опыт трансформации старопромышленных городов / 7676c3def70eb01068e1785c3ab62e34811596da

Разнообразие и концентрация отраслей в российских городах как факторы экономической эффективности¹

Industrial diversity and concentration in Russian cities: the impact on economic efficiency

П.В. Воробьев², Н.В.Кисляк³, Н.Б.Давидсон⁴

1. Введение. Мы рассматриваем концепцию агломерационных эффектов, которые, возможно, являются одними из важнейших факторов успехов или неудач городов. Экономию от агломерации для предприятий можно определить как эффекты, возникающие вследствие концентрации экономической деятельности на определённых территориях. Мы опираемся на концепцию внешних эффектов от агломерации, которые можно определить как влияние территориальной и отраслевой концентрации экономической деятельности на развитие бизнеса.

В России существует ощутимый контраст между уровнем жизни в агломерациях, сложившихся вокруг крупных городов, и на других территориях. В особенности важно выявить факторы, которые могут стимулировать развития моногородов - городов, где доминирует одна отрасль или даже одно предприятие, и где в настоящее время проживает около 25% российского населения (Моногорода России, 2008). Такие города чувствительны к колебаниям на рынке; особые риски связаны с моногородами, предприятия которых работают в депрессивных отраслях (Zubarevich, 2010).

Целью данного исследования является оценка агломерационных эффектов. Мы полагаем, что чувствительность к этим эффектам зависит от отраслевой специфики, поэтому классифицируем отрасли на 5 групп. Наш основной вопрос заключается в том, испытывают ли фирмы, работающие в России, экономию от агломерации, которую можно определить на уровне города.

Существует несколько исследований агломерационных эффектов на основе российских данных, однако, насколько нам известно, данное исследование является первым для российской экономики, в котором агломерационные эффекты подразделяются на экономию от локализации и от диверсификации (другими словами, на выгоды от специализации и от разнообразия). Также в работе представлен новый метод расчёта индекса для измерения диверсификации: построен индекс, отражающий как неравенство, так и разнообразие. Проанализированы различия в экономии от агломерации между предприятиями советского типа и предприятиями, созданными в рамках рыночной экономики. Оценено распределение фирм среди городов с точки зрения экономии от локализации. Мы анализируем, насколько фирмы подвержены влиянию эффектов агломерации и насколько они принимают во внимание эти эффекты. Также тестируется гипотеза, что экономия от локализации имеет форму перевёрнутой U. Ответы на поставленные вопросы проливают свет на особенности кластерной политики.

Следующая часть работы посвящена краткому обзору теоретических и эмпирических исследований агломерационных эффектов. В третьей части описывается методология данного исследования. В четвёртой части приведены результаты эмпирической оценки факторов роста российских предприятий в 2001-2004 гг., и далее следуют выводы.

2. Теоретические и эмпирические основы. Начиная с работ Вебера (Weber, 1929), пространственная экономика играет значительную роль в экономической теории; в настоящее время она вновь привлекает интерес как Новая Экономическая География, основы которой были заложены Кругманом, Фуджитой и Венэйблсом (Krugman, 1991; Fujita, 1988; Venables, 1996). В частности, рассматривается развитие агломераций, привлекающих человеческие, природные и финансовые ресурсы.

В литературе агломерационные эффекты подразделяются на следующие виды. Экономия от локализации (экстерналии MAR - Marshall (1920), Arrow, Romer) –экстерналии, вызванные концентрацией предприятий определённой отрасли на территории. Экономия от диверсификации (экстерналии Джейкобс) – экстерналии, связанные с взаимным влиянием предприятий различных отраслей на территории (Jacobs, 1969). Экономия от урбанизации – экстерналии, связанные с размером города (Rosenthal, Strange, 2004; Neffke, 2009).

