Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Характеристики структурных сдвигов в экономике региона в условиях развития конвергентных технологий 14
1.1. Конвергентные технологии как фактор структурных сдвигов и структурного развития региональных экономических систем в условиях формирования нового технологического уклада 14
1.2 Содержание структурных сдвигов: подходы к определению, характеристики, механизм и особенности в условиях развития новых технологий 39
ГЛАВА 2. Методические подходы к исследованию структурных сдвигов в региональных хозяйственных системах 69
2.1. Компаративный анализ методов исследования и оценки структурных сдвигов в экономике 69
2.2. Система показателей оценки структурных сдвигов в региональной экономике в условиях развития конвергентных технологий 87
ГЛАВА 3. Мониторинг развития экономики регионов россии в условиях конвергенции технологий 119
3.1. Анализ структурных сдвигов и оценка структурных различий региональных экономических систем России 119
3.2. Информационно-аналитическое обеспечение мониторинга структурных сдвигов в экономике регионов в условиях развития конвергентных технологий 148
Заключение 171
Список использованной литературы 176
- Содержание структурных сдвигов: подходы к определению, характеристики, механизм и особенности в условиях развития новых технологий
- Система показателей оценки структурных сдвигов в региональной экономике в условиях развития конвергентных технологий
- Анализ структурных сдвигов и оценка структурных различий региональных экономических систем России
- Информационно-аналитическое обеспечение мониторинга структурных сдвигов в экономике регионов в условиях развития конвергентных технологий
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Актуальность диссертационного
исследования обусловлена становлением нового технологического уклада
(далее – ТУ), определяющего инновационный вектор глобального
экономического развития, а также динамику и характер структурных сдвигов в экономике регионов.
Ведущим фактором структурных изменений в экономике являются
технологические сдвиги, вызванные научно-техническим прогрессом,
современный этап которого связан с развитием конвергентных технологий, представляющих взаимовлияние и взаимопроникновение групп нано-, био-, инфо-, когнитивных – (далее – НБИК) – и социо-гуманитарных – (далее – НБИКС) технологий, составляющих ядро нового ТУ и определяющих структурно-динамические процессы в региональных хозяйственных системах.
Процесс конвергенции технологий является одним из основных условий неоиндустриализации экономики регионов России и играет ключевую роль в инициализации инновационных структурных сдвигов, что обусловливает необходимость их анализа, оценки и мониторинга.
Актуальность процессов структурных изменений региональных
хозяйственных систем, выявление общих и специфических тенденций их
трансформации в условиях развития конвергентных технологий
предопределили выбор темы диссертационного исследования.
Степень разработанности проблемы. Теоретико-методологическим
основанием исследования послужили научные и практические подходы
отечественных и зарубежных ученых в области структурных изменений и их
динамики. Разработкой теоретических моделей структуры хозяйственных
систем, вопросами циклического развития структурных изменений, а также
теоретическими аспектами трансформации экономических систем занимались
такие авторы, как Л. Абалкин, Д. Белл, С. Жиронкин, К. Жюгляр, К. Кларк,
И. Комар, Н. Кондратьев, М. Ксенофонтов, О. Красильников, О. Ильина,
В. Иноземцев, В. Леонтьев, С. Любимцев, А. Мокроносов, А. Ноткин,
О. Сухарев, Ф. Перру, Р. Рейч, Р. Фостер, Й. Шумпетер, Ю. Яковец,
Ю. Яременко и др.
Основные положения концепции технико-экономической смены
парадигм заложены в работах Т. Куна, К. Перес, К. Фримэна и др. Различные
аспекты теории технологических укладов, взаимосвязи технологического
развития и структурных трансформаций представлены в трудах Л. Абалкина,
Ю. Вертаковой, М. Гасанова, С. Глазьева, Р. Гринберга, П. Дружинина,
О. Иншакова, Д. Львова, Л. Клименко, В. Маевского, С. Меньшикова,
Г. Менша, Т. Селищевой, А. Татаркина, Ю. Яковца, Я. Яременко и др.
Многофакторный анализ динамики и структуры производства
представлен в трудах В. Бессонова, К. Гатева, С. Железнякова, Л. Казинца, Б. Кузыка, Н. Перстеневой, В. Рябцева, А. Салаи, М. Юзбашева и др.
Актуальные аспекты современной региональной политики и
инструментария эффективного управления экономикой региона в условиях инновационно-технологического развития, их методологические проблемы обоснования, принципы разработки и реализации отражены в работах З. Босчаевой, М. Буяновой, Л. Вардомского, А. Гапоненко, Е. Домнича,
A. Евсеенко, Е. Иншаковой, А. Калининой, Ю. Колесникова, О. Кузнецовой,
B. Курченкова, П. Минакира, И. Митрофановой, В. Мосейко, С. Найден,
C. Тяглова и др.
Обоснованию явления конвергенции в экономике, оценке развития
НБИК-технологий уделяется внимание в работах В. Александрова,
У. Бейнбриджа, Е. Доценко, М. Ковальчука, М. Кастельса, В. Лукьянеца, О. Олейник, М. Роко, Д. Спорера и др.
К настоящему моменту в России приняты программы развития
нанотехнологий, биотехнологий, информационных технологий, разработан
проект концепции по развитию конвергентных технологий в целом. Однако
реализации указанных проектов и программ препятствуют существующие
проблемы спецификации показателей оценки конвергентных технологий и их
составляющих, среди которых следует выделить отсутствие системы
мониторинга структурно-динамических процессов в региональной экономике в
условиях развития конвергентных технологий, аналитической базы,
позволяющей провести комплексную оценку их развития, что существенно
затрудняет многофакторный анализ влияния новых технологий на существующую структуру региональных социально-экономических систем.
Недостаточный уровень разработанности, актуальность исследования проблем структурных изменений в региональной экономике в условиях развития конвергентных технологий, а также их практическая значимость обусловили выбор темы исследования, постановку его цели и задач.
Цель диссертационного исследования заключается в теоретико-методическом обосновании выявления и оценки структурных сдвигов в экономике региона и разработке практических рекомендаций по их мониторингу в условиях развития конвергентных технологий.
Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:
- дополнить категориальный аппарат исследования структурных
сдвигов в экономике региона;
сформировать систему показателей оценки структурных сдвигов в экономике региона в условиях конвергенции технологий;
сформировать и апробировать методику мониторинга структуры и структурных различий экономики регионов России с учетом развития конвергентных технологий;
разработать систему информационно-аналитического обеспечения мониторинга структурных сдвигов в региональной экономике на основе агрегированных данных и динамических характеристик НБИК-технологий;
- предложить управленческие мероприятия, способствующие
развитию конвергентных технологий, детерминирующие структурные сдвиги в
экономике регионов.
Объект исследования составляют региональные хозяйственные системы и их структурные изменения в отраслевом и территориальном аспектах.
Предмет исследования - экономические связи, отношения и противоречия, возникающие в процессе динамических изменений экономической структуры хозяйственных систем мезоуровня в условиях развития конвергентных технологий.
Теоретической и методологической основой исследования послужили современные экономические теории и фундаментальные труды отечественных
и зарубежных ученых в области анализа трансформационных изменений
экономики, структурных сдвигов, механизмов их формирования,
макроэкономической динамики, а также теория технологических укладов, позволяющие охарактеризовать структурно-динамические аспекты развития региональных хозяйственных систем в условиях внедрения новых технологий.
Методология диссертационного исследования базируется на системном подходе и включает общенаучные и специфические методы познания: индукции и дедукции, субъектно-объектного, структурно-функционального, дескриптивного и компаративного анализа, многомерного анализа данных (факторный, регрессионный и канонических корреляций), а также приемов рейтинговых оценок, сравнения, обобщения.
Информационно-эмпирической базой исследования послужили
статистические материалы Федеральной службы государственной статистики, документы по стратегическому развитию РФ и ее субъектов, информационные ресурсы Интернет, статистическая информация российских и зарубежных информационных агентств, данные с федеральных интернет-порталов, материалы и отчеты аудиторско-консалтинговых компаний, опубликованные в печати и сети Интернет научные статьи, монографии российских и зарубежных ученых, аналитические расчеты автора.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту
1. Многообразие трактовок структурных сдвигов в экономических исследованиях (Красильников О., Перстенва Н., Кузнец С. и др.) позволяет сгруппировать их по критериям: объект (изменения в отраслевой структуре, изменения в экономической системе в целом) и факторы, способствующие структурным сдвигам (изменение технологий, потребительских предпочтений, нарастание объема знаний). Существующие характеристики структурных сдвигов в экономической науке, такие как масса, скорость, индекс, интенсивность, инерционность, отражающие динамику удельного веса элемента в структуре, позволяют получить количественную характеристику структурных сдвигов без учета влияния факторов технологического развития, определяющих новые условия и тенденции развития хозяйственных систем. Целесообразно расширить состав учитываемых свойств структурных сдвигов
предложенными характеристиками: сила структурного сдвига – воздействие
прямое или косвенное на сложившуюся структуру хозяйствования как
произведение напряжения и импульса структурного сдвига; импульс
структурного сдвига – совокупность ресурсов, необходимых для формирования
инновационно-технологической платформы развития и создания структурных
изменений; напряжение структурного сдвига – мера внутренних сил,
характеризующая реакцию системы на возникающие изменения и
определяющая результат преобразования передаваемого импульса.
-
Система показателей анализа структурных сдвигов в экономике региона, обусловленных влиянием конвергентных технологий, включает два блока оценки: импульса и напряжения структурных сдвигов, каждый из которых характеризуется подсистемами показателей, отражающих сущность наблюдаемых структурно-динамических процессов. В отличие от обобщающих статистических показателей (индексы структурных различий, интегральные коэффициенты структурных сдвигов) предлагаемая система включает показатели ресурсообеспеченности и результативности развития конвергентных технологий, уровень их кумулятивного эффекта, использования и активности внедрения, а также интенсивность формирования технологической платформы и спроса на инновации.
