Агломерационные эффекты и конкурентоспособность промышленности
К.Р. Гончар
Исследование факторов конкурентоспособности предприятий в такой географически протяженной стране, как Россия, вряд ли будет полным без учета эффектов размещения. Наше исследование [Голикова, Гончар, Кузнецов, Яковлев, 2006] показало, что в российской промышленности география часто оказывается важнее экономики: предприятия одной и той же отрасли и товарного рынка, размещенные в городах различного размера и административного статуса, демонстрируют значительные разрывы в производительности и других индикаторах конкурентоспособности. В настоящей главе мы попытаемся количественными методами оценить пространственные эффекты в промышленности России и остановимся на одной из возможных географических составляющих конкурентоспособности — поиске и объяснении эффектов экономики агломерации. Под термином «экономика агломерации» мы понимаем «экономию на издержках в результате размещения предприятий или видов экономической деятельности в непосредственной близости друг от друга» , а также в непосредственной близости от рынков потребления и основных поставщиков. Иными словами, исследуются свойства так называемого «жирного рынка» (thick market effects) — то есть рынка, для которого характерен питательный бульон из разнообразия факторов производства, конкуренции, сотрудничества, развитой инфраструктуры и других свойств, присущих крупным агломерациям. В работе показано, как размещение предприятия в пределах городской агломерации повышает его производительность и другие показатели конкурентоспособности. Статистической базой для исследования послужили данные обследования предприятий обрабатывающей промышленности России ГУ ВШЭ и Всемирного Банка 2006 года.
В международной теоретической и эмпирической литературе по этой проблеме (в частности, [Mills, 1967; Mirrlees, 1972; Krugman, 1993, Quigle, 1998 и Shefer (1973] показано, что размещение компаний поблизости друг от друга в рамках крупных агломераций повышает их производительность и темпы роста благодаря эффектам, связанным с масштабами рынка факторов и спроса, экономии транзакционных издержек, совместного и более производительного использования некоторых факторов производства. Особую роль эти эффекты приобрели с развитием экономики знаний. Более того, агломерационная экономика по-разному воздействует на предприятия различных размерных групп, и более выгодна производителям продукции с низким уровнем стандартизации, чем массовым производителям. При этом негативные экстерналии территориальной концентрации и развитие информационных технологий снижают ее преимущества и создают стимулы для дисперсии. экономика агломерация промышленность
Разработка организационно-экономического механизма повышения ...
... Ливенский». При написании дипломной работы использовалась литература по исследуемой проблеме, материалы нормативных актов, периодические издания. 1 ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ И РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ МОЛОЧНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ 1.1 Тенденции развития предприятий молочной промышленности в России ...
В России нам не известны работы, в которых сделана эконометрическая оценка эффектов агломерации. В то же время российские экономгеографы [Зубаревич, 2006, Лаппо и Полян, 2007, Игловская, 2005, Нефедова, 2007] убедительно доказали: (1) несмотря на то, что в агломерациях проживает большая часть городского населения страны, самих городов очень мало с точки зрения рациональной организации экономического пространства; (2) многие крупные города не создают эффекта агломерации из-за недостаточного разнообразия функций и ресурсов, которые они размещают, а также из-за неразвитости транспортной инфраструктуры, которая должна была бы связывать города-спутники с центром; (3) многие промышленные агломерации находятся на промежуточной стадии развития. Зрелые российские агломерации расположены в основном в центральной европейской части страны, в Поволжье, на Урале и вокруг нескольких сибирских городов вдоль Транссиба. Насколько же оправдано ожидание того, что как пишет Н.Зубаревич, 2006, «города, в которых концентрируются экономические ресурсы и человеческий капитал, способны транслировать нововведения в окружающее пространство, медленно подтягивая за собой сначала полупериферийные, а затем и более удаленные пространства»?
Для определения принадлежности поселения в агломерации мы воспользовались распространенным представлением о том, что граница агломерации проходит на расстоянии возможной маятниковой миграции трудовых ресурсов. Мы протестировали два способа определения границы агломерации — расстояние поселения в 50 и 100 км от крупного города. Поскольку ярко выраженные агломерационные эффекты были продемонстрированы в случае 50 км радиуса, это определение границ и было включено в исследование. В том же, что касается центров агломераций, мы воспользовались списком Минэкономразвития и ЦСР Северо-Запад, которые был представлен в презентации «Городские агломерации в России» с добавлением таких центров как Пермь, Самара и Калининград, незаслуженно забытых в официальном списке. Город относили к агломерации, если (1) он сам является центром агломерации, (2) находится от центра агломерации на расстоянии 50 км. В наш список вошли следующие центры: Москва, С-Петербург, Калининград (СЭЗ), Екатеринбург, Н.Новгород, Ростов, Вологда, Иркутск, Владивосток, Новосибирск, Красноярск, Самара, Пермь. Все малые города и поселки городского типа, которые размещают предприятия нашего обследования, и которые расположены в пределах 50 км от городов, поименованных выше, считались частью агломерации.
