КАРТОЧКА ПРОЕКТА,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер 14-28-00065

НазваниеСтруктурно-циклическая парадигма экономического и технологического обновления макросоциальных систем (Мир и Россия в первой половине XXI века)

РуководительАкаев Аскар Акаевич, Доктор технических наук

Организация финансирования, регионфедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный экономический университет", г Санкт-Петербург

Годы выполнения при поддержке РНФ 2014 - 2016 

КонкурсКонкурс 2014 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований коллективами существующих научных лабораторий (кафедр)»

Область знания, основной код классификатора 08 - Гуманитарные и социальные науки, 08-155 - Прогнозирование социально- экономического развития, государственное регулирование экономики и управление социально-экономическими процессами

Ключевые словаСтруктурная и циклическая динамика, базисные инновации, экономический рост, технологическая структура, экономические циклы, нелинейные математические модели

Код ГРНТИ06.52.00


СтатусУспешно завершен


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Экономическая динамика индустриально развитых стран в последнее десятилетие ХХ века и в начале текущего века характеризуется крайне низкими темпами экономического роста. Так называемое «золотое время» быстрого и всеобщего экономического роста (1947-1982), когда наблюдались самые высокие темпы роста производительности труда, остались позади. Локомотивами мирового развития все в большей мере становятся Китай и Индия – страны с большим внутренним рынком и быстро растущими новыми высокотехнологическими отраслями экономики. Процессы глобализации не только способствовали открытию экономических границ, но и сделали доступным для многих стран самые передовые достижения в информационно-коммуникационных технологиях. Последнее существенно изменило скорость обмена информацией и характер кооперационных и торговых связей. Наряду с положительными результатами процессы глобализации создали условия и для быстрого распространения экономических и финансовых кризисов, придав по существу синхронный характер волновым процессам в различных регионах мира. Другой особенностью современного экономического развития становится качественно новая роль технологической и отраслевой структуры экономики. Базисные инновации новых промышленно-технологических платформ еще не стали объектом пристального внимания инвесторов, а национальные экономики находятся в различных фазах структурной готовности, что обусловливает асинхронный характер экономического и технологического обновления. Структурная составляющая развития испытывает постоянное воздействие экономических волн различной продолжительности, но это воздействие, как показывает экономическая практика, является взаимообусловленным. К сожалению, до настоящего времени циклические и структурные процессы изучаются и исследуются как отдельные и не взаимосвязанные экономические явления. Обширная библиография работ по экономическим циклам и структурным изменениям только подтверждает это. В то же время мировая и национальные экономики несут существенные потери от периодически повторяющихся кризисов и структурной несбалансированности. Экономическая теория и макроэкономическая практика находятся в постоянном поиске рецептов для решения этих проблем, но замедляющиеся темпы развития мировой экономики свидетельствуют о том, что эти рецепты не дают должного эффекта. В этой связи рассмотрение структурно-циклической составляющей экономического развития как единого целого позволит существенно расширить теоретические основы исследования и создаст предпосылки для создания новых методов и подходов в изучении процессов экономической динамики. Макроэкономические системы в большей мере подвержены воздействию волновых (циклических) процессов, чем микроэкономические. Структурные же изменения накапливаются на микроуровне, поскольку инновации и новые технологии постоянно изменяют структуру производства и как следствие – изменяют целые отрасли экономики. Ввиду непрерывности этого процесса «невидимая рука рынка» не всегда дает «правильные» сигналы хозяйствующим субъектам о месте, времени и объёмах новых вложений, создавая тем самым предпосылки для накопления структурных диспропорций. В этой связи критически важным является определение правильного времени для изменения инвестиционных стратегий компаний и «структурной готовности» самих отраслей к развитию в новых условиях (новые продукты, новые требования потребителей, новые технологии, новые методы управления и т.д.). Структурно-циклический подход может рассматриваться как один из наиболее возможных путей решения проблемы «правильности момента» для принятия решений на микроуровне об изменении стратегии развития с целью минимизации потерь при технологическом обновлении производства. В свою очередь технологическое обновление приведет к обновлению экономическому.

