Einführung
Die Entstehung des Solow-Modells geht auf verschiedene Reaktionen auf das Harrod-Domar-Modell zurück. Das Hauptaugenmerk des Harrod-Domar-Modells lag auf der Möglichkeit der Verfügbarkeit, der Konstanz und der Veränderung zu einem stabilen Zustand. Die Eskalation des stabilen Zustands ergibt sich aus dem exogenen technologischen Wandel. Darüber hinaus ist dieses Modell von Bedeutung für das Verständnis des künftigen Wirtschaftswachstums oder der Unterschiede zwischen den Ländern dieser Welt.
Heutzutage hat das Solow-Modell das Harrod-Domar-Modell bei der Erklärung der Einkommensunterschiede zwischen verschiedenen Ländern ersetzt (Jones 2002). Daher hat das Solow-Modell eine Kombination von Faktoren entwickelt, die die Einkommensunterschiede zwischen den Ländern bestimmen. Infolgedessen haben verschiedene Forscher das Solow-Modell verwendet, um Wachstums- und Entwicklungsfragen zwischen den Ländern zu behandeln (Easterly und Levine 2001).
Mankiw, Romer und Weil (1992) vertraten jedoch eine andere Auffassung über die Art und Weise, wie verschiedene Lehrbücher das Solow-Modell dokumentierten. In den meisten Büchern werden die Autoren, die dieses erweiterte Solow-Modell entwickelt haben, mit MRW abgekürzt, so dass in diesem Papier die gleiche Bezeichnung verwendet wird. Die MRW waren der Ansicht, dass die Einführung der Regressionsanalyse zur Erweiterung des Solow-Modells eine bessere Beschreibung der Daten aus verschiedenen Ländern ermöglichen würde. Seitdem gibt es empirische Modellformulierungen, die auf dem erweiterten Solow-Modell basieren.
Eine dieser Forschungen geht auf ein Papier von Klenow und Rodriguez-Clare (1997) zurück. KRC vertraten die Ansicht, dass es bei der Einführung von Rechnungslegungsmethoden Unterschiede im technologischen Bereich gab, im Gegensatz zur Kapitalproduktionsquote bei der Definition von Unterschieden in den länderübergreifenden Einkommen.
Seit der Entwicklung des erweiterten Solow-Modells durch MRW im Jahr 1992 wurden in der Literatur viele verschiedene Versionen dieses Modells vorgestellt. Die Forscher haben Möglichkeiten aufgezeigt, andere Faktoren in dieses Modell einzubeziehen, um andere Maße für Wirtschaftswachstum und Einkommen in den Ländern zu erhalten. Einige dieser von den Forschern vorgeschlagenen Faktoren umfassen sowohl Kern- als auch Nicht-Kern-Faktoren. Einige der einbezogenen Faktoren sind unter anderem Handel, ausländische Direktinvestitionen und Ungleichheit.
Diese Faktoren werden durch Variablen definiert, die in variable und nicht-variable Faktoren unterteilt werden. Die Kernvariablen sind für das Wachstum eines Landes ausschlaggebend und umfassen Kapital und Arbeit. Andererseits sind die Nicht-Kernvariablen ebenso wichtig, nur in geringerem Umfang. Zu diesen Nicht-Kernvariablen gehören u. a. Inputs, Löhne, Gehälter und Steuern (Gujarati und Porter 1988).
Diese Studie konzentriert sich auf die Relevanz des erweiterten Solow-Modells bei der Untersuchung der Auswirkungen dieser Variablen auf das Wachstum in Indien. Wie in der Aufgabenstellung gefordert, wird die Studie in drei Abschnitte gegliedert sein. Im ersten Abschnitt wird ein empirisches Modell formuliert, das die nicht zum Kerngeschäft gehörenden Variablen, die das Wachstum Indiens bestimmen, und ihren Einfluss auf das Land berücksichtigt.
Darüber hinaus waren theoretische und empirische Belege zur Unterstützung dieser Variablen unerlässlich. Der zweite Abschnitt umfasste seriöse Daten zur Untersuchung des Wachstums in Indien. Die in dieser Studie verwendeten Daten stammen aus der neuesten Veröffentlichung der Weltbank World Development Indicators (WDI). Abschnitt drei umfasste die Verwendung von Microfit 5.0 zur Durchführung von Regressionen, wie von MRW vorgeschlagen.
Erstellung eines empirischen Modells
In diesem Abschnitt werden zusätzliche Nicht-Kernvariablen verwendet, um ein empirisches Modell und dessen Auswirkungen auf das Wachstum des untersuchten Landes zu erstellen. Es gibt Unterschiede zwischen den Ländern, die das Wachstum dieser Länder gefördert oder behindert haben könnten. Jedes Land hängt bei der Definition des Wachstums eines Landes von seinem Output pro Arbeitnehmer ab.
