CC BY
17
Новые направления в исследовании
механизма управления технологическим развитием*
© К.А. Багриновский, М.К. Исаева, 2004
Представлены результаты модификации комплекса экономико-математических моделей для исследования механизма технологического развития на макроэкономическом уровне. Разработанные модели взаимодействия промышленного, банковского и научно-исследова-тельского секторов и модели, описывающие процессы жизненных циклов и конкуренции товаров на рынке, расширили возможности экспериментального исследования процесса создания и освоения новых производственных технологий при различных стратегиях и целях как государства, так и частных инвесторов.
Введение
Предлагаемая статья является логическим продолжением работы (Багриновский, Исаева, 2002) по созданию базового комплекса эконо-мико-математических моделей, предназначенных для экспериментального исследования основных свойств и особенностей механизма технологического развития экономики.
В данной работе представлены некоторые результаты проведенных исследований, а также дополнительные блоки комплекса: прежде всего модель взаимодействия механизма науч-но-технического развития с банковским сектором и модель взаимодействия производства с научно-исследовательскими организациями.
Включение этих моделей в создаваемый комплекс связано с необходимостью разработать новый вариант более четкого описания взаимодействия промышленного, банковского и научно-исследовательского секторов в процессе создания и освоения новых производственных технологий. Подготовка такого мо-
дельного аппарата является актуальной для исследования возможных последствий для экономики России в связи со вступлением в ВТО.
Это событие главным образом скажется на изменении условий конкуренции в мировой торговле. Предполагается, что вначале на ввоз большой группы товаров (автомобилей, некоторых видов станков и т.п.) и технологий будут установлены высокие таможенные пошлины (30-35%), что позволит на некоторое время (7-8 лет) защитить отечественную промышленность от прямой конкуренции с иностранными производителями.
В частности, согласно мнению многих специалистов при ставке в 25% доход инвестора при импорте автомобилей будет равен доходу, который он получит путем организации сборочного производства внутри России. Однако при величине ставки в 35% организация сборочного производства оказывается более выгодной для инвестора, чем импорт. Поэтому установление именно такой ставки можно рассматривать как приглашение зарубежных инвесторов к сотруд-
Работа выполнена при поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект № 02-02-00018а).
33
ничеству в развитии современного промышленного производства в России.
Однако если условия внутреннего производства не будут существенно изменены, то по мере снижения ввозных тарифов оно будет становиться все менее выгодным по сравнению с импортом и его привлекательность для инвесторов реально снизится.
Выход из этого положения состоит в том, чтобы в течение периода высоких ввозных пошлин повысить конкурентоспособность продукции отечественного машиностроения путем существенной модернизации производства.
Важное дополнение связано с тем, что выполнение крупных инвестиционных проектов требует значительных финансовых ресурсов, как правило, существенно превышающих свободные средства промышленных предприятий. Поэтому необходимо усилить взаимодействие промышленности с банковским сектором, которое описано далее в системе моделей при помощи специального модельного блока.
Этот процесс будет происходить в промышленности с активным и широким участием научно-исследовательских и конструкторских ор-^ ганизаций, тогда как деловое сотрудничество ^ промышленности и научной сферы должно
о
° стать существенным элементом механизма на-
,_г учно-технологического развития. Экономико-
^ математическая модель такого взаимодействия
♦ представлена ниже как дополнительный блок
| системы моделей этого механизма. 8 Таким образом, прогнозирование потреб-
в ностей в приоритетных инновациях, формиро-
| вание источников их финансирования, созда-
| ние и укрепление системы взаимодействия го-
§ сударства, инновационного бизнеса и научных
" исследований являются центральным момен-
I* том стратегического управления технологичес-
к ким развитием экономики. Источники и мето-
§ ды управления финансовыми ресурсами для
§ целей технологического обновления во многом
§ определяются институциональным статусом
^ наукоемкого производства (государственная
собственность, акционерная со смешанным капиталом или полностью частная). Основная проблема организации инвестиционного процесса состоит в создании эффективного механизма и условий, обеспечивающих повышенную заинтересованность промышленных предприятий в разработке (приобретении) и освоении наукоемких ресурсосберегающих технологий, позволяющих им в режиме расширенного воспроизводства осуществлять более эффективный производственный цикл, поддерживать рыночно-спросовую ориентацию и необходимый уровень производственной и товарной конкурентоспособности (Багриновский, 2002).
В качестве отправной точки при моделировании и исследовании механизма управления научно-технологическим развитием необходимо исходить из того, что в общей схеме его функционирования центральное место должно быть отведено взаимодействию государства и рынка новых продуктов и технологий.
Спрос на новшества на этом рынке формируется как потребность населения в новых или более качественных товарах и услугах, а также потребность производственного сектора в новых технологиях, механизмах, оборудовании, машинах и других средствах производства. Кроме рыночного спроса на новшества на рынок поступают государственные заказы, которые являются существенной частью общего объема спроса.
Государственное регулирование является необходимым элементом рыночной экономики, но центр тяжести в решении проблемы соотношения государственного регулирования и рыночных сил следует перенести на обеспечение их взаимной дополняемости, а не противопоставление. Существенная роль в процессе поддержки механизма научно-технологического развития должна по-прежнему принадлежать государству, которое способно осуществить разработку и реализацию специальных крупномасштабных федеральных научно-тех-нических программ, включающих мероприя-
тия в области создания и внедрения в производство новых наукоемких и ресурсосберегающих технологий.
