CC BY
62Эконометрическое моделирование экономического роста провинций Китая
о см о см
со
Хуан Тао
аспирант Высшей инженерно-экономической школы Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого
Кудрявцева Татьяна Юрьевна
д.э.н., доцент Высшей инженерно-экономической школы Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, kudryavtseva_tyu@spbstu.ru
Китай является самой быстрорастущей экономикой в мире. Определение факторов оценки экономического роста позволит выявить те параметры, которые оказывают наибольшее влияние на экономическое развитие стран и регионов. Изучение факторов экономического роста Китая предоставит возможность обосновать источники и закономерности развития его провинций, что обуславливает актуальность данного исследования. В этой работе были проанализировали факторы, влияющие на экономический рост Китая с 2008 по 2018 год. В качестве модели для анализа экономического роста была выбрана неоклассическая модель экзогенного экономического роста Со-лоу. В модель были включены следующие показатели: выпуск, капитал, человеческий капитал и технический прогресс. На основании результатов эконометрического моделирования авторами был выявлен ряд характеристик экономического роста Китая. Во - первых, степень влияния на экономический рост коэффициента занятости выше, чем коэффициента инвестиций. Во - вторых, финансовые расходы на науку и технологии играют большую роль в содействии экономическому росту Китая. В - третьих, в течение длительного времени устойчивый рост экономики Китая в основном зависел от капитала и рабочей силы, но наша модель показывает, что роль капитала снизилась по сравнению с более ранними исследованиями. В-четвертых, в представленной модели человеческий капитал мало влияет на экономический рост. Это можно объяснить тем, что повышение качества образования не дает результатов в краткосрочной перспективе.
Ключевые слова: экономический рост, провинции КНР, модель Солоу
Введение. Экономический рост стал актуальной темой экономических исследований, начиная с работ Адама Смита. Он тесно связан с благосостоянием людей во всем мире и поэтому исследования этого вопроса важны [1-3]. В связи с развитием экономической глобализации традиционная теория экономического роста не может объяснить различные явления, возникающие в процессе современного социально-экономического развития. Изучение эволюции современной теории экономического роста имеет положительное теоретическое и практическое значение. Китайская экономика на протяжении последних десятилетий демонстрировала устойчивый экономический рост и поэтому данному феномену были посвящены многие исследования [4-14]. В последнее время наблюдается снижение темпов экономического роста Китая, что требует поиска новых факторов экономического развития и их оценки. Таким образом, целью настоящего исследования является моделирование экономического роста Китая.
1. Систематизация положений теории экономического роста. Современная модель экономического роста может быть разделена на следующие три репрезентативных этапа [15]:
1) Модель Гарольда-Дома;
2) Неоклассическая модель экономического роста (теория экзогенного роста);
3) Новая модель роста (теория эндогенного роста).
Этапы развития теории экономического роста представлены на рисунке 1.
Теории экономического роста
Классическая теорий экой омического роста
Современная
теория экономического роста
Модель Гарольда-Дома
Неоклассическая
роста (теорий экзогенного роста]
Новая модель роста
(теория эндогенного роста)
Рисунок 1 - Этапы развития теорий экономического роста [составлено автором]
О Ш
т х
<
т о х
X
Подробное описание представленных на рисунке 1 теорий экономического роста отражено в работе автора «Систематизация моделей экономического роста: исторический аспект» [16].
Для моделирования факторов экономического роста Китая будет использована модель Солоу, базирующаяся на теории экзогенного роста.
Выбор и описание переменных моделирования экономического роста. В данной работе используется экономическая статистика провинций, муниципалитетов и автономных районов Китая с 2008 по 2018 год. Данные публикуются на сайте Национального бюро статистики [17].
В состав КНР входят 34 единицы провинциального уровня (реально под управлением центрального правительства — 33), включая 23 провинции, пять автономных районов, четыре города центрального подчинения и два специальных административных района. Под управлением тайваньских властей находится два города центрального подчинения и две провинции (поскольку Тайвань контролирует ничтожно малую площадь одной из них, провинциальные правительства были в значительной степени упразднены).
В теории на территории континентального Китая провинции находятся под жёстким подчинением у центрального правительства, но в то же время власти провинций обладают весьма широкими полномочиями в осуществлении экономической политики. Некоторые экономисты называют такую систему «федерализмом с китайской спецификой» (по аналогии с социализмом с китайской спецификой).
За исключением северо-восточных провинций границы большинства провинций Китая были определены во времена династий Юань, Мин и Цин. Границы между провинциями зачастую проводились вне зависимости от культурных, лингвистических или географических границ с целью предотвратить сепаратизм и возвышение местных военачальников. В Китае об этой разнице между административными и культурными границами говорят, что они «перемежаются, словно стиснутые зубы собаки». Деление на провинции играет определяющую культурную роль, так как жители каждой провинции наделяют своими чертами, укладывающимися в определённый стереотип.
Среди последних изменений в административном делении Китая стоит отметить поднятие Хайнаня и Чун-цина до провинциального уровня и учреждение специальных административных районов Гонконг и Макао. Кроме того, Тайвань Тайбэй и Гаосюн были провозглашены городами центрального подчинения после отставки правительства Гоминьдана и прихода Демократической прогрессивной партии [17-19].
Провинции — наиболее распространённый вид административных единиц провинциального уровня Китая - представлены на рисунке 2.
Выбор конкретных экономических данных моделирования описан ниже.
1) Показатель выпуска
Валовой внутренний продукт (GDP) (У) относится к сумме рыночной стоимости конечных продуктов и услуг, произведенных страной или регионом на территории страны в течение года [20].
Это общий показатель учета выпуска и экономической мощи, а также показатель выпуска, используемый большинством экспертов и ученых для расчета производственной функции или остаточной стоимости Солоу. В этой статье в качестве выходных данных используются данные о ВВП провинций, муниципалитетов и автономных районов Китая.
2) Показатель капитала
Для определения набора данных по основным средствам зачастую в Китае и за рубежом используется метод вечных, то есть K£ = I£ + (1 -5)К£_!, где K£ представляет основной капитал на конец t-го года, К£_г представляет основной капитал на конец года t-1, а I£ представляет общее накопление основного капитала в t году, б представляет норму амортизации [19]. Учитывая, что система амортизации в Китае не завершена, а нормы
амортизации различны в разных регионах и на разном оборудовании, этот метод не подходит для анализа основных фондов Китая. Наиболее подходящей методикой изучения экономического роста Китая является сбор данных об инвестициях в основной капитал всего общества (Fixed assets investment) (K£), который используется для представления капитальных вложений.
Рисунок 2 - Административное деление КНР. Провинциальный уровень [составлено автором]
3) Показатель труда
Существуют три метода измерения количества рабочей силы: количество работников, рабочее время и заработная плата. Как правило, в странах с развитой рыночной экономикой качество, время и интенсивность труда могут в целом зависеть от уровня доходов [21].
Поскольку оплата труда является важнейшим элементом рыночного механизма, она может достоверно отражать изменения в объеме затрат труда. Но при этом, в настоящее время система рыночной экономики Китая недостаточно развита, а распределение доходов неоправданно, поэтому уровни доходов не могут объективно отражать количество рабочей силы. Кроме того, статистика рабочего времени не идеальна, поэтому более разумным подходом по сравнению с использованием показателей заработной платы и рабочего времени является применение параметра количества работников на конец года, что находит свое подтверждение в исследованиях большинства ученых, занимающихся решением вопроса отражения объема рабочей силы в Китае. В данной работе мы выбрали показатель количества занятых людей (Number of employed people) (L£).
4) Показатель человеческого капитала и технического прогресса
Образование является важным способом формирования человеческого капитала, поэтому расходы на образование формируются из бюджетных средств (Fiscal education expenditure) (H£). В то же время расходы на НИОКР (Local financial expenditure on science and technology) (R£) используются для представления показателей научно-технического прогресса.
Результаты моделирования экономического роста. Пространственная регрессионная модель экономического роста Китая
Экономический рост обычно определяется как увеличение общего объема производства, а степень эконо-
X X
о
го А с.
X
го m
о
2 О
м о
мического роста может быть описана темпами экономического роста. Рассчитав темп роста соответствующих показателей, а затем используя модель темпов экономического роста Солоу, можно получить коэффициент вклада каждого фактора в экономический рост Китая.
В этом пункте используя программу STATA 14.2 мы построили регрессионную модель для Д^ и Д1пХ. Эта модель показывает зависимость между приростом ^ и приростом 1пХ. Результаты моделирования представлены на рисунке 3.
