Экономико-технологическое моделирование макроэкономического равновесия и развития. Понятие статического равновесия и динамического развития на макроуровне

В широком проблемном поле экономики знаний ведется активный поиск реальных особенностей проявления порожденных знанием инноваций на всех уровнях. При этом справедливо отмечается, что наступила фаза непрерывных технологических революций, изменяющих как производственную базу промышленности, так и «структурные характеристики всего комплекса социально-экономических отношений» [1, с. 119]. Ключевую роль в изменении производственной базы играет технология (точнее, ряд новых технологий), причем институциональная теория прямо увязывает технологию и институты, которые «рассматриваются как способ выбора между технологическими альтернативами» [2, с. 128]. Все больше внимания уделяется конвергентным технологиям (NBIC: nano-, bio-, info-, cognitive) [3, 4], в которых получение и реализация знаний вплетены в общий код технологического развития.

Взаимодействие новых технологий с экономикой, выступающей в виде внешней среды, в наложении на действующую технологическую базу создает образ экономико-технологической реальности - нового понятия экономики знаний. Это понятие есть развитие понятия «техническая реальность», причем признается, что «технологии технической реальности специально и системно пока не исследовались» [5, с. 53; 6]. В узком смысле технология - это способ преобразования вещества, энергии, информации в процессе изготовления продукции, обработки и переработки материалов, сборки гото-вьгх изделий, контроля качества, управления. Технология включает в себя методы, приемы, режим работы, последовательность операций и процедур, она тесно связана с применяемыми средствами, оборудованием, инструментами, используемыми материалами. В процессе целенаправленной трудовой деятельности человек с помощью созданных им средств труда преобразует предмет труда в необходимый ему продукт. Таким образом, вычленяя из технической реальности технологию и продукт, накладывая на них экономические отношения и определяя их взаимосвязи и взаи-мообусловность с институциональной сферой, получаем предметное поле понятия экономико-технологической реальности.

Экономико-технологическая реальность может быть рассмотрена в контексте как экономики знаний, так и синергетики и созданной на ее основе концепции эволюционной экономики.

Экономико-технологическая реальность в фокусе экономики знаний - это множество технологических решений и продуктов, созданных посредством накопления человеческих знаний и существующих в одном информационном поле, включающем в себя экономические отношения и институциональную среду.

Вместе с тем экономико-технологическая реальность имеет тесную предметную связь с синергетикой - междисциплинарным направлением научных исследований, изучающих процессы самоорганизации и возникновения, поддержания устойчивости и распада структур самой различной природы [7]. В контексте синергетическо-го подхода экономико-технологическая реальность - это неравновесная, саморазвивающаяся, воспроизводящаяся целостность иерархически структурированных элементов, способных самостоятельно эволюционировать на основе технологического отбора и по экономическим законам. Именно в контексте синергетического подхода в дальнейшем будет рассматриваться и моделироваться экономико-технологическая реальность региона.

Неравновесность экономико-технологической реальности является необходимым условием появления новой организации, нового порядка, новых форм проявления, т.е. развития. Самым важным представляется то, что экономико-технологическая реальность наделяется принципиальной самостоятельностью, самоцелью развития. Именно здесь закладываются основы понимания техноэволюции, движущей силой которой выступает информационный отбор.

В научно-техническом прогрессе единицей отбора служит технология. Технология - это, в сущности, человеческое представление о способе использования ресурса. К ресурсу в обобщенном понимании можно относить сырье, труд, капитал и другие факторы производства, а также соответствующий потребительский рынок -словом, все, за что в принципе могут конкурировать альтернативные инновационные типы производства. Вокруг каждой из технологий формируется специфическая институциональная инфраструктура. Группа экономических агентов, объединенная конкретной технологией, обладает единым генотипом. Установившаяся в результате окончательного отбора доминирующая технология становится новой технико-экономической парадигмой.

Чтобы получить концептуальную картину эволюции экономико-технологической реальности, необходимо, как и в биологии, выделить две основные эволюционные стадии развития: дивергентную и конвергентную. Каждая из стадий самоорганизации подготавливает условия для другой. И на той, и на другой стадии вследствие эвристической природы инновационной деятельности постоянно возникают различные вариации доминирующей технико-экономической парадигмы и происходит последующий конкурентный отбор одной технологии из нескольких альтернативных.

Главное отличие эволюционных стадий друг от друга состоит в следующем. На дивергентной стадии появляется технология, способная к освоению качественно иного ресурса. Обычно такие технологические вариации не дают селективных преимуществ в контексте сложившихся условий существования экономической системы. Они могут успешно участвовать в отборе именно тогда, когда вследствие изменения условий существования прежний тип технологии становится функционально неадекватным. Причиной, как правило, служит истощение привычных источников используемого ресурса. При этом результатом отбора является утверждение новой технико-экономической парадигмы, что и составляет сущность дивергентной стадии экономического развития на любом уровне - начиная от подотрасли и кончая мировым хозяйством в целом.

На конвергентной стадии существующие и возникающие вновь технологии используют один и тот же ресурс. Отбор приводит к увеличению эффективности уже утвердившихся типов технологий или форм хозяйствования в рамках господствующей парадигмы. Происходит совершенствование - адаптация парадигмы к данным экономическим условиям существования.

Конвергентные стадии сменяются дивергентными через промежуточные стационарные стадии. Последние соответствуют полностью оформившимся технико-экономическим парадигмам, потенциал которых находится в определенном балансе с потреблением ресурса. В идеализированной ситуации, когда ресурс практически неограничен, а прочие окружающие условия постоянны, стационарная стадия может продолжаться сколь угодно долго. Реально она сменяется дивергентной стадией после того, как ресурс, используемый господствующим типом технологии, по тем или иным причинам истощается. Таким образом, причиной угасания прежней парадигмы и перехода к новой служит исчерпание ресурса. Или, говоря традиционным экономическим языком, условия для появления новой парадигмы созревают тогда, когда возможности дальнейшего прибыльного инвестирования в расширение производства в рамках предыдущей исчерпываются. В новых условиях прежний технологический стереотип уже не является наиболее эффективным.

Инновационно-инвестиционная динамика рассматривается нами как суть изменчивости экономико-технологической реальности.

Мировой опыт показывает, что в современной ситуации снижается возможность управления инновационными процессами на национальном уровне. Это связано в первую очередь с тем, что национальные границы в инновационных процессах стираются, так как транснациональные корпорации разбивают цепочки добавленной стоимости и размещают их там, где находят локальные преимущества. Регион становится естественной инновационной областью в условиях глобализации. Географическая локализация представляет собой большое преимущество при развитии инновационной системы, так как это упрощает коммуникации и обмен неявными знаниями между специализированными организациями. В этой связи региональный аспект анализа экономико-технологической реальности, изучение ее динамических характеристик может подсказать многое для формирования региональной научно-технической политики.

Изучение взаимодействия конвергентных технологий с экономическими показателями отдельного региона пока представляет значительные трудности, поэтому дальнейший анализ проводился по доступным инновационным экономическим параметрам. Значительная часть инновационных показателей не охвачена официальной статистикой. Сами технологические изменения приобретают все более размытый и трудноуловимый характер, не вписываясь в известные ритмы научно-производственных и технологических циклов. Если раньше обновление основных фондов занимало десятилетия, то сегодня на передовых рубежах НТП оборудование меняется в течение нескольких лет. Многие виды интеллектуальной деятельности, вносящие весомый вклад в прирост ВВП, вообще не требуют оборудования. По свидетельству экспертов, сегодня в США примерно 45 млн. чел. используют в качестве средства производства только свой интеллект, подкрепленный персональным компьютером [8]. Происходит резкое сокращение срока реализации научных открытий: средний период освоения нововведений с 1885 по 1919 г. составил 37 лет, с 1920 по 1944 г. - 24 года, с 1945 по 1964 г. - 14 лет, а в 90-е годы ХХ в. для наиболее перспективных открытий (электроника, атомная энергетика, лазеры) - 3-4 года [9].

При сетевой организации современного бизнеса, перешедшего к непрерывному инновационному процессу и использующего CALS-технологии (непрерывное совершенствование и поддержка жизненного цикла продукции) в глобальных масштабах, размывается физическая основа привычных ритмов экономического роста, замедляется его цикличность. Вместо последовательного прохождения научно-производственного цикла по фазам НИР, ОКР, проектирования и освоения массового производства происходит совмещение этих стадий. Производство становится сферой реализации научных достижений [10]. В экономике знаний непрерывный поток нововведений ускоряет процесс обновления материально-технологической основы производственной деятельности, которая становится все более разнообразной и все менее уловимой в традиционных агрегатных показателях. Все это, разумеется, не означает невозможности проведения корректных измерений. Требуется правильное понимание содержания измеряемых процессов.

В этой связи основой моделирования технико-экономического развития должна стать экономико-технологическая реальность, понимаемая в категориях синергетического подхода и включающая нелинейные взаимосвязи неравновесных процессов обновления капитала, технологических изменений и социально-экономического роста в открытых экономических системах.

Исследования синергетических моделей управления социально-экономическими системами становятся в последнее время особенно востребованными. В рамках синергетических представлений развитие экономической системы представляет собой качественное изменение ее структуры и функционирования за счет кооперативного взаимодействия ее компонентов. В известных книгах по синергетике и теории катастроф Г. Хакена [11], Ф. Муна [12], В. Арнольда [13], Г. Гилмора [14] можно найти достаточно много ссылок на возможность применения методов этого зарождающегося направления в теории управления, экономике, социологии.

В данной работе реализован метод квазистатических неравновесных потенциальных функций [15], в качестве которых для региона выступают максимизируемые валовая добавленная стоимость (валовой региональный продукт) и денежные доходы населения региона. Применение данного метода позволяет описать их нелинейное взаимодействие с другими показателями.

Работы зарубежных и российских авторов показали, что исследование устойчивости стационарных состояний эффективно осуществляется методами теории катастроф [14], которая позволяет в результате обработки исторических (статистических) данных о социально-экономическом положении региона дать оценку текущего состояния с точки зрения локальной или глобальной устойчивости в наглядном графическом виде, определить точки равновесия и исследовать временную деформацию потенциальных функций, а значит и формализовать на мезоуровне задачи так называемого устойчивого развития объектов и управления ими [15].

В целях проверки моделей экономико-технологической реальности были обработаны статистические данные по Свердловской области за период 1994-2007 гг. Статистические данные, участвовавшие в процессе анализа, исследовались как в полном объеме, так и по частям. Декомпозиция производилась в соответствии с принципом поиска локальных максимумов и минимумов, суть которого заключается в изучении изменения тенденции поведения системы на небольших интервальных участках. В связи с этим фиксируется момент изменения тенденции, который и является началом нового интервала. В результате получаются интервалы данных различной продолжительности. Таким образом, обеспечивается более точная аппроксимация моделью экспериментальных данных на каждом из участков разбиения.

Большое внимание уделено определению устойчивости текущего социально-экономического положения Свердловской области, описанию бистабильных и хаотических режимов в предкризисном периоде 1995-1997 гг., в период кризиса 1998 г., в период последующего восстановительного роста 1999-2003 гг. и в период стабилизации развития до 2008 г.

В данной работе использован метод диаграммного анализа текущих состояний объекта исследования, который позволяет по диаграммам идентифицировать текущие состояния экономики Свердловской области, определять их устойчивость, локальную или глобальную, области метастабильных состояний и особых (критических) точек, а также отслеживать их изменение.

Число анализируемых показателей является ограниченным: V - валовой региональный продукт, M - денежные доходы населения, I - инвестиции в основной капитал, R - внутренние затраты на исследования и разработки, P - численность постоянного населения.

В математических моделях использовались относительные величины, имеющие определенный экономический смысл:

Показатели на 1 руб. затрат на исследования и разработки:

e - экономическая эффективность затрат на исследования и разработки (V/R);

s - социальная эффективность затрат на исследования и разработки (M/R);

c - обеспеченность инновационных процессов необходимым приростом основных фондов (I/R).

Показатели на душу населения:

v - валовой региональный продукт (V/P);

m - денежные доходы (M/P);

i - инвестиции в основной капитал (I/P);

r - внутренние затраты на исследования и разработки (R/P).

Темповые показатели:

t_V - среднегодовой темп роста валового регионального продукта;

t_M - среднегодовой темп роста денежных доходов на душу населения;

t_I - среднегодовой темп роста инвестиций в основной капитал;

t_R - среднегодовой темп роста внутренних затрат на исследования и разработки.

Часть относительных показателей в зависимости от конкретных тактических и стратегических задач, стоящих перед органами управления, могут выступать в качестве критериев управления.

В рамках исследования были выдвинуты и проверены некоторые гипотезы.

Анализ литературы показал, что наиболее распространенный способ моделирования экономических систем - построение модели типа «тренд + циклическая составляющая + случайная компонента». В реальности данная модель является достаточно жесткой и не отражает особенностей поведения экономической системы.

Главная идея нелинейной динамики состоит в том, что многие сложные системы могут быть просто описаны с помощью нескольких переменных - параметров порядка. В наиболее важных областях пространства параметров, где меняется число или устойчивость решений, систему можно описывать с помощью одних и тех же соотношений. Это требует локального анализа поведения системы [16].

В данном исследовании выдвигались к рассмотрению следующие виды нелинейных моделей:

экспоненциальная функция: y = ae^bx (1)

логарифмическая функция: y = a + b 1n x (2)

степенная функция: y = ax^b (3)

полиномиальная функция: y = a + b₁x + b₂x² +... + b_nxⁿ (4)

Указанные виды нелинейных функций использовались для аппроксимации потенциальных функций к фактическим статистическим данным для следующих зависимостей:

e = ƒ (c) (5)

v = ƒ (c) (6)

v = ƒ (r) (7)

Первым этапом нелинейного моделирования ЭТР является выбор аппроксимирующей функции (1)-(4) для ограниченного числа взаимосвязанных показателей (5)-(7). Обработка экспериментальных данных в каждом случае проводилась методом наименьших квадратов. Во всех случаях опытным путем было доказано, что наилучшей аппроксимирующей функцией является полиномиальная функция различных степеней вида (4). В дальнейшем сравнение прогностических качеств моделей проводилось только по числу степеней полинома.

Для дальнейшего моделирования зависимостей были составлены корреляционные матрицы (табл. 1-3) с целью отбора тех показателей, между которыми наблюдается сильная теснота связи.

Естественным образом подтвердилось наличие тесной связи между среднедушевым ВРП и такими показателями, как инвестиции и затраты на исследования и разработки, приведенные на душу населения. Значимая корреляция наблюдается между денежными доходами и инвестициями на душу населения, а также затратами на исследования и разработки (табл. 1).

Таблица 1

Поиск по сайту: