Ростислав К.В. Влияет ли географическое сосредоточение на прибыльность российских предприятий?
DOI:
https://doi.org/10.5922/1994-5280-2021-1Ключевые слова:
прибыльность, производительность, агломерационные эффекты, концентрация, локализация, урбанизация, микроданные.Аннотация
Статья показывает, что прибыльность – это, во-первых, лучшее приближение к производительности на уровне отдельных предприятий, доступное для измерения, а во-вторых – показатель, отражающий возможные выгоды (или издержки) географического сосредоточения (агломерационные эффекты) во всей их полноте. На основе анализа открытых микроданных Росстата и ФНС об организациях со среднесписочной численностью работников не больше 250 показано, что в России различия в прибыльности между городами и между отраслями с разным уровнем территориальной концентрации малы и слабо связаны с географическими условиями (так называемыми выгодами локализации и урбанизации). Выигрыш в производительности от сосредоточения перекрывают худшие условия торговли, в частности удорожание труда. В то же время разброс прибыльности у предприятий более центральных территорий меньше благодаря лучшим возможностям подражания и обмена опытом. На прибыльность предприятий существенно влияет их основной вид деятельности, но эта связь возникает не из-за различий между отраслями в степени их географической концентрации. Для оценки агломерационных эффектов использованы новые меры центральности, учитывающие сетевую природу территориальных связей между жителями населенных пунктов.
Финансирование
Исследование проведено при поддержке гранта РФФИ № 20-05-00695.
Библиографические ссылки
Гордеев В., Магомедов Р., Михайлова Т. Агломерационные эффекты в российской обрабатывающей промышленности. М., 2017. 25 с.
Литвинова Ю., Пономарёв Ю. Оценка совокупной факторной производительности в России: микроэконометрический анализ // Экономическое развитие России. 2017. № 3 (24). C. 18–25.
Ростислав К.В. Экономико-географическое положение как фактор различий в производи-тельности между регионами России // Региональные исследования. 2020. № 3. С. 79–91. DOI 10.5922/1994-5280-2020-7.
Ростислав К.В., Пономарёв Ю.Ю. Выявление наиболее значимых с точки зрения транспортных связей городов в России как инструмент противодействия распространению COVID-19 // Экономическое развитие России. 2020. № 8. С. 58–69.
Behrens K. Agglomeration theory with heterogeneous agents // Handbook of regional and urban economics / ed. by G. Duranton, J.V. Henderson, W.C. Strange. Edition 1, vol. 5. Elsevier, 2015. P. 171–245.
Bessonova E., Tsvetkova A. Productivity convergence trends within Russian industries : firm-level evidence // Bank of Russia working paper series, 2019. 75 p.
Bessonova E., Kozlov K., Yudaeva K. Trade liberalization, foreign direct investment, and productivity of Russian firms. Moscow, 2002. 38 p.
Cingano F., Schivardi F. Identifying the sources of local productivity growth // Journal of the European economic association. 2004. Vol. 2. № 4. P. 720–742.
Coelli T.J., Rao D.S.P., O’Donnell C.J., Battese G.E. An introduction to efficiency and productivity analysis. NewYork: Springer, 2005. 348 pp.
Di Giacinto V. et al. Mapping local productivity advantages in Italy: industrial districts, cities or both? // Journal of Economic Geography. 2014. Vol. 14. № 2. P. 365–394.
Ellison G., Glaeser E.L. Geographic concentration in U.S. Manufacturing industries: a dartboard approach // Journal of Political Economy. 1997. Vol. 105. № 5. P. 889–927.
Graham D.J. Identifying urbanisation and localisation externalities in manufacturing and service industries // Papers in Regional Science. 2009. Vol. 88. № 1. P. 63–84.
Henderson V.J. Marshall’s scale economies // Journal of Urban Economics. 2003. Vol. 53. № 1. P. 1–28.
Jennen M., Verwijmeren P. Agglomeration effects and financial performance // Urban Studies. 2010. Vol. 47. № 12. P. 2683–2703.
Melo P.C., Graham D.J., Noland R.B. Ameta-analysis of estimates of urban agglomeration economies // Regional Science and Urban Economics. 2009. Vol.39. № 3. P. 332–342.
O’Donnell C.J. Productivity and efficiency analysis : an economic approach to measuring and explaining managerial performance. Singapore: Springer, 2018. 439 p.
Pavelkova D. et al. Do clustered firms outperform the non-clustered? Evidence of financial performance in traditional industries // Economic research-ekonomskaistrazivanja. 2021. Vol. 0. № 0. P. 1–23. DOI 10.1080/1331677X.2021.1874460.
Scitovsky T. Two concepts of external economies // Journal of Political Economy. 1954. Vol. 62. № 2. P. 143–151.
Stavropoulos S., Skuras D. Firm profitability and agglomeration economies: an elusive relationship // Tijdschriftvooreconomische en socialegeografie. 2016. Vol. 107. № 1. P. 66–80.
Tukey J.W. Exploratory data analysis. Reading. Mass.: Addison-Wesley Pub. Co., 1977. P. 43–44.
Wood S.N. Generalized additive models. Boca Raton: chapman and hall /CRC, 2017. 496 p.
Бухгалтерская (финансовая) отчетность предприятий и организаций за 2018 год. Росстат. Открытые данные [Электр. ресурс]. URL: http://old.gks.ru/opendata/dataset/7708234640- bdboo2018 (дата обращения: 12.05.2020).
Единый реестр субъектов малого и среднего предпринимательства / Федеральная налоговая служба. 2020. [Электр. ресурс]. URL: https://www.nalog.ru/opendata/7707329152-rsmp/ (дата обращения: 30.05.2020).
Общероссийский классификатор территорий муниципальных образований (ОКТМО) [Электр. ресурс]. URL: https://www.gks.ru/opendata/7708234640-oktmo (дата обращения: 12.05.2020).
Сведения о среднесписочной численности работников организации за 2019 год / ФНС России [Электр. ресурс]. URL: https://www.nalog.ru/opendata/7707329152-sshr2019/ (дата обращения: 12.05.2020).
Статистический регистр хозяйствующих субъектов / Федеральная служба государственной статистики [Электр. ресурс]. URL: https://www.gks.ru/opendata/7708234640-urid1 (дата обращения: 12.05.2020).
