Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет «Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента» Департамент экономики

РЕФЕРАТ

по направлению подготовки 38.03.01 «Экономика»

Эмпирический анализ добавленной стоимости в российских фирмах обрабатывающих отраслей

Самохина Валерия Андреевна

студентки группы № 144

образовательная программа «Экономика»

Руководитель к.э.н., старший преподаватель департамента экономики

А.А. Федюнина

Санкт-Петербург

2018

Оглавление

• Введение
• 1. Методология расчета добавленной стоимости
• 2. База данных
• 3. Добавленная стоимость фирм российских регионов и факторы импортозамещения
• Заключение
• Список литературы
• Приложения

Введение

Аннотация. В современной международной торговле производство товаров становится все более фрагментированным, каждая страна специализируется на производстве конкретного товара, образуя глобальные вертикальные цепочки торговли товарами с высокой добавленной стоимостью. Поскольку в официальной статистике отсутствует подробная информация о всех перемещениях товаров, сложно определить на каком этапе формируется добавленная стоимость и как ее измерить в принципе. В нашей работе мы используем методологию, предложенную Kee и Tang, чтобы оценить внутреннюю добавленную стоимость в российских фирмах-экспортерах обрабатывающих отраслей. Для этого необходимо рассчитать коэффициент использования внутренних компонент (DVAR) и определить, посредством эконометрического анализа, какие факторы оказывают существенное влияние на него. В результате авторы приходят к выводу, что российские фирмы в большей степени потребляют внутренние компоненты, нежели импортируют материалы.

Ключевые слова: внутренняя добавленная стоимость, торговля добавленной стоимостью, импортозамещение, фирмы-экспортеры.

В сфере современной международной торговой политики все чаще происходят различные существенные изменения, которые нельзя оставить без внимания. Процесс производства товаров представляет собой последовательную вертикальную цепочку, которая широко распространена среди ряда стран, при условии, что каждая страна специализируется на конкретных этапах производства того или иного продукта. Таким образом, можно определить ключевой аспект вертикальных цепочек торговли - использование импортных материалов в производстве товаров, которые впоследствии экспортируются.

На основании уже имеющихся исследований, касающихся анализа на уровне фирм, было установлено, что зачастую экспортеры более продуктивны, чем не экспортеры. Кроме того, компании с лучшими характеристиками реализуют процесс самоотбора в экспортные рынки. Это не только предоставляет фирмам возможности быстрого выхода на рынок, но также дает теоретические обоснования добавленной стоимости в отношении стратегии диверсификации фирм, помогает фирмам производить новые товары и выходить на более совершенные рынки.

На данный момент основная трудность заключается в том, как отследить и разнообразить количество товаров с высокой добавленной стоимостью. Данная проблема продолжает становится все более актуальной, особенно в случае с Россией не только потому, что похожих исследований еще не было проведено, главное - мы недостаточно развитая экономика, по сравнению с рядом стран, которая кроме того страдает от «ресурсного проклятья» (Гуриев, 2010). Логичным решением избавиться от сырьевой модели экономического развития, это начать процесс «встраивания» в глобальные цепочки торговли, что даст возможность производить хорошие промежуточные товары или же полуфабрикаты с высокой добавленной стоимостью и расширить рынки сбыта. Необходимо оценить, как Россия интегрируется (и интегрируется ли?) в глобальную цепочку добавленной стоимости по определенным категориям товаров в контексте регионов, поскольку экспорт товаров с высокой добавленной стоимостью, как было показано в ранних работах исследователей, положительно влияет не только на эффективность фирм и обрабатывающих отраслей, но и на экономический рост страны в целом.

Кроме того, экономисты сталкиваются с другой не менее важной проблемой - как именно оценивать добавленную стоимость. Обычно валовая стоимость того или иного товара регистрируется при его пересечении границы в условии международной торговли, что усложняет процесс определения добавленной стоимости и усугубляет его существующим двойным учетом. Появление глобальных цепочек поставок резко изменило ситуацию (Johnson, 2014). Для того чтобы измерить торговлю в терминах добавленной стоимости, необходимо «следить» за товарами, фигурирующими в глобальных цепочках поставок: от производителей сырья до конечных потребителей, определяя добавленную стоимость в конечных товарах на каждом этапе. В результате относительно недавно были объединены национальные таблицы затраты-выпуск с двусторонними данными по торговле. Эти глобальные таблицы затраты-выпуск показывают поставки товаров в обоих секторах и странах и помогают нам отслеживать добавленную стоимость, заложенную в конечные товары, обратно к ее источнику (Grossman and Rossi-Hansberg, 2008). Dietzenbacher, Los, Stehrer, Timmer, и de Vries (2013) создали новую альтернативу - World Input-Output Database (WIOD), которая предоставляет ежегодные временные ряды мировых таблиц затраты-выпуск с 1995 года. Несмотря на то, что WIOD имеет ряд отличительных характеристик по сравнению с другими базами данных (Timmer et al., 2015), существует еще один способ определения добавленной стоимости без использования таблиц затраты-выпуск. Hiau Looi Kee и Heiwai Tang (2012) предоставляют теоретические основы для изучения внутренней добавленной стоимости (DVA) фирмы и предлагают эмпирическую методологию для непосредственного измерения DVA на уровне фирм. Несмотря на то, что таблицы затраты-выпуск достаточно информативны, они требуют строгие пропорциональные допущения при расчете добавленной стоимости на уровне секторов и стран, а именно, что все фирмы, принадлежащие к одной отрасли, используют одинаковые пропорции импортируемых материалов, а доля иностранного государства в импортируемых материалах предполагается равной доле страны в совокупном импорте. Что приводит к смещению оценок в то время, когда фирмы являются неоднородными с точки зрения технологий производства.

Трудно отрицать важность измерения торговли добавленной стоимостью. В настоящее время существует несколько базовых исследований, свидетельствующих о необходимости разработки политики добавленной стоимости и участия в глобальных цепочках торговли. Существует множество неопределенностей и двусмысленностей в построении показателей добавленной стоимости и их дальнейшей оценки, тем не менее, измерение добавленной стоимости открывает большие возможности не только для развитых стран, но и для развивающихся, которые могут иметь большие выгоды от международной фрагментации производства (Judith Dean, 2013).

Итак, цель данной работы - оценить импортную активность российских фирм обрабатывающих отраслей, исследовать её факторы. Для этого были поставлены следующие задачи: во-первых, расчет коэффициента использования внутренних компонент в соответствии с выбранной методологией, во-вторых, построение эконометрической модели для определения факторов, влияющих на использование внутренних компонент.

Далее статья организована следующим образом: в следующем разделе представлена методология расчета добавленной стоимости, затем раздел, посвященный описанию данных и их характеристике, полученные результаты. В заключительном разделе сформулированы основные выводы работы.

1. Методология расчета добавленной стоимости

В данной работе мы применяем методологию, разработанную Kee и Tang (2012), для измерения внутренней добавленной стоимости (DVAR), которая формируется на уровне предприятий, максимизирующих свою прибыль, с использованием данных о стоимости импортных и экспортных операций и основных показателей финансовой отчетности фирм. Интересующий нас показатель представляет собой отношение внутренней добавленной стоимости к экспорту и зависит от стоимости используемых материалов в общем объеме продаж. Математически коэффициент DVAR рассчитывается посредством определения выручки каждой фирмы:

добавленный стоимость российский обрабатывающий

где PY - выручка компании, р - прибыль, wL - фонд заработной платы, rK - затраты на капитал, PDMD - затраты на внутренние компоненты, PIMI - затраты на импортные материалы.

Затем авторы предполагают, что экспортеры обрабатывающих отраслей продают всю свою продукцию за рубежом и имеют доход равный экспорту (EXP), и в то же время весь импорт (IMP) равен стоимости импортируемых материалов (PIMI):

Внутренняя добавленная стоимость (DVA - domestic value added) рассчитывается как разница между экспортом и импортом:

Отношение DVA к валовому экспорту обрабатывающей фирмы (DVAR - domestic value added ratio) выглядит следующим образом:

Кроме того, доля импорта в выручке позволяет нам изменить интерпретацию показателя DVAR. Он становится индикатором импортозамещения. Чем выше показатель DVAR, тем больше отечественных материалов мы используем для производства товаров, значит доля импорта в выручке компании мала, следовательно, выше импортозамещение. Исследование внутренней добавленной стоимости тесно связано с определением факторов импортозамещения.

2. База данных

Для расчета показателя DVAR мы используем региональные данные, охватывающие импортные и экспортные транзакции за 2015г. Все значения представлены в долларах США для фирм-экспортеров обрабатывающих отраслей по регионам РФ и были взяты с сайта Федеральной Таможенной службы РФ. Значения товарной структуры импорта и экспорта соответствуют 4-значному коду ТНВЭД. Также из «Спарк - Интерфакс» были выгружены данные финансовой отчетности фирм (доходы от продаж, выручка, прибыль, активы, основные средства, себестоимость и пр.), необходимые для расчета коэффициента добавленной стоимости.