Dies ist der zentrale Punkt des Solow-Modells, da die Technologie und der konstante Kapital-Output-Quotient in jedem Land ein zentraler Faktor bleiben. Es gibt jedoch Unterschiede zwischen den Ländern, die von ihrer geografischen Lage, den klimatischen Bedingungen, der Verbreitung von Krankheiten und dem institutionellen Rahmen in diesen Ländern abhängen. Nach einer gewissen Zeit können sich diese Faktoren jedoch im Laufe der Zeit stabilisieren, aber Klima und geografische Lage lassen sich nicht so leicht in Richtung wirtschaftlicher Unterschiede verändern.
Andere Faktoren wirken sich entweder direkt oder indirekt auf die Produktion von Arbeitskräften aus, wenn die Bevölkerung wächst. Technologische Unterschiede wurden quantifiziert und ihre Unterschiede zwischen den Ländern im Hinblick auf das Niveau des landwirtschaftlichen Fortschritts, das Vorhandensein von Technologien in Gesundheitseinrichtungen und die Einführung von Technologien in Institutionen gemessen.
Daher ist es klar, dass die Unterschiede zwischen den verschiedenen Ländern auf technologischen Unterschieden zwischen den Ländern in diesen drei verschiedenen Bereichen, nämlich Klima, Gesundheit und Institutionen, beruhen. Die Kapitalproduktionsquote ist für den Entwicklungsstand der Länder weniger entscheidend.
Alternatives empirisches Modell
Ein wichtiges vom Solow-Modell abgeleitetes Modell ist die berühmte Cobb-Douglas-Produktionsfunktion in Verbindung mit der Harrod-neutralen Technologie. Aus den Details der beiden Funktionen ergibt sich die folgende Funktion
Y=K α (AL) (1-α)
Dabei steht Y für den Output, A für die Technologie und L für die Arbeit. Darüber hinaus wäre K in der obigen Funktion endogen. Sobald L die Funktion teilt, ergibt sich eine weitere Funktion, die eine logarithmische Anordnung der Terme beinhaltet, um die Produktionselastizität zu erhalten. Das Verhältnis des Kapitaloutputs wird auf der rechten Seite dargestellt. Y/L=y und K/L=k, so dass die zweite Funktion lautet
ln y = ln A + α ln (k /y) +ε
(1-α)
In diesem Schritt muss das Grenzprodukt des Kapitals berücksichtigt werden, das der Rate des technologischen Wandels (g), der Downgrading-Rate (δ), dem Wachstum der Erwerbsbevölkerung (n) und dem Anteil der Ersparnis am BIP (sk) entspricht, da die Verteilung der Investitionen auf das BIP gleich (I/BIP) und das Grenzprodukt des Kapitals multipliziert mit der Kapitalproduktionsquote gleich α ist.
ln y = ln A + α (ln (I/BIP)-ln (n+ g+ δ)) +ε
(1-α)
Die obige Gleichung, MRW verwendet die Spezifikationen, um eine Annäherung des Solow-Modells in Bezug auf die Perspektive der verschiedenen Länder durchzuführen. Es gibt jedoch einige Probleme bei der Verwendung des oben genannten empirischen Modells, weil es an standardisiertem A, d.h. Technologie, mangelt.
Es hat eine rasche technologische Entwicklung stattgefunden, wie aus A (t) = A (0) egt hervorgeht, die in vielen Ländern als gleich angenommen wurde. Daher ist es dringend erforderlich, die obige Annahme zu berücksichtigen, um eine Regressionskonstante bei der Stichprobenziehung für ein Land zu erstellen. Demzufolge ist i=1…n, während c=b+gt.
ln yi = c + α (ln (II /GDPi)-ln (ni+ g+ δ)) +ε
(1-α)
Die obige Gleichung eignet sich am besten für die Untersuchung des Wirtschaftswachstums in Indien, da die vorgestellten Faktoren und Variablen im ganzen Land zu finden sind. Das Vorhandensein einer hohen Bevölkerungszahl könnte die erforderlichen Arbeitskräfte in den verschiedenen Sektoren bereitstellen, was zu einem Wachstum des BIP des Landes führt. Andererseits könnte der technologische Aspekt in diesem Land eine Herausforderung darstellen, da es notwendig ist, den Bürgern Beschäftigungsmöglichkeiten zu schaffen.
Die Einführung neuer Technologien würde dazu führen, dass einige Arbeitnehmer entlassen werden. Dies könnte sich negativ auf die Erwerbsbevölkerung auswirken, da es eine hohe Arbeitslosenquote geben würde. Dies ist ein sehr kritisches Problem, auf das jedes Land reagieren muss, aber Indien muss an vorderster Front stehen, um das Rätsel der Arbeitslosigkeit zu lösen und neue Technologien einzuführen, wobei das hohe Bevölkerungswachstum zu berücksichtigen ist.
Theoretisch hat dieses empirische Modell eine Erweiterungsplattform, da es widersprüchliche Variablen gibt, die die Einkommensentwicklung eines Landes verlangsamen und somit das BIP beeinflussen könnten. Verschiedene Sektoren in einem Land tragen unterschiedlich zum Gesamt-BIP bei. Daher ist es notwendig, den Hauptbeitragszahler zum BIP zu ermitteln, damit dieser weniger oder gar nicht beeinträchtigt wird.
Eine kluge Entscheidung darüber, wo Technologie eingesetzt werden soll, ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Einführung die Gesamtproduktivität des betreffenden Sektors nicht beeinträchtigt. Wenn die Einführung von Technologie jedoch effektiv sein kann, ist es ratsam, sie einzusetzen, damit das Land die Einkommensgenerierung sowie die Entwicklung beibehalten oder verbessern kann.
Auf der Grundlage der Cobb-Douglas-Produktionsfunktion sind Arbeit und Kapital die wichtigsten Bestimmungsfaktoren für den Gesamtoutput. Die richtige Kombination der beiden Faktoren ist entscheidend für die Bestimmung des Outputs. Manchmal ist es ratsam, sich auf den Faktor zu konzentrieren, der kostengünstig und produktiv ist. Es ist ratsam, einen dieser Faktoren zu eliminieren, wenn die Ergebnisse positiv ausfallen.
Der Aspekt der Opportunitätskosten wird in dieser Phase sehr sensibel und eine kluge Entscheidungsfindung ist ebenfalls entscheidend. Die Grenzertragsrate sollte berücksichtigt werden, damit ein Land sich nicht damit aufhält, unproduktive Arbeitskräfte in verschiedenen Sektoren zu rekrutieren, um die Löhne und Gehälter zu minimieren. Stattdessen kann der effektive Einsatz von Kapital die Arbeitskräfte durch die Einführung von Technologie ersetzen.
Allerdings könnte die Substitution von Arbeitskräften in Indien angesichts der hohen Bevölkerungszahl des Landes eine schwierige Entscheidung bleiben. Es sollten Strategien eingeführt werden, die sich mit der effektiven Einführung von Technologien zur Ergänzung der hohen Bevölkerungszahl im Lande befassen. Die hohe Bevölkerungszahl sollte nicht als Hindernis für den technologischen Fortschritt im Lande dienen.
Datenanalyse zu indischen Daten auf der Grundlage der Weltentwicklungsindikatoren der Weltbank (WDI)
In diesem Abschnitt wurden die Daten des WDI vorgestellt, um verschiedene Techniken der deskriptiven Statistik anzuwenden, wie z. B. zentrale Tendenz, Verteilung, Streuung, Histogramm, Streudiagramm, Boxplot und andere.
Indien ist ein Land, das geografisch in Südasien liegt. Im Jahr 2010 betrug die Einwohnerzahl 1.170.938.000 und das BIP belief sich im selben Jahr auf 1.727.111.096.363 Dollar. Die meisten dieser Menschen haben ein niedriges mittleres Einkommensniveau, was bedeutet, dass die Armutsquote sicherlich hoch ist. Im selben Jahr lag das BNE pro Kopf bei 1.330 Dollar.
Die nationale Armutsgrenze ist jedoch gesunken, denn sie lag 1994 bei 45,3 % und 2005 bei 37,2 %, wie aus Haushaltserhebungen hervorgeht. Seit 2005 ist die Lebenserwartung bei der Geburt nahezu konstant geblieben, wobei die Lebenserwartung von 63 Jahren im Jahr 2005 auf 65 Jahre im Jahr 2009 gestiegen ist.
Dies könnte ein gutes Indiz für einen künftigen Anstieg der Arbeitskräfte und der Bevölkerung im Allgemeinen sein. Die Zukunft Indiens, das auf billige Arbeitskräfte angewiesen ist, wird durch diese günstige Lebenserwartung begünstigt. Solange die Gesundheitseinrichtungen so gut unterhalten werden, wie es derzeit der Fall ist, wird es genügend Arbeitskräfte geben. Das Land kann den Faktor Kapital besser für andere Zwecke nutzen.
Andererseits ist die Zukunft der Effektivität der Arbeitskräfte rosig, wie die Verbesserung des Prozentsatzes der gebildeten Erwachsenen über 15 Jahren zeigt. In diesem Alter gibt es eine beachtliche Gruppe von Erwerbstätigen. Lese- und Schreibfähigkeiten sind von entscheidender Bedeutung, um die Regeln und Vorschriften am Arbeitsplatz zu verstehen und kluge Entscheidungen zu treffen, die bestimmten Anweisungen folgen. Wenn die Bevölkerung hoch gebildet ist, wird die Einführung von Technologie sehr einfach.
