سنجش تأثیر کارایی بر ارزش‌افزوده در واحدهای صنعتی منتخب ایران (موردکاوی: بنگاه‌های با اشتغال ۱۰ نفر و بیشتر)

نوع مقاله : کاربردی

نویسندگان

1 گروه اقتصاد، واحد کرمان، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمان، ایران.

2 گروه اقتصاد، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد کرمان

10.30473/jier.2026.75832.1513

چکیده

پژوهش حاضر به بررسی اثر شاخص‌های کارایی فنی، اقتصادی و تخصیصی بر ارزش‌افزوده کارگاه‌های صنعتی منتخب دارای ده کارکن و بیش‌تر در ایران می‌پردازد. داده‌های پانل این مطالعه برای دوره زمانی ۱۳۹۰ تا ۱۴۰۰ و در قالب ۲۴ زیربخش صنعتی، بر اساس طبقه‌بندی ISIC و با استفاده از آمارهای طرح صنعتی مرکز آمار ایران گردآوری شده است. نمونه‌گیری به روش طبقه‌بندی‌شده انجام شده و حجم نمونه با استفاده از فرمول کوکران تعیین گردیده است. چهار زیربخش با بیش‌ترین سهم در اشتغال و ارزش‌افزوده، شامل فرآورده‌های غذایی، آشامیدنی‌ها، پوشاک و منسوجات برای تحلیل تفصیلی انتخاب شده‌اند. برای استخراج شاخص‌های کارایی از رهیافت تحلیل مرز تصادفی (SFA) و برای تحلیل پویای روابط کوتاه‌مدت و بلندمدت از مدل خودرگرسیونی با وقفه‌های توزیعی (ARDL) استفاده شده است. نتایج برآورد نشان می‌دهد که هر سه شاخص کارایی در بلندمدت تأثیر مثبت و معناداری بر ارزش‌افزوده دارند، به‌طوری‌که افزایش کارایی فنی و اقتصادی بیش‌ترین نقش را در ارتقای عملکرد بخش صنعت ایفا می‌کند. در کوتاه‌مدت نیز اثرگذاری این شاخص‌ها مثبت ولی ضعیف‌تر بوده و ضریب تصحیح خطا منفی و معنادار است که بیانگر وجود رابطه تعادلی پایدار میان کارایی و ارزش‌افزوده در سطح زیربخش‌های صنعتی می‌باشد. هم‌چنین، ضرایب سرمایه (۰.۴۷) و نیروی کار (۰.۳۹) نقش اساسی این عوامل در تولید و رشد اقتصادی را برجسته می‌سازد. به‌طور کلی، یافته‌ها که با نظریه‌های اقتصادی تولید همسو هستند، بر ضرورت اجرای سیاست‌هایی با هدف ارتقاء کارایی، سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها و توسعه سرمایه انسانی به‌عنوان محرک‌های کلیدی بهبود عملکرد صنعتی کشور تأکید دارند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


REFERENCES
[1]. Solow, R. M. (1957). Technical Change and the Aggregate Production Function. Review of Economics and Statistics, 39(3), 312–320.
 [2]. Farrell, M. J. (1957). The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 120(3), 253–290.
[3]. Kumbhakar, S. C., & Lovell, C. A. K. (2000). Stochastic Frontier Analysis. Cambridge University Press.
[4]. Coelli, T. J., Rao, D. S. P., O'Donnell, C. J., & Battese, G. E. (2005). An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. Springer.
[5]. Lotfalipour, M. R., Falahi, M. A., & Ashena, M. (2006). ICT and technical efficiency of the manufacturing industries in Iran. Paper presented at the International Conference on Information and Communication Technologies, or published in related journals [In Persian].
 