Таким образом, наши усилия по модификации базового комплекса были направлены на разработку ряда дополнительных модельных блоков, которые могут быть эффективно использованы в современных условиях.
Исследование свойств и возможностей механизма управления научно-технологическим развитием целесообразно осуществлять при помощи комплекса экономико-математических моделей, в состав которого входят:
1. Динамическая модель воспроизводства, выполненная в многоотраслевом представлении.
2. Модели формирования и распределения доходов, полученных отраслями, по основным направлениям использования.
3. Модели формирования спроса населения и государственного заказа на конечную продукцию отраслей.
4. Модели рыночного взаимодействия.
5. Модель для описания поведения инвесторов в рыночном секторе и влияния рыночных сил на развитие НТП.
6. Модели формирования объемов инвестиций по отраслям.
7. Модели, отражающие влияние НТП на объемы производимой продукции по отраслям.
8. Модели взаимодействия механизма на-учно-технологического развития с банковским сектором.
9. Модель взаимодействия производства с научно-исследовательским сектором.
10. Модели жизненных циклов товаров на рынке.
Примеры экспериментов на базовом комплексе
В построенном базовом комплексе использованы алгоритмы, которые позволили в режиме машинного эксперимента подойти к реали-
зации первых семи элементов указанного комплекса экономико-математических моделей (Багриновский, Исаева, 2002).
Следует напомнить, что динамическая модель воспроизводства была реализована для двух агрегированных отраслей: производства предметов потребления и производства средств производства. Динамика изменения основных производственных фондов для каждой агрегированной отрасли и временного периода рассчитывается с учетом выбытия производственных фондов и объема/ийвестиций, направляемых из государственных и частных источников на их восполнение и модернизацию. Овеществление этих инвестиций производилось с учетом временного лага.
Для вычисления валового продукта каждой отрасли использовались производственные функции основных производственных фондов и коэффициентов фондоотдачи, последние определялись с учетов выбытия устаревшего оборудования и направления инвестиций на развитие производства.
На основе общего объема валового внутреннего продукта производились вычисления распределения доходов по следующим направлениям: доходы населения (оплата труда и участие в прибылях частного сектора); доходы государства (налоги и прибыли государственных предприятий); доходы частного сектора (прибыли частных предприятий).
Были созданы две модели рыночного взаимодействия. Модели рыночного взаимодействия позволили получить: цены равновесия, исходя из условия равенства спроса и предложения на рынке, и схемы неравновесных цен, позволяющие приближаться к ценам равновесия. При создании этих моделей предполагалось, что в каждом году все доходы населения представлены в спросе, а в качестве предложения выступает весь объем произведенных товаров потребления в этом году. На рынке средств производства государство тратит часть своего дохода (в форме государственного заказа).
§
1
о
2 X •С
"8 2
<0 К X О 5'
13
О о о
ж
X
м о о
о о
см
£
0
1 I
8.
э-
2
О
X
§
СП
Центральным блоком в базовой модели является блок моделей, формирующих инвестиции на различные цели. Формирование объемов этих инвестиций может происходить по нескольким направлениям.
Государство (за вычетом средств, уже потраченных на рынке средств производства), а также частные инвесторы распределяют свои доходы на восполнение и модернизацию производственных фондов в сфере производства товаров потребления и в сфере производства средств производства, а также выделяют определенные инвестиции на технологическое развитие этих сфер.
Таким образом, в каждом году инвестиции определяются по трем направлениям /2, /3).
Понятно, что пропорции такого распределения доходов влияют на размеры инвестиций, направляемых на различные цели, что в конечном итоге сказывается на объеме валового выпуска и на получении доходов населением, государством и частным сектором.
Предположим, что государство распределяет свои инвестиции фиксированными долями. В этом случае, меняя соотношение этих долей, государство может играть регулирующую роль как на рынке средств производства, так и в сфере научно-технологического развития. Наши расчеты подтверждают этот тезис.
Теперь выявим мотивы распределения прибыли частными производителями. Понятно, что им выгодно наращивать мощности производства товаров потребления или средств производства в зависимости от их цены на рынке. Более высокая цена указывает производителю и направление вложения больших инвестиций. Тем самым определяется направление увеличения прибыли.
Согласно известной теории экономического развития (Шумпетер, 1982), такие производители относятся к группе экспансионистов (сторонников расширения существующего производства, или инвесторов £-типа). Но одновременно существуют и инвесторы-рацио-нализаторы (сторонники внедрения новшеств,
может быть, с риском для себя, или инвесторы Я-типа). В качестве характеристики предпочтений деятельности инвестора может служить отношение разности между объемами инвестиций £-типа и Л-типа к их сумме. В базовой модели был применен именно этот принцип.
Такое поведение инвестора (динамика альтернатора), как показано (Занг, 1999), может быть описано системой двух дифференциальных уравнений первого порядка.
