Производительность и конкуренция

Консорциум экономических исследований и образования
Серия "Научные доклады"
ISSN 1561-2422
№ 05/09
Производительность и конкуренция
Можно ли старую собаку обучить новым трюкам?
И.В. Полтавец
Проект (№ 03-154) реализован при поддержке
Консорциума экономических исследований и образования
Мнение автора может не совпадать с точкой зрения Консорциума
Доклад публикуется в рамках направления
Предприятия и рынки товаров
Классификация JEL: L11, L16, D24, C51
ПОЛТАВЕЦ И.В. Производительность и конкуренция: можно ли старую собаку обучить
новым трюкам? — Москва: EERC, 2005.
Уверенность в том, что конкуренция позитивна в целом и в частности для достижения эффективности производства, берет свое начало в хорошо обоснованном и доказанном позитивном соотношении оптимального распределения экономических ресурсов. В этой работе рассматривается производственная сторона экономики и
предлагается еще один аргумент в пользу конкуренции как механизма, повышающего производительность.
Кроме того, в ней поднимается вопрос значимости конкуренции в контексте переходной экономики. Автор
предлагает альтернативный взгляд на предмет, который в литературе, посвященной экономической трансформации, до сих пор рассматривался "традиционно": в работе непрямо тестируется влияние конкуренции на производительность отдельных фирм, проверяется взаимоотношение между уровнем конкуренции и разницей в
технической производительности отдельных предприятий.
Ключевые слова. Украина, конкуренция, рыночная структура, производительность, эффективность.
Благодарности. Автор выражает признательность д-ру Дэвиду Брауну и д-ру Марку Шафферу за ценные
комментарии и предложения на всех стадиях работы над этим проектом. Все ошибки в тексте работы остаются
на моей ответственности.
Иван Владимирович Полтавец
Институт экономических исследований и политических консультаций
Украина, 01034 Киев, ул. Рейтерская 8/5-А
Тел.: +38 (044) 278 63 42
Факс: +38 (044) 278 63 36
E-mail: poltavets@ier.kiev.ua
 И.В. Полтавец 2005
СОДЕРЖАНИЕ
1. ЦЕЛИ И ПРАКТИЧЕСКИЙ ВКЛАД
4
2. ВСТУПЛЕНИЕ
4
3. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
6
4. МЕТОДОЛОГИЯ
11
4.1. Модели
4.2. Данные
12
19
5. РЕЗУЛЬТАТЫ
20
6. ВЫВОДЫ
24
ПРИЛОЖЕНИЯ
25
П1. Подход с использованием производственной функции
П2. Конкуренция и дифференциал производительности
П3. Тесты на эндогенность
П4. Обобщенная статистика на уровне предприятий
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
25
26
27
28
30
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
4
1. ЦЕЛИ И ПРАКТИЧЕСКИЙ ВКЛАД
В этой работе анализируется различие в производительности отдельных фирм в условиях переходной экономики. Автор предлагает альтернативный взгляд на предмет, который до сих
пор являлся "традиционным" в литературе, посвященной экономической трансформации:
в работе непрямо тестируется влияние конкуренции на производительность отдельных фирм.
Идея работы основывается на нескольких теоретических моделях, в соответствии с которыми конкуренция служит основной детерминантой технологической эффективности. В самом
деле, конкуренция должна оказывать дисциплинирующее воздействие на предприятия, вынуждающее их либо "принимать равнение на лидера", либо попросту покинуть отрасль, что в
свою очередь способствует лучшему распределению ресурсов в экономике. Другими словами, в предлагаемом исследовании анализируется взаимоотношение между уровнем конкуренции и разницей в технической производительности отдельных предприятий, хотя и оцениваемой на отраслевом уровне. Для воссоединения теории и практики предлагается эконометрическая модель. В ней учитывается множество контрольных параметров, включая те,
которые, по мнению некоторых авторов, считаются значимыми, предлагаются в альтернативных подходах к исследованию производительности, а также те, которых требует специфика отраслевой выборки и рассматриваемого вопроса. С одной стороны, исследование
можно рассматривать как попытку тестирования теоретических моделей с использованием
обширных (хотя и не контролированных) эмпирических данных переходной экономики. С
другой стороны, работа имеет практическое значение благодаря оценке наиболее "расточительных" с экономической точки зрения, отраслей украинской экономики. Автор не ограничивается оценкой потерь, а представляет необходимые рекомендации для развития государственного регулирования экономики.
2. ВСТУПЛЕНИЕ
Это исследование фокусируется на эффекте, который конкуренция оказывает на производительность в промышленных секторах переходной экономики. Автор различает эффект конкуренции на два параметра производительности в промышленном секторе: средняя производительность и дисперсия производительности отдельных предприятий. Выражаясь точнее,
исследование стремится оценить характеристики распределения производительности, присущие различным отраслям. Хотя оба параметра тесно взаимосвязаны, анализ каждого из
них в отдельности может приводить к различным выводам. Например, позитивное влияние
на среднюю производительность в отрасли может объясняться сокращением разрыва между
наиболее и наименее производительными фирмами (рационально предположить, что это
происходит из-за увеличения производительности наименее эффективных фирм либо за счет
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
5
выхода из выборки наименее эффективных предприятий вследствие отбора). Однако, это повышение может также объясняться и перемещением границы производительности, при этом
дисперсия производительности может не изменяться или даже возрастать. Таким образом,
анализ влияний конкуренции, как на среднее, так и на дисперсию производительности может
дать лучший эффект, нежели рассмотрение лишь одного из этих факторов.
Итак, хорошо доказанное сосуществование фирм с огромным различием в производительности в одной и той же отрасли, в одном и том же регионе, которые при этом производят продукт с высокой степенью взаимозаменяемости (например, цемент), может ставить важный
вопрос об оптимальности распределения ресурсов в экономике. Таким образом, доказательство того факта, что конкуренция может устранять такой разрыв, даже без доказательства
того, что конкуренция улучшает производительность всех предприятий, не может недооцениваться.
Исследование рассматривает два вопроса: (1) улучшает ли конкуренция техническую производительность предприятий в целом и (2) ведет ли конкуренция ceteris paribus к снижению дисперсии производительности отдельных фирм в отрасли? Оба эффекта конкуренции хорошо
демонстрируются в свежей экономической литературе. (см. разд. 3). Вкратце, позитивный эффект конкуренции на уровень производительности может быть отнесен к лучшей информационной среде и возможностям к сравнению деятельности менеджеров, а также к другим условиям облегчения проблем взаимоотношений собственника и агента, к более высокой вероятности
банкротства, более низким издержкам, которые терпят фирмы, пытаясь ограничить вхождение
на рынок (или попросту их отсутствие) и т.д. Основные причины, по которым конкуренция
может вести к снижению дисперсии в производительности отдельных предприятий, заключаются в следующем: сокращение прибыльности в секторах уменьшает возможность продлевать
неэффективное функционирование (например, X-неэффективность); внешние эффекты делают
возможным более дешевое и быстрое увеличение производительности, если сравнивать его с
передвижением границы производительности от центра, более сильная конкуренция может
влиять на дисперсию посредством процесса отбора, "уничтожая непроизводительные единицы", и, таким образом, сужая выборку снизу, и т.д. (более подробная информация содержится
в разд. 3).
Кроме создания дополнительной информации, изучение обоих параметров распределения
производительности может быть полезной из-за их взаимодополняющей природы. В самом
деле, использование TFP-параметров, базируясь на производственной функции, сталкивается
с некоторыми техническими проблемами, присущими в основном переходным экономикам
(см. разд. 4). Таким образом, ограничения одного подхода могут быть разрешены с помощью
использования альтернативных подходов. Такая комбинация методов может сделать возможным более глубокий анализ и усилить надежность результатов.
Есть несколько причин, по которым проект посвящен переходной экономике. Во-первых,
очень важно отметить, что несколько исследовательских проектов, посвященных переходным экономикам, не смогли найти достаточной поддержки аргументов в пользу конкурен-
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
6
ции, однако и сама рассматриваемая связь не была опровергнута. Одной из причин может
быть краткость динамических рядов, использованных в эмпирическом анализе. Можно предположить, что конкуренция имеет долгосрочный эффект на производительность, но при этом
многочисленные внешние шоки на рынке могут маскировать или искажать эти эффекты в
краткосрочной перспективе. С другой стороны, большинство эмпирических исследований по
переходным экономикам стремятся объяснить именно уровень производительности, оставляя в стороне дисперсию, либо же останавливаясь на этом вопросе лишь вскользь при обсуждении проблем гетероскедастичности. Таким образом, это исследование может заполнить
этот пробел и способствовать лучшему пониманию проблемы.
Хороший набор данных об украинском промышленном секторе, а также различные пути развития конкуренции в секторах (от очень высоких до очень низких) делают эту переходную
экономику неким Клондайком для изучения подобных проблем. Это исследование также
должно предоставить данные для процесса формирования экономической политики в области структурных реформ в Украине, где дисперсия производительности, скорее всего, будет
довольно значительной, а общий уровень производительности будет иметь довольно значительный лаг по сравнению с развитыми странами. Сосуществование старых предприятиймонополистов, а также их новых и быстрорастущих конкурентов, и вхождение на рынок
мультинациональных корпораций делает промышленной сектор довольно разношерстным. В
таких условиях может быть довольно проблематично корректно оценить влияние возросшей
конкуренции, так как ее эффект может восприниматься политиками как "слишком деструктивный", а поэтому нежелательный, по крайней мере, в краткосрочном периоде. Исключительные примеры по ограничению конкуренции могут быть обнаружены в украинской автостроительной, энергетической и телекоммуникационной отрасли (на региональном уровне —
в хлебопекарной отрасли и т.д.). Автор ожидает, что результаты этого исследования будут
полезны для лучшего понимания важности конкуренции в экономической политике государства с переходной экономикой 1.
3. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Обзор литературы под данной теме начинается с рассмотрения исследований, обращающих
внимание на связь между конкуренцией и производительностью.
Взаимосвязь между конкуренцией и производительностью не столь очевидна и прямолинейна, чтобы ее можно было принимать как данность. Конечно, информационная среда и потен-
1
Исследование не только уровня производительности, но и дисперсии может стать хорошим аргументом в
пользу развития конкуренции. Например, количественные данные, подтверждающие, что низкоэффективные
предприятия повышают свою производительность (предполагая, что это влияние будет обнаружено в дополнение к механизму отбора) может быть наилучшим аргументом для политиков, которые часто думают о конкуренции, как о непопулярной и болезненной политике, которая действует лишь посредством отбора.
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
7
циал для мониторинга и сравнения улучшаются при большем количестве акторов рынка.
Один из подобных механизмов описан Holmstrom (1999). В частности, в своих исследованиях он отмечает, что "проблема стимулов для менеджеров тесно связана с получением информации об их способностях" (с. 181). Таким образом, улучшение информационной среды, как
с точки зрения количества, так и доступности сравнимых данных уменьшает проблему морального ущерба, который может быть существенным при использовании "неявных договоров". В свою очередь, Nalebuff, Stiglitz (1983) в исследовании схем конкурентной компенсации (в которых плата зависит от показателей деятельности) установили, что при значительном увеличении количества конкурирующих агентов результат приближается к состоянию
полной информации.
Такой же результат был получен Mookherjee (1984) в исследовании, сфокусированном на роли оценки относительных показателей деятельности при договорах с оптимальными стимулами. Как показал Hart (1983)2, при некоторых предположениях относительно чувствительности менеджеров к изменению в системе монетарного вознаграждения, а также при наличии достаточного количества фирм, конкуренция оказывает положительное влияние на усилия акторов. Schmidt (1996) хотя и признает влияние эффекта информации как "естественно
важного" (с. 192), отходит от него и показывает, что влияние конкуренции на стимулы для
менеджеров может иметь двойственный характер. С одной стороны, она повышает вероятность банкротства, что "однозначно заставляет менеджмент работать более интенсивно для
улучшения внутренней эффективности фирмы" (с. 209); с другой стороны, конкуренция
уменьшает прибыль и, таким образом, отрицательно влияет на стимулирование бóльших
усилий. Так он приходит к выводу о возможном нелинейном влиянии конкуренции на производительность: положительном при невысоком уровне конкуренции и отрицательном при
высоком. Другой взгляд на механизм улучшения показателей деятельности менеджмента
благодаря конкуренции представлен Nickell (1996). В частности, он упоминает о том, что
расширение модели с двумя периодами (созданную Meyer и Vickers, цитата по Nickell, 1996),
которая фокусируется на отношение между существующими и будущими вознаграждениями
для менеджмента, при n фирмах показывает, что "усилия менеджмента возрастают с n"
(с. 727). Willing (1987) поддерживает мнение о положительном влиянии конкуренции на
производительность фирм (посредством большего давления их владельцев на менеджмент),
рассматривая эффекты эластичности спроса и снижения спроса. Другие авторы (Smirlock,
Marshall, 1983; Dickens, Katz, 1987, цитата по Nickell, 1996; Stewart, 1990) подчеркивают
важность раздела монопольной ренты с работниками, и, который таким образом приводит к
возможности снижения стимулов для менеджмента к повышению производительности.
Эмпирические свидетельства в пользу связи между конкуренцией и производительностью
приведены, например, в работе Porter (1990). Он рассматривает связь между успехом на мировых рынках и интенсивной конкуренцией на национальном рынке, так же как и Graham
2
Стоит отметить, что Scharfstein (1988) пришел к противоположному выводу. Когда граничная полезность от
дохода у менеджеров строго позитивная: конкуренция может стимулировать уменьшение усилий менеджмента.
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
8
et al. (1983), изучавшие выгоды от дерегулирования авиационной индустрии. Несколько авторов, включая Caves, Barton (1990), Green и Mayers (1991), изучая технологическую эффективность, получили данные в пользу того, что высокий уровень экономической концентрации может отрицательно повлиять на производительность предприятий. Geroski (1990) и
Nickell (1996) используют панельные данные для демонстрации положительного влияния
конкуренции в инновационной деятельности (первый) и на общий рост производительности
факторов производства (последний). Bevan et al. (2001) в своем исследовании российской
экономики находят "положительную связь между реструктуризацией деятельности и конкурентной средой на рынках, в которой работают предприятия" (с. 104). Bevan et al. (1999)
представляют исчерпывающий обзор детерминант деятельности предприятия в переходных
условиях и упоминают о том, что некоторые авторы находят поддержку гипотезы о положительном влиянии конкуренции на реструктуризацию (и производительность), однако подобные находки зачастую "предоставляют лишь довольно слабые показатели значимости влияния конкуренции" (с. 16). Akimova, Scherbakov (2002) показывают, что, по крайней мере, в
некоторых отраслях украинской промышленности, уровень конкуренции положительно
влияет на технологическую эффективность предприятий.
Современная экономическая литература приходит к выводу, что теоретически возможно и
эмпирически показано сосуществование фирм с различными уровнями производительности
в одной и той же отрасли, регионе и моменте времени. Почему же тогда конкуренция должна
уменьшать дисперсию производительности? Грубо говоря, влияние конкуренции на дисперсию производительности в отрасли можно рассмотреть с точки зрения определения чистой
конкуренции, где фирмы производят на уровне, при котором их граничные затраты равны
рыночной цене. При этой предпосылке понятно, что дисперсия производительности будет
близкой к 0, поскольку неэффективные производители либо догонят рынок, либо покинут
его, в рамках достижения эффективного распределения ресурсов. Конечно, эмпирические
модели не могут опираться на эту чрезмерно упрощенную модель, т.е. требуются более детальные, реалистичные, зачастую динамические модели, что неизбежно делает их более
сложными. Краткое описание соответствующих теоретических моделей и их эмпирического
применения представлено ниже.
Среди исследований, которые используют данные на уровне фирм для изучения взаимоотношения между оборотом, производительностью и рыночной структурой, многие находятся
в согласие с производственной динамикой, предложенной несколькими авторами. В частности Jovanovic (1982) предлагает подход, в котором фирмы с различными уровнями производительности могут сосуществовать, потому что они узнают о своей деятельности в сравнении с другими, производя продукцию, после чего следует решение про увеличение или сокращение выпуска (или о выходе из отрасли). Таким образом, вхождение и выход из отраслей могут происходить одновременно (вне зависимости от бизнес цикла). Ericson, Pakes
(1995) предлагают модель несовершенной конкуренции, в которой инвестиционные решения
фирм связанны с решениями их соперников. Так наблюдение относительной производительности и невозвратных издержек может вести к расширению производства или к выходу из
отрасли. Syverson (2003) рассматривает факторы спроса, которые влияют на дисперсию про-
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
9
изводительности. Он соотносит повышение конкуренции с уровнем взаимозаменяемости
продукта отрасли, что упрощает переход потребителей от одного производителя к другому.
Это "усложняет возможность неэффективных компаний вести прибыльную деятельность".
Таким образом, повышение конкуренции "отсекает нижнюю часть фирм в распределении по
производительности, повышая нижнюю границу и центральную тенденцию, а также понижает внутриотраслевую дисперсию" (с. 30). Более того, местная конкуренция может создавать
эффект агломерации, когда производители в более плотных рынках более эффективны.
Melitz, Ottaviano (2003) разработали модель монополистической конкуренции в торговле между гетерогенными фирмами и эндогенными различиями в конкуренции в странах3. Согласно этой модели, как в закрытых, так и в открытых экономиках дисперсия издержек и цен ниже на больших рынках, на которых авторы предполагают наличие "сильной" конкуренции.
Кроме того, модель предполагает повышение средней производительности в результате либерализации торговли, которая будет заставлять наименее эффективные фирмы покидать отрасли. В общем, их теоретические результаты согласуются с результатами, о которых сообщает Sylverson (2003).
Oulton (1998) в своем исследовании, базирующемся на данных 1989–1993 гг. о 140 000 британских фирмах, рассматривает вопросы о детерминантах производительности труда. Результаты, касающиеся разницы производительности между фирмами (измеряемой как стандартное отклонение лога производительности труда), следующие. Во-первых, были получены подтверждения того, что конкуренция играет "роль в повышении производительности со
стороны отстающих фирм". В частности, "среди выживших компаний темп, с которым производительность приближается к среднему, выше для компаний, которые демонстрировали
производительность ниже среднего, чем для компаний, производительность которых была
выше среднего" (с. 3). Кроме того, в каждый отдельный год дисперсия оставалась значительной, но присутствовала значительная разница между отраслями. Таким образом, промышленный сектор имел дисперсию на 40–50% ниже, чем в остальной экономике. Автор предполагает, что одним из объяснений является значительно более высокий уровень конкуренции.
