Реферат: Модель экономического роста

План:



1.<span Times New Roman"">   

Рольэкономико-математических методов в управлении социально-экономических систем.

1.1.  Моделирование как метод научного познания.                           2

1.2. Особенности применения методаматематического моделирования в экономике.                                                                 4  

1.3.   Особенности экономических наблюдений и измерений.          5

1.4.   Классификация экономико-математическихмоделей.              6

1.5.   Этапы экономико-математическогомоделирования.              10

2. Понятиеэкономического роста, его типы и факторы

2.1    Понятиеэкономического роста                                                 14

2.2.   Показателидинамики экономического роста                           15

2.3.   Основные моделиэкономического роста.                                 16

2.4.   Факторыэкономического роста                                                20

2.5.   Типыэкономического роста                                                      22

2.6.  Государственное регулирование экономического роста.         22

3.<span Times New Roman"">   

                      24

4.<span Times New Roman"">   

4.1.   Постановка задачи                                                                      29

4.2.   Решение                                                                                         29

4.3.<span Times New Roman"">       

Анализ                                                                                          30

5.<span Times New Roman"">   

                                                                                     31

6. Список литературы                                                                       33

2.<span Times New Roman"">  

Рольэкономико-математических методов в управлении социально-экономических систем.

1.1.Моделирование как метод научного познания.

         Моделирование в научных исследованияхстало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новыеобласти научных знаний: техническое конструирование, строительство иархитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки.Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной наукипринес методу моделирования ХХ в. Однако методология моделирования долгое времяразвивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая системапонятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться рольмоделирования как универсального метода научного познания.

         Термин «модель» широкоиспользуется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множествосмысловых значений. Рассмотрим только такие «модели», которыеявляются инструментами получения знаний.

         Модель — это такой материальный илимысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещаетобъект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания обобъекте-оригинале

         Под моделирование понимается процесспостроения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такимикатегориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделированияобязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, иконструирование научных гипотез.

         Необходимость использования методамоделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся кэтим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же этоисследование требует много времени и средств.

         Процесс моделирования включает триэлемента: 1) субъект (исследователь), 2) объект исследования, 3) модель,опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

         Пусть имеется или необходимо создатьнекоторый объект А. Мы конструируем (материально или мысленно) или находим вреальном мире другой объект В — модель объекта А. Этап построения моделипредполагает наличие некоторых знаний об объекте оригинале. Познавательныевозможности модели обуславливаются тем, что модель отражает какие-либосущественные черты объекта оригинала. Вопрос о необходимости и достаточной мересходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модельутрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестаетбыть оригиналом), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношенияхотличия от оригинала.

         Таким образом, изучение одних сторонмоделируемого объекта осуществляется ценой отказа от отражения других сторон.По­этому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограничен­ном смысле. Изэтого следует, что для одного объекта может быть построено несколько«специализированных» моделей, кон­центрирующих внимание наопределенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разнойстепенью детализации.

         На втором этапе процесса моделированиямодель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такогоисследования является проведение «модельных» экспериментов, прикоторых сознательно изменяются условия функционирования модели исистематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этогоэтапа является множество знаний о модели R.

         На третьем этапе осуществляется переносзнаний с модели на оригинал — формирование множества знаний S об объекте. Этотпроцесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о моделидолжны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые ненашли отражения или были изменены при построении модели. Мы можем с достаточнымоснованием переносить какой-либо результат с модели на оригинал, если этотрезультат необходимо связан с признаками сходства оригинала и модели. Если жеопределенный результат модельного исследования связан с отличием модели оторигинала, то этот результат переносить неправомерно.

         Четвертый этап — практическая проверкаполучаемых с по­мощью моделей знаний и их использование для построенияобобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

         Моделирование — циклический процесс.Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй,третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются,а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные послепервого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками впостроении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологиимоделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

1.2. Особенности применения метода математическогомоделирования в экономике.

