Tula, Tula, Russian Federation
Tula, Tula, Russian Federation
The terms of transition to the domination of the fifth technical and economic paradigm in the regions of Russia are estimated based on the modeling of economic dynamics. Assessments of the impact of new technologies and human capital on the contribution of new technical and economic paradigms to per capita GDP in the regions of the coun-try are obtained. The coefficients of the elasticity of the contribution of new paradigms to the per capita GDP on the use of new technologies are estimated by the labor fund of new fixed assets, and on the use of human capital estimated by the share of employed workers with higher education are estimated. The effectiveness of investing in new fixed assets and in attracting employees with higher education by regions is estimated. Estimates based on the consistent use of econometric models are given.
new technical and economic paradigms, per capita GRP, new fixed assets, higher education, and econometric models.
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.
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. Maevskiy V. Vvedenie v evolyucionnuyu ekonomiku. M.: Yaponiya segodnya, 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. Basovskiy L.E., Basovskaya E.N. Postindustrial'nye uklady v ekonomike Ros-sii. M.: INFRA-M, 2017.
13. Basovskiy L.E. Cikly Kondrat'eva v ekonomike SShA // Ekonomika. - 2015. - T. 3. - № 3. - C. 28-36.
14. Averina T.N. Cikly Kondrat'eva v ekonomike Bel'gii // Nauchnye issledova-niya i razrabotki. Ekonomika. - 2015. - №. 3. - C. 4-8.
15. Korzhov V.A. Cikly Kondrat'eva v ekonomike Norvegii // Nauchnye issledo-vaniya i razrabotki. Ekonomika. - 2015. - №. 4. - C. 21-26.
16. Ivanova O.S, Basovskaya E.N., Basovskiy L.E. Cikly Kondrat'eva v ekonomike Italii, Niderlandov, Germanii i Francii // Nauchnye issledovaniya i razrabotki. Ekonomika. - 2015. - №. 6. - C. 26-35.
17. Shishkin A.N. Issledovanie formirovaniya ciklov Kondrat'eva v ekonomike Kanady // Nauchnye issledovaniya i razrabotki. Ekonomika. - 2016. - №. 1. - C. 34-40.
18. Levkina N.N. O rezul'tatah issledovaniya voln Kondrat'eva v ekonomike Gre-cii i Portugalii // Nauchnye issledovaniya i razrabotki. Ekonomika. - 2016. - №. 1. - C. 50-56.
19. Levkina N.N. Produktivnost' tehnologicheskih ukladov v ekonomike Grecii i Portugalii // Nauchnye issledovaniya i razrabotki. Ekonomika. - 2016. - №. 4. - C. 23-26.
20. Averina T.N., Levkina N.N. Produktivnost' tehnologicheskih ukladov v eko-nomike Ispanii // Nauchnye issledovaniya i razrabotki. Ekonomika. - 2016. - №. 5. - C. 32-34.
21. Basovskiy L.E., Basovskaya E.N. Vklad postindustrial'nyh ukladov v dushevoy VVP Rossii, ocenivaemyy po metodologii MVF // Nauchnye issledovaniya i razrabotki. Ekonomika. - 2016. - T. 4. - №. 6. - C. 13-15.
22. Levkina N.N. O rezul'tatah analiza vklada novyh postindustrial'nyh ukla-dov v dushevoy VRP regionov Sibirskogo federal'nogo okruga Rossiyskoy Federacii // Nauchnye issledovaniya i razrabotki. Ekonomika. - 2017. - T. 5. - №. 1. - C. 22-26.
23. Shishkin A.N. Vklad novyh postindustrial'nyh ukladov v dushevoy VVP re-gionov Dal'nevostochnogo federal'nogo okruga // Nauchnye issledovaniya i razrabotki. Ekonomika. - 2016. - T. 4. - №. 6. - C. 63-67.
