Статья: Четвертая промышленная революция в РФ: оценка перспектив на основе построения долгосрочных циклов опережающего развития

Второй - основывается на предположении о том, что система факторов должна учитывать всю совокупность параметров, влияющих на корректировку экономической активности хозяйствующих субъектов. При этом важным методологическим вопросом становится определение данных параметров в целом, а также на уровне типа (масштаба) циклических колебаний.

Таким образом, методологически важным становится, в рамках повышения точности прогнозируемых фазовых циклических сдвигов, определение и учет наиболее адекватного набора факторов, отражающих институциональные сдвиги в социально-экономической среде, а также определение горизонта моделируемых ожиданий.

Горизонт прогнозирования определяется, лаговыми значениями факторов, укладывающихся в парадигму логики и масштаба изучаемого цикла. Это означает, что разработка долгосрочных прогнозов макроэкономических генераций должна сопровождаться моделированием долгосрочных циклов опережающего развития на основе использования совокупностей однородных факторов, имеющих опережающее развитие относительно общеэкономического тренда с лагом 8-10 лет. Размер лага в модели определяется средней длиной фазы цикла. Данный методологический подход обусловлен тем, что важнейшей частью прогнозирования циклического развития экономики является процесс определения периода, в котором происходит процесс фазовых сдвигов. Несомненно, фазы цикла могут отличаться по длине и масштабу. Вместе с тем «облегчая» методологический аппарат продолжительность длины фаз цикла принимается равной для всех видов фаз: депрессия, оживление, рост, спад. Аналогичная структурно-логическая модель характерна и для других изучаемых экономических циклов, характеризующихся различной масштабностью и длиной. Соответствие лаговых значений факторов циклам представлена в таблице 1.

Таблица 1 - Прогностические горизонты моделируемых циклов опережающего развития в зависимости от их длины и масштаба

Таким образом, реализуемая в работе методология разработки циклов опережающего развития позволяет оценивать и прогнозировать фазовые сдвиги экономического цикла в зависимости от определения масштаба лаговых значений.

Главным достоинством разработанной методики построения и прогнозирования циклического развития экономики на базе разработки и количественной интерпретации циклов опережающего развития является минимизация применения усилий, направленных на разработку сценариев развития конъюнктурных и иных параметров экономической системы. Поскольку в методологический аппарат заложен механизм опережающего развития, то и выявленные тренды ожиданий экономических агентов будут определять динамику развития экономики страны (региона) в будущем с определенным лагом. Вместе с тем, несомненно, влияние шоковых параметров развития социально-экономической среды будет формировать крен в траектории циклов опережающего развития, тем самым формируя новые, смещенные траектории развития. Однако, в отличие от традиционных моделей прогнозирования оценка опережающего развития трендов экономического роста, на основе определения ожиданий экономических агентов, во многом будут способствовать предвидению подобных «шоков».

В обобщенном виде структурно-логическая схема моделирования циклов опережающего развития представлена на рисунке 1 [10].

Рисунок 1 - Структурно-логическая схема моделирования циклов опережающего развития

долгосрочный цикл опережающий экономический

Поиск решений, направленных на идентификацию системы факторов на предмет и степень их опережающего развития относительно общеэкономического тренда системы (ИПП) был реализован посредством применения инструментов кросс-корреляционного анализа [11].

Результаты кросс-корреляционного анализа рассматриваемых статистических рядов, в качестве которых с одной стороны выступает результативный фактор (эталонный ряд), с другой - исследуемые временные ряды анализируемых факторов (всего было подвергнуто анализу 52 фактора институционального и конъюнктурного порядка), представлены в таблице 2. Агрегированные данные таблицы содержат результаты кросс-корреляционного анализа, позволившего идентифицировать из большой совокупности статистических факторов институционального и конъюнктурного порядка (в оценках участвовало 52 фактора) те, которые характеризуются опережающим эффектом относительно так называемого эталонного фактора - индекса промышленного производства. Значения в ячейках указывают на лаговое значение, указывающего на уровень опережения того или иного фактора относительного ИПП.

Таблица 2 - Состав факторов, характеризующихся опережающей динамикой относительного эталонного ряда (ИПП), в разрезе укрупненных опережающих индексов (пустые ячейки свидетельствуют об отсутствии опережающего эффекта фактора для соответствующего экономического цикла кратко-, средне- и долгосрочного порядка)

В таблице представлены значения лагов, для факторов, удовлетворяющих нашим требованиям относительно опережающей динамики их развития относительно эталонного ряда. При этом важным представляется то, что полученные по результатам оценок и расчетов, лаговые значения имеют весьма широкий диапазон от 1 до 12 лет.

Таким образом, по результатам кросс-корреляционного анализа в окончательный состав факторов, из первоначально определенного списка в количестве 52 ед. вошли 19 ед. Что же касается факторов, вошедших в условную группу показателей, участвующих в расчетах и оценках долгосрочных циклов опережающего развития, то здесь все полностью укладывается в парадигму теории длинных волн. В соответствии с ней в качестве ключевого фактора циклического развития выступает неравномерность инновационной активности в экономике, формирующей смены технологических укладов. Или, согласно теории Й. Шумпетера, «…главной движущей силой долговременных колебаний капиталистической экономики является волнообразная динамика технических и технологических нововведений» [12].

Индексный метод анализа предусматривает решение вопроса о выборе, и обосновании методологии определения весовых коэффициентов субиндексов. В нашем исследовании использован метод таксономического анализа, как наиболее методологически «продвинутый» метод определения весовых коэффициентов. Он основан на определении расстояний между точками многомерного пространства, размерность которого определяется количеством участвующих в модели факторов.

Реализация представленных выше методологических процедур позволяет перейти к заключительному этапу - построению так называемого сводного индекса опережающего развития (ИОР). Значение данного показателя, оценивающего ожидания экономических агентов, складывается из рассчитанных рядов индикаторов, или субиндексов.

В формульном виде расчет ИОР выглядит следующим образом:

I1 = W1*I1i + W2*I2i + W3*I3i + W4*I4i + W5*I5i + W6*I6i + W7*I7i

где Ii - значение индекса опережающего развития (ИОР);

i - значение периода (год в нашем случае);

I 1 i - индекс урбанистического развития в i -м году;

I 2 i - индекс человеческого капитала в i -м году;

I 3 i - индекс производственно-ресурсного развития в i -м году;

I 4 i - индекс институционально-культурного развития в i -м году;

I 5 i - индекс развития экономической активности в i -м году;

I 6 i - индекс научно-исследовательского потенциала в i -м году;

I 7 i - индекс изменения капитала;

W1, W2, W3, W4, W5, W6, W7 - весовые коэффициенты соответствующих индексов.

Реализация данного этапа позволяет получить количественную и графическую интерпретацию циклов опережающего развития.

Использование, заложенных в методологическую модель циклов опережающего развития, механизмов диагностики их развития позволяет выявить вклад каждого фактора в траекторию сводного индекса опережающего развития. По результатам проведенных оценок и расчетов, согласно изложенным методологическим подходам, были получены результаты, определяющие характер и тренды долгосрочного циклического развития национальной экономики (таблица 3, рисунок 2). Значения индексов определены как взвешанная сумма сумма стандартизированных значений анализируемых рядов, обобщенных по групповому признаку, построенных на основе выявленных по результатам кросс-корреляционного анализа, факторов.

Таблица 3 - Параметры нормированных значений субиндексов долгосрочного опережающего развития

Рисунок 2 - Долгосрочные циклы опережающего развития экономики в период с 1951 по 1999 гг.

Согласно полученным данным о траектории развития сводного индекса опережающего развития возможный перлом депрессивного состояния экономики, с точки зрения теории длинных волн, датируется периодом 1997-2000 гг. (и это, не смотря на дефолт 1998 года имевший место в российской экономике). Таким образом, можно предположить (проецируя данные об опережающем развитии на реальный временной тренд), что фаза формирования нового долгосрочного цикла в российской экономике, характеризующаяся оживлением и развитием новых технологий, соответствующих шестому технологическому укладу, вступила в свои «права» на рубеже конца 2000-х - начала 2010-х годов. Учитывая то, что данный период смены технологических укладов (эмбриональная фаза в терминологии С. Глазьева [13]) длиться порядка 10-15 лет фаза роста в экономике РФ наступит не ранее 2020-2025 годов.

Результаты проведенных оценок и экспериментальных расчетов, базирующихся на основе построения долгосрочных циклов опережающего развития, позволили выявить вклад каждого из семи рассматриваемых индикаторов (субиндексов) на характер и динамику сводного индекса опережающего развития (Рисунок 3, таблица 4).

Таблица 4 - Значения весовых коэффициентов субиндексов сводного индекса опережающего развития экономики СССР в период с 1947 по 1990 гг. (долгосрочные циклы)