기술 진보 기능이란 무엇입니까?
TPF (Technical Progress Function)는 회귀 모델을 사용하여 총 생산량에 대한 기술 진행의 기여 가능한 영향을 식별하기위한 경제적 인 척도입니다. 기술 진보는 생산 방정식의 입력 측면에서 더 나은 기술을 사용하여 국가가 더 많은 것을 생산할 수 있도록 도와주기 때문에 국가의 경제 성장에 중요한 요소가 될 수 있습니다. 따라서 입력 할당 효율 측면에서 순수하게 경제 생산 성장을 보지 않고 기술 진보 기능은 전체 생산의 기여자로서 기술 진보를 측정하는 방법을 제공합니다.
기술 진보 기능 이해
기술 진행 함수는 총 생산량과 다양한 변수가 총 생산량에 미치는 영향을 이해하는 데 사용되는 다중 요인 회귀 모델의 구성 요소입니다. 기본 생산 회귀 분석에서 출력은 기본 변수가 생산에 할당되는 효율성 수준으로 설명됩니다. 예를 들어 노동과 기계는 생산에 영향을 미치는 두 가지 기본 변수입니다.
기술 진행 함수는 생산 회귀 분석에 추가 된 변수입니다. 기본적으로 이는 다른 기본 입력으로 설명되지 않은 생산에 대한 기술적 기여에 대한 통찰력을 제공하는 방정식의 추가 기능입니다. 일반적으로 기술 진보가 증가함에 따라 생산 방정식 내에서 기술 진보로 인해 더 많은 생산이 발생하고 다른 변수에서는 더 적게 생산됩니다.
경제 통계 학자들은보다 심도있게 분석하면 기술 진보를 두 가지 요소로 나눌 수 있습니다. 기술 진보의 두 가지 주요 요소는 일반적으로 다음과 같습니다.
- 구현 된 기술적 진보: 새로운 장비에 대한 투자로 인한 기술 향상. 새로운 기술 변경 사항이 장비에 구현되어 있습니다. 비공식 기술 진보: 새로운 장비에 투자하지 않고도 생산량을 증가시키는 기술 향상.
주요 테이크 아웃
- 기술 진보 함수는 여러 요인이 총 생산에 미치는 영향을 연구하는 회귀 분석의 구성 요소입니다. 기술 진보 함수는 국가의 기술 진보 혁신으로 인한 경제 성장의 정도를 측정합니다. 기술 진보는 새로운 장비에서 구현 된 것으로 나타날 수 있습니다 장비와 관련이없는 새로운 혁신으로 생산성이 향상되지 않습니다.
잔잔한 잔류 물
Robert Solow는 Solow 잔차 및 총 요소 생산성 (TFP)이라고도하는 기술 진보 기능 개념에 대한 연구로 노벨상을 수상했습니다. Solow는 생산성에 영향을 미치는 다양한 기능을 자세히 설명하는 모델로 생산성을 이해하는 데 사용되는 성장 모델을 제시했습니다. Solow의 모델에는 자본, 노동 및 기술 진보의 기능이 포함됩니다. 추가 변수를 포함하도록 수정할 수도 있습니다.
Solow의 모델에서 기술적 진행 기능을 총계 생산성이라고합니다. 총 요소 생산성은 총 생산량에 영향을 미치는 기술 진보의 양에 대한 판독 값입니다.
Solow는 미국에서 1909-49 년 동안이 모델을 사용할 때 미국의 노동 생산성 증가의 1/8만이 자본 증가로 인한 것일 수 있음을 발견했습니다. 다시 말해 미국은 미국의 노하우와 혁신으로 인해 위대해졌습니다.
총 요인 생산성은 다양한 영향의 영향을받을 수 있습니다. 기술 발전의 우산 아래에 있지만 기술, 문화적 요소 및 새로운 경제 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 기술적 진보 기능과 TFP는 국가의 기술적 영향과 기술적 진보의 차이를 분석하는 데에도 사용할 수 있습니다.
