авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Ширяев Алексей Алексеевич

кандидат экономических наук,

старший научный сотрудник РИЭПП.

Тел. 8­916­830­84­62,

info@riep.ru

ХАРАКТЕР И СТЕПЕНЬ ЗАВИСИМОСТИ ВВП

СОЕДИНЕННЫХ ШТАТОВ АМЕРИКИ И РОССИИ

ОТ КОДИФИЦИРОВАННЫХ И НЕКОДИФИЦИРОВАННЫХ ЗНАНИЙ1 В современном мире экономически развитые страны избирают нау коемкие отрасли как стратегические для своих экономик. Это позволяет им оставаться конкурентоспособными и производить качественный на укоемкий продукт, представляющий собой внедренное в производство знание. Экономика знаний является теоретической моделью, учитываю щей именно такое направление развития хозяйства.

Для России вопрос становления экономики знаний особенно важен, поскольку, пройдя период становления новых экономических отноше ний и завершив этот период построением основных институтов рыноч ной экономики, перед страной встала задача модернизации и повышения конкурентоспособности в мире. Очевидно, что сырьевая модель разви тия является неэффективной в долгосрочной перспективе – значит, не обходимо разработать новую модель. Модель экономики, основанной на знаниях, представляется наиболее перспективной, поскольку позволяет использовать имеющие интеллектуальные и трудовые ресурсы наиболее рационально.

В научной литературе описывается большое количество различных моделей, учитывающих научно-технический прогресс. Наиболее из вестной является модель Р. Солоу: в зависимости от изменения НТП изменяется накопление капитала и фондовооруженность труда. Модель концентрирует внимание на равновесном развитии экономики в зависи мости от уровня сбережений и накопления капитала, так как НТП задан экзогенно.

Интересными также являются модели П. Ромера, К. Джонса [1].

В этих моделях учитываются такие показатели как знания, полученные в результате проведения НИОКР, человеческий капитал и технологии.

В модели П. Ромера НТП определяется количеством исследователей и производительностью их труда. Предполагается, что именно они созда ют новые знания и технологии. В отличие от модели Р. Солоу, в модели П. Ромера НТП учитывается эндогенно. Однако «Как отметил Джонс, увеличение численности исследователей в США и в Европе с 1950 по Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного на учного фонда (проект № 11-02-00423а).

Характер и степень зависимости ВВП США и России 1990 гг. приблизительно в 5 раз не оказало значимого влияния на темпы прироста остатка Солоу» [2]. «В модели К. Джонса, являющейся раз витием модели П. Ромера, также учтен уровень технологического раз вития. В обеих моделях также предполагается, что количество ученых и специалистов, производящих знания, пропорционально численности жителей страны» [3, с. 71]. Также имеются прикладные модели, напри мер, использующие инструментарий межотраслевого баланса и оптими зационных моделей [4].

В работе С. В. Завгороднего [5] описаны модели, учитывающие в ка честве факторов искусственный интеллект (разнообразное программное обеспечение, в том числе для автоматизации производственных опера ций), компьютеры, роботов (средства вычислительной техники, робо тотехники и системы искусственного интеллекта, использующиеся в процессе производства). В работе предполагается, что создание робота эквивалентно созданию дополнительной единицы рабочей силы. Осо бое внимание уделено вычислению темпов роста в моделях.

Отдельно стоит упомянуть о работе «Вычислимая модель экономи ки знаний». В ней авторы используют равновесную модель для расчета изменений ВВП в зависимости от изменения объема инвестиций, раз личных налогов, заработной платы и трансфертов в отдельные секторы экономики знаний [3].

Тем не менее, степень влияния знаний на ВВП не определена. В от личие от указанных работ, где используется НТП и овеществленные ре зультаты труда в виде факторов моделей (компьютеры, роботы, маши ны и механизмы) или инвестиции в сектор генерации знаний, в данном исследовании проводится построение моделей, учитывающих влияние непосредственно знаний, которые могут быть не только вещественны ми (в виде патентов на изобретения и полезные модели, которые могут быть и не овеществлены в изделии), но и неявные знания (формализуе мые через уровень образования).

Для того чтобы определить степень связей между знаниями и резуль татом их использования – ВВП – построим три эконометрических моде ли. В них учтем основные факторы, которые наиболее сильно влияют на производство – «труд» и «капитал». Также введем в модель фактор «зна ния» и рассчитаем характер взаимосвязей между указанными фактора ми и ВВП. Фактор «капитал» в модели формализуется через инвестиции в основной капитал, в качестве фактора «труд» используется среднего довая численность занятых в экономике.

Имеются различные классификации знаний [6, с. 27]. Среди них фор мализуемыми в рамках данного исследования являются явные (кодифи цированные) знания и неявные (некодифицированные) знания. В каче стве кодифицированных знаний было выбрано количество патентов на изобретения и полезные модели, созданные в мире за определенный период времени (за год);

в качестве некодифицированных знаний – уро вень образования (количество выпущенных специалистов или бакалав ров за год). Формализация знаний через указанные факторы создаваемой модели позволит определить характер их влияния на ВВП.

Ширяев А.А.

Всего в статье будет рассмотрено 3 вида моделей:

1. Моделирование проводится исходя из предположения влияния патентов2 (кодифицированных знаний) на ВВП США. Указан ная страна была выбрана как представитель экономически развитых стран мира. Аналогичная модель будет рассчитана для РФ. При построении модели использована производствен ная функция Кобба-Дугласа, которая изменена согласно целям исследования (см. ниже).



2. Вторая модель предполагает зависимость ВВП от четырех факторов через производственную функцию Кобба-Дугласа:

количество полученных патентов за год во всем мире;

количе ство бакалавров/специалистов, выпущенных образовательны ми учреждениями за год;

среднегодовая численность занятых в стране;

инвестиции в основной капитал за год в стране.

3. Третья модель основывается на второй модели с тем дополне нием, что ВВП также зависит от доли бакалавров/специали стов в общем количестве занятых.

1. Модель влияния кодифицированных знаний на ВВП через эффективность использования капитала Начнем построение моделей с простой зависимости, предполагаю щей, что кодифицированные знания (патенты) влияют на ВВП через эффективность использования капитала и имеют нелинейный характер, представленный формулой:

Y = K P + P • L (1) где Y – ВВП страны;

K – инвестиции в основной капитал;

L – количе ство занятых в экономике в определённый период времени;

P – коли чество патентов;

,,, – коэффициенты модели, которые необходимо рассчитать.

Была выбрана производственная функция Кобба-Дугласа, являюща яся наиболее распространенным вариантом производственных функций в современной экономике. Степенной коэффициент при факторе «капи тал» был представлен в виде P + P 2, поскольку предполагается, что количество выданных патентов будет увеличиваться нелинейно. Исхо дные данные для расчета приведены в табл. 1 и 2.

Выбор дипломированных бакалавров в качестве одного из факторов моделей основывается на предположении, что именно бакалавры будут использовать созданные знания на производстве. Возможно, здесь сто ило бы использовать количество магистров, кандидатов или докторов наук, научных работников. Однако именно бакалавры являются доста Патенты будут рассматриваться не по каждой стране отдельно, а будет исполь зовано общее число выданных патентов в мире, что позволит определить возмож ности страны по использованию накопленного в мире потенциального знания Характер и степень зависимости ВВП США и России точно массовой квалификацией в США (в России, соответственно, спе циалисты), позволяющей использовать накопленные знания3.

В случае использования для США степени магистра вместо степени бакалавра будет невозможно провести сравнительный анализ с россий скими данными, поскольку степень магистра в США не является столь же массовой, что и степень бакалавра.

Таблица 1. Исходные данные для расчета моделей для США Инвестиции Количество в образование ВВП в реальных Количество дипломированных Среднегодовая основного патенты Год ценах 1990 г., дипломированных бакалавров, численность капитала в всего долл. бакалавров, чел. выпущенных занятых, чел.

реальных ценах вузами, чел.

1990 г., долл.

1993 1074587797563,26 6097490914245,22 1041999,00 25388000 1165178 120259000, 1994 1160727853795,69 6345160680368,53 1761984,00 26168000 1169275 123060000, 1995 1233514320524,84 6506166429482,64 2081417,00 27191000 1160134 124900000, 1996 1337615895032,80 6749837573352,23 1988370,00 28366000 1164792 126708000, 1997 1454977019681,35 7056833836995,04 2165245,00 29089000 1172879 129558000, 1998 1590581780693,53 7354608788093,55 2366221,00 30090000 1184406 131463000, 1999 1722613045923,15 7684780739900,78 2557637,00 31259000 1200303 133488000, 2000 1828313289597,00 7968519710843,37 2688623,00 31712000 1237875 136891000, 2001 1794177000937,21 8028988671863,93 2909527,00 33654000 1244171 136933000, 2002 1725622305529,52 8158495070163,00 3427706,00 34372000 1291900 136845000, 2003 1778002230552,95 8364301709425,94 3638844,00 35327000 1348811 137736000, 2004 1884924985941,89 8669584277817,15 3884558,00 35994000 1399542 139252000, 2005 1993446410496,72 8924843265768,96 3969937,00 36520000 1439264 141730000, 2006 2028899250234,30 9172839450035,44 4003865,00 37334000 1485242 144427000, Таблица 2. Исходные данные для расчета моделей для России Инвестиции Выпущено Среднегодовая в образование специалистов – всего численность патенты ВВП в реальных Год основного капитала государственными занятых в всего ценах 1990 г., долл.





в реальных ценах и муниципальными экономике, чел.

1990 г., долл. вузами, чел.

1993 59277304196,95 70900000 443600 1041999,00 422486876122, 1994 43865205600,65 68500000 406500 1761984,00 368831051741, 1995 40278192821,16 66330000 395500 2081417,00 353708975244, 1996 31921827170,77 66000000 415100 1988370,00 340947991670, 1997 29164780531,91 64700000 436200 2165245,00 345656965134, 1998 25537939382,96 63800000 470600 2366221,00 327182079123, 1999 27340727799,79 64000000 514600 2557637,00 347961745196, 2000 32126593619,94 64517000 578900 2688623,00 382916787929, 2001 35465031130,06 64980000 647800 2909527,00 402411540059, 2002 36473210198,32 65574000 753100 3427706,00 421501065267, 2003 41560377324,18 65979000 860200 3638844,00 452072971322, 2004 46789766345,05 66407000 930400 3884558,00 484402273684, 2005 51777824291,20 66792000 978400 3969937,00 515343952553, 2006 61102217273,41 67174000 1055900 4003865,00 554900645367, Для сравнения: количество магистров в США по данным на 2009 г. составляло 656 тыс. человек, а бакалавров в этот же год – 1 601 тыс. человек.

Источники: [7–12].

Источники: [7, 11, 13, 14].

.

.

Ширяев А.А.

64 7 7 В табл. 3 представлены результаты моделирования по двум странам.

0,000000000842 P 0,0000000000000002 P 2 L1,,58 Y K -0,00000001P 0,000000000000003P 2 L1, Y K Таблица 3. Результаты построения1P 0,000000000000003P L1, 0,000000000842 P 0,0000000000000002 P L1 58 Y K -0,0000000 моделей влияния Y K кодифицированных знаний на ВВП через эффективность использования 0,99 0, 0,99 0, капитала для США и России 0,99 0, 0,99 0, Показатель США7 Россия Расчетная 0,01 0, 0,01Y = K 0,000000000842 P + 0,0000000000000002 P 2 • L1,5 Y 0, = K -0,00000001 + 0,000000000000003P • L1, P формула R2 0,99 0, Нормированный 0,99 0, R Стандартная 4.

0,01 0, 4.

ошибка, 2,25 %.

Наличие автокорреляции Отсутствует 2,25 %,.

Отсутствует : – 3,92 %.

: – 3,92 %.

. 1 2.

.В табл. 4 приведено отношение расчетного ВВП по модели к реальному.

1 2.

Как видно, разброс значений невелик, доходя до 2,25 % от реальных зна, чений для США. Точность модели довольно высока: для России – 3,92 %.

, Графически результаты моделирования видны на рис. 1 и 2.

Таблица 4. Отношение расчетного ВВП к реальному, согласно рассчитанной модели влияния кодифицированных знаний.,,., на ВВП,через эффективность использования капитала.,,., %,%,%,%.....

.....

6031,86 98,92 422,49 413,34 97, 6031,86 98,92 422,49 413,34 97, США Россия 6415,83 101,11 368,83 371,83 100, ВВП в ВВП 6415,83 101,11 368,83 371,83 100, Расчетный ВВП Отношение Расчетный Отношение 6652,24 102,25 353,71 355,77 100, реальных в реальных Год 6652,24 102,25 по модели, 353,71 355,77 100, расчетного ВВП ВВП по модели, расчетного ВВП 6780,73 100,46 млрд. долл. 340,95 353,20 103,59 к реальному, % ценах, млрд. ценах, к реальному, % млрд. 103, долл.

6780,73 долл.100,46 340,95 353, млрд. долл.

7075,80 100,27 345,66 345,37 99, 7075,80 100,27 6031,86 345,66 345,37 99, 1993 6097,49 98,92 422,49 413,34 97, 7305,03 99,33 327,18 343,30 104, 7305,03 99,33 6415,83 327,18 343,30 104, 1994 6345,16 101,11 368,83 371,83 100, 7549,40 98,24 6652,24 347,96 351,26 100, 1995 6506,17 102,25 353,71 355,77 100, 7549,40 98,24 347,96 351,26 100, 7904,70 99,20 6780,73 382,92 360,86 94, 1996 6749,84 100,46 340,95 353,20 103, 7904,70 99,20 382,92 360,86 94, 1997 7056,8399,53 7075,80 100,27 345,66 345,37 99, 7991,36 402,41 377,28 93, 7991,36 99,53 7305,03 402,41 377,28 93, 1998 7354,61 99,33 327,18 343,30 104, 8193,77 100,43 421,50 428,60 101, 8193,77 100,43 7549,40 421,50 428,60 101, 1999 7684,78 98,24 347,96 351,26 100, 8373,71 100,11 7904,70 452,07 459,04 101, 8373,71 100,11 452,07 459,04 101, 7968,52 99,20 382,92 360,86 94, 8639,76 99,66 7991,36 484,40 501,84 103, 2001 8028,99 99,53 402,41 377,28 93, 8639,76 99,66 484,40 501,84 103, 8930,23 100,06 8193,77 515,34 521,83 101, 2002 8158,50 100,43 421,50 428,60 101, 8930,23 100,06 8373,71 515,34 521,83 101, 2003 8364,30 100,11 452,07 459,04 101, 9219,21 100,51 554,90 533,16 96, 9219,21 100,51 8639,76 554,90 533,16 96, 2004 8669,58 99,66 484,40 501,84 103, 2005 8924,84 8930,23 100,06 515,34 521,83 101, 2006 9172,84 9219,21 100,51 554,90 533,16 96, Необходимо отметить, что здесь и далее по тексту коэффициенты модели окру глены, поэтому при использовании округленных коэффициентов качество моделей,, может снижаться. В тексте статьи использованы результаты моделирования без,,.

округления (см. табл. 3–10)..

Точная формула имеет вид:. 3–10).

(.

(.. 3–10).

0,000000000841703802262073P 0,000000000000000150059038878822P Y 8 K 0,000000000841703802262073P 0,000000000000000150059038878822P 2 L1,58016748472399.

: L1, Y Точная формула имеет вид:

K :

-0,0000000130223830723823P 0,000000000000003484544577669560P Y K -0,0000000130223830723823P 0,000000000000003484544577669560P L1,49309133038168.

: L1, YK :

Характер и степень зависимости ВВП США и России Рис. 1. Фактический ВВП США и рассчитанный по модели Рис. 2. Фактический ВВП России и рассчитанный по модели 2. Модель влияния кодифицированных и некодифицированных знаний на ВВП через производственную функцию В данной модели будет использована производственная функция Кобба-Дугласа. Влияние фактора «знания» рассмотрим, предполагая, что для того, чтобы капитал работал эффективно, необходимо опреде ленное соотношение патентов (кодифицированные знания) и работни ков, которые способны патенты использовать. Специалисты/бакалавры представляют собой некодифицированный капитал знаний, формализуе мый в модели через количество бакалавров/специалистов, выпущенных учебными заведениями за год.

Экономически данная зависимость объясняется тем, что функцио нирование капитала определяется технологией производства (патент), 5.

10 0,, 0,,0027 P 0 0 0027 P 0, 0066 P 0, 0027 P 1,, Q Q Y K L Y K 1 Q Q Y K L Y K Ширяев, 1 А.А.

66 L1, Q Q Y K Y K L R2 0,9999999 0, R2 0,9999999 0, 0,9999999 0, R2использовать и применять 0, и тем, кто способен данную технологию (спе- 0, R 0,92 0, 0,92 0, циалисты). Формализованная запись модели19154, :

19154,27 19154,27 92385, mP Y K Q Ln (2);

(2);

mP Y ;

K– mP где Y – ВВП–в реальных ценах;

K – инвестиции в основной капитал;

. 6). ;

( (. 6).

Y K Y L ;

Ln (– (2);

6)..nQ Q K (2);

L – количество занятых;

P – количество патентов всего в мире;

Q – ко P. ;

Q–,,.–;

L– 12. ;

K –;

K – ;

m n –;

L Y – личество специалистов (бакалавров), выпущенных ВУЗами за год;

m и 4 %(. ),, 4 % 12,., ;

P – P ––расчетные коэффициенты модели. ;

Q – Q – ;

n ;

. 5.

), Результаты моделирования n;

– n – в табл. 5.

;

m приведены m ),......3..3 4. 5.. 5.

5.. влияния Таблица 5. Результаты построения моделей.

.

кодифицированных и некодифицированных знаний на ВВП 5. 5. через производственную функцию для США и России 6.

6. 0, 0027 P 10 10 L1,57 Q Y K Y K Показатель США Россия R2 0,9999999 0,0066 P 0,0066 P 0, 0027 P 0, 0, 0027 P Расчетная формула 1Q, 57 1, Q Q YR2K Y KL 0,92 K Y K L Y 1, L1, Q L 2 R 0,9999999 0, 0,9999999,, 19154,270, 0,9999999 0,,,..

,,.

2Нормированный R2,.,. 0,91. 0,.,.. 0,92..

....,, % R%. 0,92 0, R 0,, %..

,%,.

.

Стандартная ошибка 19154,27 92385, 19154,27 92385, 1993 6097,49 5893,17 96,65 422,49 92385,72673, 19154, 96,65 Наличие автокорреляции 673,65 5893, 1993 422,49 6097,49 159,45 96,65 422,49 673, Отсутствует Имеется автокорреляция 465, 1994 6345,16 6401,00 100,88 368, 1994 6345,16 6401,00 100,88 368,83 465, (. 6) 100,88 368,83 465,31 126, 1995 353,71 6506,17 382,20 6697,93 102,95 353,71 382, 6506,17 6697,93 108,05 102,95 353,71 382, 102,, 340,95.

Рассмотрим отношение6809,10 расчетного ВВП к реальному (табл. 6). Как 1996 340,95 6749,84 412,44 6809,10 100,88 412, 6749,84 120,97 100,88 ( 340,95 412, 100, видно 4 345,66 7056,83качество модели для США довольно 6)., 6). Откло. ( высокое.

.

1997 % 12. 7056, 1997 таблицы, из 7129,83 101,03 345,66 390, 7129,83 101,03 345,66 390, 101,03 390,27 112,, 100,40 нения составляют не 379,79 7383,99. Как видно из таблицы для России, рас. 100,,.

1998 327,18 7354,61 более7383,99 327,18 379, 4 % 7354,61 100,40 327,18 379, 116, % 12 99,48 считанная модель влияния7644, 1999 347,96 7684,78 384,27 7644,73,99,48 347,96 384, кодифицированных и некодифицированных,110,43 100,. 7684,78 99,48 347,96 384,. 407,69. 2000 на ВВП через407,69 7982, 7968,52 382, 7968,52 производственную функцию для России неприме 7982,14 100,17 382,92 407, 100,17 знаний 382,92 106,. 402,41результаты 2001 силу ее низкой точности. На рис. 3 100, 8028, 8028,99 421,15 8087,57 421, 8087,57 100,73 402,41 421, 100,73 нима в 402,41 104,66 и 4 представлены... 3 421,503 4.

2002 421,50 8158,50 422,58 8274,03 101,42 422, 101,42 моделирования в графическом виде. 100,26 101, 8158,50 8274,03 421,50 422, 2003 452,07 8364,30 447,58 8389,51.99,01 100,30 452,07 447,.

8364,30 8389,51 100,30 452,07 447, 6.

100, 2004 484,40 8669,58 454,58 8590,30 99,09 484,40 454, 8669,58 8590,30 99,09 484,40 454, 99,09 93, 2005 515,34 8924,84 466,19 8824,58 98,88 515,34 466, 8924,84 8824,58 98,88 515,34 466, 6. 98,886. 9 90,46 P Q Изначально предполагалась зависимость вида: Y = K L.

где Y – ВВП страны;

L – количество занятых в экономике в определенный период времени;

K – инвестиции в основной капитал;

P – количество патентов;

,,, –,, коэффициенты модели, которые необходимо рассчитать. P P.

,,. P.

..,% P. Q L, Q YK K Однако в ходе исследования модели для США она принимала вид Y =K Q L,,.

Y,422,49 реше- 673, L Q 1993, K 6097, Y,L поскольку коэффициент, принимал отрицательное,значение.,Поэтому было 5893,17 96,65..

,.

,.,.

. m 100,88., % 465,... 6345,16, %6401,00.,%. mP, % 1994 368,.

..

.

353,71 159,45 159,45 K Y 6506,17 96,65 K. Q Ln.. 382,20 K Y.

1995 5893,17 вида Y 6697,93 422,49 422,49 673,65 673, 102, 1993 6097,49 но использовать модель 6097,49 5893,17 96, 6749,84 100,88 100,880,00271274611521063 P 465,31 465, 1996 6809,10 368,83 368,83 100,88 340,95 126,16 126, 412, 0,00271274611521063 P 274611521063 P 6345,16 6401,00 6401, 1994 6345, 1997формула имеет вид: Y102,95 353,71 353,71 L1,57685352428422..

Q K 10 7056,83 102,95 Y 7129,83 101,03 345,66 108,05 108, 390, : 1, Q K L 1995 6506,17 6506,17 6697,93 6697,93 382,20 382,20.

L Точная. :

1, Q 1998 7354,61 100,88 100,88-0,00661920145415104 P 412,44 412, 7383,99 340,95 340,95P 100,40 327,18 120,97 120, 379, 1996 6749,84 6749,84 6809,10 6809,10 -0, 1920145415104 P 1999формула имеет вид: 101,03 345,66 345,66 390,27 390,27.

7684,78 101,03 7644,73 99,48 1, 347,96 112,91 112, 384, Q :Y K L 7056,83 7056,83 7129,83 7129, 1997 11 Точная 1,52801856837342.

11 Q L12 Необходимо отметить,, что Y100,40 327,18 327,18 379,79 379,79.США с ис-116, K L :

1, Q 2000. 7968,52 100,40 7982,14 100,17 382,92 116,08 407, 1998 7354,61 7354,61 7383,99 7383,99 при расчете аналогичной модели для, 1999 7684,78 пользованием степени магистра, показатели качества100, 2001 8028,99 99,48 99,488087,57 347,96 347,96 384,27 384, соответствия реальности не- 421, 402,41 110,43 110, 7684,78 7644,73 7644,,,,, 2002 7982,, в приведенной100,17 382,92 382,92 407,69 ВВП 421,50 106,47 106, 8158,50 100,17 8274,03. 101, относительно 422, 2000 7968,52 сколько 7982,14 чем 7968,52 ниже, модели. Разброс расчетного 407, 5 %.

5 %. 421, 2001 8028,99 реального достигал8364,30 100,73 100,73 402,41 402,41 421,15 модель с бакалав-104, 5 %. 2003 8389,51 100,30 452,07 104,66 447, 8028,99 8087,57 8087,57 5 %. Поэтому было решено использовать до.

2002 8158,50 рами. 8274,03.

8158,50 2004 8274,03 8669,58 101,42 101,42 421,50 421,50 422,58 422, 8590,30 99,09 484,40 100,26 100, 454, 2005 8924,84 100,30 100,30 452,07 452,07 447,58 447, 8824,58 98,88 515,34 99,01 99,01466, 2003 8364,30 8364,30 8389,51 8389, 8669,58 8669,58 8590,30 8590,30 99,09 99,09 484,40 484,40 454,58 454,58 93,84 93, 2005 8924,84 8924,84 8824,58 8824,58 98,88 98,88 515,34 515,34 466,19 466,19 90,46 90, Характер и степень зависимости ВВП США и России Таблица 6. Отношение расчетного ВВП к реальному согласно рассчитанной модели влияния кодифицированных и некодифицированных знаний на ВВП через производственную функцию Соединенные Штаты Америки Россия ВВП в Расчетный ВВП в Отношение Расчетный ВВП Отношение Год реальных ВВП реальных расчетного ВВП по модели, расчетного ВВП ценах, по модели, ценах, к реальному, % млрд. долл. к реальному, % млрд. долл. млрд. долл. млрд. долл.

1993 6097,49 5893,17 96,65 422,49 673,65 159, 1994 6345,16 6401,00 100,88 368,83 465,31 126, 1995 6506,17 6697,93 102,95 353,71 382,20 108, 1996 6749,84 6809,10 100,88 340,95 412,44 120, 1997 7056,83 7129,83 101,03 345,66 390,27 112, 1998 7354,61 7383,99 100,40 327,18 379,79 116, 1999 7684,78 7644,73 99,48 347,96 384,27 110, 2000 7968,52 7982,14 100,17 382,92 407,69 106, 2001 8028,99 8087,57 100,73 402,41 421,15 104, 2002 8158,50 8274,03 101,42 421,50 422,58 100, 2003 8364,30 8389,51 100,30 452,07 447,58 99, 2004 8669,58 8590,30 99,09 484,40 454,58 93, 2005 8924,84 8824,58 98,88 515,34 466,19 90, 2006 9172,84 9048,41 98,64 554,90 489,09 88, Рис. 3. Фактический ВВП США и рассчитанный по модели. 3.

Ширяев А.А.

,.

.

,..

Рис. 4. Фактический ВВП России и рассчитанный по модели. 4.

3. Модель влияния знаний ( (патентов и доли бакалавров в общем количестве занятых) ).

на ВВП через эффективность использования капитала.

Соединенные Штаты Америки Используя модель влияния кодифицированных и некодифицирован ных знаний на ВВП через производственную функцию (вторая модель), ( ), учтем в модели удельный вес общего количества бакалавров в стране в.

численности занятых. Удельный вес может являться ключевым факто,, ром, поскольку он отражает уровень образования, достигнутый в обще.. 1.

стве. Расчеты для США базируются на исходных данных табл. 1. Модель :

выглядит следующим образом:

mP A Y K Q ( )n (3);

(3);

L где Y – ВВП в реальных ценах;

K – инвестиции в основной капитал;

А – количество бакалавров всего в стране;

L – количество занятых;

P – количество патентов;

Q – количество специалистов (бакалавров), выпущенных ВУЗами за год;

m и n – расчетные коэффициенты мо дели.

В табл. 7 приведены результаты моделирования влияния знаний (па тентов и доли бакалавров в общем количестве занятых) на ВВП через эффективность использования капитала для США.

;

m n– ( ),. 7.

.7 ( ( ) ) Характер и степень зависимости ВВП США и России. 0,86 P Таблица 7. Результаты построения модели влияния знаний A 7. Q 16, (патентов и доли бакалавров в общем количестве занятых) K Y () L ( на ВВП через эффективность использования капитала для США ) R2 0, R2 0, Показатель США 475731, 0,86 P A Q 16, Y K () Расчетная формула L R2 0, 0, Нормированный R2. 8.5.

0, R2 0,.

Стандартная ошибка 475731, 475731, 91 %.

Наличие автокорреляции Отсутствует, В табл. 8 и на рис. 5 показано отношение расчетного ВВП 2002. ( к реально,. 8 Как видно, модель показывает низкие значения соответствия реаль.5., му.,. аналогичную мо ности. Отклонения могут достигать 91 %. Для России, ).

91 %. рассчитать не представляется возможным, поскольку отсутствуют дель, данные об общем количестве специалистов в стране за рассматриваемые 8.

года, имеется только информация за 20022002.более поздний период г. (за (, ( ) времени отсутствуют данные, поскольку не проводилась перепись на,, селения и, соответственно, не рассчитывался уровень образования).

, ).

,,....

Таблица 8. Отношение расчетного ВВП к реальному 8. 1993 6097,49 2375,10 38, для модели влияния знаний ( 1994 9200,71 ) 6345,16 (патентов и доли бакалавров в общем количестве занятых) 1995 6506,17 12428,53 на ВВП через эффективность использования капитала для США,, 1996 6749,84 6354,42 94,.... Отношение расчетного %, Год1997 7056,83 8572,20 Реальный ВВП, Расчетный ВВП, 6097,49 млрд. долл. 2375,10 долл. 38, млрд. ВВП к реальному, в % 1998 7354,61 9072,11 6345,16 9200,71 145, 1993 6097,49 2375, 8637,09 38, 1999 7684,78 1994 6345,16 9200,71 145, 6506,17 12428,53 191, 2000 7968,52 11590,45 1995 6506,17 12428,53 191, 6749,84 6354,42 94, 2001 6749,84 8028,99 6365,54 94,14 79, 1996 6354, 7056,83 8572,20 121, 2002 7056,83 8158,50 9400,97 121,47 1997 8572, 7354,61 9072,11 123, 2003 8364,30 7403,62 123,35 88, 1998 7354,61 9072, 7684,78 8637,09 112, 2004 7684,78 8669,58 7957,58 112,39 91, 1999 8637, 7968,52 11590,45 145, 2005 7968,52 8924,84 8152,31 145,45 91, 2000 11590, 8028,99 6365,54 79, 2006 8028,99 9172,84 6653,85 79,28 72, 6365, 8158,50 9400,97 115, 2002 8158,50 9400,97 115, 8364,30 7403,62 88, 2003 8364,30 7403,62 88, 8669,58 7957,58 91, 2004 8669,58 7957,58 91, 2005 8924,84 8152,31 91, 8924,84 8152,31 91, 2006 9172,84 6653,85 72, 9172,84 6653,85 72, 0,0864286466962382 P A ( ) -16,9444149659982.

Q Точная формула имеет вид: Y K :

L 0,0864286466962382 P A ( ) -16,9444149659982.

Q :Y K Ширяев А.А.

,..

,..

Рис. 5. Фактический ВВП США и рассчитанный по модели. 5.

Выводы по расчетам 1. Было получено 5 моделей, описывающих результаты деятельно 1. сти США и5, России в течение определенного периода времени – с 1993 г.

по 2006 г. При этом ВВП США хорошо 1993. от 2006.

– зависит кодифицированных знаний (разброс значений не более 2,25 %). Чуть менее хорошие показа-%).

( 2, тели имеет модель влияния кодифицированных и некодифицированных знаний на ВВП через производственную функцию (не более 4 %), одна-%), ( ко, она учитывает большее количество факторов (четыре). Определен, ( ).

ный интерес представляет собой коэффициент, учитывающий факторы, « »

«Количество патентов» и «Количество бакалавров/специалистов».

/ ».

Имеющаяся технология, выраженная в кодифицированных знаниях (патенты), может эффективно работать только с определенным числом ),, ( высококвалифицированных работников, которые могут воспринять эти знания и использовать их (количество бакалавров). Для США подтверж, ( дается предположение о связи экономики и человеческого капитала.

).

Интуитивно это понятно, и нами были получены количественные пара.,, метры этой связи.

.

2. В России аналогичная модель показала низкие значения качества 2. отношения расчетного ВВП к реальному. Поэтому можно сделать вывод о том, что аналогичных США зависимостей в России не, имеется.

.

3. Можно предложить индикатор, характеризующий возможность.

экономической системы к восприятию и использованию созданных тех 3., нологий: :

P (4) I Q, где I – индикатор, характеризующий потенциальную способность эко-, ;

P– номической системы к восприятию и использованию созданных техно (, );

Q – ( ),.

(4),.

Характер и степень зависимости ВВП США и России логий;

P – количество патентов, созданных в стране (или в мире, если необходимо рассмотреть возможности страны по использованию миро вого потока знаний);

Q – количество бакалавров (специалистов), выпу щенных за год.

Рассчитаем показатель (4), используя эмпирические данные разви тых стран. Результаты расчетов приведены в табл. 9. Как видно, в США количество патентов, приходящееся на одного бакалавра значительно ниже, чем в России. Поэтому экономика имеет больше возможностей использовать имеющиеся на рынке знания и внедрять их в производ ство. В то время как в России такие возможности ниже в 1,4 раза. След ствием чего является невозможность использовать такое большое число знаний, которое уже накоплено в мире.

Таблица 9. Соотношение патентов и работников, способных их использовать (по данным на 2006 г.) Соотношение патентов и Количество патентов, Количество специалистов/ количества специалистов Страна всего в мире бакалавров, тыс. чел. (патентов на тыс. специалистов/ бакалавров) 1 2 Россия 4003865 1055,9 3791, США 4003865 1485,24 2695, Рассматривая положение с патентными заявками, можно наблюдать аналогичную картину. В России имеется слишком мало патентов на имеющееся количество исследователей, что свидетельствует о низкой эффективности системы генерации знаний.

4. Расчет эластичности функции по патентам и количеству бакалав ров для модели влияния кодифицированного и некодифицированного капитала знаний на ВВП через производственную функцию позволит определить степень влияния кодифицированного и некодифицирован ного капитала знаний (см. табл. 10).

Таблица 10. Эластичность модели влияния кодифицированного и некодифицированного капитала знаний на ВВП через производственную функцию для США Эластичность функции Эластичность функции Год по патентам по количеству бакалавров 1993 0,06 –0, 1994 0,11 –0, 1995 0,14 –0, 1996 0,13 –0, 1997 0,14 –0, 1998 0,15 –0, 1999 0,16 –0, 2000 0,17 –0, 2001 0,18 –0, Рассчитано на основе: [8–11, 13–15].

Ширяев А.А.

Эластичность функции Эластичность функции Год по патентам по количеству бакалавров 2002 0,21 –0, 2003 0,21 –0, 2004 0,21 –0, 2005 0,21 –0, 2006 0,20 –0, На основе анализа таблицы можно сказать, что эластичность выпу ска в США по патентам и количеству бакалавров постепенно возрастает, однако оставаясь все же ниже 1 – функция является неэластичной. Не обходимо отметить, что эластичность функции по патентам несколько выше, чем по количеству специалистов и возрастает быстрее, чем по следняя. Причиной тому может служить большая инерционность систе мы образования и трудовых ресурсов – для того, чтобы подготовить но вых бакалавров в США требуется не менее 4 лет.

Для России эластичность по данной модели рассчитана не будет, по скольку модели, на основе которых возможен был бы расчет, отсутству ют – качество моделей низкое.

Литература 1. Jones C. Introduction to economic growth. N. Y.: W. W. Norton & Company, 1998.

2. Арефиев Н. Г., Арефьева А. И. Комбинаторный рост и эффект масшта ба // Электронный доступ: [www.econorus.org/consp/files/r6fj.doc].

3. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Бахтизина Н. В. Вычислимая модель экономики знаний // Экономика и математические методы. Т. 45.

№ 1. 2009.

4. Шанин С. А. Метод учета влияния научно-технического прогресса на экономическое развитие в межотраслевой модели RIM // Пробле мы прогнозирования. № 1. 2007.

5. Завгородний С. В. Моделирование воздействия процесса роботиза ции на экономический рост. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. СПб., 2009.

6. Степанова Т. Е., Манохина Н. В. Экономика, основанная на знаниях (теория и практика): Учебное пособие. М.: Гардарики, 2008.

7. Статистика ООН // Электронный доступ: [http://unstats.un.org/unsd/ snaama/introduction.asp].

8. Получение образования в США. Бюро трудовой статистики США // Электронный доступ: [http://www.census.gov/population/www/soc demo/educ-attn.html].

9. Employment status of the civilian noninstitutional population. Бюро тру довой статистики США // Электронный доступ: [ftp://ftp.bls.gov/pub/ special.requests/lf/aa2003/pdf/cpsaat1.pdf].

10. Employed persons by occupation, sex, and age. Бюро трудовой стати стики США // Электронный доступ: [ftp://ftp.bls.gov/pub/special.re quests/lf/aa2003/pdf/cpsaat9.pdf].

Характер и степень зависимости ВВП США и России 11. Ежегодное патентное обозрение ИНИЦ Роспатента за 1993–2006 гг.

12. Digest of education statistics, 2010 // Электронный доступ: [http://nces.

ed.gov/programs/digest/d10/tables/dt10_279.asp?referrer=list].

13. Российский статистический ежегодник. 2008: Стат. сб. / Росстат. – Р76. М., 2008. С. 137, табл. 5.4;

253, табл. 7.55;

254, табл. 7.56.

14. Российский статистический ежегодник. 2009: Стат. сб. / Росстат. – Р76. М., 2009. С. 136, табл. 5.5;

251, табл. 7.51;

252, табл. 7.52.

15. «Группа восьми» в цифрах. 2009. Стат. сб. / Росстат. Г90. M., 2009.

С. 96, табл. 10.6;

с. 97, табл. 10.8.



 

Похожие работы:


 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.