Econometric evaluation of the scientific and technical progress parameter in the innovative exogenous economic growth model

Full Text

Введение Несмотря на всеобщее признание инновационной природы современной экономической динамики, характерные для ХХI века процессы нарастания глобализации и мобильности капитала способствуют сохранению финансовых приоритетов по сравнению с инновационными в многоуровневой системе управления социально-экономическими трендами. Растущая в результате асимметрия инновационной активности экономических агентов препятствует инновационно-ориентированным трансформациям, все более замедляя переход стран и регионов к интеллектуальной экономике. Данные процессы стимулируют все большее понимание значимости качественных характеристик инновационного капитала, повышающих потенциал научно-технического развития экономики. Долгосрочная траектория экономического роста/развития формируется в основном за счет одного из четырех определяющих ее факторов - научнотехнического прогресса (НТП). Инновационная (интеллектуальная) активность, выражаемая в растущем объеме знаний и эффективных технологиях, становится в условиях новой экономики ключевым производственным ресурсом, способствующим не только созданию новой стоимости, но и повышению конкурентоспособности (Анопченко, Лазарева, Лозовицкая, Мурзин, 2019). Растущее значение инновационного фактора в экономике инициировало перемещение инновационного капитала в центр стратегического регулирования процессов социально-экономического развития стран и регионов. Это способствовало постепенной имплантации параметров инновационной активности экономических субъектов, учитываемой вначале экзогенно, а затем и эндогенно, в сферу поисковых исследований экономического роста (Kuznets, 1971; Акаев, 2015; Кузык, Яковец, 2005; Barro, Sala-i-Martin, 2004; Bessant, 2013; Schumpeter, 2017). Имплантация параметров инновационно-ориентированного типа экономического развития/роста (innovation-driven growth) реализуется как в моделях экзогенного роста, включая неоклассическую модель Р. Солоу, так и в различных модификациях модели эндогенного роста. Характерной чертой первого класса моделей является рассмотрение инноваций в качестве внешнего по отношению к производственному процессу фактора, моделей второго класса - прямая связь развития инновационной активности экономических агентов, обновления технологий с ростом производительности (Замулин, Сонин, 2019). Именно Р. Солоу показал, что научно-технический прогресс является ключевым параметром в экзогенной модели экономического роста, увеличивая более чем на 75 % темпы роста экономики. В соответствии с подходом Р. Солоу, темп роста технического прогресса можно определить, рассчитав вклад в экономический рост, вносимый традиционными факторами производства (капиталом и трудом) согласно производственной функции Кобба - Дугласа, а затем - оставшуюся часть темпа роста выпуска (Solow, 1957). Для идентификации параметра НТП в исследованиях траекторий экономического развития стран и регионов преимущественно применяется функциональный подход (оценивается функция влияния тех или иных параметрических характеристик технологического прогресса на ключевые макроэкономические показатели). В качестве основных параметрических характеристик используются величина удельных затрат на НИОКР с учетом эластичности производительности труда по инновациям (Мельничук, 2011), затраты на образование, численность занятых в экономике (Гизатуллин, 2014), затраты, связанные с инновациями, и коэффициент изобретательской активности (Лавровский, 2012; Лазарева, Анопченко, 2016). Данная статья развивает исследование расширенной с учетом пространственного и экологического факторов модели экзогенного экономического роста Р. Солоу (Ougolnitsky, Anopchenko, Gorbaneva, Lazareva, Murzin, 2018). i i i i i Y (t) = A (t)Kαi (t)(R L )1-αi (t); Ii (t) = si (t)Yi (t); Ci (t) =[1-si (t)]Yi (t); Ri (t +1) = (1+ηi )Ri (t); (1) (2) (3) (4) n Ki (t +1) = (1- μi )Ki (t) + åκ ji (t)I j (t); j=0 Li (t +1) =(1+bi -mi )Li (t); i i i Ki i Li i Pa (t) =[1-cava (t)][Ba K (t) + Ba L (t)]; i i i Ki i Li i Pw (t) =[1-cwvw (t)][Bw K (t) + Bw L (t)]; (5) (6) (7) (8) K (0) = K0; L (0) = L0; R (0) = R0; (9) i i i i i i n å ij i i i ij i i j=0 κ (t) + va (t) + vw (t) =1; 0 £ s (t) £1; κ ³ 0; va (t) ³ 0; vw (t) ³ 0; (10) i, j = 0,1,..., n; t = 0,1, 2,... Индекс i - индекс экономического агента. Время t = 0,1,2, ... в модели дискретно и изменяется с шагом в один год. Обозначения переменных и параметров модели: Yi (t) - конечный продукт агента в финансовом выражении в году t; Ki (t) - основные производственные фонды (капитал) агента в финансовом выражении в году t; Li (t) · трудовые ресурсы агента в году t; Ri (t) - эффективность трудовых ресурсов агента в году t; Ai (t) · функция влияния инновационной активности агента на производство конечного продукта в году t; αi - параметр производственной функции Кобба - Дугласа для агента; Ii (t) - величина производственных инвестиций агента в году t; Ci (t) - объем непроизводственного потребления агента в году t; si (t) - доля производственных инвестиций агента в его конечном продукте в году t; ηi - параметр роста эффективности трудовых ресурсов агента; μi - коэффициент амортизации основных фондов агента; κij (t) - доля инвестиций i-го агента в деятельность j-го агента (коэффициент взаимодействия между агентами, здесь индекс j = 0 означает внешнего по отношению к системе агента); bi ,mi - коэффициенты воспроизводства и выбытия трудовых ресурсов для агента; i i Pa (t), Pw(t) - выбросы агентом загрязняющих веществ в атмосферу и воду соответственно в году t; va (t),vw (t) · ассигнования агента на борьбу с заi i грязнением атмосферы и воды соответственно в году t; ca,cw - коэффициен- ты эффективности природоохранных ассигнований; i i Ba , Bw · удельные вы- Ki Ki бросы загрязняющих веществ при производственной деятельности в атмосферу и воду соответственно; Ba , Bw - удельные выбросы загрязняющих Li Li веществ при жизнедеятельности трудовых ресурсов в атмосферу и воду соответственно; K0, L0, R0 - заданные начальные значения соответствующих i i i переменных модели. Важную роль в идентификации ключевого для модели экзогенного экономического роста параметра научно-технического прогресса играет математикостатистический аппарат теории эконометрики. Применение методов эконометрики позволяет реализовать функциональный подход к идентификации данного параметра. В статье продемонстрирована методология применения эконометрического подхода к идентификации функции влияния инновационной активности экономических агентов на производство конечного продукта. Обзор литературы Фундаментальные основы в изучении роли инноваций в прогрессе, экономике и жизни общества заложил еще А. Смит, представитель классической школы, согласно которому инновации - это результат разделения труда: изобретения и усовершенствования, которые вносит в производство рабочий, поглощенный одной какой-нибудь операцией и ежедневно выполняющий ее (Smith, 2002). Всемирное признание за существенный вклад в теорию инноваций получила школа русского циклизма, особенно научный деятель Н.Д. Кондратьев, который увязал волны изобретений и инноваций с переходом к новому циклу (Кондратьев, 2002). В трудах представителя австрийской школы Й. Шумпетера впервые появились термины «инновации» и «предприниматель-инноватор» (Schumpeter, 2017). Современная российская школа инноваций начинает развиваться с публикации монографии Ю.В. Яковца «Ускорение научно-технического прогресса: теория и экономический механизм» (Яковец, 1988). В монографии В.И. Кушлина, А.Н. Фоломьева и др. «Инновационность хозяйственных систем» сформулирован конкретный механизм инновационного развития экономических систем (Кушлин, Фоломьев, 2000). Новые направления теории и классификации инноваций развиваются в последующих трудах современных российских научных деятелей в области управления инновациями в социальноэкономической сфере и техническом развитии. Научные труды А.И. Пригожина (Пригожин, 1989), В.М. Аньшина (Аньшин, 1993), С.Ю. Глазьева (Глазьев, 2007) и других в этой связи являются основными. С точки зрения теоретических подходов к определению роли инноваций в экономическом росте можно выделить представленные в табл. 1. Таблица 1 Эволюция теоретических подходов к определению роли инноваций в экономическом росте [Table 1. Evolution of theoretical approaches to determining the role of innovation in economic growth] Теоретический подход [Theoretical approach] Определение инноваций [Definition of innovation] Экзогенные модели экономического роста Ключевые характеристики [Key characteristic] Кейнсианская теория Технологический прогресс приходит извне. Ключевыми являются макро- Экономический рост определяют госинпараметры вестиции в инфраструктуру и частные инвестиции в основной капитал Неоклассическая теория Технологический прогресс приходит извне. Ключевым является статичЭкономический рост определяют частные ное макроравновесие как инвестиции в основной капитал при конкусумма микропараметров рентных рынках Эндогенные модели экономического роста Теория роста Ромера Инновации понимаются более широким Инновационный процесс как явлением, чем технологические сдвиги, драйвер роста и достижеи являются фактором производства. Экония макроравновесия номический рост определяется наращиванием совокупной факторной производительности за счет частных инвестиций в основной капитал и в сектор R & D Шумпетерианская модель роста Эволюционноинституциональное направление Экономическая теория сложности Инновации появляются в результате заКлючевыми являются парамещения старых технологий и фирм нометры микроуровня, где провыми в процессе рыночной конкуренции исходит инновационная ак(креативное разрушение). Экономический тивность фирм рост определяется инвестициями фирм в сектор R & D и агрегированной совокупной факторной производительностью на отраслевом уровне Инновации образуют систему - накоплеКлючевыми являются пание знаний, их адаптация (процесс обураметры микроуровня, хачения) и перелив между разными инстирактеризующие динамичетуциональными секторами. Экономический ское макроравновесие, и парост определяется наращиванием разраметры мезоуровня, где нообразия инноваций в процессе внутагенты формируют инстиренних и трансграничных рыночных обтуты менов Инновации выступают результатом динаКлючевыми являются парамического сочетания конкуренции и инметры многомерной сететерактивной кооперации участников бизнесвой среды, в которой обрасетей (экосистем). Экономический рост зуются инновационные экоопределяется достигаемыми в развитых системы с обратными свяэкосистемах сетевыми эффектами незями и достигаются синерпрерывной инновационной активности гетические эффекты Источник: составлена авторами на основе (Solow, 1956; Romer, 1990; Acemoglu, Johnson, Robinson, 2005; Aghion, Akcigit, Howitt, 2015; Elsner, Heinrich, Schwardt, 2014; Hanusch, Pyka, 2007; Russell, Smorodinskaya, 2018; Кирдина-Чэндлер, Маевский, 2017). Методология исследования В рамках данной статьи оценен параметр научно-технического прогресса Ai (t) - функция влияния инновационной активности экономического агента I на производство конечного продукта в году t в модели экзогенного экономического роста (1)-(10). Методологической основой достижения поставленной цели послужила триединая (ресурсно-управленческо-результатная) структуризация инновационной активности экономического агента (рис. 1) (Лозовицкая, 2017). Рис. 1. Структура инновационной активности экономического агента [Figure 1. The structure of an economic agent’s innovation activity] Источник: составлен авторами. Рис. 2. Структура четырехмодульной экономико-математической модели интегрального анализа инновационной активности организаций [Figure 2. The structure of four-module economic-mathematical model of organizations’ innovation activity integrated analysis] Источник: составлен авторами. Система индикаторов и факторов инновационной активности экономических агентов, сформированная с целью разработки интегрально-оценочной четырехмодульной экономико-математической модели (рис. 2), отражает ее триединую структуру. Пятиэтапная процедура эконометрического моделирования инновационной активности экономических агентов и ее влияния на результирующие экономические показатели (в рамках модуля 2 интегральнооценочной модели) отражена на рис. 3. Информационной базой исследования послужили официальные данные Росстата, Единой межведомственной информационно-аналитической системы, а также данные мониторинга Высшей школы экономики. Многокритериальный отбор методом анализа иерархий существенных факторов и спецификация регрессионных моделей по панельным данным за период 2005, 2010 и 2015 гг. позволили индикатировать наиболее важные статистически значимые параметрические характеристики инновационной активности экономических агентов, воздействующие на величину удельного валового регионального продукта. Наибольшее влияние на ВРП оказывает фактор «Степень износа основных фондов на конец года», следом идут показатели «Инвестиции в основной капитал на душу населения» и «Разработанные передовые производственные технологии на 10 000 населения (коэффициент изобретательской активности)». Рис. 3. Процедура эконометрического моделирования инновационной активности экономических агентов [Figure 3. The procedure of economic agents’ innovative activity econometric modeling] Источник: составлен авторами. Для сведения отобранных индикаторов в интегральный индекс инновационной активности экономических агентов использовался метод аддитивной свертки. На этапе трансформации нормированное значение каждого из индикаторов (X ̃) определяется как отношение разницы между наблюдаемым значением показателя (х) и минимальным его значением для РФ (xmin) к различию между максимальным (xmax) и минимальным значениями данного показателя, характерными для РФ (11). = x-xmin xmax-xmin . (11) Формула (11) необходима для трансформации показателей разной направленности за счет приравнивания минимальных и максимальных значений по всем частным показателям с целью уничтожения различий в разбросе значений индикаторов. Таким образом, диапазон значений нормированных показателей ограничивается интервалом от 0 (у агентов региональной экономики с минимальным значением показателя) до 1 (у экономических агентов с максимальным значением данного показателя). Такой подход к нормированию учитывает позитивный характер отобранных показателей, то есть более высокие значения показателя соответствуют положительной динамике процесса и способствуют росту значения индекса. Значение интегральных субиндексов инновационной активности экономических агентов рассчитывается как среднее арифметическое нормированных значений соответствующего набора показателей. При этом все показатели имеют равную значимость (12). п r = 1 ∑п , (12) i=1 Г где Ir - индекс инновационной активности r-го агента региональной экономики; n - число наблюдений; Г - нормированные значения i-го показателя. Сводный интегральный показатель инновационной активности агентов региональной экономики находится как среднее значение субиндексов (13). r = 1 ∑m r, (13) m i=1 где Ar - интегральный индекс инновационной активности агентов региональной экономики; m - количество субиндексов, вошедших в интегральный индекс. Для оценки параметра научно-технического прогресса в расширенной модели Р. Солоу Ai (t) интегральные индексы инновационной активности агентов региональной экономики также сводятся к среднему значению. Результаты В результате апробации описанной методики были получены следующие результаты (табл. 2) с учетом отобранных факторов «Степень износа основных фондов на конец года» (IОФ), «Инвестиции в основной капитал на душу населения» (IОК) и «Разработанные передовые производственные технологии на 10 000 населения (коэффициент изобретательской активности)» (IПТ). Таблица 2 Результаты интегральной оценки уровня инновационной активности экономических агентов Ai(t) [Table 2. Results of the economic agents’ innovation activity integrated value Ai(t)] t IОФ IОК IПТ Аi(t) 2005 0,698 0,056 0,170 0,308 2010 0,487 0,079 0,099 0,222 2015 0,594 0,048 0,169 0,270 Источник: составлена авторами на основе результатов расчетов по авторской методике с использованием данных Федеральной службы государственной статистики. URL: https://www.gks.ru Интерполяцией точечных значений получен следующий вид функции влияния инновационной активности экономических агентов на результирующие показатели развития (14). Ai (t) = 0,00268 ∙ t2 - 10,7774 ∙ t + 10835,33. (14) Полученные результаты оценки параметра НТП в 2005, 2010 и 2015 гг., отображенные на графике (рис. 4), показали спад уровня инновационной активности экономических агентов в 2010 г. Финансовый кризис конца 2008 - конца 2009 гг. оказал сильное негативное влияние на функционирование российских компаний, вследствие чего и наблюдается заметный спад их инновационной активности. Рис. 4. Динамика интегральной оценки параметра научно-технического прогресса Ai(t) [Figure 4. The dynamics of the scientific and technological progress parameter integrated assessment Ai(t)] Источник: составлен авторами по результатам расчетов по авторской методике. Таким образом, полученные результаты отражают динамику уровня инновационной активности российских компаний, его влияния на ключевые показатели экономического развития в долгосрочном периоде и могут быть использованы в дальнейшей работе над исследованием динамической модели социо-эколого-экономической системы региона (1)-(10). Заключение Сама природа современной экономической динамики инициирует совершенствование методологических подходов к идентификации параметра научно-технического прогресса как в экзогенных, так и в эндогенных моделях экономического роста, учитывающее происходящие инновационные трансформации. В рамках настоящей статьи детально продемонстрировано, что одним из эффективных оценочных подходов является эконометрический подход. Результаты апробации разработанной интегрально-оценочной эконометрической модели демонстрируют ее применимость в системе стратегического менеджмента долгосрочных инновационно-ориентированных экономических трендов с целью идентификации параметра научно-технического прогресса.

About the authors

Elena I. Lazareva

Southern Federal University

Author for correspondence.
Email: el_lazareva@mail.ru

Doctor of Economics, Professor, Head of the Department of Innovation and International Management

105/42 Bolshaya Sadovaya St., Rostov-on-Don, 344000, Russian Federation

Daria S. Lozovitskaya

Southern Federal University

Email: hare01@yandex.ru

postgraduate student of the Department of Innovation and International Management

105/42 Bolshaya Sadovaya St., Rostov-on-Don, 344000, Russian Federation

References

Supplementary files