Решением для данной системы на фазовой плоскости является эллипс, т.е. альтернатор при выборе своего предпочтения направления инвестирования выбирает точки, лежащие на этом эллипсе («часы» Шумпетера). Отметим, что выбор предпочтений инвестиционной политики частными производителями, определенный по этим правилам, не зависит от размера циферблата «часов» Шумпетера.
Базовый комплекс формировался в процессе многочисленных компьютерных экспериментов, в результате анализа которых принимались и отбраковывались различные варианты, подтверждались или получали опровержение определенные теоретические положения, формировалось понимание качественных и количественных взаимосвязей различных параметров модели.
Поскольку решение исследуемой проблемы является многопараметрическим, то компьютерные эксперименты планировались таким образом, чтобы можно было оценить индивидуальное влияние конкретного параметра (или нескольких параметров), фиксируя остальные параметры.
На наш взгляд, интерес представляют эксперименты, в которых сравнивались результаты валовых выпусков предметов потребления и средств производства в зависимости от государственной инвестиционной политики. В расчетах были зафиксированы средства, которые тратятся на государственные заказы (50%) и на НТП (5%), оставшиеся 45% средств направлялись государством в различной пропорции на инвестирование в производство пред-
метов потребления и средств производства. Это достигалось с помощью варьирования коэффициентов а! и а2. Расчеты проводились как с фиксированными значениями коэффициентов а! и а2 на весь период моделирования Т = 10, так и с их однократным изменением (по принципу реле) в середине этого периода.
Если в качестве основной цели инвестиционной политики государства принять увеличение выпуска предметов потребления, то для оценки её эффективности в этом случае можно использовать значение чистого дисконтированного выпуска продуктов потребления за весь период моделирования:
Ф = Ьи( 1-ц)\
<=1
в где коэффициент ц = 0,03.
Анализ результатов, представленных в табл. 1 и 2, показывает, что значение показателя Ф зависит от пропорций инвестирования различных отраслей экономики (соотношение коэффициентов а] и а2). Так, изменение значения после 5 лет с 0,315 до 0,405 приводит к увеличению значения Ф в конечном году моде-
Таблица 1
Динамика результатов изменения пропорций государственного инвестирования (вариант 1 и 2)
Вариант 1 Вариант 2
t си = 0,315; с« = 0,135 <Х1 = 0,315; сц = 0,135 после 5 лет ой = 0,405; аг = 0,045
на весь период
У1,( Уг,1 Ф VI.» У2,Г Ф
1 60,00 120,00 58,20 60,00 120,00 58,20
2 66,84 123,04 121,09 66,84 123,04 121,09
3 74,37 125,84 188,97 74,37 125,84 188,97
4 80,86 127,89 260,54 80,86 127,89 260,54
5 86,43 128,55 334,77 86,43 128,55 334,77
6 92,00 128,96 411,41 92,96 127,69 412,20
7 98,48 130,97 490,98 101,70 126,66 494,37
8 106,04 135,08 574,09 111,31 127,95 581,61
9 114,31 140,24 660,99 121,61 130,24 674,06
10 122,30 144,43 751,18 131,81 131,22 777,29
лирования (Т= 10) примерно на 3% (табл. 1). Наибольший эффект в смысле значения функционала Ф достигается в случае, когда на всем периоде прогнозирования отрасль производства предметов потребления получает инвестиций больше, чем отрасль, производящая средства производства (табл. 2). Однако это не означает, что все средства реально должны направляться только в одну отрасль, так как недополучение инвестиций отраслью, производящей средства производства, приводит к убыванию валовых выпусков этой отрасли (вариант 4, табл. 2). Следует отметить, что результат, полученный при релейном переключении направления инвестиций, был неожиданным и потребовал дополнительных исследований модели на валидность.
Модель влияния механизма научно-технического развития на банковский сектор
Механизм инновационного развития в некоторых ситуациях оказывается недостаточно
Таблица 2
Динамика результатов изменения пропорций государственного инвестирования (вариант 3, 4)
Вариант 3 Вариант 4
f си= 0,3375; аг = 0,1125 после 5 лет си = 0,4275; си = 0,0225 он = 0,4275; аг = 0,0225
на весь период
У1.Г Ф Уи Уг.г Ф
1 60,00 120,00 58,20 60,00 120,00 58,20
2 67,03 122,79 121,27 67,80 121,76 121,99
3 75,04 124,93 189,76 77,75 121,32 192,95
4 82,04 126,31 262,39 86,76 119,95 269,76
5 88,13 126,25 338,07 94,87 117,11 351,23
6 95,09 124,75 417,28 102,66 114,33 436,74
7 104,17 123,20 501,44 110,81 113,68 526,27
8 114,06 123,99 590,84 119,79 115,33 620,15
9 124,70 125,71 685,64 129,77 117,59 718,81
10 135,40 125,98 785,48 140,07 118,15 822,10
стабильным, поскольку поток средств, поступающих в инновационную сферу от частных инвесторов, может испытывать значительные колебания по причинам, связанным с эффектом «часов» Шумпетера.
Для стабилизации работы этого механизма, как правило, используются кредиты коммерческих банков, совокупность которых в данной постановке задачи выступает как резервная система экономики в целом и рассматриваемого комплекса отраслей и предприятий в частности.
