Статистическое оценивание вклада факторов производства в динамику экономического развития Российской Федерации
Иванченко И.С.1, Бондаренко Г.А.1, Павленко Г.В.1
1 Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)
Скачать PDF | Загрузок: 25
Статья в журнале
Информатизация в цифровой экономике (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 4, Номер 3 (Июль-сентябрь 2023)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=54744540
Аннотация:
В статье рассмотрены результаты статистического анализа и оценивания влияния факторов производства на динамику валового внутреннего продукта (ВВП) Российской Федерации. Актуальность данного исследования заключается в том, что в целях повышения эффективности системы управления в рамках обеспечения устойчивых темпов безинфляционного экономического роста на разных уровнях территориальной агрегации необходимо изучение процессов оптимального использования имеющегося социально-экономического потенциала. Авторами был осуществлен комплексный факторный анализ влияния экстенсивных (совокупные затраты труда, среднегодовая стоимость основных производственных фондов, величина материальных затрат) и интенсивных (производительность труда, фондоотдача и материалоотдача) факторов производства на динамику ВВП РФ в 2021-2021 гг. как с учетом, так и без учета инфляционной составляющей.
Проведенные расчётно-аналитические действия позволили выявить факторы, которые вносят наибольший вклад в прирост объема ВВП, при этом не затрагивая инфляционные процессы в РФ. На основе результатов проведенного исследования авторами сформулирован ряд рекомендаций по повышению эффективности использования имеющегося социально-экономического потенциала страны.
Ключевые слова: экономический рост, факторы производства, инфляция, факторный анализ, валовой внутренний продукт (ВВП)
Финансирование:
Исследование выполнено в Ростовском государственном экономическом университете при финансовой поддержке Российского научного фонда в рамках научного проекта 23-28-00931 «Безинфляционный экономический рост российской экономики: возможности и пути достижения в условиях санкций»
JEL-классификация: C15, С29, О11, О40, О47
Введение
На современном этапе активного внедрения новых технологий и распространения процессов цифровизации во все сферы жизнедеятельности общества происходит трансформация структуры социально-экономической системы на различных уровнях территориальной агрегации, что в конечном итоге должно привести к устойчивому экономическому росту. Безусловно, одним из факторов обеспечения экономического развития должна стать интенсификация использования человеческого потенциала, особенно в части повышения отдачи от образования, снижения уровня неэффективного использования накопленных знаний и умений, их обесценивание, активного внедрения концепции life-long learning, уменьшение барьеров и ограничений, ограничивающих населения в плане реализации своего человеческого потенциала.
Следует отметить, что исследование влияния человеческого капитала и его производительности на динамику экономического развития территориальных образований является достаточно популярной как среди российских, так и зарубежных ученых и практиков [1, c. 533-561; 5, c.22-37]. В частности, для российской экономики отмечается ряд ограничений, приводящих к снижению уровня производительности труда, что, в свою очередь, сдерживает темпы экономического роста. К ним следует отнести следующие: недостаточный уровень диверсификации экономики РФ, в частности, ориентация на сырьевые виды деятельности, низкий уровень участия страны и ее территориальных образований в мировых цепочках создания добавленной стоимости и глобальной торговле инновационными товарами и услугами. Более того, многими исследователями отмечается в целом низкие уровни технологической и инновационной организации производств, незначительные объемы инвестирования в различные виды капитала хозяйствующими субъектами, а также высокий уровень мобильности трудовых ресурсов, небольшая численность инновационных предприятий и организаций, которые, по сути, являются «генераторами спроса на сложные навыки» и могут стать потенциальными «локомотивами» экономического роста [3, c. 11-15; 6, c. 62-70; 14, c. 60-71; 20, c. 31-40; 22, c. 89-93].
Необходимо отметить достаточно небольшое число российских компаний-экспортеров промышленной продукции и услуг, включенных в глобальную рыночную конкуренцию. Более того, внедрение санкционных ограничений со стороны ряда иностранных государств против российских организаций создает дополнительные барьеры для ускорения технологического развития всех сфер жизнедеятельности общества РФ и повышения темпов экономического роста.
