CC BY
57ОЦЕНКА СОВОКУПНОЙ ФАКТОРНОЙ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ В РОССИИ: МИКРОЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
Юлия ЛИТВИНОВА
Научный сотрудник РАНХиГС при Президенте Российской Федерации. E-mail: [email protected] Юрий ПОНОМАРЕВ
Старший научный сотрудник Института экономической политики им. Е.Т. Гайдара; старший научный сотрудник РАНХиГС при Президенте Российской Федерации, канд. экон. наук. E-mail: [email protected]
Российская экономика после нескольких кризисов и существенного изменения условий торговли из-за снижения мировых цен на энергоресурсы находится в поиске новой модели роста. Одним из внутренних источников экономического роста и выхода на его устойчивую траекторию традиционно считается увеличение производительности экономики. Вместе с тем современные эмпирические исследования показывают, что используемые методы оценки совокупной факторной производительности (СФП) дают смещенные оценки, что затрудняет, в том числе, качественный анализ динамики показателя.
Авторами произведена оценка СФП на микроуровне с помощью полупараметрического метода, который позволяет в существенной степени снизить смещения в результатах, получаемых с помощью других, более часто используемых методов оценки производительности.
Ключевые слова: совокупная факторная производительность, полупараметрический подход, микроданные, отрасли ОКВЭД.
Анализ литературы показывает, что большинство имеющихся исследований СФП для России проводятся для экономики в целом или на отраслевом уровне. Вклад СФП в экономический рост в стране оценивается по-разному: оценки могут различаться как от периода к периоду, так и для сопоставимых периодов (в частности, показатель среднегодовых приростов СФП для конца 1990-х - середины 2000-х годов может варьироваться от 4,2 до 7,6%). (См. табл. 1.) Однако различия между периодами характерны и для других стран1.
Основными проблемами, связанными с оценкой динамики СФП в России, являются: доступность и качество данных (надежность, точность), растянутое во времени влияние структурных изменений в экономике, трудности с оценкой стоимости капитальных фондов и реальных затрат труда и др.2.
Методика эконометрической оценки и спецификации
В теории к ключевым проблемам оценки СФП относят (Бизенброк, 2004; Беверен, 2012): наличие эндогенности; смещенность выборки (если выборка сбалансирована, то в ней по построению будут более производительные фирмы); необходимость делать предположение относительно (единственности) производственной технологии, которую используют различные фирмы, а также об отсутствии ее изменений во времени; ошибки в оценке объемов используемых факторов производства.
На основе проведенного обзора литературы можно выделить две основные группы методов для оценки параметров производственной функции - (полу)параметрические и непараметрические3, каждая из которых обла-
1 Iradian G. Rapid growth in transition economies: growth-accounting approach. International Monetary Fund, 2007; Идрисов Г., Синельников-Мурылев С. Бюджетная политика и экономический рост // Вопросы экономики. 2013. Т. 8. С. 35—59.
2 Подробнее см.: Бессонов В.А. О динамике совокупной факторной производительности в российской переходной экономике // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2004. Т. 8. № 4; Бессонов В.А., Воскобойников И.Б. Изменения совокупной факторной производительности в российской промышленности // Структурные изменения в российской промышленности / Под ред. Е. Ясина. — М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2004. С. 55—90; Казакова М. Анализ свойств производственных функций, используемых при декомпозиции экономического роста. (Препринт). — М.: Изд-во РАНХиГС, 2013.
3 В статье Van Biesebroeck J. «Robustness of Productivity Estimates» (The Journal of Industrial Economics. 2007. Vol. 55. No. 3. Рp.
дает своими достоинствами и недостатками4. В рамках настоящей статьи авторами проводятся оценки на основе микроданных на уров-
не отечественных предприятий. (См. табл. 2.) Во-первых, такой анализ позволяет получить менее смещенные оценки коэффициентов при
Таблица 1
Среднегодовые приросты СФП (оценки для России для разных периодов)
Исследование Период Среднегодовые приросты ВВП, в % Среднегодовые приросты СФП, в % Вклад СФП в экономический рост, в %
1961-2001 гг. 2,06 0,34 16
1961-1974 гг. 6,78 1,91 28
1975-1984 гг. 4,02 0,94 23
Воскобойников1* 1986-1990 гг. 1,24 0,03 2
1991-1994 гг. -15,95 -6,13 38
1995-1998 гг. -4,15 -3,9 94
1999-2001 гг. 7,42 5,88 79
Ирэдиан2* 1996-2006 гг. 4,2 1,7 40
Рапаки, Прохняк3* 1993-2003 гг. Мин.-12,9; Макс. 11,1 0,6 (мин. -11,3; макс. 8,4) 102,8 (мин. 64,9, макс. 218,5)
Кубонива4* 1998(03)-2008(Q2) гг. 7,6 4,6 53
Международный валютный фонд (2012 г.) 2000-2011 гг. 4,8 4,1 86
Добавленная
Воскобойников5* стоимость в экономике (1995-2009 гг.) 3,73 3,85 (0,98-3,08) 103
1991-1998 гг. -6,7; -8,8; -9,7 7* -2,5; -1,3; -0,4 -36,5;-1,0;-4,1
1999-2008 гг. 6,9; 5,2; 5,9 3,7; 2,6; 2,0 55,2; 51,3; 38,4
Энтов, Луговой6* 2009 г. -7,9; -8,6; -9,3 -3,3;-1,1; -0,4 -41,0; -12,3; -4,0
2010 г. 4,0; 8,8; 8,2 -0,3; 1,2; 1,8 -6,7; 14,5; 21,4
1991-2008 гг. 0,6;-1,3;-1,3 0,9; 0,9; 0,9 147; 67,1; 70,5
1991-2010 гг. 0,3;-1,2;-1,3 0,6; 0,8; 0,9 185,5; 66,1; 75,0
1* - Воскобойников И.Б. Оценка совокупной факторной производительности российской экономики в период 1961-2001 гг. с учетом корректировки динамики основных фондов. - М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, (Препринт. WP2/2003/03. Сер. WP2 «Количественный анализ в экономике»).
2* - Iradian G. Rapid growth in transition economies: growth-accounting approach. International Monetary Fund, 2007. 3* - Rapacki R., Prochniak M. Economic growth accounting in twenty-seven transition countries, 1990-2003 // Eastern European Economics. 2009. Vol. 47. No. 2. Pp. 69-112.
4* - Kuboniwa M. Russian Growth Path and СФП Changes in Light of the Estimation of Production Function using Quarterly Data // RRC Working Paper Series (Центр российских исследований). 2011. Vol. 30. 5* - Voskoboynikov I. B. New measures of output, labour and capital in industries of the Russian economy // GGDC Research Memorandum GD-123, 2012.
6* - EntovR.M., Lugovoy O.V. Growth Trends in Russia After 1998//Oxford Handbooks Online (The Oxford Handbook of the Russian Economy). Vol. Subject: Economics and Finance, Economic Development, Economic History, No. DOI: 10.1093/oxfordhb/9780199759927.013.0008, 2013.
7* - Среднегодовые приросты ВВП, добавленной стоимости, созданной в промышленности, и валового выпуска в промышленности; соответственно, среднегодовые приросты СФП по экономике в целом, а также СФП в промышленности, рассчитанные по добавленной стоимости и валовому выпуску. Источник: составлено авторами.
529—569) выделяют следующие методы оценки СФП: полупараметрические, метод стохастической границы, метод инструментальных переменных, индексный метод, метод оболочечного анализа.
4 В частности, жесткие предпосылки по отношению к отдаче от масштаба; соотношению используемых факторов (во времени
и при переходе от объекта к объекту); источникам гетерогенности фирм (только производительность); ряду других.