Для исследования различных вопросов, возникающих в связи с включением банковской системы в число объектов, взаимодействующих с механизмом технологического развития, в состав базовой модели включена специальная модель. В простейшем варианте этой модели предполагается, что запас финансовых средств в банках неограничен и предприятия могут получать кредиты в любой удобный момент под определенный процент на согласованный с банком срок.
В этом варианте модели выдвигается предположение, согласно которому на некоторый . промежуток времени внешним образом (при помощи прогнозных расчетов и экспертных §> оценок) определена траектория поступления инвестиций, достаточных для стабильного ^ действия инновационного механизма без коле-
♦ баний. Таким образом, для каждого элементар-| ного периода (года /), принадлежащего рас-8 сматриваемому промежутку времени, известна
Оч
в величина стабилизационных инвестиций | Будем исходить из того, что при работе это-
| го механизма в банковской системе образуется
§ некоторый долг который увеличивается
" каждый раз, когда частные производители по-
| лучают финансовую ссуду в размере Б,, и
* уменьшается, когда происходит погашение § (возврат) части долга в размере
| В этой модели финансовые расчеты частных
§ производителей с банковской системой описаны
^ с помощью следующей группы уравнений:
£, = £>,_! +О +с)В1-Я1_1,
где с > 0 - ставка банковского процента;
Я, = V £>„
где V > 0 - доля долга, подлежащего возврату, определяется условиями соглашения о банковском займе.
Если в базовой модели объем частных инвестиций определяется только прибылью (часть внутреннего валового продукта е УД то теперь объем частных инвестиций вычисляется по формуле:
т.е. в инвестиционный процесс помимо дохода вовлекается банковский капитал.
Далее для каждого периода / находится необходимый объем финансовых расходов - он выступает как сумма стабилизационных инвестиций и величины погашения долга
Дальнейшие модельные расчеты состоят из двух этапов.
На первом этапе вычисляется общий объем инвестиций в отсутствие банковского кредита: //» = О, + Е,- ОБ,.
Приведенная формула используется для расчета общего объема инвестиций, где Судоходы государства (налоги и прибыли государственных предприятий); Е, — прибыли частных предприятий; СВ1 - расходы государства в форме государственного заказа.
Если выполняется неравенство > то это означает, что имеющихся инвестиций достаточно для стабильной работы механизма и нет нужды в заимствованиях, т.е. В( = 0.
Если же имеет место противоположное неравенство, то необходимый размер банковской ссуды равен
После этих операций наступает второй этап расчетов, в ходе которого определяются все элементы базовой модели с использованием объема частных инвестиций, включая банковский кредит.
Проведенные расчеты с различными значениями стабилизационных инвестиций показали, что такие инвестиции помогают сгладить колебания частных инвестиций, связанные с эффектом «часов» Шумпетера, и получить в динамике стабильный рост валовых выпусков (г(). Понятно, что чем больше величина стабилизационных инвестиций тем больше средств должно быть направлено на развитие производства. Но очень крупные заимствования приводят к большому долгу, выплата которого может на определенном этапе снизить положительные тенденции или даже привести к худшему результату по сравнению с вариантом, когда заимствования вообще не производились.
Результаты расчетов при различных уровнях стабилизационных инвестиций приведены в табл. 3 и 4. В таблицах представлены результаты расчетов с уровнями стабилизационных инвестиций в 95 и 100 млрд р. Для того чтобы выдерживались эти уровни понадобился банковский кредит. Анализ результатов показывает, во-первых, что банковский кредит позволяет частным производителям получить стабильный рост валовых выпусков (сглаживание эффекта «часов» Шумпетера), во-вторых, накопление долга и выплата процентов могут при определенном уровне стабилизационных ин-
Таблица 3
Динамика взаимодействия производства и банковского сектора (вариант 1)
т 2
3
4
5
6
7
8
9
10
вестиций привести к снижению дохода частного инвестора. Так, при = 95, начиная с 8-го года моделирования, наблюдается снижение прибыли по сравнению с вариантом, когда банковские заимствования вообще не производились.
Модель взаимодействия производства с научно-исследовательским сектором
Дальнейшей модификацией базового комплекса явилась модель, имитирующая взаимодействие производства с научно-исследовательским сектором (НИС). Подключение такой модели требует изменения производственного блока базового комплекса. В новом варианте процессы производства предметов потребления и средств производства представлены не производственными функциями, а оптимизационными моделями, в которых выпуск продукции зависит от интенсивности использования имеющихся технологий и ограничений ресурсов в каждой отрасли:
п
= к = 1,2;
.Н
Таблица 4
Динамика взаимодействия производства и банковского сектора (вариант 2)
Б» без кредита
36
37,985 40,066 41,782 43,032 44,243 45,972 48,346 51,066
Г( без = 95 £( без г гг без кг = 100
кредита Г( в, 0, 6 кредита кредита Г( В( о, Б
1,055 1,071 23 27,6 59 36 1 1,055 1,074 28 33,6 64
1,055 1,083 23,444 50,212 56,462 37,985 2 1,055 1,090 29,410 62,172 61,345
1,043 1,053 21,539 66,017 53,248 40,066 3 1,043 1,056 28,195 83,572 57,880
1,030 1,034 20,262 77,128 51,029 41,782 4 1,030 1,036 27,751 100,158 55,518
1,028 1,032 19,505 85,109 49,539 43,032 5 1,028 1,035 27,890 113,595 53,929
1,039 1,044 18,147 89,864 48,063 44,243 6 1,039 1,048 27,323 123,663 52,302
1,052 1,053 15,013 89,906 46,020 45,972 7 1,052 1,057 24,768 128,652 50,018
1,056 1,052 9,851 83,746 43,435 48,346 8 1,056 1,055 20,021 129,946 47,145
1,048 1,040 3,279 70,931 40,765 51,066 9 1,048 1,042 13,814 118,134 44,213
- - - 56,745 42,215 - 10 - - 7,332 103,305 41,852
п
Y.a,jkzjk<Rik, i = l,...,m-
,/=i
zjk> 0, j = l,...,n,
где k - номер отрасли; zjk - интенсивность использования технологии j в отрасли k; Rik -объем ресурса i в отрасли к.
