Состояние мировой экономической системы с позиции теории длинноволнового развития

Попов А.К.1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Россия, Москва

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики
Том 11, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2021)

Цитировать:
Попов А.К. Состояние мировой экономической системы с позиции теории длинноволнового развития // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – Том 11. – № 4. – С. 1949-1970. – doi: 10.18334/vinec.11.4.113878.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=48125327

Аннотация:
В статье проведено исследование ключевых макроэкономических показателей, позволяющих уточнить периодизацию 5-ого технологического уклада. Поставлен вопрос о возможных экономических лидерах в следующем технологическом укладе и предложено его решение на основании факторного анализа модели Р. Солоу. Заключения статьи могут быть интересны экономистам-практикам, занятым актуализацией долгосрочной региональной и национальной стратегией экономического развития.

Ключевые слова: технологический уклад, экономическое развитие, длинные волны экономики, окна возможностей, смена стран-лидеров

JEL-классификация: F02, F63, O33, O47



ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования. Рост регулярности кризисов, исчерпание потенциала улучшающих инноваций цифровизации бизнес-процессов, а также регулярные энергетические и социальные кризисы могут свидетельствовать о периоде смены технологических укладов (далее – ТУ). Смена ТУ открывает «окна возможностей» для стран с догоняющей стратегией развития и может значительно изменить устоявшийся геополитический баланс. Темпы перехода и время «инновационной паузы» во многом определяются накопленным потенциалом национальной экономики, который может быть подвергнут факторному анализу в рамках динамической модели Р. Солоу.

Методология исследования. В статье использованы методы сравнительного, причинно-следственного и функционального анализа. Также применялся метод количественного статистического анализа, включая построение нелинейных регрессионных моделей и сравнение их с линейными трендами, использование линейных сглаженных данных для минимизации влияния циклов меньшей длительности.

Целью данной работы является определение потенциала экономик стран-лидеров текущего ТУ сохранить экономическое лидерство в процессе перехода к следующем ТУ.

Поставленная цель предопределила следующие задачи исследования:

· исследовать динамику ключевых показателей мировой экономики и уточнить периодизацию текущей фазы длинного цикла для стран – лидеров 5-го ТУ и стран, претендующих на лидерство в рамках следующего ТУ, с помощью многофакторного анализа, включающего исследование динамики совокупной факторной производительности (total factor productivity, далее – TFP) как превентивного показателя;

· проверить гипотезу о неравномерности развития национальных экономик, которая приводит к размытию единого тренда движения мировой экономики и открывает «окна возможностей» для стран с догоняющей стратегией развития.

Научная новизна: уточнена форма и периодизация перехода экономик стран – лидеров 5-го ТУ в нисходящую фазу длинной волны под влиянием снижения TFP этих стран. Проведен факторный анализ потенциала стран, претендующих на экономическое лидерство в рамках следующего ТУ, на основании которого доказана возможность смены технико-экономических лидеров.

В своем исследовании автор опирался в том числе на следующие работы.

Важной методологической основой дальнейшего исследования является инновационная интерпретация механизмов длинноволнового движения экономики, предложенная Й. Шумпетером [26] (Shumpeter, 1982) и нашедшая развитие в работах Г. Менша [13] (Mensh, 1979), Ю.В. Яковца [29], К. Перес [16] (Peres, 2011), С.Ю. Глазьева [8] (Glazev, 1993).

Математической основой дальнейшего исследования выступает модель Р. Солоу [3] (Solow, 1956), где в качестве производственной функции указана мультипликативная функция Кобба-Дугласа.

Авторская гипотеза заключается в неравномерности развития мировой экономической системы, что объясняется относительной закрытостью национальных экономик. В результате нет возможности с высокой степенью точности определить локальные экстремумы динамики совокупного выпуска для всей мировой экономики. Для решения этой проблемы требуется группировка стран по принципу потенциального фактического лидерства в рамках отдельного ТУ и факторный анализ динамики изменения ключевых показателей этих стран.

Одним из ключевых макроэкономических событий, предопределивших облик 5-го ТУ, стал распад экономического блока, возглавляемого Советским Союзом. В результате перераспределения геополитического влияния был сформирован однополярный мир [21] на основании позиций США и дружественных стран, ставших лидерами 5-го ТУ. Период стабильного экономического роста стран-лидеров обеспечивался притоком научно-технологических инноваций высокой степени готовности для коммерциализации (в рамках открытия доступа к разработкам предприятий военного и двойного назначения), миграцией высококлассных специалистов с постсоветского пространства, расширением географии рынков сбыта с низкой культурой конкуренции [12] (Malakhova, 2015).