Внешние эффекты от агломерации можно объяснить с помощью концепции оснований на микроуровне (microfoundations), включающих (а) механизмы совместного использования факторов производства (sharing mechanisms), (б) механизмы поиска работников на рынке труда (matching mechanisms) и (в) механизмы обучения (learning mechanisms) (Duranton, Puga, 2004). Например, «механизмы обучения», в основном, являются источником внешних эффектов от диверсификации.

Бодри и Шифарова (Beaudry, Schiffauerova, 2009) констатируют наличие, в основном, положительных внешних эффектов от локализации и от диверсификации (экстерналии Джейкобс), выявленное в рассмотренных ими исследованиях. Однако они подчёркивают, что исследователи находят также незначимые и отрицательные эффекты. Эмпирические исследования показали, что удвоение размера города приводит к 3-8% роста производительности (Rosenthal, Strange, 2004).

Для России выявлены внешние эффекты от масштаба - положительная экономия от урбанизации; размер города оказывает положительное влияние на деятельность предприятий (Гончар, 2010; Russian Economic Report, 2007). Насколько нам известно, единственные исследования по бывшему Советскому Союзу, где проводится различие между эффектами локализации и диверсификации (урбанизации) - это работы Вахитова (Vakhitov, 2008), Вахитова и Боллингера (Vakhitov, Bollinger, 2010) по Украине. Существуют результаты, свидетельствующие о наличии экономии от локализации и диверсификации в переходных странах, но из-за ограниченного количества исследований нельзя сделать однозначных выводов.

3. Методология.

Предположим, что производственная функция представлена функцией Кобба-Дугласа:

,

где - это выручка или добавленная стоимость фирмы в период времени t, L_it – это труд, а K_it - капитал, используемый фирмой i в период времени t; - эластичность выпуска по труду, а - эластичность выпуска по капиталу; E_it - это внешние эффекты, влияющие на фирму в период времени t и A(E_it ) – общая факторная производительность фирмы (TFP). В нашем исследовании зависимой переменной является рост выручки фирмы (в логарифмах) в 2001-2004 гг. Подобный подход присутствует в литературе (Martin et al., 2008).

Мы различаем эффекты локализации и диверсификации, т.к. они могут по-разному влиять на предприятия. Для анализа локализации мы предлагаем концепции плотности и пространственного неравенства. Концепция плотности является индикатором агломерационных эффектов, вызванных взаимодействием фирм на определённой территории. Концепция неравенства – это индикатор специализации в городе по сравнению с другими территориями.

Мы предлагаем использовать следующий показатель для измерения локализации с точки зрения плотности:

(1)

где – выручка всех фирм, принадлежащих отрасли j и расположенных на территории z; - выручка фирмы i, принадлежащей отрасли j и расположенной на территории z (Martin et al., 2008).

Для измерения пространственного неравенства (специализации) мы используем коэффициент специализации (De Siano, D'Uva, 2010):

, (0)

где – выручка всех отраслей в городе z, – выручка отрасли j в стране, – выручка всех отраслей в стране.

Диверсификацию (разнообразие) анализируем в двух измерениях – неравенство и многообразие. Разнообразие связано с общим числом различных экономических единиц (в данном случае, отраслей) в городе. Показатели неравенства отражают, насколько равномерно распределена экономическая деятельность между отраслями. Мы полагаем, что чем более равномерно распределена экономическая активность между отраслями, тем более диверсифицирована экономика города.

Для измерения эффектов диверсификации (экстерналий Джейкобс) предлагается использовать следующий показатель:

(3)

Этот показатель стремится к 1, когда s стремится к бесконечности при совершенном равенстве между отраслями. Характеристики индекса представлены в работе Воробьева и др. (Vorobyev et al., 2010).

Проблема эндогенности является одним из наиболее сложных аспектов исследования. Причина её заключается в том, что объясняющие переменные, отражающие уровень агломерации, могут коррелировать с ошибкой. Тогда коэффициенты, оцененные с помощью МНК, являются смещёнными. Существует два основных аспекта эндогенности: ненаблюдаемая гетерогенность и одновременность (Wooldrige, 2001; Green, 2003). Особенность нашего исследования состоит в том, что выборка содержит предприятия, основанные при центральном планировании. Для них не должно существовать проблемы одновременности; при этом распределение старых и новых предприятий по уровням локализации является практически одинаковым, что позволяет предположить отсутствие одновременности для всей выборки. Проблему ненаблюдаемой гетерогенности мы решаем с помощью фиксированных эффектов для городов.

