Материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления пользователям Интернета и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
© 2018 - 2024
производственная сила региональная кыргызская
Описание данных:
Для оценки производственной функции Кобба-Дугласа в работе использованы годовые данные Национального статистического комитета Кыргызской Республики за период с 1995по 2002 годы по следующим показателям:
- ВВП в текущих ценах, млн.сом (Y);
- Инвестиции в основной капитал в текущих ценах, млн.сом ( К);
- Трудовые ресурсы, человек (L);
- ВВП на душу населения, млн.сом/чел (Y/L);
- Капиталовооруженность труда, млн.сом/чел
В нижеследующей таблице 16. приведены основные числовые характеристики переменные
Таблица 16
| t | Y | K | L | Y/L | K/L |
| 1995 | 16145,1 | 3221 | 1741727 | 0,00927 | 0,00185 |
| 1996 | 23399,3 | 4766,2 | 1791535 | 0,01306 | 0,00266 |
| 1997 | 30685,7 | 5692,2 | 1792298 | 0,01712 | 0,00318 |
| 1998 | 34181,4 | 4214,5 | 1811258 | 0,01887 | 0,00233 |
| 1999 | 48744 | 6708,2 | 1901085 | 0,02564 | 0,00353 |
| 2000 | 65357,9 | 10855 | 1912687 | 0,03417 | 0,00568 |
| 2001 | 73883,3 | 9842,2 | 1939022 | 0,0381 | 0,00508 |
| 2002 | 75240,4 | 9377,9 | 1976588 | 0,03807 | 0,00474 |
В таблице 17. приведены коэффициенты корреляции между различными переменными. Так, видно из данной таблицы, Y положительно коррелированна со всеми переменными выборки. Между инвестициями в основной капитал и трудовыми ресурсами зависимость сильная положительная, хотя в теории замещения факторов производства предполагается, что зависимость между этими показателями должна быть обратная.
Таблица 17
| t | Y | K | L | |
| t | 1,00 | |||
| Y | 0,98 | 1,00 | ||
| K | 0,88 | 0,94 | 1,00 | |
| L | 0,98 | 0,98 | 0,90 | 1,00 |
Постановка задачи:
В данной работе была поставлена задача построения производственной функции Кобба-Дугласа для Кыргызской Республики и анализ экономического роста в республике на основе данной функции. Основой для разложения роста на компоненты чаще всего служит производственная функция Кобба–Дугласа с постоянной отдачей от масштаба.
Спецификация модели:
Производственная функция Кобба–Дугласа (с постоянной отдачей от масштаба) имеет вид:
Y = A К a L 1- a (7)
где A – параметр, характеризующий уровень технического прогресса (в данной работе, так как мы имеем дело с агрегированными данными, то невозможно количественно оценить уровень технического прогресса, в силу чего мы включили экспоненциальный временной тренд в уравнение (t)); α – коэффициент, характеризующий вклад роста капитала в рост выпуска; (1 – α) – вклад труда. То есть α и (1 – α) являются долями факторов. Функция такого вида удобна для оценивания, так как ее легко привести к линейному виду, прологарифмировав Y, K и L:
lnY = lnA + α lnK + (1 – α)lnL (8)
где lnY, lnA, lnK и lnL – натуральные логарифмы соответствующих показателей. Такая форма записи производственной функции позволяет показать, почему a и (1 – α) – это доли факторов.
Анализ:
1) Уравнение вида (8), построенное для 8 наблюдений имеет вид:
LN Y = 0.42579 LN [ K ]+ 8.38093 LN [ L ] -114.09209 (9)
Характеристики регрессии:
OLS estimation results
Parameters Estimate t-value H.C. t-value(*)
[p-value] [H.C. p-value]
b(1) 0.42579 1.542 2.098 не значим
[0.12313] [0.03587]
b(2) 8.38093 3.133 4.938 значим на 1, 5 и 10 % уровнях
[0.00173] [0.00000]
b(3) -114.09209 -3.133 -4.987
[0.00173] [0.00000] значим на 1, 5 и 10 % уровнях
| Variance of the residuals = 0.016701 Standard error of the residuals = 0.129231 Residual sum of squares (RSS)= 0.083504 Total sum of squares (TSS) = 2.260866 R-square = 0.963066 Обладает высокой объясняющей мощью | Jarque-Bera/Salmon-Kiefer test = .832289 Null hypothesis: Ошибки распределены нормально Null distribution: Chi-square(2)) p-value = 0.65958 Significance levels: 10% 5% Critical values: 4.61 5.99 Conclusions: не отверг не отверг |
| Overall F test: F(2,5) = 65.19 p-value = 0.00026 Significance levels: 10% 5% Critical values: 3.78 5.79 Conclusions : отверг отверг В целом регрессия значима | Breusch-Pagan test = 2.731498 Null hypothesis: Ошибки гомоскедастичны Null distribution: Chi-square(2) p-value = 0.25519 Significance levels: 10% 5% Critical values: 4.61 5.99 Conclusions: не отверг не отверг |
Test for first-order autocorrelation:
Durbin-Watson test = 1.679789→2 (автокорреляции нет)
Коэффициент b(1) не значим на любом разумном уровне доверия, что можно объяснить малым количеством наблюдений. Коэффициент b(2) значим на любом разумном уровне доверия. Но в целом регрессия значима. Ошибки гомоскедастичны, что говорит следовательно оценки по МНК- эффективны.
