Общая факторная производительность

Общую факторную производительность нельзя измерить напрямую. Она измеряется как своего рода «остаток», иногда называемый «остаток Солоу», отвечающий за те изменения в объёме выпуска продукции, которые не вызваны затратами труда и капитала.

Нижеприведённое уравнение (в форме функции Кобба — Дугласа) представляет объём выпуска (${\displaystyle Y}$) как функцию от общей факторной производительности (${\displaystyle A}$), затрат капитала (${\displaystyle K}$), затрат труда (${\displaystyle L}$) и долей капитала и труда как факторов производства в объёме выпуска (соответственно ${\displaystyle \alpha }$ и ${\displaystyle \beta }$). Прирост в ${\displaystyle A}$, ${\displaystyle K}$ или в ${\displaystyle L}$ повлечёт за собой прирост в объёме выпуска. В то время как капитал и труд — материальные факторы, общая факторная производительность — это скорее нематериальный фактор, включающий в себя особенности технологии и человеческих знаний (человеческий капитал).

${\displaystyle Y=A\times K^{\alpha }\times L^{\beta }}$

Технологические изменения и экономичность — два основных элемента общей факторной производительности. Первый из элементов обладает особыми свойствами, такими как позитивные внешние эффекты и неконкурентность, что позволяет ему выступать в качестве драйвера экономического роста.

Общая факторная производительность часто рассматривается как действительный драйвер экономического роста; исследования показывают, что в то время как труд и инвестиции являются важными факторами, общая факторная производительность обеспечивает до 60 % роста экономики[1].

Исследования показали, что имеется историческая корреляция между общей факторной производительностью и коэффициентом полезного действия[2].

Общая факторная производительность может быть более точно измерена в длительном периоде, поскольку она может существенно отличаться от года к году[3].

Будучи остатком, общая факторная производительность зависит от оценки других компонентов[4]. В одном из исследований 2005 года о человеческом капитале была предпринята попытка более чётко оценить трудовой компонент уравнения путём более точного определения качества труда[5]. В частности, в качестве мерила качества труда (и величины человеческого капитала) часто принимается количество лет обучения, что, однако, не учитывает различий в качестве образования между странами. С учётом корректировок на качество труда вклад общей факторной производительности в объём выпуска оказывается значительно ниже.

Роберт Айрес и Бенджамин Варр выяснили, что модель может быть улучшена при использовании коэффициента полезного действия как измерителя «технического прогресса»[6][7].

Анализ источников экономического роста в целом и общая факторная производительность в частности открыты для критики с позиций кембриджского спора о капитале. В связи с этим некоторые экономисты полагают, что сам метод и его результаты безосновательны.

На базе анализа размерности общая факторная производительность подвергается критике за то, что не имеет осмысленной единицы измерения[8]. Единицами измерения для показателей в уравнении Кобба — Дугласа являются:

• ${\displaystyle Y}$: изделий / год
• ${\displaystyle L}$: человеко-часов / год
• ${\displaystyle K}$: капитало-часов / год (возникает вопрос о неоднородности капитала)
• ${\displaystyle \alpha ,\beta }$: числовые значения без единицы измерения
• ${\displaystyle A}$ (равный ${\displaystyle {\frac {Y}{K^{\alpha }\times L^{\beta }}}}$) — числовой показатель, представляющий собой общую факторную производительность; для этого показателя нет простого экономического объяснения, соответственно, показатель подвергается критике как артефакт исследования.

• Остаток Солоу
• Многофакторная производительность

• Caves, Douglas W & Christensen, Laurits R & Diewert, W Erwin, 1982. "Multilateral Comparisons of Output, Input, and Productivity Using Superlative Index Numbers, " Economic Journal, Royal Economic Society, vol. 92(365), pages 73-86, March.
• Caves, Douglas W & Christensen, Laurits R & Diewert, W Erwin, 1982. "The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input, Output, and Productivity, " Econometrica, vol. 50(6), pages 1393—1414, November.
• Alexandra Daskovska & Léopold Simar & Sébastien Bellegem, 2010. "Forecasting the Malmquist productivity index, " Journal of Productivity Analysis, Springer, vol. 33(2), pages 97-107, April.
• Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M., & Zhang, Z. 1994. Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries. The American Economic Review 84, pages 66-83.
• Simar, Leopold & Wilson, Paul W., 1999. "Estimating and bootstrapping Malmquist indices, " European Journal of Operational Research, Elsevier, vol. 115(3), pages 459—471, June. ]
• Mayer, A. and Zelenyuk, V. 2014. "Aggregation of Malmquist productivity indexes allowing for reallocation of resources, " European Journal of Operational Research, Elsevier, vol. 238(3), pages 774—785.
• Zelenyuk, V. 2006. "Aggregation of Malmquist productivity indexes, " European Journal of Operational Research, vol. 174(2), pages 1076—1086.
• Hulten, Charles R.; Dean, Edwin R.; Harper, Michael J. New Developments in Productivity Analysis: Chapter: Total Factor Productivity: A Short Biography; Sponsored by: National Bureau of Economic Research (англ.). — University of Chicago Press, 2001. — P. 1—54. — ISBN 0-226-36062-8.