Применение производственной функции Кобба - Дугласа для анализа промышленного комплекса региона
DOI:
https://doi.org/10.17059/2020-1-14Ключевые слова:
регион России, промышленный комплекс, оценка производственных возможностей, производственная функция Кобба-Дугласа, труд и капитал, темпы роста, статичные и динамические параметры, альтернативный метод линейной регрессии, временной ряд, регулярная и случайная компонентыАннотация
Ключевую роль в экономической безопасности России играет промышленный комплекс. В условиях существенных межрегиональных разрывов по уровню социально-экономического развития актуализировался вопрос оптимизации размещения производительных сил в субъектах РФ за счет повышения эффективности инвестиционно-промышленной политики на мезоуровне. На наш взгляд, обеспечить эффективность такой политики невозможно без современных методов экономико-математического моделирования и информационных технологий. До сих пор адекватным методом, позволяющим достаточно точно оценивать производственные возможности промышленного комплекса страны или ее региона, остается производственная функция Кобба — Дугласа. В настоящее время активно идут процессы развития такого метода в двух направлениях: осуществляется модификация функции путем насыщения различными факторами и совершенствования подходов определения ее динамических (изменяющихся во времени) параметров. В рамках исследования авторы отвечают на вопрос о возможности построения адекватной производственной функции Кобба — Дугласа со статичными параметрами и возможности построения адекватной производственной функции Кобба — Дугласа с динамическими параметрами на примере промышленного комплекса Республики Башкортостан за 2006–2016 гг. Эмпирическим путем первая гипотеза была опровергнута, а вторая — подтверждена. Применяя альтернативный метод линейной регрессии (АМЛР), были определены динамические параметры производственной функции Кобба — Дугласа, достаточно точно оценивающей производственные возможности промышленности Республики Башкортостан. Выбор метода неслучаен. Во-первых, его применение позволяет обеспечить в любом случае правильный экономический знак параметров при факторных показателях (труд и капитал). Во-вторых, проведение расчетов оригинальным способом, оперируя темпами роста показателей, обеспечивает высокую точность верификации параметров модели. Так, проведенные расчеты показали, что динамика регулярной компоненты объясняет 57,4 % дисперсии исходного временного ряда (функции остатка после определения параметров модели с помощью АМЛР). В сочетании с другими эконометрическими методами применение разработанной модели позволит также формировать достаточно точный прогноз производственных возможностей промышленного комплекса любого региона страны. Результаты исследования можно применить при разработке инвестиционно-промышленной политики Республики Башкортостан.
Библиографические ссылки
Tatarkin, A. I. (2015). Novaya industrializatsiya Rossii: potrebnost razvitiya i/ili vyzovy vremeni [New industrialization of the Russian economy: development deeds and/or time challenges]. Ekonomicheskoe vozrozhdenie Rossii [Economic Revival of Russia], 2, 20–31. (In Russ.)
Ruzanov, A. I. (2011). Proizvodstvennye funktsii i ikh ispolzovanie dlya opisaniya zakonomernostey proizvodstva [Production functions and their use to describe the patterns of production]. Vestnik Nizhegorodskogo universiteta im. N. I. Lobachevskogo [Vestnik of Lobachevsky University of Nizhni Novgorod], 5(1), 212–217. (In Russ.)
Abalkin, L. I. (1987). Novyy tip ekonomicheskogo myshleniya [New type of economic thinking]. Moscow: Ekonomika Publ., 189. (In Russ.)
Anchishkin, A. I. (1973). Prognozirovanie rosta sotsialisticheskoy ekonomiki [Forecasting the growth of a socialist economy]. Moscow: Ekonomika Publ., 294. (In Russ.)
Makarov, V. L., Aivazyan, S. H., Afanasiev, M. Yu., Bakhtizin, A. R. & Nanavyan, A. M. (2014). Otsenka effektivnosti regionov RF s uchetom intellektualnogo kapitala, kharakteristik gotovnosti k innovatsiyam, urovnya blagosostoyaniya i kachestva zhizni naseleniya [The estimation of the regions’ efficiency of The Russian Federation including the intellectual capital, the characteristics of readiness for innovation, level of well-being, and quality of life]. Ekonomika regiona [Economy of Region], 4, 9–30. (In Russ.)
Kleiner, G. B. (2017). Sistemnaya modernizatsiya otechestvennykh predpriyatiy: teoreticheskoe obosnovanie, motivy, printsipy [System Modernization of Domestic Enterprises: Theoretical Background, Motives, Principles]. Ekonomika regiona [Economy of Region], 1, 13–24. DOI: 10.17059/2017–1–2. (In Russ.)
Gainanov, D. A., Gubarev, R. V., Dzyuba, E. I. & Fayzullin, F. S. (2017). Industrialnyy potentsial regionov Rossii: ot- senka i rezervy rosta [Industrial potential of Russian regions: estimation and growth reserves]. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies], 1, 106–116. (In Russ.)