В целом, можно выделить ряд негативных моментов, присущих РФ и замедляющих экономическую динамику: недостаточный уровень эффективности использования факторов производства, упор на экстенсификацию экономической деятельности, приводящую к ускорению темпов инфляции, снижению уровня и темпов роста реальных доходов населения, что в конечном итоге приводит к снижению мотивации к повышению качества человеческого потенциала и инвестированию в его развитие.
Основная часть
Одним из способов увеличения темпов экономического развития, который в свою очередь не приводит к ускорению темпов инфляции, является повышение уровня производительности труда, неотъемлемым фактором которого являются инвестиции в научные исследования и разработки, а также в обучение сотрудников. Однако для увеличения объемов данного вида инвестиций необходим спрос на «новые» знания и навыки, который появляется, когда есть стремление со стороны бизнес-структур к инновационному и высокотехнологичному развитию своих компаний, а также существует институциональная среда для осуществления развития и внедрения новых технологий [11, c. 5-9].
На основе вышесказанного считаем целесообразным осуществить исследование влияния различных факторов производства на динамику валового внутреннего продукта (ВВП) РФ и, в частности, выявления вклада человеческого капитала через производительность труда в повышение темпов безинфляционного экономического роста.
Следует отметить, что работники с более высокими уровнями образования, квалификации и опыта при прочих равных условиях являются более «успешными» для экономики, они способны более эффективно трансформировать свои знания, умения и навыки в величину совокупной производительности труда. Однако результат экономической деятельности также зависит от других факторов производства, поэтому считаем целесообразным произвести факторный индексный анализ влияния различных факторов на динамику валового внутреннего продукта РФ.
Следует отметить, что в рамках системы управления эффективностью развития страны и ее территориальных образований необходимо выделение и исследование процессов рационального использования его социально-экономического потенциала, в связи с чем, по мнению авторов, целесообразным является выделение двух составляющих: ресурсной (совокупность ресурсов, имеющихся для развития) и результативной (способность территории к эффективному использованию имеющихся ресурсов).
Подчеркнем, что экстенсивные факторы связаны с вовлечением в производство дополнительных объемов основных и оборотных фондов и трудовых ресурсов. Интенсивные факторы обеспечивают рост результатов экономической деятельности за счет более рационального использования имеющихся в регионе ресурсов (изменение производительности труда, фондоотдачи и материалоотдачи) [4, c. 185-190].
Также немаловажным является включение в факторную систему показателей, характеризующих темпы инфляции (индекс потребительских цен, индекс-дефлятор валового внутреннего продукта), объемы инвестиций в факторы производства (величина инвестиций в основной капитал, в образование, в инновации), что позволит произвести комплексный системный анализ вклада различных факторов на темпы экономического роста и выявить резервы для его ускорения.
Рассмотрим динамику валового регионального продукта и основных факторов производства с точки зрения их экстенсивного и интенсивного использования в РФ в 2012-2021 гг. (см. рисунок 1).
Рисунок 1. Динамика валового внутреннего продукта и основных факторов производства РФ в 2012-2021 гг. (в % к предыдущему периоду)
Источник: составлено авторами на основе данных с официального сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстат) – rosstat.gov.ru
Из рисунка 1 видно, что на всем протяжении рассматриваемого периода динамика исследуемых показателей имела в среднем одинаковую амплитуду. Однако, в 2019 году имел место резкий рост среднегодовой стоимости основных производственных фондов на фоне снижения объема материальных затрат, при этом в 2021 году динамика величины исследуемых факторов поменяла направление. Это может свидетельствовать о том, что предприятия и организации перестроили свою политику в плане внедрения более эффективных методов производства, наращиванию инвестиционной политики. Данные меры могли привести к росту производительности труда факторов производства, однако, согласно рисунку 1, этого не произошло, и хозяйствующие субъекты отказались от подобных бизнес стратегий.
Одним из факторов, который оказывает сильное влияние на эффективность экономической и инвестиционной политики предприятий и организаций, и в конечном итоге на динамику валового внутреннего продукта в РФ, является рост цен, в том числе на факторы производства. В этой связи считаем целесообразным рассмотреть динамику рассматриваемых показателей, убрав из нее инфляционную составляющую (см. рисунок 2).
Из данных рисунка 2 видно, что в реальном выражении индексы большинства рассматриваемых показателей были меньше 100%. Более того, начиная с 2018 года инфляция стала оказывать особо сильное влияние на динамику валового внутреннего продукта и основных факторов производства, что указывает на снижение производительности и эффективности их использования.
Рисунок 2. Динамика валового внутреннего продукта и основных факторов производства РФ в реальном выражении в 2012-2021 гг. (в % к предыдущему периоду)
Источник: составлено авторами на основе данных с официального сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстат) – rosstat.gov.ru
Следует отметить, что высокая волатильность индексов цен оказывает негативное влияние на динамику экономического роста и эффективность использования ресурсов вследствие увеличения издержек предприятий и организаций, что может затруднить осуществление инвестиций в развитие производства, а также снизить покупательную способность населения, что в конечном итоге может привести к сокращению спроса и, как следствие, к снижению объёмов производства [13, c. 34-44].
В этой связи, с учетом высокой волатильности уровня цен, экономический рост может быть обеспечен за счет повышения уровня производительности труда, в том числе за счет процесса инвестирования хозяйствующих субъектов в обучение своих сотрудников.
Однако для увеличения объемов инвестиций в обучение необходимо наличие спроса на «новые» знания и навыки. И здесь важную роль играют бизнес-структуры, которые должны стремиться к инновационному и высокотехнологичному развитию своих компаний [10, c. 20-25, 12, c. 5-28].
Вместе с тем, кроме бизнес-структур, важными акторами являются органы власти и управления на разных уровнях территориальной агрегации, а также общественные организации, которые создают благоприятную институциональную среду для осуществления, развития и внедрения новых технологий. К таким институтам можно отнести: систему образования, научные и исследовательские организации, государственные программы поддержки инноваций, систему защиты интеллектуальной собственности и другие [13, c. 34-44]. В такой среде бизнес-структуры могут успешно развиваться и содействовать повышению производительности труда, что в конечном итоге будет способствовать экономическому росту страны.
Исходя из вышеизложенного, считаем целесообразным произвести факторный индексный анализ (в номинальном и реальном выражении) влияния различных факторов на динамику валового внутреннего продукта (ВВП) РФ и, в частности, выявления вклада человеческого капитала через производительность труда в изменение темпов безинфляционного экономического роста.
Отметим, что модель факторной системы представляет собой математическое выражение, которое описывает взаимосвязь между результативным и факторными признаками. Она может быть линейной или нелинейной, параметрической или непараметрической, в зависимости от конкретной задачи и используемого метода анализа данных.
Модель факторной системы экономического роста позволяет оценить влияние каждого из факторов производства (экстенсивных: среднегодовая стоимость основных производственных фондов, совокупные затраты труда, материальные затраты; интенсивных: фондоотдачи, производительности труда, материалоотдачи) на результативный признак – валовой внутренний продукт (ВВП). Это делает возможным прогнозирование изменений обобщающего экономического показателя на основе изменений факторов, что является важным инструментом для принятия управленческих решений в различных сферах экономики [23, c. 3-15, 24, c. 217-234, 25, c. 54-71].
Меру влияния экстенсивных и интенсивных факторов на изменение экономического эффекта в виде изменения объема ВВП можно определить по следующим формулам [4, c. 185-190]:
|
(1)
|
Дополнительный
объем ВВП, полученный вследствие изменения размера примененных ресурсов
(экстенсивные факторы)
|
|
(2)
| |
|
(3)
| |
|
(4)
|
Дополнительный
объем ВВП, полученный вследствие роста фондоотдачи (f) , материалоотдачи (M)
и производительности труда (W) (интенсивные факторы)
|
|
(5)
| |
|
(6)
|
|
(7)
|
|
(8)
|
|
(9)
|
Таблица 1 – Степень влияния основных факторов производства на динамику экономического развития РФ в номинальном выражении в 2012-2021 гг. (млрд. рублей)
2012
|
2013
|
2014
|
2015
|
2016
|
2017
|
2018
|
2019
|
2020
|
2021
| |
Общий
прирост номинального ВВП
|
7989,4
|
4882,3
|
6044,3
|
4057,4
|
2528,7
|
6227,1
|
12018,5
|
5746,6
|
-2218,0
|
23624,7
|
Прирост
номинального ВВП за счет совокупных затрат труда
|
214,3
|
-186,4
|
-229,2
|
249,9
|
-131,3
|
-305,5
|
-214,2
|
-656,8
|
-3087,5
|
1933,0
|
Прирост
номинального ВВП за счет производительности труда
|
7775,1
|
5068,7
|
6273,5
|
3807,5
|
2660,0
|
6532,6
|
12232,7
|
6403,4
|
869,5
|
21691,7
|
Прирост
номинального ВВП за счет среднегодовой стоимости основных фондов
|
8391,2
|
7580,7
|
7493,8
|
7652,3
|
9699,6
|
8440,0
|
6689,7
|
39712,6
|
29568,8
|
7619,5
|
Прирост
номинального ВВП за счет фондоотдачи
|
-401,8
|
-2698,4
|
-1449,5
|
-3594,9
|
-7170,9
|
-2212,9
|
5328,8
|
-33966,0
|
-31786,8
|
16005,2
|
Прирост
номинального ВВП за счет материальных затрат
|
5768,7
|
5682,4
|
6776,4
|
7468,3
|
7060,3
|
10301,4
|
8261,0
|
9125,5
|
-4414,3
|
30258,1
|
Прирост
номинального ВВП за счет материалоотдачи
|
2220,7
|
-800,1
|
-732,1
|
-3410,9
|
-4531,6
|
-4074,3
|
3757,5
|
-3378,9
|
2196,3
|
-6633,4
|
Исходя из данных таблицы 1 видно, что на всем протяжении рассматриваемого периода производительность труда оказывала положительное влияние на динамику ВВП, так же, как и среднегодовая стоимость основных производственных фондов. Следует отметить, что фондоотдача оказывала отрицательное влияние на динамику экономического развития вплоть до 2021 года, влияние материалоотдачи на ВВП было неоднозначным с различными колебаниями на протяжении рассматриваемого периода.
Рассмотрим результаты факторного анализа влияния экстенсивных и интенсивных факторов на динамику ВВП РФ в реальном выражении в 2012-2021 гг. (см. таблицу 2).
На основе данных таблицы 2 можно сделать вывод, что значения приростов в реальном выражении ниже, чем в номинальном, то есть инфляция оказывает сильное влияние на динамику рассматриваемых показателей. Тем не менее, величина производительности труда даже в реальном выражении оказывала положительное влияние на динамику объемов ВВП, так же, как и среднегодовая стоимость основных производственных фондов.
Таблица 2 – Степень влияния факторов производства на динамику ВВП РФ в реальном выражении в 2012-2021 гг. (млрд. рублей)
2012
|
2013
|
2014
|
2015
|
2016
|
2017
|
2018
|
2019
|
2020
|
2021
| |
Общий
прирост реального ВВП
|
10670,4
|
6774,6
|
4204,1
|
3990,6
|
5777,2
|
3936,4
|
7199,2
|
11687,0
|
537,0
|
5815,4
|
Прирост
реального ВВП за счет совокупных затрат труда
|
184,9
|
-171,2
|
-217,6
|
232,4
|
-122,5
|
-297,2
|
-203,4
|
-597,1
|
-2988,9
|
1919,6
|
Прирост
реального ВВП за счет производительности труда
|
10485,5
|
6945,8
|
4421,8
|
3758,2
|
5899,7
|
4233,6
|
7402,7
|
12284,2
|
3525,9
|
3895,8
|
Прирост
реального ВВП за счет среднегодовой стоимости основных фондов
|
7240,0
|
6961,1
|
7116,7
|
7118,4
|
9048,2
|
8210,1
|
6353,0
|
36102,4
|
28624,2
|
7566,6
|
Прирост
реального ВВП за счет фондоотдачи
|
3430,4
|
-186,5
|
-2912,5
|
-3127,8
|
-3270,9
|
-4273,8
|
846,2
|
-24415,3
|
-28087,2
|
-1751,1
|
Прирост
реального ВВП за счет материальных затрат
|
4977,3
|
5218,0
|
6435,3
|
6947,3
|
6586,1
|
10020,9
|
7845,2
|
8295,9
|
-4273,3
|
30047,8
|
Прирост
реального ВВП за счет материалоотдачи
|
5693,1
|
1556,6
|
-2231,2
|
-2956,7
|
-808,9
|
-6084,5
|
-646,0
|
3391,1
|
4810,3
|
-24232,3
|
Также обращает на себя внимание отрицательное влияние фондоотдачи и материалоотдачи на динамику ВВП практически на всем протяжении рассматриваемого периода. Данные показатели отражают эффективность использования основного и оборотного капитала предприятий и организаций; отрицательные значения их приростов могут указывать на недостаточный уровень интенсификации использования объектов основных фондов, увеличение доли износа производственных мощностей, технологическими изменениями производственного процесса, которые в том числе отразились и на структуре материальных затрат.