Если в качестве fjk использовать выпуклые функции, то задача сводится к задаче выпуклого программирования. В экспериментальных расчетах использовалась квадратичная модель с одним ресурсом (капиталом) в каждой отрасли к:
п п , *
Fk = I fJk (Zjk) = I (b,kzJk - cjkzjk J, A: = 1,2;
./=1 ./=1
n
I ajkZjk ^ Kk, zjk > 0, j = 1,..., n, ./=i
где bJk - коэффициенты удельного чистого дохода; Cjk - коэффициенты дополнительных (сверхпропорциональных) удельных затрат в отраслях производства предметов потребления (к = 1) и производства средств производства (к = 2); ajk - коэффициенты расхода ресурса по технологии (j, к).
Решение такой задачи для каждой из двух u отраслей может быть выписано в явном виде § (индекс к - номер отрасли - опущен):
см
~ , bj-ya, . . ♦
X D Г 1 « аЪ:
5 гд= В =
с£ С 2 v=i cj >s
0 2
5 i " О; " ,
1 Z/yft
6 1 J=1 cj ./=1
0
° Тогда выпуск предметов потребления и
1 средств производства определяется как
« Yk = A Fk max, к = 1,2, Э
у где А - масштабирующий множитель. | Из приведенной выше оптимизационной § модели видно, что ее результаты зависят от Bern личин удельных затрат ресурса по используе-
мой технологии в производственном процессе, которые определяются коэффициентами а]к.
В построенной модели НИС были применены алгоритмы, позволяющие улучшить затратные характеристики используемого технологического процесса или заменить его на новую технологию за определенную плату.
Источником такой платы выступают инвестиции, выделяемые на научно-технологическое развитие (73), расчет которых производится в соответствии с алгоритмами, реализованными в базовом комплексе. Улучшение технологического процесса в конечном счете влияет на величину выпуска продукции, получение доходов населением, государством и частными предприятиями.
В основе этой модели лежит вероятностная модель определения коэффициентов расхода ресурсов с учетом износа оборудования и расчетом показателей ресурсосбережения, заданных определенным законом распределения («треугольником»), параметры которого зависят от величины средств, направляемых в научно-исследовательский сектор на технологическое развитие. После работы этой модели показатель а1]к будет изменен по отношению к предыдущему году по следующему правилу:
= аикА1+ък)
где %к - коэффициент износа оборудования в отрасли к, sljkt - показатель ресурсосбережения i-ro ресурса при использовании технологии j в году t;\\ik- коэффициент влияния ресурсосбережения, который определяется как отношение величины ресурсосбережения к величине удельных затрат.
Случайная величина ресурсосбережения s задается распределением с плотностью вероятности (индексы опущены):
j(s) - s + h при -h < s < 0;
J(s) - 0 при î<-/îhj>vA;
j(s) = 1/v (v h- s) при 0 <s <v h,
где V - инновационный потенциал, который определяется средствами, направляемыми в научно-исследовательский сектор, целиком равными величине /3, либо определенной части этой величины.
График плотности вероятности представлен на рис. 1. Участок на рисунке (это знак «минус») от -И до 0 указывает на то, что могут быть случаи (с малой вероятностью), когда работа научно-исследовательского сектора может привести к неудачному результату на производстве.
В качестве значения показателя 5 может быть взято математическое ожидание, либо этот показатель может быть определен с помощью имитации указанного распределения. Математическое ожидание такого распределения:
-V 3
Используя соотношение
1 +V
(условие равенства площади треугольника единице), получим, что
При возрастании объема средств, выделяемых на финансирование инновационной деятельности (у), мера вероятности неудачных решений {И) убывает, а математическое ожидание удачного результата увеличивается (табл. 5).
В экспериментальных расчетах были рассмотрены варианты, при которых новые техно-
и
Рис. 1. График плотности вероятности Ду)
логии приобретаются за рубежом, а также варианты, когда отрасль производства предметов потребления закупает новые технологии в отрасли производства средств производства, осуществляя тем самым инвестиции непосредственно в эту отрасль. В первом случае часть средств, выделяемых для научно-технологического развития, покидает систему, а во втором случае эти средства передаются непосредственно в отрасль производства средств производства. Часть полученных средств эта отрасль может инвестировать в поддержание и модернизацию своих основных фондов.
Далее приведены примеры экспериментальных расчетов (число используемых технологий в двух отраслях равно трем).
Вариант 1. Приобретение новой технологии за рубежом
Значения коэффициентов удельного чистого дохода, дополнительных (сверхпропорциональных) удельных затрат и расхода ресурсов по трем технологиям для двух отраслей в начальном году моделирования (/ = 1) представлены в табл. 6, а при /=2в табл 7.
Из данных, представленных в табл. 6 и 7 ^ видно, что третья технология в производстве | предметов потребления имеет самые большие 1 дополнительные издержки (с31). После анали- ^ за расчетных величин в году / = 1 С/31 имеет са- § мое малое значение, табл. 8) в отрасли произ- ц водства предметов потребления было принято | решение отказаться от существующей третьей о технологии, заменив ее новой, приобретенной за рубежом. Покупка новой технологии была »
Таблица 5 |
Зависимость качества работы НИС от ♦ размеров его финансирования -г
V 1 2 3 4 5 6 7
И 1 0,816 0,707 0,632 0,577 0,534 0,5
Е 0 0,272 0,472 0,632 0,769 0,891 1,0
оплачена из средств, направляемых на научно-технологическое развитие страны, определенных в соответствии с алгоритмами, описанными в базовом комплексе. Для этих целей была израсходована половина таких средств (1/2 /3). После внедрения новой технологии в производство предметов потребления в году [ = 2 изменился коэффициент с31, остальные коэффициенты сохранили прежние значения. В отрасли производства средств производства изменились коэффициенты а]2 (/ = 1, 2, 3) в соответствии с правилом, описанным в модели научно-исследовательского сектора, который получил на свои разработки средства в количестве 1/2 /3.
Коэффициенты ад (/' = 1, 2, 3) уменьшились одинаково, так как в качестве величин показателей ресурсосбережения в расчетах было использовано математическое ожидание, одинаковое для всех трех технологий. Такое упрощение, на наш взгляд, не нарушает общей картины экспериментальных расчетов. Начиная с третьего года, все средства, выделяемые на на-учно-технологическое развитие страны (73), направлялись в научно-исследовательский сектор, деятельность которого позволяла снижать коэффициенты ау2. Результаты таких расчетов за 10 лет приведены в табл. 8.
Вариант 2. Закупка новой технологии внутри страны
Второй вариант расчетов отличался от первого тем, что закупка нового оборудования, заменившего третью технологию на более прогрессивную, производилась внутри страны. Средства в количестве 1/2 /3 в году / = 2 были
переведены в отрасли производства средств производства, которые эта отрасль потратила на восполнение и модернизацию своих основных фондов. Результаты расчетов представлены в табл. 9.
Из сравнения результатов этих вариантов, видно, что в обоих случаях темп роста валового внутреннего продукта (г) составил примерно одну и ту же величину, небольшое увеличение наблюдается в выпусках отраслей {Yb Y2), начиная с третьего года (сказываются временные лаги в овеществлении капитальных вложений). Но все эти показатели во втором варианте были достигнуты при меньших стабилизационных заимствованиях в коммерческих банках.
Модель жизненного цикла товара на рынке
В качестве перспективного направления развития базового имитационного комплекса разработан дополнительный блок имитации жизненного цикла товара на потребительском рынке.
В разработанной модели в качестве основных переменных в отличие от базового комплекса, где на рынке выступает только один продукт, фигурируют объемы производства каждого из m потребительских товаров, величины (уп, ... , j]m). Эти товары могут быть объединены в различные группы по их целевому назначению. В экспериментальных расчетах были представлены три группы потребительских товаров: предметы повседневного спроса, предметы длительного пользования и
Таблица 6 Начальные условия моделирования
к % «2 к Яз к bu Ьгк bu С\к С2к С3к
1 2 1 1 1 1 1 1 0,3 0,424 0,34 0,48 0,36 0,508 0,03 0,042 0,05 0,070 0,18 0,098
Таблица 7 Измененные значения параметров
к «1 к а2к ап bik ь2к Ь,к С\к С2к <3*
1 2 1 0.996 1 0,996 1 0,996 0.3 0,424 0,34 0.48 0,36 0,508 0,03 0,042 0,05 0,070 0.07 0,098
Таблица 8
Вариант 1 (закупка новой технологии за рубежом)
Т /и /21 /з, г Г, Кредит Долг
1 0,224 0,262 0,092 - 57,811 120,184 23,80 28,56
2 0,200 0,248 0,227 1,088 67,464 126,144 23,26 50,76
3 0,244 0,274 0,246 1,084 76,356 133,545 21,19 66,64
4 0,278 0,295 0,261 1,054 83,331 137,889 19,72 76,50
5 0,308 0,313 0,274 1,040 89,505 140,505 18,30 89,15
6 0,340 0,332 0,287 1,041 95,876 143,379 15,89 85,59
7 0,370 0,350 0,300 1,041 101,931 147,347 12,41 83,36
8 0,402 0,369 0,314 1,051 108,458 153,412 6,92 74,99
9 0,437 0,391 0,329 1,053 115,691 160,004 - 60,00
10 0,470 0,410 0,343 1,041 122,351 164,616 - 48,00
Таблица 9
Вариант 2 (закупка новой технологии внутри страны)
Т /и /2, /з. г У, y2 Кредит Долг
1 0,224 0,262 0,092 — 57,811 120,184 23,80 28,56
2 0,200 0,248 0,227 1,094 67,484 127,231 22,83 50,24
3 0,244 0,274 0,246 1,092 76,362 136,186 20,03 64,23
4 0,278 0,295 0,261 1,053 83,369 140,436 18,32 73,37
5 0,309 0,313 0,274 1,039 89,599 142,984 16,64 78,67
6 0,340 0,332 0,287 1,039 96,014 145,813 14,00 79,73
7 0,370 0,350 0,300 1,040 102,105 149,447 10,33 76,18
8 0,403 0,370 0,314 1,049 108,650 155,258 4,67 66,55
9 0,438 0,391 0,329 1,052 115,885 161,658 - 53,24
10 0,472 0,411 0,344 1,042 122,701 166,386 - 42,59
предметы роскоши. Каждая такая группа характеризовалась двумя товарами.
