Вместе с тем реальные экономические условия часто констатируют наличие отклонений от единого уровня цен, связанных с регулированием рынка, колебаниями курсов валют, различием в транспортных издержках и т.д. Так, например, электроэнергия, потребляемая всеми без исключения предприятиями, имеет различную цену в разных областях Украины, что связано с высокой степенью монополистичности данного рынка и его государственным регулированием [12].
В то же время государство, реализуя свою регулирующую функцию, стремится к выравниванию условий работы всех предприятий на рынке и не допускает больших различий в уровне тарифов, отклонение которых от среднего уровня находится в пределах 20-25% в зависимости от региона [13]. Таким образом и рыночный механизм, и государство способствуют сглаживанию уровня цен на аналогичные ресурсы и товары, следовательно, Закон единой цены в той или иной степени выполняется при допущении некоторых небольших отклонений. Исключением здесь являются лишь интертемпоральные, т.е. разномоментные сравнения, включающие инфляционную и другие составляющие, а также международные сравнения при условии наличия значительных внешнеторговых барьеров.
На основании изложенного можно утверждать, что при анализе относительной эффективности с использованием стоимостных агрегированных показателей для одномоментной выборки предприятий одной страны, а также одномоментной выборки предприятий различных стран, между которыми нет значительных внешнеторговых тарифных барьеров значения оценок эффективности либо совпадут, либо будут незначительно отклоняться от оценок технической (экономической) эффективности. Величина этого отклонения связана с аллокативной неэффективностью, возникающей по причине неэффективного комбинирования ресурсов и их ценовых различий.
Таким образом, в результате проведения DEA на базе агрегированных данных возможно получить оценку эффективности, которая будет включать техническую эффективность объекта исследования и некоторую аллокативную (не)эффективность, величина которой зависит от уровня агрегирования исходных данных (ресурсов и выпуска). Назовём такой вид эффективности, при котором используется наивысший для отрасли промышленности уровень агрегирования, т.е. в качестве ресурсов и продуктов используются укрупнённые показатели деятельности всей отрасли, отраслевой эффективностью.
Такая эффективность представляет собой отношение суммарной стоимости выходного отраслевого продукта (результатов деятельности) к суммарной величине затрачиваемых отраслью ресурсов для производства этого продукта (получения результатов). В связи с этим, относительной отраслевой эффективностью будем называть отношение отраслевой эффективности данной отрасли к отраслевой эффективности наилучшей отрасли промышленности. Эффективность отрасли напрямую зависит от эффективностей входящих в неё фирм. Следовательно, более эффективному множеству предприятий соответствует более эффективная отрасль промышленности.
В предлагаемой нами методике эффективность оценивается в обратном направлении, т. е. вначале на основании агрегированных показателей при помощи ранжирования устанавливаются группы отраслей с высокой, средней и низкой отраслевой эффективностью, а затем анализируется эффективность предприятий, входящих в состав групп и отдельных отраслей-лидеров и отраслей-аутсайдеров.
Предлагаемая методика (модель) анализа эффективности промышленности от общего к частному включает следующие последовательные этапы:
1) межотраслевой (межсекционный) анализ с выделением трёх групп отраслей (секций, подсекций) с наибольшей, наименьшей эффективностью (лидеров и аутсайдеров), а также со средней эффективностью;
2) внутригрупповой (внутрисекционный) анализ с определением наиболее эффективных и неэффективных подотраслей (групп, классов, подклассов) в группах отраслей (секций, подсекций) лидеров и аутсайдеров;
3) внутриотраслевой анализ для предприятий подотраслей (групп, классов, подклассов), входящих в группы лидеров и аутсайдеров.
Схематически модель трёхуровневого анализа эффективности в промышленности представлена на рис. 2.
Рис. 2. Модель трехуровневого анализа эффективности в промышленности
Последовательность действий и процедур для каждого этапа методики изложена далее.
Этап 1. Межотраслевой (межсекционный) анализ. В связи с огромными различиями в технологиях производства применение описанного выше аппарата анализа эффективности на микроэкономическом уровне, т.е. на уровне отдельных предприятий, на данном этапе методики неприменимо. В то же время, учитывая наличие регулярно публикуемых агрегированных данных Госкомстата Украины в разрезе подсекций видов промышленной деятельности, возможно осуществление ранжирования отраслей промышленности (подсекций) на базе оценок, полученных при помощи DEA-модели суперэффективности, описанной в [14]. В качестве входных параметров здесь могут использоваться показатели, характеризующие различные виды ресурсов, потребляемых отраслями промышленности также, как энергозатраты, материальные затраты, численность персонала, стоимость основного капитала и др. В качестве выходных параметров здесь могут использоваться объём производства, выручка от реализации, добавленная стоимость или др. показатели, отражающие результаты производственной деятельности отрасли.