Во-вторых, автор приходит к выводу, что различия в технологии между секторами объясняет
лишь четверть всей дисперсии производительности. В конце концов, значительная часть
дисперсии — это "переходная дисперсия" с явной предрасположенностью "схождения к
среднему". Bockerman, Maliranta (2000), фокусируясь на изучении важности динамического
влияния конкуренции на производительность финских промышленных фирм, допускают
возможность того, что "интенсивная статическая конкуренция приводит к меньшей дисперсии в производительности фирм внутри отрасли" (с. 4). Они разграничивают между тремя
факторами, которые могут влиять на дисперсию производительности: (1) X-неэффективность
в высоко эффективных отраслях, (2) перемещение знаний и (3) эффект агломерации. Подход
автором сходен с подходом Baldwin (1993), как он цитируется в Bockerman, Maliranta (2000),
который разграничивает два концептуально разных подхода к влиянию конкуренции на производительность фирм. Первый тесно связан с недоиспользованием технологического по3
Я благодарен д-ру Дэвиду Брауну за указание на эту статью.
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
10
тенциала (X-неэффективность), а второй более тесно связан с шумпетерианским взглядом на
эффективность как на динамический процесс нового технологического развития. Подобные
теоретические аргументы в пользу взгляда состоящего в том, что интенсивная конкуренция
отражается в маленькой X-неэффективности, высоких уровнях производительности и низкой
дисперсии производительности между фирмами, могут быть найдены в Caves (1992).
В то же время, результаты Brockerman и Maliranta показывают, что взаимоотношение между
дисперсией производительности между разными фирмами зависит от того, какой из эффектов доминирует (статический или динамический). Что касается динамического компонента
дисперсии производительности, многие авторы (см. ссылки далее по тексту) признают, что
производительность не обязательно снижается со временем. Это обычно применимо к высокотехнологичным отраслям, где дисперсия может даже повышаться со временем из-за того,
что скорость появления инноваций у ведущих фирм может превышать скорость распространения лучших практик на другие фирмы. Barnes, Haskel (2000) в своем исследовании дисперсии производительностями между британскими фирмами приходят к выводу, что конкуренция позитивно влияет на эффективность, как через повышение производительности существующих фирм, так и посредством механизма отбора (вхождение/выход). Кроме того, они акцентируют внимание на том, что существует "негативная корреляция между дисперсией
производительности и ростом производительности в отрасли" (с. 50). Biesebroeck (2002),
сравнивая дисперсию в разных странах, приходит к выводу, что страны с высшим уровнем
развития имеют наиболее компактные распределения. Кроме того, автор говорит о том, что
"в то время как распределение фирм в США показывает конвергенцию фирм к среднему,
противоположная тенденция наблюдается в Африке" (с. 36). Что касается существующих
фирм: в развивающихся странах пул фирм, покидающих отрасль, представляет собой случайную выборку из среднего распределения, что приводит авторов к мысли, что конкуренции на рынках конечной продукции не приводит к вытеснению наименее эффективных производителей. Kathuria (1996) использует детальные данные на уровне фирм индийского промышленного сектора для изучения взаимоотношения между иностранными инвестициями в
сектор и производительностью национальных фирм. Одной из тестируемых гипотез предполагается влияние конкуренции, которая заставляет других игроков инвестировать в более
эффективные технологии, таким образом, улучшая использование ресурсов, чтобы быть в
состоянии выдерживать конкуренцию на рынке конечной продукции. "Результаты показывают, что сектора с большим иностранным участием имеют более низкую дисперсию производительности" (с. 10). Хотя автор признает, что это более применимо к низкотехнологичным секторам, где разрыв в технологиях между национальными и иностранными производителями не так высок. Хороший обзор знаний о распределении производительности можно
найти в Bartelsman, Dhrymes (1998). Их результаты в некотором роде сходны с результатами
Baily et al. (1992), хотя Batelsman и Dhrymes используют другие техники оценки и методы
анализа данных. Их результаты показывают, что общая производительность может значительно отличаться от средней производительности отдельных фирм, что приводит их к выводу о том, что "исследование общей производительности имеет серьезные недостатки,
предлагают сильно упрощенную картину и могут вводить в заблуждение". Авторы также
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
11
признают существование "энергичного динамического процесса, который постоянно переопределяет позицию фирм в отраслевом ранге производительностей, …[в котором] более старые и большие фирмы проявляют большую стабильность по сравнению со сравнительно молодыми". Более того, большие заводы (по занятости) менее подвержены снижению по рангу
производительности, поскольку "по мере того, как фирмы выживают, они имеют тенденцию
становиться большими и занимать более высокий ранг производительности" (с. 22–23).
Aghion, Schankerman (2000) используют простую модель для изучения влияния конкуренции
на деятельность предприятий, чтобы показать, что эффект благосостояния возрастает с развитием конкурентной инфраструктуры. В этой модели конкуренция действует посредством
отбора, в котором даже в случае отсутствия вхождения на рынок отбор происходит посредством перераспределения рыночных долей в пользу более эффективных фирм. Модель демонстрирует, что эффект благосостояния тем больший, чем больше изначальная асимметрия
издержек. Авторы приходят к заключению, что маскировка асимметрии в издержках посредством рыночных искажений, таких как мягкие бюджетные ограничения и субсидии, приводит к значительным препятствиям в действии механизма отбора. Baily et al. (1992) исследует
разницу в производительности между фирмами в динамическом аспекте, а также важность
вхождения/выхода для роста производительности. Авторы обнаружили, что в то время как
вхождение и выход играют лишь небольшую роль в росте отрасли, увеличивающиеся доли
выпуска высокопроизводительных фирм, и уменьшающиеся доли низкопроизводительных
были более важными факторами. Лидеры отрасли более склонны удерживать высокий ранг,
что противоречит утверждению о том, что их поведение может описываться выражением
"почивать на лаврах" и приводить к потере конкурентных преимуществ. (см., например, доклад комиссии MIT в Dertouzos, Lester, Solow, 1989, цитата по Baily, 1992). Средняя производительность новых фирм повышается по сравнению со средней для всех фирм, что может
объясняться тем фактом, что низкопроизводительные фирмы покидают отрасль, оставляя
высокопроизводительные фирмы в качестве выживших. Более того, авторы указывают, что
"типичная входящая фирма и типичная выходящая имеют производительность намного ниже
среднего" (с. 236), хотя это не в коей мере не универсальная картина.
В обзоре литературы автор сконцентрировался на исследованиях, в которых рассматривалась
связь конкуренции и производительности, поскольку в них поддерживается основная гипотеза данной работы. В то же время это не означает, что игнорируются другие детерминанты
эффективного производства (например, частная собственность, государственная помощь,
возраст отрасли и т.д.). Ссылки на значимость этих показателей будут представлены далее.
4. МЕТОДОЛОГИЯ
Как видно из обзора литературы, имеются некоторые доказательства в пользу того, что конкуренция повышает производственную эффективность. В этом исследовании автор предполагает, что влияние конкуренции на производительность фирмы состоит в том, что неэффективные предприятия должны реструктуризировать свою деятельность и повысить произво-
12
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
дительность в результате конкурентного давления. Более того, с увеличением количества
конкурентов предприятия будут приближаться к кривой производственных возможностей,
таким образом сокращая общий дифференциал в производительности. Другими словами, чем
выше конкуренция, тем меньшей должна быть разница в производительности фирм в данной
отрасли. Теоретические гипотезы могут быть сформулированы следующим образом: (1) позитивная связь между уровнем конкуренции и средней производительностью в отрасли и (2)
негативная связь между уровнем конкуренции и различиях в индивидуальных уровнях производительности. Конечно, каждое из таких заявлений должно сопровождаться фразой
"ceteris paribus" (см. подробное обсуждение в разд. 4.1).
4.1. Модели
Как упоминалось ранее, я рассматриваю две модели связи конкуренции с производственной
эффективностью. Первая модель предполагает позитивную связь между конкуренцией и
уровнем производительности предприятий. Вторая модель допускает существование негативной связи между уровнем конкуренции и дифференциалом производительности между
отраслями промышленности.
В целях подчеркнуть важность, как первого, так и второго моментов распределения продуктивности, я представляю упрощенное формальное обоснование в контексте социального благополучия (Social Welfare):
Рассмотрим простую маршалианскую (Marshalian) меру социального благополучия:
Q
W (Q ) = ∫ P (t )dt − ∑ ci xi ,
0
i
где Q обозначает общий выпуск продукции в отрасли, ci — постоянную величину граничных
затрат для предприятия i, и xi — уровень выпуска предприятием i. Несложно вывести меру
социального благополучия в контексте среднего значения и дисперсии параметра ci:
Q
W (Q ) = ∫ P (t )dt −
0
n var ( c )
− mean ( c ) Q ,
P ′ (Q )
где n обозначает количество активных предприятий и P'(Q) — первую производную инвертированной функции спроса. Очевидно, что социальное благополучие растет со средней величиной производственной эффективности (когда c уменьшается) и также увеличивается с
ростом дисперсии в параметре c поскольку P'(Q)<0. Интуитивно: при одном и том же количестве предприятий и одном и том же среднем уровне продуктивности большая дисперсия в
производительности выгодна для общества в целом. Это происходит потому, что менее продуктивные предприятия будут получать меньший вес в форме доли рынка и наоборот. В контексте этой работы важно отметить, что увеличение среднего показателя эффективности может происходить по двум причинам: (1) смещение кривой производственных возможностей
при постоянной дисперсии и (2) усечение распределения производительности снизу (при по-
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
13
стоянной кривой производственных возможностей), что смещает средний показатель производительности вверх. Таким образом, важно изучить определяющие факторы обоих моментов распределения производительности.