Ожидаемые результаты
Ожидаемые результаты: 1. Создание основ структурно-циклической теории экономической динамики - это позволит применить новые методы и подходы при исследовании реальных экономических систем и расширить возможности познания основных экономических трендов постиндустриального развития национальных экономик в первой половине XXI века в рамках новых направлений теории экономического роста. 2. Установление причинно-следственных связей и раскрытие механизма влияния микроэкономической среды на макроэкономические структурные изменения в рамках теории базисных инноваций и волновых процессов - это позволит создать ориентированную на практическое использование бизнес-ориентированную математическую модель принятия решений о времени и объёмах инвестиций в критически важные моменты технологического обновления. 3. Построение комплекса математических моделей взаимосвязи технологических изменений, волновых процессов и управления структурной динамикой отраслевых изменений - верификация такой модели на реальных статистических данных позволит экономической практике более точно определять направления, объёмы и время использования ресурсов на цели социально-экономического развития на микро - и макроуровнях. Достижение планируемых научных результатов будет означать их соответствие мировому уровню экономических исследований, а успешная верификация предложенных математических моделей на реальных статистических данных в значительной мере расширит прикладную направленность научных результатов исследования.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


Аннотация результатов, полученных в 2014 году
Наши предыдущие исследования экономических циклов и структурной динамики макроэкономических систем показали необходимость (A) методов укрупнения и (B) формулирования новой парадигмы исследования. В сочетании (A) и (B) органично объединяют структурные и циклические компоненты развития в подходах на макро-уровне. Тенденции восходящих технологических разработок в отраслях экономики, а также новые практики инновационного управления на микроэкономической уровне фирмы обеспечивают предпочтение эмпирических данных для анализа причинных связей между внедрением инноваций на различных уровнях экономического цикла и структурными изменениями всех уровней экономики, от микро до макро. Нами разработана двухфазная модель асинхронных экономических циклов и структурных изменений, которая апробирована на данных по таким отраслям экономики США как промышленность, транспорт и горная для периода с 1947 по 2012 год. Полученные графики временных рядов иллюстрируют, с одной стороны, двойственность структурных изменений. С другой стороны, они демонстрируют сами изменения в виде резких подъемов и падений. Данные результаты устанавливают сочетание (A) - (B). Другим важным направлением исследований стало изучение аллометрических процессов экономической динамики в контексте «прогнозной относимости» - на основе сравнения данных по США (крупное государство) и данных по Германии (государство средних размеров) в период с 2009 по 2014 год. Предварительные расчеты показывают, что данный период представляет из себя фазу бифуркации и существуют три сценария: i) резкое падение, ii) прорыв сопутствующих инноваций и iii) оба сценария вместе. В рамках тематического исследования был проведен анализ: - механизма взаимодействия структурных изменений, циклических колебаний и экономического роста; –промышленных деловых циклов индустриально развитых стран в ХХ веке и механизма самоподдерживания экономической динамики; –отраслевых и технологических структурных сдвигов в экономиках индустриально развитых стран и их взаимосвязи с инновационной стратегией фирм и компаний; –циклов формирования человеческого капитала и динамики рынка труда; –влияния финансовых рынков на формирование инвестиционной и инновационной стратегий промышленных компаний; –формирования и функционирования высокотехнологичных секторов экономики в странах G-7 в последней четверти ХХ века; –патентной статистики в странах G-7 в последней четверти ХХ века; –взаимосвязи структурных изменений и длительности промышленных циклов. На основе проведенного анализа и систематизация статистических данных об отраслевой и технологической структуре промышленности стран ОЭСР были разработаны: - математические модели диффузии базисных инноваций; - методология исследования многофакторных и многоцикличных процессов в реальных экономических системах, а также проведены математические тесты на предмет соответствия динамики базисных инноваций циклам экономического развития. Наиболее значимые научные результаты: 1. Разработаны концептуальные основы структурно-циклической теории экономической динамики - это позволит применить новые методы и подходы при исследовании реальных экономических систем и расширить возможности познания основных экономических трендов постиндустриального развития национальных экономик в первой половине XXI века в рамках новых направлений теории экономического роста. 2. Построена и апробирована Двухфазовая модель экономических циклов и структурных сдвигов. 3. Первое десятилетие 21 века является фазой стагнации цикла Кузнеца, который начался в 1980х годах. Более того, в рамках модели сокращенных метаморфоз критическими характеристическими событиями в пределах данного III цикла являются разрывы характеристических пузырей: около 2000 года это разрыв интернет пузыря "Дотком", а в 2008 году это был лопнувший пузырь долгов финансовой отрасли. 4. Текущая фаза (около 2014 года) является незаконченным структурным сдвигом в цикле Китчина с 2008 по 2103гг, который начался с ссуд финансовым учреждениям. Структурный сдвиг закончил Большую Рецессию в 2009 году, но не смог обеспечить восстановление Реальной Экономики. Что намного хуже, он вытеснил обновление как в финансовом секторе, так и в реальной экономике. Финансирование инноваций стало настоящим узким местом как в поддержании динамической стабильности, так и в осуществлении продуктного прогресса (появления новых продуктов). Фаза около 2014 года является Фазой IV краткосрочного цикла Китчина с 2009 по 2013гг; морфологически это “Фаза бифуркации” 5. Возможные сценарии развития. Первая возможность «Небольшого восстановления и тройной рецессии». Второй сценарий: Конвой “Базисных” инноваций приводит к началу Нового цикла Кузнеца (обновления и рост). Третья возможность: сочетание двух сценариев