труде и капитале за счет возможности использовать более дезагрегированные данные5. Во-вторых, к настоящему времени разработаны методы оценки, которые в существенной степени позволяют решить проблему эндогенно-сти и смещенности выборки.
Наибольший практический интерес для целей данного исследования представляет трехшаговый подход, предложенный Олли и Пейксом (1996)6, который позволяет частично решить проблемы эндогенности и потенциальной смещенности выборки, возникающей в результате прекращения отдельными предприятиями деятельности с течением времени, и дает менее смещенные оценки. (См. табл. 3.) Ключевое предположение подхода заключается в том, что более производительные предприятия осуществляют больше инвестиций и дольше остаются на рынке. Соответственно, тем больше будет объем накопленного такими предприятиями капитала. В свою очередь, технологии, воплощенные в новом капитале, влияют на уровень производительности.
На первом шаге, в соответствии с данным подходом, оценивается совместное влияние на выпуск «эффекта» капитала (и возраста фирмы) и «эффекта» производительности, который некоторым образом аппроксимируется инвестициями.
На втором шаге, чтобы получить менее смещенные оценки коэффициентов при капитале, Олли и Пейкс аппроксимируют производительность в будущем периоде вероятностью, что фирма продолжит функционировать, а также производительностью в текущем периоде. Склонность фирмы к выходу с рынка, или риск покинуть рынок, определяется «историей» деятельности фирмы - ее инвестиционным поведением, а также имеющейся у фирмы информацией, ее ожиданиями о
структуре рынка в будущем. Уровень производительности аппроксимируется капиталом, инвестициями и возрастом фирмы.
На третьем шаге, подставляя полученные оценки коэффициентов при труде, при капитале (и при возрасте фирмы) в производственную функцию, можно рассчитать СФП:
где / - фирма; / - сектор; и - регион, где зарегистрирована фирма, t - год; к - капитал; / -труд (а - возраст фирмы); у - выпуск фирмы (добавленная стоимость, создаваемая фирмой); - рассчитанный уровень совокупной факторной производительности фирмы отрасли / в год t с учетом предпосылки, что производственные функции фирм, занятых в одном секторе /, идентичны.
Описание используемых данных и результаты эмпирического анализа
Для расчета СФП с помощью описанного выше подхода использовались данные по показателям деятельности отечественных предприятий в рамках различных видов деятельности ОК-ВЭД (каждая фирма учитывалась по основному виду деятельности) и в разных субъектах РФ7 в период с 2003 по 2012 гг. В базе данных представлено более 21 тыс. уникальных предприятий. (См. табл. 2.) От года к году их количество может варьироваться в соответствии с тем, сколько фирм выходило на соответствующие отраслевые рынки и сколько прекращало свою деятельность в течение года.
Из выборки исключались предприятия, которые просуществовали менее двух лет. Значительная доля выборки приходится на фир-
5 Для целей эконометрического анализа фирмы были объединены в группы. (См. ниже табл. 3.)
6 Для рассматриваемого периода (2003-2012 гг.) делается предположение об отсутствии существенных изменений используемой технологии производства, а также об однородности производственной функции для фирм в рамках группы отраслей.
7 В работе использованы данные базы Ruslana, Bureau Van Dijk (официальный сайт: https://ruslana.bvdep.com). В исследованиях по России данная база использовалась также в работе: Ипатова И.Б., Пересецкий А.А. Техническая эффективность предприятий отрасли производства резиновых и пластмассовых изделий // Прикладная эконометрика. Т. 4 (32). С. 71-92.
мы, которые просуществовали в течение всего периода, используемого для проведения оценки (т.е. с 2003 по 2012 гг. включительно). Также из выборки исключались фирмы, по которым в какой-либо из годов отсутствовали наблюдения8. Итоговое количество наблюдений в выборке составило около 107 тыс.
В выборке представлены предприятия различного размера (в соответствии с числом занятых), при этом наибольшая их доля приходится на мелкие предприятия - с численно-
Таблица 2
Описание переменных для оценки СФП
стью от 15 до 100 человек.