Прежде всего необходимо уделить внимание величине импорта и экспорта в 2015 г. Ниже на рисунках 1 и 2 представлено распределение импорта и экспорта по регионам РФ. Серым цветом выделены регионы, по которым отсутствуют данные.

Рисунок 1. Экспорт регионов РФ в 2015 г.

Рисунок 2. Импорт регионов РФ в 2015 г.

Итак, стоимость экспорта превышает стоимость импорта порой в разы. Экспортеров много больше нежели импортеров. Лидирующими импортерами являются Москва (21,363 млн дол.), Московская область (8,649 млн дол.) и Санкт-Петербург (5,064 млн дол.); экспортерами - Москва (126,463 млн дол.), Тюмень (14,494 млн дол.), Санкт-Петербург (13,864 млн дол.). Тенденция к кластеризации в большей степени наблюдается в случае регионов-экспортеров.

Первоначально в нашей выборке содержалась информация для 11,575 фирм в 78 регионах РФ. На рисунке 3 представлена информация о количестве фирм обрабатывающих отраслей РФ.

Рисунок 3. Количество фирм в регионах РФ по данным 2015 года.

Максимальное количество принадлежит Москве (1,768), Санкт-Петербургу (857) и Московской области (681). Минимальные значения наблюдаются в регионах: Республика Тыва (1), Республика Калмыкия (2) и Чукотский АО (3).

На данном этапе было принято решение сократить выборку: убрать регионы с небольшим количеством фирм (до 50) и ограничить по стоимости экспорта - были выбраны фирмы, экспорт которых свыше 10,000$. И в результате наша выборка сократилась до 4,118 фирм в 61 регионе РФ (Москва и Санкт-Петербург не были исключены из рассмотрения). Карты с распределением импорта и экспорта по регионам России с учетом сокращения выборки представлены в Приложении (см. Рисунок 4 и Рисунок 5).

На рисунке 6 мы видим соотношение импорта и экспорта для первых 15 регионов РФ, где наблюдается самая высокая концентрация фирм.

Рисунок 6. Соотношение импорта и экспорта в первых 15 регионах с крупнейшей долей фирм

На основании данной диаграммы можно сделать вывод о том, что существует разделение регионов на чистых импортеров и чистых экспортеров. На графике видно, что чистыми импортерами являются зачастую столичные регионы: Москва, Московская область, Санкт-Петербург, поскольку именно в этих регионах сконцентрированы крупнейшие импортеры, которые распространяют продукцию далее на всю страну. К чистым экспортерам относятся регионы, зависящие от экспорта несложных отраслей, в которые попадают товары отрасли металлургии - Челябинская, Свердловская области и сельского хозяйства - Краснодарский край и Ростовская область.

Итак, зачастую, фирмы больше экспортируют, нежели импортируют, что уже подводит нас к мысли о том, что фирмы в большей степени стараются использовать внутренние компоненты при производстве товаров (импортозамещение).

В таблице 1 представлены имеющиеся в нашей выборке переменные, которые в дальнейшем будут использованы при построении эконометрической модели.

Таблица 1. Переменные, используемые в работе. Данные взяты с сайта Федеральной Таможенный службы, Спарк-Интерфакс

Поскольку мы работаем с кросс-секцией, в нашей выборке содержатся данные, как было уже упомянуто ранее, для 4,118 фирм-экспортеров обрабатывающих отраслей за 2015 год: величина импорта и экспорта, показатели финансовой отчетности и производительности фирмы, доля сырьевого/несырьевого импорта, переменная, отвечающая за размер фирмы и пр. Помимо этого, у нас имеются дамми-переменные, соответствующие каждому региону и отрасли, и также дамми, отвечающие за способ транспортировки импортируемых товаров. Такие переменные, как доля выручки в основных средствах, доля экспорта в выручке и доля материальных затрат в выручке были включены, поскольку необходимо учесть насколько производительны фирмы. Несмотря на то, что база включает в себя только фирмы-экспортеров, даже здесь необходимо учитывать объемы экспорта, поскольку фирмы, которые экспортируют больше, будут более производительны, чем те, которые экспортируют в меньшей степени. С другой стороны, высокая производительность может быть обусловлена: 1) фирма проводит политику импортозамещения, 2) фирма импортирует более сложные компоненты, что подразумевает высокую добавленную стоимость.