 

Публикации

1. Акаев А., Сарыгулов А., Соколов М. Mаcroeconomic evolution: multipolarity of the process and quantitative estimation models Social Evolution & History, Волгоград, Vol. 14 № 2, с. 191-207 (год публикации - 2015).

2. Акаев А.А. От эпохи великой дивергенции к эпохе великой конвергенции. Математическое моделирование и прогнозирование долгосрочного технологического и экономического развития мировой динамики. М.: ЛЕНАНД, 352 с. (год публикации - 2014).

3. Акаев А.А., Сарыгулов А.И., Соколов В.Н. Структурная динамика современных экономических систем Изд-во Санкт-Петербургского государственного политехнического университета, СПб., 170 с. (год публикации - 2014).

4. Еникеева Л.А. Формирование стратегий развития морского и речного транспорта РФ на фоне кризисных процессов в условиях глобальной нестабильности мировых экономических систем Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова, № 6 (28). – с. 54–61. (год публикации - 2014).

5. Еникеева Л.А. К вопросу об измерении человеческого капитала в контексте анализа человеческих возможностей Мировая наука и образование в условиях современного общества. АР-Консалт. Москва, Часть I. с. 117-119 (год публикации - 2014).

6. Ичкитидзе Ю.Р. Религиозный иммунитет как источник экономического развития России. Проблемы современной экономики, СПб, № 3(51) с. 342-347. (год публикации - 2014).

7. Карпова Г.В. Накопленный и использованный человеческий капитал Мировая наука и образование в условиях современного общества. Вестник СПбГЭУ, сер. Экономика, №8(75) 2014. с. 35-47 (год публикации - 2014).

8. Чибрик М.И., Курылева А.И., Жак Р.В., Баринова М.В., Лушкин А.Ю. Асимметричные циклы в экономике (под ред. Соколова В.Н.) Изд-во Санкт-Петербургского государственного политехнического университета, СПб., 288 с. (год публикации - 2014).


Аннотация результатов, полученных в 2015 году
Предложена динамическая модель структурно-циклических процессов, где трендовая составляющая рассматривается как системная характеристика самих структурных изменений. Исходной предпосылкой при построении такой модели является предположение, что трендовая кривая движения независимых инвестиций в нормальных (не кризисных) условиях растет с постоянным ежегодным темпом. Важным для анализа характера структурных изменений является предположение, что циклические отклонения инвестиций от трендовой кривой представляют суперпозицию кратко- и среднесрочных циклов, вызывающих соответствующие циклы Китчина и Жюгляра. Предложенная модель учитывает все ключевые экономические индикаторы, необходимые для комплексной оценки структурных изменений и циклических колебаний. Особое значение в модели играет нелинейный акселератор инвестиций, который обеспечивает поддержание в данной экономической системе незатухающих циклических колебаний и мощность которого определяется коэффициентом усиления. Верификация модели на реальных статистических данных подтвердила корректность числовых характеристик нелинейного акселератора полученных по модели, в частности тех значений, при которых происходит бифуркация и зарождение нового цикла. Результаты компьютерного моделирования также показали, что при определенных значениях параметров мощности нелинейного акселератора происходит потеря устойчивости системы и экономика испытывает кризис, впадая в глубокую рецессию, то есть потеря устойчивости связана с резкими изменениями в структуре экономики, но не циклическими колебаниями. Проведен анализ неравномерности технологического развития развитых и развивающихся стран по следующим направлениям: - тенденции и направления финансирования затрат на фундаментальные исследования и НИОКР в развитых и развивающихся странах; - финансирование фундаментальных исследований крупными корпорациями; - структура инвестиций в НИОКР по источникам; - тренды развития высокотехнологичных секторов обрабатывающего сектора экономики в разрезе различных стран. Проведен анализ аллометрических процессов в рамках предложенной ранее модели структурных сдвигов. Особое внимание было уделено случаям квази-вероятностей Вейля-Вигнера (Weyl-Wigner) для моделирования экономической динамики пучков промышленных отраслей. Концепция Вейдлиха-Вейля-Вигнера для метаморфозной модели Менша является а) плавно возникающим фазовым переходом, который б) внезапно теряет свою гладкость и входит в фазу разрыва, прерывающий постепенный поток событий, а затем в) разрушает и дробит существующие экономические структуры до тех пор, пока г) новая структура не станет доминирующей. В этот момент д) возникает новый пучок инноваций, имеющий упорядоченный характер и формирование новой структуры. Проведен анализ существующего математического аппарата описания циклических процессов, проведена его систематизация и определены методические подходы для их практического использования при анализе структурно-циклических процессов в экономике. Получены приближенные аналитические выражения: - описывающие структуру и динамику мирового энергопотребления на двух этапах индустриальной эпохи: начальном, охватывающем период с 1820 г. по 1950 г., и втором – после 2000 г., когда произошел переход к новой парадигме энергопотребления, состоящей в стабилизации душевого энергопотребления на глобальном уровне; - для определения стоимости углеводородных ископаемых топлив (угля, нефти и природного газа) на обоих этапах всей индустриальной эпохи, а также для получения прогнозных расчетов в XXI веке. Указанные формулы учитывают только фундаментальные факторы – издержки добычи, истощение и замещение. Составлен долгосрочный прогноз влияния углеводородных ископаемых энергоресурсов на структуру и динамику мировой экономики в XXI веке. Показано, что доля затрат на потребление углеводородных энергоресурсов, обусловленная фундаментальными факторами, не превысит допустимых 5% от мирового ВВП в течение всего XXI века. Всплески затрат на покупку углеводородных энергоресурсов, выходящие за пределы 5% ВВП и тормозящие экономический рост вплоть до рецессии, обусловлены исключительно спекулятивными факторами, торговыми войнами или являются следствием геополитических конфликтов и противостояний Получены обобщенные экономические характеристики о тенденциях формирования инновационно новых сегментов экономики на основе анализа 5-летнего периода деятельности 600 американских инновационных компаний. Проведена верификация разработанной ранее модели фазы структурных сдвигов для широкого массива данных, включающая реальные статистические данные по трем отраслям (обрабатывающая, горнодобывающая и транспорт) для 10 стран (США. Канада, Финляндия, Италия, Корея, Нидерланды, Норвегия, Испания, Швеция, Великобритания) для периода 1985 – 2005 гг. Расчеты показали наличие значительного числа траекторий выпуска в каждой отдельно взятой отрасли, при которых объёмы производства значительно превосходят фактические значения. Это достигается за счет более лучшей и сбалансированной структуры отрасли. По существу, в реальных экономических системах имеют место постоянные потери вследствие структурной несбалансированности. Основные итоги исследований были изложены на Втором Международном семинаре "Базисные технологии первой половины XXI века (структурно-циклический анализ)" - октябрь 2015 год, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого.

 

Публикации

1. Enikeeva L.A., Stelmashonok E.V., Stelmashonok V.L. Modeling of Information Protection System of Business Processes Infrastructure on an Industrial Plant International Business Management, Faisalabad, Pakistan, Vol №10 Issue 3, 2016. P.315-319. (год публикации - 2016).

2. Karpova G., Spiridonova N. Social capital as an environment of economic development L`Association 1901 “SEPIKE”, Number 8, p 107-112 (год публикации - 2015).

3. L.A. Enikeeva, E.K. Torosyan Formulating Strategies Towards Economic and Technological Retrofitting of Macrosocial Systems Mediterranean Journal of Social Sciences, Vol. 6, No. 4 P.637-641 (год публикации - 2015).

4. L.A. Enikeeva, E.V. Stelmashonok, V.L. Stelmashonok Models of Optimizing the Information Security Industry Infrastructure Mediterranean Journal of Social Sciences, Vol 6, No 5, P.353-359. (год публикации - 2015).

5. Акаев А.А. Модели инновационного эндогенного экономического роста AN-типа и их обоснование МИР (Модернизация. Инновации. Развитие), 2015, т.6., №2(22), с.70-79. (год публикации - 2015).

6. Акаев А.А., Ичкитидзе Ю.Р., Сарыгулов А.И., Соколов В.Н. Social Evolution in Terms of Economic Dynamics: Eastern European Countries between 1990 and 2014 Social Evolution & History, Vol. 15, No. 2, 2016, p. 3-24 (год публикации - 2016).

7. Акаев А.А., Румянцева С.Ю., Сарыгулов А.И., Соколов В.Н. О структурно-технологической парадигме технологической модернизации экономики Кондратьевские волны: наследие и современность, Волгоград, изд. Учитель, с. 23-53 (год публикации - 2015).

8. Акаев А.А., Сарыгулов А.И., Соколов В.Н. Mathematical Models of Economic Dynamics in the Context of High Inflation and Unstable Development Doklady Mathematics, Vol. 92, No. 3, pp. 1–4. (год публикации - 2015).

9. Девезас Т., Кораблев В., Сарыгулов А. Второй Международный семинар "Базисные технологии первой половины XXI века (структурно-циклический анализ)" Проблемы современной экономики, № 3(55), с. 400-401 (год публикации - 2015).

10. Девезас Т., Кораблев В.В., Сарыгулов А.И. Циклические процессы и смена технологических платформ: вызовы и решения Научно-технические ведомости СПбГПУ, № 4(231), 2015 (год публикации - 2015).

11. Еникеева Л.А. Механизм управления знаниевыми инновациями наукоемких предприятий Петербурский экономический журнал, №4,2015 (год публикации - 2015).

12. Ичкитидзе Ю.Р. Рыночные торги акциями в условиях рефлексивной модели Финансы и Бизнес, 2015, № 2, с. 70-91 (год публикации - 2015).

13. Карпова Г.В., Андреева Е.А. Методология и практика оценки структурных сдвигов в экономике Вестник гражданских инженеров, № 6 (53), 2015. (год публикации - 2015).

14. Соколов В.Н. Трансформация Евразийского пространства через призму экономической динамики СПб: Изд. НПК «РОСТ», Технологическая перспектива в рамках евразийского пространства: новые рынки и точки экономического роста. Изд. НПК "РОСТ" (Санкт-Петербург) с. 8-11. (год публикации - 2015).


