные и отраслевые контроли. Контрольные переменные отрасли () и региона () представляют собой категориальные переменные отраслевой (в значении четырехзначных видов экономической деятельности) и региональной принадлежности предприятия соответственно. Референтной группой для отраслевой принадлежности в моделях всех спецификаций является отрасль производства пищевых продуктов, включая напитки.

Таким образом, оцениваемаябазовая модель принимает вид:

(8)

Следующий шаг — количественная оценка эффектов самоотбора, поскольку, как было указано выше в обзоре литературы, разница в производительности предприятий в границах и вне границ городских агломераций во многом может объясняться влиянием самоотбора более или менее производительных предприятий на агломерационные рынки.

Подход к определению самоотбора фирм предполагает анализ распределения производительности предприятий, расположенных на агломерационных рынках и вне агломераций. Поскольку в современной литературе существует обоснование двух механизмов самоотбора предприятий, в данной работе тестируется каждый из них.

Для целей определения первого типа самоотбора, отражающегося в левостороннем отсечении распределения производительности (рисунок 1),используется следующая спецификация модели:

(9)

где — -й процентиль распределения технологической эффективностипредприятий внутри отрасли и региона в момент времени ;

— характеристики рынка региона rв момент времени ;

— контрольные переменные региона.

Соответственно, модель с учетом характеристик рынка и региона принимает следующий вид:

(10)

Нужна помощь в написании диплома?

Цена диплома

В анализе рассматриваются медианный, 10-й и 90-й процентили распределения, как измерители распределения производительности предприятий. Ожидается, что каждый из показателей будет выше в агломерации вследствие самоотбора высокопроизводительных предприятий на эти рынки.Свидетельством наличия самоотбора будет получение положительного и значимогокоэффициента при переменной агломерации в уравнении 10-го процентиля, причем этот коэффициент должен быть выше, чем коэффициенты в регрессиях 50-го и 90-го процентиля распределения.

Тестирование гипотезы о наличии самоотбора второго типа — двустороннего отбора предприятий на рынки, производится с помощью следующих действий. Так как агломерационные эффекты и самоотбор первого и второго типа могут проявляться одновременно, для сосредоточения на анализе именно отбора предприятий, распределение производительности очищается от среднего значения производительности внутри отрасли, региона и агломерации, что позволяет исключить из показателя производительности часть, объясняемую влиянием агломерационных эффектов, а также региональных и отраслевых характеристик. Далее производится расчет характеристик распределения очищенной производительности — 10-го и 90-го процентилей распределения и оценивание регрессий следующего вида:

(11)

(12)

где и — вероятность попадания наблюдения в 10-й и 90-й процентиль, соответственно.

В данном случае значимый положительный коэффициентпри дамми-переменной агломерации в обеих регрессиях будет свидетельствовать о более «толстых» концах распределения (fat-taileddistribution) производительности в агломерации, что свидетельствует о самоотборе как низкопроизводительных, так и наиболее производительных предприятий в агломерации.

Все модели оцениваются на панельных данных.Согласно Brinkmanetal. (2015) динамическая модель лучше статической, поскольку учитывает изменение характеристик во времени, в частности изменение размера предприятия, и изменения в составе игроков (выход одних фирм и вход других), влияющих на распределение регрессоров, что позволяет более точно зафиксировать воздействие агломерации и других факторов на производительность предприятий.

.2 Описание базы данных

Для проведения эконометрического анализа производительности были использованы данные по предприятиям обрабатывающей промышленности России базы данных RuslanaBureauVanDijk, региональные показатели Федеральной службы государственной статистики России и городские показатели базы данных Мультистат. Выборка включает 46032наблюдения за 2009-2014 годы.

Припроведении анализа использоваласьдамми-переменная, принимающая значение 1, если предприятие расположено в агломерационном центре или в пределах 50 километров от него (расстояние предполагающее легкость осуществления маятниковой миграции), и значение 0, если предприятие расположено вне данных территорий.

В качестве центра городских агломераций в работе рассматриваются двадцать региональных центров, это Московская, Санкт-Петербургская, Самарско-Тольяттинская, Екатеринбургская, Нижегородская, Ростовская, Новосибирская, Волгоградская, Казанская, Челябинская, Саратовская, Пермская, Уфимская, Красноярская, Новокузнецкая, Краснодарская, Иркутская, Воронежская,Владивостокская и Омская агломерации.

Основные характеристики переменных базы данных приведены в таблице 1.

Таблица — 1 Описательная статистика переменных

Переменная	Единицы измерения	Среднее	Станд. откл.	Min	Max
Агломерация (AG)	Дамми-переменная	0,53	0,499	0	1
Индекс диверсификации (DIV)	Индекс от 0 до 1	0,114	0,05	0,065	0,788
Индекс локализации (LOC)	Индекс от 0 до 1	0,091	0,08	<0,01	0,88
Численность населения региона (Pop)	Тыс. человек	4429,4	3632,33	149,2	12152,9
Индекс конкуренции (Comp)	Индекс от 0 до 1	0,179	0,197	0	1
Плотность автомобильных дорог с твердым покрытием (Auto)	Км/1000 км2	681,4	832,156	1,7	2438
Акционерное предприятие (JSC)	Дамми-переменная	0,094	0,292	0	1
Число занятых на предприятии (Emp)	Человек	125,7	473	1	26727
Возраст предприятия (Old)	Годы	9,5	7,09	0	310

Источник: авторская база данных за 2009-2014 годы на основе генеральной совокупности предприятий обрабатывающей промышленности России

Данные таблицы 1 показывают, что предприятия выборки практически поровну распределились по городским агломерациям и вне городских агломераций. Наши объекты наблюдения — преимущественно новые предприятия размером чуть выше малого (125 человек), существующие в относительно плотной экономической среде в регионах с населением свыше 4 миллионов человек. Можно также отметить относительно высокий уровень конкуренции. В среднем по регионам и отраслям уровень диверсификации является довольно высоким, что говорит об отсутствии ярко выраженной региональной специализации обрабатывающей промышленности в России, производства представлены более или менее равномерно. Регионами с наибольшей диверсификацией производства являются Санкт-Петербург и Ленинградская область, Калужская область и Москва. Наименее диверсифицированными являются северные и дальневосточные территории страны, в частности Камчатский край, Архангельская и Мурманская области, Чукотский автономный округ Сахалинская и Амурская области.