5СШ1С4 £5 <1; т о? оЬ> 310
ГЦ. 301) 912.11
№>4*1 П. «14*147 18.юте*? РгоЬ > ? 0 0000
¡>411^11 8 34444241 309 .020901451 ним
0.8184
Тои1 7в.55»3)11 30» .155931» г005 К51 11413
д г 1 г. 2 Г 1 .-. Се« г. •:1 1гг. г {»9* Сан*. 1аыт1]
вг 1 п (1 »41 ■ »с 1 нп шЫп .0435848 .05741(4 1 11 0 -04»3»76 1785872
д г 1 п№1шЬ« го £• г^ 1г у* ¿ре гр1• 1 ОС 00 ,М№»1 » 54 0 000 .750780» 1.141013
дс1г/ис11*&а*хр* г.41 г иг *Ь1 г. -0(1801 077585» -0 54 0 5»0 -.1)44724 1108704
д : 1 с * 1 ? 1г.*пе 1*1 *хр* мсмы 54»3042 015011 3« 5» 0 ООО .51Э785» 5788424
*.ооое»:т .014544 -0 06 0 »51 -,М»512 .0277248
Рисунок 3 - Результаты регрессионного анализа между л!пУ и л1пХ[составлено автором]
л ё
с
гн
и
тз *
О)
-1
-.5 О .5 1
дг1пГ|хе'1э2:-е(1№ еэ1гпеп (Ы п
ё
Г
• • в
-4 -.2 0 .2 .4
дг! пЫи тЬегоГе ггр Ьуе фе ор! е10000
о см о см
со
О!
1Д £
а ■Е
О О О
М
=3 <
-.4 -.2 0 .2 .4 дпплзсаео! ехрепвшге мп
а>
3
¥
оо
£
о
Е гч .
-2-1012 дг гиосаАпапс! а ех релашгеопб
Рисунок 4 - Линейная зависимость между л1пУ и л1пХ[составлено автором]
О Ш
т х
<
т о х
X
Результаты моделирования можно представить в следующем уравнении: АШ = 0.0636Д1п(Йг£) + 0.9459Д1п(1£) --0.0418Д1П(Я£) + 0.5493Д1П(Й£) - 0.0008927 Где Y - ВВП,
Lt - количество занятых людей, Н - расходы на образование из бюджетных расходов,
Rt - расходы на НИОКР,
К - инвестиции в основной капитал всего общества.
1. Проверка степени соответствия. Согласно результатам, показанным на рисунке выше, значение squared» = 0.9196, а это значит, что 91,96% г|бл ученной регрессионной модели могут объяснить изменение ВВП.
2. Проверка значимости переменных. На уровне значимости 5%, два из статистических значений Р>^| четырех зависимых переменных меньше 0,05, что указывает на то, что со временем прирост трудовых ресурсов и прирост технического прогресса оказывают значимое
влияние на прирост экономического роста Китая. А статистические значении P>|t| прироста капитала и прироста человеческого капитала равны 0.296 и 0.59, что намного больше 0.05, поэтому они не значимы и не могут хорошо объяснить изменения прироста результирующего фактора.
3. Проверка линейной зависимости между У и каждой Х. На рисунке 4 показаны график линейной зависимости между ВВП (Aln(Y)) и инвестициями в основной капитал всего общества (Fixed assets investment) (A ln(K£)), график линейной зависимости между ВВП и количеством занятых людей (Number of employed people) (Aln(Lt)), график линейной зависимости между ВВП и расходами на образование из бюджетных расходов (Fiscal education expenditure) (Aln(Ht)), и график линейной зависимости между ВВП и расходами на НИОКР (Local financial expenditure on science and technology) (Aln(Rt)).
Как видно из рисунка выше, линейная зависимость между Aln(Y) и Aln(Lt), линейная зависимость между Aln(Y) и Aln(Ht), и линейная зависимость между Aln(Y) и Aln(Rt) очевидно больше, чем линейная зависимость между Aln(Y) и Aln(Kt). Это связано с тем, что у линии расчета коэффициента и линии ядерной регрессии нелинейности графика Aln(Y) и Aln(Lt), Aln(Y) и Aln(Ht) и Aln(Y) и Aln(Rt ) выше степень совпадения двух линий на графике, а следовательно, показатель отражает большую степень изменения прироста независимой переменной.