На основе полученных оценок суперэффективности составляется рейтинг отраслей (подсекций) промышленности, в котором выделяются три группы:
1) группа наиболее эффективных отраслей - отраслей-лидеров;
2) группа отраслей со средней эффективностью;
3) группа наименее эффективных отраслей - отраслей-аутсайдеров.
Полученные оценки суперэффективности сопоставляются с уровнем прибыльности анализируемых отраслей (подсекций) при помощи матрицы эффективности-прибыльности. По результатам этого сопоставления отрасли подразделяются на четыре группы: звёзды, собаки, спящие и неудачники. Данный анализ позволяет сделать первые укрупнённые выводы относительно эффективности отраслевого промышленного производства и влияния на него внешних факторов.
Этап 2. Внутригрупповой (внутрисекционный) анализ. На данном этапе анализируются лишь отрасли (подсекции), попавшие в группы лидеров и аутсайдеров. Схема проведения анализа аналогична первому этапу, но в отличие от последнего здесь рассматриваются подотрасли (группы, классы, подклассы), которые ранжируются в соответствии с полученными оценками суперэффективности.
На основании составленного таким образом рейтинга эффективности подотраслей по каждой из двух анализируемых групп производится дальнейшая группировка:
- для группы отраслей-лидеров выделяются наиболее эффективные подотрасли, т.е. «лучшие из лучших»;
- для группы отраслей-аутсайдеров выделяются наименее эффективные подотрасли, т.е. «худшие из худших».
Именно выделенные таким образом подотрасли (группы, классы, подклассы) становятся объектом дальнейшего анализа.
При наличии данных о прибыльности подотраслей на данном этапе возможно проведение анализа эффективности-прибыльности, который позволит сделать вывод об эффективности производства среди лидирующих и отстающих подотраслей промышленности и влияния на них внешних факторов.
Этап 3. Внутриотраслевой анализ. Выделенные на предыдущем этапе «лучшие из лучших» и «худшие из худших» подотрасли (группы, классы, подклассы) подвергаются комплексному микроэкономическому анализу эффективности. Здесь может быть подключен разнообразный инструментарий, начиная от однофакторных и бифакторных измерителей и заканчивая параметрическими и непараметрическими методами многофакторной оценки эффективности (стохастический граничный анализ (СГА), DEA и др.). Вместе с тем, опираясь на изложенные выше доводы, нами рекомендуется здесь использовать метод DEA либо комбинированные методы, использующие преимущества DEA и СГА [15].
Проведение комплексного анализа эффективности предприятий каждой из анализируемых подотраслей здесь можно разделить на несколько элементов:
1) составление рейтинга эффективности при помощи DEA-модели суперэффективности с выделением наиболее эффективных и отстающих предприятий;
2) определение эффективности в зависимости от эффекта масштаба путём соотнесения оценок эффективности при постоянной отдаче масштаба и эффективности при переменной отдаче масштаба с использованием одной из базовых моделей DEA [16];
3) проверка гипотезы о наличии влияния размеров, региональной принадлежности, институциональных факторов и других важных характеристик на уровень эффективности предприятий;
4) выявление резервов снижения потребления ресурсов и роста выпуска продукции с помощью модели DEA, основанной на резервах [17];
5) установление динамики и тенденции изменения эффективности отдельных предприятий и подоотрасли, используя индекс Малмквиста;
6) группировка предприятий в соответствии с результатами анализа эффективности-прибыльности и выявление характера влияния внешних факторов;
7) формулирование основных проблем подотрасли и установление потенциала роста её эффективности.
Дополнением к перечисленным элементам могут быть различные модели и методы, направленные на выявление факторов низкой (высокой) эффективности предприятий, а также комбинированные методы, направленные на уточнение оценок эффективности.
При недостаточности количества предприятий анализируемой подотрасли (группы, класса, подкласса) для получения достоверных оценок эффективности целесообразно расширить выборку за счёт включения в неё зарубежных предприятий из аналогичных подотраслей (групп, классов, подклассов). Такой приём позволит не только повысить качество анализа, но и обеспечит возможность для проведения международного бенчмаркинга.