В 2011 г. наиболее крупными по количеству представленных фирм отраслями являлись строительство (14%), оптовая торговля (11%), сельское хозяйство (15%), розничная торговля (8%), по обороту - строительство (29% от совокупного оборота фирм в выборке), добыча сырой нефти (9%), производство пищевых продуктов (6%), оптовая торговля (5%) и торговля автотранспортными средствами (5%).
Обозначение Показатель Комментарий
/ Фирма (с указанием субъекта РФ, где она зарегистрирована; правовой формы: ОАО, ЗАО, ООО и др.) Определяется по ИНН
i Сектор - группа отраслей (ОКВЭД 2008) 54 отрасли на двузначном уровне ОКВЭД (2008). Для проведения эконометрического анализа предприятия в соответствии с отраслевой принадлежностью объединены в более крупные секторы
Для предприятий, которые начали функционировать после 2003 г., годом основания являлся первый год а Возраст фирмы, лет функционирования (получения положительной выручки);
для всех прочих - год, который был указан как год основания в карточке предприятия ? Период, лет Используются данные годовой частотности
Обычно в эмпирических работах используются такие показатели, как добавленная стоимость или выручка от у Выручка от реализации, тыс. руб. реализации основной продукции; в данном исследовании
использовался показатель выручки, дефлированный к базовому периоду
Обычно в эмпирических работах объем капитала рассчитывается как инвестиции накопленным итогом; в данном исследовании использовался показатель «основные средства». В дальнейшем в таблицах с оценками обозначается как(капитал)
Более подходящими были бы данные по количеству
/ Количество занятых, человек отработанных человеко-часов, но подобная официальная статистика отсутствует. В дальнейшем в таблицах с оценками обозначается как (труд)
Инвестиции рассчитывались как разница между основными
inv Инвестиции средствами на конец текущего года и основными средствами на конец предыдущего года с учетом заданной авторами исследования нормы амортизации (0,9)
Примечание. База данных составлена на основе базы Нив1апа. Источник: составлено авторами.
Материальные основные средства, тыс. руб.
8 Для проверки устойчивости результатов были проведены дополнительные оценки на основе базы, из которой были исключены предприятия, у которых хотя бы один раз отмечалось существенное отклонение (более чем в 5 раз) показателя оборота, а также на основе базы со сглаженными соответствующими выбросами. Отдельно оценивалась выборка, из которой не исключались фирмы, у которых за период их функционирования оборот не в конечный период равнялся нулю. Проведение оценок на таких выборках не привело к существенному изменению полученных результатов.
М М
О) а
0
1
о
п
А
о
>
ии
О п п
о
Таблица 3
Сравнение результатов оценки производственной функции с помощью МНК (с фиксированными эффектами на время или на фирму) и методом Олли-Пейкса
Группы
Отрасль в соответствии
Спецификация1*
Кол-во наблюдений
МНК2*
МНК с индивидуальными эффектами
Метод Олли-Пейкса3*
1п(труд) 1п(капитал) 1п(труд) 1п(капитал) 1п(труд) 1п(капитал)
Фирмы всех отраслей 106 818 1,050*** 0,199*** 0,669*** 0,176*** 1,018*** 0,279***
Сельское хозяйство 1 15176 0,913*** 0,268*** 0,675*** 0,213"* 0,888*** 0,335***
Производство пищевых продуктов, табачных изделий 15,16 7918 0,833*** 0,287*" 0,512"* 0,173"* 0,828"* 0,358"*
Торговля автотранспортными средствами и мотоциклами, их техническое обслуживание и ремонт 50 4244 1,145*** 0,241*** 0,636*** 0,132*** 1,050*** 0,334***