         Проникновение математики в экономическуюнауку связано с преодолением значительных трудностей. В этом отчасти была«повинна» математика, развивающаяся на протяжении нескольких веков восновном в связи с потребностями физики и техники. Но главные причины лежат всеже в природе экономических процессов, в специфике экономической науки.

         Большинство объектов, изучаемыхэкономической наукой, может быть охарактеризовано понятием сложная система.

         Наиболее распространено пониманиесистемы как совокупности элементов, находящихся во взаимодействии и образующихнекоторую целостность, единство. Важным качеством любой системы являетсяэмерджентность — наличие таких свойств, которые не присущи ни одному изэлементов, входящих в систему. Поэтому при изучении систем недостаточнопользоваться методом их расчленения на элементы с последующим изучением этихэлементов в отдельности. Одна из трудностей экономических исследований — в том,что почти не существует экономических объектов, которые можно было бырассматривать как отдельные (внесистемные) элементы.

         Сложность системы определяетсяколичеством входящих в нее элементов, связями между этими элементами, а такжевзаимоотношениями между системой и средой. Экономика страны обладает всемипризнаками очень сложной системы. Она объединяет огромное число элементов,отличается многообразием внутренних связей и связей с другими системами(природная среда, экономика других стран и т.д.). В народном хозяйствевзаимодействуют природные, технологические, социальные процессы, объективные исубъективные факторы.

         Потенциальная возможностьматематического моделирования любых экономических объектов и процессов неозначает, разумеется, ее успешной осуществимости при данном уровнеэкономических и математических знаний, имеющейся конкретной информации ивычислительной технике. И хотя нельзя указать абсолютные границы математическойформализуемости экономических проблем, всегда будут существовать ещенеформализованные проблемы, а также ситуации, где математическое моделированиенедостаточно эффективно.

1.3. Особенности экономических наблюдений и измерений.

         Уже длительное время главным тормозомпрактического применения математического моделирования в экономике являетсянаполнение разработанных моделей конкретной и качественной информацией.Точность и полнота первичной информации, реальные возможности ее сбора иобработки во многом определяют выбор типов прикладных моделей. С другойстороны, исследования по моделированию экономики выдвигают новые требования ксистеме информации.

         В зависимости от моделируемых объектови назначения моделей используемая в них исходная информация имеет существенноразличный характер и происхождение. Она может быть разделена на две категории:о прошлом развитии и современном состоянии объектов (экономические наблюдения иих обработка) и о будущем развитии объектов, включающую данные об ожидаемыхизменениях их внутренних параметров и внешних условий (прогнозы). Втораякатегория информации является результатом самостоятельных исследований, которыетакже могут выполняться посредством моделирования.

         В экономике многие процессы являютсямассовыми; они характеризуются закономерностями, которые не обнаруживаются наосновании лишь одного или нескольких наблюдений. Поэтому моделирование вэкономике должно опираться на массовые наблюдения.

         Другая проблема порождаетсядинамичностью экономических процессов, изменчивостью их параметров иструктурных отношений. Вследствие этого экономические процессы приходитсяпостоянно держать под наблюдением, необходимо иметь устойчивый поток новыхданных. Поскольку наблюдения за экономическими процессами и обработкаэмпирических данных обычно занимают довольно много времени, то при построенииматематических моделей экономики требуется корректировать исходную информацию сучетом ее запаздывания.

         Познание количественных отношений экономическихпроцессов и явлений опирается на экономические измерения. Точность измерений взначительной степени предопределяет и точность конечных результатовколичественного анализа посредством моделирования. Поэтому необходимым условиемэффектного использования математического моделирования являетсясовершенствование экономических измерителей. Применение математическогомоделирования заострило проблему измерений и количественных сопоставленийразличных аспектов и явлений социально-экономического развития, достоверности иполноты получаемых данных, их защиты от намеренных и технических искажений.