-
Необходимость формирования методики мониторинга структуры и структурных различий экономики регионов с учетом развития конвергентных технологий определяется детерминантой технологической составляющей структурных преобразований и реализуется посредством этапов: 1) анализа структурных различий регионов; 2) идентификации производственной специализации регионов; 3) оценки структурных сдвигов с позиции наличия инновационно-технологического потенциала региональных хозяйственных систем и их способности к инициированию структурных сдвигов в условиях развития конвергентных технологий; 4) измерения силы структурного сдвига на основании мультипликации импульса и напряжения структурных сдвигов; 5) оценки эффективности мероприятий по инициированию структурных сдвигов как соотношение импульса и напряжения структурных сдвигов. Динамика расширенной типологии регионов РФ на основе структурных различий по
показателям валовой добавленной стоимости, занятости экономически
активного населения, инвестиций в основные средства по видам экономической
деятельности позволяет идентифицировать структурные изменения,
обусловленные технологическим развитием хозяйственных систем.
4. Методическая основа системы информационно-аналитического
обеспечения мониторинга структурных сдвигов в региональной экономике
образуется из двух подсистем оценки: структурных сдвигов в экономике
регионов и развития конвергентных технологий. Это позволяет аккумулировать
структурированный массив статистических и аналитических показателей,
выявлять группы интенсивных и экстенсивных показателей, обеспечивающих
процедуру оценки структурных сдвигов в региональных хозяйственных
системах с учетом развития НБИК-технологий, формировать данные по
кластерам технологий и единую информационную среду для выработки
управленческих решений по их интенсификации.
5. Управленческие мероприятия по развитию конвергентных
технологий, детерминирующие структурные сдвиги, представляют собой
совокупность мер региональной экономической политики,
дифференцированных в зависимости от уровня формирования и результатов
развития НБИК-технологий во взаимосвязи с характеристиками импульса и
напряжения структурных сдвигов: создание кросс-региональных кластеров
конвергентных технологий; концентрация ресурсов на областях конвергенции и
развитии междисциплинарных областей знаний; формирование
интеграционных сетевых структур на основе «модели тройной спирали»;
реализация программного подхода сбалансированного развития НБИК
технологий и др., что позволяет сопоставить эффективность реализуемых
мероприятий с уровнем технологического развития хозяйственных систем.
Научная новизна проведенного диссертационного исследования заключается в следующем:
– дополнен категориальный аппарат исследования структурных сдвигов
их динамическими характеристиками: силы, импульса, напряжения
структурных сдвигов, что позволяет раскрыть онтологическую модель влияния конвергентных технологий на структурные сдвиги в экономике региона;
- сформирована система показателей оценки структурных сдвигов в
экономике региона, основанная на интеграции параметров формирования
НБИК-технологий и использовании инновационно-технологического
потенциала, что позволяет агрегированно измерить силу, импульс, напряжение
структурных сдвигов, отображающих кумулятивный эффект технологического
и инновационного развития экономики региона;
- предложена методика мониторинга структуры и структурных различий
хозяйственных систем мезоуровня на основе показателей
ресурсообеспеченности, результативности и оснащения отраслей,
определяемых воздействием НБИК-технологий, оценки силы, импульса и
напряжения структурных сдвигов с использованием компаративного и
дескриптивного анализа, уровня специализации, рейтингового
позиционирования и эконометрического моделирования, что позволяет
ранжировать региональные хозяйственные системы с учетом их структурной
трансформации;
- разработана система информационно-аналитического обеспечения
мониторинга структурных сдвигов в региональной экономике, позволяющая
реализовать инвариантность оценки структурных сдвигов в долго-, средне- и
краткосрочном пространственно-временном горизонте на основе
использования предметно-ориентированного банка данных и алгоритмов
расчета структурных различий, мультипликативного показателя влияния
конвергентных технологий на экономическое развитие региональных
хозяйственных систем (сила структурного сдвига), а также аллокации
технологических кластеров;
- предложены управленческие мероприятия по развитию конвергентных
технологий, детерминирующие структурные сдвиги в экономике регионов, по
двум направлениям: стадиям и результатам развития конвергентных
технологий, каждое из которых содержит взаимодополняющие и
взаимокоординирующие меры исходя из расчетной эффективности
мероприятий по инициированию структурных сдвигов.
Теоретическая и практическая значимость результатов исследования заключается в возможности применения предложенной системы
показателей оценки структурных сдвигов и методики их мониторинга, аналитических и теоретических выводов управляющими структурами в процессе реализации мер региональной экономической политики, стратегии социально-экономического развития регионов, разработки методов и инструментов стимулирования технологического развития.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности.
Научные положения, выводы и результаты работы соответствуют области исследования специальности 08.00.05 – экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика), пункту 3.11. «Оценка роли региона в национальной экономике (индикаторы, методы, методология анализа); производственная специализация регионов; экономическая структура в пространственном аспекте, закономерности ее трансформации; структурная политика и структурная перестройка».
Апробация результатов исследования. Результаты диссертационного
исследования на различных этапах представлялись научной общественности в
виде докладов, выступлений, обсуждались и получили положительную оценку
на научных конференциях и семинарах, в том числе на VI Межрегиональной
научно-практической конференции «Проблемы модернизации региона в
исследованиях молодых ученых» (Волгоград, 2010 г.), на XVI региональной
научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов
«Модернизация экономики Юга России» (Ростов-на-Дону, 2010 г.), на
Всероссийской научно-практической конференции «Эффективное освоение
новшеств, информации и идей – условие модернизации хозяйственных систем»
(Волгоград, 2011 г.), на IV Международной научно-практической конференции
студентов и молодых ученых «Экономика и мы – новые идеи» (Астрахань,
2011 г.), на Международной научно-практической конференции «Современные
вопросы науки и образования – XXI век» (Тамбов, 2012 г.), на Научной сессии
(Волгоград, 2013 г.), на VIII Международной научно-практической
конференции «Теоретические и прикладные аспекты современной науки» (Белгород, 2015 г.), на II Международной научно-практической конференции «Наука, технологии и инновации в современном мире» (Уфа, 2015 г.), на XX конференции молодых ученых Волгоградской области (Волгоград, 2015 г.),
на Международной научно-практической конференции «Advanced Studies in Science: Theory and Practice» (United Kingdom, London, 2016 г.), на Международной научно-практической конференции «Научные исследования в сфере гуманитарных и естественных наук: междисциплинарный подход и генезис знаний» (Самара, 2016 г.), на Международной научно-практической конференции «Инновационные научные исследования: теория, методология, практика» (Пенза, 2016 г.), Международной научно-практическая конференции «Инфраструктурное обеспечение социально-экономического развития региона» (Волжский, 2016 г.), на XVI Международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные исследования в современном мире» (Санкт-Петербург, 2016 г.), II Международной научно-практической конференции «Приоритетные направления развития образования и науки» (Чебоксары, 2017 г.), а также на II Международной научно-практической конференции «Россия и мировое сообщество: экономическое, социальное, технико-технологическое развитие» (Нижний Новгород, 2017 г.).
По результатам исследования получены свидетельства на объекты интеллектуальной собственности:
свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2016621542, зарегистрировано в Реестре баз данных 21.11.2016 «Информационно-аналитическая оценка структурных сдвигов в экономике регионов РФ в условиях технологического развития»;
свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2016621554, зарегистрировано в Реестре баз данных 22.11.2016 «Мониторинг развития конвергентных технологий в регионах РФ».
Апробация производилась в процессе участия в следующих грантах: грант РГНФ и Администрации Волгоградской области № 12-12-34018а/B «Мониторинг и корректировка механизма управления инновационными процессами в экономике региона с использованием естественнонаучных методов», 2012-2013 гг.; грант РГНФ и Администрации Волгоградской области № 11-12-34001 а/В «Механизм управления риском развития экономики макрорегиона», 2011-2012 гг.; Госконтракт Рособразования № П 904 от 18.08.09 ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной
России» на 2009-2013 гг. «Обеспечение эффективного исполнения государственных функций и предоставления услуг учреждениями и региональными органами исполнительной власти».
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 24 работы общим объемом 6,35 п.л., в том числе 5 статей в журналах и изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав,
заключения, списка использованной литературы, включающего 208
Содержание структурных сдвигов: подходы к определению, характеристики, механизм и особенности в условиях развития новых технологий
Термин конвергентные технологии ввел глава нанотехнологического подкомитета Национального совета по науке и технологии М. Роко и известный социолог У. Бейнбридж. Конвергентные технологии представляют собой синергетическую комбинацию из четырех основных областей науки и техники, каждая из которых в настоящее время прогрессирует быстрыми темпами: (а) нанонауки и нанотехнологии; (б) биотехнология и биомедицина, в том числе генная инженерия; (с) информационные технологии, в том числе передовые вычислительные технологии и связь; (г) когнитивные науки, в том числе когнитивные нейронауки4.
Кластер Nano характеризуется изучением технологий создания супермелких объектов, которые достигают размеров в несколько нанометров (10-9) и строятся из отдельных молекул, количество которых может достигать десятков тысяч. Наноконструирование опирается на процессы самоорганизации на уровне наномасштабов и использует синергийное управление процессами микромира, базирующееся на Info-технологиях. Активное управление событиями микромира – это один из ключевых методологических принципов Nano-технологий5. Кластер Bio изучает возможности использования живых организмов, их систем или продукты их жизнедеятельности для решения технологических задач, а также возможности создания живых организмов с необходимыми свойствами методом генной инженерии. Этот термин относится и к более широкому комплексу процессов модификации биологических организмов для обеспечения потребностей человека, начиная с модификации растений и одомашненных животных путем искусственного отбора и гибридизации. С помощью современных методов традиционные биотехнологические производства получили возможность улучшить качество пищевых продуктов и увеличить продуктивность живых организмов. Биотехнология основана на генетике, молекулярной биологии, биохимии, эмбриологии и клеточной биологии, а также прикладных дисциплинах – химической и информационной технологиях и робототехнике.
Конвергенция Nano-Bio затрагивает, прежде всего, здравоохранение и медицину. Например, в сети «Nano2Life», был проведен онлайновый опрос экспертов по поводу будущих перспектив Nano-Bio-технологии, который показал, что наибольшее значение имеют такие технологии, как «лаборатория на чипе»; «самосборка» материалов и устройств; биосенсоры; биодетекторы, а также такие направления, как безопасность, окружающая среда, сельское хозяйство и потребительская продукция. Наиболее актуальными являются разработки наноструктурированных биоматериалов, биомолекулярные двигатели, самогенерерующие искусственные системы, чипы с биомолекулами, чипы на ДНК и протеинах и другие6.
Кластер Info характеризуется трансформацией философской категории существования через изменение «информационного» взгляда на объекты. Так, если нет разницы между физическим существованием объекта и существованием информации о нём (компьютерная симуляция или восстановление объекта по косвенной информации о нём), то важно ли физическое существование носителя информации? Если не важно, то тогда можно говорить о существовании информационном. Таким образом, рассмотрение этих вопросов приведёт к исчезновению определённости относительно того, что есть существование. Кластер Cogno характеризует междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику и теорию искусственного интеллекта. В когнитологии совместно используются компьютерные модели, взятые из теории искусственного интеллекта, и экспериментальные методы, взятые из психологии и физиологии высшей нервной деятельности, для разработки точных теорий работы человеческого мозга. Когнитология во многом обязана своим появлением учению о ноосфере. Ключевым техническим достижением, сделавшим когнитологию возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография и другие методы впервые позволили заглянуть внутрь мозга и получить прямые, а не косвенные данные о его работе. Важную роль сыграли и всё более мощные компьютеры. Наблюдаемый сейчас прогресс в когнитологии, как полагают учёные, позволит «разгадать загадку разума», то есть описать и объяснить процессы в мозгу человека, ответственные за высшую нервную деятельность человека. Это позволит создать системы так называемого сильного искусственного интеллекта, который будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, свободному общению с человеком7.
Конвергенция Info-Cogno характеризуется появлением искусственного интеллекта у различных информационных систем, в том числе и у человека. В рамках инфо-когно направлений наблюдается рост сложности систем. Сейчас одной из актуальных проблем информатики является именно обеспечение возможности разработки сложных систем, таких как операционные системы и др. Вероятно, те наработки, которые появятся в ближайшее десятилетие (программирование без ошибок, системы с гарантированной надёжностью, методы проектирования сложных программ, новые эволюционные алгоритмы и др.) лягут в основу первых шагов к сверхсложным системам8.
Так, к числу примеров первого поколения когнитивных технологий, возникающего на стыке с инфо-, био- и нанотехнологими, относятся9: 1) интерфейсы на базе новых наноматериалов (Нано-Инфо-Когно); 2) интерфейсы, чувствительные к вниманию пользователя (Инфо Когно); 3) методы экспликации сознания и диагностики эмоций (Био-Инфо Когно); 4) методы распознавание жестов (Инфо-Когно); 5) антропоморфные агенты /aватары (Инфо-Когно); 6) методы когнитивной геномики и когнотропные субстанции (Био Нано-Когно); 7) нейромаркетинг и нейроэргономика (Био-Когно); 8) методы молекулярного «ремонта» памяти человека (Био-Нано Когно). В этой инициативе четко выделяются два внешне разных, но внутренне сопряженных между собой целевых фокуса-аттрактора10. Первый акцентирует внимание на синергийной интеграции вышеназванных областей исследований и разработок в нанометрическом масштабе, что обещает уже в обозримом будущем цепную реакцию самых разных технологических инноваций, в своей совокупности обещающих глобальную трансформацию самого способа развития человеческой цивилизации в целом. Этот фокус можно назвать также экономико-технологическим.
Система показателей оценки структурных сдвигов в региональной экономике в условиях развития конвергентных технологий
При расчете национального, отраслевого и регионального вкладов по показателям занятости так, как это делают ученые в зарубежных странах, оказывается, что вывод об экономическом развитии региона сделаны на основе количественного увеличения такого фактора производства, как труд. Это говорит лишь об экстенсивном экономическом росте, в то время как в современных условиях на первый план выдвигается возможность интенсивного экономического роста – роста, основанного на более эффективном использовании имеющихся факторов производства, а не их количественном увеличении. Это наиболее существенный недостаток данного метода, если брать показатели занятости, а обычно в исследованиях используют именно занятость. Чтобы устранить этот важный недостаток, целесообразно использовать для расчетов производительность труда как один из показателей эффективного использования ресурсов. Производительность труда можно рассчитать как валовую добавленную стоимость (ВДС), приходящуюся на одного занятого. В этом случае мы уходим от оценки источников роста на основе простого увеличения фактора труда, вовлекаемого в процесс регионального производства. В то же время использование производительности труда в расчетах затруднено отсутствием необходимой статистической информации, поскольку данные статистики по ВДС публикуются со значительным опозданием (год или два).
Этот метод может иметь широкое применение для анализа развития региональной экономики. Очевидно, что он не должен быть единственным, а использоваться в сочетании с другими методами анализа.
Несмотря на наличие значительного количества исследований90 по методам обнаружения структурных сдвигов в стохастических динамических системах, существует множество нерешенных открытых проблем в этой области, среди которых Бродский Б. Е.91 отмечает проблему априорной информации о наблюдениях и спецификации динамической системы.
Между полюсами «полного знания» (известна как функция распределения наблюдений, так и спецификация динамической системы) и «полного незнания» (неизвестен ни вероятностный закон порождения наблюдений, ни спецификация динамической системы) существует практически значимая область семи-параметрических моделей, когда известна спецификация динамической системы, но функция распределения наблюдений неизвестна. Важнейшие примеры подобных семи параметрических постановок задачи включают:
1) модели многофакторной регрессии и систем одновременных уравнений в эконометрике, в которых, как правило, известна спецификация модели (например, линейные регрессионные и авторегрессионные зависимости), но функция распределения последовательностей «шумов» неизвестна. Задача состоит в последовательном обнаружении структурных сдвигов в этих моделях, которые включают как резкие изменения коэффициентов уравнений, так и появление новых элементов спецификации модели (например, новые аддитивные слагаемые в уравнениях);
2) модели динамических систем «вход-выход» в теории управления. Здесь «передаточная функция» системы известна с точностью до значений ее параметров, однако закон распределения последовательности стохастических «шумов» неизвестен. Задача состоит в последовательном обнаружении спонтанных изменений параметров передаточной функции системы;
3) модели многофакторных динамических систем в пространстве состояний. Здесь известны уравнения векторных переменных состояния и наблюдений рассматриваемой системы, однако закон распределения стохастических шумов неизвестен. Дополнительная сложность состоит в том, что вектор состояния в этой системе ненаблюдаем. Задача состоит в последовательном обнаружении структурных сдвигов в уравнениях для вектора состояния и наблюдений этой системы. При этом метод оценивания может использовать только наблюдаемые переменные системы.
Задачи мониторинга структурных сдвигов в эконометрических моделях стали анализироваться в конце 1990-х годов. Ch. Chu, M. Stinchcombe, H. White92 впервые рассмотрели задачу последовательного обнаружения структурных сдвигов в модели многофакторной линейной регрессии. Для обнаружения структурных сдвигов использовалась последовательная версия флуктуационного теста В. Плобергера93. Модификации последовательных тестов кумулятивных сумм регрессионных остатков для обнаружения структурных сдвигов были предложены в работе F. Leisch, K. Hornik, C. Kuan94. Обобщение этих результатов для регрессионных моделей со стационарными стохастическими предикаторами было предложено в работе L. Horvath, M. Huskova, P. Kokoszka, J. Steinebach95. Динамические регрессионные модели со структурными сдвигами были рассмотрены в работе A. Zeileis, F. Leisch, C. Kleiber, K. Hornik
Анализ структурных сдвигов и оценка структурных различий региональных экономических систем России
Наряду с методиками оценки структурных сдвигов, учитывающими такие показатели оценки структурных сдвигов, как: масса, скорость, интенсивность, инерционность, потенциал, индекс структурных сдвигов150, предложены авторские характеристики импульса и напряжения структурных сдвигов. Расчет приведенных показателей может быть дополнен такими параметрами оценки качества и эффективности структурных сдвигов, которые характеризуют численность персонала по секторам и видам деятельности; инвестиций в основной капитал по видам деятельности в экономике, валовое накопление и коэффициент обновления основных фондов; использование капитала (фондоотдача, фондовооруженность, стоимость основных фондов на единицу заработной платы); использование трудовых ресурсов (производительность труда, размер заработной платы на одного занятого, заработная плата на единицу фондов); а так же финансовые результаты (удельный вес убыточных организаций, рентабельность проданных товаров и услуг, рентабельность активов, коэффициенты текущей и абсолютной ликвидности). Кроме того, комплексная методика оценки структурных сдвигов включает показатели социально-экономического развития, показатели экспорта и импорта. С точки зрения оценки структуры изменений имеют значение показатели структуры валовой добавленной стоимости, соотношение величины фонда производственного и непроизводственного накопления (структура фонда накопления); потребительская емкость экономики; коэффициент сырья и коэффициент интенсивности структуры экономики и др.151 Система показателей оценки структурных сдвигов позволяет оценить структуру экономики региона и структурные сдвиги в соотношении с соответствующими процессами в Российской Федерации в целом, выявить определенные региональные особенности промышленной структуры и ее изменения. Однако система показателей не позволяет выявить причины и факторы, повлиявшие на структуру. Состав причин и факторов достаточно обширен, что требует дальнейшего развития теоретической и методологической базы анализа процессов структурных изменений152. На основании проведенного анализа (п. 2.1) в исследовании будет применяться Индекс Рябцева для оценки структурных изменений региональных хозяйственных систем совместно с расчетом базовых показателей структурных сдвигов, таких как масса, скорость, индекс, а также по авторским показателям импульса и напряжения структурных сдвигов.
Выводы по второй главе диссертационного исследования: Порядок действий по оценке структурных сдвигов в условиях развития конвергентных технологий сводится к следующему алгоритму, каждый из этапов которого имеет свои трудности. Во-первых, необходимо определить концептуальную схему показателей, на основе которой будет проводиться оценка структурных сдвигов. В рамках данного этапа также следует выделить отрасли, сопутствующие развитию конвергентных технологий и отрасли, активно использующие созданные передовые технологии. Среди технологий, объединяющихся в общую категорию конвергентных технологий, сложно поставить какую-либо из них на верхний уровень иерархии. Вследствие самого явления конвергенции каждая из технологий активно использует другую для создания продуктов и средств реализации НБИК-технологий, что подтверждается формированием смежных кластеров нано-био, инфо-когно и др.
Сложность в формировании системы показателей оценки структурных сдвигов в условиях развития конвергентных технологий сопряжена с самим процессом идентификации продукции, связанной с конвергентными технологиями, в частности нанотехнологиями. Решение этой весьма сложной в методологическом отношении задачи определяется, прежде всего, четким определением состава учитываемой продукции. Очевидно, что включение только «чистых» нанопродуктов (наноматериалов и наноустройств) означало бы существенное занижение общих объемов производства в данной сфере. Поэтому необходимо также включать в оценку товары и услуги, произведенные с использованием нанотехнологий, и продукты, в состав которых в качестве неотделимого элемента интегрированы нанокомпоненты. Кроме того, необходимо учитывать специальное оборудование, для производства данной продукции.
Приведенные проблемы являются причиной вариативности построения концептуальной схемы показателей и выделения смысловых блоков. Таким образом, определение набора показателей зависит от авторской концепции и исследовательских целей.
Во-вторых, в рамках НБИК-технологий следует выделить статистические показатели, характеризующие их развитие. Выполнение данного этапа сопряжено с проблемами поиска и отбора статистических данных, которые связаны со значительными затратами как временными, так и финансовыми. Биотехнологии и когнотехнологии только начали формироваться и показатели их развития еще не нашли отражения в статистических сборниках. Кроме того, разработкой и использованием биотехнологий могут заниматься организации, относящиеся к различным секторам, и их идентификация является методологической проблемой, не имеющей конечного решения в силу самой природы биотехнологий как межотраслевого и междисциплинарного («горизонтального») технологического направления. К тому же биотехнологические организации часто представляют собой малые фирмы, многие из них являются стартапами и не включены в стандартные статистические наблюдения. Одним из вариантов решения данной проблемы является анализ патентной активности, который позволяет оценить современное состояние биотехнологий в России и тенденции их развития.
Заключительный этап включает в себя эконометрический анализ структурных сдвигов, основанный на каноническом анализе, который позволяет исследовать зависимость между двумя наборами переменных. В контексте данного исследования проведен канонический анализ между авторской выборкой показателей, характеризующих импульс и напряжение структурных сдвигов.
Информационно-аналитическое обеспечение мониторинга структурных сдвигов в экономике регионов в условиях развития конвергентных технологий
Современная экономика развитых стран характеризуется состоянием перехода от пятого к шестому технологическому укладу, представляющему собой совокупность высокотехнологичных отраслей экономики народного хозяйства и ядро которого составляют конвергентные НБИК-технологии. Переход системы от одного состояния к другому сопровождается трансформацией ее элементов и связей между ними. Такой процесс как смена технологических укладов является сложным, затрагивающим все уровни функционирования экономической системы, что в конечном итоге приводит к структурным изменениям и структурным сдвигам.
В процессе смены технологических укладов ведущую роль играет инновационный потенциал хозяйственной системы, характеризующий не только научную сторону развития прогресса, но и инновации в управленческом процессе, подготовке кадровых ресурсов, наличие соответствующей инфраструктуры, а также уровень технологического развития региональных хозяйственных систем, обусловливающих готовность и способность региональных хозяйственных систем к инициированию структурно-технологических сдвигов в условиях развития конвергентных технологий, что определяет необходимость мониторинга развития структуры экономики регионов и расширения категориального аппарата исследования.
Проведенные теоретические исследования позволили автору дополнить анализ структурных сдвигов такими характеристиками, как: импульс, напряжение, сила структурного сдвига.
Для перехода к новому состоянию система должна получить некий импульс, складывающийся из ресурсов и готовности к преобразованиям, разработки и принятия к реализации целевых программ развития как технологических платформ, так и региональных систем в целом. Импульс, передаваемый системе для создания структурных изменений, характеризуется определенными ресурсами, необходимыми для формирования инновационной платформы развития. Ресурсообеспеченность структурных сдвигов можно выразить в виде функции, описывающей финансирование приоритетных технологий, составляющих ядро технологического уклада, наличие ресурсной базы и инфраструктуры для подготовки высококвалифицированных кадров, самих научных кадров, реализации инновационных проектов, а также наличием программ для их развития.
Другой характеристикой структурных сдвигов является напряжение, представляющее меру внутренних сил и характеризующее реакцию системы на возникающие изменения. Таким образом, импульс и напряжение структурных сдвигов взаимосвязаны, поскольку финансирование и ресурсообеспечение хозяйственной деятельности направлено также и на создание факторов напряжения сдвигов, таких как вложение в кадровый потенциал, инфраструктуру отраслей и создание технологических платформ.
Автором предложен подход к определению силы структурного сдвига, проявляющейся в мультипликативном эффекте импульса и напряжения структурных сдвигов. В качестве показателей для оценки импульса и напряжения существующей структуры хозяйственной системы, определения воздействия субъектов на развитие социально-экономической системы и способности перехода к новому технологическому укладу целесообразно использовать показатели потенциала модернизации и развития технологической базы экономической системы в целом и отраслей в частности. Ядро развития нового технологического уклада, а именно конвергентные технологии, определяют наличие специфических показателей, участвующих в формировании системы показателей оценки структурных сдвигов в условиях развития конвергентных НБИК-технологий. Такие показатели определяют инновационный путь развития, характеризующий создание передовых технологий, становление пятого и формирование шестого технологических укладов, ключевыми факторами которых являются нанотехнологии, биотехнологии, информационные и когнитивные технологии. Разработанная автором система показателей оценки структурных сдвигов позволяет агрегировано оценить силу, импульс, напряжение структурных сдвигов и кумулятивный эффект использования технологий и инноваций.
Решение задачи по формированию методики мониторинга структуры и структурных различий экономики регионов России представлено в виде консолидации этапов оценки структурных различий экономики регионов в пространственно-временном континууме, дополненных идентификацией производственной специализации регионов; определения ресурсообеспеченности и результативности технологического развития экономики, направленных на активизацию структурных сдвигов; измерения силы структурных сдвигов и оценки эффективности мероприятий по созданию и развитию конвергентных технологий и инициированию структурных сдвигов, как отношение их импульса к напряжению.
В результате проведения мониторинга структуры и структурных различий регионов получена типология регионов России по показателям ВДС, занятости и инвестиций в основные средства за 2005-2014 гг., рассчитаны коэффициенты локализации отраслей в регионах, а также проведены расчеты предложенных автором показателей импульса, напряжения, силы структурных сдвигов, отражающие динамику структурно-технологического развития региональных экономических систем, определен уровень эффективности мероприятий, направленных на инициирование структурных сдвигов в условиях развития конвергентных технологий. Апробация предложенной системы мониторинга позволила составить рейтинг регионов по уровню структурно-технологических процессов, характеризующихся блоками их ресурсообеспеченности и результативности.
В диссертационном исследовании разработана система информационно-аналитического обеспечения мониторинга структурных сдвигов в региональной экономике, которая реализована в виде банка данных, включающего подсистемы: 1) «Мониторинг развития конвергентных технологий в регионах РФ» – хранит набор статистических показателей в пространственно-временном срезе, характеризующих развитие конвергентных технологий, отраслей, а также содержит информацию о программах технологического развития и показателях их реализации; 2) «Информационно-аналитическая оценка структурных сдвигов в экономике регионов РФ в условиях технологического развития» – предназначена для аккумулирования и обработки статистических и аналитических данных, используемых для отчетности и мониторинга технологического развития и структурных сдвигов в экономических системах России и позволяет проводить оценку структурных изменений, связанных с технологическим развитием. Спроектированная система информационно-аналитического обеспечения мониторинга структурных сдвигов в региональной экономике формирует единое информационное пространство для совершенствования региональной экономической политики в области управления структурно технологическими сдвигами, механизмов менеджмента конвергентных технологий и функционирования региональных хозяйственных систем в условиях их развития, а также предоставляет функционал для поддержки принятия управленческих решений по проблемам сглаживания территориальной дифференциации, в том числе инновационно технологического развития регионов, и создания инфраструктуры, способствующей инициированию позитивных структурных сдвигов.