Файловый архив студентов. Файловый архив студентов.
1327 вузов, 5495 предметов.
/ Регистрация
FAQ Обратная связь Вопросы и предложения
Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Башкирский Государственный Аграрный Университет
Предмет:
[НЕСОРТИРОВАННОЕ]
Файл:

Моделирование и анализ структурной динамики региональных экономических систем. Монография

.pdf
Скачиваний:
0
Добавлен:
07.09.2026
Размер:
2 Мб
Скачать
☆
Традиционно количественная оценка изменений целевых состояний региональных экономических систем связана с изменением объемов инвестиций. В системе отношений расширенного воспроизводства инвестиции (в факторы производства, человеческий капитал) выполняют важную структурообразующую функцию и являются индикатором состояния эффективности общественного производства. Региональная неоднородность порождает и неоднородное инвестиционное пространство. Для национальной экономической системы под инвестиционным пространством можно понимать систему территориально распределенных инвестиционных потоков, объектов и субъектов инвестиционной деятельности и процессов, протекающих в пределах территориальных границ отдельных регионов. Соответственно, под региональной неоднородностью инвестиционного пространства тогда следует понимать наличие межрегиональных различий в фактических объемах инвестиций, поступающих в административно-территориальные единицы, образующие в совокупности неоднородное экономическое пространство.
Построение производственных функций, связывающих объемы выпуска регионального валового продукта с затратами различных производственных факторов, в том числе и в зависимости от изменения инвестиций, по множествам регионов РФ, образованных соответствии с существующим административно-территориальным делением, в большинстве случаев не позволяет получить достоверную оценку эффективности развития исследуемых систем. В связи с этим факторный анализ процессов регионального экономического роста с выявлением структуры вклада выделяемых факторов в формирование темпов роста регионального продукта требует разбиения множества исследуемых регионов на регионы с различным структурно-динамическим типом экономического роста с последующим исследованием относительной величины и эффективности внутрирегиональных затрат в рамках каждого типа.
131
=
В связи с этим будем считать, что применение аппарата производственных функций и как следствие получение адекватных эконометрических моделей оценки макроэкономической динамики в данном исследовании будет базироваться на предварительной типологизации изучаемых региональных систем, методология которой рассмотрена в главе
2. Напомним, что предложенная методология позволила получить в рамках выделяемых (например, демографических) профилей особые группы регионов, в которых динамика результирующих индикаторов хозяйственной деятельности имела особый характер изменений уровня инвестиционной отдачи, связанный с изменением структурных свойств исследуемой системы.
Известно, что производственная функция является одним из способов прогнозирования развития экономических систем, в рамках которого экономическая система рассматривается сквозь призму внутренних проблем и факторов.
С математической точки зрения производственная функция – это уравнение гиперповерхности эффективных технологических процессов, а именно - это непрерывная дифференцируемая функция v
=f(u), описывающая множество
эффективных технологических процессов. Другими словами эта функция однозначно определяет наибольший набор продуктов v, который может быть произведен для определенного набора факторов u.
Агрегирование наборов факторов и продуктов производства позволяет привести уравнение гиперповерхности
),..,,(
v=f(u)к виду
xxxfy
, реализующему связь
n
21
(эффективное преобразование) между агрегированными факторами производства (объем инвестиций, стоимость основных производственных фондов, численность занятых в экономике) и производимым «конечным» продуктом (ВРП). Следовательно, с экономической точки зрения производственная функция является выражением связи между максимальным выпуском продукта y и затраченными факторами
132
производства х1, х2,…, хn за период времени для заданного множества технологий.
Формально производственные функции могут быть представлены в различных формах – от простых, таких как линейная зависимость результата производства от одного исследуемого фактора, до сложных систем эконометрических уравнений, включающих реккурентные соотношения, которыми связываются состояния изучаемого объекта в различные периоды времени.
Традиционно множество производственных функций может быть разделено по количеству учтенных факторов на однофакторные и многофакторные, а по типу выражаемой связи на линейные, нелинейные и так называемые специальные производственные функции. В теории регрессионного анализа существует общепринятый математический аппарат для получения неизвестных коэффициентов регрессионных зависимостей различных видов (простая и множественная линейная регрессия, показательные, степенные однофакторные и многофакторные зависимости, гиперболические и параболические зависимости и т.д.). В главе 2 были получены адекватные линейные и параболические однофакторные зависимости, связывающие темпы роста ВРП в расчете на одного занятого с темпами роста инвестиционной отдачи. В контексте данного исследования наибольший интерес будут представлять специальные производственные функции.