Для исследования проблемы взаимосвязи конкурентоспособности предприятий с его географией размещения, мы модернизировали информационную базу эмпирического исследования обрабатывающей промышленности ГУ ВШЭ. Модернизация заключалась, во-первых, в пообъектном (1002 объекта наблюдения) присоединении практически всех имеющихся в региональной и городской статистике характеристик поселений, поскольку у нас изначально база содержала название поселения, его размер, а также название и номер административного региона. Во-вторых, мы ввели новую дихотомическую переменную, которая принимает значение 1, если предприятие размещено в поселении, входящем в крупную агломерацию, и значение 0 во всех остальных случаях.
Предваряя эконометрический анализ, мы провели анализ описательной статистики, доступной по результатам опроса предприятий обрабатывающей промышленности. Так, сравнение средней производительности труда по ВДС предприятий, входящих в агломерации, с остальными предприятиями выборки в разрезе отраслевых групп и групп, выделенных по признаку размера поселения показало, что в среднем предприятия в пределах агломерации на 46% более производительны, чем предприятия в остальных поселениях. Однако «премия» за агломерационный эффект различается по отраслям: она выше всего в деревообработке, пищевой промышленности и транспортном машиностроении и отсутствует в химии и металлургии. Что касается размера поселений, по самая высокая «премия» за размещение в пределах агломерации наблюдается в городских поселениях размерных групп 50-250 тысяч человек и менее 50 тысяч человек (61% и 37% соответственно), что дает нам основание полагать, что предприятия в периферийных городах-спутниках действительно более производительны, чем их изолированные аналоги, и перспектива «подтягивания» малых городов к центрам концентрации экономических ресурсов вполне вероятна. В то же время в городах с населением от 500 тысяч человек до миллиона, расположенных в пределах агломераций, не наблюдается эффекта прироста производительности.
Таблица 1. Описательная статистика: производительность труда по ВДС в группе предприятий, расположенных в крупных агломерациях в разрезе ОКВЭДов
Группа предприятий в рамках агломераций |
Остальная выборка |
Разрыв в производительности, разы |
||||
Производительность по ВДС, тыс.руб. на чел. В год |
Число наблюдений, шт. |
Производительность по ВДС, тыс. руб. на чел. в год |
Число наблюдений, шт. |
|||
Производство пищевых продуктов |
350,64 |
65 |
180,83 |
170 |
+1,94 |
|
Текстильное и швейное производство |
131,65 |
23 |
76,43 |
61 |
+1,72 |
|
Обработка древесины и произ-во изделий из дерева |
415,34 |
16 |
151,52 |
61 |
+2,74 |
|
Химическое производство |
273,15 |
46 |
352,16 |
36 |
-1,28 |
|
Металлургическое производство и изделий из металла |
224,65 |
36 |
246,75 |
62 |
-1,09 |
|
Производство электро-, электронного и оптического оборудования |
187,91 |
44 |
155,15 |
85 |
+1,21 |
|
Производство транспортных средств и оборудования |
309,73 |
24 |
160,04 |
57 |
+1,94 |
|
Производство машин и оборудования |
162,97 |
48 |
152,59 |
100 |
+1,07 |
|
Среднее по выборке |
253,78 |
302 |
174,36 |
632 |
+1,46 |
|
Инструментарий обследования обрабатывающей промышленности позволяет нам сопоставить и другие качественные характеристики предприятий и деловой среды в агломерациях. Например, оказалось, что расположенные в пределах агломераций предприятия при прочих равных условиях с гораздо большей вероятностью демонстрируют признаки инновационного поведения, чем остальные предприятия выборки: они ориентируются на рынки новых и уникальных продуктов, тратят больше на НИОКР, внедряют информационно-коммуникационные технологии. Также среди них значимо выше доля предприятий, получающих госзаказы и вовлеченных во внешнеэкономическую деятельность. Такие предприятия лучше обеспечены инфраструктурой (то есть они значительно реже жалуются на внеплановые отключения электроэнергии, газа и воды), и их экспортно-импортные операции лучше обслуживаются таможней. Однако даже на уровне описательной статистики можно проследить негативные экстерналии концентрации: рыночная стоимость земли для предприятий в пределах агломераций в четыре раза выше, чем на остальных предприятиях выборки, и такие предприятия больше подвержены издержкам коррупции.
Для того, чтобы более корректно оценить влияние агломерационной экономики на производительность и другие показатели конкурентоспособности предприятия, мы провели эконометрическую оценку модели вида:
(Формула 1)
где Y — это зависимая переменная, характеризующая конкурентоспособность предприятия. E — это индивидуальные свойства предприятия, R- характеристики региона, в котором расположено предприятие, и A — дихотомическая переменная, принимающая значение 1, если предприятие расположено в пределах агломерации и 0 во всех остальных случаях. Проверяемая гипотеза предполагает, что при прочих равных условиях предприятия, расположенные в агломерациях, более производительны и более конкурентоспособны, чем те, которые удалены от агломераций.
В качестве зависимой переменной (индикатора конкурентоспособности) выступают:
1. логарифм производительности труда по ВДС
2. вероятность, что фирма имеет производительность по ВДС выше среднего по отрасли уровня.
3. вероятность, что фирма принадлежит к группе с наивысшей конкурентоспособностью по комбинированному показателю производительность + самооценка
В качестве объясняющих переменных применялись индикаторы, характеризующие предприятие: (1) наличие экспорта; (2) размер предприятия (логарифм численности занятых); (3) отраслевая принадлежность по ОКВЭД (восемь отраслей).
А также свойства поселений (принадлежность к агломерации и административный статус) и свойства региона .Среди множества индикаторов, характеризующих регион, были выбраны те, что показали высокую значимость в парных корреляциях. Это: интенсивность инвестиций (накопленные инвестиции за четыре года на душу населения); миграционная привлекательность (сальдо миграции по отношению к численности населения) и мера интеграции региона в глобальную экономику, которая измерялась как отношение внешнеторгового оборота (экспорт+импорт) к валовому региональному продукту. Следует отметить, что все применяемые региональные индикаторы весьма тесно связаны между собой, что ведет к «размыванию» значимости факторов при одновременном включении в модель. Поэтому в таблице 2 приведены спецификации модели, в которых включались как все региональные факторы одновременно, так и по отдельности.
Оценка модели показывает, что во всех спецификациях всегда высокозначимы эффекты агломерационной экономики, административный статус города и экспортная активность предприятия. Особо следует обратить внимание на обнаруженные эффекты агломерационной экономики. Размещение в пределах агломерации повышает как абсолютный уровень производительности по ВДС, так и вероятность оказаться в группе предприятий, производительность которых выше, чем средняя по отрасли или которые относятся в группе конкурентоспособных компаний по комбинированному индикатору, включающему как объективные показатели, так и самооценку респондентов.
Интенсивность инвестиций в экономику региона демонстрирует значимость на уровне 1% в случае применения индикатора производительности по ВДС и 6% в спецификации модели 5, когда в расчеты не был включен показатель глобализации региона (который слишком тесно коррелирует с инвестиционной интенсивностью).
В то же время исключение индикатора интенсивности инвестиций из расчетов повышает значимость коэффициента при переменной глобализации с 9% до 3% в спецификациях модели1-3. Если же используется дихотомическая переменная отклонения производительности от средней по отрасли, значимость коэффициентов при переменной глобализации увеличивается с 3% до 1%.
Интенсивность миграций населения в регионе демонстрирует значение как фактор конкурентоспособности предприятий только в одной модели 7 (на уровне 4,5%).
Следует отметить, однако, что при анализе парных корреляций индикатор принадлежности к агломерации и миграционная привлекательность тесно связаны (на уровне 1%), что, собственно, отражает природу агломерационных процессов, зависящих в числе прочих факторов от трудовой мобильности населения. Более того, сравнение средних значений коэффициента миграционного прироста (миграционный прирост за 2005-2006 гг на душу населения в регионе) показывает, что агломерации размещены в регионах, где миграционная интенсивность почти в пять раз превышает показатели остальной выборки (0,9 по сравнению с 0,2).
Скорее всего, в реальной жизни речь идет о параллельных процессах: эффекты экономики агломерации повышают производительность предприятий, в результате растут доходы и заработная плата, что увеличивает привлекательность региона, в котором размещены агломерации.
Итак, наш анализ показал, что география размещения предприятий — значимый фактор конкурентоспособности. Из свойств территорий, которые мы включили в анализ, особо следует обратить внимание на выявленные эффекты агломерационной экономики и влияние уровня интеграции региона в глобальную экономику. И то, и другое свойство пространства могут быть объектом управления средствами государственной политики. Мы показали с использованием количественных методов анализа, что размещение предприятий в непосредственной близости друг от друга, от потребителей и поставщиков в рамках городских агломераций значимо и положительно влияет на конкурентоспособность экономических агентов.