Indien sollte sich über diesen einen Aspekt freuen, denn die Alphabetisierungsrate hat sich von 41 % im Jahr 1981 auf 63 % im Jahr 2006 verbessert. Ein weiterer ermutigender Aspekt ist die niedrige Sterblichkeitsrate, die derzeit bei weniger als fünf pro 1.000 liegt. Das bedeutet, dass über 99,5 % der neugeborenen Kinder ein Alter von fünf Jahren erreichen. Wie aus der Wirtschaftspolitik und der Auslandsverschuldung hervorgeht, schuldet das Land einigen ausländischen Organisationen wie dem IWF möglicherweise 16 % des derzeitigen Bruttonationaleinkommens (BNE).
Dies sollte ein Alarmsignal für das Land sein, denn je höher es sein kann, desto problematischer ist es für das Wirtschaftswachstum. Dem sollte entgegengewirkt werden, um sicherzustellen, dass das Land seine Produktion verbessert, um die Finanzierung seines Haushalts ohne Defizite zu erleichtern. Dies wird die Konzentration auf andere nationale Angelegenheiten fördern, anstatt hart daran zu arbeiten, die Schulden zurückzuzahlen.
Ein großer Prozentsatz der Stadtbevölkerung hat Zugang zu verbesserten sanitären Einrichtungen: 54 % der Stadtbewohner verfügen über korrekt strukturierte und ordnungsgemäß gewartete Abwassersysteme. Es gibt gute Nachrichten über die Beschäftigungslage, denn nur 4 % der verfügbaren Arbeitskräfte haben keinen Arbeitsplatz gefunden. Dies dürfte jedoch nur dann der Fall sein, wenn die Grenzertragsrate des Kapitals steigt. Die hohe Beschäftigungsquote sollte nicht zu einer Verringerung der Kapitalrendite führen.
Wenn die Grenzertragsrate sinkt, sollte sich Indien auf den Einsatz neuer Technologien konzentrieren, um die derzeitige Erwerbsbevölkerung zu stärken. Andererseits hat der private Sektor mit einem Anteil von 31,7 % des BIP am Warenhandel die Gesamtwirtschaft angekurbelt. Dies bedeutet, dass der arbeitslosen Bevölkerung Beschäftigungsmöglichkeiten geboten werden, um die Arbeitslosenquote zu senken und den Lebensstandard dieser Menschen zu verbessern (Acemoglu, Johnson und Robinson 2001).
Schaubild 1: Ein Schaubild zum Verhältnis von Bevölkerung und Pro-Kopf-BIP in verschiedenen Ländern der Welt
Quelle: Weltbank, Weltentwicklungsindikatoren, CDROM
Regressionen mit Microfit 5.0
Pro-Kopf-BIP für Indien, angepasst an konstante Preise von 1990 bis 2011
Regressionsergebnisse auf der Grundlage des Pro-Kopf-BIP
Aus den obigen Statistiken und Diagrammen geht klar hervor, dass das BIP in Indien ungeachtet der zunehmend wachsenden Bevölkerung gestiegen ist. Dies hat die Chancen überwogen, die viele Länder mit einer hohen Bevölkerungszahl nicht zu bieten hatten. Es wird erwartet, dass das Land mit der Zeit seinen Auftrag als ein Land, das seine Bevölkerung versorgen kann, erfüllen wird, wenn dieser Trend entweder beibehalten oder weiter verbessert wird.
Referenzliste
Acemoglu, D., Johnson, S. und Robinson, J.A., 2001. Die kolonialen Ursprünge der vergleichenden Entwicklung: An Empirical Investigation. American Economic Review, 91(5), S. 1369-1401.
Easterly, W. und Levine, R., 2001. It’s Not Factor Accumulation: Stilisierte Fakten und
Wachstumsmodelle. World Bank Economic Review, 15(2), S. 177-219.
Gujarati, D.N. und Porter, D.C., 1988. Basic Econometrics. New York: McGraw-Hill.
Jones, C.I., 2002. Einführung in das Wirtschaftswachstum. 2nd ed. New York: W. W. Norton.
Klenow, P.J. und Rodriguez-Clare, A., 1997. The Neoclassical Revival in Growth Economics: Has it Gone Too Far? NBER Macroeconomics Annual, 12, S. 73- 102.
Mankiw, N.G., Romer, D. und Weil, D.N., 1992. Ein Beitrag zur Empirie des Wirtschaftswachstums. Quarterly Journal of Economics, 107(2), S. 408-437.