Поскольку я считаю конкуренцию важным, но не единственным определяющим фактором
параметров распределения производительности, подразделы ниже обсуждают основную и
расширенную спецификации эконометрической модели для тестирования выдвинутых гипотез.
Спецификации подхода с использованием производственной функции. Подход с использованием производственной функции в этом исследовании будет воплощен с помощью двух
функциональных форм: (1) функция Кобба–Дугласа и (2) более общая транслог модификация. В каждом случае будет тестироваться подход с использованием панельных данных и
моделей с фиксированными и случайными эффектами. Короткий обзор спецификации и переменных приводится ниже, используя пример функции Кобба–Дугласа.
Основная спецификация имеет следующую форму Yit = exp{γ Xit }K itα Lβit , где i обозначает перекрестное наблюдение (фирма), t — период времени, Y — выпуск, K — прокси для капитала, L прокси для рабочей силы, задействованной в производстве, X — вектор независимых
переменных (для наблюдения i в период t) и γ — вектор оцениваемых параметров. Таким образом, логарифмическая спецификация имеет следующую форму
ln Yit = α ln K it + β ln Lit + γ X it .
Как видим, спецификация не налагает ограничений на параметры, позволяя присутствие вариативного эффекта масштаба. Особое внимание должно быть уделено прокси переменным
для основных переменных производственной функции:
•
Выпуск: Общий выпуск продукции используется в качестве зависимой переменной.
Значения переменной за разные года корректируются с учетом дефлятора цен производителей.
•
Капитал: Широко признается, что переменная капитала в производственной функции
может привносить значительные проблемы, особенно в переходной экономике, такой как
Украина. Действительно, остаточная стоимость капитала (или даже данные, скорректированные на амортизацию) является достаточно плохой прокси-переменной для рыночной стоимости капитала. Более того, в переходном периоде фиксированный капитал значительно недоиспользовался (например, в металлургии в 1998–2000 гг.) реальное использование фиксированного капитала составляло около 70% в целом по экономике. Таким
образом, не удивительно, что производственная функция, в которой используется остаточная стоимость, может демонстрировать негативную эластичность капитала. Поэтому,
оставляя в стороне математические трудности, связанные с негативной эластичностью по
фактору, необходимо рассмотреть нарушение поведения, ориентированного на максимизацию прибыли (в самом деле, данные свидетельствуют о том, что фирмы не реагируют
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
14
корректным образом на наличие избыточного капитала путем его уменьшения), но создание "институционно модифицированной" версии поведения, максимизирующего прибыль, явно выходит за рамки этого исследования. Таким образом, одним из методов решения проблемы будет использование переменной, учитывающей капитал, действительно задействованный в производстве. Это можно успешно осуществить, используя данные
об "общих установленных потребляющих электроэнергию мощностях" и об "общем потреблении электроэнергии". Используя эти данные возможно создать прокси-переменную
для капитала, задействованного в производстве на каждом предприятии4. Таким образом,
можно модифицировать остаточную стоимость капитала, учитывая использование мощностей, для использования в производственной функции.
•
Рабочая сила: Наилучшей прокси-переменной для рабочей силы является реальное количество часов, потраченных сотрудниками. К сожалению, такие данные не доступны. Два
других кандидата для прокси: (1) общая заработная плата, которая может считаться общими издержками на оплату труда и (2) среднее количество сотрудников. Первая переменная лучше последней по той причине, что во время рассматриваемого периода многие
сотрудники находились в неоплачиваемом отпуске, хотя и числились в качестве сотрудников (это одна из причин низкой безработицы в Украине). Однако при этом, переменная
заработной платы имеет намного больше недостающих наблюдений, чем средняя численность сотрудников. На данном этапе тяжело сделать решение относительно выбора
одной из двух переменных, поэтому обе будут использованы в расчетах.
Наиболее важными независимыми переменными входящими в спецификацию производственной функции являются конкуренция и форма собственности. Ожидается, что первая будет иметь позитивное влияние, а вторая (измеренная как доля государственных активов) будет иметь негативное влияние на среднюю производительность. Основания для таких ожиданий широко обсуждаются в современной экономической литературе и упоминаются в разделе "обзор литературы" выше. Краткое описание переменных представлено ниже:
•
Переменная уровня конкуренции основанная на отраслевой структуре (Comp=1–HHI,
firm_num): В качестве меры уровня конкуренции я использую 1 минус индекс Херфиндаля–Хиршмана (HHI), который рассчитывается как сумма рыночных долей предприятий
отрасли, возведенных в квадрат. В дополнение к переменной, основанной на HHI, я предлагаю другую переменную — количество активных предприятий в отрасли.
•
Переменная для степени государственного присутствия (SI) в идеале должна представлять долю частной собственности в конкретном предприятии. Однако, учитывая ограничения по данным, единственной возможностью является использование переменной по
структуре собственности на отраслевом уровне.
4
Следует отметить, что величина общих установленных электропринимающих мощностей часто превышает
необходимый уровень потребления электроэнергии, поскольку часть энергии использовалась для обслуживания
объектов инфраструктуры на балансе предприятий. Однако это не представляет серьезной проблемы, поскольку
недооценка уровня использования мощностей будет одинаковой для предприятий одной отрасли.
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
15
Спецификации подхода с использованием дифференциала производительности. Общая
форма предполагаемой моделью взаимосвязи может быть представлена следующим образом:
PD = f ( Z ) , где PD — переменная для степени различий в продуктивности и Z — вектор независимых переменных. В этом проекте я предполагаю линейную функциональную форму зависимости между зависимой (PD) и независимыми (Z) переменными.
Зависимая переменная (PD) представляет степень дисперсии в производительности индивидуальных предприятий в данной отрасли. Формально зависимая переменная — это второй
момент распределения производительности. Одним из возможных путей расчета этой переменной является использование дисперсии в продуктивности рабочей силы (этот подход был
использован в предварительной версии этой работы). В то же время следует отметить, что
такой метод расчета зависимой переменной имеет ряд недостатков, которые кроются в использовании одного из факторов производства изолированно вместо использования многофакторного подхода. Альтернативным методом расчета может быть использование оценок из
регрессии для уровня производительности (см. выше) с целью извлечения информации по
многофакторной дисперсии производительности. Такой подход будет совместим с анализом
уровня производительности. В частности, это можно сделать путем оценки производственной функции, исключая такие независимые переменные как конкуренция и степень государственного вмешательства. Далее оценки фиксированного эффекта (FE) нормализируются путем вычитания среднего FE для 3-х цифровой отрасли и возводятся в квадрат. Зависимая переменная построенная таким образом представляет дисперсию в постоянной производительности. Временные колебания в производительности могут быть измерены путем возведения
в квадрат эконометрических ошибок из такой же регрессии с фиксированным эффектом.
Основные независимые переменные (Z) в регрессии дифференциала производительности
представлены следующим:
•
Переменная для уровня конкуренции (Comp=1–HHI) представлена с использованием одной из традиционных мер экономической концентрации, которая обсуждалась в разделе
производственной функции выше. Второй переменной для уровня конкуренции служит
количество активных предприятий в отрасли (firm_num). Предполагается, что более высокий уровень конкуренции (большее количество соперничающих предприятий) должно
сокращать разницу в индивидуальных уровнях производительности. Эффект конкуренции реализуется следующим образом. Во-первых, как упоминалось ранее, конкуренция
стимулирует индивидуальные предприятия к повышению собственной производительности. Учитывая, что кривая производственных возможностей сравнительно стабильна
(уровень технологии существенно не изменяется), плотность предприятий на (в сравнении с "ниже") кривой будет увеличиваться в результате повышения производительности
до максимального допустимого уровня. Таким образом, распределение производительности будет иметь меньшую дисперсию благодаря концентрации производительности индивидуальных предприятий в пределах границы производственных возможностей. Вовторых, увеличение в количестве предприятий в отрасли уменьшает норму прибыли и
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
16
вынуждает наименее эффективные предприятия выходить с рынка. Почти тривиальным
является теоретический результат, когда при увеличении количества конкурентов в лимите каждое предприятие продает продукцию по цене равной граничным затратам (при
условии, что граничные затраты приблизительно равны для всех предприятий). Наконец,
как обсуждалось ранее, повышение конкуренции сокращает асимметричность информации и стимулирует обмен знаниями о наиболее эффективной технологии в отрасли, таким
образом, ускоряя процесс сокращения отставания для наименее эффективных производителей. Возможность нелинейного эффекта конкуренции, когда при чрезмерно высоком
уровне она может приобретать негативный эффект для эффективности, также тестируется
в этой работе.
•
Степень государственного вмешательства (SI) представляет другую важную определяющую параметров распределения производительности. Частная собственность (благодаря установлению мотивации для максимизации прибыли) обеспечивает значительно
лучшие стимулы для увеличения производительности в сравнении с государственной. В
этой связи следует отметить несколько моментов. Логично ожидать, что приватизированные предприятия становятся значительно более продуктивными. Также, потенциально
рентабельные предприятия с большей вероятностью будут проданы в первую очередь.
Поэтому следует ожидать, что отрасли с более диверсифицированной структурой собственности будут иметь большую дисперсию продуктивности. В то же время, не ясно монотонно ли меняется разброс в продуктивности с увеличением доли частной собственности в отрасли. Допуская, что государственные предприятия изначально имели схожие
уровни производительности из-за унифицированного воплощения производственных
технологий, появление частной собственности может увеличивать дифференциал продуктивности. Позднее, когда все больше предприятий переходят в частную собственность, а некоторые из оставшихся государственных предприятий выходят (скажем, через
процедуру банкротства) с рынка, дифференциал производительности должен сокращаться. При таком сценарии эффект увеличения частной собственности может быть нелинейным (иметь форму перевернутой U). В то же время, если предположить, что производительность государственных предприятий существенно различалась с самого начала, тогда
ликвидация низко-продуктивных предприятий и приватизация потенциально рентабельных может приводить к монотонному сокращению различий в производительности с ростом частной собственности. Таким образом, взаимосвязь между структурой собственности и дифференциалом производительности остается открытым эмпирическим вопросом.
•
Отраслевые дамми-переменные (IND_D) построены на уровне 3-х цифровых отраслей.
Их использование мотивировано тем фактом, что отрасли могут систематично различаться по возможностям роста для предприятий.
Следующие переменные включены в расширенную спецификацию с целью более полного
изучения факторов, определяющих распределение индивидуальной производительности.
•
Переменные для технологического прогресса/потенциала роста (LP, L change, I/K ratio,
cap.dep.) включают производительность труда, меры по реструктуризации, инвестиции
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
17
на единицу капитала и степень амортизации основных фондов. Они служат цели выполнения допущения "при прочих равных условиях". В то же время, такие переменные
позволяют сделать акцент на эффекте динамики развития отраслей. В действительности, быстро развивающиеся отрасли с большей вероятностью будут иметь высокую
дисперсию производительности благодаря успехам и неудачам при воплощении новых
технологий и обновлении производственных мощностей. Кроме того, я использую соотношение капитала к рабочей силе как контрольную переменную для барьеров для
входа и выхода из отрасли.
•
Переменные измеряющие объем немонетарных операций (var(GTRM), var(Barter)) представляют эффект ограничения ликвидности (давальческие и бартерные операции) на распределение производительности. Следует отметить, что такие переменные могут быть
проблематичными из-за возможности эндогенности: менее продуктивные предприятия с
большей вероятностью будут вовлечены в бартерные операции. И, конечно же, отрасли с
высокой долей неэффективных предприятий (то есть имеющие высокую дисперсию производительности) могут иметь большие доли немонетарных операций. В то же время,
бартерные и давальческие схемы ассоциируются с высокими транзакционными затратами, что еще более уменьшает производительность. Учитывая потенциальные проблемы, я
использую эта переменные отдельно от основной спецификации (см. расширенную спецификацию). Более того, я использую дисперсию в этих переменных, поскольку различия
в ограничениях ликвидности, а не их уровень должны иметь значение для дисперсии
продуктивности.
•
Дисперсия уровня утилизации капитала (Var(CU)) измеряет различия в экономии масштаба для различных предприятий. Учитывая, что рыночный спрос в определенные периоды мог быть ниже, чем уровень установленных мощностей, некоторые из предприятий могли "недопроизводить". Если уменьшение в спросе затронуло все предприятия
данной отрасли в одинаковой степени, различия в производственной эффективности не
должны быть огромными. С другой стороны, если некоторые из предприятий полностью
использовали свои мощности, в то время как другие большей мерой "недопроизводили",
дисперсия в продуктивности должна быть выше.
•
Дисперсия в экспортных долях (Var(exp.sh)) от общего выпуска индивидуальных предприятий может быть использована для учета различий в скрытых характеристиках предприятий, например разницы в доступе к ликвидности, рыночной ориентации и объеме
выпуска, обмена технологическими достижениями (для крупных экспортеров) и т.п. Чем
большая такая дисперсия, тем более разнородную структуру производителей будет иметь
отрасль. Таким образом, я ожидаю позитивную связь между этой переменной и дисперсией производительности.
•
Переменные, измеряющие степень проникновения импорта и долю экспорта (IPR, ind.exp.),
используются для тестирования влияния международной торговли на распределение производительности предприятий. Степень проникновения импорта рассчитывается как доля
импорта в объеме общих продаж отрасли. Ожидается, что присутствие сильного зарубежного конкурента может увеличить стимулы для повышения эффективности отдельными
18
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
национальными предприятиями. Кроме того, эффективность может быть улучшена благодаря эффекту обмена технологическими знаниями. Таким образом, я ожидаю позитивный
эффект этой переменной на дисперсию производительности. К сожалению, данные по проникновению импорта доступны лишь за период 1998–2000 гг. Это не позволяет использовать IPR в спецификации для производственной функции выше. Я использую эту переменную в расширенной спецификации для дисперсии в производительности. Переменная
ind.exp. измеряет долю отраслевого выпуска направленную на экспорт.
Как можно видеть из вышесказанного, множество факторов потенциально имеющих эффект
на уровень производительности скорее всего также определяют дисперсию производительности и наоборот. В дополнение к перечисленным переменным, как спецификацию для производственной функции, так и спецификацию для дифференциала производительности дополняют годовые дамми переменные. Резюмируя: в этой работе оцениваются следующие основные и расширенные спецификации.
Таблица 1. Факторы определяющие уровень эффективности и дифференциал производительности.
Подход
Факторы,
определяющие уровень/дисперсию*
Спецификация
Производственная функция
Основная
Дифференциал производительности
Основная
+
Comp,
−
−
+
?
+
si ,
firm_num
−
?
?
Comp, Comp ^ 2 , si, si ^ 2, firm_num, L prod.,
+
+
?
+
L change,K / L ratio , I/K ratio, var( exp .sh),
−
−
?
IPR, ind. exp ., ind.dum .
Расширенная
−
+
?
−
?
?
Comp, Comp ^ 2 , si, si ^ 2 , firm_num, L prod.,
+
+
?
+
L change, K / L ratio , I/K ratio, var( exp .sh),
−
+
IPR, ind.exp ., var(CU),
+
+
+
?
var(GTRM), var(Barter), cap.dep., ind.dum .
* — Плюс годовые дамми-переменные.
Учитывая, что взаимосвязь конкуренция–производительность представляет основной вопрос
этого исследования, имеет смысл обсудить вкратце возможные проблемы с предложенными
спецификациями.
Эндогенность рыночной структуры и производительности. Как упоминалось ранее, одной из проблем связанных с эконометрической оценкой является эндогенность. Исследование рассматривает взаимоотношение между конкуренцией и производительностью со сле-
19
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
дующих позиций: (1) конкуренция способствует появлению стимулов необходимых для эффективного производства, и (2) конкуренция приводит к более компактному распределению
производительности на уровне фирм. Возможно, что (1') эффективные фирмы более склонны
иметь большие доли рынка и таким образом определяют рыночную структуру, и (2') большая
дисперсия производительности может отражаться на рыночной структуре, и для наблюдения
будет эквивалентно более низкому уровню конкуренции. Существование проблемы тестируется с помощью простого Hausman теста на эндогенность. Для коррекции этой проблемы я
использую данные по переменной конкуренция за более ранний период. Доступные данные
содержат информацию за 1992 г., то есть до того как рыночные структуры были значительным образом затронуты деятельностью предприятий в конкурентных условиях. Как отмечалось несколькими авторами (см., например, Brown, Earle, 2001; Brown, Brown, 1998), рыночная структура промышленного сектора стран бывшего Советского Союза не строилась на
принципах наибольшей эффективности (это не означает, что эффективность не принималась
во внимание, но другие факторы могли быть определяющими для рыночной структуры). Поэтому, рыночная структура в 1992 г. может рассматриваться как потенциальный инструмент.
4.2. Данные
В этом исследовании я использую данные из украинского промышленного реестра за
1993–1998 гг.. База данных в среднем включает около 9 000 активных предприятий, в то
время как эта цифра варьируется в зависимости от года. Некоторые статистические показатели из базы данных приведены в Приложении П4. База данных включает 38 3-х цифровых и
около 173 4-х цифровых отраслей. Ниже я привожу динамику переменных для уровня конкуренции за 1993–1998 гг. в разрезе 2-х цифровых отраслей.
Отрасль
HHI93
HHI94
HHI95
HHI96
HHI97
HHI98
Энергетика
0.4357
0.3980
0.2847
0.2442
0.3116
0.2781
Черная металлургия
0.5472
0.5351
0.5698
0.5535
0.5514
0.5386
Химическая
0.5115
0.5516
0.5527
0.5248
0.5647
0.5180
Машиностроение
0.3582
0.3681
0.3408
0.3284
0.3382
0.3029
Деревообрабатывающая
0.1846
0.1779
0.2024
0.1876
0.2154
0.2012
Строительных материалов
0.4015
0.4404
0.4003
0.3719
0.3915
0.3597
Легкая
0.3457
0.3354
0.3531
0.3426
0.3344
0.3690
Пищевая
0.2219
0.2481
0.2188
0.2562
0.2811
0.2530
Другая пищевая
0.3821
0.4172
0.3266
0.3222
0.2971
0.3427
20
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
Среднее количество активных предприятий в разрезе 5-ти цифрового определения отрасли (firm_num)
Отрасль
1993 г.
