ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ ХОРЕЗМСКОЙ ОБЛАСТИ: ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И СЦЕНАРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА 2026–2030 ГОДЫ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20276588Keywords:
производственная функция Кобба–Дугласа, МНК-оценивание, DEA-анализ, совокупная факторная производительность, декомпозиция Солоу, сценарное прогнозирование, Хорезмская область, устойчивое региональное развитие.Abstract
Статья посвящена комплексной эконометрической оценке и прогнозированию эффективности
промышленных предприятий Хорезмской области Республики Узбекистан в контексте обеспечения устойчивого
регионального развития. На основе официальных статистических данных за 2021–2025 годы оценена
логлинеаризованная производственная функция Кобба–Дугласа методом наименьших квадратов (R²=0,9999;
MAPE=0,11%): эластичность выпуска по занятости составила 3,301; по инвестициям — −0,371. Декомпозиция
Солоу верифицировала экстенсивный характер промышленного роста: вклад трудового фактора составляет
68–74% прироста при стагнации индекса совокупной факторной производительности (ТФП) в диапазоне 99,5–
100,1 на протяжении всего периода. Непараметрический DEA-анализ (CCR-модель) зафиксировал средний индекс
технической эффективности 0,825 при диапазоне 0,71–0,92 по шести отраслям, что означает 17,5-процентный
резерв роста производительности без расширения ресурсной базы. Разработаны три сценарных прогноза на 2026–
2030 годы: базовый — 23 108,9 млрд сум (+124,1% к 2025 г.); оптимистичный — 26 575,2 млрд; пессимистичный
— 19 642,6 млрд сум. Сформирована система из семи целевых индикаторов промышленной политики, включая
рост производительности труда до 245,6 млрд/тыс. чел. и повышение DEA-индекса до 0,907 к 2030 году.
References
Указ Президента Республики Узбекистан от 16.02.2026 г. № УП-21 «О дополнительных мерах по
последовательному продолжению и выведению на новый этап реформ в рамках приоритетных направлений
развития страны до 2030 года». URL: https://www.lex.uz/uz/docs/8050774
Госкомстат РУз. Промышленность Хорезмской области: стат. ежегодник 2021–2025. Ургенч, 2026.
Färe R., Grosskopf S., Norris M., Zhang Z. Productivity growth, technical progress, and efficiency change // American
Economic Review. 1994. Vol. 84. Pp. 66–83.
Coelli T. J. et al. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. 2nd ed. New York: Springer, 2005.
Kumbhakar S. C., Lovell C. A. K. Stochastic Frontier Analysis. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2000.
Тошматов Н. Ш., Юсупов Ш. Б. Структурная трансформация промышленного сектора Хорезмской области в
условиях Стратегии «Узбекистан — 2030» // Вестник УрГУ. 2024. № 2. С. 38–54.
Абдуллаев А. Р. Оценка ТФП промышленности РУз // Экономика и инновационные технологии. 2024. № 3. С.
–107.
Cobb C. W., Douglas P. H. A theory of production // American Economic Review. 1928. Vol. 18. Pp. 139–165.
Greene W. H. Econometric Analysis. 8th ed. New York: Pearson, 2018.
Charnes A., Cooper W. W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units // European Journal of
Operational Research. 1978. Vol. 2. Pp. 429–444. DOI: 10.1016/0377-2217(78)90138-8.
Banker R. D., Charnes A., Cooper W. W. DEA models for estimating technical and scale inefficiencies // Management
Science. 1984. Vol. 30. Pp. 1078–1092. DOI: 10.1287/mnsc.30.9.1078.
Daraio C., Simar L. Advanced Robust and Nonparametric Methods in Efficiency Analysis. New York: Springer, 2007.
Solow R. M. Technical change and the aggregate production function // Review of Economics and Statistics. 1957. Vol.
Pp. 312–320.
Acemoglu D. Introduction to Modern Economic Growth. Princeton: Princeton Univ. Press, 2009.
Ringland G. Scenario Planning: Managing for the Future. 2nd ed. Chichester: Wiley, 2006.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 ECONOSCITECH INTEGRATION
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
