О ВЫБОРЕ ПАРАМЕТРОВ ОПИСАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО И СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ СТРАН МИРА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ECONOMIC SCIENCES

ON THE CHOICE OF PARAMETERS FOR DESCRIBING THE ECONOMIC AND SOCIAL DEVELOPMENT OF THE COUNTRIES OF THE WORLD

Tarko A.

Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor of Mathematical Cybernetics, ChiefResearcher of the Federal Research Center «Computer Science and Control» of the Russian Academy of

Sciences

О ВЫБОРЕ ПАРАМЕТРОВ ОПИСАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО И СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ

СТРАН МИРА

Тарко А.М.

Доктор физико-математических наук, профессор математической кибернетики, Главный научный сотрудник, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН

https://doi.org/10.5281/zenodo.7258099

Abstract

The problem is solved and examples of the analysis of the processes of economic and social development of the world countries are given on the basis of the choice of new classifications and the parameters of countries. The classifications used and the results obtained allow for flexible analysis of groups of countries and each country separately. The analysis creates convenience for both detailed regional studies and global generalizations.

Аннотация

Решается задача и приведены примеры анализа процессов экономического и социального развития стран мира на основе выбора новых классификаций и параметров стран. Использованные классификации и полученные результаты позволяют проводить гибкий анализ как групп стран, так каждой страны в отдельности. Анализ создает удобство как для подробных региональных исследований, так и для глобальных обобщений.

Keywords: economic development, systemic crisis, integral index, high-tech development, raw materials orientation, global warming, democracy index.

Ключевые слова: экономическое развитие, системный кризис, интегральный индекс, высокотехнологическое развитие, сырьевая ориентация, глобальное потепление, индекс демократии.

Высокие темпы экономического роста, которые были во многих станах мира в начале нулевых годов этого столетия, сменились спадом, особенно сильно проявившемся в начале кризиса мировой экономики, начавшегося в 2007 году [1, 6]. В последующие годы после некоторого улучшения роста экономики у мощных развитых стран произошел переход к неустойчивым колебания со слабым годовым ростом. При этом посткоммунистические страны Европы, вышедшие из 1991 года, развиваются с лучшими результатами. Так, если в 20132019 гг. у стран бывшего СССР (кроме Азербайджана, Беларуси и Армении) среднее значение темпа роста ВВП на душу было 3,74% в год, рост ВВП на душу населения, в странах бывшего Варшавского договора и Балтии - 3,66%, бывшей Югославии - 3,3%, то страны группы Большой семёрки G7 (Великобритания, Германия, Италия, Канада, США, Франция, Япония) в эти годы добились годового роста лишь 1,13%.

Происхождение такого развития экономики обычно относят к финансовому кризису [6], другие, в том числе и автор этой статьи, считают, что идет системный кризис мировой экономики [1, 4]. Как

бы ни было, возникла проблема анализа процессов экономического и социального развития в современных условиях на основе нового адекватного анализа, как выбора параметров развития [2, 5], так и методов анализа и прогнозирования [3] - старые методы во многом стали несостоятельными.

В данной статье автор решает задачу и приводит примеры анализа параметров описания процессов развития стран мира на основе выбранных классификаций стран и введения современных параметров анализа развития. В том числе будут рассмотрены примеры параметров и их классификации, которые раньше не использовали.

Значения использованных параметров взяты из базы данных Всемирного банка [10], и British Petroleum [8].

Начнем с задачи классификации для анализа процессов в странах. Как правило, организации, которые разрабатывают интегральные индексы и получают расположение стран в порядке изменения значений индекса, используют немного параметров состояния стран. Так, система ООН для индекса человеческого развития (ИЧР) основана на использовании нескольких параметров, характеризующих

экономические, демографические, образовательные процессы. Значения индекса рассчитываются из ВНД на душу населения, ожидаемой продолжительности жизни, уровня грамотности и продолжительности обучения. Индекс демократии, рассчитываемый британской компанией Economist Intelligence Unit и журналом Economist [7] на основе нескольких статистических параметров и экспертных оценок делит страны на группы: полноценные демократии, несовершенные демократии, гибридные режимы, авторитарные режимы. Такое деление статично и фактически дает только названия групп для мнемонического запоминания и причисления страны к группе. Например, неясно, какой смысл в том, что Австрия и Коста-Рика - полноценная демократия, а Франция и Израиль - несовершенная демократия.

Автору статьи для анализа нужен подход, позволяющий анализировать процессы развития и их зависимость на основе установления связи и выявления закономерностей между большим количеством параметров как стран, так и их групп. Сде-

ланный им ранее выбор и сравнение стран, выявление закономерностей развития на основе множества параметров по теме разработанного интегрального индекса развития групп стран бывшего СССР, Варшавского договора и Югославии [9] теперь дополним странами Латинской Америки, Индокитая, Лиги Арабских стран, затем группой всех остальных стран мира. Сделанное деление оказалось удобным для целей анализа положения страны в мире, внутри ее группы, среди нее в системе параметров.

На рис. 1 рассматривается разбиение стран на группы: 1 - бывший СССР, 2 - бывший Варшавский договор, 3 - бывшая Югославия, 4 - Индокитай, 5 - Латинская Америка и Карибы, 6 - Лига Арабских Стран, 7 - страны с высоким доходам по системе Всемирного банка, 8 - страны с доходом выше среднего, 9 - страны с доходом ниже среднего, 10 - страны с низким доходом, и для каждой группы - множество значений параметра ВВП на душу в долл. США. Разделение стран сделано по системе оценки доходов Всемирного банка.

140 ООО 130 ООО 120 000 110 000 100 000 90 000 S0 000 70 000 60 000 50 000 40 000 30 000 20 000 10 000 0

ВВП на душу в группах стран мира г 2019 г., долл.

........4.........

........к........

________л_________

________л________i__________

&

■ ш

zj ;.......^.......5

g.......4.......д....... s.......J

s 5 I.....A....J V........

h ; ; & ! f \ ? \ \

CL

О

о о

3

ш л

га о

34

CL га Ш

3 -

л ш

ПС 5 Ш

га Ц

о

О [_

£

3

ш л ш

■5 га Is

а:

0

ч

1

5 I га CI

Q. О. о

ф [- ■К 1—

2 < s£ 0 Л ш £ Q. О ю га а. 5 V О О Л т X Ч т с.

X п) < m

S и га |_ <Li

¡5 3

с; 5 С Л ■1

(D

га

Ч

О

I И

X s I

I

о

Рис. 1. Разбиение стран на группы с указанием множества точек значений ВВП на душу (долл. США) в 2019 г. Разделение стран сделано на основе классификации системы доходов Всемирного банка

Мы видим, что в группе 1 страны Узбекистан, Киргизия, Таджикистан имеют ВВП на душу (доход) меньше 10 тыс. долл. (здесь и далее - текущие международные доллары США с учетом паритета покупательной способности). У остальных стран доход находится в диапазоне от 10 до 30 тыс. долл. В группе 2 доходы стран - 24 498 - 42 847 долл. В группе 3 доходы 24 498 - 42 847 долл. Макси-

мальны доход - в странах с высоким доходом - Макао - 132 655 долл., минимальный: Бурунди - 783 долл.

В табл. 1 представлены количественные данные групп стран. Видно, что три группы - это страны с высоким доходом, Латинская Америка и Лига Арабских имеют наибольшую величину максимального дохода и самую большую разность максимального и минимального дохода (разброс).

Таблица 1.

