3.2. Функция Кобба-Дугласа
Одной из первых практических работ в области изучения производственных функций было исследование Ч.Кобба и П.Дугласа по данным обрабатывающих отраслей промышленности США за 1899-1922 гг.
В этих исследованиях была принята функция вида
(3.16)
где Y - объем выпуска продукции; X1 - затраты труда; X2 - стоимость производственных фондов.
В результате исследователи пришли к выводу, что а1+а2=1, т.е. имеет место неизменный эффект масштаба производства.
Функция валового внутреннего продукта (ВВП) в зависимости от стоимости основных фондов и числа занятых в народном хозяйстве за 1960-1994 годы имеет вид:
Y=0.931K0.54 L0.59 , (3.17)
где Y– ВВП, млрд р.; К - стоимость основных производственных фондов, млрд р.; L - число занятых в народном хозяйстве, млн чел.
По данным экономики США за 1980-1995 годы производственная функция Кобба-Дугласа имеет вид
Y=2.251K0.4 L0.8. (3.18)
Производственная функция Y= F(K, L) называется неоклассической, если она является гладкой и удовлетворяет следующим условиям, поддающимся естественной экономической интерпретации:
1) при отсутствии одного из ресурсов производство невозможно:
F(0, L) = F(K, 0) = 0; (3.19)
2) с ростом ресурсов выпуск растет:
; (3.20)
3) с увеличением ресурсов скорость роста выпуска замедляется:
(3.21)
4) при неограниченном увеличении одного из ресурсов выпуск неограниченно растет:
f(+, L) = F(K, +) = +. (3.22)
Мультипликативная ПФ задается выражением
, (3.23)
где А — коэффициент нейтрального технического прогресса; а1, a2 -коэффициенты эластичности по труду и фондам.
Если a1>0, a2>0, а1 >a2, имеет место трудосберегающий (интенсивный) рост, в противном случае - фондосберегающий (экстенсивный) рост.
Линией уровня на плоскости К, L, или изоквантой, называется множество тех точек плоскости, для которых F(K, L) =Х0=const. Для мультипликативной ПФ изокванта имеет вид
(3.24)
или , (3.25)
т.е. является степенной гиперболой, асимптотами которой служат оси координат.
Для разных К, L, лежащих на конкретной изокванте, выпуск равен одному и тому же значению X0, что эквивалентно утверждению о взаимозаменяемости ресурсов.
Поскольку на изокванте F(K, L) = Х0 = const, то
. (3.26)
В этом соотношении ,, поэтомуdK и dL имеют разные знаки: если dL<0, что означает сокращение объема труда, то dK>0, т.е. выбывший в объеме труд замещается фондами в объеме dK.
Наряду с количественным увеличением объема ресурсов важнейшим фактором роста производства служит научно-технический прогресс, проявляющийся в совершенствовании техники и технологии, повышении квалификации работающих, улучшении организации производства. Технический прогресс обычно отражают в производственных функции следующего вида:
(3.27)
где λ - константа, отражающая темп технического прогресса; t - временной фактор.
Параметр et представляет собой выражение временной тенденции развития производства, связанной с техническим прогрессом, совершенствованием планирования, управления и организации производства.
С учетом ограниченности и резкого повышения стоимости природных ресурсов целесообразно строить производственную функцию следующего вида:
(3.28)
где - стоимость используемых природных ресурсов.
При анализе экономических явлений с применением производственных функций возникает вопрос о целесообразности расширения масштабов производства. В этом случае анализируется величина
(3.29)
Возможны три случая:
1. Если А=1, то увеличение ресурсов в k раз приводит к увеличению объема производства также в k раз.
2. Если , то можно говорить о положительном эффекте расширения масштабов производства, т.к. увеличение ресурсов в k раз приводит к росту объемов производства более чем в k раз.
3. Если , то имеем отрицательный эффект расширения масштабов производства.
На основе производственных функций могут быть построены модели зависимости спроса от доходов:
(3.30)
где - спрос;- величина доходов населения.
Коэффициент эластичности a1 показывает, насколько увеличится спрос при росте доходов на 1%. Коэффициент эластичности может быть и отрицательным (когда с ростом доходов населения может снизиться потребление хлеба, картофеля и т.д.).
- Введение
- Понятие об экономико-математических методах и моделях
- 1.1.Определение модели и цели моделирования
- 1.2. Последовательность построения экономико-математической модели
- 1.3. Классификация экономико-математических методов
- 1.4. Классификация экономико-математических моделей
- 1.5. Объекты моделирования
- 1.6. Цель, критерий и ограничения в экономико-математических моделях
- 2. Математические модели рынка
- 2.1. Понятие рыночного равновесия
- 2.2. Паутинообразная модель рынка
- 2.3. Существование и единственность рыночного равновесия
- 2.4. Государственное регулирование рынка. Налоги
- . Дотации
- 2.6. Фиксированные цены
- 2.7. Оценка прибыли и убытков при государственном регулировании рынка
- 2.8. Поддержание стабильных цен и производственные квоты
- 2.9. Принципы ценообразования в рыночной экономике. Диверсификация цен
- 2.9.1. Диверсификация цен в зависимости от дохода покупателя
- 2.9.2. Диверсификация цен в зависимости от объема потребления
- 2.9.3. Диверсификация цен по категориям товаров
- Совокупная прибыль
- 2.9.4. Диверсификация цен по времени
- 3. Производственные функции
- 3.1. Виды производственных функций
- 3.2. Функция Кобба-Дугласа
- 3.3. Модель Солоу
- 3.4. Модель Стоуна
- 3.5. Двойственная задача потребительского выбора
- 3.6. Функция спроса Маршалла
- 3.7. Модель общего равновесия Вальраса
- 3.8. Рыночное равновесие в модели Леонтьева
- 3.9. Пример построения производственной функции
- Значения коэффициентов парной корреляции
- 3.10. Производственные функции и прогнозирование
- 4. Модели оптимального планирования
- 4.1. Оптимизация прибыли предприятия
- Исходные данные для предельного анализа
- 4.2. Оптимизация прибыли методами математического программирования
- Исходные данные для решения задачи оптимизации
- 4.3. Оптимизация прибыли при ограничениях на используемые ресурсы
- Исходные данные по изделиям
- Результаты расчета Таблица 4.8
- 4.4. Планирование оптимальной мощности строительного предприятия
- Для решения задачи на пк коэффициенты целевой функции, матрицы ограничений и правые части ограничений необходимо записать в виде симплекс-матрицы (табл.4.10).
- Оптимальное значение целевой функции – 240,000.
- 4.5. Модели стохастического программирования
- 4.6. Модели оптимального планирования транспортного типа
- 4.7. Решение задач по планированию перевозок
- 4.8. Производственно-транспортные модели
- 4.9. Транспортные модели с промежуточными пунктами
- 4.10. Модели параметрического программирования
- 4.11. Модель распределения инвестиционных ресурсов между строительными организациями, прошедшими конкурсный отбор
- 4.12. Производственно-транспортная задача прикрепления источников теплоснабжения к потребителям продукции
- 5. Матричные игры
- 5.1. Классификация матричных игр
- 5.2. Игры с нулевой суммой
- 5.3. Решение игры в чистых стратегиях
- 5.4. Решение игры в смешанных стратегиях
- Очевидным следствием из теоремы о минимаксе является соотношение
- 5.5. Игры с ненулевой суммой и кооперативные игры
- 5.6. Введение в теорию игр п лиц
- 5.7. Позиционные игры
- 5.8. Выбор оптимальной стратегии в условиях неопределенности (игры с природой)
- 5.8.1. Специфика ситуации полной неопределенности
- 5.8.2. Критерии выбора оптимальной стратегии
- 5.9. Применение теории матричных игр в управлении
- 5.10. Сведение матричной игры к задаче линейного программирования Рассмотрим игру, платежная матрица которой имеет размерность
- 5.11. Решение игры с применением процессора электронных таблиц
- 5.12. Определение победителя подрядных торгов с применением теории игр
- 6. Имитационное моделирование
- 6.1. Метод Монте-Карло
- 7. Моделирование систем массового обслуживания
- 7.1. Одноканальная модель с пуассоновским входным потоком с экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 7.2. Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 8. Модели оценки эффективности инвестиционных проектов
- 8.1. Расчет абсолютных и относительных показателей эффективности проекта
- 8.2. Применение процессоров электронных таблиц для оценки эффективности инвестиций
- 8.3. Оптимальное планирование портфеля инвестиций
- 8.4. Учет факторов риска при оценке инвестиций
- 8.5. Определение уровня недиверсифицируемого риска методом корреляционно-регрессионного анализа
- Исходные данные для расчета
- 9. Модели оценки финансового состояния предприятия
- 9.1. Виды моделей
- 9.2. Статическая и динамическая модели оценки финансового
- Коэффициенты рентабельности
- Оценка деловой активности
- Оценка финансовой устойчивости
- Оценка платежеспособности и ликвидности
- Рекомендуемые значения оцениваемых показателей
- Вопросы и задания
- Заключение
- Библиографический список
- Экономико-математические методы и модели
- 394006 Г.Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84