Аннотация результатов, полученных в 2016 году
1. Статистические данные показывают, что экономика еврозоны находится в неустойчивом равновесии, когда возможен и вариант повторной рецессии. Это свидетельствует о том, что 2016-й год для экономики еврозоны является годом бифуркации (разветвления в двух направлениях), когда она может пойти по восходящей траектории развития или же по нисходящей траектории к существенному спаду, вплоть до рецессии. Для распознавания процесса бифуркации, т.е. перехода в метаморфозное состояние, нами предложена специально разработанная модель нелинейной динамики, описывающая совместное взаимодействие долгосрочного экономического роста и циклических колебаний деловой активности. Модель содержит встроенный нелинейный акселератор инвестиций, поддерживающий незатухающие колебания в экономике. Предложена схема разделения быстроколеблющихся деловых циклов и медленноменяющейся трендовой траектории долгосрочного роста. Предложенная модель позволяет определить характер и устойчивость точек равновесия динамической экономической системы, а полученные на её основе конкретные численные интервалы изменения мощности акселератора (от 0 до значений более чем 2,05) дают следующие характеристики состояние равновесия: устойчивый узел, неустойчивый узел, устойчивый фокус, неустойчивый фокус, точка бифуркации. Основными параметрами модели являются: скорость реакции запаздывания предложения от спроса; скорость реакции запаздывания фактических капиталовложений от момента принятия решения об индуцированных инвестициях; мощность акселератора; коэффициент сбережений. Ретроспективный период, за который использовались экономические данные, охватывал для стран Еврозоны период с 1995 по 2015 год. Расчеты по модели и её верификация на основе реальных статистических данных показали, что в экономике еврозоны уже произошла бифуркация Андронова-Хопфа, т.е. мягкая форма потери устойчивости. Это говорит о том, что она восприимчива к структурным изменениям, но вместе с тем и весьма чувствительна к малым флуктуациям внутренних и внешних возмущений. Если будут приняты правильные экономические решения, у Евросоюза появится уникальный шанс сформировать будущую сбалансированную и гармоничную структуру экономики, наиболее отвечающую вызовам XXI века. 2. Для построения математической модели взаимосвязи технологических изменений, волновых процессов и управления структурной динамикой отраслевых изменений использована производственная функция Солоу, включающая технический прогресс нейтральный по Хиксу. Предложенная модель описывает долговременные трендовые траектории развития основных макроэкономических переменных величин. . Траектория роста, согласно модели, формируется под воздействием автономных инвестиций, которые подготавливаются преимущественно революционными изменениями техники и технологий и порождаемыми ими инновационными продуктами, и производственными процессами. Именно автономные инвестиции дают первоначальный толчок повышательному движению экономики и определяют его тренд. Они оказывают посредством мультипликатора умноженное воздействие на доход, а далее с помощью стимулированного спроса и индуцированных инвестиций доводят его до уровней, характерных для бума. Технологический уровень в инновационных отраслях связан со средним технологическим уровнем по всей экономике (согласно уравнению Дубовского). Средний уровень технологического прогресса по всей экономике определяется быстро растущим технологическим уровнем в инновационных отраслях экономики (Фримен). Исходя из вышеизложенного нами предложено уравнение, показывающее какой должна быть динамика роста высокотехнологичных инновационных отраслей и секторов экономики, чтобы они в дальнейшем смогли обеспечить желаемый средний уровень технического прогресса по всей экономике. Эта модель фактически устанавливает связь между долговременным экономическим ростом и технологическими сдвигами в промышленности. 3. В целях описания механизма влияния микроэкономической среды на макроэкономические структурные изменения и для компьютерного моделирования сценариев экономического развития в критически важные моменты технологического обновления предложены два подхода: а) Для определения оптимального момента инвестиций в оборудование и расширение производства, а именно, для определения момента преодоления спада в ходе бизнес цикла, предложена модель на основе системы опережающих показателей динамики фондовых индексов, которая апробирована на примере фондового рынка США. По результатам расчетов показано, что сокращать долю вложений в акции оптимально, когда инфляция в США поднимается выше 4-8% годовых за последние полгода. Эти циклы тесно коррелированны с выявленными Hirooka (2003, 2006) магистральными инновациями. За исключением долгосрочных трендов, вызванных магистральными инновациями и инфляцией, анализ эмпирических данных позволяет выделить в ценах акций временные тренды, длительность которых коррелирует с длительностью бизнес цикла. Их то и необходимо рассматривать как оптимальный