Классификация отраслей. Основываясь на подходе Павитта (Pavitt, 1984) мы классифицируем отрасли на 5 групп с точки зрения воздействия агломерационных эффектов (подробнее о классификации отраслей в работе Воробьева и др. (Vorobyev et al., 2010)).

Спецификация модели. Мы тестируем следующую модель:

(4)

где j – индекс отрасли, z – индекс города, и i – индекс фирмы.

Таблица 2. Переменные, используемые в эконометрическом анализе

Название переменной	Переменная
	Рост выручки предприятия, 2001-2004 гг. См. уравнение (5).
	Коэффициент локализации, 2- 3- значный уровень, 5 групп отраслей. См. уравнение (1).
	Доля отрасли j в общей выручки предприятий города z, 3-значный уровень.
	Коэффициент диверсификации. См. уравнение (3), 3-значный уровень.
ln(pqi)	Логарифм выручки предприятия, 2001 г.
	Коэффициент специализации, 3-значный уровень. См. уравнение (2).
	Дамми переменная для моногорода, 2001 г.
	Дамми переменная для градообразующего предприятия.
	Фиксированные эффекты для 5 групп отраслей.
	Фиксированные эффекты для федеральных округов.

Зависимая переменная - рост выручки фирмы в 2001-2004 гг.:

(5)

Информационная база. Анализ проводится на основе базы данных за 2001-2004 гг., включающей более чем 3000 российских фирм, работающих в обрабатывающих секторах. Мы ограничиваем выборку обрабатывающими секторами, поскольку они (1) торгуемые и поэтому не столь подвержены влиянию конкуренции на местном рынке и (2) наиболее восприимчивы к экономии от агломерации (например, по сравнению с добывающими отраслями, которые зависят от наличия природных ресурсов).

3. Результаты эконометрической оценки агломерационных эффектов в России. Уравнение (4) было оценено методом наименьших квадратов с поправкой на возможную гетерогенность. Основные результаты эконометрической оценки представлены в таблице 3.

Таблица 3. Влияние агломерационных эффектов на результаты деятельности фирм

Класс отрасли	Влияние пространственных факторов на эффективность предприятий
	Экономия от локализации (3-значный уровень, если не указан другой)			Экономия от диверсификации
	Все фирмы	Новые предприятия5	Старые предприятия	Все фирмы	Новые предприятия	Старые предприятия
Все торгуемые отрасли			+5	+	+
Традиционные товары	+6	5
Основные материалы	7	+		+	+
Основное машиностроение				+
Наукоёмкие отрасли	5			+		+

- форма перевёрнутой U; + при положительной линейной зависимости; пропуск – если результат незначим

Источник: составлено авторами

Эконометрическая оценка говорит о том, что эффекты локализации имеют форму перевёрнутой U. Мы тестируем соотношение между фактическим и оптимальным распределением фирм. Для этого рассчитываем следующий показатель внешних эффектов от локализации:

. (0)

В уравнении (7) и являются коэффициентами уравнения (4) для 3-значной классификации ОКВЭД:

; (7)

в уравнении (8) и являются коэффициентами уравнения (4) для 2-значной классификации ОКВЭД:

. (8)

4. Заключение. На основе данных по предприятиям, для российских городов выявлены эффекты локализации, обладающие формой перевёрнутой U, и положительные эффекты диверсификации. Таким образом, при разработке кластерной политики необходимо учитывать существование эффектов вытеснения в агломерациях, чтобы максимизировать производительность фирм в кластере.

