НЕОБХОДИМОСТЬ УЧЕТА ФАКТОРА ТЕХНИЧЕСКОГО ПРОГРЕССА ПРИ АНАЛИЗЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА С ПОМОЩЬЮ ФУНКЦИИ КОББА-ДУГЛАСА. - Студенческий научный форум

VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

НЕОБХОДИМОСТЬ УЧЕТА ФАКТОРА ТЕХНИЧЕСКОГО ПРОГРЕССА ПРИ АНАЛИЗЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА С ПОМОЩЬЮ ФУНКЦИИ КОББА-ДУГЛАСА.

Гафитулина Р.Р. 1
1Финансовый университет при Правительстве РФ
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Как известно, экономический рост является увлечением масштабов совокупного производства и потребления в стране, что характеризуется, прежде всего, такими макроэкономическими показателями, как ВВП и ВНП. Экономический рост сопровождается целым рядом количественных и качественных изменений в обществе, в том числе и структурными преобразованиями в экономике. Часто это сопровождается индустриализацией, когда имеет место снижение доли сельского хозяйства в ВВП и сокращение занятости в сельском хозяйстве.

Одним из способов прогнозирования экономического роста является анализ с помощью производственной функции. В экономике производственная функция является одним из ключевых понятий неоклассической теории, используемых для определения предельного продукты и определения эффективности распределения ресурсов.

Целью своей работы сделала доказательство того, что экономический рост не зависит от технологического прогресса, и поэтому с помощью производственной функции Кобба-Дугласа можно анализировать и прогнозировать экономический рост для ряда стран на основании лишь данных по капиталу и рабочей силе. В своей работе я исследовала пять стран: Португалию, Италию, Испанию, Германию и Францию. Основной страной исследования является Португалия.

Функция Кобба-Дугласа имеет вид , где Y – ВВП, L – рабочая сила, K – капитал, α и β – эластичность рабочей силы и капитала и являются константами, которые определяются имеющимися технологиями.

В своей работе я проанализировала статистические данные за 24 года (1990-2013). Так как на сайте Всемирного Банка не было точных данных по количеству рабочей силы, то я получила собственные данные, использовав уровень занятости и численность населения стран по годам. Полученные данные я прологарифмировала, и именно эти данные я анализировала с помощью линейно-регрессионного анализа в MS Excel (Таблица 1). Напомню, что данные по техническому прогрессу не учитываются.

Корреляционный анализ показал, что две переменные (ВВП и Капитал) коррелируют друг с другом, что означает, что мы можем рассматривать их в одном одинаковым образом. Исключение составила Испания, в которой высокий уровень корреляции показали ВВП и Рабочая сила.

С помощью регрессионного анализа я получила следующую оцененную модель Кобба-Дугласа (Португалия):

Yt=e0,95+1,15*K+0,0008*L+εt

(1,1) (0,21) (0,13) (0,16)

R2 = 0.95, F = 49.15, Fcrit = 5.05, Tcrit = 2.09

Также полученные данные по всем странам можно выразить в следующей таблице:

 

R2

Стандартная ошибка

F-тест

GQ

1/GQ

Fcrit

DW

Tcrit

Португалия

0,82

0,16

49,15

1,26

0,79

5,05

0,17

2,09

Италия

0,96

0,06

255,6

1,03

0,97

5,05

0,49

2,09

Испания

0,98

0,07

388,35

3,57

0,28

5,05

0,88

2,09

Германия

0,83

0,11

47,66

5,9

0,17

5,05

0,3

2,09

Франция

0,98

0,04

530,75

3,84

0,26

5,05

0,95

2,09

Исходя из этих данных можно сделать следующие выводы по Португалии:

  1. Увеличение на одну единицу в K вызовет увеличение на 1,15 единицы в Y. Таким же образом: увеличение на одну единицу в L вызовет увеличение в 0,0008 единиц в Y.

  2. T-коэффициенты являются существенными с вероятностью 0,95-0,99.

  3. F=49.15, Fcrit=5.05, таким образом, R2 не является случайным и качество спецификации достаточно высоко.

  4. GQ=1.26, 1/GQ=0.79, Fcrit = 5.05. Таким образом, остатки гомоскедастичны, второе условие Гаусса-Маркова подтверждается, поэтому мы можем использовать МНК (метод наименьших квадратов) для оценки нашей модели.

  5. Коэффициент DW во всех моделях не превышает 1 и находится в интервале (0;dl], что подразумевает, что остатки положительно автокоррелируются, и поэтому мы не можем использовать МНК для расчетных коэффициентов.

При этом, ни одна модель не прошла тест на адекватность. В таком случае я добавила еще один столбец, подразумевающий технический прогресс. Так как технический прогресс не стоит на месте, а идет вперед, то я взяла в качестве оценки технического прогресса 1-24 (Таблица 2). В таком случае все модели проходят тест на адекватность.

Таким образом, мой тезис о том, что экономический рост не зависит от технического прогресса и может быть спрогнозирован на основании данных по капиталу и рабочей силе, оказался не доказанным.

В нынешнее время трудно переоценить роль науки и техники в нашей жизни. Технический прогресс помогает улучшить качество жизни, облегчает тяжелую работу. Но в то же время быстрый научно-технический прогресс вызывает ряд проблем, связанных с экологией. Но несмотря на это, мы не может отбросить все достижения технического прогресса и строить в таком ключе нашу жизнь. И мое исследование показало, что мы не может использовать производственную функцию Кобба-Дугласа, не принимая в расчет то, как влияет на экономику страны технический прогресс. Именно технический прогресс осуществляет непосредственное влияние на такие факторы производства, как капитал и рабочая сила.

Просмотров работы: 1172