The results of use of stochastic frontier methodology for the analysis of the intellectual capital and other major manufacture factors influence on the quantity indicators, the competitiveness of the company characterizing, are described

Mikhail Yu. Afanasiev

Sergei A. Aivasian

Directory of Open Access Journals

European researcher. 2011. № 5-1 (7) 681  UDC 330.43  THE PRODUCTION FACTORS EFFICIENCY ESTIMATION  OF THE "INTELLECTUAL" COMPANY  1 Sergei A. Aivasian 2 Mikhail Yu. Afanasiev  1 Central Economics and Mathematics Institute of the Russian Academy of Sciences 47, Nakhimovsky prospekt, Moscow, 117418 Doctor of physical and mathematical sciences, Professor 2 Central Economics and Mathematics Institute of the Russian Academy of Sciences 47, Nakhimovsky prospekt, Moscow, 117418 Doctor of economics, Professor E-mail: miafan@cemi.rssi.ru  The  results  of  use  of  stochastic  frontier  methodology  for  the  analysis  of  the intellectual  capital  and  other  major  manufacture  factors  influence  on  the  quantity indicators, the competitiveness of the company characterizing, are described. Keywords: production function, intellectual capital, industrial potential, efficiency.  На данных балансовой отчетности за 2009г. американских компаний отраслей Software  &  Programming  (программное  обеспечение  и  программирование)  и Biotechnology  &  Drugs  (биотехнология  и  фармацевтика)  получены экспериментальные результаты, подтверждающие следующую гипотезу: показатель статьи балансовой отчетности ﾫнематериальные активыﾻ можно использовать в качестве оценки  структурного  капитала  при  моделировании  производственного  потенциала компании  наряду  с  основными  факторами  производства,-  трудом  и  физическим капиталом.  С  использованием  показателя  ﾫнематериальные  активыﾻ  в  качестве  оценки структурного  капитала  построены  модели  производственного  потенциала  [1] американских  и  российских  компаний,  занимающихся  сопоставимыми  видами деятельности. Информация для российских компаний за 2009г. получена из базы данных СПАРК. В следующей таблице представлены некоторые количественные и качественные характеристики компаний, полученные на основе анализа исходных данных и моделей производственного потенциала.  Таблица 1.   Количественные и качественные характеристики компаний  Оценки характеристик Software &  Programming Разработка программ-ного обес-печения Biotechnology & Drugs Фармацевтика Средняя величина дохода (млн $) 6179,07  20,42  9772,69  106,94 Среднее число служащих 18247  458  20458  859 European researcher. 2011. № 5-1 (7) 682  Средний объем физического капитала (млн $) 6286,60  10,41  10756,51  62,46 Средний объем нематериальных активов (млн $) 4052,53  1,82  7934,96  0,19 Производительность труда ($/чел) 338635  44589  535578  124496 Производительность капитала 0,98  1,96  1,55  1,71 Коэффициент концентрации С4 0,72  0,28  0,67  0,77 Индекс Герфиндаля-Гиршмана 2144  386  1469  3954 Наибольшая эластичность дохода по фактору  Физический капитал Труд  Физический  капитал Труд Предельная норма технического замещения трудом капитала ($/чел) 188934  33862  77640  143943 Влияние показателя ﾫнематериальные активыﾻ Значимо  Незначимо Значимо  Незначимо Неэффективность  Незначима Значима  Значима  Значима Влияние ROA как фактора эффективности Незначимо  Незначимо  Значимо  Незначимо  Результаты экспериментов позволяют сделать следующие выводы. 1.  Методология  стохастической  границы  позволяет  проводить  исследование влияния  основных  факторов  производства  на  количественные  показатели, характеризующие  конкурентоспособность  и  на  доход  компаний.  Результаты экспериментов  не  противоречат  гипотезам  о  том,  что  в  качестве  оценок интеллектуального  капитала  компании  могут  быть  использованы  показатели ﾫнематериальные активыﾻ, ﾫгудвиллﾻ и ﾫQ Тобинаﾻ.  2.  В  качестве  фактора  эффективности  интеллектуального  капитала  в  модели производственного  потенциала  может  быть  использован  показатель  ROA, характеризующий  отношение  чистой  прибыли  компании  к  объему  ее  активов. Значимое влияние показателя ROA на эффективность производства может являться свидетельством согласованности критериев максимизации прибыли и дохода.  4. Построенные модели производственного потенциала позволяют вычислить оценки технической эффективности для каждой компании. Это дает возможность использовать предложенный в [1] подход к экономической оценке эффективности European researcher. 2011. № 5-1 (7) 683  инвестиций  в  мероприятия,  направленные  на  модернизацию  технологий производства.  Примечания: 1.  Айвазян  С.А.,  Афанасьев  М.Ю.  Оценка  экономической  эффективности перехода к достижимому потенциалу // Прикладная эконометрика. 2009. №3.   УДК 330.43  ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФАКТОРОВ ПРОИЗВОДСТВА ﾫИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙﾻ КОМПАНИИ  1 Сергей Арутюнович Айвазян 2 Михаил Юрьевич Афанасьев  1 Учреждение Российской академии наук Центральный  экономико-математический институт РАН 117418, г. Москва, Нахимовский пр-т, 47 Доктор физико-математических наук, профессор 2 Учреждение Российской академии наук Центральный  экономико-математический институт РАН 117418, г. Москва, Нахимовский пр-т, 47  Доктор экономических наук, профессор E-mail: miafan@cemi.rssi.ru  Описываются результаты использования методологии стохастической границы для  анализа  влияния  интеллектуального  капитала  и  других  основных  факторов производства  на  количественные  показатели,  характеризующие конкурентоспособность компании.  Ключевые  слова:  производственная  функция,  интеллектуальный  капитал, производственный потенциал, эффективность.                   

The production factors efficiency estimation of the

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Directory of Open Access Journals