4. Проверка мультиколлинеарности (см. рис 5)
. vif
Variable VIF 1/VIF
grlnHu-10000 1 84 0 542354
grlnLccalí-i 1 84 0 543813
grlníixadt-n 1 03 0 973323
grlníi»cal-n 1 02 0 977371
К«ад VIF 1 43
Рисунок 5 - Мультиколлинеарность между Aln(Kt), Aln(Lt), Aln(Ht), и Aln(Rt) [составлено автором]
Поскольку среднее значение VIF составляет 1.43, а это меньше чем 2, значит в целом не существует сильной мультиколлинеарности между переменными.
5. Определение модели экономического роста Со-лоу. Согласно результатам построения регрессии, мы можем видеть, что модель экономического роста Китая принимает следующий вид:
Y _^-0,0418д0,549-^0,0636£0,9459
Где Y - ВВП,
(2)
Н - расходы на образование из бюджетных средств, Rt - расходы на НИОКР,
К - инвестиции в основной капитал всего общества, Lt - количество занятых людей. Коэффициенты эластичности выпуска капитала, труда, человеческого капитала и технического прогресса, полученные с помощью регрессионной модели, составляют а = 0,0635848, р = 0,9458968, ф = -0,041801 и V = 0,5493042. Стоит отметить, что экономической интерпретации подлежат только коэффициенты эластичности труда и технического прогресса, так как остальные коэффициенты являются незначимыми в соответствии с результатами п. 2.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что, если прирост количества работающих людей увеличивается на 1%, прирост ВВП увеличивается на 0,946%, а когда прирост расходов на НИОКР увеличивается на 1%, прирост ВВП увеличивается на 0,549%.
Заключение. В этой работе мы проанализировали факторы, влияющие на экономический рост Китая с 2008 по 2018 год и создали модель экономического роста Китая. Как в пространственной регрессионной модели ВВП Китая, так и в пространственной регрессионной модели экономического роста Китая показаны следующие характеристики:
1. В течение рассматриваемых одиннадцати лет коэффициент занятости выше, чем коэффициент инвестиций. Чем больше коэффициент занятости, тем сильнее способность поглощать рабочую силу, поэтому влияние экономического роста на рост занятости очевидно.
2. Финансовые расходы на науку и технологии играют большую роль в содействии экономическому росту Китая. Расходы такого рода оказывают положительное влияние на технический прогресс за счет улучшения качества используемых средств производства.
3. В течение длительного времени устойчивый рост экономики Китая в основном зависел от капитала и рабочей силы. Из нашей модели также видно, что роль капитала в содействии экономическому росту Китая в настоящее время снизилась по сравнению с более ранними исследованиями.
4. В результате построения моделей в рамках данной работы было выявлено, что человеческий капитал мало влияет на экономический рост, потому что эффект от образовательной деятельности не дает экономических результатов за короткий срок, а также это отражается в низком спросе отрасли на качественную рабочую силу. Несмотря на высокий уровень технологического процесса в экономике Китая на данном этапе, используемое технологическое оборудование может быть использовано и рабочими, получающими начальное профессиональное образование.
Литература
1. Kudryavtseva T.J., Rodionov D.G., Skhvediani A.E. An empirical study of information technology clusters and regional economic growth in Russia под ред. A. Sarygulov [и др.]., Saint - Petersburg: SHS Web of Conf., 2018. 1-11 с.
2. Кудрявцева Т.Ю., Схведиани А.Е. Анализ параметров модифицированной модели «порочный круг бедности» // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3: Экономика. Экология. 2018. № 3 (20). C. 106-119.
3. Схведиани А.Е. Анализ взаимосвязи между уровнем развития кластера «информационные технологии» и размерами валового регионального продукта Вологодский государственный университет, 2018. 142-146 с.
4. Ли Цзишен Экономические реформы в Китае [Текст]: учебник для вузов / О. В. Козаринова. - М.: Дело 2002. - C. 328.
5. Li Xuanyu. An Empirical Analysis of Cobb-Douglas Production Function of China's Economic Growth [Текст] // Economy & Management. - 2015. -№502. - C. 89-91.
6. Fan Gang. China's economic situation and future growth in 2018 [Электронный ресурс]. - Sohu.com. - Режим доступа: http://www.sohu.com/a/223928389_760770 (дата обращения: 29.06.2019).
