Application of a Nonparametric Method for Assessing the Cointegration of the Indices of Change in Capital Rate, Return on Assets and Labor Productivity

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article presents an assessment of the cointegration of the indices of capital productivity, stock-labor ratio, and labor productivity index. The purpose of the research. Evaluation of the existence of long-term relationships between the indices of capital productivity, stock-labor ratio, and labor productivity index. As part of the study, an attempt was made to assess the presence of a long-term equilibrium between the studied indicators using a non-parametric method for a more detailed understanding of the economic nature of labor productivity. A non-parametric method for assessing the probability of cointegration was used for the first time in the focus of indicators of capital productivity, capital-labor ratio, and productivity. Results. As a result of the study, we can conclude that with an extremely low probability, changes in fixed assets and indicators including them (capital-labor ratio, capital productivity) in the long run have a unidirectional development with the labor productivity index. In this regard, the prospect of searching for performance properties and relationships with fixed assets opens to determine the optimal ratio of production resources, monitoring and management at the enterprise level. Approbation of the non-parametric method has confirmed its applicability to time series with a small number of observations, which makes it possible to use this method for conducting economic research in conditions of limited (short) data.

About the authors

Aleksandr V. Portnov

Saint Petersburg State University of Economics

Author for correspondence.
Email: portnov-14@mail.ru
SPIN-code: 2111-8676

postgraduate student of the Department of Statistics and Econometrics

Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. Decree of the President of the Russian Federation of May 13, 2017 No. 208 «On the Economic Security Strategy of the Russian Federation for the period up to 2030» URL: http://kremlin.ru/acts/bank/41921 (Accessed on 20.03.2023)
  2. Avdeev Mikhail Yurievich Theoretical review of modern approaches to labor productivity management // Theory and practice of social development. 2019. No. 5 (135). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskiy-obzor-sovremennyh-podhodov-k-upravleniyu-proizvoditelnostyu-truda (date of access: 03/30/2023).
  3. Garifulina, E. R. Ways and methods of increasing labor productivity in production / E. R. Garifulina, T. V. Kuznetsova // Actual issues of modern economics. —2022. —No. 2. —P. 66–69. —EDN JULPXH
  4. Rosstat data [Electronic resource] —URL: https://rosstat.gov.ru/folder/11186 (Accessed 20.02.2023).
  5. Zubrykina, M. V. The main factors of increasing labor productivity at the enterprise / M. V. Zubrykina, S. I. Mirskoy // Scientific Bulletin of the State Educational Institution of the Lugansk People's Republic «Lugansk National Agrarian University». —2019. —No. 5. —P. 99–105. —EDN XCGBP.
  6. Kovaleva, T. Yu. Statistical study of the relationship between the dynamics of labor productivity and capital-labor ratio in the constituent entities of the Russian Federation / T. Yu. Kovaleva // Privolzhsky Scientific Bulletin. —2015. —No. 7 (47). —P. 85–91. —EDN UCEKWV.
  7. Kudrov, A. V. Non-parametric methods for evaluating functional models of cointegration / A. V. Kudrov // Young economy: economic science through the eyes of young scientists: Scientific and practical conference: conference materials, Moscow, December 10, 2014 / Central Economic and Mathematical Institute of the Russian Academy of Sciences.—Moscow: Central Economics and Mathematics Institute of the Russian Academy of Sciences, 2014. —P. 79-80. —EDN UBWNYJ.
  8. Parametric and non-parametric methods in the analysis of socio-economic processes / under the scientific editorship of M.V. Bochenina, I.I. Eliseeva. —St. Petersburg. : St. Petersburg State University of Economics, 2021. —202 p.
  9. Labor productivity» begins with efficiency: more than 570 people have been trained [Electronic access]. —570-chelovek_626402 (date of access: 10/31/22).
  10. Labor productivity: problems and solutions. Scientific and practical monograph. / Anatoly Vodolazsky, —St. Petersburg: SUPERIzdatelstvo LLC, 2021.—15 p.
  11. Rastvortseva, S. N. Labor productivity and capital-labor ratio in ensuring the economic growth of Russian regions / S. N. Rastvortseva // Social space. —2018. —No. 1 (13). —P. 1. —doi: 10.15838/sa/2018.1.13.1. —EDN QNLIXN.
  12. Solovieva, E. V. Methodological aspects of calculating labor productivity indicators / E. V. Solovieva // Increasing labor productivity in transport—a source of development and competitiveness of the national economy: Proceedings of the IV International Scientific and Practical Conference, Moscow, April 17, 2019. —Moscow: Russian Open Academy of Transport of the Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Russian University of Transport» (MIIT), 2019. —P. 155–157. —EDN KIPMVI.
  13. Chen W.W., Hurvich C.M. (2003) Semiparametric estimation of multivariate fractional cointegration. J Am Stat Assoc 98(463):629–642.
  14. Christophe Boya, Jean-Louis Monino. Modélisation non paramétrique de la relation entre les séries: la cointégration qualitative / B. Christophe, J. L. Monino. De Boeck Supérieur «Innovations» —2013/3 №42. —P. 211–235. —doi: 10.3917/inno.042.0211.
  15. Engle, R. and Granger, C. Cointegration and Error correction: Representation, Estimationand Testing. Econometrica, 1987 55(2):251–276.
  16. Johansen S., Nielsen M.Ø. (2019) Nonstationary cointegration in the fractionally cointegrated VAR model. J Time Ser Anal 40(4):519–543.
  17. Wang M., Chan N.H. (2016) Testing for the equality of integration orders of multiple series. Econometrics 2016, 4(4), 49; https://doi.org/10.3390/econometrics4040049.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Dynamics of indices of labor productivity, capital-labor ratio and capital productivity, 2008–2021, as a percentage of the previous year.

Download (116KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».