CC BY
56Экономическая конвергенция стран Европы: ценологический анализ|1| Economic convergence of European countries: a cenological analysis
Ь M московский ■p зкономичсский
ЖУРНАЛ
УДК 332.02+ 338.2 DOI 10.24411/2413-046Х-2018-15025 Кузьминов Александр Николаевич,
доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры инновационного менеджмента и предпринимательства, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), г. Ростов-на-Дону
Джуха Владимир Михайлович, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой инновационного менеджмента и предпринимательства, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), г. Ростов-на-Дону
Kuzminov A.N., [email protected]
Dzukha V.M., [email protected]
Благодарности. Статья подготовлена при финансовой поддержке РФФИ. Грант № 18010-01095 «Междисциплинарный подход к исследованию крупномасштабных экономических систем на основе теории ценозов». Аннотация. В статье рассматривается причина расхождения темпов экономического роста европейских стран, что препятствует достижению целей ЕС по достижению стратегии устойчивости. Проведенный анализ исследований в данной области показал наличие методологических проблем управления конвергенцией, которые обусловлены отсутствием подтвержденных данных о наличии корреляции между ней и отдельными параметрами функционирования экономик стран, входящих в ЕС. Кроме того, анализ крупных проектов по выравниванию экономического развития стран Европы показал их недостаточную эффективность, что также связывается с недостатками используемой методологии. В статье использованы статистические данные по важнейшим показателям
ЕС за 10 лет, которые подтвердили гипотезу ряда ученых о наличии устойчивых закономерностей экономической динамики стран Европы. Обосновывается применение ценологического инструментария оценивания всего рассматриваемого сообщества, поскольку он отражает закономерности развития такого рода систем, в которых применение в качестве эталонного критерия понятия среднего недопустимо. Ценологическая оценка экономической динамики стран ЕС по показателю ВВП подтвердила высказанные гипотезы о наличии устойчивых закономерностей траектории движения по поверхности статистического распределения. В результате тонких процедур статистического оценивания получена модель кластеризации стран Европы по группам, в которых целесообразно использовать кластерное (групповое) значение конвергенции. Полученный результат может использоваться при формировании целевых установок программ межстранового, регионального, отраслевого выравнивания, поскольку опирается на результаты системной оценки сложноструктурированных систем-ценозов. Summary. The article discusses the reason for the discrepancy in the rate of economic growth of European countries, which hinders the achievement of the EU's goals of achieving a sustainability strategy. The analysis of research in this area showed the presence of methodological problems of convergence management, which are due to the lack of confirmed data on the presence of a correlation between it and certain parameters of the functioning of the economies of the countries of the EU. In addition, the analysis of large-scale projects for the alignment of the economic development of European countries showed their insufficient efficiency, which is also associated with the shortcomings of the methodology. The article used statistical data on the most important indicators of the EU for 10 years, which confirmed the hypothesis of a number of scientists about the presence of stable patterns of economic dynamics in Europe. It justifies the use of cenological tools for evaluating the entire community in question, since it reflects the patterns of development of such systems in which the use of the concept of the mean is not acceptable as a reference criterion. The cenological assessment of the economic dynamics of the EU countries in terms of GDP confirmed the hypotheses expressed about the presence of stable patterns of the trajectory of movement along the surface of the statistical distribution. As a result of fine statistical estimation procedures, a clustering model for European countries was obtained in groups in which it is advisable to use cluster (group) value of convergence. The result obtained can be used in the formation of targets for programs of cross-country, regional, industry leveling, since it is based on the results of a systematic assessment of complex structure-cenosis systems.
Ключевые слова: конвергенция, экономический ценоз, статистическая оценка.
Key words: convergence, economic coenos, statistical evaluation.
Введение
Обеспечение экономической, социальной и территориальной сплоченности было одним из основных столпов строительства Европейского Союза. Недавний экономический кризис предопределил глубокие изменения не только в траектории роста, но и в структурных и технологических характеристиках регионов и отраслей, отличающихся достаточно высоким уровнем интеграции, взаимодополнения и взаимосвязи, что потребовало поиска нетрадиционных методов оценки и управления конвергенцией в силу признанных недостатков современных программ экономического выравнивания.
Концепция конвергенции была центральным элементом экономической политики в Европе, и её оценка является предметом пристального общественного и научного внимания [1]. На глобальном уровне экономическая конвергенция рассматривается как одна из основных установок для потенциальных стран-кандидатов в ЕС, как основной параметр их развития. На региональном уровне большой диапазон различий ВВП также считается нежелательным, что обусловливает политику ЕС, направленную на сокращение неравенства в доходах, повышение конкурентоспособности территорий и содействие созданию рабочих мест [2].
Однако эта целевая установка осложняется различными темпами технологического, экономического и социального развития отдельных стран, что, по мнению современных экономистов, является неотъемлемой характеристикой капиталистической системы, следствием закономерностей ее эволюции [3]. Европейский союз, как часть этой системы, также демонстрирует разнонаправленную динамику стран в развитии и адаптации к кризисным явлениям, в том числе в реакции реальной экономики на последствия прошедшего финансового кризиса.
В предлагаемой статье приведен анализ причин снижения конвергенции в Европе, дается обзор основных подходов управления данным параметром, обосновывается ценологический механизм их совершенствования.
1. Закономерности и глубина снижения уровня конвергенции в Европе
Оригинальные работы по конвергенции [4, 5], высказывающие гипотезы о расхождении, т. е. отставании экономики в догоняющем и уменьшающемся неравенстве, признаны основополагающими в научных исследованиях по экономическому росту и на их положения мы будем опираться в дальнейшем. Как позднее было доказано Агионом и Хавитом [6], данный феномен связан не только с уменьшением уровня отдачи физического капитала или накопления труда, но также в результате вторичных эффектов
перераспределения межстрановых (межотраслевых) знаний. Смысл данного утверждения в том, что производительность в одном секторе или в одной стране часто обеспечивается наличием знаний, инноваций и высокого уровня производительности труда в других. Вследствие этого процессы диффузии инноваций, трансферт технологий и других знаний, воплощенных в товарах и услугах, проявляются крайне неравномерно и приводит к накоплению диспропорций [6, 7].
В эмпирической литературе наиболее распространена практика анализа и оценки конвергенции стран как однородных единиц, без учета специфических структурных характеристик, страновой специализации и связей между ними. В этом контексте результаты оценивания для Европы являются всегда неоднозначными. Например, Барро и др. [5] допускают для Европейского Союза существование условной сходимости только в период 1950-1990 годов. Хайн [8] говорит об отсутствии реальной конвергенции между странами после принятия евро, а Лайн [9] - об отсутствии конвергенции после включения новых европейских государств-членов.
Говоря о конвергенции нужно отметить, что ведущее место в её уровне принадлежит странам Западной Европы, которые согласно отчету «Мировые экономические показатели 2014 года» показали недостаточный уровень восстановления после финансового кризиса 2008-2009 годов, когда темпы роста доходов на душу населения (за исключением Люксембурга) в 2014 году составили в среднем 0,8% против 1,6% в Соединенных Штатах. Даже при условии низкой инфляции (на уровне в 1%) экономические показатели Франции, Финляндии, Италии и Португалии были особенно низкими, с темпами роста от -0,73 до 0,7% в 2014 году. Хотя рост возобновился, в большинстве стран его средний показатель ниже, чем до кризиса, и показатели показывают существенное несоответствие требуемому темпу. Финансовый кризис создал серьезные угрозы для западноевропейской экономики в форме роста безработицы, неравенства и долгового бремени [10].
При этом необходимо отметить, что история развития экономики Западной Европы свидетельствует о наличии высокого потенциала, когда в так называемый «золотой век» средние темпы роста доходов душу населения составляли от 6% до 13% в год [11]. Таким образом, поиск путей возврата к траектории интенсивного роста и сближение темпов развития стран Европы являются основными направлениями исследований, особенно в контексте достижения целей создания Еврозоны [12].
В чем причина разнонаправленных тенденций конвергенции? В указанной ранее статье Сала-и-Мартин [5] обнаружил доказательство конвергенции в расчете на душу населения дохода по большинству регионов Западной Европы в период с 1950 по 1990
годы, устойчиво отличающейся от других стран. В свою очередь, Карвалью и Харви [13] не нашли подтверждения наличия общей конвергенции для всех участников ЕС, но выявили свидетельство сближения экономик стран с высоким уровнем дохода (Австрия, Бельгия, Финляндия, Франция, Германия, Италия и Нидерланды) и низким уровнем (Греция, Португалия, Испания). Данное утверждение подтверждается исследованием Борси [14], которое свидетельствует о сближении только внутри подгрупп европейских стран. Особенно отличаются от ведущих стран коэффициенты конвергенции новых членов ЕС и 15 «первоначальных участников», скорость развития которых в результате даже замедлилась [15]. Несмотря на недостаток данного подхода, связанного с наличием стохастических свойств наблюдаемых параметров, выявленных Стразичичем [16], его применение остаётся наиболее оправданным при анализе диспропорций развития.
Необходимо также указать на другую особенность - наличие исторически обусловленных предпосылок деления стран Европы на отдельные подгруппы, к которым можно отнести: 1) экономические последствия Второй мировой войны; 2) преобладающая структура производства; 3) различия в трудовых нормах и законодательстве; 4) доля отраслей с высокой добавленной стоимостью [17].
Рассмотрим структурную статистику Европейского бизнеса (SBS)[2], которая используется для анализа структурных сдвигов, специализации стран, отраслевой продуктивности и прибыльности.
Статистика ведется в разрезе отраслей, составляющих группу «нефинансовый бизнес» (промышленность, строительство, розничная торговля и нефинансовые услуги), в структуре которого в 2015 году более четверти (26,4%) из 23,5 млн. предприятий были классифицированы как распределительные (торговля, оптовая торговля и розничная торговля), а пятая часть (18,6%) - как субъекты научно-технической деятельности (Рисунок 1).
Распре деление предприятий по секторам экономики
(%) 0 5
10
15
20
25
30
Торговля
Профессиональная, научная и техническая..
строительство производство Гостиницы и гитание Административные и вспомогательные услуги Операции с недвижимостью Трансгорт и хранение Информация и связь Ремонт: компьютеры, личные и товары Подача электроэнергии, "аза, тара и.. Водоснабжение, отходы и эосстановление Добыча голезных ископаемых
Рисунок 1: Отраслевая доля числа предприятий в нефинансовой сфере бизнеса. ЕС-28. 2015 (%), Источник: ЕвростатЗ
В нефинансовой сфере бизнеса производство было самым крупным с точки зрения добавленной стоимости: почти 2,1 млн. произвели приблизительно 1 900 млрд. евро в добавленную стоимость в 2015 году, при обеспечении занятости до 30,0 млн. человек. Наибольший удельный вес заняли предприятия торговли: они обеспечили занятость до 33,0 млн. человек и составили 1315 млрд. евро с добавленной стоимостью. Профессиональная, научно-техническая деятельность была третьей по величине добавленной стоимостью (717 млрд. евро), но только четвертой по величине рабочей силой (12,6 млн. человек) за административные и вспомогательные услуги (14,7 млн. человек).
Как показал Болеа [18], экономика услуг формирует значительную часть ВВП развитых стран Западной Европы (средний показатель составляет 66,03% от общего объема, при этом на долю наукоемких услуг приходится большая его часть). При этом высокая доля вклада в ВВП базовых традиционных отраслей отмечается для Болгарии, Греции, Эстонии, Венгрии, Литвы, Латвии, Польши, Румынии, т.е. стран Восточной Европы.
Как видно из рисунка и приведенной статистики, Европейская экономика отличается значительным разбросом показателей развития, что, на наш взгляд, не позволяет использовать некоторые усредненные значения, которые для отдельных стран будут оказывать тормозящее влияние, для других - будут недостижимы. Примерами
недостатков выравнивания развития можно назвать европейские Программы преодоления диспропорций для Испании, Великобритании и Греции. 2. Ценологическая концепция оценки конвергенции
Как видно из предыдущего анализа, одной из причин неэффективности мероприятий по достижению установленных значений конвергенции является недостатки методологии, которая предусматривает использование параметров среднего, статистически и модельно невозможных для данного социально-экономического сообщества.
Дадим системную оценку указанного экономического сообщества, для чего в таблице 1 приведем фрагмент ранжированного распределения ВВП стран ЕС за 10 лет, из которого можно сделать несколько важных выводов. Во-первых, очевиден большой разброс максимального и минимального значений (ВВП Германии в 762 раза превышает ВВП Черногории), что свидетельствует о невозможности использования категории среднего. Во-вторых, устойчивость значений во времени свидетельствует об их статистической согласованности. В-третьих, динамика и теснота связей значений говорит о взаимосвязи данной совокупности и необходимости рассмотрения ее как сложной системы.
Таблица 1. Ранговое параметрическое распределение стран ЕС по показателю ВВП (фрагмент)4.
Страна, год 2008 2009 2010 2015 2016 2017
Германия 2561740 2460230 2530060 3048360 3159750 3277340
Великобритания 1933971 1725333 1350539 2611924 2403333 2332037
Франция 1992330 1936422 1995239 2198432 2228568 2291705
Италия 1632151 1572378 1604515 1652035 1639748 1724955
Испания 1116225 1079052 1030935 1031165 1118743 1166319
Турция 521312 461926 581024 772979 780225 753904
Нидерланды 647193 624342 639187 690003 703337 737043
Швейцария 373243 390207 441086 612169 604456 601327
Швеция 352742 310003 369473 449195 463143 475231
—
Македония 6772 6767 7108 9072 9723 10066
Косово 3333 4070 4402 5307 6070 6414
Лихтенштейн ид ид ид 5669 5631 Н.Д
Черногория 3103 2994 3125 3655 3954 4299
В данном исследовании мы опираемся на результаты содержательного обобщения теории устойчивого развития известных специалистов Крутцена и Герцига [19], а также
ресурсного подхода, предложенного в конце 2000-х Чаном для выдвижения гипотезы о наличии взаимосвязи снижения конвергенции и недостатками структуры, форма которой является следствием неравномерного самопроизвольного перераспределения ограниченных ресурсов [20].
На рисунке 2 представлен трехмерный график динамики показателя ВВП ценоза-ЕС за рассматриваемый период, сформированный в результате такого неравномерного распределения, из которого видно, что во времени его структура остается неизменной, траектории синхронны.
Рисунок 2. Ранговое распределение ВВП стран ЕС за 2008-2017 гг. (млн. евро), где абсцисса - ранг страны в распределении; ордината - временной интервал (номер года исследования); аппликата - ВВП в млн. евро.-
В данной работе мы показываем, что целесообразно применение в качестве базовой формы оценки структуры распределения стран расчетного ценологического [21], которое определяется в результате аппроксимации значений параметров ВВП по формуле:
где - R- число рангов (в данном случае число стран ЕС), wl -объемное значение ВВП 1 -го максимального ранга, Ь - характеристический показатель, который находится в диапазоне от 0 до 2 [18].
4-Ю6
3 106
71 Л -2 -10
У • • •
но6
О 5 10 15 20 25 30 35 40
К
Рис, 3. Ранговое параметрическое распределение данных экономического ценоза ЕС: абсцисса - ранг объекта; ордината - ВВП в млн. евро; точки -данные таб, 1; сплошная линия - аппроксимационная кривая, полученная методом наименьших модулей6
Из рисунка видно, что распределение стран по показателю ВВП неравномерно и делится условно на три группы: крупнейшие, средние и многочисленные - с низким значением. Аппроксимационная кривая отражает некоторое идеальное распределение предприятий по данному параметру и использовалось для более тонкой статистической оценки на основе принципа «Решета Эратосфена», когда осуществляется сортировка по кортежам с минимальной внутриклассовой дисперсией (Рис. 4) [22].
Из рисунка 4 видно, рассматриваемой совокупности стран характерна устойчивая внутриклассовая группировка по параметру ВВП, в которой выделяются кортежи, для которых целесообразно использование эталонного среднего значения при оценке и управлении конвергенцией, что, на наш взгляд, имеет большой системный и экономический смысл.
Рисунок 4. Системное распределение объектов ценоза по кластерам: абсцисса - ранг объекта экономического ценоза; ордината - ВВП в евро; точки - расчетные значения (классы выделены с помощью различных условных графиче ских о бозначений)7.
Использование предлагаемой классификации для формирования программ странового, регионального и территориального выравнивания будет способствовать принятию системно обоснованных и достижимых управленческих решений, обеспечит возможность выработки и оценки как стратегических, так и тактических альтернатив развития.
При более детальном представлении возможностей использования описанной методологии важно еще и то, что предлагаемый ценологический инструментарий позволяет перейти на каждом из выделенных уровней (страновой, региональный, территориальный и пр.) к актуальному структурному анализу и прогнозированию, а также к идентификации проблемных полей (зон) развития для той или иной сферы экономики, отрасли, территории с конечной целью разрешения выявленных проблем.
Кроме того, результаты такой статистической оценки, полученные с использованием ценологического инструментария и их графического представления для иллюстрации реальных данных, довольно интересны и интуитивно понятны, раскрывают информацию, которая неочевидна без надлежащей оценки.
Список литературы
1. European Commission (2014), For a European Industrial Renaissance; Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions; COM/2014/014.
2. Воронов В.В. Конвергенция регионов Европейского союза: особенности и оценка//Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. № 6 (36). 2014
3. Fagerberg, J., Verspagen, B. (1996). "Heading for divergence? Regional growth in Europe reconsidered". Journal of Common Market Studies 34 (3), 431-448.
4. Abramovitz, M. (1994), 'The Origins of the Postwar Catch-up and Convergence Boom', in Fagerberg, J., Verspagen, B. and von Tunzelman, N. (eds), The Dynamics of Technology, Trade and Growth, Aldershot, Edward Elgar Publishing, Ltd.
5. Barro, R.J., Sala-i-Martin, X. (1997). "Technological diffusion, convergence, and growth". Journal of Economic Growth 2 (1), 1-26.
6. Aghion, P., Howitt, P. (1998). Endogenous Growth Theory. MIT Press, Cambridge, MA
7. Friesenbichler, K., R. Stehrer, R. Stöllinger et al (2017), Drivers and Obstacles to Competitiveness in the EU: the Role of Value Chains and the Single Market; Report to the European Commission, DG GROW; Draft Final Report; July 2017.
8. Hein, E., Truger, A. (2005): "European Monetary Union: nominal convergence, real divergence and slow growth?" Structural Change and Economic Dynamics, 16, 7-33
9. Lein,-Rupprecht, S., Leon-Ledesma, M.A., Nerlich, C. (2007): "How is real convergence driving nominal convergence in the new eu member states?" ECB Working Paper Series, European Central Bank (ECB).
10. Hallett, A. H.; Oliva, J. C. M. (2015) "The importance of trade and capital imbalances in the European debt crisis," Journal of Policy Modeling, 37(2): 229-252
11. Crafts, N.; Tonniolo, G. (1996) «Postwar growth: an overview», in N. Crafts and G. Tonniolo (eds.), Economic Growth in Europe since 1945. Cambridge: Cambridge University Press 1-37; A. Maddison, op. cit., 71-86;
12. Veugelers ; Mral, M. (2009) "Catching up member states and the knowledge economy of the European Union," Knowledge economics policy brief.
13. Carvalho, V.; Harvey, A. (2005) "Convergence in the trends and cycles of Euro-zone income," Journal of Applied Econometrics 20(2): 275-289
14. Borsi, M. (2015) "The evolution of economic convergence in the European Union," Empirical Economics 48(2): 657-681
15. Ball, L. (2014) "Long-term damage from the Great Recession in OECD countries," NBER Working Paper No. w20185
16. Strazicich, M.; Lee, J.; Day, E. (2004) "Are incomes converging among OECD countries? Time series evidence with two structural breaks," Journal of Macroeconomics 26: 131-145
17. Kozlova, Olesia., de Jesus Noguera, Jose., Achievers or slackers? Per Capita Income Trends in European countries. Journal of Policy Modeling (2018), https://doi.org/10.1016/jjpolmod.2018.08.004
18. Bolea L, Duarte R, Ch'oliz JS, From convergence to divergence? Some new insights into the evolution of the European Union, Structural Change and Economic Dynamics (2018), https://doi.org/10.1016/j.strueco.2018.07.006 https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=File:Employment_in_agriculture,_2015_(National_Accounts).png
19. Crutzen N., Herzig C. A review of the empirical research in management control, strategy and sustainability. In: Songini, L., Pistoni, A., Herzig, C. (Eds.), Accounting and Control for Sustainability, Studies in Managerial and Financial Accounting. Emerald Group, 2013. Bingley, pp. 165-219
20. Chan R.Y., 2005. Does the natural-resource-based view of the firm apply in an emerging economy? A survey of foreign invested enterprises in China. J. Manag.Stud. 42 (3), 625-672.
21. Кузьминов А. Н. Управление устойчивостью региона: ценологическая модель / Экономика региона. 2009.- № 2. С. 142-152
22. Kuzminov A. N., Korostieva N. G., Dzhukha V. M., Ternovsky O. A., "Economic Coenosis Stability: Methodology and Findings" //Contemporary Issues in Business and Financial Management in Eastern Europe. Published online: 19 Sep 2018; 61-70
[1] Статья подготовлена при финансовой поддержке РФФИ. Грант № 18-010-01095 «Междисциплинарный подход к исследованию крупномасштабных экономических систем на основе теории ценозов»
[2] https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:Structural_business_statistics_(SBS)
[3] http://ec.europa.eu/eurostat/product?code=sbs_na_ind_r2&language=en&mode=view
[4] Источник. ЕВРОСТАТ. https://ec.europa.eu/eurostat/data/database
[5]Составлено авторами на основе данных ЕВРОСТАТ. https://ec.europa.eu/eurostat/data/database
[6] Рассчитано авторами
[7] Рассчитано авторами