В результате новых макроэкономических условий наблюдался долгосрочный экономический рост мировой экономики (в основном за счет стабильности в странах – лидерах 5-го ТУ), который прерывался локальными кризисами в странах с развивающейся рыночной экономикой (рис. 1). Данные кризисы в основном носили локальный характер и объяснялись несовершенством молодых рыночных институтов в период их становления

Рисунок 1. График долгосрочного экономического роста мировой экономики

Источник: [33].

Но начиная с 2000-х годов регулярность кризисов, охватывающих всю мировую экономику, возрастает. Все чаще в периодической литературе, выступлениях официальных представителей мировых держав / крупнейших международных организаций, экономических исследованиях появляются прогнозы и опасения затяжной мировой рецессии. Кризис Dot-com, вылившийся в рецессию США и иных стран с развитой рыночной экономикой в 2001 году, сменяется через 5 лет глобальным кризисом, вызванным финансовыми пузырями на рынке ипотечных деривативных инструментов. Вслед за ипотечным кризисом в 2010–2011 гг. разразился продовольственный кризис [22] (Smirnova, 2016), после следовал период политической и экономической нестабильности на Ближнем Востоке («Арабская весна») [25] (Fituni, 2012), изменивший цены на энергоресурсы. За экономико-политической нестабильностью на Ближнем Востоке с 2014 года наступил период акцизных войн между Европой, США, Китаем [5] (Bakulina, Kuzmina, 2021), [28], РФ [29] и др. [15] (Omarov, 2018), который усугубился мировой рецессией, вызванной пандемией. С января 2020 по январь 2021 года в Базе санкционных событий Российского совета по международным делам было зафиксировано более 848 случаев применения санкций, из которых 52,94% приходится на США, а еще 12,73% – на Евросоюз [23] (Timofeev, 2021).

Усиление санкционного давления является одним из инструментов современной протекционистской политики. Иным эффективным инструментом выступает решоринг (возврат в страну промышленного производства). По расчетам Boston Consulting возврат производства в США в 2020 году позволил обеспечить рабочими местами ~5 млн человек. [9] (Gospodarik, Alpatov, 2019). Аналогичные процессы наблюдаются в Японии, Германии и иных странах Еврозоны [17].

В результате протекционистских действий замедляется уровень международной торговли, что является одним из основных признаков нисходящей фазы длинной волны, описанной Н.Д. Кондратьевым [11].

Рисунок 2. Мировой экспорт товаров и услуг

Источник: составлено автором по материалам World Bank – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://data.worldbank.org/indicator/NE.EXP.GNFS.ZS?view=chart (дата обращения: 20.09.2021).

Развитие политики протекционизма на международном рынке является одним из признаков перенасыщения национального рынка товарами и технологиями устаревающего ТУ [24] (Tolkachev, Teplyakov, 2019). В результате нерыночных протекционистских действий лидеров уходящего ТУ время инсталляции новых технологий увеличивается за счет роста политических и институциональных рисков. В результате снижается мобильность финансового капитала, что приводит к увеличению длительности инновационной паузы, усугубляя системный кризис мировой экономики.

Иными признаками нисходящей фазы длинного цикла является замедление темпов роста экономик лидирующих стран мира в сравнении с аналогичными показателями предыдущих периодов.

Таблица 1

Сравнение темпов изменения ключевых экономических показателей по США, Великобритании и Японии за периоды 1985–2001 и 2002–2019

период
Великобритания
Япония
США
ВВП (% роста год к году)
1985–2001
3,0%
2,5%
3,3%
2001–2020
1,6%
0,8%
2,1%
Государственный долг (% к ВВП)
1985–2001
39,0%
67,6%
41,0%
2001–2020
71,7%
157,7%
75,5%
Сальдо внешнеторгового баланса (в тыс. $ США)
1985–2001
-20 220,04
101 695,31
-156 697,05
2001–2020
- 91 850,79
147 703,43
-505 581,61
Источник: составлено автором по материалам World Bank - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://data.worldbank.org/indicator/BN.CAB.XOKA.CD?view=chart (дата обращения: 25.10.2021).

Существует несколько подходов к периодизации длинных экономических циклов, которые могут отличаться в зависимости от критериев оценки, используемых инструментов анализа и метрик. А.А. Акаев объединил в одну таблицу предлагаемые разными авторами периоды длинных циклов (табл. 2).

Таблица 2

Датировка длинных циклов в экономике

Автор/ дата публикации
Большие циклы конъюнктуры (нижняя и верхняя поворотные точки)
I
II
III
IV
V
VI
н.п.т.
в.п.т.
н.п.т.
в.п.т.
н.п.т.
в.п.т.
н.п.т.
в.п.т.
н.п.т.
в.п.т.
н.п.т.
в.п.т.
Кондратьев (1925г.)
1780–1790
1810–1817
1845–1851
1870–1875
1890–1896
1914–1920






Шумпетер (1939г.)
1787
1813–1814
1842–1843
1869–1870
1897–1898
1924–1925






Ростоу (1980г.)
1790
1815
1848
1873
1896
1920
1935
1951




Мандель (1980г.)
-
1826
1847
1873
1893
1913
1939–1948
1967




Дюприе (1947г.)
1789–1792
1808–1814
1846–1851
1872–1873
1895–1896
1920
1939–1946
1974




Ван Дейн (1983г.)
1782
-
1845
1872
1892
1929
1948
1973
1982



Гольдштейн (1988г.)
1790
1814
1848
1872
1893
1917
1940
1968




Хироока (2006г.)
1789
1825
1846
1872
1897
1929
1950
1973




Пантин и Лапкин (2006г.)
1789
1814
1848
1872
1895
1918
1945
1968
1981
2005
2017
2041
Гринин и Коротаев (2012г.)
-
-
-

1890–1896
1914–1929
1939–1950
1968–1991
2005–2008



Источник: [4].

Необходимо дополнить картину датировок К-волн периодизацией ТУ, предлагаемой академиком С.Ю. Глазьевым:

https://regnum.ru/uploads/pictures/news/2018/03/13/regnum_picture_1520920483904904_normal.jpg

Рисунок 3. Периодизация ТУ, по С.Ю. Глазьеву

Источник: [7] (Glazev, 2016).

Проведем исследование темпов роста мирового ВВП за период с 1961 по 2020 год на предмет наличия элементов цикличности, используя исключительно статистические методы. За линию тренда принимается наиболее близкая линейная функция, а признаком наличия цикла будем считать факт отклонения от тренда скользящей сглаженной функции (с 3-летним лагом) и полиномиальный тренд 5-го порядка. Инструмент линейного сглаживания поможет нивелировать влияние более краткосрочных циклов. Полиномиальный тренд даст общую динамику движения временного ряда без учета статистических аномалий (выбросов), что изображено на рисунке 4.

Рисунок 4. Общая динамика движения временного рядка без учета статистических аномалий

Источник: составлено автором на основании данных World Bank – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG?view=chart (дата обращения: 01.11.2021).

Полиномиальный тренд 5-го порядка демонстрирует наличие 1,5 волн в динамике роста мирового ВВП, последняя из которых приходится на период ~ с 1988 года по настоящее время с верхней поворотной точкой, приходящейся на период 2003–2005 гг. Однако сопоставление статистической модели и фактических данных, т.е. уровень аппроксимации данных, показывает относительно низкое соответствие трендовой модели исходным данным (порядка 0,39). Экспоненциальный сглаженный тренд со смещением в 3 пункта (т.е. исключающий 3-летние циклы Китчина) демонстрирует регулярные циклы с периодичностью повторения 7–9 лет, близкие к циклам Жюгляра. Отметим, что размах колебаний 3-летней сглаженной функции вокруг полиномиального тренда непостоянен, а увеличивается в период нисходящей фазы длинной волны (1970-е – 1980-е гг.; 2003–2013 гг.). Описанный феномен соответствует 2-й исторической правильности Кондратьева и косвенно подтверждает переход мировой экономики в нисходящую фазу длинного цикла с 2003 года. При этом увеличение периода сглаживания до 7–10 лет для исключения влияния этих циклов статистических данных не дает.

Объяснение данного феномена связано с неравномерным развитием мировой экономической системы, относительной закрытостью национальных экономик. В данном случае динамика технологического прогресса стран – лидеров текущего ТУ будет отличаться от стран, использующих стратегию догоняющего развития, в том числе с использованием ускоренной коммерциализации технологий, применяемой в Китае, Индии, Бразилии и т.д.

В качестве теоретической основы моделирования перехода мировой экономики к следующему ТУ используем модель Р. Солоу [3] (Solow, 1956), в рамках которой основная динамическая диаграмма выглядит следующим образом (рис. 8).

Примечание:

k** – стационарный уровень капитала;

y** – стационарный уровень ВВП на душу населения;

i** – стационарный уровень инвестиций на душу населения;

с** = y** – i** – стационарный уровень потребления на душу населения.

Рисунок 5. Диаграмма модели Солоу

Источник: [14].

При этом уравнение динамики k(t) = sf (k(t);A) – (δ + n)k(t) имеет одно глобальное устойчивое стационарное состояние k(t) = 0 => sf (k*;A) = (δ + n)k* Пока запас капитала меньше стационарного уровня, увеличение капитала приводит к росту выпуска, но темпы его роста замедляются. Следовательно, в стационарном состоянии экономики капитал и доход на душу населения остаются без изменений, а экономический рост возможен через изменение коэффициента А [6].

Качественное изменение коэффициента А является условием перехода к следующему ТУ. В рамках исследований длинных циклов экономики изменение данного коэффициента связано с ростом инноваций (можно измерить через увеличение количества патентов) и темпом их внедрения в промышленное производство.

Рисунок 6. Темп прироста патентов, поданных в мире (%)

Источник: составлено автором на основании данных World Bank – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://data.worldbank.org/indicator/IP.PAT.RESD?view=chart (дата обращения: 23.11.2021).

Согласно приведенному выше графику, на 2013 и 2016 годы приходится самый высокий темп регистрации новых патентов в мире за весть 5-й ТУ. после чего он снижается под влиянием локдаунов, и соответственно, возникает вопрос скорости внедрения запатентованных инноваций

В проведенных Е.В. Дементьевым исследованиях условий инновационной паузы в экономике делается вывод, что чем меньше времени прошло с момента предшествующих инвестиций в производство, тем значительнее должен быть качественный скачок новых технологий, чтобы покрыть издержки от уже сформированной инфраструктуры [10] (Dementev, 2011). Согласно исследованиям, период утверждения нового ТУ, как правило, приходится на господство институтов старого ТУ, что отражается в промышленных и институциональных структурах, социальной организации общества и бюрократическом аппарате [19] (Popov, Tolkachev, 2015). Для данного периода характерна инертность промышленного капитала, уже вложенного в улучшающие инновации предыдущей волны [1] (Perez, Soete, 1988). До тех пор, пока сохраняется видимая эффективность улучшений в уже сформированном бизнесе, только немногие из предпринимателей склоны к радикальным нововведениям. Но как правило, они не располагают достаточными для этого собственными средствами. Существенную роль играют и личные мотивы: промышленники не заинтересованы в развитии инноваций, способных потеснить их с рынка. Таким образом, косвенным признаком готовности экономики к принятию новых технологий служит увеличение среднего возраста основных фондов.

Рисунок 8. Средний возраст основных средств производства

Источник: составлено автором по материалам Bergeaud A, Cette G. and Lecat R. Long Term Productivity Database - [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.longtermproductivity.com/ (дата обращения: 23.11. 2021).

На графике видно, что для исследуемых стран средний возраст основных фондов поэтапно возрастает с 2007 года и начинает снижаться (за исключением Японии) только в 2018–2019 гг., т.е. в период активного распространения технологий 6-го ТУ (по хронологии С. Глазьева).

Как было указано большинством авторов, исследующих проблематику длинных волн, новый ТУ открывает «окна возможностей» для стран с догоняющими стратегиями развития и готовой ресурсной базой стать экономическими лидерами в рамках формирующегося ТУ. К странам – лидерам текущего ТУ (далее – «текущие лидеры») в рамках данного исследования будут относиться США, Евросоюз, Британия и Япония. К перечню стран, претендующих на лидерство в рамках следующего ТУ (далее – «возможные лидеры»), отнесем Китай, Индию, Россию, Бразилию (на основании публичных высказываний лидеров этих стран).

Рассмотрим исторический аспект развития экономки исследуемых стран, сопоставив динамику ВВП «стран лидеров» и «возможных лидеров» (табл. 3).

Таблица 3

Корреляция темпов роста ВВП стран – лидеров текущего ТУ и динамично развивающихся стран (за период с 1961 по 2020 г.)

Корреляция ВВП
США
ЕС [1]
Британия
Япония
Китай
Индия
Бразилия
США
1
0,695
0,705
0,504
0,072
0,058
0,216
ЕС
0,695
1
0,695
0,627
-0,031
0,128
0,490
Британия
0,705
0,754
1
0,427
0,128
0,293
0,306
Япония
0,504
0,627
0,427
1
-0,323
0,071
0,396
Китай
0,072
-0,031
0,128
-0,323
1
0,181
-0,160
Индия
0,058
0,128
0,293
0,071
0,181
1
-0,194
Бразилия
0,216
0,490
0,306
0,396
-0,160
-0,194
1
Источник: рассчитано автором на основании данных World Bank.