Анализ данных позволил нам отследить следующие закономерности: во-первых, регионы больше экспортируют, чем импортируют товары; во-вторых, есть регионы, которые не импортирую товары в принципе. Что же тогда влияет на снижение импортной деятельности фирм и что представляют собой фирмы, которые ничего не импортируют?

3. Добавленная стоимость фирм российских регионов и факторы импортозамещения

Используя методологию Kee и Tang, нами был рассчитан коэффициент внутренней добавленной стоимости, который формируется на уровне фирм. Как уже упоминалось ранее, коэффициент DVAR также показывает использование внутренних компонент, что является своего рода фактором импортозамещения. Чем выше этот показатель, тем ниже доля импорта, а значит, выше импортозамещение. Для начала обратимся к рисунку 7. На графике показана доля фирм для первых 15 регионов и среднее значение показателя dvar в каждом регионе.

Рисунок 7.1. Среднее значение показателя, характеризующего использование внутренних компонент, в первых 15 регионах с крупнейшей долей фирм.

Дополнительно: см. Рисунок 7.2. в Приложении

В среднем по регионам значение DVAR приблизительно равно 0.9, что достаточно высоко и говорит нам о том, что фирмы меньше используют импортных материалов в производстве товаров. Ниже представлен график распределения исследуемой переменной.

Рисунок 8. Распределение переменной DVAR.

Как мы видим, распределение далеко от нормального. Использование логарифмирования в данном случае не исправило ситуацию. В результате было решено провести процедуру, которая на английском языке носит название «winsorizing» и подразумевает ограничение экстремальных значений, с целью уменьшить влияние возможных ложных выбросов. Изначальную переменную DVAR мы ограничили сверху, заменив все значения равные 1 на 0.99, нижняя граница осталась без изменений.

Рисунок 9. Распределение трансформированной переменной DVAR

Трансформация показала, что переменная dvar похоже имеет beta-распределение. Поскольку она представляет собой долю - ограничена от 0 до 1 - то есть несколько способов, как оценивать модель в данном случае, например: tobit-regression, beta-regression, fraction probit regression. Для начала приведем статистику используемых переменных. В качестве зависимой переменной выступает показатель использования внутренних компонент в производстве (dvarw), к независимым переменным относятся: производительность фирмы (productivity), доля экспорта в выручке (exptosales), доля материальных затрат в выручке (materialtosales), доля несырьевого импорта (nonraw), дамми по отраслям (i.otr) и способам транспортировки (sea, auto, avia). Переменные productivity и exptosales были нормированы посредством взятия логарифма. В таблице 2 представлена описательна статистика всех переменных, используемых в модели.

Таблица 2. Описательная статистика переменных

Итак, из Таблицы 2 мы видим, что зависимая переменная dvarw имеет среднее значение 0.89, что довольно высоко, несмотря на то, что есть фирмы с минимальными значениями в 0.02. Переменная otr* включает в себя отрасли обрабатывающей промышленности (от 15 до 37). Поскольку переменная dvarw представляет собой долю, и ее распределение далеко от нормального, то в данном случае необходимо, как было уже сказано ранее, использовать нетривиальные методы моделирования. Нами было принято решение построить beta регрессию и сравнить ее с tobit и fractional probit моделями. Ниже в Таблице 3 приведены полученные результаты.

Полная таблица содержится в Приложении (см. Таблицу 4)

На основании полученных результатов мы можем видеть, что результаты beta, tobit и fractional probit регрессий практически идентичны, различия лишь в значимости некоторых коэффициентов, но поскольку распределение зависимой переменной похоже на beta-распределение, мы выбираем beta модель. Коэффициент производительности фирмы отрицательно влияет на использование внутренних компонент, что логично, поскольку фирмы, которые проводят активную политику импортозамещения будут менее производительны, чем те, которые больше импортируют.

Таблица 3. Результаты эконометрического анализа.

P-values in parentheses * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

Дамми-переменные, отвечающие за способ транспортировки, оказались значимыми и отрицательными, что также ожидаемо - чем больше мы ввозим материалов, тем ниже использование внутренних компонент.

Доля экспорта в выручке компаний положительна и значима на 5% уровне. В данном случае, чем выше экспорт, тем выше использование внутренних компонент. На первый взгляд выглядит довольно неоднозначно, но вся суть заключается в том, что именно мы экспортируем: сырье и несложные товары или высокотехнологичные товары. Если фирмы занимаются экспортом сырья и несложных товаров, то это подразумевает, что ей в принципе не нужны импортные компоненты или какие-либо полуфабрикаты. В результате наблюдается высокое импортозамещение.

