Бие даалт №2

Агуулга

1. ОРШИЛ

2. ҮНДСЭН ХЭСЭГ

2.1. Бүлэг 6. Нээлттэй эдийн засаг

2.2 Бүлэг 7. Ажилгүйдэл ба хөдөлмөрийн зах зээл

2.3 Бүлэг 8. Эдийн засгийн өсөлт I: Капитал хуримтлал ба хүн амын өсөлт

НОМ ЗҮЙ

Оршил

ECN224 кодтой “Дунд түвшний макроэкономикс” хичээлийн хоёрдугаар бие даалтын хүрээнд үндсэн сурах бичгийн АНУ-ын үзүүлэлтүүд дээр суурилж байгуулсан хүснэгт болон графикуудыг олон улсын тоон өгөгдөл дээр байгуулах бөгөөд тухайн улсуудын эдийн засагт болсон түүхэн үйл явдалтай холбогдон тайлбар өгч, хичээл дээр эзэмшсэн онолын мэдлэгүүдийг бататгах зорилготой. Уг ажлын хүрээнд 3 бүлгийн нийт 5 график, 1 хүснэгтийн үндсэн сурах бичгийн форматыг дуурайн хийнэ.

ҮНДСЭН ХЭСЭГ

2.1. Бүлэг 6. Нээлттэй эдийн засаг

#гадаад худалдааны тэнцэл
HT_data=get_table(tbl_id="DT_NSO_0500_003V1")
HT1=HT_data %>% filter(Period<=2030,SCR_MN=="ДНБ, оны үнээр",SCR_MN1=="Цэвэр экспорт")
HT2=HT_data %>% filter(Period<=2030,SCR_MN=="ДНБ, оны үнээр",SCR_MN1=="ДНБ")
HT3=c(rev(HT1$DTVAL_CO))
HT4=c(rev(HT2$DTVAL_CO))
HT5=HT3/HT4
HT6=rep(0,25)
dates1=seq(as.Date("2000-01-01"),by='year',length.out=25)
HT_xts=xts(cbind(HT5,HT6),order.by = dates1)
dygraph(HT_xts,main="Гадаад худалдааны тэнцэл") %>% 
  dyAxis("y",label="ДНБ-д эзлэх хувь") %>% 
  dyAxis("x",label="Он") %>% 
  dySeries("HT5",label="Цэвэр экспорт",strokeWidth = 2,color="#2C77BC") %>% 
  dySeries("HT6",strokeWidth = 2)

Дээрх графикт Монгол Улсын 2000-2024 оны гадаад худалдааны тэнцлийг дүрсэлсэн байна. Уг графикийг ажиглахад, 2008 онд төсвийн зардал өндөр байсантай холбогдуулан, төгрөгийн гадаад валюттай харьцах ханш огцом суларч, импорт өндөр байсан болон экспортын хэмжээ буусан утл, гадаад худалдааны тэнцэл сөрөг гарлаа. (Монгол банк, 2011) 2011 оноос 2013 он хүртэлх цэвэр экспорт нь түүхийн доод цэгтээ хүрсэн, -4320 тэрбум буюу тухайн үеийн дотоодын нийт бүтээгдэхүүны -22.5 хувийг эзэлж байгаа билээ. Уг уналтын шалтгаан нь 2008 оны эдийн засгийн хөөсрөлтөөс үүдэлтэй бөгөөд, экспортын гол бүтээгдэхүүнүүдийн үнийн бууралтаас шалтгаалж, экспортын хэмжээ буурж худалдааны тэнцэлд хүчээр нөлөөлжээ. (Ган-Очир, 2025)

#Хадгаламж ба хөрөнгө орууллалт
HO_data=get_table(tbl_id = "DT_NSO_0901_002V1")
HO1=HO_data %>% filter(Period>=2010,SCR_MN=="Нийт")
HA_data=get_table(tbl_id = "DT_NSO_0700_021V1")
HA1=HA_data %>% filter(Period>=2010,SCR_MN=="Нийт хадгаламж",SCR_MN1=="Улсын дүн")
GDP_2010=HT_data %>% filter(Period<=2023,Period>=2010,SCR_MN=="ДНБ, оны үнээр",SCR_MN1=="ДНБ")
dates2=seq(as.Date("2010-01-01"),by='year',length.out=14)
HO2=c(rev(HO1$DTVAL_CO))
HA2=c(rev(HA1$DTVAL_CO))
GDP_huvi=c(rev(GDP_2010$DTVAL_CO))
HO3=HO2/GDP_huvi*100
HA3=HA2/GDP_huvi*100
HAHO_xts=xts(cbind(HO3,HA3),order.by= dates2)
dygraph(HAHO_xts,main='Хадгаламж ба хөрөнгө оруулалт') %>% 
  dyAxis("y",label="ДНБ-д эзлэх хувь") %>% 
  dyAxis("x",label="Он") %>% 
  dySeries("HA3",label="Хадгаламж",,strokeWidth = 2,fillGraph = TRUE) %>% 
  dySeries("HO3",label="Хөрөнгө оруулалт",,strokeWidth = 2,fillGraph = TRUE) %>%
  dyOptions(colors=c('#FDBB64','#70AD5D'))

Дээрх графикт Монгол улсын 2010 оноос 2023 оны нийт хөрөнгө оруулалт болон хадгаламжийн хэмжээ болон уг хоёр үзүүлэлтийн зөрүүг сүүдэрлэж харуулсан байна. Гадаадын хөрөнгө оруулалтын газрын мэдээгээр, Монгол Улсад 1990-2004 онд нийт 1.2 тэрбум ам.доллар, 2005-2009 онд 2.7 тэрбум ам.доллар ГШХО орж ирсэн нь Монгол Улсад орж ирэх хөрөнгийн урсгал эдгээр онуудад маш хурдацтайгаар өсөж байсныг илэрхийлнэ. Мөн 1990 оноос 2011 он хүртэл уул уурхайн салбарт ГШХО-ын эзлэх хувь нь 60 байсан бөгөөд 2011 оны хөрөнгө оруулалтын хадгаламжаас хассаж зөрүү нь ДНБ-д эзлэх хувиар 48.17% хүрж 2010 оноос 2023 хүртэлх хамгийн их зөрүүтэй болсны шалтгаан байж болох юм. (Монгол банк, 2011)

2.2 Бүлэг 7. Ажилгүйдэл ба хөдөлмөрийн зах зээл

#Ажилгүйдлийн түвшин
UR_data=get_table(tbl_id="DT_NSO_0400_006V1")
dates=seq(as.Date("1992-01-01"),by="year",length.out=32)
UR1=UR_data %>% filter(SCR_MN=="Бүгд",SCR_MN1=="Ажилгүйдлийн түвшин, %",,Period<=2030)
UR2=c(rev(UR1$DTVAL_CO))
UR_model=lm(UR2~poly(1:length(UR2),4))
UR_values=predict(UR_model)
UR_xts=xts(cbind(UR2,UR_values),order.by=dates)
dygraph(UR_xts,main="Ажилгүйдлийн түвшин") %>% 
  dyAxis("y",label="Хувь") %>% 
  dyAxis("x",label="Он") %>% 
  dySeries("UR2",label="Ажилгүйдлийн түвшин",strokeWidth = 2,color="#71B55F") %>% 
  dySeries("UR_values",label="Хэвийн ажилгүйдлийн түвшин",strokeWidth = 2, strokePattern = "dotted",color="#DF3965")

Дээрх графикт Монгол Улсын 1990 оноос 2023 оны ажилгүйдлийн түвшнийг дүрслэн харуулсан байна. Мөн дээр график 1 дээр дүрсэлсэнчлэн Монгол Улсын эдийн засгийн уналттай үеүдэд ажилгүйдлийн түвшин өссөнийг харж болно. 1990-ээд оны шилжилтийн үед үндэсний орлогын бүрдүүлдэг байсан засгийн газрын татаасаар санхүүждэг улсын үйлдвэрүүд хаалгаа барьснаар ажилгүйдэл 1994 онд 9% хүрсэн байна. Үүний дараагаар эдийн засаг сэргэснээр, ажилгүйдлийн түвшин тогтвортой буурснаар 2007 онд 1990-2023 оны хамгийн бага цэгт хүрч, 2.8 хувь болов. 2009 онд эдийн засгийн хөөсрөлтөөс үүдэлтэйгээр томоохон компаниуд ажлын цомхотгол хийснээр 30 жилийн хамгийн их буюу 11.6 хувь хүрснийг ажиглаж болно. Мөн Ковид-19 цар тахлын үеэр Монгол Улсын үйлчилгээний салбарууд нь үйлчилгээ явуулах боломжгүй байсан тул 2020 онд 6.7 хувь байсан ажилгүйдлийн түвшин нь 2021 онд 8.3 хувь болж өсжээ.

#Ажиллах хүчний оролцооны түвшин
AH_data=get_table(tbl_id = "DT_NSO_0400_018V1")
AH_1= AH_data %>% filter(SCR_MN=="Бүгд",SCR_MN1=="Улсын дүн",Period<=2030,SCR_ENG2=="Total") 
AH_2=c(rev(AH_1$DTVAL_CO))
dates=seq(as.Date("1992-01-01"),by="year",length.out=32)
AH_xts=xts(AH_2,order.by=dates)
dygraph(AH_xts,main="Ажиллах хүчний оролцооны түвшин") %>% 
        dyAxis("y",label="Хувь") %>% 
        dyAxis("x",label="Он") %>% 
        dySeries("V1",label="хувь",strokeWidth = 2, strokePattern = "dotted",color="#2C77BC")

Дээрх графикт Монгол Улсын 1992 оноос 2023 оны ажиллах хүчний оролцооны түвшинг харуулсан байна. Энэхүү графикаас харахад 1992 оноос хойш Монгол улсын ажиллах хүчний оролцооны түвшин нь буурах хандлагатай байна. 1992 онд ажиллах хүчийг нийт хөдөлмөрийн насны хүн амд харьцуулсан харьцаа нь 75.8 байсан бол 2023 онд минимум цэгтээ хүрч 59.5 болж буурсныг харж болно.

#Олон улсын ажилгүйдлийн түвшин
data=read_excel("D:/4-р семестер/ECN224/Бие даалт №2/B23FA1608 Ш.Бэөзэн Бие даалт №2.xlsx",sheet="дасгал 4")
dates3=seq(as.Date("1983-01-01"),by="year",length.out=42)
OL_xts=xts(cbind(data$France,data$Germany,data$Italy,data$UK),order.by = dates3)
dygraph(OL_xts,main="Олон улсын ажилгүйдлийн түвшин") %>% 
  dyAxis("y",label="Хувь") %>% 
  dyAxis("x",label="Он") %>% 
  dySeries("V1",label="Франц",strokeWidth=2, color="#306EB0") %>% 
  dySeries("V2",label="Герман",strokeWidth=2, color="#EC395C") %>% 
  dySeries("V3",label="Итали",strokeWidth=2, color="#FABA5B") %>% 
  dySeries("V4",label="Их Британи",strokeWidth=2, color="#71b55f")

Уг графикт Европын улсууд болох Их Британи, Франц, Герман болон Итали улсуудын 1983 оноос 2023 оны ажилгүйдлийн түвшинг дүрсэлсэн байна. Энэхүү графикаас харахад, 2015 оноос хойш эдгээр эдийн засгийн өсөлтөөс шалтгаалж тухайн улсуудын ажилгүйдлийн түвшин тогтмол буурж байгаа харж болно.

#Олон улсын нэг хүн ногдох ажлын цаг
data1=read_excel("D:/4-р семестер/ECN224/Бие даалт №2/B23FA1608 Ш.Бэөзэн Бие даалт №2.xlsx",sheet="дасгал 5")
dates4=seq(as.Date("1970-01-01"),by="year",length.out=54)
WH_xts=xts(cbind(data1$France,data1$Germany,data1$`United States`),order.by = dates4)
dygraph(WH_xts,main="Олон улсын нэг хүнд ногдох ажлын цаг") %>% 
  dyAxis("y",label="Нэг хүнд ногдох ажлын цаг") %>% 
  dyAxis("x",label="Он") %>% 
  dySeries("V1",label="Франц",strokeWidth=2, color="#306EB0") %>% 
  dySeries("V2",label="Герман",strokeWidth=2, color="#EC395C") %>% 
  dySeries("V3",label="АНУ",strokeWidth=2, color="#71b55f")

Уг графикт АНУ, Франц болон Герман улсуудын нэг хүнд ногдох ажлын цагийг дүрсэлжээ. 1970 оноос хойш эдгээр улсуудын нэг хүнд ногдох ажлын цаг нь 2024 он хүртэл буурсаар байгаа харж болох юм. Энэ нь эдийн засгийн өсөлт хэвээр байх үед, уг үзүүлэлтийн буурж байгаа нь эдийн засгийн болон амьдралын сайн сайхан байдал нэмэгдэж байгаа хэмээн таамаглаж болно.

2.3 Бүлэг 8. Эдийн засгийн өсөлт I: Капитал хуримтлал ба хүн амын өсөл

data2=read_excel("D:/4-р семестер/ECN224/Бие даалт №2/B23FA1608 Ш.Бэөзэн Бие даалт №2.xlsx",sheet="дасгал 6-1")
print(data2)

## # A tibble: 14 × 2
##    Улс           `Нэг хүн ногдох орлого`
##    <chr>                           <dbl>
##  1 United States                  82769.
##  2 Japan                          49885.
##  3 Russian                        44120.
##  4 Mexico                         24767.
##  5 China                          24569.
##  6 Brazil                         21107.
##  7 Egypt                          18525.
##  8 Indonesia                      15416.
##  9 Philippines                    10989.
## 10 India                          10166.
## 11 Bangladesh                      9148.
## 12 Nigeria                         6207.
## 13 Pakistan                        6037.
## 14 Ethiopia                        3058.

kable(data2,format="markdown")

Улс	Нэг хүн ногдох орлого
United States	82769.412
Japan	49885.198
Russian	44120.145
Mexico	24766.608
China	24569.287
Brazil	21107.282
Egypt	18524.557
Indonesia	15415.606
Philippines	10988.630
India	10166.243
Bangladesh	9147.778
Nigeria	6207.421
Pakistan	6036.651
Ethiopia	3058.128

kable(data2) %>% 
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))

Улс	Нэг хүн ногдох орлого
United States	82769.412
Japan	49885.198
Russian	44120.145
Mexico	24766.608
China	24569.287
Brazil	21107.282
Egypt	18524.557
Indonesia	15415.606
Philippines	10988.630
India	10166.243
Bangladesh	9147.778
Nigeria	6207.421
Pakistan	6036.651
Ethiopia	3058.128

Уг хүснэгтэд, үндсэн сурах бичгийн хүснэгтэн дээр үзүүлсэн улсуудын нэг хүнд ногдох орлогыг 2023 оны датагаар шинэчилж харуулсан билээ. 2023 оны байдлаар, АНУ нь нэг хүнд ногдох орлого нь 82769 ам.доллар хүрснээр OECD -ийн тодорхойлсон өндөр орлоготой улсуудын нэг болж байгаа бол Япон, Хятад болон Орос улсууд нь дунджаас дээгүүр орлогоос өндөр орлогын хоорондох интерваланд оршиж байна. Харин Филиппин, Энэтхэг, Бангладеш, Пакистай ба Этиоп зэрэг улсууд нь дунджаас доогуур орлоготой улсууд болж тодорхойлогдож байна.

Дүгнэлт

Энэхүү бие даалтын ажлын хүрээнд 2000-2023 оны Монгол Улсын эдийн засгийн макро түвшний үзүүлэлтүүд болох ажилгүйдлийн түвшин, инфляц, гадаад худалдааны тэнцэл болон хөрөнгө оруулалт, хадгаламж зэрэг үзүүлэлтүүдийг судаллаа. Мөн Евродын зарим улсуудын ажилгүйдэл болон нэг хүнд ногдох ажлын цаг зэрэг графикийг байгуулж эдийн засгийн сэргэлттэй болон уналттай жилүүдэд эдгээр үзүүлэлтүүд хэрхэн өөрчлөгдсөнийг ажигласан ба өөрчлөх шалтгааныг тайлбарлах оролдлого хийлээ. Макроэкономикс хичээл дээр сурсан онолын мэдлэгийг энэхүү ажилд ашиглан, сурсан мэдлэгээр эдийн засгийн үзүүлэлтийг тайлбарласан нь практик түвшинд илүү их ойлголт авч чадсан юм.

#Ном зүй Mankiw, N. (2019). Macroeconomics. New York: Worth Publisher. OECD. (2025). Average annual hours actually worked per worker. OECD Data Explorer: https://data-explorer.oecd.org/vis?lc=en&pg=0&tm=annual%20hours%20&snb=46&vw=tb&df[ds]=dsDisseminateFinalDMZ&df[id]=DSD_HW%40DF_AVG_ANN_HRS_WKD&df[ag]=OECD.ELS.SAE&df[vs]=1.0&dq=DEU%2BFRA%2BUSA…….._T….&pd=1970%2C2023&to[TIME_PERIOD]=false-ээс Гаргас-ээс Гаргасан OECD. (2025). Monthly unemployment rates. OECD Data Explorer: https://data-explorer.oecd.org/vis?lc=en&pg=0&tm=unemployment%20rate&hc[Topic]=&snb=36&df[ds]=dsDisseminateFinalDMZ&df[id]=DSD_LFS%40DF_IALFS_UNE_M&df[ag]=OECD.SDD.TPS&df[vs]=1.0&dq=GBR%2BITA%2BDEU%2BFRA…_Z.Y._T.Y_GE15..A&to[TIME_PERIOD]=false&vw=tb&pd=-ээс Гаргасан World Bank. (2025). GDP per capita, PPP (current international $). World Bank group: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.PP.CD?end=2023&start=2023-ээс Гаргасан Ган-Очир, Д. (2025). Монгол Улсын хөгжлийн зам. Улаанбаатар: “Адмон принт” ХХК. OECD Data Explorer: https://data-explorer.oecd.org/vis?lc=en&pg=0&tm=annual%20hours%20&snb=46&vw=tb&df[ds]=dsDisseminateFinalDMZ&df[id]=DSD_HW%40DF_AVG_ANN_HRS_WKD&df[ag]=OECD.ELS.SAE&df[vs]=1.0&dq=DEU%2BFRA%2BUSA…….._T….&pd=1970%2C2023&to[TIME_PERIOD]=false-ээс Гаргасан Монгол банк. (2011 оны 12 1). Товхимол 6. Монгол банк: https://www.mongolbank.mn/mn/research/62-ээс Гаргасан Үндэсний статистик хороо. (2025). 15 ба түүнээс дээш насны хүн амын хөдөлмөрийн эрхлэлтийн байдал. Үндэсний статистик хороо: https://1212.mn/mn/statistic/statcate/573055/table-view/DT_NSO_0400_006V1-ээс Гаргасан Үндэсний статистик хороо. (2025). Дотоодын нийт бүтээгдэхүүн, эцсийн ашиглалтын аргаар. Үндэсний статистик хороо;: https://1212.mn/mn/statistic/statcate/573052/table-view/DT_NSO_0500_003V1-ээс Гаргасан Үндэсний статистик хороо. (2025). Нийт хадгаламж. Үндэсний статистик хороо: https://1212.mn/mn/statistic/statcate/573064/table-view/DT_NSO_0700_021V1-ээс Гаргасан Үндэсний статистик хороо. (2025). Хөрөнгө оруулалт. Үндэсний статистик хороо: https://1212.mn/mn/statistic/statcate/573075/table-view/DT_NSO_0901_002V1-ээс Гаргасан