Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2024-yil, aprel
www.e-itt.uz
184
MINTAQANI BARQAROR IJTIMOIY-IQTISODIY RIVOJLANISHINING QISQA
VA UZOQ MUDDATLI TENDENSIYALARINI BAHOLASH
PhD
Rajabov Alibek Xushnudbekovich
Ma
’
mun Universiteti
ORCID: 0000-0002-5252-6456
Annotatsiya.
Mazkur tadqiqot ishida mintaqani barqaror ijtimoiy
–
iqtisodiy rivojlantirishga
ta’sir etuvchi omillarni
aholi jon boshiga toʻgʻri keladigan
YaHM hajmiga uzoq va qisqa muddatli
ta’sirini baholovchi avtoregressiv lagli taqsimot modellari (
ARDL) ishlab chiqilgan. Ishlab chiqilgan
modellar asosida omillarning ustuvorlik darajalari aniqlangan.
Kalit soʻzlar:
barqaror ijtimoiy-iqtisodiy rivojlantirish, uzoq muddat, qisqa muddat, ARDL,
avtoregressiv.
ОЦЕНКА КРАТКОСРОЧНЫХ И ДОЛГОСРОЧНЫХ ТЕНДЕНЦИЙ УСТОЙЧИВОГО
СОЦИАЛЬНО
-
ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА
PhD
Ражабов Алибек Хушнудбекович
Университет Мамун
Аннотация.
В данной исследовательской работе разработаны авторегрессионные
модели распределения лагов (ARDL), которые оценивают долгосрочное и краткосрочное
влияние факторов, влияющих на устойчивое социально
-
экономическое развитие региона, на
объем ВРП на душу населения. На основе разработанных моделей определены уровни
приоритетности факторов.
Ключевые слова:
устойчивое социально
-
экономическое развитие, долгосрочное,
краткосрочное, ARDL, авторегрессия.
ASSESSMENT OF SHORT-TERM AND LONG-TERM TRENDS IN SUSTAINABLE
SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE REGION
PhD
Rajabov Alibek Xushnudbekovich
Mamun University
Abstract.
In this research work, autoregressive distribution lag (ARDL) models have been
developed that assess the long-term and short-term influence of factors influencing the sustainable
socio-economic development of the region on the volume of GRP per capita. Based on the developed
models, the priority levels of factors were determined.
Keywords:
sustainable socio-economic development, long-term, short-term, ARDL,
autoregressive.
UO
‘
K: 332.012.23
IV SON - APREL, 2024
184-191
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2024-yil, aprel
www.e-itt.uz
185
Kirish.
Globallashuv jarayonini kuchayib borishi jahon iqtisodiyotining istiqbolli rivojlanishida
noaniqliklar saqlanib qolishiga olib kelmoqda. Xalqaro
valyuta jamgʻarmasining
prognozlariga
koʻra, “global iqtisodiy oʻsish 20
22 yildagi 3,5 foizdan 2023 yilda 3,0 foizga, 2024 yilda esa 2,9
foizgacha sekinlashishi kutilmoqda
” (International Monetary Fund, 2023)
. Bu holat esa
mamlakatlar
hududlari
barqaror
ijtimoiy-iqtisodiy
rivojlanishini
ta’minlashdagi
nomutanosibliklarni bartaraf etishga hamda aholi jon boshiga daromadlar bo
ʻ
yicha ular
o
ʻ
rtasidagi tafovutni kamaytirishga qaratilgan samarali mintaqaviy siyosat yuritishni taqozo
etmoqda.
Makroiqtisodiy barqar
orlik va tarkibiy islohotlar oʻrtasidagi muvofiqlikni ta’minlash,
shunin
gdek, tashqi va ichki omillar ta’sirida yuzaga keladigan iqtisodiy sikil
larni boshqarishning
zamonaviy prognozlashtirish modellariga asoslangan samarali tizimi va mexanizmlarini joriy
etish jarayoni yanada koʻproq e’tiborni talab qilmoqda. “Iqtisodiyotni r
ivojlantirish uchun
viloyatlar, tumanlar va shaharlarni kompleks va muvozanatli ijtimoiy
–
iqtisodiy rivojlantirish,
ularni salohiyatidan samarali va optimal foydalanish zarur. Ayni paytda hududlarning ijtimoiy
–
iqtisodiy rivojlanishini muayyan mezonlar a
sosida baholashga davriy va uzluksiz tus bermogʻimiz
darkor
”
(Mirziyoyev, 2021). Shu nuqtai nazardan, hududlar salohiyatidan samarali foydalanish,
mintaqalarni barqaror ijtimoiy-iqtiso
diy rivojlanishini ob’ektiv baholash
bugungi kunning eng
muhim masalalaridan biri sanaladi.
Adabiyotlar sharhi.
Soʻ
nggi yillarda mintaqalarni barqaror ijtimoiy-iqtisodiy rivojlantirish masalalariga xorijlik
olimlarining ilmiy ishlarida katta
e’tibor qaratilgan.
Masalan, Yevropa Ittifoqi mamlakatlari
misolida barqaror iqtisodi
y oʻsishga qayta tiklanadigan energiya manbalarining turlari boʻyicha
ta'sirini aniqlaydi. Ta’sirni aniqlashda panel avtoregressiv taqsimlangan kechikish (ARDL)
yondashuvi va sabab-oqibat tahlili orqali amalga oshirildi. Bundan tashqari, regressiya modelida
Hausman testi o'tkaziladi (Busu, 2020).
Xitoyning savdo ochiqligi va iqtisodiy oʻsish oʻrtasidagi bogʻliqlikni aniqlashda ARDL
modelidan foydalaishgan. ARDL modelga erkl
i oʻzgaruvchilar sifatida toʻgʻridan
-
toʻgʻri xorijiy
investitsiyalar hajmi, savdo och
iqligi, real samarali ayriboshlash kursi koʻrsatkichlari, erksiz
oʻzgaruvchi sifatida
esa iqtisodiy oʻsish koʻrsatkichi tanlangan (
Kong va boshq., 2021).
Ushbu tadqiqot Ni
geriyada moliyaviy vositachilik rivojlanishi va iqtisodiy oʻsish oʻrtasidagi
bogʻliql
ikni kointegratsiya tahlilida avto-regressiv taqsimlangan kechikish (ARDL)
yondashuvidan foydalangan holda empirik tarzda tekshiradi. Natijalar shuni ko'rsatadiki,
Nigeriyada moliyaviy rivojlanish va iqtisodiy o'sish o'rtasidagi munosabatlar neftga qaram bo'lgan
iqtisodiyotlarda kuzatilganidan sezilarli darajada farq qilmaydi. Nigeriyada moliyaviy vositachilik
rivojlanishi va iqtisodiy oʻsish oʻrtasidagi munosabatlar uzoq m
uddatda ahamiyatsiz darajada
salbiy va qisqa muddatda sezilarli darajada salbiy ekanligi aniqlandi. Natijalar Nigeriyadagi
iqtisodiy faoliyatda neft sektorining asosiy rolini ta'kidlaydi (Iheanacho, 2016).
Tunis mamlakati misolida CO2 emissiyasi, qayta tik
lanadigan energiya iste’moli va iqtisodiy
oʻsish oʻrtasidagi bogʻliqlik ARDL modeli y
ordamida baholangan. Ushbu tadqiqotda qayta
tiklanadigan energiyadan foydalanish iqtisodiy oʻsishga ijobiy ta'sir qiladimi?, qayta tiklanadigan
energiyadan foydalanish natijasida CO2 emissiyasi kamayadimi?, CO2 emissiyasi iqtisodiy
o'sishga bog'liqmi degan
savollarga javob berib oʻtiladi
(Cherni va Jouini, 2017).
Ushbu tadqiqot ishida Oʻrta yer dengizi bilan chegaradosh mamlakatlar savdo ochiqligining
iqtisodiy
oʻsishga ta’siri ARDL
-PMG yondashiuvi yordamida baholanadi. Natijalar shuni
koʻrsatadiki, tijorat
va moliyaviy ochiqlik oʻzgaruvchilari iqtisodiy oʻsishga yordam beradi.
Yevropa Ittifoqining Oʻr
ta yer dengizi havzasidagi ayrim mamlakatlar bilan imzolagan erkin savdo
shartnomalari, avvalambor, mintaqaviy iqtisodiy integratsiyani kengaytirish va ularning
potentsial o'sishini oshirish uchun mo'ljallangan (Bardi va Hfaiedh, 2021).
