Прогноз распространения и эффективность использования ресурсов в новых технологических укладах в регионах России

Басовский Л. Е.; Басовская Е. Н.

doi:doi:

Прогноз распространения и эффективность использования ресурсов в новых технологических укладах в регионах России

Отправить рукопись

Цитировать

Цитирований:

ПРОГНОЗ РАСПРОСТРАНЕНИЯ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕСУРСОВ В НОВЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ УКЛАДАХ В РЕГИОНАХ РОССИИ

Журнал: ЖУРНАЛ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ Том 3 № 11 , 2017

Рубрики: ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ

УДК 33 Экономика. Экономические науки

Басовский Л. Е. ¹

Басовская Е. Н. ²

Информация об авторах и публикации

Авторы:

1. Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого (кафедра экономики и управления, заведующий кафедрой)
сотрудник

Тула, Тульская область, Россия

2. Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого (кафедра экономики и управления, доцент)

Тула, Тульская область, Россия

Тип:

Статья

Страницы:

с 17 по 33

Статус:

Опубликован

Получено:

31.10.2017

Одобрено:

02.11.2017

Опубликовано:

02.11.2017

Классификаторы:

УДК 33 Экономика. Экономические науки

Язык материала:

русский, английский

Ключевые слова:

новые технологические уклады, душевой ВРП, новые основные фонды, высшее образование, эконометрические модели.

Аннотация и ключевые слова

Аннотация (русский):
Оценены сроки перехода к доминированию пятого технологического уклада в регионах России на основе моделирования экономической динамики. Получены оценки влияния новых технологий и человеческого капитала на вклад новых технологических укладов в душевой ВРП в регионах страны. Оценены коэффициенты эластичности вклада новых укладов в душевой ВВП по использованию новых технологий, оцениваемых фондовооруженностью труда новыми основными фондами, и по использованию человеческого капитала, оцениваемого долей занятых работников с высшим образованием. Оценена эффективность инвестирования в новые основные фонды и в привлечения работников с высшим образованием по регионам. Оценки даны на основе последовательного использования эконометрических моделей.

Ключевые слова:
новые технологические уклады, душевой ВРП, новые основные фонды, высшее образование, эконометрические модели.

Текст

Работа выполнена при поддержке гранта РГНФ № 15-02-00369

Статья посвящена изложению результатов исследований, выполненных в рамках проекта «Прогнозирование инновационного развития экономики России на основе моделирования технологических укладов», поддержанного грантом РГНФ № 15-02-00369.

С целью идентификации календарных сроков распространения, доминирования и отмирания технологических укладов в развитых странах были выявлены параметры циклов Кондратьева в этих странах. Как известно, русский экономист Н. Кондратьев установил, что в долгосрочной динамике экономических индикаторов развитых стран наблюдается цикличность с полувековым периодом [1]. В дальнейшем многочисленные исследования были направлены на выявление циклов, которые стали связывать с именем Кондратьева, а также на разработку теории циклов Кондратьева [2–8]. Наибольшее распространение получило объяснение циклов Кондратьева, основанное на эволюционной теории инновационного развития экономики. В рамках этой теории каждый цикл Кондратьева связан с определенным ведущим и новым, зарождающимся технологическим укладом (технико-экономической парадигмой) [2, 9, 10]. Несмотря на многочисленные исследования особенностей формирования циклов Кондратьева в разные периоды в разных странах, в основном их продолжают рассматривать как нечто единое для экономики отдельных стран и мировой экономики в целом. Этот подход противоречит наблюдаемым явлениям.

В настоящей работе выполнена периодизация циклов Кондратьева в экономической динамике 20 наиболее развитых стран. Исследованы периоды, начиная со второй полвины XIX в. до настоящего времени. В качестве экономического индикатора рассматривается величина реального душевого ВВП, поскольку этот показатель отражает уровень экономического развития страны. При выполнении исследования устанавливались моменты начала повышательных полуволн – низших точек циклов Кондратьева. Строились эконометрические модели рядов реального душевого ВВП по периодам длительностью не менее полувека, в течение которых предполагалось возможным существование низшей точки цикла Кондратьева, отражающей зарождение нового технологического уклада и смену доминирующего технологического уклада.