В целом, уравнение (3) специфицировано правильно, коэффициенты при LN[L] и LN[K] положительны и это показывает, что эластичность ВВП по капиталу и по труду положительна, что означает увеличение ВВП при увеличении капитала и труда.
Так как, мы можем ввести ограничение на эффект от масштаба, рассматривая его как постоянную величину, то мы можем переписать уравнение только с одним объясняющим переменным, капиталовооруженностью труда.
2) Тогда уравнение вида (8) будет иметь вид:
LN [ Y / L ]= 1.22280 LN [ K / L ]+ 3.12412 (10)
Характеристики регрессии:
OLS estimation results
Parameters Estimate t-value H.C. t-value(*)
[p-value] [H.C. p-value]
b(1) 1.22280 6.244 7.464 значим на 1, 5 и 10% уровне
[0.00000] [0.00000]
b(2) 3.12412 2.799 3.428 значим на 1, 5 и 10% уровне
[0.00512] [0.00061]
| Variance of the residuals = 0.042765 Standard error of the residuals = 0.206796 Residual sum of squares (RSS)= 0.256588 Total sum of squares (TSS) = 1.923688 R-square = 0.866616 Обладает высокой объясняющей мощью | Overall F test: F(1,6) = 38.98 p-value = 0.00078 Significance levels: 10% 5% Critical values: 3.78 5.99 Conclusions: отверг отверг В целом регрессия значима |
| Jarque-Bera/Salmon-Kiefer test = .666208 Null hypothesis: Ошибки распределены нормально Null distribution: Chi-square(2)) p-value = 0.71670 Significance levels: 10% 5% Critical values: 4.61 5.99 Conclusions: не отверг не отверг | Breusch-Pagan test = .457829 Null hypothesis: Ошибки гомоскедастичны Null distribution: Chi-square(1) p-value = 0.49864 Significance levels: 10% 5% Critical values: 2.71 3.84 Conclusions: не отверг не отверг |
Test for first-order autocorrelation:
Durbin-Watson test = 1.698716→2 (автокорреляции нет)
Использование ограничения, может служить его обоснованием, учет которого, как видно, повышает эффективность, стандартная ошибка оценки величины α в версии с ограничением составляет 0 против 0,12 при отсутствии ограничения.