момент инвестиций в оборудование и расширение производства. б) Использование математической модели перестройки технологической структуры промышленности. Расчеты, проведенные по модели, показали, что динамика доли высокотехнологичных производств в промышленности полностью определяется заданной стратегией долговременного экономического роста и отраслевыми структурными сдвигами. Для иллюстрации практических прогнозных расчетов стратегии управления цикличным экономическим ростом на повышательной волне 6-го БЦК (2018-2040 гг.) с помощью отраслевых и технологических структурных сдвигов, выбраны экономики Германии и Китая. Сценарии, полученные на основе компьютерного моделирования, показывают, что стратегия структурных реформ для германской экономики должна предполагать следующее: 1) необходимо удвоить долю высокотехнологичных производств (довести до 18%) за счет снижения доли средневысокотехнологичных производств до близкого к оптимальному уровню в 32%; 2) увеличить долю средненизкотехнологичных производств до 30% за счет некоторого снижения низкотехнологичных производств. Первая часть стратегии решает важнейший вопрос об обеспечении технологического лидерства Германии, а также вопросы создания миллионов высококвалифицированных и высокооплачиваемых рабочих мест для высокообразованного немецкого рабочего класса. А вторая часть стратегии решает наиболее острейшие вопросы создания миллионов рабочих мест для мигрантов с низкой рабочей квалификацией. Отличной от Германии стратегии должен придерживаться Китай. Прежде всего по причине того, что в отличие от ведущих стран Еврозоны, экономика этой страны не находится в точке бифуркации. Недостатком технологической структуры является низкая доля средневысокотехнологичных производств (всего 18%, тогда как оптимальная доля должна приближаться к 30%). Долгосрочная стратегия экономического развития для Китая заключается в том, чтобы поддерживать средние темпы экономического роста около 5% на протяжении 2018-2040 гг. и при этом добиться сбалансирования отраслевой структуры до оптимальной. А для этого требуется снизить долю сельского хозяйства до 5-6% и повысить долю сферы услуг до 25%, чтобы создать многие десятки миллионов рабочих мест для сельских жителей, переезжающих в города в процессе урбанизации. 4. Научным коллективом был проанализирован опыт поддержки новых, инновационных отраслей экономики в таких странах как США. Япония, Южная Корея, Германия и Китай за последние 25 лет. Опыт формирования новых отраслей экономики, и прежде всего в промышленности, показал, что в случае успешно выбранной стратегии, открываются реальные возможности для обеспечения долговременного и устойчивого экономического развития. Отметим некоторые, наиболее важные, инструменты промышленной и структурной политики, использование которых на государственном уровне, могло бы способствовать устойчивому росту российской экономики: финансирование новых производств посредством фондового рынка, а не через непрозрачные госкомпании; обеспечение широкой практики создания новейших экспериментальных лабораторий и программ прикладных исследований при университетах и специальных научно-технических институтах; импорт технологий, организацию и распределение ресурсов среди экспериментальных лабораторий, открытие университетских центров прикладных программ, а также разработку стратегии продвижения новых технологий на рынок необходимо поручить отраслевым специализированным институтам прикладных исследований, наподобие немецкого общества Фраунхофер; необходимо выделить ключевые отрасли новой промышленности, где мы хотим присутствовать, и в каждой отрасли основать свой институт прикладных исследований (к таким отраслям необходимо отнести: полупроводники и микроэлектронику, светодиоды и FD-панели, фотогальванику, аккумуляторы нового типа, медицину, фармацевтику и биотехнологии); центрами инновационных кластеров нужно определить исследовательские университеты; тесно увязать образовательные программы и фундаментальные и прикладные исследования в технических сферах с программами в области экономики и менеджмента с целью создания слоя в 1-2 тыс. талантливых, мотивированных инновационных менеджеров мирового уровня; распространить положительный опыт грантовых программ Российского Научного Фонда для решения задач в области прикладной инженерии; допуск на внутренний рынок ведущих мировых производителей. 5. На основе разработанной структурно-циклической модели экономической динамики построены среднесрочные прогнозы (на период до 2025 г). для стран, входящих в G-20 , а также для Австрии, Бельгии, Дании, Египта, Испании, Малайзии, Нигерии, Нидерландов, Норвегии, Португалии, Финляндии, Швеции по таким показателям, как: - объём ВВП (в ценах 2015 г.); - базисные и цепные темпы экономического роста; - структурные изменения в отраслевом разрезе; - межстрановая отраслевая структурная динамика. Полученные результаты опубликованы в 14 статьях (в том числе 8 в изданиях, индексируемых в базах данных «Скопус» и «Web of Science») и 3 монографиях.