Деятельность транспорта (сухопутного, водного, воздушного); связь 60,61,62,63,64 2283 0,992*** 0,245*** 0,629*** 0,191*** 0,959*** 0,280**
Производство, передача и распределение электроэнергии, газа, пара и горячей воды 40,41 1943 0,761*" 0,281*" 0,464"* 0,230"* 0,782"* 0,279"*
Строительство 45 14212 1,154*" 0,155*" 0,788*** 0,165"* 1,132"* 0,170*"
Услуги 65, 66, 70, 71, 72, 73, 74,75,80,90, 91,92, 93,94, 95, 96,97, 99 5800 1,053*** 0,288*** 0,691*** 0,163*** 1,031*** 0,274***
Добыча полезных ископаемых (уголь, нефть, руды) 10,11,12,13,14 2699 0,937*** 0,262*** 0,442*** 0,176*** 0,872*** 0,235***
Обработка древесины, производство целлюлозы 20, 21,36,37 4002 0,993*** 0,200*** 0,722*** 0,163*** 0,966*** 0,285***
Производство нефтепродуктов, химическое производство 23, 24, 26 5288 0,827*" 0,271*" 0,579*** 0,187"* 0,798"* 0,305"*
Производство машин и оборудования, летательных судов 29, 34, 35 4822 0,932*** 0,154*" 0,638*** 0,192*** 0,891"* 0,220***
Лесное хозяйство, рыболовство 2,5 1776 0,945*** 0,244*** 0,581*** 0,260*** 0,897*** 0,331***
Текстильное производство, производство одежды 1718, 19 2928 0,938*** 0,258*** 0,710*** 0,126*** 0,882*** 0,133*
Издательская и полиграфическая деятельность 22 2500 0,993*" 0,194*" 0,646"* 0,131"* 0,937"* 0,145"
Производство офисного оборудования, электрооборудования, медицинских изделий 30, 31, 33, 35, 25 4760 0,919*** 0,197*" 0,674*** 0,143*** 0,906"* 0,292"*
Оптовая и розничная торговля, деятельность гостиниц и ресторанов 51,52,55 22 304 1,218*** 0,176*** 0,766*** 0,162*** 1,192*** 0,304***
Металлургическое производство, производство готовых металлических изделий 27, 28 4163 0,896*** 0,228*** 0,655*** 0,245*** 0,878*** 0,280***
I
>
Примечание 1.л* - Все три спецификации включают в себя в качестве дополнительной переменной возраст. При оценке методом Олли-Пейкса для большинства секторов возраст оказывается незначимым. При оценке методом МНК гипотеза о том, что он положительно влияет на выпуск, не подтверждается. 2* - Данная спецификация - с фиксированными эффектами на временной промежуток (год). Оценки МНК: с фиксированными эффектами на время и с индивидуальными эффектами - фиксированными эффектами на фирму -проводились на несбалансированных панелях. 3* - Представленные оценки, полученные методом Олли-Пейкса, уточняют результаты, полученные в работе: Литвинова Ю.О., Пономарев Ю.Ю. Анализ влияния развития транспортной инфраструктуры на совокупную факторную производительность // Российское предпринимательство. 2016. № 1. Примечание 2. Статистическая значимость на уровне: *** - 1 %; ** - 5%; * - 10%. Источник: составлено авторами на основе оценок.
Результаты проводимой на первом шаге оценки совокупной факторной производительности показывают, что метод Олли-Пейк-са в среднем дает более высокие оценки влияния капитала, чем аналогичные оценки, получаемые при анализе с помощью МНК. (См. табл. 3.) Такие результаты сохраняются как при оценке на всей выборке, так и при оценке на подвыборках, включающих в себя несколько отраслей. Проведение оценок методом Олли-Пейкса с использованием временного тренда или без него не показывает существенных различий в значениях коэффициентов, при этом в обоих случаях коэффициент перед показателем возраста предприятия оказывается статистически незначимым. Напротив, он значим при оценке с помощью МНК, однако не приводит к существенному изменению оценок коэффициентов при других переменных.
