Scientific journal
Modern high technologies
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

Personal portfolio

В настоящее время можно с уверенностью утверждать, что внедрение технических новинок существенно сказывается на эффективности производства. Все нововведения, согласно [1], можно разбить на три группы в зависимости от скорости распространения: нововведения с низкой скоростью распространения, со средней и с высокой. Рассматривая относительно небольшие временные интервалы можно считать, что нововведения со средей и низкой скоростями распространения оказывают приблизительно постоянный эффект на производство.

Анализ динамики распространения нововведений позволяет учитывать влияние научно-технического прогресса в классических экономических моделях. Рассмотрим этот подход на примере следующей модификации производственной функции Кобба-Дугласа (см. [1]):

Здесь:

  •  Y(t) - объем произведенной промышленной продукции;
  •  L (t) - число занятых в производственной сфере;
  •  F(t) - основные производственные фонды;
  •  α - коэффициент, характеризующий нововведения с высокой скоростью распространения;
  •  λ0 - коэффициент, характеризующий нововведения со средней и низкой скоростями распространения;
  •  A0, k - постоянные положительные коэффициенты.

На основе данных о валовом внутреннем продукте, основных производственных фондах и числе зянятых в производственной сфере по Российской Федерации за период с января 1998г. по декабрь 2000г. методом наименьших квадратов нами произведена оценка неизвестных коэффициентов выбранной модели. Основная трудность с математической точки зрения в данном случае заключалась в том, что полученная для оценки неизвестных параметров система не только не является линейной, но и имеет бесконечное множество решений. Для определения набора значений параметров, минимизирующего сумму квадратов отклонений модельных данных от реальных, был произведен перебор с определенным шагом по параметру λ0. Качество полученной модели оценивалось с помощью коэффициента детерминации.


Получены следующие результаты при количестве наблюдений n = 14:

.

Коэффициент детерминации построенной модели равен 0.65227.

Небольшое значение коэффициента детерминации является, по-видимому, следствием того, что использованные при оценке неизвестных параметров модели данные соответствуют кризисному состоянию экономики. Непредсказуемое поведение экономических показателей в такой ситуации отрицательно сказывается на качестве модели. Попытка улучшить качество модели за счет увеличения количества наблюдений не привела к желаемому результату. Это вызвано, скорее всего, тем, что увеличение числа наблюдений ведет к увеличению временного интервала, а значит, мы уже не можем считать постоянным эффект от внедрения относительно медленно распространяющихся наблюдений.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

  1. Варшавский А. Е. Научно-технический прогресс в моделях экономического развития. - М.: Финансы и статистика, 1984.