Цены этих товаров обозначаются через (рп,... ,р\т), а численные значения коэффициентов потребительского предпочтения - через (0!, ...,
Значения этих коэффициентов могут как задаваться экспертами, так и определяться по правилам, имитирующим жизненные циклы товаров, которые будут описаны в дальнейшем. После чего находятся суммы расходов потребителей на приобретение каждого товара:
0 = 1,-■•,»')>
;=1
где W\ - общий объем расходов потребителей, g
который определяется в базовой модели как х
часть валового внутреннего продукта (оплата f
Ù)
труда и участие в прибылях частного сектора). п
Объемы предложения товаров зависят от Ц
системы цен, сложившихся в период, предыду- g
щий по отношению к рассматриваемому: g
Уи^^-Ги М-jf
1>1,./ч I ;=1
♦
где Y\ t - общий объем выпуска предметов пот- ?
ребления. г*
Представленные соотношения отражают g
гипотезу об определенной гибкости произво- 2
дителей и их способности частично изменять -1
свою специализацию в сторону производства более доходных изделий.
Цены на товары в модели вычисляются на основе равновесия между спросом и предложением на каждом «малом» рынке по правилам, описанным в базовой модели.
Имеем:
При этом подсчитывается величина доли прибыли от каждого товара в общей прибыли производства предметов потребления (Е1) по формуле:
1>1,,1 1=1
где Еи = е определяется в базовой модели как часть общего объема выпуска предметов потребления.
Если в результате конкуренции товаров доля прибыли заметно снижается, то продукция остается конкурентоспособной до тех пор, пока выполняется условие
0
8 где Е1 - минимально допустимое (пороговое)
^ значение доли прибыли, как правило, оно рав-
2 но Е\11т.
Если для некоторого вида изделий имеет
5 место противоположное неравенство, то на
с£ следующем этапе расчетов коэффициент пот-
1 ребительского предпочтения становится рав-| ным нулю. Тем самым этот вид изделий приз-а нается неконкурентоспособным и исключает-8 ся из числа объектов последующего анализа. | Каждый товар, однажды выпущенный на
3 рынок, обладает своим собственным жизнен-| ным циклом присутствия на этом рынке, про-® должительность и другие особенности которо-| го зависят от многих факторов и обстоятельств | места, времени, настроений и запросов социу-0 ма, и т.д.
Стандартный (наиболее характерный и распространенный) жизненный цикл товара на рынке состоит из следующих четырех основных этапов (Котлер, 1993).
1. Этап выхода на рынок обычно характеризуется медленным ростом объема продаж товара по мере увеличения количества потребителей, которые знакомятся с товаром и дают ему положительную оценку; на этом этапе товар не приносит существенных доходов, поскольку цена новшества в противоположность объему реализации - велика.
2. Этап роста - это период быстрого распространения товара на рынке в результате успешно проведенного первого этапа; в этом периоде товар становится известным и привлекательным для достаточно больших групп потребителей, что выражается в заметном увеличении доходов его производителей; при этом цена товара, как правило, возрастает.
3. Этап зрелости соответствует положению, при котором товар приобрел одобрение большого числа возможных потребителей; хотя цена товара в это время несколько снижается, тем не менее, прибыли производителей становятся достаточно высокими и стабильными; количественная оценка предпочтений потребителей (д) достигает максимальных значений.
4. Этап упадка связан с падением спроса на товар, которое происходит по различным причинам: от появления новых лучших товаров в данной потребительской нише до изменения вкусов и моды основных групп потребителей; обычно на этом этапе наблюдается резкое снижение доходов (прибылей), несмотря на некоторое повышение цен.
Исследование различных жизненных циклов товара на рынке, отличающихся друг от друга не только абсолютной, но и относительной продолжительностью различных этапов, приводит к заключению о том, что экономико-математическое моделирование этих процессов в принципе может быть выполнено двумя различными способами.
Первый будем называть построением автономной модели жизненного цикла, поскольку при таком подходе рассматриваются и учитываются только внутренние свойства и особенности товара и его взаимоотношение с потребителями, но не принимаются во внимание факторы, связанные с конкуренцией. Такой способ моделирования, по нашему мнению, может успешно применяться для анализа и прогноза жизненных циклов товаров на рынке, принадлежащих к группе товаров первой необходимости.