Полученные результаты показывают, что эластичность выпуска по капиталу наиболее высока в следующих группах отраслей (см. табл. 3):
• производство пищевых продуктов и табачных изделий (0,358);
• сельское хозяйство (0,335) и торговля автотранспортными средствами и мотоциклами (0,334);
• лесное хозяйство, рыболовство (0,331);
• производство нефтепродуктов, химическое производство9 (0,305);
• оптовая и розничная торговля, деятельность гостиниц и ресторанов (0,304);
• производство офисного оборудования, электрооборудования, медицинских изделий (0,292).
Вклад труда наиболее высок в таких секторах, как:
• оптовая и розничная торговля, деятельность гостиниц и ресторанов (1,192);
• строительство (1,132);
• торговля автотранспортными средствами и мотоциклами, их техническое обслуживание и ремонт (1,050);
• услуги (финансовое посредничество, здравоохранение, образование и т.п.) (1,031);
• обработка древесины, производство целлюлозы (0,966)10.
Наименьший предельный продукт капитала и труда отмечается для текстильного производства и производства одежды (0,133), а также для производства и распределения электроэнергии, газа, пара и горячей воды (0,782). Оценки коэффициентов, отражающих вклад труда, хотя и представляются несколько завышенными, в целом соответствуют ожиданиям: эластичность выпуска в секторе услуг, в торговле, строительстве по труду несколько выше, чем для других (групп) отраслей. В среднем по выбор-ке11 вклад капитала составляет 0,242, а труда - 0,92612. Незначительная дифференциация показателей эластичности по некоторым
9 В своей работе Браун, Эрл и Телегди (Brown J.D., Earle J.S., and Telegdy A. Does privatization raise productivity? Evidence from comprehensive panel data on manufacturing firms in Hungary, Romania, Russia and Ukraine // Working Paper [http:// www.econstor.eu/bitstream/10419/108092/1/MTDP0425.pdf, 2004]), использующие различные методы оценки производственной функции на уровне отраслей для России (МНК, МНК с фиксированными эффектами, метод Олли-Пейкса) также получают, что при оценке методом Олли-Пейкса эластичность выпуска по капиталу для отрасли химического производства, производства резиновых и пластмассовых изделий выше, чем для остальных отраслей (0,165 против 0,01 для машиностроения и производства оборудования). В представленном исследовании предельный вклад капитала для отраслей по производству машин и оборудования, летательных судов составляет 0,220.
10 В работе Брауна, Эрла и Телегди предельный продукт труда (эластичность выпуска по труду) максимален для таких отраслей, как деревообработка, целлюлозно-бумажное производство и производство мебели (1,403), производство прочих металлических изделий (1,378), производство продуктов питания и табака (1,357), а также текстильное производство (1,355). В представленном исследовании предельный продукт труда для соответствующих групп отраслей составил: 0,878 (металлургическое производство, производство готовых металлических изделий); 0,828 (производство пищевых продуктов, табачных изделий); 0,882 (текстильное производство, производство одежды).
11 Средневзвешенное по выборке по каждому году.
12 Традиционно для российской экономики эти значения берутся равными 0,3 и 0,7 соответственно.
группам отраслей допускает дальнейшее укрупнение групп13.
