Состояние мировой экономической системы с позиции теории длинноволнового развития

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

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

Источник: [4].

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

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.)

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.)

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= K^αL^ß 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.)

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

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.