Применение непараметрического метода оценки коинтеграции индексов изменения фондовооружености, фондоотдачи и производительности труда

Обложка
  • Авторы: Портнов А.В.1
  • Учреждения:
    1. Санкт-Петербургский государственный экономический университет
  • Выпуск: Том 19, № 2 (2023)
  • Страницы: 260-265
  • Раздел: Региональная и отраслевая экономика
  • URL: https://ogarev-online.ru/2541-8025/article/view/250221
  • ID: 250221

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье представлена оценка коинтеграции индексов фондоотдачи, фодовооружености и индекса производительности труда. Цель исследования. Оценка существования долгосрочных отношений между индексами фондоотдачи, фодовооруженности и индексом производительности труда. В рамках проведенного исследования предпринята попытка оценить наличие долгосрочного равновесия между исследуемыми показателями c помощью применения непараметрического метода для более детального понимания экономической природы производительности труда. Непараметрический метод оценки вероятности коинтеграции применен впервые в фокусе показателей фондоотдачи, фондовооруженности и производительности. Выводы. В результате проведенного исследования можно сделать вывод, что с крайне малой доли вероятности изменения основных фондов и показателей, их включающих (фондовооруженность, фондоотдача) в долгосрочном периоде, имеют однонаправленное развитие с индексом производительности труда. В связи с этим, открывается перспектива поиска свойств производительности и связей с основными фондами для определения оптимального соотношения производственных ресурсов, мониторинга и управления на уровне предприятия. Апробация непараметрического метода подтвердила применимость к временным рядам с небольшим количеством наблюдений, что позволяет использовать данный метод для проведения экономических исследований в условиях ограниченных (коротких) данных.

Об авторах

Александр Вадимович Портнов

Санкт-Петербургский государственный экономический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: portnov-14@mail.ru
SPIN-код: 2111-8676

аспирант кафедры статистики и эконометрики

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Указ Президента Российской Федерации от 13.05.2017 г. № 208 «О Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года» URL: http://kremlin.ru/acts/bank/41921 (Дата обращения 20. 03.2023).
  2. Авдеев Михаил Юрьевич Теоретический обзор современных подходов к управлению производительностью труда // Теория и практика общественного развития. 2019. №5 (135). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskiy-obzor-sovremennyh-podhodov-k-upravleniyu-proizvoditelnostyu-truda (дата обращения: 30.03.2023).
  3. Гарифулина, Э. Р. Пути и способы повышения производительности труда на производстве / Э. Р. Гарифулина, Т. В. Кузнецова // Актуальные вопросы современной экономики. —2022. —№ 2. —С. 66–69. —EDN JULPXH.
  4. Данные Росстат [Электронный ресурс] —URL: https://rosstat.gov.ru/folder/11186 (Дата обращения 20.02.2023).
  5. Зубрыкина, М. В. Основные факторы повышения производительности труда на предприятии / М. В. Зубрыкина, С. И. Мирской // Научный вестник государственного образовательного учреждения Луганской Народной Республики «Луганский национальный аграрный университет». —2019. —№ 5. —С. 99–105. —EDN XCGUBP.
  6. Ковалева, Т. Ю. Статистическое изучение взаимосвязи динамики производительности труда и фондовооруженности в субъектах РФ / Т. Ю. Ковалева // Приволжский научный вестник.—2015.—№ 7(47). —С. 85–91. —EDN UCEKWV.
  7. Кудров, А. В. Непараметрические методы оценки функциональных моделей коинтеграции / А. В. Кудров // Молодая экономика: экономическая наука глазами молодых ученых: Научно-практическая конференция: материалы конференции, Москва, 10 декабря 2014 года / Центральный экономико-математический институт РАН.—Москва: Центральный экономико-математический институт РАН, 2014. —С. 79–80. —EDN UBWNYJ.
  8. Параметрические и непараметрические методы в анализе социально-экономических процессов / под научной редакцией М.В. Бочениной, И.И. Елисеевой. —СПб. : Изд-во СПбГЭУ, 2021. —202 с.
  9. Производительность труда» начинается с эффективности: обучение прошли больше 570 человек [Электронный доступ]. —Режим доступа: https://ug.tsargrad.tv/news/proizvoditelnost-truda-nachinaetsja-s-jeffektivnosti-obuchenie-proshli-bolshe-570-chelovek_626402 (дата обращения: 31.10.22).
  10. Производительность труда: проблемы и решения. Научно-практическая монография. / Анатолий Водолазский, —Санкт-Петербург: ООО «СУПЕРИздательство», 2021. —15 с.
  11. Растворцева, С. Н. Производительность труда и фондовооруженность в обеспечении экономического роста российских регионов / С. Н. Растворцева // Социальное пространство. —2018. —№ 1(13). —С. 1. —doi: 10.15838/sa/2018.1.13.1. —EDN QNLIXN.
  12. Соловьева, Е. В. Методологические аспекты расчета показателей производительности труда / Е. В. Соловьева // Повышение производительности труда на транспорте—источник развития и конкурентоспособности национальной экономики: Труды IV международной научно-практической конференции, Москва, 17 апреля 2019 года.—Москва: Российская открытая академия транспорта федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Российский университет транспорта» (МИИТ), 2019. —С. 155–157. —EDN KIPMVI.
  13. Chen W.W., Hurvich C.M. (2003) Semiparametric estimation of multivariate fractional cointegration. J Am Stat Assoc 98(463):629–642.
  14. Christophe Boya, Jean-Louis Monino. Modélisation non paramétrique de la relation entre les séries: la cointégration qualitative / B. Christophe, J. L. Monino. De Boeck Supérieur «Innovations» —2013/3 №42. —P. 211–235. —doi: 10.3917/inno.042.0211.
  15. Engle, R. and Granger, C. Cointegration and Error correction: Representation, Estimationand Testing. Econometrica, 1987 55(2):251–276.
  16. Johansen S., Nielsen M.Ø. (2019) Nonstationary cointegration in the fractionally cointegrated VAR model. J Time Ser Anal 40(4):519–543.
  17. Wang M., Chan N.H. (2016) Testing for the equality of integration orders of multiple series. Econometrics 2016, 4(4), 49; https://doi.org/10.3390/econometrics4040049.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Динамика индексов производительности труда, фондовооруженности и фондоотдачи, 2008–2021 гг., в процентах к предыдущему году.

Скачать (116KB)
Метаданные


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».