Протестированы различия между классами отраслей и между предприятиями, основанными до и после приватизации. Эмпирические результаты говорят о том, что для создания оптимальных эффектов локализации в городе достаточно двух или трёх предприятий, работающих в отрасли по 3-значной классификации ОКВЭД, каждое со средней выручкой в 60 млн. руб. в год. Т.е. нет необходимости проводить такую экономическую политику, которая привела бы к высокой локализации в российских городах. Однако во многих городах не достигнуты даже эти умеренные уровни локализации. В нашей выборке около 40% всех предприятий в торгуемых отраслях представляют собой единственное предприятие в отрасли по 3-значной классификации ОКВЭД в 2001-2004 гг. Большинство предприятий концентрируется на нулевом уровне локализации (в моногородах) и на уровне локализации, немного превышающем оптимальный.

Итак, в данном исследовании были рассмотрены агломерационные эффекты, существующие в российских городах в настоящее время. Вероятно, эти эффекты были бы значительно выше, если бы города в России были организованы так, чтобы фирмы могли выигрывать от совместного использования ресурсов, более эффективного поиска работников на рынке труда, и от участия в обмене знаниями, что и составляет механизмы, лежащие в основе агломерационных эффектов. Разумной целью экономической политики может стать стимулирование вышеперечисленных механизмов, поскольку это будет способствовать созданию благоприятных условий для развития бизнеса.

Литература

1. Голованова, С.В. (2008). Эндогенное изменение концентрации и территориального размещения производства в России // Препринт WP 1/2008/01. Москва: ГУ-ВШЭ.

2. Gonchar, K. (2010). Urban agglomeration effects and company productivity in Russia: Empirical Evidence Based on Manufacturing Industry Survey // Report at ISNIE.

3. Моногорода России: как пережить кризис? Анализ социальных и экономических проблем моногородов в контексте мирового финансово-экономического кризиса, влияющего на состояние градообразующих предприятий // Институт региональной политики. Москва, 2008. www.regionalistica.ru/files/2009/monogoroda_crysis.doc

4. Предприятия и рынки в 2005-2009 гг.: итоги двух раундов обследования российской обрабатывающей промышленности // Доклад Государственного университета-Высшей школы экономики. Москва, 2010. http://www.hse.ru/news/hse_pubs/17619989.html

5. Воробьев П. и А. Щербинина (2009). Моногорода: выбор отраслей для диверсификации // Центр региональных экономических исследований, Экономический факультет, Уральский государственный университет. Екатеринбург http://www.econ.usu.ru/ace_documents/patterns/Monogoroda.pdf

6. Vorobyev P.V., Kislyak N.V., Davidson N.B. (2010) Spatial concentration and firm performance in Russia // Kiev, EERC, 52 p. http://eerc.ru:8088/default.aspx?id=15&Theme=EPM

7. Zubarevich, N. (2010). Development of cities and rural areas // Lecture at Summer School within ReSET Seminar project “Spatial Economics: How Geography Matters for Economics”. Suzdal, Russia, 14-23 July, 2010.

8. Beaudry, C. and A. Schiffauerova (2009). Who’s right, Marshall or Jacobs? The localization versus urbanization debate // Research Policy 38, 318-337.

9. De Groot, H., Poot, J., and M.J. Smit  (2009). Agglomeration externalities, innovation and regional growth: theoretical perspectives and meta-analysis. In: Handbook of Regional Growth and Development Theories, Capello R., and Nijkamp P. (eds.). Cheltenham: Edward Elgar.

10. De Siano, R. and M. D'Uva (2010). Specialization and growth in Italy: what spatial econometric analysis tells us // Discussion Paper 1_2010, D.E.S. (Department of Economic Studies), University of Naples "Parthenope", Italy.

11. Duranton, G. and D. Puga (2004). Micro-foundations of urban agglomeration economies. In V. Henderson and J. Thisse, eds. Handbook of Urban and Regional Economics, Vol.4.

12. Fujita, M. (1988). A monopolistic competition model of spatial agglomeration: a differentiated product approach // Regional Science and Urban Economics 18, 87-124.

