Городские агломерационные эффекты, влияющие на производительность предприятий обрабатывающей промышленности

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

Оглавление

Введение

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

1.1 Формирование агломераций и возникновение агломерационных эффектов

1.2 Самоотбор предприятий на агломерационные рынки

Глава II. Методология исследования и используемые данные

2.1 Методология анализа производительности предприятий обрабатывающей промышленности России

2.2 Описание базы данных

ГлаваIII. Эмпирический анализ производительности предприятий обрабатывающей промышленности России

3.1 Оценивание производственной функции отраслей обрабатывающей промышленности и анализ эффективности производства

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

Заключение

Список литературы



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 предприятийИсключением можно считать неопубликованную работу - доклад на международной конференции ERSAК.Гончар и Т.Ратниковой (2013), в которой авторы говорят о вероятном смещении оценок агломерационных эффектов на производительность при применении МНК регрессий, и проводят оценки самоотбора методом усеченной (truncated) регрессии., 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.

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.



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

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.

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.

Huetal. (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 Martнn-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.

Bigstenetal. (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.

Rizov 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% (Lццf 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.

Melitz (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.

Baldwin 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.

MelitzиOttaviano (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.

Saitoetal. (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.

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

2.1 Методология анализа производительности предприятий обрабатывающей промышленности России

Исходя из результатов исследований производительности предприятий в контексте воздействия агломерационных эффектов и самоотбора были сформулированы следующие гипотезы:

H1: Более высокая производительность предприятий в городских агломерациях объясняется существованием агломерационной премии;

H2: Более высокая производительность предприятий в агломерациях объясняется самоотбором более производительных предприятий на крупные рынки;

H3: 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.

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;

- случайная ошибка.

Расчет добавленной стоимости производится следующим образом:

(3)

где - выручка предприятия в момент времени ;

- 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 ;

- дамми-переменная для присутствия предприятия в агломерации;

- характеристики рынка региона rв момент времени ;

и - 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 в регионе ;

- 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 в регионе ;

- объем выручки всех предприятий отрасли в регионе .

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)

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.

2.2 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.

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

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

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).