Образцы перекрестной области промышленности в пределах фирмы.

В Таблице 1A мы показываем итоговую статистику в различных мерах размера промышленностью; среднее число вычислено во всех странах, говоря о данных для данной промышленности. Есть 55 секторов, по которым у нас есть данные, хотя из последней колонки, указывающей на частоту сообщения стран, мы видим, что оплата в раличных странах не однородна.

9 - В дополнение к сосредоточению на фирмы, которые проводят большую часть экономической активности в секторе, эта мера имеет больше шансов захватить фирм вблизи их оптимального масштаба. В теориях мы описали предложение детерминант оптимального масштаба фирм. Кроме того, мера смягчает проблемы, не зная, входящих на рынок и выхода детали в нашем поперечного сечения данных. Когда есть вход и выход, фирм существенно растут, когда молодые, и есть межотраслевые изменения в этих темпов роста (см. (1998) и Пейкс и Эриксон (готовится к печати)). Несмотря на эти проблемы, так как у нас есть страны с относительно сходными стадиями развития, промышленность должна быть на сходных стадиях жизненного цикла продукции в разных странах (см. Клеппер (1996) для формализации эффектов PLC). Таким образом, кросс-кантри и эффекты взаимодействия должны действительно отражать влияние институциональных различий на размер в среднем. Более важно, Sutton (1997, p52) утверждает, что большинство входов и выходов имеют относительно небольшое влияние на крупнейшие фирмы в отрасли (которые, вероятно, достигли оптимального масштаба). Нам не удалось полностью подчеркнуть крупнейшие фирмы, так как мы не имеем распределение размера в бункерах, особенно крупных. Так, например, если большая часть занятых в промышленности сосредоточена в одной крупной фирме, но есть 15 мелких фирм в крупнейших, наш расчет сотрудников средневзвешенен и будет иметь тенденцию к занижению истинных величин.

Простое среднее число и средняя величина служащих в пределах фирмы могут представить совсем разные картину. Например, "Воздушный транспорт" имеет третьи по величине фирмы последней меры со средним числом 6,335 сотрудников, но имеет только двенадцатые по величине фирмы со средним числом 135 сотрудников прежней меры. Это потому что большинство сотрудников принадлежит нескольким крупным авиакомпаниям (следовательно более высокий по должности сотрудник имеет больший вес для среднего числа), но есть также много крошечных

фирм в авиационной промышленности, оказывающей вспомогательные услуги (следовательно низкое простое среднее число). В дальнейшем мы сосредотачиваемся на величине количества служащих.

Самыми большими секторами, безусловно, является "Коммуникации", "Железные дороги", "Воздушный транспорт" и "Электричество". Размеры крупнейших фирм в этих секторах также значительно выше, чем в других секторах. Учитывая типично высокий уровень Государственной собственности и вмешательства в эти сектора, мы коллективно маркируем их "Утилитами" (хотя они не соответствуют тому, что называют утилитами в Соединенных Штатах). Мы показываем статистику уровня страны с ними и без них в Таблице 2.

Самые маленькие сектора "Недвижимость", "Отходы и отходы", "Бытовые услуги", "Ремонт товаров народного потребления", и "Аренда". Основываясь на этом неправильно считать, что фирмы в секторе обслуживания небольшие. Фирмы в финансовых услугах такие как Банковское дело или Страхование примерно такого же размера как фирмы в Транспортных средствах, промышленном секторе с крупнейшими фирмами.

Шестая колонка Таблицы 1A показывает средний остаток в стране от регресса:

log (Employee weighted average size_C,S) =

где, - вектор моделей страны. Цель состоит в изучении среднего количества служащих, когда эффекты страны не учитываются. Сравнение категорий секторов, очищенных от эффектов страны с категориями секторов, основанных на оригинальном среднем числе, дает нам общее представление о важности эффектов страны. Коэффициент корреляции Спирмена между средним числом с эффектом страны и без него 0.86, когда все сектора включены. И 0.95, когда сервисные сектора не учитываются. Ранжирование самых больших 4 секторов (которые включают сервисные сектора) сохраняется в обоих значениях. Эти коэффициенты указывают, что, в то время как могут присутствовать эффекты страны, они, вероятно, будут омрачены секторными эффектами.

Действительно, двухсторонний дисперсионный анализ среднего числа рабочих на страну и сектор показывает, что почти 63% полного изменения в размере происходит из-за секторных эффектов, в то время как приблизительно 2.5% происходит из-за эффектов страны. Соответствующие числа, когда используется простое среднее число, составляют 26% и 1.4%.

В Таблице 1B мы показываем дисперсию в пределах фирмы в различных секторах. Формулы, используемые для вычисления этой и остальной статистики, даны в приложении. Взвешенный коэффициент изменчивости размера фирмы в пределах сектора (отклонение стандартного количества сотрудников в отрасли разделить на среднее число количества сотрудников для этой отрасли в различных странах), вероятно, будет маленьким, если промышленность будет сконцентрирована (так, чтобы большая часть занятости была в нескольких крупных фирмах), или если есть четкая оптимальная шкала операций (так, чтобы большинство фирм попадало в эту шкалу). Он является самым высоким для сфер услуг, таких как "Бытовые услуги", "Агенты", "Отели и Поставка", "Ремонт Товаров народного потребления", и самым низким для "Добычи Твердого Топлива", "Коммуникации" и "Ядерные топлива". Капиталоемкие отрасли промышленности менее рассеяны, хотя трудно сказать, кто из вышеупомянутых ответственен. Наконец, скошенность среднего количества сотрудников обычно отрицательна (39 из 55 отрицательных секторов).

Дата добавления: 2015-08-10