Таким образом, предложенная методика (модель) трехуровневого анализа эффективности промышленного производства позволяет:
1) укрупнённо оценить эффективность отраслей промышленности и составить соответствующий рейтинг;
2) выделить из общей совокупности «лучшие из лучших» и «худшие из худших» подотрасли;
3) установить причины низкой и высокой эффективности производства;
4) выявить резервы снижения затрат и роста объёмов производства, а также динамику и тенденции изменения эффективности отдельных предприятий и подоотраслей;
5) сформулировать основные проблемы и определить потенциал роста эффективности для подотраслей промышленности.
Систематизация результатов анализа, проведенного по предложенной методике, станет основой для выработки управленческих решений, направленных на повышение эффективности на отдельных предприятиях, в отраслях и промышленности в целом.
Бібліографія
1. Національний класифікатор України: Класифікація видів економічної діяльності ДК 009:2005, прийнятий Наказом Держспоживстандарту України від 26 грудня 2005 р. № 375 / Збірник "Класифікація видів економічної діяльності". - Київ: Держстандарт України, 2006. - 261 с.
2. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units // European Journal of Operational Research. - 1978. - Vol. 2. - P. 429-444.
3. Tauer L. Input aggregation and computed technical. efficiency // Applied Economics Letters. - 2001. - Vol. 8. - P. 295-297.
4. Fare R., Zelenyuk V. Input aggregation and technical effciency // Applied Economics Letters. - 2002. - Vol. 9. - P. 635-636.
5. Fare R., Grosskopf S., Zelenyuk V. Aggregation bias and its bounds in measuring technical efficiency // Applied Economics Letters. - 2004. - Vol. 11. - P. 657-660.
6. ten Raa T. Benchmarking and Industry Performance. - Tilburg: Department of Econometrics and Operations Research of Tilburg University, 2007. - 17 p.
7. ten Raa T. Aggregation of Productivity Indices: The Allocative Efficiency Correction // Journal of Productivity Analysis. - 2005. - Vol. 24. - P. 201-207.
8. Fдre R., Grosskopf S., Zelenyuk V. An Optimistic Note on Aggregation of Efficiency Indices. - Corvallis: Oregon State University, 2001. - 6 p.
9. Cooper W.W., Huangb Z., Li S.X., Parker B.R., Pastor J.T. Efficiency aggregation with enhanced Russell measures in data envelopment analysis // Socio-Economic Planning Sciences. - 2007. - Vol. 41. - P. 1-21.
10. Rogoff K., Froot K.A., Kim M. The Law of One Prices Over 700 Years. IMF Working Paper.WP/01/174. - Washington: IMF, 2001. - 43 p.
11. Fan C. S., Wei X. The Law of One Price: Evidence from the Transitional Economy of China. - Hong Kong: Lingnan University, 2003. - 33 p.
12. Гончарук А.Г. Про ефективність розподілу електроенергії в Україні // Економіка України. - 2007. - № 4. - С. 28-35.
13. Постанова НКРЕ “Про затвердження звіту про діяльність НКРЕ у 2005 році” від 30.03.06 № 395. - www.nerc.gov.ua.
14. Гончарук А.Г. Новий підхід в управлінні ефективністю у промисловості України // Економіка України. - 2006. - № 11. - С. 36-46.
15. Kuosmanen T., Kortelainen M. Stochastic Nonparametric Envelopment of Data: Cross-Sectional Frontier Estimation Subject to Shape Constraints, Economics Discussion Paper No. 46. - Joensuu: University of Joensuu, 2007. - 29 p.
16. Coelli T., Prasada Rao D.S., O'Donnel C.J., Battese G.E. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. - New York: Springer, 2005. - 349 p.
17. Thrall R.M. Duality, classification and slacks in data envelopment analysis // The Annals of Operations Research. - 1996. - Vol. 66. - P. 109-138.
Анотація
Модель трирівневого аналізу ефективності промислового виробництва. А.Г. Гончарук
Запропоновано модель трирівневого аналізу ефективності промислового виробництва, що дозволяє: оцінити ефективність галузей промисловості й скласти відповідний рейтинг; виділити із загальної сукупності "кращі із кращих" і "гірші з гірших" підгалузі; установити причини низької й високої ефективності виробництва; виявити резерви зниження витрат і росту обсягів виробництва, а також динаміку й тенденції зміни ефективності окремих підприємств і підгалузей; сформулювати основні проблеми й визначити потенціал росту ефективності для підгалузей.