Более того, следует отметить, что на эффективность использования основного и оборотного капитала, а в конечном итоге и на динамику экономического развития, достаточно сильное влияние оказывают инфляционные процессы. В то же время, проведенные расчетно-аналитические действия показали, что прирост валового внутреннего продукта РФ в исследуемом периоде был обеспечен в основном изменениями в уровнях производительности труда, но в то же время в объемах основного и оборотного капитала. В этой связи, не следует недооценивать важность осуществления эффективного управления капиталом для обеспечения стабильного развития бизнес-процессов. Ключевыми задачами в данной области являются оптимизация использования основного и оборотного капитала и минимизация рисков, связанных с их неэффективным использованием, в то же время необходимо наращивать темпы роста производительности труда и повышать эффективность использования факторов, приводящих к увеличению ее уровней [15, c. 5-15].
Однако, следует отметить, что в отдельных случаях высокие уровни производительности труда не являются гарантией достижения устойчивых темпов экономического роста. Такие факторы, как объем инвестиций в социально-экономическую инфраструктуру, научно-исследовательские разработки и инновации также могут оказывать значительное влияние на динамику валового внутреннего продукта [21, c. 13-15].
Выводы
В заключение следует отметить, что в современных условиях развития страны и ее территориальных образований конкуренция на факторных рынках становится все более жесткой, что требует от хозяйствующих субъектов постоянного совершенствования своих бизнес-процессов и внедрения инноваций в экономическую деятельность, что невозможно без осуществления инвестирования в научные исследования и разработки, которые позволяют создавать новые продукты и услуги, повышать качество и эффективность производства.
Таким образом, на основе проведенных расчетно-аналитических действий можно сделать вывод о том, что для достижения устойчивых темпов экономического роста при существующих уровнях инфляции в РФ необходима комплексная система мер, включающая в себя повышение уровня и темпов роста производительности труда, наращивание объемов инвестирования в научные исследования и разработки, а также в социально-экономическую инфраструктуру в целях повышения эффективности использования факторов производства для ускорения экономического роста в РФ.
Источники:
2. Бессонов В.А. О динамике совокупной факторной производительности в российской переходной экономике // Экономический журнал высшей школы экономики. – 2004. – № 4. – c. 542-587.
3. Бессонов В., Гимпельсон В., Ясин Е., Кузьминов Я. Производительность и факторы долгосрочного развития российской экономики // X Международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества: В 3-х кн. Кн. 1. Москва, 2010. – c. 11-61.
4. Бондаренко Г.А, Макаренко Т.В. Анализ взаимосвязи развития приоритетных сфер и эффективности экономики региона. / Проблемы учета, анализа, аудита и статистики в условиях рынка: уч. зап.. Том Выпуск 22. - Ростов н/Д: Издательско-полиграфический комплекс РГЭУ (РИНХ), 2019. – 185-190 c.
5. Бондаренко Н. Вклад компаний в накопление человеческого капитала: межстрановой анализ // Форсайт. – 2015. – № 2. – c. 22-37. – doi: 10.17323/1995-459x.2015.2.22.37.
6. Бурцева Т.А., Френкель А.А., Сурков А.А. Статистическое моделирование региональной производительности труда // Вопросы статистики. – 2022. – № 4. – c. 62-70. – doi: 10.34023/2313-6383-2022-29-4-62-70.
7. Воскобойников И.Б., Баранов Э.Ф., Бобылева К.В., Капелюшников Р.И., Пионтковский Д.И., Роскин А.А., Толоконников А.Е. Постшоковый рост российской экономики: опыт кризисов 1998 и 2008-2009 гг. и взгляд в будущее // Вопросы экономики. – 2021. – № 4. – c. 5-31. – doi: 10.32609/0042-8736-2021-4-5-31.
