Прогноз распространения и эффективность использования ресурсов в новых технологических укладах в регионах России
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.), b1-3 – 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

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

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

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.

Спислит

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.

Войти или Создать
* Забыли пароль?