X X
о
го А с.
X
го m
о
ю 00
2 О M
о
о
CS
о
CS cd
О Ш
m
X
<
m о x
X
7. Xu Peng. Application of Fuzzy Clustering Analysis Method on Classification of Economical Districts. [Текст] / Yang Jia, Cai Chengbiao // Chinese scientific papers online. - 2018. - № 2. - С. 1—7.
8. Fang Chao. Research on the Influence of Education Human Capital and its Spillover Effect on China's Economic
Growth--Based on Spatial Econometric Analysis of
Lucas Model [Текст] / Luo Yingzi // Journal of Education and Economics. - 2016. - № 4. - С. 21.
9. Yu Lin. The Empirical Analysis of China's Economic Growth Based on Solow Model [Текст] // Journal of Wuxi Institute of Technology. - 2011. - № 2. - С. 65—68.
10. Bian Jinzhong. The Solow Model Fitting Analysis of China's Economic Growth Driver [Текст] // Journal of Economic Theory and Practice. - 2019. - № 1. - С. 10—13.
11. Zhu kejun. Optimal Number of Clusters and the Best Partition in Fuzzy C-mean [Текст] / Su Shunhua, Li Jinling // Journal of Systems Engineering Theory and Practice. -2005. - № 3. - С. 52 —61.
12. Wang Fei. China Regional Gap Evolution Trend and Influencing Factors / Li Shantong [Текст] // Journal of Modern Economic Research. - 2016. - № 12. - С. 81 —86.
13. Xie Xiuju. The Relationship between Education Investment and Economic Growth in China-Based on Panel Data and Spatial Econometric Model. [Текст] // Journal of Fuzhou university (Philosophy and Social Sciences). -2015. - № 2 - С. 54-58.
14. Wang Lijun. The effect of educational investment on the development of economy. [Текст] // Capital University of Economics and Business. - 2006. - С. 46-52.
15. Зельднер А.Г. Государство и экономика: факторы экономического роста [Текст]: учебник для вузов / И.Ю. Ваславская. - М.: Институт экономики РАН, 2002. - C. 209.
16. Хуан Тао Систематизация моделей экономического роста: исторический аспект - Экономика и предпринимательство №10, 2019 - С. 265-269.
17. Статистические данные [Электронный ресурс]. -Сайт Национального бюро статистики - Режим доступа: http://www.stats.gov.cn/tjsj/ (дата обращения: 15.07.2019).
18. Административное деление Китая (КНР) [Электронный ресурс]. - Все о Китае. - Режим доступа: https://mychinaexpert.ru/administrativnoe-delenie-kitaya (дата обращения: 01.07.2019).
19. Fu Bojun. Analysis of the Effect of Technological Progress Based on Solow Model on the Economic Growth of Inner Mongolia [Текст] // Science and Technology Management Research. - 2014. - № 8. - С. 65-69.
20. Валовой внутренний продукт [Электронный ресурс]. - Wikipedia - Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki (дата обращения: 12.11.2019).
21. Yang Shijun. Analysis of China's Economic Growth Factors 1978-2007. [Текст] // Beijing University of Technology. - 2009. - С. 45-48.
Econometric modeling of economic growth in China's
provinces Huang Tao, Kudryavtseva T.Yu.
Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University China is the fastest growing economy in the world. Determination of factors assessing economic growth will help identify those parameters that have the greatest impact on the economic development of countries and regions. The study of the factors of economic growth in China will provide an opportunity to substantiate the sources and patterns of development of its
provinces, which determines the relevance of this study. This paper analyzed the factors affecting China's economic growth from 2008 to 2018. The neoclassical model of exogenous economic growth, Solow, was chosen as a model for analyzing economic growth. The model included the following indicators: output, capital, human capital and technological progress. Based on the results of econometric modeling, the authors identified a number of characteristics of China's economic growth. First, the degree of influence of the employment rate on economic growth is higher than the degree of influence of the investment rate. Second, financial spending on science and technology plays a big role in promoting China's economic growth. Third, for a long time, the sustained growth of the Chinese economy was mainly dependent on capital and labor, but our model shows that the role of capital has declined compared to earlier studies. Fourth, in the presented model, human capital has little effect on economic growth. This can be explained by the fact that improving the quality of education does not produce results in the short term. Keywords: economic growth, PRC provinces, Solow model References
1. Kudryavtseva T.J., Rodionov D.G., Skhvediani A.E. An empirical
study of information technology clusters and regional economic growth in Russia, ed. A. Sarygulov [et al.]., Saint-Petersburg: SHS Web of Conf., 2018.1-11 p.