         В процессе моделирования возникаетвзаимодействие «первичных» и «вторичных» экономическихизмерителей. Любая модель народного хозяйства опирается на определенную системуэкономических измерителей (продукции, ресурсов, элементов и т.д.). В то жевремя одним из важных результатов народнохозяйственного моделирования являетсяполучение новых (вторичных) экономических измерителей — экономическиобоснованных цен на продукцию различных отраслей, оценок эффективностиразнокачественных природных ресурсов, измерителей общественной полезностипродукции. Однако эти измерители могут испытывать влияние недостаточнообоснованных первичных измерителей, что вынуждает разрабатывать особую методикукорректировки первичных измерителей для хозяйственных моделей.

         С точки зрения «интересов»моделирования экономики в настоящее время наиболее актуальными проблемамисовершенствования экономических измерителей являются: оценка результатов интеллектуальнойдеятельности (особенно в сфере научно-технических разработок, индустрииинформатики), построение обобщающих показателей социально-экономическогоразвития, измерение эффектов обратных связей (влияние хозяйственных исоциальных механизмов на эффективность производства).

1.4. Классификация экономико-математических моделей.

         Математические модели экономическихпроцессов и явлений более кратко можно назвать экономико-математическимимоделями. Для классификации этих моделей используются разные основания.

         По целевому назначениюэкономико-математические модели делятся на теоретико-аналитические,используемые в исследованиях общих свойств и закономерностей экономическихпроцессов, и прикладные, применяемыев решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа,прогнозирования, управления).

         Экономико-математические модели могутпредназначаться для исследования разных сторон народного хозяйства (вчастности, его производственно-технологической, социальной, территориальнойструктур) и его отдельных частей. При классификации моделей по исследуемымэкономическим процессам и содержательной проблематике можно выделить модели народного хозяйства в целом и егоподсистем — отраслей, регионов и т.д., комплексы моделей производства,потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов,ценообразования, финансовых связей и т.д.

         Остановимся более подробно нахарактеристике таких классов экономико-математических моделей, с которымисвязаны наибольшие особенности методологии и техники моделирования.

         В соответствии с общей классификациейматематических моделей они подразделяются на функциональные и структурные,а также включают промежуточные формы (структурно-функциональные).В исследованиях на народнохозяйственном уровне чаще применяются структурныемодели, поскольку для планирования и управления большое значение имеютвзаимосвязи подсистем. Типичными структурными моделями являются моделимежотраслевых связей. Функциональные модели широко применяются в экономическомрегулировании, когда на поведение объекта («выход») воздействуютпутем изменения «входа». Примером может служить модель поведенияпотребителей в условиях товарно-денежных отношений. Один и тот же объект можетописываться одновременно и структурой, и функциональной моделью. Так, например,для планирования отдельной отраслевой системы используется структурная модель,а на народнохозяйственном уровне каждая отрасль может быть представленафункциональной моделью.

         Выше уже показывались различия междумоделями дескриптивными и нормативными. Дескриптивные моделиотвечают на вопрос: как это происходит? или как это вероятнее всего можетдальше развиваться?,  т.е. они толькообъясняют наблюдаемые факты или дают вероятный прогноз. Нормативные моделиотвечают на вопрос: как это должно быть?, т.е. предполагают целенаправленнуюдеятельность. Типичным примером нормативных моделей являются моделиоптимального планирования, формализующие тем или иным способом целиэкономического развития, возможности и средства их достижения.

         Применение дескриптивного подхода в моделировании экономики объясняетсянеобходимостью эмпирического выявления различных зависимостей в экономике,установления статистических закономерностей экономического поведения социальныхгрупп, изучения вероятных путей развития каких-либо процессов прине­изменяющихся условиях или протекающих без внешних воздействий. Примерамидескриптивных моделей являются производственные функции и функциипокупательского спроса, построенные на основе обработки статистических данных.