При построении производственной функции с использованием данных временных рядов (как это было сделано выше) следует иметь в виду, что на выпуск продукции, наряду с изменениями в капитальных и трудовых затратах, вероятно будет оказывать влияние технический прогресс. Как мы выше указали, если имеется дело с агрегированными данными, то невозможно количественно оценить технический прогресс, и проще всего включить экспоненциальный временной тренд в наше уравнение, тогда:
3)Уравнение вида (8) примет вид:
LN[Y]= 0.16942t+0.43208 LN[K] -0.60512 LN[L] -323.03343 (11)
OLS estimation results
Parameters Estimate t-value H.C. t-value(*)
[p-value] [H.C. p-value]
b(1) 0.16942 2.591 3.207 значим на 1, 5 и 10% уровне
[0.00957] [0.00134]
b(2) 0.43208 2.290 3.541 значим на 5 и 10% уровне
[0.02202] [0.00040]
b(3) -0.60512 -0.154 -0.195 не значим
[0.87732] [0.84521]
b(4) -323.03343 -3.828 -4.734 значим на 1, 5 и 10% уровне
[0.00013] [0.00000]
| Variance of the residuals = 0.007794 Standard error of the residuals = 0.088282 Residual sum of squares (RSS)= 0.031175 Total sum of squares (TSS) = 2.260866 R-square = 0.986211 Обладает высокой объясняющей мощью | Overall F test: F(3,4) = 95.36 p-value = 0.00035 Significance levels: 10% 5% Critical values: 4.19 6.59 Conclusions: отверг отверг В целом регрессия значима |
| Jarque-Bera/Salmon-Kiefer test = .323073 Null hypothesis: Ошибки распределены нормально Null distribution: Chi-square(2)) p-value = 0.85084 Significance levels: 10% 5% Critical values: 4.61 5.99 Conclusions: не отверг не отверг | Breusch-Pagan test = 3.386802 Null hypothesis: Ошибки гомоскедастичны Null distribution: Chi-square(3) p-value = 0.33574 Significance levels: 10% 5% Critical values: 6.25 7.81 Conclusions: не отверг не отверг |
Test for first-order autocorrelation:
Durbin-Watson test = .943940→0 (автокорреляция)
Со всей очевидностью этот результат показывает, что эластичность ВВП по затратам труда отрицательна, что означает снижение выпуска при увеличении затрат труда, что в свою очередь можно объяснить диспропорцией в факторах производства. Также здесь есть автокорреляция, являющаяся результатом малого количества наблюдений. Отсюда опять появляется желание ввести ограничение на эффект от масштаба, тогда:
4) LN[Y/L]= 0.15141t + 0.40914LN[K/L] -304.09187 (12)
OLS estimation results
Parameters Estimate t-value H.C. t-value(*)
[p-value] [H.C. p-value]
b(1) 0.15141 5.934 6.387 не значим
[0.00000] [0.00000]
b(2) 0.40914 2.613 3.138 значим на 1, 5 и 10% уровне
[0.00898] [0.00170]
b(3) -304.09187 -5.874 -6.333 значим на 1, 5 и 10% уровне
[0.00000] [0.00000]
| Variance of the residuals = 0.006380 Standard error of the residuals = 0.079877 Residual sum of squares (RSS)= 0.031902 Total sum of squares (TSS) = 1.923688 R-square = 0.983416 Обладает высокой объясняющей мощью | Overall F test: F(2,5) = 148.25 p-value = 0.00004 Significance levels: 10% 5% Critical values: 3.78 5.79 Conclusions: отверг отверг В целом регрессия значима |
| Jarque-Bera/Salmon-Kiefer test = .438974 Null hypothesis: The errors are normally distributed Null distribution: Chi-square(2)) p-value = 0.80293 Significance levels: 10% 5% Critical values: 4.61 5.99 Conclusions: не отверг не отверг | Breusch-Pagan test = 3.027670 Null hypothesis: The errors are homoskedastic Null distribution: Chi-square(2) p-value = 0.22006 Significance levels: 10% 5% Critical values: 4.61 5.99 Conclusions: не отверг не отверг |
Test for first-order autocorrelation:
Durbin-Watson test = .897244→0 (автокорреляция есть)
Теперь оценки более реалистичны и стандартные ошибки меньше, чем в уравнении (11). А темп прироста ВВП за счет технического прогресса составляет порядка 15% в год, что для нашего времени вполне реалистично.
На основе наших данных были построены производственные функции Кобба-Дугласа и получены следующие уравнения:
LN Y = 0.42579LN[K]+ 8.38093 LN[L] -114.09209 R-square = 0.986211
[0.12313] [0.00173] [0.00173] F test: F(2,5) = 65.19
Если не считать весьма высокой эластичности по труду, то полученный результат вполне правдоподобен. Правда, оценка эластичности выпуска по капиталу не отличается значимо от нуля.
Использовав время в качестве замещающей переменной для показателя технического прогресса, мы получили следующий результат:
LN[Y]= 0.16942t+0.43208 LN[K] -0.60512 LN[L] -323.03343 R-square = 0.986211
[0.00957] [0.02202] [0.87732] [0.00013] F test: F(3,4) = 95.36
Если прежде роль замещающей переменной для показателя технического прогресса играл LN[K] и коэффициент при нем был неправдоподобно высоким, то теперь он сократился. Но появились проблемы со знаком при LN[L] (отрицательный), что показывает неправильную спецификацию модели вообще.
Дальше, наложив на ограничение на эффект от масштаба, мы получили два уравнения:
1) Без использования в качестве замещающей переменной для технического прогресса:
LN[Y/L]= 1.22280 LN[K/L]+ 3.12412 R-square = 0.866616
[0.00000] [0.00512] F test: F(1,6) = 38.98
Здесь видим, что эластичность по капиталовооруженности неправдоподобно высок, так как при его коэффициенте содержится показатель технического прогресса.
