Method for assessing the results of hierarchical socio-economic systems’ functioning based on the aggregated production function

Occupation: Associate Professor of the Department of Mathematics and Informatics
Affiliation: Financial University under the Government of the Russian Federation (Tula Branch)
Address: Russian Federation,

Journal name

Ekonomika i matematicheskie metody

Edition

Volume 57 Issue 3

Pages

17-31

Abstract

<p >The article presents a method that develops a methodology for assessing the functioning of hierarchical socio-economic systems. The methodology includes formalized description of the object of research and the construction of partial and integral performance indicators. Performance indicators are calculated using production functions. The method is based on an algorithm for constructing an aggregated production function, which is used to calculate the normative (expected) value of the result of the functioning of the object of research. Using the example of the regions in Central Federal District and data for 2007–2016 testing and comparative analysis of four algorithms for estimating the parameters of the aggregate production function in the construction of the integral indicator are carried out. The gross regional product for the NACE sections (C, D and E) was chosen as effective indicators. The scientific novelty of the study is as follows. Three algorithms for constructing the distribution density of an aggregated random variable, which is a combination of residuals from econometric equations that describe the particular results of the functioning of elements of a hierarchical socio-economic system, are proposed and tested. The distribution density is used to find the parameters of the aggregated production function. For the two-dimensional case, analytical expression of the corresponding probability distribution density is obtained. The conclusion about the possibility of using the method to evaluate the results of the functioning of hierarchical socio-economic systems is substantiated.

Keywords

socio-economic system, hierarchy, classification, integral indicator, production function, assessment, probability density

Received

15.09.2021

Publication date

22.09.2021

Number of characters

30288

Cite Download pdf To download PDF you should sign in

GOST	Zhukov R. Method for assessing the results of hierarchical socio-economic systems’ functioning based on the aggregated production function // Ekonomika i matematicheskie metody – 2021. – V. 57. – Issue 3 C. 17-31 [Electronic resource]. URL: https://emm.jes.su/S042473880016428-9-1 (circulation date: 23.04.2024). DOI: 10.31857/S042473880016428-9
MLA	Zhukov, Roman "Method for assessing the results of hierarchical socio-economic systems’ functioning based on the aggregated production function." Ekonomika i matematicheskie metody 57.3 (2021):17-31. DOI: 10.31857/S042473880016428-9
APA	Zhukov R. (2021). Method for assessing the results of hierarchical socio-economic systems’ functioning based on the aggregated production function. Ekonomika i matematicheskie metody 57(3), pp.17-31 DOI: 10.31857/S042473880016428-9

100 rub.

When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.

1. ВВЕДЕНИЕ

2. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

3. МЕТОДОЛОГИЯ И ДАННЫЕ

4. РЕЗУЛЬТАТЫ

5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ


1	1. ВВЕДЕНИЕ
2	Оценка состояния регионов, особенностей их функционирования, устойчивости к воздействию внешних негативных факторов требует развития действующих подходов, построения уточненных или создания новых моделей. Регион можно рассматривать как иерархическую социально-экономическую систему (ИСЭС). Изучение функционирования ИСЭС и ее элементов может быть осуществлено через призму их признаковых описаний. Выбор описаний зависит от принятой системы взглядов субъекта исследования, а также от экспертных заключений относительно объекта и предмета исследования (Айвазян, 2012).
3	Индикатор оценки, который является количественным отражением цели, должен учитывать соответствие полученного результата и норматива, например показатель технической эффективности (Айвазян, Афанасьев, 2014). В рамках исследования представлено развитие авторской методологии оценки результатов функционирования сложных систем (Жуков, 2019б), базирующейся на построении агрегированной производственной функции для подсистем ИСЭС.
4	Цель исследования — разработка метода оценки результатов функционирования ИСЭС и параметров агрегированной производственной функции, которая используется при вычислении соответствующих индикаторов оценки. Основными задачами исследования являются:
5	построение алгоритмов оценки параметров производственных функций (ПФ) и агрегированной производственной функции (АПФ) с применением плотности распределения вероятностей; тестирование метода и вычисление интегральных показателей результатов функционирования подсистем ИСЭС на примере областей Центрального федерального округа (ЦФО) с использованием ПФ и АПФ.
6	2. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
7	Теория и методология построения иерархических структур базируется на работах (Месаровича, Мако, Такахара, 1973; Саати, 1993), а описание иерархии может быть осуществлено, например, с системных позиций (Клейнер, 2015).
8	Многообразие подходов к изучению систем определяет множественность их классификаций (например, классификация по разделам ОКВЭД, секторальная классификация (Колесников, Толстогузов, 2016), пространственно-временная классификация (Клейнер, 2016)).
9	Выбор признаков и индикаторов оценки для изучения ИСЭС, в том числе на региональном уровне, в большинстве случаев определяется самим автором либо в соответствии с принятыми и признанными индикаторами оценки объекта исследования (Айвазян, Афанасьев, Кудров, 2016). При этом используют абсолютные и относительные характеристики, темпы роста и т.п.
10	Для интегральной оценки функционирования ИСЭС применяют:
11	методы усреднения частных индикаторов; метод анализа среды функционирования (Кривоножко, Лычев, 2010); компонентный анализ (Макаров и др., 2014; Айвазян, Афанасьев, Кудров, 2018; и др.).
12	Для оценки результатов функционирования ИСЭС используют модели различной функциональной формы (Sayaria, Saria, Hammoudehb, 2018; Макаров и др., 2016; Афанасьев, Воронцов, 2018; Афанасьев, Пономарева, 2020), а для оценки параметров модели — ряд методов, среди которых обычный (OLS) и обобщенный методы наименьших квадратов (GLS), а также метод максимального правдоподобия (MLE), последний из которых, в рамках исследования, представляет особый интерес.