Рисунок 10. Экспорт российских фирм обрабатывающих отраслей по типам товаров в 2015 г. Расчеты автора

Доля материальных затрат в выручке, которая складывается из себестоимости и затрат на импортные материалы, отрицательно влияет на использование внутренних компонент - чем выше доля материальных затрат, т.е. растут затраты на импортные материалы, тем ниже импортозамещение.

Чем выше доля несырьевого импорта, тем ниже использование внутренних компонент - как только мы начинаем импортировать, импортозамещение снижается.

С точки зрения размера фирм, мы видим, что средние (с выручкой от 800 до 2000 млн рублей) и крупные (с выручкой от 2000 млн рублей) фирмы активно проводят политику импортозамещения, чем малые, поскольку скорее всего принадлежат к отраслям, относящимся к производству более простых или сырьевых товаров.

Таким образом, мы видим, что фирмы в большей степени используют внутренние компоненты, проводя политику импортозамещения. Зачастую, это характерно для фирм, удаленных от границ государства и занятых в: химическом и металлургическом производстве, в отрасли обработки вторичного сырья и производстве медицинского оборудования. Главным выводом в данной работе становится довольно логичное последствие высокого экспорта и в то же время высокого использования внутренних компонент (низкого импорта) - отрасли экспортируют в большинстве случаев несложные товары с низкой добавленной стоимостью (см. Рисунок 10), что указывает на то, что Россия не встраивается в глобальные цепочки торговли. Фирмам необходимо увеличивать импорт материалов, поскольку это будет повышать добавленную стоимость товаров.

Заключение

В нашей работе мы использовали методологию, предложенную Kee и Tang для оценки внутренней добавленной стоимости, формирующейся на уровне фирм. С учетом специфики российской международной торговли, наложенных санкций и кризис 2014 года (влияние которых не было проверено в данной работе, поскольку это подразумевает другое, не менее крупное исследование), которые в свою очередь не могли не повлиять на конъюнктуру международной торговой политики, можно увидеть, что фирмы в нашей выборке экспортируют несложные товары (Рисунок 10) и практически ничего не импортируют в 2015 году. Значения рассчитанного коэффициента (DVAR) достаточно высоки и означают, что фирмы обрабатывающей промышленности используют внутренние компоненты в большей степени, нежели импортные, что также подтверждается результатами эконометрического анализа, которые оказались относительно устойчивыми к различным методам оценивания. Можно интерпретировать данный коэффициент по-разному. С одной стороны, он продолжает показывать уровень внутренней добавленной стоимости, которая формируется на уровне предприятии, с другой - он выступает индикатором импортозамещения, поскольку в его расчетах напрямую используется коэффициент доли импортируемых материалов в выручке компании.

Таким образом, мы можем утверждать, что фирмы в нашей выборке действительно проводят политику импортозамещения, но при этом продолжают активно экспортировать товары. Основными факторами импортозамещения выступают: внешние экономические и политические шоки, недостаточная степень развития российской экономики, высокая доля фирм, производящих и экспортирующих несложные и/или сырьевые товары, не подразумевающие «вертикальных цепочек» производства. В результате получается, что российские фирмы продают заграницу продукцию, которая не обладает высокой добавленной стоимостью.

Развивающиеся страны могут получить больше выгод от международной фрагментации производства. Участие в глобальных цепочках поставок открывает возможности для диверсификации производственной деятельности в отношении товаров, которые обычно находятся за пределами сравнительных преимуществ страны, сферу которых можно расширить посредством производства промежуточных товаров с высокой добавленной стоимостью, что дает больше выгод от специализации. Таким образом, несмотря на то, что российские фирмы обрабатывающих отраслей активно «не поддерживают» политику добавленной стоимости, необходимо вмешательство государства с целью расширения импорта средств производства и продолжение исследований в этой области.

Список литературы

1. Внешняя торговля: изменение структуры и динамики: Бюллетень социально-экономического кризиса в России (2016) / Аналитический центр при Правительстве РФ. № 12. 20 с. [Foreign trade: changing composition and dynamics: Bulletin of socio-economic crisis in Russia (2016) / the Analytical center for the Government of the Russian Federation. No. 12, 20 p. (In Russian).]