2) С использованием в качестве замещающей переменной для технического прогресса время:
LN[Y/L]= 0.15141t + 0.40914LN[K/L] -304.09187 R-square = 0.983416
[0.00000] [0.00898] [0.00000] F test: F(2,5) = 148.25
Эластичность по капиталовооруженности снизилась, стала более правдоподобной. Темп увеличения общей производительности факторов в рассматриваемый период был на уровне 15%, что для нашей экономики высоко.
Те же самые шаги были проделаны для Иссык-Кульской области, с теми же показателями, что были взяты для Кыргызской Республике в целом:
Таблица 18
| t | Y | K | L |
| 1995 | 1875,6 | 2003,2 | 147206 |
| 1996 | 1634,6 | 2824,7 | 156571 |
| 1997 | 3485,2 | 3210 | 154350 |
| 1998 | 3911,6 | 335,4 | 155549 |
| 1999 | 7881,6 | 345,5 | 158268 |
| 2000 | 10758,4 | 692,7 | 158623 |
| 2001 | 12543,8 | 467,5 | 160422 |
| 2002 | 12774,1 | 792,6 | 161732 |
В результате были получены следующие четыре модели:
1) LN Y = -0.34LN[K]+ 17,22 LN[L] –195,07 R-square = 0.73 (13)
[0.22] [0.08] [0.09] F test: F(2,5) = 6,61
Отрицательный знак эластичности ВРП по капиталу можно объяснить опять же диспропорцией факторов производства в области, хотя ввод в действие горнорудного комбината «Кумтор» с его капиталом увеличивает ВРП области. А этот знак говорит об обратном, в силу чего спецификация считается неправильным.
2) LN[Y/L]= -0,6 LN[K/L]-6,5 R-square = 0.48 (14)
[0.003] [0.06] F test: F(1,6) = 5,42
Здесь эластичность производительности труда по капиталовооруженности имеет отрицательный знак, что говорит с ростом капиталовооруженности на 1%, ВРП снижается на 60 %, что показывает уже неправильность спецификации данной модели, да и ее объясняющая мощь тоже очень низка.
3)Использовав время в качестве замещающей переменной для показателя технического прогресса, мы получили следующий результат:
LN[Y]= 0.382t-0.08 LN[K] –6.73 LN[L] –673.8 R-square = 0.95 (15)
[0.001] [0.59] [0.37] [0.005] F test: F(3,4) = 25.53
Модель имеет также неправильную спецификацию, так как эластичности по труду и по капиталу отрицательные и коэффициенты при них не отличаются от нуля.
4) LN[Y/L]=0.3t - 0.096LN[K/L] -594.23 R-square = 0.93 (16)
[0.02] [0.51] [0.002] F test: F(2,5) = 33,1
В отличии от модели (14) объясняющая мощь модели увеличилась, но отрицательный знак эластичности по капиталовооруженности не изменился, что опять же показывает неправильную спецификацию.
Основные выводы:
Нами были выбраны по четыре модели для Кыргызской Республике в целом и для Иссык-Кульской области. Все регрессии в целом значимы. Для Кыргызской Республики, если увеличить количество наблюдений, то можно построить более точные и правильные модели функции Кобба-Дугласа, что нельзя сказат для Иссык- Кульской области, так как не было получено модели с правильной спецификацией. Такие спецификации могут быть из-за:
1. Очень малого количества наблюдений (8 лет) и низкочастотности выборки (годовые данные);
2. Возможна нелинейная спецификация модели;
3. Экономический рост в Иссык-Кульской области не может быть объяснен с помощью производственной функции Кобба-Дугласа.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Кыргызская Республика расположена на северо-востоке Средней Азии и занимает площадь 199,9 тыс.кв.м., в своем составе она имеет 7 областей, 20 городов, 40 районов. Каждая область республики по сути дела составляет обособленный, а порой изолированный регион. Довольно усложнена транспортная схема. Географическое положение и рельеф нашей республики не позволяет провести железную дорогу ко всем областям, и поэтому автомобильные дороги являются основной схемой транспортного сообщения. Они в основном горные с многочисленными перевалами высотой до 4000 м и более.
По разнообразию и богатству рекреационных условий и ресурсов Кыргызстан относится к уникальным регионам мира, с разнообразными климатическими условиями и отличающимися по продуктивности земельных массивов. Это существенно определяет специализацию, развитие и размещение производительных сил, эффективность функционирования экономики.
Водные ресурсы являются одним из главных национальных богатств республики, имеющих огромное значение в жизнедеятельности человека, формировании животного и растительного мира, создании эффективного топливно-энергетического комплекса, повышении плодородия земельных ресурсов не только в Кыргызстане, но и в других центрально-азиатских государствах. Однако уровень использования этого важнейшего ресурса продолжает оставаться незначительным, имеет место огромные потери при транспортировке, выполнении ирригационных функций, производстве, потреблении, выработке электроэнергии. Все это требует осуществления комплексных целенаправленных водосберегательных мер как со стороны правительства, предпринимателей во всех сферах деятельности, так и населения. Развитие экономики, повышение эффективности функционирования народнохозяйственного комплекса непосредственно связаны с вовлечением в производство, созданием рациональной структуры топливно-энергетического комплекса.
Имеющийся ресурсный потенциал (уголь, гидроэнергетические ресурсы, нетрадиционные возобновляемые источники энергии и др.) используются на уровне чуть более 1%. При этом потребление энергоносителей значительно превышает их производство – более 40% энергоресурсов импортируется в Кыргызстан, что ухудшает финансовое состояние экономики, снижает конкурентоспособность предприятий.
Оздоровление экономики, развитие горнопромышленного комплекса зависит от добычи и переработки в Республике минерально-сырьевых ресурсов, уровень использования которых продолжает оставаться также низким. Ресурсный потенциал в составе сурьмы, ртути, золота, серебра, олова редкоземельных элементов, вольфрама, меди, железа, алюминия, нерудного строительного сырья и других, вовлечение их в производство требуют проведения глубоких научно-исследовательских и геологоразведочных работ, экономического обоснования, целесообразности расширения объемов со спросом на сырье, материалы, готовую продукцию как на внутреннем так и на международном рынках.
Во всех исследованиях всегда давало себя знать то положение, что одна из ключевых проблем развития и размещения производства – проблема человека, размещения населения, обеспечения трудовыми ресурсами всех районов страны, в том числе и вновь развивающихся. Социально-экономическая и социально-политическая актуальность проблемы размещения населения особенно возросла в настоящее время.
За последние годы возрос отток населения за пределы страны, что воздействует на качественный состав рабочей силы, поскольку представители мигрирующих групп большей частью представляют собой квалифицированных специалистов. Значительно интенсифицировались территориальные перемещения населения внутри республики.
Интенсивное перемещение населения как внутри страны, так и за ее пределами вызывает сильную тревогу. Главными причинами перемещения является ухудшение социально-экономического положения, отсутствие достаточной сферы приложения труда, низкий уровень заработной платы у занятых, неудовлетворительное социальное обеспечение.
Регулирование миграции населения должно решаться путем более эффективной реализации республиканских и региональных программ повышения занятости населения. Необходимо также отметить, что рабочие места без постоянной поддержки со стороны государства существовать не могут. Поэтому должен быть разработан государственной поддержки по сохранению и созданию рабочих мест.
Из всего вышесказанного необходимо создавать условия и закреплять тенденции улучшения функционирования экономики. Для этого необходимо решить одни из приоритетных задач:
- во всех регионах необходимо оздоровить предприятия, обеспечивающие комплексную переработку местных сырьевых ресурсов (сельскохозяйственных, минерально-сырьевых, топливно-энергетических);
- провести глубокую реструктуризацию предприятий, направленную на совершенствование отраслевой структуры, повышение эффективности работу предприятий за счет технического перевооружения и модернизации, а также строительства крупных, средних, малых заводов и фабрик, вовлечение в от работку крупных и эффективных для добычи месторождений цветных металлов, железа, золота, серебра, редкоземельных металлов, угля, нефтегазовых месторождений во всех областях;
- необходимо направлять финансовую, кредитную, налоговую системы на оздоровление предприятий, обеспечивающих комплексную переработку местных сырьевых ресурсов, с использованием созданного производственного потенциала;
- уделит внимание повышению качества продукции до уровня мировых стандартов, решить проблему рационального импортазмещения и наполнения внутреннего рынка потребительскими товарами, производимыми местными товаропроизводителями;
- стимулировать повышение эффективности работы предприятий в регионах за счет квалифицированных кадров, эффективных систем управления и НТП.
Дата: 2019-12-10, просмотров: 293.