Okrepilov, V. V., Makarov, V. L., Bakhtizin, A. R., & Kuzmina, S. N. (2015). Primenenie superkompyuternykh tekhnologiy dlya modelirovaniya sotsialno-ekonomicheskikh system [Application of Supercomputer Technologies for Simulation Of Socio-Economic Systems]. Ekonomika regiona [Economy of Region], 2, 301–313. DOI: 10.17059/2015–2-24. (In Russ.)
Cobb, C. & Douglas, P. (1928). A theory of production. The American Economic Review, 18(1), 139–165.
Solow, R. (1957). Technical Change and the Aggregate Production Function. The Review of Economics and Statistics, 39(3), 312–320.
Arrow, K., Chenery, H., Minhas, B. & Solow, R. (1961). Capital-Labor Substitution and Economic Efficiency. The Review of Economics and Statistics, 43(3), 225–250.
Frankel, M. (1962). The production function in allocation and growth: a synthesis. American Economic Review, 52, 996–1022.
Brock, W. & Mirman, L. (1972). Optimal economic growth under uncertainty: discounted case. Journal Economic Theory, 4(3), 479–513.
Turnovsky, S. (1973). Optimal stabilization policies for deterministic and stochastic linear system. Review of Economic Studies, 121(40), 79–96.
Griliches, Z. (1979). Issues in assessing the contribution of research and development to productivity growth. Bell Journal of Economics, 10, 92–116.
Romer, P. (1986). Increasing returns and long-run growth. Journal of Political Economy, 94, 1002–1037.
Lukas, R. (1988). On the mechanism of economics development. Journal of Monetary Economics, 22, 3–42.
Kleiner, G. B. (1986). Proizvodstvennye funktsii. Teoriya, metody, primenenie [Production functions: Theory, methods, applications]. Moscow: Finansy i statistika Publ., 239. (In Russ.)
Terekhov, L. L. (1974). Proizvodstvennye funktsii [Production functions]. Moscow: Statistika Publ., 127. (In Russ.)
Goridko, N. P. & Nizhegorodtsev, R. M. (2018). Tochki rosta regionalnoy ekonomiki i regressionnaya otsenka otraslevykh investitsionnykh multiplikatorov [The Growth Points of Regional Economy and Regression Estimation for Branch Investment Multipliers]. Ekonomika regiona [Economy of Region], 1, 29–42. DOI: 10.17059/2018–1–3. (In Russ.)
Gorbatkov, S. A., Polupanov, D. V., Farkhieva, S. A. & Korotneva, M. V. (2012). Ekonometrika [Econometrics]. Ufa: RITS BashGU, 204. (In Russ.)
Suvorov, N. V. (2015). Aktualnye napravleniya i problemy sovershenstvovaniya modelnogo instrumentariya makroekonomicheskogo analiza [Сurrent trends and problems of improving model tools of macroeconomic analysis]. Problemy prognozirovaniya [Studies on Russian Economic Development], 5, 25–39. (In Russ.)
Suvorov, N. V. (2016). Verifikatsiya ekonometricheskoy modeli s uchetom apriornykh ogranicheniy na strukturnye parametry [Verification of an econometric model based on a priori constraints on the structural parameters]. Voprosy statistiki, 11, 53–66. (In Russ.)
Suvorov, N. V. (2018). Razvitie metodov issledovaniya statisticheskikh zavisimostey: regressionnye modeli s peremennymi strukturnymi parametrami [Development of research methods for statistical dependences: regression models with variable structural parameters]. Voprosy statistiki, 6, 3–15. (In Russ.)
Svetunkov, S. G. (2016). O vozmozhnosti ekonomicheskogo prognozirovaniya s pomoshchyu stepennoy proizvodstvennoy funktsii kompleksnogo peremennogo [The possibility using the power production function of complex variable for economic forecasting]. Ekonomika regiona [Economy of Region], 3, 966–976. DOI: 10.17059/2016–3-29. (In Russ.)
Gil’mundinov, V. M. (2017). Otsenka proizvodstvennoy funktsii s peremennym ispolzovaniem osnovnykh fondov v ekonomike Rossii [Еstimation of the production function with the variable utilization of capital assets in the Russian econ- omy]. Problemy prognozirovaniya [Studies on Russian Economic Development], 4, 34–43. (In Russ.)
Johnston, J. (1980). Ekonometricheskie metody [Econometric methods]. Trands. From English. Moscow: Nauka Publ., 444. (In Russ.)
Allen, R. (1980). Ekonomicheskie indeksy [Econometric indices]. Trans. from English. Moscow: Finansy i statistika Publ., 256. (In Russ.)
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2020 Суворов Николай Владимирович, Ахунов Рустем Ринатович, Губарев Роман Владимирович, Дзюба Евгений Иванович, Файзуллин Фаниль Саитович
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