         Является ли экономико-математическаямодель дескриптивной или нормативной, зависит не только от ее математическойструктуры, но от характера использования этой модели. Например, модельмежотраслевого баланса дескриптивна, если она используется для анализапропорций прошлого периода. Но эта же математическая модель становитсянормативной, когда она применяется для расчетов сбалансированных вариантовразвития народного хозяйства, удовлетворяющих конечные потребности общества приплановых нормативах производственных затрат.

         Многие экономико-математические моделисочетают признаки дескриптивных и нормативных моделей. Типична ситуация, когданормативная модель сложной структуры объединяет отдельные блоки, которыеявляются частными дескриптивными моделями. Напри­мер, межотраслевая модельможет включать функции покупательского спроса, описывающие поведениепотребителей при изменении доходов. Подобные примеры характеризуют тенденциюэффективного сочетания дескриптивного и нормативного подходов к моделированиюэкономических процессов. Дескриптивный подход широко применяется в имитационноммоделировании.

         По характеру отраженияпричинно-следственных связей различают модели жестко детерминистские и модели, учитывающие случайность и неопределенность. Необходимо различать неопределенность,описываемую вероятностными законами, и неопределенность, для описания которойзаконы теории вероятностей неприменимы. Второй тип неопределенности гораздоболее сложен для моделирования.

         По способам отражения фактора времениэкономико-математические модели делятся на статическиеи динамические. В статических моделяхвсе зависимости относятся к одному моменту или периоду времени. Динамические модели характеризуют измененияэкономических процессов во времени. По длительности рассматриваемого периода времениразличаются модели краткосрочного (до года), среднесрочного (до 5 лет),долгосрочного (10-15 и более лет) прогнозирования и планирования. Само время вэкономико-математических моделях может изменяться либо непрерывно, либодискретно.

         Модели экономических процессов чрезвычайно разнообразны по формематематических зависимостей. Особенно важно выделить класс линейных моделей,наиболее удобных для анализа и вычислений и получивших вследствие этого большоераспространение. Различия между линейнымии нелинейными моделями существенны нетолько с математической точки зрения, но и в теоретико-экономическом отношении,поскольку многие зависимости в экономике носят принципиально нелинейныйхарактер: эффективность использования ресурсов при увеличении производства,изменение спроса и потребления населения при увеличении производства, изменениеспроса и потребления населения при росте доходов и т.п. Теория «линейнойэкономики» существенно отличается от теории «нелинейнойэкономики». От того, предполагаются ли множества производственныхвозможностей подсистем (отраслей, предприятий) выпуклыми или же невыпуклыми,существенно зависят выводы о возможности сочетания централизованногопланирования и хозяйственной самостоятельности экономических подсистем.

         По соотношению экзогенных и эндогенныхпеременных, включаемых в модель, они могут разделяться на открытые и закрытые.Полностью открытых моделей не существует; модель должна содержать хотя бы однуэндогенную переменную. Полностью закрытые экономико-математические модели, т.е.не включающие экзогенных переменных, исключительно редки; их построение требуетполного абстрагирования от «среды», т.е. серьезного огрубленияреальных экономических систем, всегда имеющих внешние связи. Подавляющеебольшинство экономико-математических моделей занимает промежуточное положение иразличаются по степени открытости (закрытости).

         Для моделей народнохозяйственногоуровня важно деление на агрегированныеи детализированные.

         В зависимости от того, включают линароднохозяйственные модели пространственные факторы и условия или не включают,различают модели пространственные и точечные.

         Таким образом, общая классификацияэкономико-математических моделей включает более десяти основных признаков. Сразвитием экономико-математических исследований проблема классификацииприменяемых моделей усложняется. Наряду с появлением новых типов моделей(особенно смешанных типов) и новых признаков их классификации осуществляетсяпроцесс интеграции моделей разных типов в более сложные модельные конструкции.