Термин «специальные» будет означать, что в большинстве случаев такие производственные функции получили известность благодаря разработке и применения их при решении конкретных прикладных задач при экономическом прогнозировании и планировании, (то есть в каких-то специальных целях).
Среди специальных однофакторных производственных функций хорошо известными являются следующие
229
:
229
Гришин А.Ф., Кочерова Е.В. Статистические модели. Построение, оценка,
анализ. – М.: Финансы и статистика, 2005. - с. 81
133
t
a
y
= - логистическая кривая (или кривая с
p
ta
−
2
ea
1
+
1
насыщением, кривая Рида), применяется для описания динамических изменений, имеющих характер насыщения, приближение к асимптоте;
y
= ,
pt
)(
+
y
1
=
2
,
y
ta
+
=
tapt
+
)(
1
- кривые
ta
+
2
tap
+
Торнквиста, моделирующие зависимости потребления товаров разных категорий от дохода;
taa
+
2
1
xay
= - комбинированная функция, применяемая в
0
демографических прогнозах.
Типовыми многофакторными (в классической постановке чаще всего речь идет о двухфакторных) производственными функциями, используемыми в экономическом анализе,
230
являются
:
LaKay
+= (a
21
>0, а2>0) – линейная производственная
1
функция, которая применяется в тех случаях, когда возможно полное замещение одного фактора другим (факторы­субституты, при этом К – затраты капитала, L – затраты труда);
y ,min - производственная функция Леонтьева,
a
K
=
L
 
a
21
которая описывает жесткий производственный процесс с постоянными пропорциями факторов и замена таких факторов друг другом невозможна (факторы-комплементы);
aa
−
1
=
LKay
0
, (a<1) -степенная производственная
функция Кобба-Дугласа, используется для моделирования систем с устойчивым и стабильным функционированием.
Каждой из приведенных производственных функций соответствует двойственная функция средних затрат (двойственная в смысле существования двух взаимодвойственных задач оптимизации: максимизация выпуска
230
Клейнер Г.Б. Производственные функции. Теория, методы, применение.
М.: Финансы и статистика, 1986
134
[][][
]
при заданном уровне затрат и минимизация затрат при заданном уровне выпуска продукции):
w
r
=
AC ,min - для линейной производственной
a
a
231
 
 
21
функции (r и w – стоимость затрат единицы капитала и труда соответственно);
waraAC
+= - для функции Леонтьева;
21
aa
−
1
AC
=
wr
−
1 )(
0
- для функции Кобба-Дугласа.
aa
−
1
aaa
Особое распространение в макроэкономических исследованиях получили мультипликативные формы производственных функций, основное преимущество которых состоит в том, что если один из сомножителей равен нулю, то результат обращается в нольЭто реалистично отражает тот факт, что в большинстве случаев в производстве участвуют все анализируемые первичные ресурсы, и без любого из них выпуск продукции оказывается невозможным (первое свойство неоклассических производственных функций). К таким функциям относится степенная функция и ее различные модификации.
В общем виде степенная производственная функция выражает зависимость выпуска продукта от затрат ресурсов в различные моменты времени:
aa
=
21
210
a
n
txtxtxatY )(...)()()(
n
Применение производственных функций такого рода становится актуальным и в исследованиях эффективности регионального экономического развития. Одним из вариантов выбора факторов для мультипликативной степенной функции может быть следующим: L
– темп изменения числа занятых в
экономике региона, F - фондоотдача в регионе, N – сумма экономии за счет внедрения инноваций, К – темп изменения капитальных вложений. Тогда можно получить степенную
231
Дрогобыцкий И. Н. Экономико-математическое моделирование– М.:
Издательство «Экзамен», 2004. – с.681.
135
[][][][
]
[][][
]
функцию, позволяющую выявить внутренние резервы повышения объема выпуска продукции
0
232
:
aaaa
4321
tKtNtFtLatY )()()()()( = ,
где Y(t) – темп изменения валового выпуска.