Нужна помощь в написании диплома?

Подробнее

Средняя доля отрасли в регионе также невелика и составляет 9,1%. Наибольшая средняя доля отрасли в регионе наблюдается в пищевой отрасли (20,5% в среднем по регионам). Следующей по среднему уровню концентрации является производство машин и оборудования (около 13% в среднем по регионам), средние доли остальных отраслей не превосходят 10%.

Как и следовало ожидать, наиболее жесткая конкуренция наблюдается в Москве, Московской области и Санкт-Петербурге, средний индекс конкуренции Херфиндаля-Хиршмана в этих регионах составляет менее 0,2. Наименьшие уровни конкуренции демонстрируют Республики Тыва и Калмыкия, Ямало-Ненецкий автономный округ.

Таблица — 2 Средние значения переменных в целом по выборке, в агломерации и на периферии

Переменная	В целом по выборке	Агломерация	Периферия
Индекс диверсификации (DIV)	0,114	0,099	0,131
Индекс локализации (LOC)	0,091	0,081	0,101
Численность населения региона (Pop)	4429,4	6322	2291
Индекс конкуренции (Comp)	0,179	0,145	0,217
Плотность автомобильных дорог с твердым покрытием (Auto)	681,4	1065	247
Акционерное предприятие (JSC)	0,094	0,147	0,194
Число занятых на предприятии (Emp)	125,7	120	132
Возраст предприятия (Old)	9,5	9	10
N	170288	90318	79970

В таблице 2 приведены средние значения переменных внутри и вне агломерации. Как можно видеть из таблицы, в агломерации в среднем наблюдается большая диверсификация и меньшая локализация производства, а конкуренция является более жесткой. Стоит отметить, что предприятия в агломерации характеризуются меньшим размером в терминах занятости и являются несколько более молодыми по сравнению с периферийными предприятиями.

Отраслевая структура предприятий выборки продемонстрирована на рисунке 2. Наиболее представленной в выборке является пищевая промышленность, она составляет около 15% общего числа наблюдений. Также существенную часть выборки составляют производства готовых металлических изделий и машиностроительные предприятия (13 и 14% соответственно).

Рисунок — 2 Отраслевая структура выборки

Источник: авторская база данных за 2009-2014 годы на основе генеральной совокупности предприятий обрабатывающей промышленности

Стоит отметить, что данные нашей выборки практически не смещены относительно генеральной совокупности как в отраслевом, так и в региональном разрезе:максимальное отклонение доли отрасли в выборке от ее доли в генеральной совокупности составляет 1,5% (химическое производство), среднее отклонение доли составляет 0,5%; максимальное отклонение доли региона в выборке от доли региона в генеральной совокупности составляет 1% (в Москве), среднее отклонение доли региона составляет всего 0,14%.

Все данные для расчета производственных функций были сведены к базовому году (2009) с помощью применения дефляторов, рассчитанных на основе данных Федеральной службы государственной статистики России по индексам цен производителей в разрезе 4-хзначных видов экономической деятельности (корректировка величин стоимостных характеристик предприятия)и индексам потребительских цен (корректировка заработной платы). С целью получения наиболее общих оценок производственной функции, агломерационных эффектов и самоотбора данные были очищены от выбросов путем удаления 5% максимальных и минимальных значений распределенияпо переменной добавленной стоимости. Также из выборки были удалены недостоверные наблюдения, связанные, чаще всего, с ошибками ввода.

Глава III. Эмпирический анализ производительности предприятий обрабатывающей промышленности России

Для оценки производственных функций предприятия были разбиты на 23 отрасли обрабатывающей промышленности согласно двузначным классификаторам ОКВЭД. Предполагается, что предприятия, сгруппированные подобным образом, характеризуются схожестью технологических процессов. Безусловно, более детальная группировка предприятий позволила бы получить более точные оценки производственных функций, однако с целью получения устойчивых оценок, требующих наличия достаточного числа наблюдений, в анализе используются относительно агрегированные отрасли. Вследствие малого количества наблюдений для построения оценок из анализа исключена отрасль производства табачных изделий, а также отрасль обработки древесины и производства изделий из дерева и пробки -предприятия данной отрасли отсутствуют в агломерациях.

Стохастическая граница производственных возможностей оценивалась методом максимального правдоподобия. Все регрессии оказались значимы и обладают хорошей объясняющей способностью. После проведения анализа была предсказана эффективность каждого отдельного предприятия в терминах расстояния до границы производственных возможностей. Этот показатель рассматривается в анализе как индикатор уровня производительности предприятия.

Нужна помощь в написании диплома?

Заказать диплом

В среднем по выборке эффективность предприятий (отношение наблюдаемого значения добавленной стоимости к значению на границе производственных возможностей при заданных параметрах труда и капитала)составила57%.

На рисунке 3 представлено распределение оценок технологической эффективности внутри агломераций и на периферии. Как можно видеть, в агломерации наблюдается в целом меньше низкопроизводительных и больше высокопроизводительных предприятий, а медиана распределения производительности в агломерации и на периферии практически совпадает.

Рисунок — 3 Распределение оценок технологической эффективности предприятий, расположенных в городских агломерациях и на периферии

Источник: оценки автора.

Далее мы приводим средние оценки показателя эффективности предприятий по отраслям (двузначным ВЭДам, см.таблицу 3). Наибольшую эффективность демонстрируют предприятия отраслей производства офисного оборудования и вычислительной техники, металлургического производства и производства кожи, изделий из кожи и производства обуви. Наименьшая средняя производительность наблюдается в пищевой отрасли, отраслях производства кокса и нефтепродуктов и производстве резиновых и пластмассовых изделий.

Отрасль производства кокса и нефтепродуктов демонстрирует наибольшую разницу в средней эффективности предприятий, расположенных внутри и вне агломерационных территорий, -около 20%. Большие разрывы наблюдаются также в производстве судов, летательных и космических аппаратов и прочих транспортных средств (16%), химическом производстве (12%), производстве электрических машин и электрооборудования (12%) и производстве целлюлозы, древесной массы, бумаги, картона и изделий из них (11%).