1994 г.
1995 г.
1996 г.
1997 г.
1998 г.
Энергетика
31.00
32.40
31.27
31.53
29.13
32.73
Черная металлургия
7.23
7.41
7.59
7.91
7.64
9.68
Химическая
7.31
7.04
7.08
7.35
7.31
10.12
Машиностроение
17.99
18.56
18.67
19.07
18.09
24.28
Деревообрабатывающая
39.80
41.30
44.20
46.00
44.30
50.70
Строительных материалов
36.90
36.69
36.76
36.14
34.34
36.03
Легкая
30.38
30.42
31.00
31.50
30.46
33.17
Пищевая
90.23
94.81
95.58
97.00
93.00
97.46
Другая пищевая
50.94
51.29
51.65
52.06
50.59
38.71
Что касается других переменных, то данные по капиталу были откорректированы с учетом
индексации и инфляции. Данные по рабочей силе представлены в натуральных единицах, то
есть среднее число занятых на производстве. Данные по выпуску продукции откорректированы с помощью индекса цен производителей с базовым 1995 г.
5. РЕЗУЛЬТАТЫ
Результаты оценки регрессий представлены в Приложениях П1 и П2.
Оценка производственной функции. Табл. 2 представляет агрегированную регрессию для
производственной функции без контроля отраслевых эластичностей по капиталу и труду5.
Следует отметить, что эти результаты следует интерпретировать осторожно в контексте возможной эндогенности капитала и труда. Я обсуждаю этот вопрос ниже. Переменные, представляющие основной интерес, а именно конкуренция (comp, firm_num) и государственное
вмешательство (si), имеют ожидаемые знаки и статистически значимы. Hausman-тест на эндогенность (см. табл. 4 в Приложении П3) не может отбросить гипотезу про корректность
метода наименьших квадратов. Такой результат можно интерпретировать как отсутствие
5
Регрессия с учетом специфики отраслевых эластичностей путем взаимодействия отраслевых дамми-переменных
с соответствующими переменными производственной функции дает идентичные результаты.
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
21
проблемы эндогенности. С другой стороны, существует потенциальная проблема слабых инструментов. Как в спецификации, оцененной при помощи метода наименьших квадратов, так
и в спецификации оцененной при помощи инструментарных переменных (IV) переменная
для конкуренции comp показывает позитивное влияние на среднюю производительность. Коэффициент статистически значим только в двух (IV) спецификациях (колонки 1 и 3 табл. 2).
Вторая переменная для уровня конкуренции, firm_num, имеет позитивный и статистически
значимый коэффициент во всех спецификациях. Переменная, представляющая степень государственного вмешательства (si), указывает на негативную (и статистически значимую) связь
между госсобственностью и средней производительностью во всех спецификациях.
Вполне возможно, что капитал и рабочая сила представлены эндогенными переменными в
спецификации для производственной функции. В частности, в процессе решения своей оптимизационной задачи предприятия учитывают факторы, которые не считываются эконометрически. Такие факторы могут присутствовать в функциях спроса на производственные
ресурсы и таким образом могут коррелировать с выбором капитала и рабочей силы. Существует два потенциальных подхода к решению этой проблемы: (1) найти подходящие инструментарные переменные или (2) использовать свойства панельных данных. Второй подход
приводит к исключению переменной comp из-за ее недостаточной вариации между предприятиями. Принимая во внимание, что конкуренция является основной переменной для этого
исследования, я предлагаю метод решения с помощью инструментарных переменных (первый подход). IV подход с использованием ранних значений (1993) для капитала и рабочей
силы в качестве инструментов представлен спецификацией 4 в табл. 2. В этой спецификации
переменная comp, хотя и имеет ожидаемый (позитивный) знак, не является статистически
значимой. Вторая переменная для уровня конкуренции (firm num) имеет позитивный знак и
статистически значима, что обеспечивает некоторое подтверждение гипотезе о позитивной
связи между уровнем конкуренции и производительностью на уровне предприятий.
Основными выводами из результатов оценки производственной функции является: (1) позитивный эффект конкуренции на средний уровень продуктивности украинских предприятий и
(2) негативная связь между государственной собственностью и производительностью.
Регрессия для дифференциала производительности. Эффект этих же переменных на второй момент распределения производительности представлен в регрессиях для дифференциала производительности. Результаты оценок приведены в табл. 3 (Приложение П2). Как уже
отмечалось, переменная для дисперсии в постоянной производительности была получена путем вычитания среднего значения из индивидуальных оценок фиксированного эффекта и
возведения результатов в квадрат. Данные по временной дисперсии в производительности
были получены путем возведения статистических ошибок в квадрат.
Вопрос возможной эндогенности переменной для уровня конкуренции затрагивается в
табл. 5 Приложения П3. В частности, Hausman-тест не может отбросить гипотезу про идентичность коэффициентов в спецификациях оцененных с помощью метода наименьших квад-
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
22
ратов и IV при любых разумных уровнях значимости. Поэтому во всех спецификациях я
включаю переменную comp без использования инструментов.
Регрессия для дифференциала производительности представлена двумя типами спецификаций: (1) основным и (2) расширенным. Последний, в дополнение к переменным из первого,
также включает представляющие интерес дополнительные переменные. Во всех спецификациях конкуренция показывает статистически значимый негативный эффект на дифференциал
производительности. Следует отметить, что квадрат переменной измеряющей уровень конкуренции имеет позитивный коэффициент. Таким образом, можно утверждать, что конкуренция имеет теоретически предсказанный эффект на дисперсию производительности и что
этот эффект нелинеен (другими словами, становится позитивным при высоких уровнях конкуренции). С другой стороны, переменная для степени вовлечения государства в экономическую деятельность в большинстве случав не является статистически значимой с точки зрения
ее эффекта на временную разницу в производительности. Однако эта переменная имеет позитивное влияние на постоянный дифференциал в производительности. Нелинейность эффекта госсобственности также подтверждается, в частности, в случае постоянного дифференциала в производительности. Например, высокий уровень государственного вовлечения
приводит к уменьшению дисперсии в производительности.
Как и следовало ожидать, наибольший негативный эффект конкуренция оказывает на постоянный дифференциал в производительности (приблизительно в 4 раза больший по сравнению с временным дифференциалом). Похожие, но менее значимые в статистическом смысле,
выводы могут быть сделаны для переменной, измеряющей присутствие государства в отрасли. Вторая переменная для уровня конкуренции (firm_num) оказывается незначимой, хотя и
имеет почти во всех случаях ожидаемый негативный знак.
Что касается других переменных, то результаты были получены следующие результаты.
•
Уровень производительности рабочей силы как меры технологического прогресса показывает позитивное влияние на дисперсию индивидуальной производительности, как в постоянном, так и во временном контексте. Другими словами, технологически более преуспевшие отрасли имеют более разнородную структуру индивидуальных продуктивностей.
•
Соотношение капитала к рабочей силе имеет негативный, но статистически незначимый
коэффициент во всех спецификациях. Таким образом, невозможно сделать какие-либо
выводы об эффекте барьеров для входа и выхода на дифференциал производительности.
Негативный знак коэффициента (игнорируя отсутствие статистической значимости)
можно интерпретировать, как если бы более капиталоемкие отрасли имели сравнительно
одинаковый уровень технологического развития. Это кажется логичным, в особенности
учитывая, что наиболее капиталоемкие отрасли, как правило, являются "традиционными"
(черная металлургия, тяжелое машиностроение, и т.п.).
•
Изменения в рабочей силе приводят к увеличению различий в производительности, а
именно, рост в показателе рабочей силы ассоциируется с ростом в дифференциале произ-
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
23
водительности. Резонно ожидать, что активная реструктуризация отдельных предприятий
приводит к увеличению занятости и, как следствие, к более разнородной структуре продуктивности. Пассивные меры реструктуризации, в свою очередь, имеют обратный эффект.
•
Увеличение в соотношении инвестиции–капитал прямо указывает на активные меры по
реструктуризации. Таким образом, позитивный коэффициент при этой переменной полностью соответствует теоретическим ожиданиям.
•
Различия в экспортных долях предприятий не оказывает существенного влияния на дифференциал производительности
•
Степень проникновения импорта ассоциируется с давлением на национальных производителей со стороны зарубежных конкурентов. Согласно оценкам модели, большая степень конкуренции с зарубежными предприятиями ведет к сокращению различий в производительности национальных предприятий. Наиболее логичным объяснением этого может быть существенная угроза потери рынка для наименее успешных национальных
предприятий, что вынуждает последних увеличивать свою производственную эффективность.
•
Не совсем понятно как интерпретировать позитивный эффект от уровня отраслевого
экспорта на дифференциал производительности. Возможно, экспортеры ориентированы
на различные рынки, что и позволяет иметь существенную разницу в производительности. Также, учитывая, что большинство экспортных операций в 1993–1998 гг. были под
наблюдением украинского правительства и такие операции, как правило, попадали под
действие всевозможных межгосударственных соглашений, то можно допустить, что
эффективность не являлась основным критерием для возможности продавать продукцию за рубеж.