В ряде исследований
233
было проведено
эконометрическое моделирование воспроизводственных процессов на уровне региональных систем с использованием следующей модификации степенной производственной функции:
aa
= ,
21
210
a
n
rxrxrxarY )(...)()()(
n
в которой описывается не поведение системы в различные моменты времени, а поведение набора систем (регионов – r)
в один и тот же момент времени. Однако, применение в соответствии с указанным подходом производственных
aa
функций вида
0
21
rLrKarY )()()( = характеризует производство
ВРП в большинстве регионов РФ как трудосберегающий процесс
234
, так как эластичность (а1) по фондам (K(r))
получилась выше, чем эластичность (a2) по затратам труда (L(r)) , что на наш взгляд, является неадекватным представлением
реальной действительности в силу того, что неоднородность регионального развития объективно существует, в том числе и в структуре воспроизводственных региональных механизмов, что подтверждается исследованиями, результаты которых были представлены в главе 2.
Отметим также, что в классической модели производственной функции Кобба-Дугласа в качестве фактора, отражающего затраты капитала, используется среднегодовая стоимость основных производственных фондов, что в общем
232
Моисеев В.О Указ. соч. – с.114
233
Методический подход использования производственных функций в
исследовании региональных производственных процессов / Баранов С. В., Скуфьина Т.П. // Статистика в диалоге общества и власти: сб. научн. тр. Междунар. научно-практ. конф. – СПб.: Знание, 2008. – с. 266-268.
234
Исследование особенностей производства ВРП в Российской Федерации /
Баранов С. В., Скуфьина Т.П. // Статистика в диалоге общества и власти: сб. научн. тр. Междунар. научно-практ. конф. – СПб.: Знание, 2008. – с. 133
136
также характерно для большинства моделей производственных функций, используемых в исследованиях экономик регионов. Наряду с этим можно использовать подход, когда вместо стоимости основных производственных фондов используются объемы инвестиций в основной капитал, которые более точно отражают экономическую динамику и оказывают более сильное управляющее воздействие на исследуемую систему. Так, например, В.Бессоновым двухфакторные степенные производственные функции
235
были предложены однофакторные и
236
для
моделирования экономической динамики российской переходной экономики, где за основной производственный фактор были приняты инвестиции:
t
y
Ln lnln - однофакторная степенная
1 −−
t
y
+=
aa
t
I
10
1
t
I
производственная функция;
t
y
Ln ln)(lnln -
1
t
y
aa
t
I
1
−++=
a
10
1
t
I
1
t
L
1
−−−
t
L
производственная функция Кобба-Дугласа.
Инвестиционный фактор также рассматривался в качестве важнейшей составляющей ресурсного обеспечения ВРП и при построении линейных производственных функций, к числу которых можно отнести и полученные производственные функции для исследования динамики и качества ВРП по регионам Южного федерального округа РФ
237
, исходными
моделями которых являлись:
KaLaaY
++= и IaLaaY
210
++= ,
210
235
Бессонов В. Проблемы построения производственных функций в
российской переходной экономике / Анализ экономической динамики российской переходной экономики. – М.: ИЭПП, 2002.
236
Указанные степенные функции представлены в линеаризованном виде.
237
Статистико-эконометрическая оценка ВРП и его ресурсного обеспечения
по регионам Южного федерального округа / Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К. // Инновационное развитие российской экономики: сб. науч. статей II междунар. науч. – практ. конф. – Москва: Изд-во МЭСИ, 2009. – с. 203
137
где K - стоимость основных производственных фондов, I – объем инвестиций, L – численность занятых в экономике. Анализ результатов показал, что наилучшее сочетание факторов
- стоимости основных производственных фондов и численности занятых присуще Ростовской области, а по факторам: численность занятых и объем инвестиций максимальная предельная эффективность получена для Волгоградской области.
Обобщив существующие теоретические подходы и практический методологический опыт использования производственных функций в экономическом анализе, можно выделить два важных концептуальных момента: во-первых, больший вес и практическую значимость имеют мультипликативные производственные функции, а во-вторых, уровень агрегирования объектов в региональном анализе может быть представлен либо отдельно взятым регионом, либо выбранным федеральным округом, либо всей совокупностью регионов РФ в целом.