1.5.  Этапыэкономико-математического моделирования.

         Основные этапы процесса моделированияуже рассматривались выше. В различных отраслях знаний, в том числе и вэкономике, они приобретают свои специфические черты. Проанализируемпоследовательность и содержание этапов одного цикла экономико-математическогомоделирования.

1. Постановкаэкономической проблемы и ее качественный анализ. Главное здесь — четкосформулировать сущность проблемы, принимаемые допущения и те вопросы, накоторые требуется получить ответы. Этот этап включает выделение важнейших черти свойств моделируемого объекта и абстрагирование от второстепенных; изучениеструктуры объекта и основных зависимостей, связывающих его элементы;формулирование гипотез (хотя бы предварительных), объясняющих поведение иразвитие объекта.

2. Построениематематической модели. Это — этап формализации экономической проблемы,выражения ее в виде конкретных математических зависимостей и отношений(функций, уравнений, неравенств и т.д.). Обычно сначала определяется основнаяконструкция (тип) математической модели, а затем уточняются детали этойконструкции (конкретный перечень переменных и параметров, форма связей). Такимобразом, построение модели подразделяется в свою очередь на несколько стадий.

         Неправильно полагать, что чем большефактов учитывает модель, тем она лучше «работает» и дает лучшиерезультаты. То же можно сказать о таких характеристиках сложности модели, какиспользуемые формы математических зависимостей (линейные и не­линейные), учетфакторов случайности и неопределенности и т.д. Излишняя сложность игромоздкость модели затрудняют процесс исследования. Нужно учитывать не толькореальные возможности информационного и математического обеспечения, но исопоставлять затраты на моделирование с получаемым эффектом (при возрастаниисложности модели прирост затрат может превысить при­рост эффекта).

         Одна из важных особенностейматематических моделей — потенциальная возможность их использования для решенияразнокачественных проблем. Поэтому, даже сталкиваясь с новой экономическойзадачей, не нужно стремиться «изобретать» модель; вначале необходимопопытаться применить для решения этой задачи уже известные модели.

         В процессе построения моделиосуществляется взаимосопоставление двух систем научных знаний — экономических иматематических. Естественно стремиться к тому, чтобы получить модель,принадлежащую хорошо изученному классу математических задач. Часто это удаетсясделать путем некоторого упрощения исходных предпосылок модели, не искажающихсущественных черт моделируемого объекта. Однако возможна и такая ситуация,когда формализация экономической проблемы приводит к неизвестной ранеематематической структуре. Потребности экономической науки и практики в серединеХХ в. способствовали развитию математического программирования, теории игр,функционального анализа, вычислительной математики. Вполне вероятно, что вбудущем развитие экономической науки станет важным стимулом для создания новыхразделов математики.

3.Математический анализ модели. Целью этого этапа является выяснениеобщих свойств модели. Здесь применяются чисто математические приемыисследования. Наиболее важный момент — доказательство существования решений всформулированной модели (теорема существования). Если удастся доказать, чтоматематическая задача не имеет решения, то необходимость в последующей работепо первоначальному варианту модели отпадает; следует скорректировать либопостановку экономической задачи, либо способы ее математической формализации.При аналитическом исследовании модели выясняются такие вопросы, как, например,единственно ли решение, какие переменные (неизвестные) могут входить в решение,каковы будут соотношения между ними, в каких пределах и в зависимости от какихисходных условий они из­меняются, каковы тенденции их изменения и т.д.Аналитической исследование модели по сравнению с эмпирическим (численным) имеетто преимущество, что получаемые выводы сохраняют свою силу при различныхконкретных значениях внешних и внутренних параметров модели.

         Знание общих свойств модели имеет стольважное значение, часто ради доказательства подобных свойств исследователисознательно идут на идеализацию первоначальной модели. И все же модели сложныхэкономических объектов с большим трудом поддаются аналитическому исследованию.В тех случаях, когда аналитическими методами не удается выяснить общих свойствмодели, а упрощения модели приводят к недопустимым результатам, переходят кчисленным методам исследования.

4. Подготовкаисходной информации. Моделирование предъявляет жесткие требования к системеинформации. В то же время реальные возможности получения информацииограничивают выбор моделей, предназначаемых для практического использования.При этом принимается во внимание не только принципиальная возможностьподготовки информации (за определенные сроки), но и затраты на подготовкусоответствующих информационных массивов. Эти затраты не должны превышать эффектот использования дополнительной информации.

         В процессе подготовки информации широкоиспользуются методы теории вероятностей, теоретической и математическойстатистики. При системном экономико-математическом моделировании исходнаяинформация, используемая в одних моделях, является результатом функционированиядругих моделей.

5. Численноерешение. Этот этап включает разработку алгоритмов для численного решениязадачи, составления программ на ЭВМ и непосредственное проведение расчетов.Трудности этого этапа обусловлены прежде всего большой размерностьюэкономических задач, необходимостью обработки значительных массивов информации.

         Обычно расчеты поэкономико-математической модели носят многовариантный характер. Благодарявысокому быстродействию современных ЭВМ удается проводить многочисленные«модельные» эксперименты, изучая «поведение» модели приразличных изменениях некоторых условий. Исследование, проводимое численнымиметодами, может существенно дополнить результаты аналитического исследования, адля многих моделей оно является единственно осуществимым. Класс экономическихзадач, которые можно решать численными методами, значительно шире, чем классзадач, доступных аналитическому исследованию.

6. Анализчисленных результатов и их применение. На этом заключительном этапе циклавстает вопрос о правильности и полноте результатов моделирования, о степенипрактической применимости последних.

         Математические методы проверки могутвыявлять некорректные построения модели и тем самым сужать класс потенциальноправильных моделей. Неформальный анализ теоретических выводов и численныхрезультатов, получаемых посредством модели, сопоставление их с имеющимисязнаниями и фактами действительности также позволяют обнаруживать недостаткипостановки экономической задачи, сконструированной математической модели, ееинформационного и математического обеспечения.

         Уже на этапе построения модели можетвыясниться, что постановка задачи противоречива или приводит к слишком сложнойматематической модели. В соответствии с этим исходная постановка задачикорректируется. Далее математический анализ модели (этап 3) может показать, чтонебольшая модификация постановки задачи или ее формализации дает интересныйаналитический результат.

         Наиболее часто необходимость возврата кпредшествующим этапам моделирования возникает при подготовке исходнойинформации (этап 4). Может обнаружиться, что необходимая информация отсутствуетили же затраты на ее подготовку слишком велики. Тогда приходится возвращаться кпостановке задачи и ее формализации, изменяя их так, чтобы приспособиться кимеющейся информации.

2.Понятие экономического роста, его типы и факторы

<span Times New Roman",«serif»; mso-bidi-font-family:Arial;font-weight:normal;mso-bidi-font-weight:bold; font-style:normal;mso-bidi-font-style:italic">2.1.  Понятие экономического роста<span Times New Roman",«serif»;mso-bidi-font-family:Arial; font-weight:normal;mso-bidi-font-weight:bold;font-style:normal;mso-bidi-font-style: italic">

Категория экономического роста являетсяважнейшей характеристикой общественного производства при любых хозяйственныхсистемах. Экономический рост- это количественное и качественное совершенствованиеобщественного продукта за определенный период времени. Экономический ростозначает, что на каждом данном отрезке времени в какой-то степени облегчаетсярешение проблемы ограниченности ресурсов и становится возможным удовлетворениеболее широкого круга потребностей человека.