8. Дробышевский С.М., Идрисов Г.И., Каукин А.С., Павлов П.Н., Синельников-Мурылев С.Г. Декомпозиция темпов роста российской экономики в 2007–2017 гг. и прогноз на 2018–2020 гг // Вопросы экономики. – 2018. – № 9. – c. 5-31. – doi: 10.32609/0042-8736-2018-9-5-31.
9. Зайцев А. Межстрановые различия в производительности труда: роль капитала, уровня технологий и природной ренты // Вопросы экономики. – 2016. – № 9. – c. 67-93. – doi: 10.32609/0042-8736-2016-9-67-93.
10. Кузьминов Я.И., Фрумин И.Д. Двенадцать решений для нового образования. - Москва: Центр стратегических разработок; Высшая шк. экономики, 2018. – 105 c.
11. Куранов Г.О., Стрижкова Л.А., Тишина Л.И. Межотраслевые и факторные модели в макроэкономическом анализе и межотраслевых исследованиях // Вопросы статистики. – 2021. – № 2. – c. 5-23. – doi: 10.34023/2313-6383-2021-28-2-5-23.
12. Мау В.А. Национальные цели и модель экономического роста: новое в социально-экономической политике России в 2018-2019 гг // Вопросы экономики. – 2019. – № 3. – c. 5-28. – doi: 10.32609/0042-8736-2019-3-5-28.
13. Меркулова Е.Ю. Влияние производительности труда на экономический рост // Статистика и Экономика. – 2019. – № 2. – c. 34-44. – doi: 10.21686/2500-3925-2019-2-34-44.
14. Орлова Е.А., Белоусов Д.Р., Галимов Д.И. О модели потенциального ВВП и разрыва выпуска для российской экономики // Проблемы прогнозирования. – 2020. – № 2(179). – c. 60-71.
15. Орлова Н.В., Лаврова Н.А. Потенциальный рост как отражение перспектив российской экономики // Вопросы экономики. – 2019. – № 4. – c. 5-20. – doi: 10.32609/0042-8736-2019-4-5-20.
16. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики (Росстат). [Электронный ресурс]. URL: http://rosstat.gov.ru.
17. Павлов П.Н., Дробышевский С.М. Структура темпов роста ВВП России на перспективу до 2024 г // Вопросы экономики. – 2022. – c. 29-51. – doi: 10.32609/0042-8736-2022-3-29-51.
18. Пестова А., Мамонов М. Оценка влияния различных шоков на динамику макроэкономических показателей в России и разработка условных прогнозов на основе BVAR-модели российской экономики // Экономическая политика. – 2016. – № 4. – c. 56-92. – doi: 10.18288/1994-5124-2016-4-03.
19. Поршаков А.С., Пономаренко А.А., Синяков А.А. Оценка и прогнозирование ВВП России с помощью динамической факторной модели // Журнал новой экономической ассоциации. – 2015. – № 2(30). – c. 60-76. – doi: 10.31737/2221-2264-2016-30-2-3.
20. Симачев Ю.В., Кузык М.Г., Федюнина А.А., Зайцев А.А., Юревич М.А. Производительность труда в несырьевых секторах российской экономики: факторы роста на уровне компаний // Вопросы экономики. – 2021. – № 3. – c. 31-67. – doi: 10.32609/0042-8736-2021-3-31-67.
21. Симачев Ю.В., Кузык М.Г. и др. Факторы роста производительности труда на предприятиях несырьевых секторов российской экономики. / Докл. к XXI Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2020. – 60 c.
22. Шоломицкая E. Влияние ключевых макроэкономических шоков на инвестиции в России // Экономический журнал Высшей школы экономики. – 2017. – № 1. – c. 89-113.
23. Boyko V., Kislyak N., Nikitin M., Oborin O. Methods for Estimating the Gross Regional Product Leading Indicator // Russian Journal of Money and Finance. – 2020. – № 3. – p. 3-29. – doi: 10.31477/rjmf.202003.03.
24. Chernis T., Sekkel R. A Dynamic Factor Model for Nowcasting Canadian GDP // Empirical Economics. – 2017. – p. 217-234. – doi: 10.1007/s00181-017-1254-1.
25. Shpilevaya A. Overview of General Equilibrium Models with Imperfect Financial Markets and the Accumulation of Human Capital // Russian journal of money and finance. – 2022. – p. 54-71.
Страница обновлена: 26.11.2024 в 12:50:58