Единственной отраслью, средняя эффективность предприятий которой меньше в агломерациях, является металлургическое производство, что может объясняться важностью расположения металлургических предприятий вблизи источников сырья, расположенных в России преимущественно вне агломерационных территорий.

Таблица -3 Средняя оценка технологической эффективности предприятий по отраслям в границах и вне границ городских агломераций

Отрасль	ВЭД	Средняя эффективность предприятий отрасли, %
		На периферии	В городской агломерации
Производство пищевых продуктов, включая напитки	15	20,4	26,4
Текстильное производство	17	65,0	72,1
Производство одежды; выделка и крашение меха	18	76,6	82,3
Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви	19	80,0	82,0
Производство целлюлозы, древесной массы, бумаги, картона и изделий из них	21	51,2	62,2
Издательская и полиграфическая деятельность, тиражирование записанных носителей информации	22	73,2	80,7
Производство кокса, нефтепродуктов и ядерных материалов	23	28,1	48,7
Химическое производство	24	59,5	71,9
Производство резиновых и пластмассовых изделий	25	29,4	33,0
Производство прочих неметаллических минеральных продуктов	26	71,6	77,1
Металлургическое производство	27	80,5	76,8
Производство готовых металлических изделий	28	58,9	62,1
Производство машин и оборудования	29	52,0	61,6
Производство офисного оборудования и вычислительной техники	30	94,6	95,0
Производство электрических машин и электрооборудования	31	55,6	67,8
Производство аппаратуры для радио, телевидения и связи	32	33,8	44,1
Производство изделий медицинской техники, средств измерений, оптических приборов и аппаратуры, часов	33	71,5	78,1
Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов	34	34,0
Производство судов, летательных и космических аппаратов и прочих транспортных средств	35	61,6	77,6
Производство мебели и прочей продукции, не включенной в другие группировки	36	61,3	62,9
Обработка вторичного сырья	37	62,3	72,8

Источник: оценки автора.

Региональное распределение средней эффективности предприятий представлено на рисунке 4. Наивысший уровень эффективности наблюдается в Москве и Московской области, Санкт-Петербурге, Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах. Отстают по по показателю эффективности наименее развитые территории России — Республика Алтай, Дагестан, Ингушетия, Калмыкия, Северная Осетия, Кабардино-Балкарская и Чеченская Республики.

Рисунок — 4 Региональное распределение средней эффективности предприятий

Источник: оценки автора.

Примечание: более темные участки отражают более высокий уровень средней эффективности.

Как можно видеть из карты распределения по регионам (рисунок 4), средняя эффективность довольно сильно варьируется в региональном разрезе, следовательно, при оценивании агломерационных эффектов действительно необходимо учитывать региональную принадлежность предприятия. В зависимости от специфики региона, в котором она расположена, агломерация может быть более или менее благоприятным местом для проявления агломерационных эффектов.

Нужна помощь в написании диплома?

Подробнее

3.2 Оценка влияния агломерационных эффектов и самоотбора на производительность предприятий в России

Результаты оценивания базовой модели (уравнение(8)) на полной выборке приведены в таблице 4, контрольные переменные отрасли и региона включены в модель, но не показаны в таблице. Референтной отраслью является производство пищевых продуктов, включая напитки (ВЭД 1500).

Таблица -4 Результаты оценки базовой моделина полной выборке

Переменные	Зависимая переменная -технологическая эффективность (TE)
	Оценка коэффициента	Стандартная ошибка
Агломерация (AG)	0.935***	(0.213)
Индекс локализации (LOC)	-2.551	(1.710)
Индексдиверсификации (DIV)	-39.79***	(2.220)
Логарифм численности населения региона (lnPop)	-2.182	(2.089)
Уровень конкуренции (Comp)	-1.109***	(0.145)
Плотность автомобильных дорог (Auto)	0.007***	(0.000)
Акционерное предприятие (JSC)	-3.801***	(0.195)
Логарифм числа занятых на предприятии (Ln(Emp))	0.154***	(0.033)
Возраст предприятия (Old)	0.437***	(0.016)
Квадрат возраста предприятия (Old2)	-0.002***	(0.000)
Отрасль (4-хзначный ВЭД) контролируется (Ind)
Регион контролируется (Reg)
N	170 288
R-sq	0.753

Примечание: таблица представляет результаты оцениванияметодом МНК панельной регрессии уравнения (8).*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Источник данных: собранная автором база данных по предприятиям обрабатывающей промышленности России за 2009-2014 годы.

Оценки коэффициентов подтверждают существование городской агломерационной премии в производительности предприятий. Коэффициент при дамми-переменной агломерации значим и положителен, что свидетельствует о положительном воздействии размещения предприятия в границах городской агломерации на его эффективность. Размер премии, однако, является довольно малым — присутствие в агломерации увеличивает производительность всего на 0,94%.

Стоит отметить, что экстерналии специализации, диверсификации, объема рынка и уровня конкуренции, будучи рассчитанными на уровне региона, не позволяют учесть эффект воздействия именно агломерационных экстерналий на производительность.Влияние данных переменных осуществляется на производительность всех предприятий внутри отдельных отраслей и регионов. В то время как коэффициент при агломерационной переменной содержит в себе влияние именно агломерационных внешних эффектов на производительность предприятий в агломерации.

Данные анализа отражают существование диверсификационныхэкстерналий на уровне региона, коэффициент при переменной отраслевой диверсификации региона значим и отрицателен, что свидетельствует о положительном влиянии диверсификации производства на эффективность отдельных фирм (более низкие уровни переменной DIV отражают большую диверсификацию региона), что подтверждает теорию Джейкобс. А вот подтверждения эффектов специализации отрасли не обнаружено — коэффициент при уровне локализации оказался незначимым.

Коэффициент при переменной логарифма численности населения региона также оказался незначим, таким образом, объем субнационального рынка на наших данных не влияет на премию в производительности на уровне предприятия. Действительно, показатель численности населения региона в российских реалиях, скорее всего, слабо отражает существующий рыночный потенциал. Регионы России, в отличии, к примеру, от европейских, являются очень крупными, что приводит к повышениютранспортных издержек перемещения товаров внутри одного региона, и предприятие, расположенное в той или иной локации, не пользуется в полной мере всем региональным спросом, обслуживая лишь часть территории. К тому же границы регионов условны, и предприятие может обслуживать более близкие или более богатые межрегиональные рынки.

Зависимость эффективности от уровня конкуренции подтверждается, что свидетельствует о существовании экстерналий Портера. В регионах, где конкуренция является более сильной, предприятия демонстрируют более высокуюпроизводительность, и конкуренция, скорее всего,стимулирует рост, оказывая давление на компании, стимулируя их заниматься инновациями и повышать эффективность.

Получив результаты оценки базовой модели, следующим шагом мы проверяем устойчивость полученных результатов по двум направлениям. Во-первых, возможно, что агломерационные эффекты генерируются вовсе не всеми городскими поселениями, тем более спутниками — малыми городами вблизи агломерационных центров. Чтобы проверить это предположение, основная выборка была разделена на три подвыборки: предприятия в населенных пунктах с численностью населения до 100 тысяч человек, от 100 до 500 тысяч человек и от 500 тысяч до 1 миллиона человек (выборка с предприятиями, расположенными в городах-милионниках, не рассматривается, т.к. все из них уже являются агломерациями). Результаты регрессий приведены в таблице 5.

Во-вторых, проверка на устойчивость базовой модели проводится на основе предприятий, созданных при плановой экономике СССР ив послереформенное время, имея ввиду, что только новые предприятия принимали предпринимательское решение о месте размещения, и они вправе рассчитывать на агломерационную премию. Чтобы проверить, соблюдаются ли результаты, полученные на всей выборке, для предприятий, основанных до 1991 года, выборка была разделена на две подгруппы по году основания. Результаты регрессий на подвыборках представлены в таблице 6.

Таблица — 5 Результаты оценки базовой моделина подвыборках в зависимости от размера населенного пункта

Переменные	Зависимая переменная — технологическая эффективность (TE)
	Численность населения населенного пункта, в котором действует предприятие
	До 100 тыс.	100 — 500 тыс.		500 тыс. — 1 млн
Агломерация (AG)	1.067***	-0.570		-0.859
	(0.222)	(0.756)		(1.150)
Индекс локализации (LOC)	0.751	-25.04**		13.78***
	(1.622)	(11.26)		(3.238)
Индекс диверсификации (DIV)	-36.17***	-125.1***		-60.16***
	(2.349)	(22.15)		(6.954)
Логарифм численности населения региона (lnPop)	1.724	-204.2***		-126.7***
	(2.153)	(27.00)		(15.37)
Уровень конкуренции (Comp)	-0.930***	-0.783		-2.138***
	(0.147)	(1.270)		(0.635)
Плотность автомобильных дорог (Auto)	0.007***	0.018***		0.013***
	(0.000)	(0.003)		(0.002)
Акционерное предприятие (JSC)	-3.320***	-1.298*		-2.358***
	(0.200)	(0.747)		(0.623)
Логарифм числа занятых на предприятии (Ln(Emp))	0.126***	0.0250		0.131
	(0.038)	(0.190)		(0.089)
Возраст предприятия (Old)	0.370***	0.210*		0.0730
	(0.016)	(0.117)		(0.050)
Квадрат возраста предприятия (Old2)	-0.00142***	-0.00140		-0.000434
	(0.000)	(0.004)		(0.001)
Отрасль (4-хзначный ВЭД) контролируется (Ind)
Переменные	Зависимая переменная — технологическая эффективность (TE)
	Численность населения населенного пункта, в котором действует предприятие
	До 100 тыс.		100 — 500 тыс.		500 тыс. — 1 млн
Регион контролируется (Reg)
N	133 683		7 895		10 499
R-sq	0.765		0.764		0.842

Примечание: в данной таблице представлены оценки уравнения (8) панельной МНК регрессии на подвыборках предприятий, размещенных в городах разного размера. Стандартные ошибки указаны в скобках; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Нужна помощь в написании диплома?

Подробнее

Как видно из таблицы 5, коэффициент при переменной агломерации значим лишь для предприятий, расположенных в населенных пунктах с численностью менее 100 тысяч человек. То есть, лишь для предприятий относительно малых городов и поселков генерируется премия в производительности от их вхождения в агломерацию.

Для более крупных городов эффект от агломерации незначим, что может объясняться возможностью предприятий крупных городов пользоваться ресурсами собственного города, в то время как предприятия малых поселений-спутников используют ресурсы агломерационного центра. Крупные города, как правило, являются более развитыми, и, по сути, являются самостоятельными небольшими агломерациями, способными предоставлять предприятиям определенные преимущества, вне зависимости от расположения вблизи агломерационного центра или на периферийных территориях.

Воздействие локализации отрасли на производительность предприятийсильно варьируется между городами разного размера. Производительность предприятий крупных городов значимо и положительно зависит от локализации отрасли в регионе. Числитель индекса локализации (занятость в отрасли в регионе), чаще всего формируется именно за счет предприятий отрасли, расположенных в крупных городах, где они концентрируются, следовательно, именно в крупных городах наиболее ярко могут проявляться эффекты специализации через легкость обмена знаниями и технологиями и наличие плотного рынка специализированного труда.

Малые города и поселки представлены в России как рядом с крупными городами, так и на существенном отдалении от них, то есть могут как иметь хорошую возможность для получения бонусов от специализации, так и не иметь ее вовсе, что отражается в незначимости коэффициента при локализационной переменной.

Переменная локализации оказывает отрицательное воздействие на эффективность предприятий городов среднего размера, что может быть объяснено наличием в данной подвыборкегородов, характеризующиеся наличием градообразующих предприятий (примерами в нашей базе могут быть Альметьевск, Магнитогорск, Норильск, Арзамас),которые зачастую вынуждены жертвовать эффективностью с целью поддержания стабильной социально-экономической обстановки в городе. В то же время именно для этих городов наблюдается наибольший эффект диверсификации на эффективность.

На производительность предприятий малых городов и поселков и крупных городов диверсификация экономики региона также оказывает положительное воздействие.

Коэффициенты при переменной логарифма численности населения региона демонстрируют неожиданную направленность для предприятий средних и крупных городов, что вероятно, также является следствием территориальных особенностей России.

Таблица -6 Результаты оценки базовой моделина подвыборках в зависимости от года основания предприятия

Переменные	Зависимая переменная — TE
	Основанные до 1991 года	Основанные после 1991 года
Агломерация (AG)	0.783	0.899***
	(1.585)	(0.215)
Индекс локализации (LOC)	-22.89	-2.171
	(16.64)	(1.713)
Индекс диверсификации (DIV)	-33.18**	-38.24***
	(13.03)	(2.240)
Логарифм численности населения региона (lnPop)	2.241	-2.719
	(9.950)	(2.129)
Уровень конкуренции (Comp)	-0.835	-1.081***
	(1.062)	(0.146)
Плотность автомобильных дорог (Auto)	0.009***	0.007***
	(0.002)	(0.000)
Акционерное предприятие (JSC)	-1.042	-3.939***
	(1.006)	(0.202)
Логарифм числа занятых на предприятии (Ln(Emp))	-0.078	0.141***
	(0.242)	(0.034)
Возраст предприятия (Old)	0.374***	0.477***
	(0.064)	(0.032)
Квадрат возраста предприятия (Old2)	-0.001***	-0.002
	(0.000)	(0.001)
Отрасль (4-хзначный ВЭД) контролируется (Ind)
Регион контролируется (Reg)
N	4 112	166 176
R-sq	0.833	0.753

Примечание: в данной таблицепредставлены оценки уравнения (8) панельной МНК регрессии на подвыборках предприятий, основанных до и после 1991 года. Стандартные ошибки указаны в скобках; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Как можно видеть из таблицы 6, для предприятий, основанных в советский период, коэффициент при переменной агломерации является незначимым. Объяснением этому могут служить нерыночные механизмы размещения предприятий в советское время, которые, по-видимому, не были связаны с использованием преимуществ от благоприятного географического положения в границах городских агломераций.

Невозможность получения этими предприятиями бонусов от агломераций, вероятнее всего связана с не соответствующей характеристикам агломерационного рынка ориентацией производства и, таким образом, невозможностью разделения положительных экстерналий, возникающих на агломерационных рынках. Кроме того, многие из старых предприятий обрабатывающей промышленности, скорее всего, выработали технологический ресурс и не модернизировались в послереформенное время, что также сказалось на их низкой эффективности как в границах городских агломераций, так и вне их.

Стоит, однако, отметить, что предприятий, основанных в СССР в выборке представлено довольно мало — во-первых, выборка ограничена 2009-2014 годами, и во-вторых, мы можем не наблюдать часть предприятий, основанных на самом деле до 1991 года, однако реорганизованных в период после распада Советского Союза. Таким образом, полученные результаты не позволяют в полной мере говорить об отсутствие положительных экстерналий для предприятий в агломерациях, основанных до 1991 года из-за недостаточного количества наблюдений.

Коэффициенты при переменной агломерации оказались значимыми в большинстве оценок базовой модели, однако это не означает, что весь эффект увеличения производительности в агломерации по сравнению с периферией происходит вследствие возникновенияагломерационных эффектов. Ключевым моментом возникновения агломераций, как показал теоретический обзор, может быть самоотбор предприятий, и, как уже говорилось выше в работе, его наличие может приводить к изменению распределения производительности, отражающегося в ее более высоких средних уровнях внутри агломерации.

Нужна помощь в написании диплома?

Заказать диплом

Для проверки наличия самоотбора предприятий были оценены три регрессии, зависимыми переменными в которых выступают характеристики распределения производительности — 10-й, 50-й и 90-й процентили. Результаты регрессий представлены в таблице 7.

Таблица — 7 Результаты оценки уравнения (10) — проверка эффектов самоотбора эффективных предприятий в городские агломерации

Переменные	Процентили распределения
	10	50	90
Агломерация (AG)	-0.983***	0.233	0.848***
	(0.157)	(0.161)	(0.149)
Индекс локализации (LOC)	3.494***	-1.654**	7.376***
	(0.776)	(0.757)	(0.663)
Индекс диверсификации (DIV)	-60.92***	-58.12***	-46.45***
	(1.465)	(1.261)	(0.985)
Логарифм численности населения региона (lnPop)	15.59***	3.296***	-5.781***
	(1.439)	(1.238)	(0.966)
Уровень конкуренции (Comp)	0.590***	-0.850***	-2.703***
	(0.152)	(0.133)	(0.105)
Плотность автомобильных дорог (Auto)	0.013***	0.012***	0.014***
	(0.000)	(0.000)	(0.000)
Отрасль (4-хзначный ВЭД) контролируется (Ind)
Регион контролируется (Reg)
N	178 078	178078	178,078
R-sq	0.712	0.825	0.819

Примечание: в данной таблице представлены оценки уравнения (10) панельной МНК регрессии. Стандартные ошибки указаны в скобках; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

В целом по выборке гипотеза о наличии самоотбора в терминах левостороннего усечения распределения производительности не подтверждается. Более того, в регрессии 10-го процентиля коэффициент при переменной агломерации имеет отрицательный знак и является значимым. Следовательно, в целом, в агломерации наблюдается больше низкопроизводительных предприятий, чем на периферии. Регрессии, оцененные по отдельным отраслям, также не показали ни одного значимого коэффициента при агломерационной дамми. То есть, левостороннего отсечения распределения производительности в агломерации не наблюдается ни в одной из отраслей.

Результаты, полученные в регрессии процентилей распределения (таблица 8), могут свидетельствовать о наличии двустороннего отбора предприятий в агломерацию. Согласно методологии, были оценены отраслевые регрессии, где зависимой переменной является вероятность попадания наблюдения в 10-й и 90-й процентили распределения очищенной от среднего значения производительности, а регрессором — дамми вхождения предприятия в агломерацию. Рассмотрение показателя производительности, очищенного от средних значений внутри отрасли, региона и агломерации, позволяет исключить часть производительности, объясненной агломерационными эффектами, региональными и отраслевыми характеристиками, позволяя, таким образом сосредоточиться именно на самоотборе предприятий. Результаты оценок коэффициентов по отраслям представлены в таблице8.Поскольку оценка уравнений (10) и (11) производилась с использованием логистической регрессии, коэффициенты не могут быть проинтерпретированы, значение имеет лишь их значимость и знак.

Таблица — 8Результаты оценки моделей (11) и (12) вероятности попадания предприятия в процентили распределения производительности — проверка на двусторонний самоотбор предприятий

Отрасль		ОКВЭД		P(Xi<p10)		P(Xi>p90)	N
Производство пищевых продуктов, включая напитки		15		1.205*** (8.24)		2.120*** (12.03)	932
Текстильное производство		17		0.801* (2.39)		0.358 (0.99)	24473
Производство одежды; выделка и крашение меха		18		3.098*** (5.16)		0.543** (2.80)	10293
Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви		19		2.115** (2.90)		2.257** (2.82)	15588
Производство целлюлозы, древесной массы, бумаги, картона и изделий из них		21		1.070** (2.59)		0.997* (2.36)	3839
Издательская и полиграфическая деятельность, тиражирование записанных носителей информации		22		0.998*** (5.32)		1.116*** (5.89)	22035
Производство кокса, нефтепродуктов и ядерных материалов		23		1.845* (2.38)		0.949 (0.91)	26673
Химическое производство		24		0.0929 (0.31)		0.159 (0.72)
Производство резиновых и пластмассовых изделий		25		0.778*** (3.85)		0.943*** (3.75)	4788
Производство прочих неметаллических минеральных продуктов		26		0.307 (1.36)		0.273 (1.50)	1220
Металлургическое производство		27		0.900*** (5.77)		0.871*** (4.56)	24
Производство готовых металлических изделий		28		0.103 (0.59)		0.912*** (6.86)	3439
Производство машин и оборудования		29		0.286 (1.71)		0.782*** (4.96)	12832
Отрасль	ОКВЭД		P(Xi<p10)		P(Xi>p90)		N
Производство офисного оборудования и вычислительной техники	30		0.716 (1.77)		2.078 (1.80)		976
Производство электрических машин и электрооборудования	31		1.487*** (6.32)		0.731** (2.82)		7769
Производство аппаратуры для радио, телевидения и связи	32		2.757** (2.79)		0.993 (1.60)		3669
Производство изделий медицинской техники, средств измерений, оптических приборов и аппаратуры, часов	33		0.772* (2.36)		0.734 (1.47)		13823
Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов		34		0.0591 (0.12)		0.682 (1.16)	3549
Производство судов, летательных и космических аппаратов и прочих транспортных средств		35		1.017 (1.56)		0.218 (0.48)	9919
Производство мебели и прочей продукции, не включенной в другие группировки		36		0.642** (3.22)		1.087*** (5.10)	1509
Обработка вторичного сырья		37		-0.123 (-0.44)		-0.0940 (-0.33)	4420

Примечание: в данной таблице представлены оценки уравнений (11) и (12) панельной логит-регрессии с зависимой переменной — характеристикой распределения очищенной производительности внутри региона и 2-значного ВЭДа. Стандартные ошибки указаны в скобках; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Как видно из таблицы 8, наличие двустороннего отбора предприятий подтверждается для многих отраслей российской обрабатывающей промышленности, в частности, для пищевой и целлюлозно-бумажной отраслей, отраслей производства одежды, выделки и крашения меха,производства кожи, изделий из кожи и производства обуви, производства резиновых и пластмассовых изделий и производства мебели, металлургического производства, производства электрических машин и электрооборудования.

Коэффициенты при агломерационной дамми в регрессиях как 10-го, так и 90-го процентиля для этих отраслей оказались значимыми, что свидетельствует о более «толстом» распределении производительности на концах в агломерации по сравнению с периферийными территориями. Получение такого результата согласуется с моделью Forslidи Okubo (2014), двусторонний самоотбор имеется в тех отраслях, в которых возможно соседство высокопроизводительных капиталоемких предприятий и предприятий низкопроизводительных с низкой капиталоемкостью, но высокой добавленной стоимостью.

Проведенный анализ, таким образом, подтверждает наличие в России эффектов самоотбора предприятий на агломерационные рынки и не дает определенного подтверждения существования агломерационных эффектов. В то же время, нельзя в полной мере исключать влияние агломерационных эффектов на рост производительности предприятий в агломерациях, так как наблюдается увеличение числа более производительных предприятий на агломерационных рынках и общие выводы позволяют наблюдать картину роста производительности, которую нельзя полностью объяснить самоотбором.

Таким образом, эмпирическим анализом отвергается гипотеза H1 об исключительном объяснении более высокой производительности предприятий в агломерациях существованием агломерационных эффектов. Гипотезы H2 иH3 не отвергаются результатами анализа, однако, полученные оценки скорее свидетельствуют в пользу гипотезы H3 о влиянии на повышение производительности предприятий в агломерациях, как агломерационных эффектов, так и самоотбора предприятий. Для получения более точных результатов, необходимо проведение дополнительного анализа с использованием детальной городской экономической статистики, которая, к сожалению, отсутствует в доступных нам базах данных для поселений с численностью населения менее 100 тысяч человек.

Заключение

Существование внутриотраслевых разрывов в производительности предприятий, расположенных внутри агломерации и на периферийных территориях, подтверждается множеством экономических исследований производительности на данных различных стран, в том числе и в России. Предприятия в городских агломерациях устойчиво характеризуются более высокими уровнями производительности по сравнению с предприятиями той же отрасли, расположенными вне агломерационных территорий.

Нужна помощь в написании диплома?

Заказать диплом

На протяжении долгого времени данное преимущество, или агломерационная премия, объяснялась в экономической литературе исключительно существованием агломерационных эффектов — экстерналий, возникающих вследствие концентрации экономической активности в отдельных локациях. К основным видам экстерналий относят три вида внешних эффектов: эффекты специализации, диверсификации и конкуренции.

В последние годы, однако, появляется все больше исследований, демонстрирующих, что более высокая производительность предприятий на агломерационных рынках может объясняться не только и не столько агломерационными эффектами, сколько самоотбором более производительных предприятий на эти рынки.

Согласно одной теории самоотбора, жесткая конкуренция и высокие затраты на ресурсы, наблюдаемые в агломерации, вынуждают менее эффективные фирмы не входить на этот рынок, отражаясь в левостороннем отсечении распределения производительности в агломерации, что объясняет более высокие наблюдаемые средние уровни производительности. Согласно другой теории, отбор фирм в агломерацию может происходить с двух сторон распределения: в агломерации, предъявляющей относительно высокий спрос на товары повседневного и немассового спроса, могут быть представлены как наиболее производительные предприятия, генерирующие основной продукт с использованием большого количества станков и оборудования, так и относительно небольшие предприятия, производящие товары почти ручного производства, но часто — с высокой добавленной стоимостью.

Нами был проведен анализ наличия агломерационных эффектов и самоотбора предприятий на данных по предприятиям обрабатывающей промышленности России за 2009-2014 годы.

Согласно полученным оценкам технологической эффективности предприятий, в России премия в производительности предприятий на агломерационных рынках невелика и составляет лишь 0,94%.

Результаты анализа не отрицают существования агломерационных эффектов, однако и не дают строгого подтверждения их наличия. Мы не обнаружили смещения распределения производительности в агломерации вправо по сравнению с вне-агломерационными территориями, которое, согласно теории, должно происходить при возникновении агломерационных эффектов. Однако, распределение производительности в агломерации характеризуется большей долей высокопроизводительных предприятий, чем на периферии, и возможно, что преимущества агломерации получают лишь наиболее производительные фирмы. Важный результат состоит также в том, что малые спутники крупных городов — наиболее очевидные бенефициары агломерационных эффектов, что может говорить в пользу разработки мер региональной политики, повышающих транспортную связанность территорий вокруг крупных городов, что «пристегнет» к траектории эффективного роста более широкий круг предприятий в малых городах.

Мы не обнаружили левостороннего отсечения распределения производительности в агломерациях, что отрицает гипотезу о наличии самоотбора в агломерации лишь наиболее производительныхпредприятий и выходе наименее производительных фирм с агломерационных рынков вследствие высокой конкуренции.

Проведенный анализ выявил наличие другого типа самоотбора — двустороннего. Согласно результатам, для многих отраслей российской обрабатывающей промышленности наблюдается отбор в агломерацию предприятий с двух сторон распределения производительности. В отдельных отраслях в агломерации присутствует больше как высокопроизводительных капиталоемких предприятий, так и предприятий низкопроизводительных с низкой капиталоемкостью, но высокой добавленной стоимостью. Это справедливо для отраслей, в которых возможно такое соседство, в частности,для пищевой и целлюлозно-бумажной отраслей, отраслей производства одежды, выделки и крашения меха,производства кожи и обуви, производства мебели и других. Несмотря на отбор с двух сторон распределения, самоотбор более производительных предприятий является более выраженным, что отражается в увеличении средней производительности предприятий в агломерации.

Таким образом, полученные результаты анализа производительности обрабатывающей промышленности России, позволяют сделать вывод о том, что величина агломерационной премии в производительности предприятий обрабатывающей промышленности, размещенных в агломерациях, во-первых, является в России небольшой и, во-вторых, в большей степени объясняется самоотбором наиболее производительных фирм в агломерации, хотя влияние агломерационных эффектов на существование разрывов не исключается.

Для дальнейшего исследования воздействия агломерации на производительностьнеобходим поиск иных эконометрических методов оценки для получения более точных оценок агломерационных эффектов и разграничения влияния агломерационных экстерналий и эффектов самоотбора, проявляющихся на российских рынках. Также рекомендуется проведение более детального анализа производительности предприятий отдельных отраслей — результаты, полученные в данной работе, свидетельствуют об отраслевой неоднородности проявления как агломерационных эффектов, так и самоотбора.

Также стоит обратить более пристальное внимание на учет в анализе индивидуальных характеристик предприятий. В базе данных, используемой в данной работе, индивидуальные характеристики представлены относительно небольшим количеством параметров, в то время как такие свойства фирмы, как инвестиции в НИОКР, участие в обществах, занимающихся научно-исследовательской деятельностью и созданием инноваций, объем инвестиций в человеческий капитал и прочие имеют не последнее значение при анализе агломерационных эффектов(Stavropoulos, 2016).Доступ к данным городской статистики для поселений всех размеров также обогатит представление о механизмах действия экстерналий на уровне городов на характер проявления эффектов на производительность.

обрабатывающий производительность агломерационный промышленность

Список литературы

A., Di Giacinto V., Micucci G., Pagnini M. 2011. Local productivity differences through thick and thin: market size, entry costs and openness to trade. Preliminary draft, 2011.A., Capello R., Fratesi U. 2011. Globalization and competitive strategies in European vulnerable regions. Regional Studies, 45, pp. 657-675, 2011.M., Klaesson J., Larsson J.P.2016.How local are spatial density externalities? Neighbourhood effects in agglomeration economies. Regional Studies, 50 (6), pp. 1082-1095.Y., Nakajima K., Okazaki T. Sources of productivity improvement in industrial clusters: The case of the prewar Japanese silk-reeling industry. Regional Science and Urban Economics, 46 (1), pp. 27-41, 2014.K.J. The Economic Implications of Learning by Doing. 1962. Review of Economic Studies, 29, pp. 155-173. R., Okubo T. 2006.Heterogeneous firms, agglomeration and economic geography: spatial selection and sorting. Journal of Economic Geography, 6 (3), pp. 323-346.K., Duranton G., Robert-Nicoud F. 2014.Productive cities: sorting, selection, and agglomeration. Journal of Political Economy, 122 (3), pp. 507-553.M.,Gebreeyesus E.,SibaS.M. 2011. The effects of agglomeration and competition on prices and productivity: evidence for Ethiopia’s manufacturing sector. Essays on Industrial Development and Political Economy of Africa.J., Coen-Pirani D., Sieg H. 2015.Firm dynamics in an urban economy. International Economic Review, 56 (4), pp. 1135-1164.G. 2002.Intercity, industrial performance and JSC finance in Moscow Region, 1993-1995 — Just a lot of company towns? Post-Communist Economies, 14 (2), pp. 259-270.G., Montresor S., VittucciMarzetti G. 2014.Spatial agglomeration and firm exit: A spatial dynamic analysis for Italian provinces. Small Business Economics, 43 (1), pp. 213-228.P.-P., Duranton G., Gobillon L., Puga D., Roux S. 2012.The productivity advantages of large cities: distinguishing agglomeration from firm selection. Econometrica, 80 (6), pp. 2543-2594.P.-P., Gobillon L. 2014.The empirics of agglomeration economies.IZA Discussion Paper, No. 8508.Lucio J.J., HerzeJ.J., Goicolea A. 2002. The effects of externalities on productivity growth in Spanish industry.Regional Science and Urban Economics, 32, pp. 241-258.

Dubé, J., Brunelle, C. 2014.Dots to dots: a general methodology to build local indicators using spatial micro-data. Annals of Regional Science, 53 (1), pp. 245-272.G. 2015.Growing through cities in developing countries. World Bank Research Observer, 30 (1), lku006, pp. 39-73.., Glaeser E.L., Kerr W.R.2010. What causes industry agglomeration? Evidence from coagglomerationpatterns. American Economic Review,100, pp. 1195-1213.G., Silva O., Strange W.C. 2014. Heterogeneous agglomeration. UK Spatial Economics Research Centre Discussion Papers, SERCDP0152.A.M., Mazzotta F. 2015. Agglomeration economies in Italy: impact on heterogeneous firms’ exit in a multilevel framework. Economia e PoliticaIndustriale, 42 (4), pp. 395-440.., Okubo T. 2014.Spatial sorting with heterogeneous firms and heterogeneous sectors. Regional Science and Urban Economics, 46, pp. 42-56.E.L., KallalH.D., ScheinkmanJ. A., ShleiferA. 1992. Growth in Cities. Journal of Political Economy, 100(6), Centennial Issue, pp. 1126-1152.K., Ratnikova T. 2013. Do agglomeration forces bring productivity gains to manufacturing firms in Russian urban agglomerations? 53th International congress of the European Regional Science Association.K., Ratnikova T. 2012. Explaining the productivity advantages of manufacturing firms in Russian urban agglomeration. WP BRP 22/EC/2012.J.V. 2003.Marshall’s scale economies. Journal of Urban Economics, 53, pp. 1-28.J.V., Kuncoro A., Turner M.1995. Industrial development in cities. Journal of Political Economy, 103, pp. 1067-1090.J.V., Shalizi Z., Venables A.J.2001. Geography and development. Journal of Economic Geography, 1, pp. 81-105.A. 2013.Firm location and productivity in Spain. InvestigacionesRegionales, 25, pp. 27-42.T., Stevens J. 2002.Geographic concentration and establishment scale. Review of Economics and Statistics, 84, pp. 682-690.., XuZ., Yashiro N. 2015. Agglomeration and productivity in China: firm level evidence. China Economic Review, 33, pp.50-66.J. 1969. The Economy of Cities. New York: Vintage, 288 p.P. 1998.What’s new about the new economic Geography? Oxford Review of Economic Policy, 14,pp. 7-16.S., Lovell K. 2000. StochasticFrontier Analysis. Cambridge UK: Cambridge University Press, 333 p.S., Wang H.-J., Horncastle A.P. 2015. A Practitioner’s Guide to Stochastic Frontier Analysis Using Stata. Cambridge University Press, 374 p.

Lööf H., Nabavi P. 2015. Knowledge spillovers, productivity and patent. Annals of Regional Science,55 (1), pp. 249-263.A. Principles of Economics. 1920. 8th ed., London, Macmillan and Co., 731 p.

Martín-Barroso D., Núñez-Serrano J.A., Velázquez F.J. 2015.The effect of accessibility on productivity in Spanish manufacturing firms. Journal of Regional Science, 55 (5), pp. 708-735.M. and Ottaviano G.I.P.2008.Market size, trade, and productivity. Review of Economic Studies, 75, pp. 295-316.M.J.2003.The impact of trade on intra-industry reallocations and aggregate industry productivity.Econometrica, 71 (6), pp.1695-1725.G., Naticchioni, P. 2009.The spatial sorting and matching of skills and firms. Canadian Journal of Economics, 42, pp. 28-55.., HenningM., Boschma R.2012. The impact of aging and technological relatedness on agglomeration externalities: a survival analysis. Journal of Economic Geography, 12, pp. 485-517.., Picard P.M., Thisse J.-F. 2010.The spatial selection of heterogeneous firms. Journal of International Economics, 82, pp. 230-237.M.E. 1990. The Competitive Advantage of Nations. New York: Free Press, 896 p.P., Venables A. J., Patacchini E. 2006.Spatial determinants of productivity: analysis for the regions of Great Britain. Regional Science and Urban Economics, 36, pp. 727-752.M., Oskam A., Walsh P.2012. Is there a limit to agglomeration? Evidence from productivity of Dutch firms. Regional Science and Urban Economics, 42 (4), pp. 595-606.M., Zhang X. 2014.Regional disparities and productivity in China: evidence from manufacturing micro data. Papers in Regional Science, 93 (2), pp. 321-339.P.M. 1986.Increasing returns and long-run growth. Journal of Political Economy, 94,pp. 1002-1037.H. 2015.Firm heterogeneity, multiplant choice, and agglomeration. Journal of Regional Science, 55(4), pp. 540-559.H., Gopinath M., Wu J. 2011.Heterogeneous firms, trade liberalization and agglomeration. Canadian Journal of Economics, 44 (2), pp. 541-560..,Gopinathy M.2009. Plants’ self-selection, agglomeration economies and regional productivity in Chile. Journal of Economic Geography, 9, pp. 539-558.S., Skuras D. 2016. Firm profitability and agglomeration economies: an elusive relationship. TijdschriftvoorEconomische en SocialeGeografie, 107 (1), pp. 66-80.C. 2004.Market structure and productivity: a concrete example. Journal of Political Economy, 112(6), pp. 1181-1222.J.M. 2002. Econometric analysis of cross section and panel data. Cambridge, Mass.: MIT Press,735 p.

Бессонова Е.В. 2011.Эконометрический анализ влияния внутренней конкуренции и иностранных инвестиций на эффективность российских промышленных предприятий.Диссертация.

Нужна помощь в написании диплома?

Подробнее

Гончар К.Р., Ратникова Т.А.2014. Оценка и объяснение городских агломерационных эффектов для обрабатывающей промышленности России. XIV Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества, кн. 3, c. 55-64.

Предыдущий пример

Следующий пример