•
Дисперсия в показателе использованных мощностей имеет позитивный и статистически
значимый эффект на дифференциал производительности. Этот результат полностью соответствует гипотезе о том, что неполное использование мощностей негативно сказывается на экономии масштаба. В таком случае минимальный эффективный уровень производства не может быть достигнут всеми предприятиями в отрасли. Поэтому более разнородные показатели использования основных фондов ассоциируются с большей дисперсией в производительности.
•
В то время как дисперсия в операциях с давальческим сырьем не оказывает значительного эффекта на различия в производительности, более разнородная структура бартерных
операций внутри отрасли увеличивает различия в производительности. Такой результат
соответствует ожиданиям учитывая высокие затраты связанные с проведением таких
операций.
•
Наконец, отрасли в среднем имеющие сравнительно устарелое оборудование (высокую
степень амортизации основных фондов), как правило, имеют меньшие различия в произ-
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
24
водительности индивидуальных предприятий. Опять же, если степень износа оборудования можно интерпретировать как индикатор "традиционной" отрасли, то такой результат
соответствует ожиданиям.
6. ВЫВОДЫ
В этой работе я изучаю факторы, определяющие первый и второй моменты распределения
производительности в украинском промышленном секторе. Основными переменными в этой
работе являются уровень конкуренции и степень государственного вовлечения в рыночные
механизмы. Результаты исследования показали, что для экономики в целом конкуренция
имеет позитивный эффект на среднюю производительность предприятий и негативный на ее
дисперсию. В свою очередь, государственное участие имеет негативный эффект на среднюю
производительность и позитивный на дифференциал производительности. Обе переменные
показывают определенную степень нелинейности эффектов, когда высокие значения переменных приводят к противоположным результатам. В контексте влияния на временные по
сравнению с постоянными различиями в производительности конкуренция имеет значительно больший эффект на постоянную дисперсию производительности, чем на временную. Государственная собственность не оказывает существенного эффекта на временные различия в
производительности. Коэффициенты при остальных контрольных переменных имеют теоретически ожидаемые знаки.
Что касается практической стороны вопроса, то основной вывод заключается в существовании значительного "дисциплинирующего" эффекта конкуренции в 1993–1998 гг. Другими
словами, как минимум часть от общего улучшения в средней производительности можно отнести на счет усечения распределения производительности снизу. Хотя довольно сложно делать конкретные выводы о том, насколько успешны украинские предприятия были в "смещении" кривой производственных возможностей от центра, с уверенностью можно утверждать, что конкуренция в действительности "учит старых собак" наверстывать их отставание
от отраслевых лидеров. Результаты также подтверждают известное мнение о негативном
влиянии государственной собственности на уровень производительности индивидуальных
предприятий.
В то же время, важно отметить, что эффект конкуренции может отличаться для разных отраслей. Это возможно не только в случае уровня производительности, но и в случае ее дифференциала. Таким образом, одним из дальнейших направлений исследования может быть
анализ эффекта конкуренции на уровне отдельных отраслей.
25
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
ПРИЛОЖЕНИЯ
П1. Подход с использованием производственной функции
Таблица 2. Агрегированные регрессии производственной функции.
1
Переменная
ln(K)
p-value
ln(L)
p-value
ln(K)^2
p-value
ln(L)^2
p-value
ln(L)*ln(K)
p-value
comp
p-value
firm_num
p-value
SI
p-value
td94
p-value
td95
p-value
td96
p-value
td97
p-value
td98
p-value
const
p-value
2
Инструмент: comp92
3
4
Инструмент: comp92
Инструменты: comp92,
ln(K93), ln(L93)
IV (C–D)
OLS (C–D)
IV (translog)
IV (C–D)
0.3743
0.3740
0.0983
0.2743
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.6198
0.6192
0.7472
0.6365
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
–
–
0.0234
–
–
–
0.0000
–
–
–
0.0105
–
–
–
0.1116
–
–
–
–0.0291
–
–
–
0.0000
–
0.1387
0.0203
0.1566
0.0346
0.0304
0.6724
0.0151
0.6358
0.0008
0.0009
0.0008
0.0012
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
–0.1087
–0.1047
–0.2692
–1.3163
0.0126
0.0162
0.0000
0.0000
0.1342
0.1356
0.1225
–
0.0000
0.0000
0.0000
–
0.4320
0.4348
0.4156
0.2947
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.4286
0.4319
0.3933
0.4327
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.2660
0.2691
0.2129
0.3911
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0491
0.0523
–0.0177
0.1793
0.0443
0.0320
0.4752
0.0000
–0.6965
–0.5957
0.3185
–0.1612
0.0000
0.0000
0.0310
0.0784
26
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
П2. Конкуренция и дифференциал производительности
Таблица 3. Регрессии дифференциала производительности, временная и постоянная производительность.
Постоянная
Временная
Постоянная
Временная
Основная
Основная
Расширенная
Расширенная
–2.0841
–0.6606
–1.9414
–0.5044
0.0020
0.0003
0.0042
0.0063
0.9691
0.5700
0.8506
0.4389
0.0372
0.0000
0.0705
0.0013
0.4109
–0.0874
0.5035
–0.0276
0.2282
0.6515
0.1477
0.8867
–0.6033
0.4270
–0.7468
0.3342
0.2409
0.0810
0.1523
0.1724
–0.0001
–0.0001
–0.00004
–0.00004
0.1757
0.0017
0.5450
0.1937
0.0292
0.0070
0.0295
0.0073
0.0173
0.3551
0.0171
0.3340
–0.0002
0.0000
–0.0002
–0.0001
0.1433
0.4193
0.1178
0.2951
0.0001
0.0112
0.0001
0.0112
0.0198
0.0000
0.0285
0.0000
2.1515
0.3990
2.1333
0.3892
0.0000
0.0004
0.0000
0.0005
0.0825
0.0048
0.0648
–0.0028
0.5361
0.9272
0.6286
0.9570
–0.4739
0.0258
–0.4677
0.0348
0.0000
0.3136
0.0000
0.1863
0.1006
0.0246
0.1011
0.0244
0.0002
0.0903
0.0002
0.0928
–
–
0.5978
0.3893
–
–
0.0000
0.0000
–
–
0.0083
–0.0305
–
–
0.9046
0.2488
–
–
0.3348
0.3765
–
–
0.0001
0.0000
–
–
–0.1137
–0.0596
–
–
0.0468
0.0825
да
да
да
да
0.12
0.06
0.12
0.07
Переменная
comp
p-value
comp2
p-value
SI
p-value
SI2
p-value
firm_num
p-value
LP
p-value
K/L (ratio)
p-value
L change
p-value
I/K (ratio)
p-value
var(exp.sh)
p-value
IPR
p-value
ind.exp.
p-value
var(CU)
p-value
var(GTRM)
p-value
var(barter)
p-value
cap.dep.
p-value
ind.dum.
R-squared
27
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
П3. Тесты на эндогенность
Таблица 4. Hausman тест, регрессия производственной функции, инструмент "Comp92".
(b)
(B)
(b–B)
IV (инструмент: comp92)
OLS
Difference
comp
0.1397
0.0232
0.1165
0.0424
ln(K)
0.3737
0.3734
0.0003
0.0001
ln(L)
0.6209
0.6203
0.0006
0.0002
SI
–0.1112
–0.1073
–0.0040
0.0016
td94
0.1344
0.1357
–0.0014
0.0006
td95
0.4314
0.4342
–0.0028
0.0011
td96
0.4282
0.4315
–0.0033
0.0012
td97
0.2657
0.2688
–0.0031
0.0012
td98
0.0483
0.0515
–0.0032
0.0012
firm_num
0.0008
0.0009
0.0000
0.0000
χ 2 = (b − B ) ' Var (b ) − Var ( B )
−1
diag Var (b ) − Var ( B )
(b − B ) = 7.54 , Prob>chi2 = 0.5807
Таблица 5. Hausman тест, регрессия дифференциала производительности, инструмент "Comp92".
(b)
(B)
(b–B)
IV (инструмент: comp92)
OLS
Difference
comp
–0.5758
–0.7912
0.2154
0.1319
SI
22.3951
21.7779
0.6172
0.4096
SI2
–22.9049
–22.3285
–0.5763
0.3979
firm_num
0.00004
0.0001
–0.0001
0.0000
LP
0.0567
0.0567
0.0001
0.0001
K/L (ratio)
–0.0004
–0.0004
0.0000
0.0000
L change
–0.0034
–0.0034
0.0000
0.0001
I/K (ratio)
6.8547
6.8647
–0.0100
0.0102
Var(CU)
1.0019
0.9943
0.0077
0.0065
Var(exp.sh)
0.0015
–0.0003
0.0017
0.0033
Var(GTRM)
–0.0199
–0.0086
–0.0112
0.0073
Var(barter)
0.4884
0.4945
–0.0061
0.0046
cap.dep.
–0.0123
–0.0134
0.0011
0.0020
IPR
–0.0880
–0.1154
0.0274
0.0169
ind.exp.
0.0414
0.0435
–0.0021
0.0015
χ 2 = (b − B ) ' Var (b ) − Var ( B )
−1
diag Var (b ) − Var ( B )
(b − B ) = 2.67 , Prob>chi2 = 1.00
28
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
П4. Обобщенная статистика на уровне предприятий
Таблица 6. Обобщенная статистика на уровне предприятий, дол. США 1995 г., рабочая сила в единицах сотрудников.