В большинстве опубликованных работ отмечается, что в экономике развитых стран к настоящему можно насчитать пять циклов Кондратьева. Оценки начал и периодов проявления циклов Кондратьева в экономике развитых стран в различных работах различаются. Формирование третьего цикла и переход к доминированию третьего уклада в экономике развитых стран многие экономисты относят ко второй половине XIX в. Формирование четвертого цикла и переход к доминированию четвертого уклада обычно относят к 1930-м годам, переход к доминированию пятого уклада – к 1980-м годам. Зарождение четвертого, пятого и шестого технологических укладов можно соответственно отнести ко второй половине XIX в., к 30-м и 80-м гг. XX в.

Для выявления дат начал повышательных полуволн Кондратьевских циклов строились эконометрические модели отрезков исторических рядов реального душевого ВВП с циклической составляющей вида: (1)

где Y– душевой реальный ВВП, x – годы, – коэффициенты, T – период цикла Кондратьева, – ошибка модели (остатки ряда).

Для моделирования использовались данные Мэдисона о реальном душевом в Гери-Хемис долларах 1990 г. [11]. С учетом того, что исторические статистические данные более точны за ближайшие по времени периоды, в начале были построены модели для наименее отдаленных исторических периодов.

Для выявления времени минимума цикла – начала повышательной полуволны пятого цикла Кондратьева в 1980-х годах в экономической динамике развитых стран строились регрессионные модели тренда вида (1) с использованием данных за период 1959–2008 гг. Время отрезка временного ряда при моделировании отсчитывалось от нуля (1959 г.) до 49 (2008 г.). Далее подобным образом строились модели для более ранних периодов. В табл. 2 приведены средние значения эконометрических оценок календарных сроков начала формирования повышательных полуволн циклов Кондратьева в экономике развитых стран, для которых доступны исторические ряды реального душевого ВВП [12–18].

Полученные оценки свидетельствуют о том, что календарные сроки начала формирования циклов Кондратьева в экономике развитых стран существенно различаются. Третий цикл Кондратьева начал формироваться в развитых странах в период с 1872 по 1926 г., четвертый – в период с 1926 по 1959 г., пятый – в период с 1984 по 2007 г. Средняя длительность периодов циклов Кондратьева составила 50 лет. Средняя продолжительность третьего цикла Кондратьева составила 51,9 г., четвертого – 49,8 г.

Различия между средней длительностью третьего и четвертого циклов незначительны, что не дает оснований утверждать, что наблюдается сокращение циклов, которое нередко обсуждается. Сокращение длительности циклов наблюдается лишь в странах, следующих за лидерами мировой экономики, что обусловлено возможностями имитации. Сокращение длительности циклов оказывается тем больше, чем позднее в стране начинается их формирование.

Следующий этап исследования экономической динамики развитых стран направлен на получение эконометрических оценок продуктивности современных технологических укладов в экономике данных стран.

Модели технологических укладов, предназначенные для выявления продуктивности четвертого, пятого и шестого технологических укладов, строились в следующей форме:

(2)

где Y– душевой ВВП (Гери-Хемис долларов 1990 г.), b_1-3– коэффициент, оценивающий продуктивность реликтовых технологических укладов – первого, второго и третьего, u₄, u₅, u₆ – функции влияния четвертого, пятого и шестого технологических укладов соответственно, b₄, b₅, b₆ – коэффициенты, оценивающие продуктивность четвертого, пятого и шестого технологических укладов, – ошибка модели (остатки ряда).