В приведенной выше таблице прослеживается высокая внутригрупповая корреляция между «странами-лидерами» на протяжении 4–5 ТУ. Корреляция фактических объемов ВВП «возможных лидеров» с группой лидеров 4–5 ТУ значительно ниже, что может быть объяснено характером инвестиционной активности трансграничного капитала. Под влиянием единого технологического и информационного поля «страны лидеры» демонстрировали схожую эффективность инвестиций в рамках своего контура, в то время как Китай и Индия воспринимались инвесторами в качестве альтернативной инвестиционной стратегии, конкурирующей между собой. По мере глобализации мировой экономики и снижения барьеров для трансграничного бизнеса с 1990 года общий уровень корреляции в динамике ВВП всех исследуемых стран возрастает, при этом разрыв между уровнем синхронности движения экономик стран литеров 4–5 ТУ и стран, претендующих на лидерство в 6 ТУ, сохраняется (табл. 4).

Таблица 4

Корреляция темпов роста ВВП стран – лидеров текущего ТУ и динамично развивающихся стран (за период с 1990 по 2020 г.)

Корреляция ВВП
США
ЕС
Британия
Япония
Китай
Индия
Бразилия
США
1
0,871
0,900
0,840
0,377
0,627
0,408
ЕС
0,871
1
0,801
0,691
0,499
0,617
0,484
Британия
0,900
0,801
1
0,835
0,529
0,755
0,457
Япония
0,840
0,691
0,835
1
0,127
0,647
0,380
Китай
0,377
0,499
0,529
0,127
1
0,624
0,725
Индия
0,627
0,617
0,755
0,647
0,624
1
0,354
Бразилия
0,408
0,484
0,457
0,380
0,725
0,354
1
Источник: рассчитано автором на основании данных World Bank.

Для более детального понимания перспектив «возможных лидеров» в 6-м ТУ необходимо провести факторный анализ потенциала дальнейшего роста. В данной главе будет затронут исключительно макроэкономический аспект, не касающийся уровня институционального развития. В качестве основы для исследования будет использоваться мультипликативная функция Кобба-Дугласа, учитывающая уровень трудозатрат (L) и капитала (К), дополненная коэффициентом уровня технологий, знаний (A):

Y= KαLß A. (1)

При этом должны выполняться следующие обязательные условия, характерные для модели Р. Солоу:

· все факторы производства необходимы F(0; L;A) = F(K; 0;A) = 0;

· предельный продукт каждого компонента положителен F’K> 0; F’L 0; F’A> 0;

· на каждый фактор производства существует закон убывающей отдачи F’’K<0; F’’L<0; F’’A<0

· производственная функция обладает свойством постоянной отдачи F(λK; λL;A) = λF(K; L;A).

Для начала рассмотрим динамику трудозатрат в каждой стране. При условии единого подхода к организации труда (постулируемой 40-часовой рабочей неделе и примерно равном количестве праздничных/выходных дней) можно сравнивать не потраченные трудовые часы, а динамику изменения трудовой силы за период с 1990 по 2020 г.

Статистическое сопоставление показывает, что уровень прироста трудовых ресурсов в «странах лидерах» в среднем чуть ниже, чем в странах «возможных лидерах» (за исключением РФ) за исследуемый период (табл. 5).

Таблица 5

Уровень прироста трудовых ресурсов в «странах лидера» и в странах «возможных лидерах» (за исключением РФ) (за 1990–2020 гг.)

Страны-лидеры
США
0,86%
Великобритания
0,60%
ЕС
0,36%
Япония
0,25%
Возможные лидеры
Бразилия
1,74%
Индия
1,35%
Китай
0,62%
Россия
-0,17%
Источник: составлено автором.

Следующим важным компонентом экономического роста выступает объем накопленного капитала, при этом важен не только данный показать в объемном выражении, но и его динамическое изменение.

Сопоставление динамики роста капитала до 1990 годов демонстрирует в целом более высокие темпы прироста в «странах возможных лидерах» (что связано с эффектом «низкого старта»), однако начиная с 90-х годов наблюдается экспоненциальный рост капитала в Китае и Индии. При этом в 2019 году оценка совокупного капитала Китая превышала аналогичный показатель США на 18% (табл. 6).

Таблица 6

Сопоставление динамики роста капитала


1950–1989
1990–2019
США
3,284%
2,078%
Великобритания
3,753%
1,776%
Япония
7,775%
1,318%
Китай
4,783%
8,427%
Индия
5,533%
6,246%
Бразилия
6,407%
2,374%
РФ (рассчитывается с 1990 годов)
-
-0,128%
Источник: составлено автором.

Как уже говорилось выше, драйвером роста экономики на базе новых технологий выступает показатель эффективности технологий и применяемых знаний, который складывается из количества изобретений (патентов) и скорости их внедрения в производство. Прямое сопоставление «стран лидеров» и «возможных лидеров» по данному показателю указывает, что практически 50% всех патентов, зарегистрированных в мире, приходится на Китай [32].

Можно выделить две группы факторов, определяющих темп экономического роста: традиционные факторы накопления (изначально труд и капитал) и общая производительность факторов (total factor productivity, TFP). С развитием инструментов статистического анализа экономисты могут объяснить до 7/8 изменений экономического роста через анализ изменения коэффициента TFP (являющегося, по сути, остатком после расчета вклада факторов первой группы) [2] (Solow, 1957).

Под показателем TFP некоторые ученые понимают изменение в технологиях, другие расширяют данное понятие, включая не только технологии, но и организационные инновации. Таким образом, можно говорить, что изменение TFP показывает изменение эффективности текущего уровня воспроизводства. Базируясь на данном тезисе, проведем анализ темпов роста TFP, чтобы выявить динамику предельной эффективности «стран лидеров» и стран «возможных лидеров».

Рисунок 12. Динамика изменения TFP по странам-лидерам

Источник: составлено автором по материалам Federal Reserve Economic Data – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://fred.stlouisfed.org (дата обращения: 21.11.2021).

На представленном графике TFP для «стран-лидеров» можно выделить следующие важные аспекты:

· Сглаженная динамика TFP по всем развитым странам (за исключением Японии) синхронизированы в рамках 5-го ТУ.

· При этом верхняя локальная поворотная точка приходится на период 1996–1998 гг.

· Нижняя поворотная точка приходится на 2009–2012 гг.

· Наблюдаемое в конце исследуемого периода локальное снижение TFP является следствием локдаунов и разрывов кооперации в производственных цепях.

Проанализировав аналогичным образом TFP стран, претендующих на лидерство в рамках 6-го ТУ, необходимо отметить следующие важные аспекты:

· Не наблюдается синхронная динамика TFP, сходная со «странами лидерами». Общий характер динамики наблюдается у Китая и Индии.

· Волнообразно движение в TFP Китая и Индии присутствует. При этом если в развитых странах линейных тренд имел отрицательный наклон, то в случае Китая и Индии линейный тренд имеет явно выраженный положительный наклон.

Рисунок 13. Динамика изменения TFP стран, претендующих на лидерство в 6-м ТУ

Источник: составлено автором по материалам Federal Reserve Economic Data - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://fred.stlouisfed.org (дата обращения: 23.11.2021).

Отрицательная динамика общей производительности в «странах лидерах» является ключевым индикатором предела возможностей улучшающих инноваций в условиях текущего экономического уклада. Снижающийся темп роста TFP говорит о снижении эффективности внедряемых инноваций, что является фундаментальной предпосылкой к переходу экономики в стадию рецессии, оканчивающуюся кризисом. В настоящее время, как следует из сложившегося ритма долгосрочного технико-экономического развития, ряд стран уже вышли из затянувшейся рецессии 5-го технологического уклада.

ЗАКЛЮЧЕЧНИЕ

Рост регулярности кризисов и рецессий, наблюдаемый в мировой экономике с начала 2000-х годов, является следствием развития перехода мировой экономики в нисходящую фазу длинного цикла.

Вследствие планомерного снижения эффективности в рамках текущего ТУ наблюдается усиление социально-экономических противоречий на международном уровне между странами – лидерами текущего ТУ и странами, претендующими на лидерство в следующем ТУ, которые приводят к усилению политики протекционизма (введение санкций, решоринг производства). Вследствие формирования дополнительных барьеров для транзакционного бизнеса замедляется международный оборот товаров и услуг, что снижает мобильность капитала и доступность распространения информации о возможных базовых инновациях. Замедление товарооборота является одним из признаков долгосрочной рецессии (по Кондратьеву) и способствует усилению эффекта инвестиционной паузы.

Исследование динамики мирового ВВП за период с 1960 по 2020 г. выявило несколько значимых закономерностей:

· наличие 1,5 циклов длинных волн, которые статистически отражаются в отклонении полиномиального тренда 5-го порядка от линейного тренда. Согласно данному тренду, начало текущего цикла приходится на 1987 год, а верхняя переломная точка соответствует 2007 году. Аппроксимация фактических данных и полиномиального тренда невысокая (0,39);

· анализ динамики 3-летней сглаженной функции на основании фактических данных по мировому ВВП показал наличие 7–10-летних циклов (циклы Жугляра). При этом наблюдается изменение размаха отклонения функции 3-летнего сглаживания от полиномиального по мере перехода от нисходящей фазы длинного цикла (1970-е – 1980-е гг.; 2003–2013 гг.) к восходящей фазе, что соответствует 2-й исторической правильности Кондратьева.

Статистически значимых признаков перехода мировой экономики к фазе роста из анализа мирового ВВП не выявлено, что связано с неравномерным развитием мировой экономической системы, информационными и технологическими барьерами, разрывами в уровне социально-технологического развития развитых и развивающихся стран.

Проведенное сопоставление динамики ключевых макроэкономических показателей по группе стран – лидеров 5-го ТУ (США, Великобритания, ЕС, Япония) на основании 2-фазной модели циклического развития экономики Кондратьева показало значимое ухудшение экономического состояния данных стран.

Выявленные локальные экстремумы в динамике мирового ВВП и анализ макроэкономического состояния лидирующих в 5-м ТУ стран близки по хронологии с периодизацией 5-й длинной волны, предложенной в работах Пантина и Лапкина, и периодом 5-го ТУ С.Ю. Глазьева.

В качестве признаков восстановления мировой экономики, ретушированных последствиями пандемии серией локдаунов, в 2018–2019 гг. наблюдалась модернизация средств производства (снижение среднего возраста средств производства в развитых странах) и прошедшие ценовые кризисы на энергоресурсы.

Факторный анализ (на основании модели экономического роста Солоу и производственной функции Кобба-Дугласа) потенциала дальнейшего развития для стран – лидеров 5-го ТУ (США, Великобритания, ЕС, Япония) и стран, претендующих на лидерство в следующем ТУ, показал, что:

· динамика роста рабочей силы и накопленный потенциал превалируют в Китае и Индии;

· накопленный капитал Китая превышает аналогичный показатель США и значительно опережает иные страны – лидеры 5-го ТУ;

· динамика изменения TFP в Китае и Индии, как и в странах – лидерах 5-го ТУ, имеет цикличный характер, но если у текущих лидеров общий тренд TFP имеет отрицательный характер, то для Китая и Индии наблюдается позитивный линейный тренд TFP;

· следовательно, можно ожидать в рамках следующего ТУ изменения списка стран лидеров, куда войдут Китай с Индией и сохранится США.

На текущем этапе экономического развития (с учетом последствий пандемии) оценить продолжительность инновационной паузы достаточно тяжело. Многое будет зависеть от того, насколько интенсивными будут усилия мирового сообщества по внедрению новых базисных технологий, что предопределяется уровнем эффективности институтов, созданных в рамках 5-го ТУ. При этом ключевым показателем будет эффективность финансовых институтов и наличие/отсутствие предпосылок к мировой консолидации.

[1] С 1971 года, т.к. более ранние данные отсутствуют.


Источники:

1. Perez C., Soete L. Catching Up in Technology: Entry Barriers and Windows of Opportunity. / Dosi, Giovanni, Freeman, Chris, Nelson, Richard, Silverberg, Gerald and Soete, Luc (eds). Technical Change and Economic Theory. - London and New York: Columbia University Press and Pinter, 1988. – 458-479 p.
2. Solow R. Technical Change and the Aggregate Production Function // Review of Economics and Statistics. – 1957. – № 3. – p. 313-320.
3. Solow R.M. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. – 1956. – № 1. – p. 65-94.
4. Акаев А.А. Большие циклы конъюнктуры и инновационно-циклическая теория экономического развития Шумпетера-Кондратьева // Экономическая наука современной России. – 2013. – № 2(61). – c. 7-29.
5. Бакулина П.В., Кузьмина К.А. Политика экономических санкций КНР: правовое регулирование и правоприменительная практика // Финансовый журнал. – 2021. – № 4. – c. 24-38.
6. Веселов Д.А. Лекции 2-3. Модели рыночной экономики: Модель Солоу и модель кругооборота. Hse.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.hse.ru/data/2014/09/26/1315669907 (дата обращения: 10.11.2021).
7. Глазьев С.Ю. Мирохозяйственные уклады в глобальном экономическом развитии // Экономика и математические методы. – 2016. – № 2. – c. 3-29.
8. Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. - М.: ВлаДар, 1993. – 61(310) c.
9. Господарик Ю.П., Алпатов С.Б. Решоринг в США, Европе и глобальная экономика // Имущественные отношения в Российской Федерации. – 2019. – № 1(208). – c. 18-26. – doi: 10.24411/2072-4098-2019-10102 .
10. Дементьев В.Е. Инвестиционные проблемы инновационной паузы в экономике // Проблемы прогнозирования. – 2011. – № 4(127). – c. 13-27.
11. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Crystalbook.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://crystalbook.ru/wp-content/uploads/2021/05/Кондратьев-Н.Д.-Большие-циклы-конъюнктуры-и-теория-предвидения.pdf.
12. Малахова Т.С. Причины и последствия распада биполярной системы: геоэкономический аспект // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2015. – № 2(287). – c. 45-54.
13. Менш Г. Stalemate in Technology: Innovations Overcome the Depression. - Cambridge, Massachusetts, 1979. – 241 p.
14. Модель Солоу. Hse.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.hse.ru/data/2014/09/26/1315669907 (дата обращения: 15.10.2021).
15. Омаров К.А. Экономические последствия отключения Исламской Республики Иран от международной платежной системы Swift // Финансы и кредит. – 2018. – № 3(771). – c. 722-736. – doi: 10.24891/fc.24.3.722 .
16. Перес К. Технологические революции и финансовый капитал. Динамика пузырей и периодов процветания. - М.: Изд-во «Дело», 2011. – 231 c.
17. Перспективы мирового промышленного сектора: усовершенствование сети поставок для повышения эффективности и внедрения инновационных технологий. KPMG, пресс-релиз. [Электронный ресурс]. URL: http://www.kpmg.com/ru/ru/issuesandinsights/articlespublications/press-releases/pages/gmo-enhancing-supply-chain-networks-for-efficiency-and-innovation.aspx (дата обращения: 20.08.2020).
18. Попов А.К. Перспективы технологического развития российской экономики в парадигме длинноволнового развития // Вестник Университета (Государственный университет управления). – 2014. – c. 121-127.
19. Попов А.К., Толкачев С.А. Формирование финансовых пузырей на стадии роста экономической системы // Вестник Финансового университета. – 2015. – № 2(86). – c. 84-95.
20. Попов А.К. О мировом финансовом кризисе в условиях длинноволнового развития // Финансовая экономика. – 2014. – № 4. – c. 87-95.
21. Путин В.В. Выступление и дискуссия на Мюнхенской конференции по вопросам политики безопасности. Kremlin.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/transcripts/24034 (дата обращения: 15.08.2020).
22. Смирнова О.О. Оценка социальных последствий волатильности цен на продоволь­ствие: обобщение международной практики // Теории и проблемы политических иссле­дований. – 2016. – № 3. – c. 251-261.
23. Тимофеев И.Н. Политика санкций Европейского союза. Опыт событийного анализа // Современная Европа. – 2021. – № 2(102). – c. 17-27. – doi: 10.15211/soveurope220211727 .
24. Толкачев С.А., Тепляков А.Ю. Эволюция внешнеэкономической политики ведущих стран мира на современном этапе через призму долгосрочных технологических изменений в экономике // Новая экономическая политика для россии и мира: XXVII Кондратьевские чтения. Москва, 2019. – c. 205-211.
25. Фитуни Л.Л. Экономические причины и последствия «Арабской весны» // Проблемы современной экономики. – 2012. – № 1(41). – c. 90-97.
26. Шумпетер Й. Теория экономического развития (Исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры). / пер.с англ. - М.: Прогресс, 1982. – 455 c.
27. Яковец Ю.В. Закономерности научно-технического прогресса и их планомерное использование. - М.: Экономика, 1984. – 240 c.
28. Дональд Трамп анонсировал новые санкции против Китая. Чем обернется для Москвы спровоцированный ситуацией в Гонконге конфликт США и КНР. Рбк. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/politics/30/05/2020/5ecfbb409a79475d428e4ef5 (дата обращения: 20.08.2020).
29. Персональные, секторальные и "крымские". Какие санкции вводил Евросоюз в отношении России. Тасс. [Электронный ресурс]. URL: https://tass.ru/info/6222143 (дата обращения: 11.06.2020).
30. Вergeaud A., Cette G., Lecat R. Long Term Productivity Database. Longtermproductivity.com. [Электронный ресурс]. URL: http://www.longtermproductivity.com/.
31. Federal Reserve Economic Data. [Электронный ресурс]. URL: https://fred.stlouisfed.org.
32. World Bank. [Электронный ресурс]. URL: https://data.worldbank.org/indicator (дата обращения: 23.11.2021).
33. Board of Governors of the Federal Reserve System (US). Fred. [Электронный ресурс]. URL: https://fred.stlouisfed.org/graph/?g=oCOB (дата обращения: 12.10.2021).
34. Глазьев С.Ю. Прикладные результаты теории мирохозяйственных укладов // Экономика и математические методы. – 2016. – № 3. – c. 3-21.

Страница обновлена: 04.06.2022 в 13:33:25