Капитал
Отрасль
Минимум
Максимум
Среднее
Ст. отклонение
Энергетика
21 068.98
438 026 071.94
13 071 200.01
26 063 764.26
Черная металлургия
192 685.49
331 883 801.68
27 840 167.40
51 498 904.22
Химическая
5 790.51
166 424 206.58
10 996 869.37
25 016 524.27
Машиностроение
1 287.40
128 206 877.86
2 758 785.36
7 328 928.60
Деревообрабатывающая
3 866.74
14 598 295.35
727 376.75
1 424 829.67
Строительных материалов
1 323.74
25 450 050.91
1 108 803.92
2 062 392.11
Легкая
902.86
23 558 580.36
724 546.19
1 961 363.50
Пищевая
461.61
220 705 018.00
663 963.60
2 571 917.13
3 570.70
6 835 249.59
895 700.96
1 064 756.44
Другая пищевая
Инвестиции
Отрасль
Минимум
Максимум
Среднее
Ст. отклонение
Энергетика
–
5 293 876.24
62 194.52
240 867.16
Черная металлургия
–
1 544 826.56
77 301.55
175 367.84
Химическая
–
2 268 458.81
28 431.06
140 088.73
Машиностроение
–
1 744 077.12
5 032.47
32 082.93
Деревообрабатывающая
–
189 097.14
2 177.30
10 840.40
Строительных материалов
–
337 219.70
2 845.18
13 859.42
Легкая
–
732 516.46
2 026.30
19 786.54
Пищевая
–
1 564 618.83
5 568.97
35 688.03
Другая пищевая
–
193 755.35
4 002.79
14 032.56
29
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
Выпуск продукции
Отрасль
Минимум
Максимум
Среднее
Ст. отклонение
Энергетика
2 484.56
661 377 034.69
21 359 055.73
49 391 461.00
Черная металлургия
17 814.81
1 139 257 784.07
56 586 139.56
129 795 281.78
Химическая
2 130.70
337 937 831.78
12 510 262.32
33 647 613.25
Машиностроение
468.33
138 850 170.57
3 032 067.27
8 774 947.15
Деревообрабатывающая
982.47
72 512 436.68
1 517 764.57
4 861 674.37
Строительных материалов
503.97
46 343 407.04
1 446 167.14
3 447 403.29
Легкая
565.70
43 150 292.58
1 204 703.23
2 951 758.73
Пищевая
432.64
114 379 035.00
2 553 983.10
5 469 707.76
17 924.35
35 272 018.85
3 858 027.76
4 400 001.69
Другая пищевая
Рабочая сила
Отрасль
Минимум
Максимум
Среднее
Ст. отклонение
Энергетика
39
8166
1732.19
1312.54
Черная металлургия
31
33541
3195.95
4868.65
Химическая
29
13625
1334.39
2243.30
Машиностроение
5
148720
978.63
2685.28
Деревообрабатывающая
33
3655
410.67
484.70
Строительных материалов
14
4053
335.22
420.14
Легкая
18
10728
519.40
667.54
Пищевая
15
3410
237.10
260.29
Другая пищевая
10
690
166.70
147.95
Источник: Украинский промышленный реестр 1992–2000 гг., собственные расчеты.
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
30
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Aghion P. and M. Schankerman (2000) A Model of Market Enhancing Infrastructure, Centre for Economic Policy Research (CEPR), Discussion Paper No. 2462.
Akimova I. and A. Scherbakov (2001) Fostering Vertical Integration in Ukraine: Advantages and Dangers, IER Working Paper Q14.
Akimova, I. and Scherbakov A. (2002) "Competition and Technical Efficiency of Ukrainian Manufacturing Enterprises", IER Working Paper No. 17.
Baily M., C. Hulten, D. Campbell, T. Bresnahan, and R. Caves (1992) Productivity Dynamics in Manufacturing Plants,
Brookings Papers on Economic Activity, Microeconomics, Vol. 1992, 187–267.
Barnes M. and J. Haskel (2000) Productivity, competition and downsizing, Paper for HM Treasury Growth Seiminar,
No. 11, grant F01476A.
Bartelsman E. J. and P.J. Dhrymes (1998) Productivity Dynamics: U.S. Manufacturing Plants, 1972–1986, Journal of
Productivity Analysis 9, 5–34.
Bevan A., S. Estrin, and M. Schaffer (1999) Determinants of Enterprise performance during Transition, CERT Discussion Paper No. 99/03.
Bevan A., S. Estrin, B. Kuznetsov, M. Schaffer, M. Angelucci, J. Fennema, and G. Mangiarotti (2001) The Determinants of Privatised Enterprise Performance in Russia, William Davidson Working Paper, No. 452.
Biesebroeck J. (2002) Comparing the Size and Productivity Distribution of Manufacturing Plants in sub-Saharan Africa
and the United States, Department of Economics, University of Toronto.
Bockerman P. and M. Maliranta (2000) The micro-level dynamics of regional productivity growth: The source of divergence in Finland, Labor Institute for Economic Research, working paper.
Brown A. and D. Brown (1998) Does Market Structure Matter? New Evidence from Russia, CEPR Discussion Paper
No. 1946.
Brown A. and D. Brown (1998) Does Market Structure Matter? New Evidence from Russia, Working Paper Number
159, The William Davidson Institute at the University of Michigan Business School.
Brown D. and J. Earle (2001) Privatization, Competition, and Reform Strategies: Theory and Evidence from Russian
Enterprise Panel Data", SITE Working Paper, Stockholm School of Economics.
Caves R. (1992) Industrial Efficiency in Six Nations (Cambridge MA.: MIT Press).
Caves R. and D. Barton (1990) Efficiency in US Manufacturing Industries (Cambridge: MIT Press).
Dertouzos M., R. Lester, and R. Solow (1989) Made in America: Regaining the Productive Edge (Cambridge, Mass.:
MIT Press).
Ericson R. and A. Pakes (1995) Markov-Perfect Industry Dynamics: A Framework for Empirical Work, Review of Economic Studies 62 (1), 53–82.
Geroski P. (1990) Innovation, Technological Opportunity and Market Structure, Oxford Economic Papers 42, 586–602.
Gong B and R. Sickles (1992) Finite Sample Evidence on the Performance of Stochastic Frontiers and Data Envelopment Analysis Using Panel Data, Journal of Econometrics 51, 259–284.
Graham D., D. Kaplan, and D. Sibley (1983) Efficiency and Competition in the Airline Industry, Bell Journal of Economics, No.14, 118–138.
Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ
31
Hart O. (1983) The Market Mechanism as an Incentive Scheme, Bell Journal of Economics, No. 14, 366–382.
Holmstrom B. (1999) Managerial Incentive Problems: A Dynamic Prospective, The Review of Economic Studies 66 (1),
Special Issue: Contracts, 169–182.
Horn H., H. Lang, and S. Lundgren (1994) Competition, Long Run Contracts and Internal Inefficiencies in Firms,
European Economic Review, No.38, 213–233.
Jovanovic B. (1982) Selection and the Evolution of Industry, Econometrica 50 (3), 649–670.
Martin S. (1993) Endogenous Firm Efficiency in a Cournot Principal-Agent Model, Journal of Economic Theory,
No.59, 445–450.
Melitz M. and G. Ottaviano (2003) Market Size, Trade, and Productivity, CERP, preliminary draft.
Mookherjee D. (1984) Optimal Incentive Schemes with Many Agents, The Review of Economic Studies 51 (3), 433–446.
Mortimer D. (2002) Competing Methods for Efficiency Measurement. A Systematic Review of Direct DEA vs
SFA/DFA Comparisons, Centre for Health Program Evaluation Working Paper 136.
Nalebuff B. and J. Stiglitz (1983) Prizes and Incentives: Towards a General Theory of Compensation and Competition,
The Bell Journal of Economics 14 (1), 21–43.
Nickell S. (1996) Competition and Corporate Performance, The Journal of Political Economy 104 (4), 724–746.
Oulton N. (1998) Competition and the dispersion of labour productivity amongst UK companies, Oxford Economic Papers 50, 23–38.
Porter M. (1990) The Competitive Advantage of Nations (London: Macmillan).
Scharfstein D. (1988) Product Market Competition and Managerial Slack, Rand Journal of Economics, No. 19, 147–155.
Schleifer A. and R. Vishny (1996) A Survey of Corporate Governance, NBER Working Paper No.5544.
Schmidt K. (1997) Managerial Incentives and Product Market Competition, The Review of Economic Studies 64 (2),
191–213.
Smirlock M. and W. Marshall (1983) Monopoly Power and Expense-Preference Behavior: Theory and Evidence to the
Contrary, Bell Journal of Economics, No. 14, 166–178.
Stewart M. (1990) Union Wage Differentials, Product Market Influences and the Division of Rents, The Economic
Journal 100 (403), 1122–1137.
Syverson C. (2003) Market Structure and Productivity: A Concrete Example, Working Paper, Center for Economic
Studies, U.S. Bureau of the Census.
Vinish K. (1996) Spillover Effects of Technology Transfer to India: An Econometric Study, Working Paper, Indira
Gandhi Institute of Development Research Santosh Nagar, India.
Willing R. (1987) Corporate Governance and Market Structure, Economic Policy in Theory and Practice (London:
Macmillan).