Таблица 1

Характеристики циклов Кондратьева в экономике развитых стран

Страна	Начало формирования повышательных полуволн циклов Кондратьева, годы
Страна	третьего	четвертого	пятого
США	1872	1933	1986
Австралия	1889	1942	2002
Бельгия	1889	1955	1995
Великобритания	1887	1926	1985
Германия	1885	1952	1999
Дания	1889	1947	1987
Испания	1910	1952	1993
Италия	1897	1948	1984
Канада	1891	1932	1997
Нидерланды	1910	1946	1990
Новая Зеландия	1893	1932	1991
Норвегия	1889	1949	1990
Франция	1880	1946	1996
Швейцария	1876	1937	1993
Швеция	1926	1959	1999
Япония	1902	1951	1990

Функции влияния технологических укладов строились в кусочно-линейной форме типа трапеции [12]. Принималось, что в момент зарождения уклада функция принимает нулевое значение, далее она линейно возрастает и достигает к моменту начала доминирования данного уклада единичного значения. Этот отрезок времени равен периоду соответствующего цикла Кондратьева. В этот же момент, момент перехода к доминированию технологического уклада зарождается новый уклад. В период доминирования уклада функция его влияния сохраняет единичное значение на протяжении периода следующего цикла Кондратьева. С момента завершения периода доминирования уклада в течение периода еще одного цикла Кондратьева функция влияния линейно уменьшается от единицы до нуля. Таким образом, при моделировании были использованы положения и подходы В. Маевского [9], Хирооке [10], Перес [2].

В результате моделировании экономической динамики развитых стран, представленных данными Мэдисона [11], была установлена продуктивность технологических укладов [13, 19–23]. Реликтовые технологические уклады – первый, второй и третий обеспечивают вклад в реальный душевой ВВП от 1118 до 3465, в среднем 2412 Гери-Хемис долл. 1990 г. Четвертый технологический уклад обеспечивает максимальную величину вклада в реальный душевой ВВП от 1443 до 4437, в среднем 2592 Гери-Хемис долл. 1990 г. Пятый технологический уклад обеспечивает максимальную величину вклада в реальный душевой ВВП от 8874 до 14 895, в среднем 12 245 Гери-Хемис долл. 1990 г. Шестой технологический уклад способен обеспечить максимальную величину вклада в реальный душевой ВВП от 15 285 до 32 997, в среднем 25 374 Гери-Хемис долл. 1990 г.

В результате приведения оценок душевого реального ВВП Российской Федерации и ВРП российских регионов в соответствие с методологией МВФ к величинам, пригодным для международных сопоставлений, было установлено, что вклад в реальный душевой ВВП реликтовых и четвертого технологического укладов суммарно составляет 161 379 руб. 2008 г.

Поскольку четвертый технологический уклад доминирует в российской экономике, превышение душевого ВВП, обеспечиваемого реликтовыми и четвертым технологическими укладами, возможно лишь за счет распространения новых технологических укладов, прежде всего пятого технологического уклада, который способен при переходе к доминированию обеспечить вклад в реальный душевой ВВП величиной 394 900 руб. 2008 г.

Сопоставление оценок реального душевого ВВП России и реального ВРП российских регионов позвонило оценить вклад новых укладов, прежде всего, пятого уклада, в его величину за период с 2001 по 2015 гг. Было установлено, что только в 64 регионах душевой ВРП превышает уровень, обеспечиваемый реликтовыми и четвертым технологическими укладами. В табл. 2 представлены оценки вклада пятого технологического уклада в душевой ВРП ряде регионов страны в текущих ценах.

Таблица 2

Вклад новых укладов в душевой ВРП регионов

Регион	Вклад новых укладов в душевой ВРП руб. по годам
Регион	2010	2011	2012	2013	2014	2015
Белгородская обл.	152 672	219 062	238 138	234 934	274 257	258 038
Владимирская обл.	15 749	22 161	31 625	35 088	45 774	25 305
Воронежская обл.	6499	50 849	87 223	95 686	143 263	146 239
Калужская обл.	56 168	89 322	142 635	133 396	168 019	119 632
Костромская обл.	4015	13 956	28 524	28 620	33 006	8119
Курская обл.	36 484	50 981	59 873	69 574	91 166	80 268
Липецкая обл.	89 262	107 131	100 641	107 892	193 774	199 002
Московская обл.	151 894	183 861	214 125	222 060	241 706	256 416
Орловская обл.		3183	14 477	31 024	47 850	43 240
Рязанская обл.	14 899	27 896	59 729	71 871	84 689	54 611
Смоленская обл.	17 155	25 253	39 578	56 288	59 750	40 106
Тамбовская обл.			15 494	40 422	81 394	113 446
Тверская обл.	23 362	32 248	31 451	45 962	46 049	31 604
Тульская обл.	11 921	20 873	34 098	50 291	95 477	100 030
Ярославская обл.	58 169	80 156	107 965	125 493	144 483	129 838
г. Москва	769 366	916 478	962 337	1 036 800	1 162 768	1 076 893
Свердловская обл.	130 689	178 220	224 486	227 581	251 946	218 347
Тюменская обл.	1 087 118	1 363 735	1 541 497	1 589 527	1 705 576	1 724 849
Челябинская обл.	57 905	76 046	86 969	83 123	115 895	123 355

Для приближенной оценки момента времени перехода к доминированию пятого уклада была получена простейшая эконометрическая модель вида:

(3)

где Y – вклад нового – пятого технологического уклада в реальный душевой ВВП в руб. 2008 г.; T– время в годах A, B – коэффициенты; e – случайная ошибка.

Полученные результаты моделирования позволили приближённо оценить календарный срок перехода к доминированию пятого технологического уклада в экономике России:

(4)

где Y₅ – максимальный вклад пятого технологического уклада в реальный душевой ВВП в момент перехода к доминированию в руб. 2008 г. (394 900 руб.); T₅– время наступления момента доминирования пятого уклада в годах.

Подсчёты показали, что переход к доминированию пятого уклада можно ожидать к 2040 г.

Аналогично, модель, подобная модели (4), была построена на основе данных о вкладе пятого технологического уклада в душевой ВВП Российской Федерации в текущих ценах за 2001–2015 гг. Использование характеристик полученной модели позволило установить, что в момент перехода экономики к доминированию пятого уклада его вклад в душевой ВВП в текущих ценах составит 792 475 руб.

Ожидаемый год перехода к доминированию пятого уклада в регионе подсчитывался по формуле (4). Например, использование характеристик модели в текущих ценах, полученной для Белгородской области по данным, представленным в табл. 3, позволяет подсчитать, что вклад пятого уклада достигнет величины в 792 475 руб. в 2033 г. Таким образом, переход к доминированию пятого уклада в экономике Белгородской области можно ожидать к 2033 г. На основе описанной методики были получены оценки сроков перехода экономики 59 российских регионов к доминированию пятого технологического уклада. Эти оценки представлены в табл. 3.

Полученные оценки основываются на данных Росстата об уровне душевого ВВП и темпах его роста в период с 2011 по 2015 г. В соответствие с этими данными переход к доминированию нового технологического уклада ожидается в Белгородской области несколько ранее, чем в экономике страны в целом. Следует иметь в виду, что в целом ряде регионов страны вклад в ВРП новых технологических укладов вообще не проявляется. По состоянию на 2015 г. вклад новых технологических укладов в ВРП проявился только в 59 регионах из 82.

Полученные оценки свидетельствуют о том, в экономике Тюменской области, в экономике города Москвы, на Сахалине и Чукотке уже произошел переход к доминированию пятого технологического уклада. В экономике Якутии и Магаданской области это событие произойдет в ближайшее время. Но в экономике многих других регионов это событие может произойти через 10–20 лет, а в экономике Владимирской, Смоленской и Ростовской областей переход к доминированию пятого уклада в этом веке ожидать не приходится. Несмотря на приближенность оценок, они дают реальный порядок сроков события. Из 59 регионов, в которых влияние пятого уклада на душевой ВВП уже имеет место, дать прогноз сроков перехода к доминированию пятого уклада удается только для 55 регионов, поскольку только для них оказалось достаточно данных для построения адекватных моделей.

Таблица 3

Ожидаемый год перехода экономики регионов к доминированию пятого технологического уклада

Регион	Год
Белгородская область	2033
Владимирская область	2157
Воронежская область	2038
Калужская область	2047
Курская область	2083
Липецкая область	2070
Московская область	2038
Орловская область	2080
Рязанская область	2078
Смоленская область	2124
Тамбовская область	2035
Тверская область	2201
Тульская область	2076
Ярославская область	2080
г. Москва	2010
Республика Карелия	2086
Республика Коми	2022
Архангельская область	2031
Вологодская область	2070
Калининградская область	2060
Ленинградская область	2035
Мурманская область	2037
Новгородская область	2051
г. Санкт-Петербург	2025
Краснодарский край	2045
Волгоградская область	2100
Ростовская область	2123
Республика Башкортостан	2071
Республика Татарстан	2035
Удмуртская Республика	2080
Пермский край	2049
Нижегородская область	2068
Оренбургская область	2045
Самарская область	2059
Саратовская область	2204
Свердловская область	2043
Тюменская область	2006
Челябинская область	2095
Республика Хакасия	2062
Красноярский край	2028
Иркутская область	2048
Кемеровская область	2096
Новосибирская область	2058
Омская область	2094
Томская область	2043
Республика Саха (Якутия)	2018
Камчатский край	2030
Приморский край	2050
Хабаровский край	2043
Амурская область	2072
Магаданская область	2019
Сахалинская область	2007
Еврейская автономная обл.	2014
Чукотский автономный окр.	2009

Полученные оценки ожидаемых сроков перехода к доминированию пятого технологического уклада получены на основе предположения о сохранении сложившихся в 2001–2015 гг. тенденций развития экономики. Сроки перехода к доминированию пятого технологического уклада могут быть сокращены путем проведения экономической политики, способной ускорить развитее инновационной экономики.

Для оценки возможности ускорения распространения новых технологических укладов было исследовано влияние новых технологий и человеческого капитала на продуктивность новых технологических укладов в экономике регионов современной России. Для выявления влияния новых технологий и человеческого капитала на продуктивность новых технологических укладов в России была использована функция-аналог внутренне линейной производственной функции Кобба-Дугласа – модель вида:

(5)

Где U – продуктивность новых – пятого и шестого технологических укладов в экономике региона, определявшаяся как величина вклада в душевой ВРП региона в руб.; k – фондовооруженность занятого населения региона новыми основными фондами, определявшаяся как отношение стоимости основных фондов (в руб.) за вычетом стоимости изношенных основных фондов к численности занятого населения региона; h – уровень человеческого капитала занятых работников региона, который оценивался долей занятого населения региона с высшим образованием (в процентах); Ln– натуральный логарифм; A, B, C – коэффициенты; e – случайная ошибка.

Для получения моделей использовались данные Росстата о величине стоимости основных фондов, степени их износа, численности занятого населения региона. Оценки вклада новых технологических укладов в душевой ВРП были получены в работах [2–7].

Получение модели вида (5) по данным всех 80 регионов (кроме вновь включенных в состав России регионов) оказалось невозможным, так как в некоторых регионах вплоть до 2015 г. вклад в душевой ВРП не обнаруживался, имел нулевое значение. Коэффициенты B и C функции (5), следует напомнить, представляют собой коэффициенты эластичности функции по аргументам. Полученные оценки коэффициентов эластичности представлены в табл. 4.

Таблица 4

Эластичность вклада новых укладов в душевой ВВП России

Эластичность душевого ВРП	Коэффициент эластичности по годам
Эластичность душевого ВРП	2010	2011	2012	2013	2014	2015
по доле занятых работников с высшим образованием	1,55	0,85	1,14	1,92	1,55	1,48
по фондовооруженности новыми фондами	1,73	1,07	1,32	2,07	1,71	1,66

Подученные данные оценивают, как увеличение на один процент фондовооруженности труда новыми основными фондами позволит увеличить вклад новых укладов в душевой ВВП и как увеличение численности занятых работников с высшим образованием на один процент позволит увеличить вклад новых укладов в душевой ВВП. Средняя за период 2010–2015 гг. величина коэффициента эластичности продуктивности новых технологических укладов по фондовооруженности составила 1,66, величина коэффициента эластичности продуктивности новых технологических укладов по доле занятых работников с высшим образованием – 1,42. Данные, представленные в табл. 4, позволяют заключить, что в период 2010–2015 гг. эластичность продуктивности новых технологических укладов по фондовооруженности снижалась, тогда как эластичность продуктивности новых технологических укладов по доле занятых работников с высшим образованием увеличивалась. Это заключение основывается на отрицательно корреляционной связи коэффициента эластичности продуктивности новых технологических укладов по фондовооруженности со временем в годах (– 0,3) и на положительной корреляционной связи коэффициента эластичности продуктивности новых технологических укладов по доле занятых работников с высшим образованием со временем (+0,3). Поскольку величины коэффициентов эластичности по годам колебались, достоверный количественный прогноз их изменений на будущие периоды оказалось дать невозможно. В соответствие с правилами статистики в таких условиях достоверным прогнозным значением является средняя величина за период.

Полученные результаты позволяют оценить рост продуктивности новых технологических укладов при росте факторов, его определяющих. Оценку прироста душевого ВРП за счет увеличения фондовооруженности труда новыми основными фондами на 1% можно, как известно, получить по следующей формуле:

(6)

где – прирост душевого ВРП за счет увеличения фондовооруженности труда новыми основными фондами на 1%.

Оценку прироста душевого ВРП за счет увеличения численности занятых работников с высшим образованием на 1% можно, как известно, получить по следующей формуле:

(7)

где – прирост душевого ВРП за счет увеличения доли работников с высшим образованием на 1%.

С учетом средних значений по регионам страны инвестиции в фондовооруженность новыми основными фондами инвестиции в размере 12 500 руб. в расчете на одного работника позволят увеличить вклад в душевой ВРП, обеспечиваемый новыми укладами, на 4500 руб., что составляет 36% от вложенных в фондовооруженность средств. Увеличение доли занятых в экономике работников с высшим образованием на 0,3% позволит увеличить вклад в душевой ВРП, обеспечиваемый новыми укладами, на 3900 руб., что составляет 13 000 руб. на увеличение доли занятых работников с высшим образованием на 1%.

Для определения коэффициентов эластичности продуктивности новых технологических укладов по регионам страны были использованы выражения, полученные на основе частных уравнений регрессии, получаемых из уравнения множественной регрессии, представленного моделью (5). Эти выражения имеют вид:

где – оценка коэффициента эластичности продуктивности новых технологических укладов по фондовооруженности труда новыми основными фондами в экономике i-го региона, – оценка коэффициента эластичности продуктивности новых технологических укладов по доли занятых с высшим образованием в экономике i-го региона, – логарифм продуктивности новых технологических укладов в экономике i-го региона, – среднее значение логарифма фондовооруженности труда новыми основными фондами в экономике регионов, – среднее значение логарифма доли занятых работников с высшим образованием в регионах, – значение логарифма фондовооруженности труда новыми основными фондами в i-том регионе, – значение логарифма доли занятых с высшим образованием в i-том регионе.

В табл. 5 приведены коэффициенты эластичности вклада новых технологических укладов в душевой ВРП по новым технологиям и по человеческому капиталу и приведены оценки эффективности вложений в основные фонды (ОФ) и эффективности привлечения работников с высшим образованием (ВО) в регион. Полученные результаты позволяют оценить сравнительную эффективность использования новых технологий и человеческого капитала в регионах страны.

Таблица 5

Регион	Коэффициент эластичности b	Отдача ВРП от инвестиций в ОФ, %	Коэффициент эластичности с	Прирост ВРП на 1% прироста занятых с ВО, руб.
Белгородская обл.	1,73	45	1,59	13 525
Владимирская обл.	1,64	7	1,02	971
Воронежская обл.	1,67	33	1,21	5656
Калужская обл.	1,68	19	1,40	5775
Костромская обл.	1,56	2	0,82	246
Курская обл.	1,68	22	1,20	2824
Липецкая обл.	1,68	36	1,47	9774
Московская обл.	1,68	35	1,43	8436
Орловская обл.	1,55	12	0,81	1064
Рязанская обл.	1,62	11	1,13	2032
Смоленская обл.	1,61	8	1,05	1311
Тамбовская обл.	1,52	28	1,27	5545
Тверская обл.	1,57	5	1,10	1288
Тульская обл.	1,64	23	1,10	3793
Ярославская обл.	1,66	26	1,43	6530
г. Москва	1,70	64	1,76	39 581
Республика Карелия	1,65	20	1,42	6263
Республика Коми	1,66	23	1,87	31 869
Архангельская обл.	1,68	41	1,74	24 241
Вологодская обл.	1,66	26	1,57	12 020
Калининградская обл.	1,70	28	1,38	5667
Ленинградская обл.	1,65	23	1,67	19 497
Мурманская обл.	1,64	21	1,63	16 593
Новгородская обл.	1,70	39	1,50	11 524
г. Санкт-Петербург	1,74	59	1,55	15 613
Краснодарский край	1,68	18	1,45	7394
Астраханская обл.	1,54	12	1,10	3411
Волгоградская обл.	1,65	15	1,18	2509
Ростовская обл.	1,61	11	0,98	1623
Республика Башкортостан	1,71	28	1,44	5904
Республика Татарстан	1,70	42	1,60	14 132
Удмуртская Республика	1,72	37	1,37	6316
Пермский край	1,71	37	1,64	12 611
Нижегородская обл.	1,70	25	1,37	4906
Оренбургская обл.	1,74	44	1,60	11 478
Пензенская обл.	1,44	3	1,04	597
Самарская обл.	1,71	38	1,39	7081
Саратовская обл.	1,57	4	0,81	406
Ульяновская обл.	1,52	1	0,76	149
Свердловская обл.	1,70	35	1,60	12 173
Тюменская обл.	1,68	75	2,11	104 246
Челябинская обл.	1,67	25	1,31	5261
Республика Хакасия	1,64	14	1,36	5187
Красноярский край	1,74	59	1,77	25 197
Иркутская обл.	1,67	37	1,55	12 305
Кемеровская обл.	1,68	16	1,41	4671
Новосибирская обл.	1,70	35	1,35	6017
Омская обл.	1,72	29	1,39	4950
Томская обл.	1,70	42	1,55	12 004
Республика Саха (Якутия)	1,71	54	1,84	39 155
Камчатский край	1,73	53	1,57	15 481
Приморский край	1,64	15	1,45	7717
Хабаровский край	1,69	30	1,51	10 689
Амурская обл.	1,64	17	1,42	6247
Магаданская обл.	1,74	79	1,78	39 820
Сахалинская обл.	1,68	63	2,27	169 913
Еврейская автономная обл.	1,58	4	1,35	2388
Чукотский автономный округ	1,74	107	2,09	101 702

Эффективность как инвестиций в новые основные фонды, так и в привлечение работников с высшим образованием по регионам различается весьма значительно. Отдача в форме роста душевого ВРП от инвестиций в новые основные фонды изменяется от 1% инвестиций (Ульяновская область) до 107% (Чукотский автономный округ). Отдача в форме роста душевого ВРП от увеличения на 1% числа занятых работников с высшим образованием изменяется от 149 руб. (Ульяновская область) до 169 913 руб. (Сахалинская обл.).

Наиболее эффективно наращивание доли занятых работников с высшим образованием в следующих регионах: г. Москва, Республика Коми, Архангельская область, Тюменская область, Красноярский край, Республика Саха (Якутия), Магаданская область, Сахалинская область, Чукотский автономный округ.

Наиболее эффективно инвестирование в новые основные фонды в следующих регионах: г. Москва, г. Санкт-Петербург, Тюменская область, Красноярский край, Камчатский край, Республика Саха (Якутия), Магаданская область, Сахалинская область, Чукотский автономный округ.

Полученные оценки эффективности наращивания ресурсов, необходимых для ускорения распространения новых технологических укладов позволят более обоснованно строить экономическую политику инновационного развития регионов страны.

Список литературы

1. Kondratieff N.The Long Waves in Economic Life. Martino Fine Books. 2014.

2. Perez C. Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages Paperback. 2003.

3. Markku W. Leadership in the sixth wave-excursions into the new paradigm of the Kondratieff cycle 2010-2050 // European Journal of Futures Research. March 2014, 2:36. URL: http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs40309-014-0036-7

4. Marchetti C., Nakicenovic N. The Dynamics of Energy Systems and the Logistic Substitution Model. Laxenburg, Austria, 1979.

5. Nefiodow L., Nefiodow S. The Sixth Kondratieff: A New Long Wave in the Global Economy. Createspace Independent Pub. 2014.

6. TauschA. The Hallmark of Crisis: A New Center-Periphery Perspective on Long Cycles. On Demand Publishing, LLC-Create Space. 2014.

7. Tanning T., Saat, M. and Tanning L. Kondratiev wave: overview of world economic cycles. Global Business and Economics Research Journal, 2013. Vol 2(2): 1-11. URL: www.journal.globejournal.org/index.../article/...

8. Sarunas M. Kondratieff, N. and Schumpeter, Joseph A. long-waves theory Analysis of long-cycles theory. Universities in Oslo, 2012.

9. Маевский В. Введение в эволюционную экономику. М.: Япония сегодня, 1997.

10. Hirooka M. Innovation Dynamism and Economic Growth. A Nonlinear Perspective. Cheltenham, UK; Northampton, MA: Edward Elgar, 2006

11. Maddison A. Historical Statistics of the World Economy: 1-2008 AD. URL: http//www.ggdc.net/maddison/ Historical_

12. Басовский Л.Е., Басовская Е.Н. Постиндустриальные уклады в экономике Рос-сии. М.: ИНФРА-М, 2017.

13. Басовский Л.Е. Циклы Кондратьева в экономике США // Экономика. - 2015. - Т. 3. - № 3. - C. 28-36.

14. Аверина Т.Н. Циклы Кондратьева в экономике Бельгии // Научные исследова-ния и разработки. Экономика. - 2015. - №. 3. - C. 4-8.

15. Коржов В.А. Циклы Кондратьева в экономике Норвегии // Научные исследо-вания и разработки. Экономика. - 2015. - №. 4. - C. 21-26.

16. Иванова О.С, Басовская Е.Н., Басовский Л.Е. Циклы Кондратьева в экономике Италии, Нидерландов, Германии и Франции // Научные исследования и разработки. Экономика. - 2015. - №. 6. - C. 26-35.

17. Шишкин А.Н. Исследование формирования циклов Кондратьева в экономике Канады // Научные исследования и разработки. Экономика. - 2016. - №. 1. - C. 34-40.

18. Левкина Н.Н. О результатах исследования волн Кондратьева в экономике Гре-ции и Португалии // Научные исследования и разработки. Экономика. - 2016. - №. 1. - C. 50-56.

19. Левкина Н.Н. Продуктивность технологических укладов в экономике Греции и Португалии // Научные исследования и разработки. Экономика. - 2016. - №. 4. - C. 23-26.

20. Аверина Т.Н., Левкина Н.Н. Продуктивность технологических укладов в эко-номике Испании // Научные исследования и разработки. Экономика. - 2016. - №. 5. - C. 32-34.

21. Басовский Л.Е., Басовская Е.Н. Вклад постиндустриальных укладов в душевой ВВП России, оцениваемый по методологии МВФ // Научные исследования и разработки. Экономика. - 2016. - Т. 4. - №. 6. - C. 13-15.

22. Левкина Н.Н. О результатах анализа вклада новых постиндустриальных укла-дов в душевой ВРП регионов Сибирского федерального округа Российской Федерации // Научные исследования и разработки. Экономика. - 2017. - Т. 5. - №. 1. - C. 22-26.

23. Шишкин А.Н. Вклад новых постиндустриальных укладов в душевой ВВП ре-гионов Дальневосточного федерального округа // Научные исследования и разработки. Экономика. - 2016. - Т. 4. - №. 6. - C. 63-67.

Отправить рукопись

Цитировать

Цитирований:

Подтверждение

Регистрация