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2024-yil, aprel
www.e-itt.uz
186
Tadqiqot metodologiyasi.
Vaqtli qatorlar ma’lumotlarini oʻz ichiga olgan regress
ion tahlilida, agar regressiya modeli
nafaqat joriy, balki erkli oʻzgaruvchilarning (
𝑋)
kechikka
n (oʻt
gan davrda
gi) qiymatlarini ham oʻz
ichiga olsa, bunday model avtoregressiv lagli taqsimot modellari (ARDL) deb ataladi. Agar model
oʻzining erkli oʻzgaruvchilari orasida bogʻliq oʻzgaruvchining bir yoki bir nechta kechikkan (lagli)
qiymatlarini oʻz ichiga olsa, u avtoregressiv model deb ataladi. Ya’ni
𝑌
𝑡
= 𝛼 + 𝛽
0
∗ 𝑋
𝑡
+ 𝛽
1
∗ 𝑋
𝑡−1
+ 𝛽
2
∗ 𝑋
𝑡−2
+ 𝑢
𝑡
(1)
(1) avtoregressiv lagli taqsimot modelni ifodalaydi, shuningdek,
𝑌
𝑡
= 𝛼 + 𝛽
0
∗ 𝑋
𝑡
+ 𝛾 ∗ 𝑌
𝑡−1
+ 𝑢
𝑡
(2)
(2) avtoregressiv modelni ifodalaydi. Bu modellar dinamik ekonometrik modellar sifatida
ma’lum.
Iqtisodiyotda
𝑌
oʻzgaruvchining (erksiz oʻzgaruvchi) boshqa
𝑋
oʻzgaruvchi(lar)ga (erkli
oʻzgaruvchi) bogʻliqligi kamdan
-
kam hollarda bir zumda boʻladi. Koʻpincha,
𝑌
vaqt oʻtishi bilan
𝑋
ni o
ʻzgarishiga ta’sir qiladi. Vaqtning bunday oʻtishi kechikish (lag) deb ataladi.
Umuman olganda, biz yozishimiz mumkin,
𝑌
𝑡
= 𝛼 + 𝛽
0
∗ 𝑋
𝑡
+ 𝛽
1
∗ 𝑋
𝑡−1
+ 𝛽
2
∗ 𝑋
𝑡−2
+ ⋯ + 𝛽
𝑘
∗ 𝑋
𝑡−𝑘
+ 𝑢
𝑡
(3)
(3)
𝑘
vaqt o
raligʻida cheklangan kechikish bilan taqsimlangan
lagli modelidir.
𝛽
0
−
koeffisiyenti qisqa muddatli yoki ta’sirli multiplikato
r
ni anglatadi. Chunki u bir vaqtning oʻzida
𝑋
ning birlik oʻzgarishidan keyin
𝑌
ning oʻrtacha qiymatining oʻzgarishini berad
i. Agar
𝑋
ning
oʻzgarishi bundan keyin ham bir xil darajada saqlanib qols
a, u holda
(𝛽
0
+ 𝛽
1
)
keyingi davrda
𝑌
ning oʻzgarishini (oʻrtacha qiymatini) beradi,
(𝛽
0
+ 𝛽
1
+ 𝛽
2
)
keyingi davrda va hokazo. Ushbu
qisman yigʻindilar oraliq yoki oraliq koʻpaytmalar deb ataladi. Nihoyat,
𝑘
davrdan keyin biz ega
boʻlamiz
∑
𝛽
𝑖
= 𝛽
0
+ 𝛽
1
+ 𝛽
2
+ ⋯ + 𝛽
𝑘
= 𝛽
𝑘
𝑖=0
(4)
(4) uzoq muddatli yoki umumiy taqsimlangan lagli multiplikatorini anglatadi. Agar
𝛽
𝑖
∗
=
𝛽
𝑖
∑ 𝛽
𝑖
=
𝛽
𝑖
𝛽
(5)
biz “standartlashtirilgan”
𝛽
𝑖
∗
ga
ega boʻlamiz
. Standartlashtirilgan
𝛽
𝑖
∗
ning qisman yigʻindisi
ma’lum bir vaqt oraligʻida uzoq muddatli yoki umumiy ta’sirning ulushini beradi.
Taqsimlangan lagli modellari iqtisodiyotda j
uda foydali rol oʻynaydi, bunday modellarni
qanday baholash mumkinligini koʻrib chiqish zarur hisoblanadi
. Xususan, bizda bitta erkli
oʻzgaruvchida quyidagi taqsimlangan lagli modeli mavjud deylik
𝑌
𝑡
= 𝛼 + 𝛽
0
∗ 𝑋
𝑡
+ 𝛽
1
∗ 𝑋
𝑡−1
+ 𝛽
2
∗ 𝑋
𝑡−2
+ ⋯ + 𝑢
𝑡
(6)
bu yerda lag (kechikish)ning uzunligi aniqlanmagan. Bunday model cheksiz lagli model deb
ataladi, holbuki (3)
tenglamada koʻrsatilgan turdagi model
chekli (kechikish) taqsimlangan lagli
modeli deb ataladi, chunki kechikish
𝑘
ning uzunligi aniqlangan.
Yuqoridagilarga asoslangan holda mintqani barqaror ijtimoiy
–
iqtisodiy rivojlanish
darajasiga ta’sir etuvchi omillarning uzoq va qisqa muddatli ta’sirini aniqlash maqsadida biz
tadqiqot ishimizda “Avtoregressiv lagli taqsimot modellari (
ARDL)
” dan foydalandik.
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2024-yil, aprel
www.e-itt.uz
187
Tahlil va natijalar.
Mintaqani barqaror ijtimoiy
–
iqtisodiy rivojlan
tirishga ta’sir etuvchi omillar
darajasini
aniqlashning ko
ʻ
p omilli ekonometrik modelni tuzishda quyidagi omillar tanlab olindi: Aholi jon
boshiga ishlab chiqarilgan sanoat mahsuloti (ming.so
ʻ
m) -
𝐼𝑃𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎
; Aholi jon boshiga asosiy
kapitalga o
ʻ
zlashtirilgan investitsiyalar (ming.s
oʻ
m) -
𝐹𝐶𝐼𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎
; Ishsizlik darajasi (foizda) -
𝑈𝑛𝑒𝑚𝑅𝑎𝑡𝑒
; Aholi jon boshiga to
ʻ
g
ʻri keladigan YaHM hajmi. (ming.soʻm)
-
𝐺𝑅𝑃𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎
;
Oʻzgaruvchilarning oʻ
lchov birligi turlicha bo
ʻ
lgani hamda ko
ʻ
p omilli ekonometrik
modelning interpretatsiyasini (talqini) yaxshiroq tushuntirish uchun barcha omillar qiymatlarini
natural logarifmlaymiz.
Ma’lumki koʻp omilli ekonometrik modellarni tuzish uchun dastavval mavjud vaqtli qatorlar
seriyasida (modelda ishtirok etayotgan omillar uchun) avtokorrelyatsiya mavjud yoki mavjud
emasligi “
Ljung-
Box”
(𝑄)
(Ljung va Box, 1978) testi foydalangan holda aniqlab olinadi. Vaqtli
qatorlarda a
vtokorrelyatsiyaning mavjud boʻlishi mazkur vaqtli qatorlarni sta
tsionarlikka
tekshirishni talab etadi.
“Ljung
-
Box” t
estining
𝐻
0
gipotezasi (vaqtli qatorda avtokorrelyatsiya mavjud emasligi),
alternativ gipotezasi ya’ni
𝐻
1
(vaqtli qatorda avtokorrelyatsiya mavjud ekanligi) asosiy
gipotezalari sifatida qaraladi. Ma’lumki ushbu testda
𝑝 < 0.05
boʻlishi
𝐻
1
gipotezani,
𝑝 > 0.05
boʻlishi
esa
𝐻
0
gipotezani qabul qilinishini bildiradi (Neusser, 2016).
Quyidagi jadvalda omillarni avtokorrelyatsiya testiga tekshirish natijalari keltirilgan
(1
-
jadval).
1-jadval
Erkli va erksiz oʻzgaruvchilarni “Ljung
-
Box” testiga
tekshirish natijalari
53
𝑳𝒏(𝑮𝑹𝑷𝒑𝒆𝒓𝒄𝒂𝒑𝒊𝒕𝒂)
Lag
AC
PAC
Q-Stat
Prob
1
0.717
0.717
7.3455
0.007
2
0.448
-0.136
10.527
0.005
3
0.201
-0.138
11.248
0.010
4
0.002
-0.102
11.248
0.024
5
-0.163
-0.130
11.880
0.036
𝑳𝒏(𝑰𝑷𝒑𝒆𝒓𝒄𝒂𝒑𝒊𝒕𝒂)
𝑳𝒏(𝑰𝑷𝒑𝒆𝒓𝒄𝒂𝒑𝒊𝒕𝒂)
Lag
AC
PAC
Q-Stat
Prob
1
0.741
0.741
7.8438
0.005
2
0.466
-0.182
11.299
0.004
3
0.200
-0.169
12.012
0.007
4
-0.018
-0.107
12.019
0.017
5
-0.170
-0.075
12.704
0.026
𝑳𝒏(𝑭𝑪𝑰𝒑𝒆𝒓𝒄𝒂𝒑𝒊𝒕𝒂)
Lag
AC
PAC
Q-Stat
Prob
1
0.669
0.669
6.3979
0.011
2
0.338
-0.198
8.2117
0.016
3
0.091
-0.089
8.3602
0.039
4
-0.018
0.024
8.3670
0.079
5
-0.040
0.011
8.4058
0.135
𝑳𝒏(𝑼𝒏𝒆𝒎𝑹𝒂𝒕𝒆)
Lag
AC
PAC
Q-Stat
Prob
1
0.615
0.615
5.4053
0.020
2
0.351
-0.044
7.3591
0.025
3
-0.059
-0.414
7.4217
0.060
4
-0.119
0.185
7.7095
0.103
5
-0.177
-0.023
8.4575
0.133
53
muallif ishlanmasi.
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2024-yil, aprel
www.e-itt.uz
188
Yuqoridagi jadval
ma’lumotlaridan barcha oʻzgaruvchilarda avtokorrelyatsiya mavjudligini
koʻrish mumkin.
Keyingi bosqichda oʻzgaruvchilarni sta
ts
ionarlikka tekshirishda “Kengaytirilgan Dikki –
Fuller birlik ildiz testi (Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test)
” tekshirish mu
himdir.
Oʻzgaruvchilarni sta
tsionarlikka tekshirish natijalari quyidagi jadvalda berilgan (2
-
jadval).
2-jadval
Oʻzgaruvchilarni statsionarlikka tekshirishda
“
Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test
” natijalari
54
Oʻzgaruvchilar
Trend va kesib oʻtuvchi bilan birgalikda
(Trend and intercept)
Integratsiya
qilish tartibi
(Order of
integration)
Oʻz
darajasida
(Levels)
Ehtimollik
(Probability)
Birinchi tartibli
differentsiatsiya
(1
st
differences)
Ehtimollik
(Probability)
𝐿𝑛(𝐺𝑅𝑃𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎)
-
3.553538
0.2383
-2.770858
0.0158
𝐼(1)
𝐿𝑛(𝐼𝑃𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎)
-
5.594944
0.0128
-5.483892
0.1004
𝐼(0)
𝐿𝑛(𝐹𝐶𝐼𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎)
-
2.535179
0.3112
-2.207951
0.0321
𝐼(1)
𝐿𝑛(𝑈𝑛𝑒𝑚𝑅𝑎𝑡𝑒)
-
4.061493
0.0433
-1.420638
0.1870
𝐼(0)
Yuqoridagi jadvalga koʻra a
holi jon boshiga to
ʻ
g
ʻ
ri keladigan YaHM hajmi va aholi jon boshiga
asosiy kapitalga o
ʻ
zlashtirilgan investitsiyalar
oʻzgaruvchilari
𝐼(1)
tartibda, aholi jon boshiga
ishlab chiqarilgan sanoat mahsuloti hamda ishsizlik darajasi
oʻzgaruvchilari
esa
𝐼(0)
tartibida
statsionar ekan. Shuningdek, modelda ishtirok e
tayotgan oʻzgaruvchilarni “lag (kechikish)”
tartibini tanlash zarur hisoblanadi. Buning uchun vektorli avtoregressiv (VAR) modelining
optimal “lag” tartibi qoʻ
llaniladi (3
-
jadval)
3-jadval
“Avtoregressiv lagli taqsimot modellari (ARDL)” uchun “lag (kechikish)”
tartibini aniqlash
55
Lag
AIC
SC (BIC)
HQ
0
-2.849477
-2.728443
-2.982251
1
-10.92429*
-10.31912*
-11.58816*
2
-8.324356
-7.546321
-5.345219
3
-9.765435
-6.876592
-8.657894
Yuqoridagi jadvalda avtoregressiv lagli taqsimot modeli
uchun “lag (kechikish)” tartibi 1 ni
tashkil e
tmoqda. Buni “Akaike mezoni (AIC)”, “
Shvars mezoni (
SC)” hamda “Xan
nan
–
Kuinn (HQ)
”
yordamida aniqlash mumkin.
Oʻ
zgaruvchilar orasida uzoq va qisqa muddatli munosabatlarni topishdan oldin
kointegratsiya mavjudligini tasdiqlash zarur. Buning uchun “Bogʻliqlik testi (Bound test)” dan
foydalangan holda amalga oshiriladi. Quyidagi 4-
jadvalda “Bogʻliqlik testi (Bound test)”
natijalari
keltirilgan.
54
muallif ishlanmasi.
55
muallif ishlanmasi.
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2024-yil, aprel
www.e-itt.uz
189
4-jadvalda
“Bogʻliqlik testi (Bound test)” natijalari
56
Statistik test
(Test Statistic)
Qiymat
(Value)
Ahamiyatlilik darajasi
(Significant)
Quyi chegara
(Lower bound)
I(0)
Yuqori chegara
(Upper bound)
I(1)
F-statistic
47.47827
10%
2.37
3.2
5%
2.79
3.67
2.5%
3.15
4.08
1%
3.65
4.66
4-
jadvalda ma’lumotlari asosida F
-statistika qiymati barcha ahamiyatlilik darajasida quyi va
yuqori
chegaradan kattaroq ekanligini koʻrish mumkin. Shunday qilib, kointegratsiyaning muqobil
gipotezasi qabul qilinadi va “Bogʻliqlik testi (Bound test)” a
holi jon boshiga to
ʻ
g
ʻ
ri keladigan YaHM
hajmi, aholi jon boshiga ishlab chiqarilgan sanoat mahsuloti, aholi jon boshiga asosiy kapitalga
o
ʻ
zlashtirilgan investitsiyalar hamda ishsizlik darajasi
koʻrsatkichlari bilan uzoq va qisqa muddatli
bogʻliqlik mavjudligini tasdiqlaydi.
5-jadval
ARDL (1, 1, 1, 1) modeli asosida hisoblangan parametrlarni uzoq
muddatli baholash natijalari
57
Dependent Variable:
𝑳𝒏(𝑮𝑹𝑷𝒑𝒆𝒓𝒄𝒂𝒑𝒊𝒕𝒂)
Method: ARDL
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.*
𝐿𝑛(𝐺𝑅𝑃𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎)
(-1)
-0,918294
0,322159
-2,85044
0.01724
𝐿𝑛(𝐼𝑃𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎)
2,213942
0,054102
40,92163
0.00000
𝐿𝑛(𝐼𝑃𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎)
(-1)
1,653399
0,224632
7,360478
0.00002
𝐿𝑛(𝐹𝐶𝐼𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎)
5,294021
0,099146
53,39621
0.00000
𝐿𝑛(𝐹𝐶𝐼𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎)
(-1)
1,122167
0,030158
37,2096
0.00000
𝐿𝑛(𝑈𝑛𝑒𝑚𝑅𝑎𝑡𝑒)
-1,184828
0,087432
-13,5514
0.00000
𝐿𝑛(𝑈𝑛𝑒𝑚𝑅𝑎𝑡𝑒)
(-1)
-1,427878
0,111515
-12,8044
0.00000
C
5,034632
1,020487
4,933558
0.00059
R-squared
0.899883
Mean dependent var
8.600038
Adjusted R-squared
0.889472
S.D. dependent var
0.534687
S.E. of regression
0.012287
Akaike info criterion
-5.969989
Sum squared resid
0.000302
Schwarz criterion
-5.727921
Log likelihood
37.84995
Hannan-Quinn criter.
-6.235538
F-statistic
2434.453
Prob(F-statistic)
0.000411
Hisoblangan uzoq muddatli ta’sirining
empirik natijalari (5-jadval) shuni k
oʻ
rsatadiki, aholi
jon boshiga ishlab chiqarilgan sanoat mahsulot hajmini 1% ga oshishi aholi jon boshiga to
ʻ
g
ʻ
ri
keladigan YaHM hajmini 3,9% ga, aholi jon boshiga asosiy kapitalga o
ʻ
zlashtirilgan investitsiyalar
hajmini 1% ga
koʻtarilishi a
holi jon boshiga to
ʻ
g
ʻ
ri keladigan YaHM hajmini 6,9% ga oshishiga
shuningdek, ishsizlik darajasini 1% ga k
oʻ
tarilishi esa aholi jon boshiga to
ʻ
g
ʻ
ri keladigan YaHM
hajmini 2,6% ga kamayishiga sabab b
oʻ
lishi mumkin.
56
muallif ishlanmasi.
57
muallif ishlanmasi.
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2024-yil, aprel
www.e-itt.uz
190
6-jadval
ARDL (1, 1, 1, 1) modeli asosida hisoblangan parametrlarni qisqa
muddatli baholash natijalari
58
Dependent Variable: D
𝑳𝒏(𝑮𝑹𝑷𝒑𝒆𝒓𝒄𝒂𝒑𝒊𝒕𝒂)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D
𝐿𝑛(𝐼𝑃𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎)
1,213942
0.021057
57,65028
0.00000
D
𝐿𝑛(𝐹𝐶𝐼𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎)
2,294021
0.015766
145,5043
0.00000
D
𝐿𝑛(𝑈𝑛𝑒𝑚𝑅𝑎𝑡𝑒)
-1,154828
0.016603
-69,5554
0.00000
𝐸𝐶𝑀(−1)
-1,418294
0.053146
-26,6867
0.00000
R-squared
0.909492
Mean dependent var
0.183973
Adjusted R-squared
0.884238
S.D. dependent var
0.056503
S.E. of regression
0.007094
Akaike info criterion
-6.769989
Sum squared resid
0.000302
Schwarz criterion
-6.648955
Log likelihood
37.84995
Hannan-Quinn criter.
-6.902763
Hisoblangan qisqa muddatli ta’sirining empirik natijalari
(6-
jadval) shuni koʻrsatadiki, a
holi
jon boshiga ishlab chiqarilgan sanoat mahsulot hajmini 1% ga oshishi a
holi jon boshiga toʻgʻri
keladigan YaHM hajmini 1,21% ga, a
holi jon boshiga asosiy kapitalga oʻzlashtirilgan investitsiyalar
hajmini
1% ga koʻtarili
shi a
holi jon boshiga toʻgʻri keladigan Y
aHM hajmini 2,3% ga oshishiga
shuningdek, ishsizlik darajasi
ni 1% ga koʻtarilishi esa aholi jon boshiga toʻgʻri keladigan YaHM
hajmini
1,15% ga kamayishiga sabab boʻlishi mumkin.
𝐸𝐶𝑀(−1)
(Error-correction Mechanisms) (Verbeek, 2017) qisqa muddutli salbiy
ta’sirlardan keyin uzoq muddatli muvozanatda toʻgʻirlash tezligini koʻrsatadi. A
holi jon boshiga
to
ʻ
g
ʻ
ri keladigan YaHM hajmi va aholi jon boshiga ishlab chiqarilgan sanoat mahsuloti, aholi jon
boshiga asosiy kapitalga o
ʻ
zlashtirilgan investitsiyalar, ishsizlik darajasi
koʻrsatkichlari bilan qisqa
muddatli muvozanatning buzilishi uzoq muddatda har yili 1,41 foiz pasayish yoki koʻtarilish
mumkinligini izohlaydi.
Xulosa va takliflar.
Mazkur tadqiqot ishimizda amalga oshirilgan tahlillarimiz quyidagi xulosalarni
shakllantirish imkonini berdi. Jumladan:
1.
A
holi jon boshiga toʻgʻri keladigan YaHM hajmi va aholi jon boshiga ishlab chiqarilgan
sanoat mahsuloti, aholi jon boshiga asosiy kapita
lga oʻzlashtirilgan investitsiy
alar, ishsizlik
darajasi
koʻrsatkichlari bilan uzoq va qisqa muddatli bogʻliqlik mavjudligi
aniqlandi.
2.
Hisoblangan qisqa muddatli ta’sirining empirik natijalari
esa
shuni koʻrsatadiki, a
holi jon
boshiga ishlab chiqarilgan sanoat mahsulot hajmini 1% ga oshishi a
holi jon boshiga toʻgʻri
keladigan YaHM hajmini 1,21% ga, a
holi jon boshiga asosiy kapitalga oʻzlashtirilgan investitsiyalar
hajmini
1% ga koʻtarilishi aholi jon boshiga toʻgʻri keladigan YaHM hajmi
ni 2,3% ga oshishiga
shuningdek, ishsizlik darajasin
i 1% ga koʻtarilishi esa aholi jon boshiga toʻgʻri keladigan YaHM
hajmini
1,15% ga kamayishiga sabab boʻlishi mumkin.
3.
Hisoblangan uzoq muddatli ta’sirining
empirik natijalari shuni k
oʻ
rsatadiki, aholi jon
boshiga ishlab chiqarilgan sanoat mahsulot hajmini 1% ga oshishi aholi jon boshiga to
ʻ
g
ʻ
ri
keladigan YaHM hajmini 3,9% ga, aholi jon boshiga asosiy kapitalga o
ʻ
zlashtirilgan investitsiyalar
hajmini 1% ga
koʻtarilishi a
holi jon boshiga to
ʻ
g
ʻ
ri keladigan YaHM hajmini 6,9% ga oshishiga
shuningdek, ishsizlik darajasini 1% ga k
oʻ
tarilishi esa aholi jon boshiga to
ʻ
g
ʻ
ri keladigan YaHM
hajmini 2,6% ga kamayishiga sabab b
oʻ
lishi mumkin.
58
muallif ishlanmasi.
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2024-yil, aprel
www.e-itt.uz
191
Adabiyotlar / Литература/ Reference:
Bardi, W., Hfaiedh, M.A. (2021) International trade and economic growth: evidence from a
panel ARDL-PMG approach. Int Econ Econ Policy 18, 847
–
868.
https://doi.org/10.1007/s10368-
Busu, M. (2020). "Analyzing the Impact of the Renewable Energy Sources on Economic Growth
at
the
EU
Level
Using
an
ARDL
Model" Mathematics 8,
no.
8:
1367.
https://doi.org/10.3390/math8081367
Cherni, A., Jouini, S.E. (2017). An ARDL approach to the CO2 emissions,renewable energy and
economic growth nexus: Tunisian evidence.
International Journal of Hydrogen Energy, Vol.42 Issue
48.
https://doi.org/10.1016/j.ijhdene.2017.08.072
Iheanacho, E. (2016). "The Impact of Financial Development on Economic Growth in Nigeria:
An ARDL Analysis" Economies 4, no. 4: 26.
https://doi.org/10.3390/economies4040026
International Monetary Fund (2023). World Economic Outlook: Navigating Global
Divergences.
Washington,
DC.
October.
pp.
11-15.
https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2023/10/10/world-economic-outlook-october-
Kong, Q., Peng, D., Ni, Y., Jiang, X., Wang, Z. (2021).
Trade openness and economic growth quality
of China: Empirical analysis using ARDL model. Finance Research Letters, Vol.38.
https://doi.org/10.1016/j.frll.2020.101488
Ljung, G. M., Box, G.P.E. (1978). On a Measure of Lack of Fit in Time Series Models. J Biometrika,
vol. 65, pp. 297
–
303.
https://doi.org/10.1093/biomet/65.2.297
Mirziyoyev, Sh.M. (2021). Yangi Oʻzbekiston strategiyasi. Toshkent: “Oʻzbekiston”, 131
-170 b.
Neusser, K. (2016). Estimation of the Mean and the Autocorrelation Function. In: Time Series
Econometrics. Springer Texts in Business and Economics. Springer, Cham. pp. 67-85.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-32862-1_4
Verbeek, M
. (2017). A Guide to Modern Econometrics, 5th Edition. Hoboken, NJ: John Wiley &
Sons, Inc., pp. 356-358.