2. Гуриев С., Плеханов A., Сонин К. (2010). Экономический механизм сырьевой модели развития // Вопросы экономики. № 3. С. 4-23. [Guriev S., Plekhanov A., Sonin K. (2010) Economics of Development Based on Commodity Revenues / / Voprosy Ekonomiki. No. 3, P. 4-23. (In Russian).]

3. Dean J. M. The Importance of Measuring Trade in Value Added: Why Measuring Value-Added Trade Matters for Developing Countries / Dean J. M. // Trade in value added: developing new measures of cross-border trade / ed. By Mattoo A., Wang Z., Wei S-J. (2013). Washington, DC; World Bank. 47-58.

4. Dietzenbacher E., Los B., Stehrer R., Timmer M., de Vries G. (2013). The Construction Of World Input-output Tables In The WIOD Project. Economic Systems Research, 25(1), 71-98.

5. Grossman G. M. The Importance of Measuring Trade in Value Added: Imperatives from International Trade Theory / Grossman G. M. // Trade in value added: developing new measures of cross-border trade / ed. By Mattoo A., Wang Z., Wei S-J. (2013). Washington, DC; World Bank. 41-47.

6. Grossman G., Rossi-Hansberg E. (2008). Trading Tasks: A Simple Theory of Offshoring. American Economic Review, 98, 1978-97.

7. Gylfason T. (2001) Natural resources, education, and economic development // European Economic Review. No. 45, P. 847-859.

8. Johnson R. C. (2014). Five Facts about Value-Added Exports and Implications for Macroeconomics and Trade. Research Journal of Economic Perspectives 28(2), 119-142.

9. Johnson, R. C., Noguera G. (2012a). Accounting for Intermediates: Production Sharing and Trade in Value Added. Journal of International Economics, 86, 224-36.

10. Kee, H. L., H. Tang. (2012). Domestic Value Added in Chinese Exports: Firm-level Evidence. Unpublished manuscript.

11. Koopman, R., Wang Z., Wei S.-J. (2014). Tracing Value-added and Double Counting in Gross Exports. American Economic Review, 104, 459-94.

12. Miroudot S., Yamano N. Towards the Measurement of Trade in Value-Added Terms: Policy Rationale and Methodological Challenges / Miroudot S., Yamano N. // Trade in value added: developing new measures of cross-border trade / ed. By Mattoo A., Wang Z., Wei S-J. (2013). Washington, DC; World Bank. 17-41.

13. Saito M., Salgado R. The Importance of Measuring Trade in Value Added: Implications for Macroeconomic Policy / Saito M., Salgado R. // Trade in value added: developing new measures of cross-border trade / ed. By Mattoo A., Wang Z., Wei S-J. (2013). Washington, DC; World Bank. 58-67.

14. Timmer M., Dietzenbacher E., Los B. et al. (2015). An Illustrated User Guide to the World Input-Output Database: The Case of Global Automotive Production. Review of International Economics, 23(3), 575-605.

15. Trade in value added: developing new measures of cross-border trade / ed. By Mattoo A., Wang Z., Wei S-J. (2013). Washington, DC; World Bank. 360 p.

16. The Empirical Analysis of Value Added in Russian Manufacturing Firms

17. Anna Fedyunina*, Valeriya Samokhina

18. Author's affiliation: National Research University Higher School of Economics (St. Petersburg). * Corresponding author, email: afedyunina@hse.ru

19. Abstract. In modern international trade the production process of goods is becoming increasingly fragmented, each country is specialized in the production of a particular product, forming global value added vertical chains of trade. Since in official statistics there is no detailed information about all goods' trade flows, it is difficult to determine at what stage value added is formed and how to measure it in principle. In this work the methodology proposed by Kee and Tang was used to estimate domestic value added in Russian exporting firms of the manufacturing industries. To do this, the coefficient of domestic components using (DVAR) was calculated and factors that have significant impact on it were determined by means of econometric analysis. As a result, the authors conclude that Russian firms consume more domestic components than imported.

20. Keywords: domestic value added, value added trade, import substitution, firms-exporters.

Приложения

Рисунок 4. Экспорт регионов РФ в 2015г.

Рисунок 5. Импорт регионов РФ в 2015г.

Рисунок 7.2. Среднее значение показателя, характеризующего использование внутренних компонент в регионах РФ.

Таблица 4. Результаты регрессии

t statistics in parentheses: * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

Note: The base (omitted) categories are industry №15 and Moscow region.

Размещено на Allbest.ru