Таблица 2. Результаты анализа probit модели зависимости конкурентоспособности предприятия от географических факторов
Зависимая переменная |
Логарифм производительности труда |
Отклонение производительности труда по ДС от средней по отрасли (выше=1, или ниже=0) |
Группировка предприятий по уровню конкурентоспособности |
||||||||
Объясняющая переменная |
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
(6) |
(7) |
(8) |
(9) |
(10) |
|
Статус столицы страны или региона |
+** |
+** |
+** |
+*** |
+*** |
+*** |
+*** |
+* |
+* |
+* |
|
Агломерация |
+*** |
+*** |
+*** |
+** |
+*** |
+** |
+*** |
+** |
+*** |
+** |
|
Интенсивность инвестиций в регионе |
+*** |
+*** |
— |
+* |
— |
— |
|||||
Интенсивность миграций в регионе |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
** |
— |
— |
— |
|
Уровень глобализации региона |
+* |
+** |
+** |
+** |
— |
— |
|||||
Экспорт предприятия |
+** |
+** |
+** |
+*** |
+*** |
+*** |
+*** |
+*** |
+** |
+** |
|
Размер предприятия (по числу занятых) |
+*** |
+*** |
+*** |
+*** |
+*** |
+*** |
+*** |
+*** |
+*** |
+*** |
|
Число наблюдений |
922 |
923 |
922 |
933 |
934 |
933 |
934 |
984 |
985 |
984 |
|
R-squared (+pseudo) |
0,15 |
0,15 |
0,14 |
0,09 |
0,09 |
0,09 |
0,08 |
0,11 |
0,11 |
0,11 |
|
Примечание: *** — значимость на уровне 1%, ** — на уровне 5%, * — на уровне 10%.
Малые города действительно вовлекаются в орбиту экономического роста центров концентрации населения и ресурсов. Поэтому политика подтягивания таких городов к центрам агломерации за счет развития транспортной и иной инфраструктуры, объединения ресурсов, формирующих факторы производства, снижение транзакционных издержек, а также создания шансов на повышение уровня образования и квалификации кадров может помочь решению проблемы бедности и отсталости малых городов. По крайней мере, тех из них, что удалены от крупных центров не более чем на 50 км.
Библиография
[Электронный ресурс]//URL: https://inzhpro.ru/referat/aglomeratsionnyiy-effekt/
1. Голикова, В., Гончар, К., Кузнецов Б., Яковлев А. 2007. Российская промышленность на перепутье. Что мешает нашим фирмам стать конкурентоспособными. Издательский дом ГУ ВШЭ Москва.
2. Зубаревич, Н. 2006. Российский бизнес в регионах: история с географией. «Неприкосновенный запас», декабрь 2006, №4-5(48-49)
3. Зубаревич. Н. Страна медвежьих углов. Коммерсант, 26 июля 2006 г.
4. Игловская, Н.С. 2005. Социально-экономические проблемы развития рхангельской городской агломерации. Материалы IX международной конференции 11-14 октября 2004 г., Петрозаводск, Карелия, Россия Петрозаводск, 2005. С. 133-135.
5. Лаппо, Г. и Полян, П. Результаты урбанизации в России к концу XX века Центр стратегических разработок Северо-Запад, http://www/ecsman.edu.ru/ экономика, социология, менеджмент
6. Нефедова. Т. 2007 Агропромышленный сектор в региональном развитии России. Презентация на международной конференции ГУ ВШЭ
7. Mills, Edwin S. and Bruce W. Hamilton, UrbanEconomics. Third edition, Glenview, IL: Scott, Foresman, and Co., 1984.
8. Krugman, Paul, «First Nature, Second Nature, and Metropolitan Location,» Journal of Regional Science, 1993, 33:2, 129-44.
9. Krugman, P., «On the number and location of cities,» European Economic Review, 1993a, 37:2-3, 293-98.
10. Mills, Edwin S., «An Aggregative Model of Resource Allocation in Metropolitan Areas,» American Economic Review, May 1967, 57, 197-210.
11. Quigle, John M. 1998. Urban Diversity and Economic Growth Journal of Economic Perspectives. Vol.12, N.2 Spring. Pp.127-138
12. Shefer, D., «Localization Economies in SMSAs: A Production Function Analysis,» Journal of Regional Science, 1973, 13, 55-64.