Средние годовые приросты оборота по всем предприятиям в используемой выборке
(в постоянных ценах) составляли с 2004 по 2012 гг. 15,3%14. Согласно данным Федеральной службы государственной статистики15 за аналогичный период значения среднегодовых
Таблица 4
Сравнение динамики СФП по отраслям с результатами исследования Бессонова и Воскобойникова (2004)
Бессонов и Воскобойников (2004) Расчеты авторов
Отрасль Рост: 2002 г. к 1998 г., в% Среднегодовые приросты в 19982002 гг., в % Отрасль Среднегодовые приросты в 20042012 гг., в %
Промышленность в целом 137,0 8,19 Промышленность Все отрасли 4,7 15,3
Топливная промышленность 121,9 5,08 Производство кокса и нефтепродуктов 18,5
Добыча металлических руд 5,6
Черная металлургия 135,5 7,89 Металлургическое производство 22,2
Производство готовых металлических изделий 9,4
Цветная металлургия 123,5 5,42 Добыча урановой и ториевой руд 0,5
Химическое производство 17,1
Производство резиновых и пластмассовых изделий 6,0
Химическая и нефтехимическая 151,7 10,98 Производство машин и оборудования 10,7
промышленность Производство судов, летательных и космических аппаратов 6,2
Производство офисного оборудования -3,3
Лесная, Лесное хозяйство 9,3
деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная 144,3 9,6 Обработка древесины и производство изделий из дерева 4,8
промышленность Производство целлюлозы, бумаги -2,8
Текстильное производство 10,7
Легкая промышленность 155,8 11,72 Производство одежды, выделка и крашение меха 6,2
Производство кожи, изделий из кожи, обуви 17,7
Пищевая промышленность 128,6 6,49 Производство пищевых продуктов, включая напитки 9,7
Производство табачных изделий 7,3
Источник: Бессонов В.А., Воскобойников И.Б. Изменения совокупной факторной производительности в российской промышленности // Структурные изменения в российской промышленности / Под ред. Е. Ясина. -М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2004. С. 55-90; расчеты авторов.
13 Также проводилась оценка параметров производственной функции на подвыборках, сформированных в соответствии со средним количеством занятых фирм за время осуществления ими деятельности.
14 С 2003 по 2012 гг. они составляли 22,5%, при этом с 2004 по 2005 гг. обороты увеличились почти в два раза; представляется, что это является скорее результатом расширения выборки или точности полученных данных, нежели результатом реального роста оборота среди рассматриваемых фирм.
15 Российский статистический ежегодник. Росстат, разные годы (официальный сайт: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/ rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078)
приростов физического объема ВВП (в постоянных ценах) составляли порядка 4%. При этом, согласно проведенным расчетам, средние годовые приросты СФП с 2004 по 2012 гг. составляли порядка 7,6% (значения СФП, взвешенные по обороту фирм).
Таким образом, вклад СФП в рост выпуска составил порядка 50%, что сопоставимо с расчетами Кубонивы (2011) для 1998-2008 гг., Эн-това и Лугового (2013) для 1999-2008 гг., равно как и для 1991-2010 гг.; Тиммера и Воскобойни-кова (2013) для 1995-2008 гг., и оказался несколько ниже, чем оценки МВФ (2012). При этом полученные оценки темпов прироста СФП (15,3%) оказываются выше, чем оценки, представляемые соответствующими авторами других исследований (2,56-4,6%). (См. табл. 1.)
Согласно проведенному анализу наилучшую динамику СФП продемонстрировали строительство, производство кокса, нефтепродуктов и ядерных материалов; химическое и металлургическое производство; производство пищевых продуктов; производство кожи и изделий из кожи; производство машин и оборудования, производство электрических
машин, производство электрокомпонентов. (См. табл. 4.) Представляется, что в некоторых случаях существенный рост СФП может быть объяснен в первую очередь усилением конкуренции, а также экспортной ориентированностью фирм соответствующих отраслей и необходимостью повышать качество выпускаемой продукции в ответ на требования иностранных производителей-интеграторов, выходивших на российский рынок.
Наихудшую динамику СФП продемонстрировали производство целлюлозы, бумаги; производство одежды; деятельность гостиниц и ресторанов. Розничная торговля также показала слабую динамику СФП, что может быть объяснено ее ориентацией на экстенсивный рост. В целом слабая динамика СФП может быть обусловлена отсутствием стимулов к усилению конкурентоспособности, в том числе на мировых рынках, из-за специализации на производстве товаров низких переделов. Что касается темпов СФП в разрезе федеральных округов16, то в период с 2004 по 2012 гг. среднегодовые приросты различались от округа к округу в диапазоне от -2-3 до 11-14%. ■
16 Расчет может быть произведен также на уровне субъектов РФ.