В данном исследовании проблемы эконометрического моделирования с применением производственных функций будут решаться в контексте их использования для совокупности однородных регионов, и фактор территориальной принадлежности региона, включаемого в рассматриваемую совокупность, не является принципиальным, главным условием включения региона в группу является структурно-динамический тип его воспроизводственного механизма.
Прежде чем обратиться к исследованию динамики показателей экономической эффективности однородных региональных групп с применением аппарата производственных функций, проведем анализ влияния факторов фондоотдачи и фондовооруженности на ВРП в соответствии с индексным методом. Используя расчетные значения абсолютных приростов ВРП, полученные в соответствии с соотношениями
3.1-3.4, приведенными в п. 3.1, можно дать следующую обобщенную оценку наиболее типичных воспроизводственных механизмов, присущих как регионам РФ в целом, так и отдельным федеральным округам.
138
Проведенные расчеты свидетельствуют о преимущественном влиянии на прирост ВРП фактора фондовооруженности, свойственному практически большинству регионов РФ в рассматриваемые периоды времени (табл. 3.2)
238
. Тенденция к
росту ВРП по РФ в целом сохраняется. Разброс минимальных и максимальных значений по абсолютным приростам ВРП, вызванных влиянием рассматриваемых соответствующих факторов, позволяет констатировать, что для некоторых регионов РФ характерно постоянство сохранения «лидерства»
по предельным значениям прироста ВРП (табл. 3.1, 3.3 и 3.4).
Таблица 3.1
Размах значений абсолютных приростов ВРП за счет
изменения численности занятых в экономике
1998­1997 1999­1998 2000­1999 2001­2000 2002­2001 2003­2002 2004­2003 2005­2004 2006­2005 2007­2006
Максимальный прирост Минимальный прирост
млн. руб. Регион млн. руб. Регион
4204,9 г. Москва -7186,1
12655,2 г. Москва -491,4
3604,9 Московская обл. -8961,1
31906,8 Тюменская обл. -1372,1
19242,3 г. Москва -1097,8 Иркутская обл.
52917,9 г. Москва -9135,7 Пермская обл.
193968,3 г. Москва -9614,4 Респ. Коми
36659,25 г. Москва -5070,99 Пермская обл.
57828,22 г. Москва -16289,3
129675,3 г. Москва -1348,07
Тюменская
обл.
Кемеровская
обл.
Тюменская
обл.
Нижегородская
обл.
Тюменская
обл.
Курганская
обл.
238
Расчеты, выполненные и сведенные автором в Табл 3.1-3.8, получены на
основе материалов официальной статистической отчетности: Регионы России: Стат. сб. / Росстат - М., 2006
139
ды
1999-1998
Таблица 3.2
Значения совокупных цепных абсолютных приростов ВРП по РФ
Максим.
общий
прирост
Общий
прирост
ВРП,
млн. руб.
численн
ости
занятых
1725241,9 90301,2 1797125,0 -162184,3 415993,0 454,4 Чукотский авт. округ
в том числе
за счет изменения
фондоотд
ачи
фондовоо
руженнос
ти
ВРП
(во все
перио
– г.
Москва)
млн.
руб.
Минимальный общий
прирост ВРП
млн.
руб.
Регион
2000-1999 2001-2000
2002-2001 2003-2002
2004-2003 2005-2004 2006-2005 2007-2006
2069964,2 19037,5 983468,9 1067457,8 522308,8 718,3 Еврейская авт. обл. 1522127,5 59832,5 39178,2 1423116,8 242277,9 -2597,0 Вологодская обл.
1668610,5 88851,5 -54607,5 1634366,5 424469,7 -2262,3 2172347,9 90912,0 -134125,8 2215561,7 465777,2 159,7 Респ. Калмыкия
2381965,7 235243,6 1143430,6 1003291,5 411846,6 -6024,1 Чукотский авт. округ
4047180,9 98154,7 1006481,4 2942544,8 1281882,2 4448288,9 115133,2 1607301,1 2725854,7 1125078,2 1614,2 Респ. Ингушетия 5748230,1 262124,9 -614675,9 6100781,2 1470956,1 3708,4 Респулика Алтай
-2,4
Респ. Калмыкия
Чукотский авт. округ
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]
Помощь Обратная связь Вопросы и предложения Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности