X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

Тема экономических циклов вот уже несколько столетий не теряет своей актуальности, ведь исходя из предположений о том, что развитие экономических систем происходит по схеме раскручивающейся спирали, то есть увеличения масштабов экономических систем с прохождением одинаковых стадий по циклическому кругу, можно сделать предположение о реальной возможности экономического прогнозирования в долгосрочном периоде.

Однако все изменения, связанные с развитием научно-технического прогресса, также сопровождаются изменениями в структуре экономических систем, перестраивающихся под новые источники энергии, соответствующие господствующему технологическому укладу. Для определения степени влияния научно-технического прогресса на развитие будущей экономики следует четко понимать уже состоявшиеся технологические уклады, их структуру, характерные явления, и на основе этих знаний прогнозирование экономического развития уже будет нести объективный характер. Впервые изучением длинных волн развития занялись в начале XX века, и в числе ученых, работавших над данной идеей А. Гельфанд (Парвус), Я. Ван Гельдерен, С. де Вольф, наибольший вклад в изучение данной проблематики внес русский ученый Н.Д. Кондратьев (1892-1938). Если перед учеными прошлого столетия стояла цель теоретически обосновать процесс замещения технологических совокупностей, то к настоящему моменту ученые современности заняты вопросом математического моделирования. Если экономическая система действительно развивается циклично, как показывает исторический опыт, то соответственно данный опыт можно превратить в реальный инструмент долгосрочного планирования.

Этот вопрос об «актуальности создания иерархической системы математических моделей для описания макротенденций и циклов мировой и региональной экономики»¹ был поднят Садовничим В.А., Акаевым А.А. и соавторами. Авторы предприняли попытку построения модели цикличности на основе данных суммарной добавленной стоимости, генерируемых базовыми технологиями текущего цикла Кондратьева и ее суммы с добавленной стоимостью, порождаемой инновационными технологиями. С.Ю. Глазьев так же отмечает, что вопрос изучения иерархии цикла является одним из важнейших, поскольку затрагивает процесс преобразования новых технологий в кластеры, формирующиеся в технологические цепочки, а после технологические совокупности, которые и являются базовой основой зарождающегося технологического уклада. Подобная иерархия в назревании технологического уклада является приемлемой многими теоретиками.

Таким образом, методология изучения цикличности к настоящему моменту еще далека от идеала и требует детальной проработки и использования инновационных подходов в исследованиях. Исходя из теоретических положений, изложенных выше, дальнейшее развитие теории длинных волн и технологических укладов требует решения следующих вопросов:

1) Определение взаимосвязи конъюнктурной и технологической составляющих длинной волны, а также выявление соотношения фаз длинных волн и технологических укладов.

2) Описание механизма смены технических укладов, включая взаимодействие процессов изменения экономических оценок и развития научно-технической революции.

3) Изучение внутренней структуры технологических укладов, а также составляющих их технологических совокупностей.

4) Конкретизация роли государства в условиях становления нового технологического уклада в рыночной экономике.

5) Построение актуальных моделей динамики развития технологических укладов.

Общепринятой моделью цикла на текущий момент является четырехфазная модель, однако этот метод описания экономических изменений далек от действительности. Учеными приняты попытки конкретизировать механизм цикла, уточняя данную модель, как к примеру К. Перес, где в своей модели она описывает депрессию и упадок С.Ю. Глазьева как «переломный момент», что Глазьев в свою очередь считает слишком размытой характеристикой. С.Ю. Глазьев отмечает, что подобное описание представляет собой скорее концепцию, идейное средство для представления структурных изменений в экономике, необходимых для перехода от застойной точки к дальнейшему развитию и совместному взаимодействию новых технологических цепей. Следовательно, переломный момент не является явлением или событием, а может быть охарактеризован только как процесс концептуальных перемен. Подобные споры – лишь теоретические, потому в вопросах прогнозирования и моделирования все еще более неоднозначно, поскольку у экономического цикла в принципе нет четких рамок и определенных триггеров, что могли бы служить четким ориентиром в исследованиях.

Основным экономическим показателем, являющимся измерением всей экономической стоимости произведенных товаров и услуг, является валовой внутренний продукт. Всемирный банк ведет статистику данного показателя по всему миру, позволяя определить общий вектор развития экономик. Несмотря на большой число только развивающихся экономик, также включенный в данный показатель, основная доля в нем приходится именно на развитые страны по причине масштабов их экономик.

Рисунок 1. Темп прироста мирового ВВП 1998-2016 гг

Источник: World Development Indicators (World Bank)

Как видно исходя из графика, динамика прироста мирового ВВП довольно неоднозначна, чтобы выдвинуть гипотезу о наличии или отсутствии тренда, динамику которого можно было бы соотнести к одной из принятых фаз цикличной модели. Для того, чтобы точно определить, проанализируем данные при помощи критерия «восходящих» и «нисходящих» серий.

Составляем последовательность из плюсов и минусов по правилу: на i-м месте в ряду . Ставится знак плюс, если , и знак минус, если . Если , учитывается только : проверяется либо . Такую же проверку делают и для .

yt	Серии
0.037399468	-
0.032473304	-
-0.00631639	+
0.038418018	+
0.122938525	+
0.12626003	-
0.082732231	+
0.082952494	+
0.126466535	-
0.096836139	-
yt	Серии
-0.051896769	+
0.096166594	+
0.111066368	-
0.021971715	+
0.028053308	-
0.026735296	-
-0.054288769	+
0.014545172	+

Таблица 1. Матрица серий для темпов прироста мирового ВВП 1998-2016 гг.

Источник: Составлено автором

Полученная последовательность "+" и "-" характеризуется количеством серий v(n) = 10 и длиной самой длинной серии t(n) = 3.

Проверка гипотезы основывается на том, что при условии случайности ряда (при отсутствии систематической составляющей) протяженность самой длинной серии не должна быть слишком большой, а общее число серий - слишком маленьким. Поэтому для того, чтобы не была отвергнута гипотеза о случайности исходного ряда (об отсутствии систематической составляющей) должны выполняться следующие неравенства:

, где

Оба неравенства выполняются. Таким образом, нет оснований отклонить нулевую гипотезу об отсутствии тренда, и она принимается – никакой постоянной динамики в показателе прироста мирового ВВП не наблюдается. Очевидно, что искать сдвиги, свидетельствующие о структурных изменениях следует на уровне ниже.

С точки зрения технологического уклада в экономике страны есть два объекта исследования, две составляющие, где одна представляет собой жизнеобеспечивающие фундаментальные отрасли, вторая – только зарождающиеся новые отрасли изучаемой страны (в нашем случае интерес сосредоточен на российской Федерации), которые могут быть охарактеризованы возрастающей технологичностью. Акаев А.А. и Садовничий В.А. в 2016 году опубликовали научную работу, в которой смогли создать замкнутую математическую модель, выделив именно эти две категории как основные. Данная модель позволяющую спрогнозировать технологический уровень и на основе этого показателя ВВП. Учеными был проведет расчет для экономики США, где итогом исследования стала следующая модель:

Рисунок 1. Прогнозная динамика роста технологического

уровня в экономике США на период 6-го БЦК

Источник: Акаев А. А., Садовничий В. А. Замкнутая динамическая модель для описания и расчёта длинной волны экономического развития Кондратьева // Вестник Российской академии наук (ранее: Вестник Академии наук СССР). — 2016.

Замкнутая модель Акаева и Садовничего имеет, как указывалось выше, две основных составляющих – математические модели для описания долгосрочных трендовых траекторий и модели для описания траекторий новых отраслей и секторов экономики. Вторая модель складывается из множества уравнений: уравнение повышательной стадии, технического прогресса, динамики накопления капитала, нормы прибыли, инвестиционного процесса.

Математическая модель долгосрочных трендовых траекторий, описывающая жизнеобеспечивающие отрасли, описывается в данной модели функцией Кобба-Дугласа, имеющей вид , где А – технологический коэффициент. Так как инновационную составляющую включает в себя модель траекторий новых отраслей, при первичном расчете будем считать, что технологический коэффициент не оказывает влияния (). Трансформируем функцию при помощи метода линеаризации для возможности подсчета коэффициентов α и β при помощи множественной регрессии.

Год	Y (млрд. руб)	L (тыс.чел)	K (млн.руб)	LnY	LnK	LnL
2000	7305,65	65070,41	17464172	8,90	11,08	16,68
2001	8943,58	65122,91	21495236	9,10	11,08	16,88
2002	10830,50	66658,86	26333273	9,29	11,11	17,09
2003	13208,23	66339,41	32173286	9,49	11,10	17,29
2004	17027,19	67318,61	34873724	9,74	11,12	17,37
2005	21609,77	68338,99	41493568	9,98	11,13	17,54
2006	26917,20	69168,74	47489498	10,20	11,14	17,68
2007	33247,51	70770,30	60391454	10,41	11,17	17,92
2008	41276,85	71003,06	74441095	10,63	11,17	18,13
2009	38807,22	69410,46	82302969	10,57	11,15	18,23
2010	46308,54	69933,71	93185612	10,74	11,16	18,35
2011	60282,54	70856,61	108001247	11,01	11,17	18,50
2012	68163,88	71545,42	121268908	11,13	11,18	18,61
2013	73133,90	71391,46	133521531	11,20	11,18	18,71
2014	79199,66	71539,00	147429656	11,28	11,18	18,81
2015	83387,19	72323,62	160725261	11,33	11,19	18,90
2016	85917,81	72392,63	183403693	11,36	11,19	19,03

Таблица 2. Исходные данные для построения функции Кобба-Дугласа для Российской Федерации

Источник: Росстат

Применим метод множественной регрессии для того, чтобы найти коэффициенты модели. Таким образом,

,

При построении множественной регрессии с неотрицательной константой (A), коэффициент равен -78,13. Так как технологический коэффициент не может быть меньше единицы, принимаем верной модель при А = 1.

Таким образом, модель долгосрочных трендовых траекторий для Российской Федерации выглядит как:

Степень однородности этой производственной функции . Это означает, что при увеличении капитальных и трудовых затрат в λ раз объем производства увеличится в λ0.23 раз, что характерно для развивающейся экономики. Этот вывод соответствует экономической действительности, из чего может быть сделан вывод о возможности построения замкнутой динамической модели по данной методологии с целью возможности математического прогнозирования технологического уровня и уровня ВВП на его основе соответственно.

Список использованных источников

Авдеева О.А., Верховец О.А., Дусь Ю.П., Галак Е.Я. Россия в современном мире: поиск новой стратегии социально-экономического развития. – Омск: ОмГУ, 2016. – 474 с.

Акаев А.А. Большие циклы конъюнктуры и инновационно-циклическая теория экономического развития Шумпетера-Кондратьева. // Экономическая наука современной России, том 2013, № 2(61). C. 7-28.

Акаев А.А. NBIC-технологии – основа наукоемкой динамичной новой экономики России (пленарный доклад) // Первый Всероссийский форум «Технодоктрина-2014», – М.: «ИнфоПространство», 2014.

Акаев А. А., Садовничий В. А. Замкнутая динамическая модель для описания и расчёта длинной волны экономического развития Кондратьева // Вестник Российской академии наук (ранее: Вестник Академии наук СССР). — 2016. — Т. 86, № 10. — С. 17–30.

Глазьев С.Ю. Стратегия опережающего развития российской экономики в условиях глобального кризиса. – М.: Экономика. 2010. – 287 с.

Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического планирования. – М.: ВлаДар, 1993. – 310 с.

Глазьев С.Ю., Харитонов В.В. Нанотехнологии как ключевой фактор нового технологического уклада в экономике. – Троицк: Тровант, 2009. – 304 с.

Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избранные труды. – М.: Альма Матер, 2015. – 642 с.

Перес К. Технологические революции и финансовый капитал. Динамика пузырей и периодов процветания. – М.: Дело, 2011. – 232 c.

Федеральная служба государственной статистики URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/ (дата обращения: 25.11.2017).

Akaev A. A., Sadovnichiy V. A. A closed dynamic model to describe and calculate the kondratiev long wave of economic development // Herald of the Russian Academy of Sciences. — 2016. — Vol. 86, no. 5. — P. 371–383.

Akaev A., Pantin V. Technological innovations and future shifts in international politics // International Studies Quarterly. — 2014. — Vol. 58. — P. 867–872.

Gross Domestic Product // The World Bank: World Development Indicators. URL: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators (дата обращения: 26.11.2017).

Горина Марина Сергеевна, студентка Экономического факультета, [email protected], Россия, Москва, Российский государственный социальный университет

A closed dynamic model as a method of analysis of structural changes in the national economy

M.S. Gorina

The subject of research is the modern concept of techno-economic paradigms in the context of structural changes in the national economy. Methods of mathematical study of the economy with the purpose of determining the current phase of the economic cycle are considered. The result of the study is to identify the possibilities of modeling and forecasting the technological level.

Key words: techno-economic paradigm, economic development, long waves of development, economic cycle, capitalism, modeling.

Gorina Marina Sergeevna,undergraduate, Russian State Social University, Moscow, Russia, [email protected]

1^ Акаев А.А. Большие циклы конъюнктуры и инновационно-циклическая теория экономического развития Шумпетера-Кондратьева. // Экономическая наука современной России, том 2013, № 2(61). C. 15

Код для цитирования: Скопировать