Группы стран мира, распределенные по величине разности доходов, (ВВП на душу, долл. США)

№ по рис. 1 Группа стран Разность доходов Макси-мальное значение

7 Высокий доход 118 555 132 655

6 Лига Араб. Стран 93 771 93 771

5 Латинская Америка и Карибы 76 748 76 748

8 Доход выше среднего 29 623 29 623

1 Бывший СССР 26 234 29 967

3 Бывшая Югославия 24 959 40 671

2 Бывший Варшавский Договор 18 349 42 847

4 Индокитай 14 659 19 234

9 Доход ниже среднего 11 183 13 623

10 Низкий доход 1 892 2 676

Для дальнейшей работы разобьем страны на три группы - первая группа - страны с большой величиной максимального дохода и большой разностью доходов. Вторая группа - страны со средним доходом - это страны с доходом выше среднего (по терминологии Всемирного банка), страны бывшего СССР, Варшавского Договора, Югославии, Индокитай. Третья группа - страны с малым доходом -доход ниже среднего и низкий доход.

Применение этого деления показано на рис. 2, где представлена связь значений ВВП на душу для стран мира и вероятности дожития мужчин до возраста 65 лет1. Штриховой линией выделены три кластера - в правый верхний входят в основном богатые страны, они имеют большие вероятности дожития. Посткоммунистические страны Европы,

страны Юго-Восточной Азии, Латинской Америки страны Средней Азии и Северной Африки находятся в одном расположенном ниже и влево кластере - у них меньше и доходы, и вероятности дожития. Крайний левый нижний кластер с наименьшими доходами и вероятностями дожития занимают страны с низким доходом, в основном это страны, находящиеся к югу от Сахары (по терминологии Всемирного банка). Здесь можно сказать, что по богатству (ВВП на душу населения) страны и группы стран с хорошей точностью распределены в порядке возрастания богатства - большему богатству соответствует большее значение вероятности дожития.

Рис. 2. Зависимость вероятности дожития мужчин до 65 лет (% от когорты) от ВВП на душу (тыс. долл.) для стран групп стран мира в 2019 г. Страны разделены на три кластера штриховыми линиями

Несколько иной вид получен в случе зависимости экспорта высокотехнологичных товаров от доходов (рис. 3). Самые верхние уровни занимают страны Большой семёрки G7, богатые малые станы

(Сингапур) и Китай. Менее высокий уровень занимают несколько богатых стран Латинской Америки (значения этого параметра в данной группе стран достигают величин на несколько порядков ниже) и бывшего Варшавского договора. При этом

1 Новый демографический параметр, применяемый Всемирным банком

наибольшие значения высокотехнологичного экспорта России на порядок меньше. Самые низкие позиции занимают страны с малым доходом. Важно, что в данном случае последовательность расположения стран при сильной прямой зависимости от

дохода, отмеченной в предыдущем случае вероятности дожития, нарушена активным подъемом части стран Латинской Америки и бывшего Варшавского договора.

Рис. 3. Связь экспорта высокотехнологичных товаров и ВВП на душу для стран и групп стран мира в 2019 г. На вертикальной оси дан логарифмический масштаб

Отметим, что по отношению к России в 2019 г. высокотехнологичный экспорта Китая был в 66,5 раз больше, чем США - в 14,3 раза; Великобритании - в 7,1 раз, Южной Кореи - в 14,3 раза, Вьетнама - в 8,4 раза. По этому параметру Россия находилась на 29 месте в мире, опережая Данию и Бразилию и уступая Испании и Израилю. Это обстоятельство позволяет нам определить реальный уровень России (а затем и всей группы посткоммунистических стран Европы) в мировой системе наиболее важных показателей развития -устойчивое среднее положение между богатыми и бедными странами.

При этом Россия теперь не является высокоразвитой ни по космическим достижениям, ни по тяжелой промышленности, как было во время СССР, что психологически трудно воспринимать при ортодоксальном понимании развития. Современное состояние групп стран можно сравнить с командой второй лиги стран мира по футболу - при условии, что первая лига - это богатые высокоразвитые страны. Отметим, что две станы - Чехия и Словакия по этому показателю несколько лет назад достигли уровня первой лиги, а Узбекистан, Киргизия и Таджикистан по уровню доходов пока не достигли положения во второй лиге и по этому показателю находятся в третьей лиге, как и другие

страны с невысокими доходами. То же можно сказать о положении во второй лиге других стран бывшего Варшавского договора и Югославии и также про страны с доходом выше среднего (в том числе Малайзия, Турция, Маврикий) за исключением бедных Тонга, Тувалу, Маршалловы острова и Индокитай.

Совсем другой характер распределения оказался в случае зависимости параметров экспорта топлива и индустриальных выбросов СО2 на душу от сжигания ископаемых топлив (рис. 4). Во-первых, здесь мы не видим какой-то статистической связи между параметрами. Во вторых, из восьми стран с самым большим процентом продажи топлива (Бруней, Ливия, Нигерия, Ангола, Азербайджан, Кувейт, Катар, Конго) лишь одна страна из них имеет высокий доход, а три - из Лиги Арабских стран, одна - из бывшего СССР, три - с доходом ниже среднего. Большинство же стран с высокими значениями доли экспорта топлив - это страны Лиги арабских стран. Это означает, что данном случае роль богатых стран первенствовать в развитии не соблюдается. Из этого можно заключить, что предложенная классификация позволяет устанавливать современные свойства развития, и при этом выявлено, что бедные страны могут оказаться в числе первых, а одна группа стран (Лига Арабских стран) - иметь заметное преимущество.

Рис. 4. Связь экспорта топлива и индустриальных выбросов СО2 в странах и группах стран мира в 2018 г.

Если рассчитать средние значения долей экспорта топлива в экономике стран, то мы определим, каковы степени их сырьевой ориентации (табл. 2). Видно, что наибольшие доли экспорта топлива приходятся в порядке убывания на Лигу Арабских стран, страны бывшего СССР и страны с низким доходом. Здесь подтверждено известное - главная специализация Лиги Арабских стран это добыча

Далее значения величин индустриальных выбросов СО2 на душу усреднены по используемым здесь группам стран, они указаны в табл. 3. Видно, что наибольшие значения указанных параметров в порядке убывания дают Лига Арабских стран, страны с высоким доходом и с доходом выше среднего. Факт, что продающие топливо страны Лиги Арабских стран имеют наибольшее сжигание топ-лив на душу, является неожиданным, ведь переработка добываемой нефти в топливо не требует больших затрат энергии, также нет необходимости

нефти и продажа топлива. Становится ясно, что страны бывшего СССР сейчас вторые в мире сырьевые - продавцы топлива (при средней величине высокотехнологичного производства). Высокие проценты экспорта топлив в странах с низким доходом означают, что этот вид дохода является наиболее достижимым видом их дохода.

Таблица 2.

при не слишком развитых индустриальных процессах этих стран использовать много энергетических ресурсов. Полученный результат, возможно, связан с тем, что их промышленность основана на слабо развитых технологиях, а это требует большего, чем в других странах сжигания топлива. Высокое количество СО2 на душу в странах с высоким доходом и с доходом выше среднего тогда можно объяснить их высокой энерговооруженностью, не требующей большого количества использования ископаемых топлив.

Средние доли экспорта топлива в группах стран мира в 2018 г.

Средние значения экспорта топлив в группах стран, % Группы стран, экспортирующих топливо

48,7 Лига Арабских стран

26,1 Бывший СССР

15,4 Низкий доход

13,8 Высокий доход

13,0 Индокитай

10,8 Латинская Америка и Карибы

9,6 Бывшая Югославия

5,5 Бывший Варшавский, договор и Балтия

3,5 Доход выше среднего

Таблица 3.