Price publication: 0

Number of purchasers: 0, views: 461

Readers community rating: votes 0

1. Afanasiev A.A., Ponomareva O.S. (2020). The macroeconomic production function of Russia in 1990–2017. Economics and Mathematical Methods, 56 (1), 67–78  (in Russian).
2. Afanasiev A.A., Vorontsov A.A. (2018). Modified computable general equilibrium model of the Russian economy with the gas industry RUSEC-PAO «GAZPROM». Economics and Mathematical Methods, 54 (2), 29–49  (in Russian).
3. Aivazian S.A. (2012). Quality of life and living standarts analysis. Moscow: Nauka (in Russian).
4. Aivazian S.A., Afanasiev M.Yu. (2014). Production potential modeling based on stochastic frontier concept. Methodology, results of statistical analysis. Moscow: Krasand  (in Russian).
5. Aivazian S.A., Afanasiev M.Yu., Kudrov A.V. (2016). Clustering methodology of the Russian Federation regions with account of sectoral structure of GRP. Applied Econometrics, 1 (41), 24–46 (in Russian).
6. Aivazian S.A., Afanasiev M.Yu., Kudrov A.V. (2018). Indicators of economic development in the basis of the characteristics of regional differentiation. Applied Econometrics, 2 (50), 4–22  (in Russian).
7. Kleiner G.B., Rybachuk M.A. (2019). System balance of the Russian economy: Regional perspective. Economy of Region, 15 (2), 309–323 (in Russian).
8. Kleyner G.B. (2015). State — region — field— enterprise: Framework of economics system stability of Russia. Part 1. Economy of region, 2, 50–58  (in Russian).
9. Kleyner G.B. (2016). Economy. Modeling. Mathematics. Selected Works. M.: CEMI RAN (in Russian).
10. Kolesnikov N.G., Tolstoguzov O.V. (2016). Structural changes in the economy of the Russian northwest: Spatial dimension. Baltic Region, 8 (2), 30–47  (in Russian).
11. Krivonozhko V.E., Lychev A.V. (2010). Analysis of activity of complex socio-economic systems.  Moscow: Maks Press  (in Russian).
12. Makarov V.L., Ayvazyan S.A., Afanasyev M.Yu., Bakhtizin A.R., Nanavyan A.M. (2016) Modeling the development of regional economy and an innovation space efficiency. Foresight and STI Governance, 10 (3), 76–90  (in Russian).
13. Makarov V.L., Ayvazyan S.A., Afanasyev M.Yu., Bakhtizin A.R., Nanavyan A.M. (2014). The estimation of the regions’ efficiency of the Russian Federation including the intellectual capital, the characteristics of readiness for innovation, level of well-being, and quality of life. Economy of region, 4, 9–30  (in Russian).
14. Mesarovich M., Mako D., Takahara I. (1973). Theory of hierarchical multilevel systems. Moscow: Mir  (in Russian).
15. Saati T. (1993). Decision making. Hierarchy analysis method.  Moscow: Radio i svyaz' (in Russian).
16. Sayaria N., Saria R., Hammoudehb S. (2018). The impact of value added components of GDP and FDI on economic freedom in Europe. Economic Systems, 42 (2), 282–294.
17. Zhukov R., Kuznetsov G., Manokhin E., Gorodnichev S., Nazyrova E., Melay E. (2019). Comparative analysis of results of assessing the Central federal district's regions' economic development by using linear and non-linear models. Statistika: Statistics and Economy Journal, 99(3), 272–286.
18. Zhukov R.A. (2019b). Socio-ecological and economic systems: Theory and practice. Moscow: INFRA-M  (in Russian).
19. Zhukov R.A. (2020a). The question of the formation of integrated indicators of the functioning of the hierarchical socio-economic systems: a probabilistic approach. Bulletin of the Tula branch of the Financial University, 1, 297–298 (in Russian).
20. Zhukov R.A. (2020b). An approach to assessing the functioning of hierarchical socio-economic systems and decision-making based on the EFRA software package. Business Informatics, 14 (3), 82–95 (in Russian).
21. Zhukov R.A. (2019a). Evaluation of the effectiveness of hierarchical socio-economic systems. Soft Measurements and Computing, 25 (12), 56–64 (in Russian).