2. Kudryavtseva T.Yu., Skhvediani A.E. Analysis of the parameters
of the modified model "vicious circle of poverty" // Bulletin of the Volgograd State University. Series 3: Economics. Ecology. 2018. No. 3 (20). P. 106-119.
3. Skhvediani A.E. Analysis of the relationship between the level of
development of the cluster "information technology" and the size of the gross regional product Vologda State University, 2018.142-146 p.
4. Li Jisheng Economic reforms in China [Text]: textbook for universities / OV Kozarinova. - M .: Delo 2002. - P. 328.
5. Li Xuanyu. An Empirical Analysis of Cobb-Douglas Production
Function of China's Economic Growth [Text] // Economy & Management. - 2015. -No. 502 S. 89-91.
6. Fan Gang. China's economic situation and future growth in 2018
[Electronic resource]. - Sohu.com. - Access mode: http://www.sohu.com/a/223928389_760770 (date of access: 06/29/2019).
7. Xu Peng. Application of Fuzzy Clustering Analysis Method on
Classification of Economical Districts. [Text] / Yang Jia , Cai Chengbiao // Chinese scientific papers online. - 2018. - No. 2. -P. 1-7.
8. Fang Chao. Research on the Influence of Education Human
Capital and its Spillover Effect on China's Economic Growth -—Based on Spatial Econometric Analysis of Lucas Model [Text] / Luo Yingzi // Journal of Education and Economics. - 2016. -No. 4. - P. 21.
9. Yu Lin. The Empirical Analysis of China's Economic Growth
Based on Solow Model [Text] // Journal of Wuxi Institute of Technology. - 2011. - No. 2. - P. 65-68.
10. Bian Jinzhong. The Solow Model Fitting Analysis of China's Economic Growth Driver [Text] // Journal of Economic Theory and Practice. - 2019. - No. 1. - P. 10-13.
11. Zhu kejun. Optimal Number of Clusters and the Best Partition in Fuzzy C-mean [Text] / Su Shunhua, Li Jinling // Journal of Systems Engineering Theory and Practice. - 2005. - No. 3. - P. 52 - 61.
12. Wang Fei. China Regional Gap Evolution Trend and Influencing Factors / Li Shantong [Text] // Journal of Modern Economic Research. - 2016. - No. 12. - P. 81 - 86.
13. Xie Xiuju. The Relationship between Education Investment and Economic Growth in China-Based on Panel Data and Spatial Econometric Model. [Text] // Journal of Fuzhou university (Philosophy and Social Sciences). - 2015. - No. 2 - P. 54-58.
14. Wang Lijun. The effect of educational investment on the development of economy. [Text] // Capital University of Economics and Business. - 2006.- p. 46-52.
15. Zeldner A.G. State and economy: factors of economic growth [Text]: textbook for universities / I.Yu. Vaslavskaya. - M .: Institute of Economics RAS, 2002. - P. 209.
16. Huang Tao. Systematization of Economic Growth Models: Historical Aspect - Economy and Entrepreneurship No. 10, 2019 - pp. 265-269.
17. Statistical data [Electronic resource]. - Website of the National Bureau of Statistics - Access mode: http://www.stats.gov.cn/tjsj/ (date accessed: 15.07.2019).
18. Administrative division of China (PRC) [Electronic resource]. -All about China. - Access mode: https://mychinaexpert.ru/administrativnoe-delenie-kitaya (date of access: 01.07.2019).
19. Fu Bojun. Analysis of the Effect of Technological Progress Based on Solow Model on the Economic Growth of Inner Mongolia [Text] // Science and Technology Management Research. - 2014. - No. 8. - P. 65-69.
20. Gross domestic product [Electronic resource]. - Wikipedia -Access mode: https://ru.wikipedia.org/wiki (date of access: 12.11.2019).
21. Yang Shijun. Analysis of China's Economic Growth Factors 1978-2007. [Text] // Beijing University of Technology. - 2009.-p. 45 -48.
X X
o
OD A C.
X
OD m
o
2 O ho o