При разработке прогнозных моделей поведения товаров на рынке по второму способу большое внимание следует уделить описанию конкурентных взаимоотношений между различными товарами, принадлежащими к одной и той же группе и выступающими в одной и той же спросовой нише. В этом случае эконо-мико-математическая модель обычно имеет вид системы дифференциальных или разностных уравнений.
Простые автономные модели жизненного цикла товаров на рынке, которые могут быть использованы для краткосрочных и среднесрочных прогнозов, строятся на основе статистических данных при помощи достаточно хорошо подобранных и адекватных функций времени.
Например, наиболее подходящей (в смысле адекватности) для этих целей может быть следующая функция:
д(1) = а{1 - 1(])у (1к - I),
где д(1) - коэффициент покупательских предпочтений, определяемый как доля товара на рынке; а > 0 - масштабирующий множитель; у > 0 - продолжительность периода зрелости; ¿о - момент выхода товара на рынок; (к - момент ухода товара с рынка.
Графики покупательских предпочтений по жизненным циклам двух товаров при значениях параметров: а = 1; у = 1,5; = 0, ^ = 6 - для первого товара, для второго товара - = 3, 1к = 9 представлены на рис. 2. Результаты расчетов по базовой модели с дополнительными блоками имитации жизненных циклов, опи-
санных выше, для двух товаров с такими же параметрами приведены в табл. 10.
Кроме приведенной стандартной модели реализации жизненного цикла товара на рынке возможны и другие её виды.
В частности, достаточно часто встречаются случаи, когда линия на графике жизненного цикла указывает на повторный подъем спроса, вызванный специальными действиями продавца, направленным на стимулирование продаж, осуществленными на этапе упадка.
Если в период «жизни» товара на рынке возникают новые способы его использования, выявляются его новые свойства или появляются новые группы потребителей, то кривая графика жизненного цикла будет выглядеть как последовательность волн с возрастающими со временем вершинами. Такими кривыми, например, характеризуется спрос на синтетические материалы, для которых с течением времени появляется много новых направлений применения.
Жизненные циклы крупного товарного класса (например, ауди- и видеотехника с определенными потребительскими свойствами) имеют большую протяженность во времени и длительный этап зрелости. Однако отдельные разновидности товара (например, телевизоры, изготовленные по определенной технологии) обычно обладают сравнительно коротким жиз-
—1-й товар —■—2-й товар
Рис. 2. Графики жизненных циклов двух товаров на рынке
Таблица 10
Динамика изменения потребительских предпочтений
? <71 Яг ИЪ Гц Уп Рп Рп
1 5 0 17,143 0 10 0 1,195 0
2 11,314 0 28,770 0 14,893 0 1,169 0
3 15,588 0 35,591 0 20,744 0 1,196 0
4 16 5 31,997 9,999 22,463 15,368 1,090 0,736
5 11,180 11,314 22,356 22,623 18,983 12,830 0,991 1,212
6 0 15,588 0 37,941 0 21,986 0 1,199
7 0 16 0 40,210 0 26,335 0 1,128
8 0 11,180 0 33,761 0 29,818 0 0,971
9 0 0 0 0 0 0 0 0
10 о 0 0 0 0 0 0 0
ненным циклом на рынке, а их истории и характер изменения зависят от эффективности действий конкурентов.
Таким образом, при помощи моделей, имитирующих жизненные циклы товаров на рынке, могут быть выполнены следующие экспериментальные расчеты:
• изменений производства предметов потребления в случае корректировки системы оценок потребительских предпочтений,
• реакций потребительского рынка при появлении нового изделия и возникающей конкурентной борьбы,
• динамики потребительского рынка при появлении новых изделий и формировании их жизненных циклов.
Заключение
При выборе способа моделирования предпочтение было отдано имитационному моделированию. Этот способ моделирования позволяет представить динамический процесс развития производства с учетом внедрения новых технологий по всему периоду прогнозирования при различных стратегиях и целях как государства, так и частного производителя.
Следовательно, исследование свойств механизма технологического развития на макроэкономическом уровне при помощи представленной системы моделей дает возможность:
• количественно оценить эффективность государственного управления научно-технологическим развитием экономики;
• определить параметры взаимозависимости между платежеспособным спросом на инновации и соответствующим ростом производства и научных исследований;
• получить оценку влияния рыночного сектора на инновационные процессы с учетом стабилизационных мер со стороны банковского сектора.
Литература
Багриновский К.А. Основные черты современного механизма научно-технического развития // Менеджмент в России и за рубежом. 2002. №5. С. 6-19. Багриновский К.А., Исаева М.К. Базовая модель механизма управления технологическим развитием // Экономическая наука современной России. 2002. №3. С. 31-39.
ЗангВ.Б. Синергетическая экономика.-М.: Мир, 1999. Котлер Ф. Основы маркетинга. -М.: Прогресс, 1993. Шумпетер Й. Теория экономического развития. -М.: Прогресс, 1982.
Рукопись поступила в редакцию 20.03.2003 г.