В самом общем виде экономический рост означаетколичественное и качественное изменение результатов производства и его факторов(их производительности). Свое выражение экономический рост находит в увеличениипотенциального и реального валового национального продукта (ВНП), в возрастанииэкономической мощи нации, страны, региона. Это увеличение можно измерить двумявзаимосвязанными показателями: ростом за определенный период времени реальногоВНП или ростом ВНП на душу населения. В связи с этим статистическимпоказателем, отражающим экономический рост, является годовой темп роста ВНП впроцентах.

Проблемы экономического роста занимают внастоящее время центральное место в экономических дискуссиях и обсуждениях,ведущихся представителями разных наций, народов и их правительств. Растущий объемреального производства позволяет в какой-то степени разрешить проблему, скоторой сталкивается любая хозяйственная система: ограниченностью ресурсов прибезграничности человеческих потребностей<span Times New Roman",«serif»;mso-fareast-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:RU;mso-fareast-language:RU;mso-bidi-language:AR-SA">[1].

В связи с трудностями измерения процесса экономическогоразвития в макроэкономике чаще всего анализируют экономи­ческий рост, хотя этолишь один из критериев экономического развития.

Экономический рост есть составляющаяэкономического развития. Свое выраже­ние он находит в увеличении реального ВВПкак в абсолютном объеме, так и на душу населения.

Быстрый или, наоборот, нулевой и дажеотрицательный эко­номический рост не всегда говорит о быстром экономическомразвитии, топтании на месте или экономической деградации. Несколько примеров:

Структурные изменения в экономике странымогут привести к такой ситуации, когда стагнация или сокращение выпуска однихвидов продукции из-за падающего или неизменного спро­са на них сопровождаетсябыстрым ростом других видов про­дукции. Так, в США в 80-х гг. не росло потреблениестали, сельскохозяйственной продукции, легковых автомобилей, но одновременноувеличивался выпуск сложных изделий, напри­мер персональных компьютеров. Но иколичественный рост выпуска компьютеров недостаточно отражал другие аспекты ихпроизводства: продажа персональных компьютеров в США за 1981—1988 гг. вырослапо количеству с 1,1 до 9,5 млн. шт., по стоимости — с 3,1 до 27,7 млрд. долл.,а доллар за это время обесценился на 25%. Таким образом, персональные компью­терыдешевели, хотя их технические характеристики и качество росли. При подсчете комплексногопоказателя экономического роста — валового национального продукта (ВНП) —вышеуказанные моменты привели к тому, что он не до конца отражал динамикуэкономического развития США за 80-е гг<span Times New Roman",«serif»;mso-fareast-font-family:«Times New Roman»; mso-ansi-language:RU;mso-fareast-language:RU;mso-bidi-language:AR-SA">[2].

Тем не менее, при всех недостатках экономическийрост остается наиболее употребимым критерием экономического развития.Экономический рост может измеряться как в физи­ческом выражении (физическийрост), так и в стоимостном (стоимостной рост). Первый способ более надежен (таккак позволяет исключить воздействие инфляции), но не универса­лен (при расчететемпов экономического роста трудно вывести общий показатель для производстваразных изделий). Второй способ употребляется чаще, однако, не всегда возможнодо кон­ца “очистить” его от инфляции. Правда, в статистике ряда стран измеряютмакроэкономический рост на базе роста про­изводства наиболее важных дляэкономики товаров, используя при этом их доли в общем объеме производства.

<span Times New Roman",«serif»; mso-bidi-font-family:Arial;font-weight:normal;mso-bidi-font-weight:bold; font-style:normal;mso-bidi-font-style:italic">2.2. Показатели динамикиэкономического роста<span Times New Roman",«serif»;mso-bidi-font-family:Arial; font-weight:normal;mso-bidi-font-weight:bold;font-style:normal;mso-bidi-font-style: italic">

На макроэкономическом уровне ведущимипоказателями ди­намики экономического роста являются:

·<span Times New Roman"">       

рост объема ВВП или НД;

·<span Times New Roman"">       

еще рефераты
Еще работы по экономико-математическому моделированию