[6]. Salimi Far, M., Rezvani, M. J., & Abou Torabi, M. A. (2009). The survey of financial development indicators and their causal relationship with economic growth in Iran. Journal of Quantitative Economics, 19(2), 123–145 [In Persian].
[7]. Momeni, F., Banouei, A. A., & Rostami, M. (2009). Estimation of physical capital stock in the Iranian economy (Perpetual inventory method). Economic–Research Journal of the Ministry of Economic Affairs and Finance, (3), 1–26[In Persian].
[8]. Gharshi, M. H., & Azarbaijani, S. A. (2011). Estimation of technical efficiency and its determinants in Iranian manufacturing industries using the stochastic frontier approach. Iranian Economic Research Quarterly, 15(44), 1–28[In Persian].
[9]. Shahiki Tash, M. N., & Yaghoubi, N. M. (2014). Evaluation of technical efficiency in Iran’s manufacturing industries using the maximum likelihood estimation method. Management Research in Iran, 18(1), [Spring 2014] [In Persian].
[10]. Sheyki Tash, M. N., Taher pour, J., & Shivayi, E. (2014). Evaluation of factors affecting technical inefficiency of Iranian manufacturing industries: Stochastic frontier approach and maximum likelihood method. Economic Research Quarterly, 14(55), 47–57, [In Persian].
[11]. Baradaran, V., & Mohammadi, S. H. (2016). Investigating the impact of macroeconomic variables on the value added of industrial sub-sectors using an econometric approach. Business Research Journal, (80), 1–30. [In Persian].
[12]. Molaei, M., Hesaraki, N., & Javanbakht, A. (2017). Estimating eco-efficiency of input-oriented agricultural products (Case study: Environmental efficiency of rice production). Agricultural Economics, 11(2), 127–157. [In Persian].
[13]. Abdshahi, A., & Ghorbani, M. R. (2019). Estimating technical efficiency and scale efficiency of broiler chicken production units in Khuzestan Province. Journal of Agricultural Economics and Development, 33(3), 299–311. [In Persian].
[14]. Asgari, M. (2019). Technical efficiency analysis of Iranian industrial units using stochastic frontier approach. Journal of Industrial Economics, 14(2), 45–57.
[15]. Salehi Asfiji, R., et al. (2019). Impact of energy efficiency on value-added in the Iranian industrial sector. Energy Economics and Management, 10(1), 33–50.
[16]. Salsabila, L., & Rejeki, D. (2021). The influence of value-added capital employed (VACA), value added human capital (VAHU), and structural capital value added (STVA) on profitability: Evidence from the metal sub-sector manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange (2015–2019). Jurnal Akuntansi dan Bisnis Krisnadwipayana, 8(3), 59–72. http://dx.doi.org/10.35137/jabk.v8i3.596
[17]. Azolibe, C. B. (2022). What accelerates industry value added in middle-income countries: Is there a differential impact in low-income countries? Transnational Corporations Review, 14(2), 153–168. https://doi.org/10.1080/19186444.2021.1930458.
[18]. Huang, X. (2022). The roles of competition on innovation efficiency and firm performance. [Complete Journal Name], [Volume (Issue)], [Page range]. Evidence from the Chinese manufacturing industry. European Research on Management.
[19]. UNIDO (2022). Annual Value-Added Industrial Report (MVA 2022). New York: United Nations Industrial Development Organization
[20]. Azad, A. A., & Poor Zamani, Z. (2023). Analysis of company efficiency from the perspective of risk and governance: Artificial intelligence approach. Management Accounting and Auditing Knowledge, 11(44), 347–371. [In Persian].
 [21]. Xue, P., Du, J., Liu, J., Li, Z., Alboahooth, B., & Yang, Y. (2023). Natural resources and economic perspective: Manufacturing value added for Europe and Central Asian economies. Resources Policy, 86 (Part A), 1–14. 
[22]. Liu, J., Lc, C., Ma, X., & Li, Y. (2024). Evaluation of value-added efficiency in the energy storage industry value chain: Evidence from China. Journal of Energy Storage, 82.
[23]. Love, I., & Ziccino, L. (2006). Financial Development and Dynamic Investment Behavior: Evidence from Panel VAR. Quarterly Review of Economics and Finance; 46: 190-210.
[23]. Holtz-Eakin, D., W. Newey and H. S. Rosen. (1988). Estimating Vector Autoregressions with Panel Data, Econometrica, 56(6): 1371-1395.