13. Greene, W.H. (2003). Econometric Analysis, 5^th edition, Prentice Hall.

14. Henderson, J.V. (2003). Marshall’s scale economies // Journal of Urban Economics 53, 1-28.

15. Jacobs, J. (1969). The economies of cities. New York. Random House.

16. Krugman, P. (1991). Increasing returns and economic geography // Journal of Political Economy, 99, 483-499.

17. Marshall, A. (1920). Principles of Economics, 8^th edition, London, Macmillan and Co. Original edition 1890.

18. Martin, P., Mayer, T. and F. Mayneris (2008). Spatial concentration and firm-level productivity in France // CEPR Discussion paper No 6858.

19. Mills, E. S. (1967). An aggregative model of resource allocation in a metropolitan area // American Economic Review Papers and Proceedings 57(2), 197–210.

20. Mirrlees, J. A. (1972). The optimum city // Swedish Journal of Economics 74(1), 114–135.

21. Neffke, F., Henning, S. M., Boschma, R., Lundquist, K.-J. and L.-O. Olander (2008). Who needs agglomeration? Varying agglomeration externalities and the industry life cycle // Working Paper. March 2008. Utrecht University, the Netherlands.

22. Neffke, F. (2009). Productive places. The influence of technological change and relatedness on agglomeration externalities. Faculty of Geosciences, Utrecht University, the Netherlands.

23. Okubo, T. and E. Tomiura (2010). Productivity distribution, firm heterogeneity, and agglomeration: evidence from firm-level data // Discussion paper No 10017, Research Institute of Economy, Trade and Industry (RIETI).

24. Pavitt, K. (1984). Sectoral patterns of technical change: towards a taxonomy and a theory // Research Policy, 13, 343-373.

25. Rosenthal, S. S. and W. C. Strange (2003). Geography, industrial organization and agglomeration // Review of Economics and Statistics, 85(2), 377-393.

26. Russian Economic Report. The World Bank in Russia: Economic Review. June 2007

27. Vakhitov V. (2008). Agglomeration economies and geographic concentration of manufacturing in Ukraine, Dissertation, Director: Dr. Christopher Bollinger, Professor of Economics, Lexington, Kentucky.

28. Vakhitov V. and C. Bollinger (2010). Effects of ownership on agglomeration economies: evidence from Ukraine // Discussion Paper No 24, Kiev School of Economics.

29. Venables, A.J. (1996). Equilibrium locations of vertically linked industries // International Economic Review 37, 341-359.

30. Vernon, R. (1960). Metropolis 1985, Cambridge, MA: Harvard University Press.

31. Vitali, S., Napoletano, M. and G. Fagiolo (2009). Spatial localization in manufacturing: a cross-country analysis // Working paper, March, 2009/04, LEM (Laboratory of Economics and Management), Sant’ Anna School of Advanced studies.

32. Weber, A. (1929). The theory of the location of industries, Chicago University Press, Chicago (English translation from the German version published in 1909).

33. Wooldridge, J. M. (2002). Econometric analysis of cross section and panel data, MIT Press.

1 Исследование проводилось при поддержке Консорциума Экономического Образования и Исследований (EERC) и финансировании GDN. Грант № R09-0651.

2 Воробьев П.В., к.э.н., Центр региональных экономических исследований, экономический факультет, УрГУ, Екатеринбург, e-mail: ecomind@yandex.ru

3 Кисляк Н.В., ассистент кафедры экономического моделирования, экономический факультет, УрГУ, Екатеринбург, e-mail: nkisli@e1.ru

4 Давидсон Н.Б., ассистент кафедры мировой экономики, экономический факультет, УрГУ, Екатеринбург, e-mail: natalya.davidson@gmail.com

5 Основаны, начиная с 1995 г. (окончание чековой приватизации).

6 На основе классификации по 5 классам отраслей; в другом случае результат незначим.

7 На основе 2-значной классификации; в другом случае результат незначим.