 

Публикации

1. Акаев A. A., Ичкитидзе Ю. Р., Сарыгулов А. И., Соколов В. Н. Постсоциалистическая трансформация стран Центральной и Восточной Европы на рубеже веков: Региональное развитие и экономическое неравенство. Экономика региона, 2016. — Т. 12, вып. 3. — С. 613–626 (год публикации - 2016).

2. Акаев А. А., Сарыгулов А. И., Соколов В. Н. Математическая модель экономической динамики в условиях высокой инфляции и нестабильного развития Доклады академии наук, Том 465, № 6. Изд. "Наука" (Москва). 2015 c. 643-652 (год публикации - 2015).

3. Акаев А.А. From the Great Divergence to the Great Convergence Dynamic Modelling, Empirical Macroeconomics, and Finance, Springer, Switzerland., Springer, Switzerland (год публикации - 2016).

4. Акаев А.А., Зиядуллаев Н.С., Сарыгулов А.И., Соколов В.Н. Medium-Term Forecast of the Dynamics of the Development of the Russian Economy Studies on Russian Economic Development, 2016, Vol. 27, No. 5, pp. 510–517. (год публикации - 2016).

5. Акаев А.А., Румянцева С.Ю., Сарыгулов А.И., Соколов В.Н. Структурно-циклические процессы экономической динамики СПб.: Издательство Политехнического университета, 2016. 392 с. (год публикации - 2016).

6. Болотин М.Я. Экономические циклы Экономика и предпринимательство, 2016 № 4 (ч.1) с. 63-67 (год публикации - 2016).

7. Болотин М.Я. Распределение базисных инноваций Экономика и предпринимательство, 2016 № 4 (ч.1) с. 86-93 (год публикации - 2016).

8. Девезас Т., Лейтао Ж., Сарыгулов А. Industry 4.0 - Entrepreneurship and Structural Change in the New Digital Landscape Springer Verlag, - (год публикации - 2017).

9. Еникеева Л.А., Коровин К.О., Петряков А.А. Modeling of Asynchronous Business Cyclesbased on G. Mensch Metamorphosis Model International Business Management, 2016 Volume: 10 Issue: 15 Page No.: 2788-2794 (год публикации - 2016).

10. Еникеева Л.А., Курылева А., Лушкин А. On New Approaches of Economic Cycles International Business Management, 2016 Volume: 10 Issue: 18 Page No.: 4411-4421 (год публикации - 2016).

11. Еникеева Л.А., Торосян Е.К., Сорвина Т.А. Customer Involvement in Emerging and Developed Markets as a Marketing Innovation International Business Management, 2016 Volume: 10 Issue: 18 Page No.: 4324-4331. (год публикации - 2016).

12. Еникеева Л.А., Ширшикова М.С. Разработка моделей конкурентоспособности экономики России через повышение качества жизни населения регионов на основе международных и региональных индексов качества жизни Экономика и предпринимательство, 2015. № 4-1 (57-1). с. 408-412 (год публикации - 2015).

13. Еникеева Л.А., Ширшикова М.С. Модели прогнозирования качества жизни на основе международных индексов Современные проблемы науки и образования, 2015. № 1-1. с. 656-664. (год публикации - 2015).

14. Ичкитидзе Ю. Р., Румянцева С. Ю. Тренды инновационного развития: мировой опыт поддержки новых отраслей СПб. Издательство Политехнического университета, СПб, изд. СПбГПУ, с. 312 (год публикации - 2016).

15. Ичкитидзе Ю.Р. The Duality of Equilibrium between the Stock Price and the Fair Value for a Fast-Growing Company Proceedings of the XIX International Conference on Soft Computing and Measurements, 2016. рр. 477-481 (год публикации - 2016).

16. Ичкитидзе Ю.Р., Звонцов А.В. The Optimal Debt Size under Instability of Financial Markets Proceedings of the XIX International Conference on Soft Computing and Measurements, 2016. pp. 525-529 (год публикации - 2016).

17. Ичкитидзе Ю.Р., Петряков А.А. Cascade Model of Innovative Dynamics with Investment Flows Indian Journal of Science and Technology, 2016. Vol 9(14) (год публикации - 2016).


Возможность практического использования результатов
не указано