Средние значения количеств СО2 на душу населения в группах стран мира в 2018 г._

Среднее значение выбросов СО2 на душу, т/чел. Группы стран, сжигающих СО2

14,1 Лига Арабских стран

8,1 Высокий доход

6,9 Доход выше среднего

6,5 Бывший Варшавский договор и Балтия

5,0 Бывшая Югославия

4,7 Бывший СССР

2,5 Латинская Америка и Карибы

2,3 Индокитай

0,6 Низкий доход

Вывод, что ориентация на добычу нефти и продажу топлив вызывает повышенное сжигание органических топлив и, соответственно, больше других стран усиливает глобальное потепление стоит проверить более обстоятельно. Определим, как связаны выбросы СО2 от сжигания топлив странами, добывающими нефть и странами, ее не добывающими в зависимости от доходов стран. Для этого на рис. 5 представлена зависимость выбросов СО2 на душу населения от ВВП на душу. Видно, что, действительно, нефтяные страны при равных ВВП на душу почти для всех стран опережают «не нефтяные» при близких ВВП на душу. Явными исключениями являются четыре страны: Норвегия, Дания,

Великобритания и Италия. Объяснением этому может быть то, что указанные страны - это высокоразвитые страны с современной энергетикой, при которой они имеют минимальные выбросы СО2. по сравнению с нефтяными странами. Таким образом, высказанная гипотеза подтверждается, а параметр СО2 на душу можно рассматривать, очевидно, как новый индикатор степени высокотехнологичного развития страны. Его можно использовать как степень экономической и политической готовности страны к переходу на низкоуглеродную энергетику, которая является одним из наиболее важных действий, необходимых в борьбе с глобальным потеплением в соответствии с Парижским соглашением 2015 года.

Рис. 5. Значения выбросов количеств СО2 на душу населения в странах мира добывающих нефть по данными British Petroleum и ее не добывающих в зависимости от ВВП на душу населения в в 2018 г.

Для понимания взаимоотношения высокотехнологичного развития и нефтяной ориентации в странах и группах стран привлечем данные о доходах в 2019 г. На рис. 6 по вертикальной оси изображены значения отношения доходов от экспорта топлив и высокотехнологичного экспорта, выраженных в долл., для групп стран. По горизонтальной оси отложены значаения ВВП на душу. Мы видим, что страны с высоким доходом и страны Лиги Арабских стран как бы поменялись традицион-

ными местами - в верхней части графика первенство принадлежит Лиге Арабских стран. Это означает, что в этих странах экспорт от доходов нефтяной добычи во много раз больше, чем от высокотехнологичной продукции. Отношение доходов от нефтяной продукции к высокотехнологичной в странах с высоком доходом на несколько порядков меньше, хотя большинство высокого дохода обеспечивают также нефтедобывающие страны, например, Бруней. Следующей такой страной идет Норвегия, у которой доходы от добычи нефти в 10 раз

больше доходов, чем высокотехнологичные, но высокотехнологичные доходы и дают ей положение развитой страны. Значения рассматриваемого отношения двух групп стран, находящихся ниже на графике, сильно зависят от того, сколько топлива про-

изводится страной и каково ее высокотехнологичное развитие. Например, у Египта указанное соотношение равно 23,7, а у Иордании - 2,4. У Германии соотношение равно 0,2, а у Юж. Кореи - 0,3. Также в странах Латинской Америки у Аргентины

указанно отношение равно 4,2, а у Мексики - 0,3.

Рис. 6. Связь отношения экспорта топлив к высокотехнологичному экспорту в группах стран и ВВП на душу в 2019 г. Вертикальная ось имеет логарифмический масштаб

В табл. 4 указаны максимальные и минимальные значения отношения «Экспорт топлива/Высокотехнологический экспорт» в группах стран мира в 2019 г. Максимальные значения отношений мы видим в странах Лиги Арабских стран - 530321, в странах с доходом ниже среднего и низким - 812 и

в странах бывшего СССР - 636. Следует отметить, что минимальный разброс и, соответственно наиболее равномерное развитие обнаружено в саранах бывшего Варшавского договора и Балтии, а также бывшей Югославии.

Таблица 4.

Максимальные и минимальные значения отношения "Экспорт топлива/Высокотехнологический _экспорт" в группах стран мира в 2019 г._

Страна с максималь- Максимальные значе- Минимальные значе-

№ Группы стран ным отношением "Экс- ния отношения "Экс- ния отношения "Экс-

порт топлива/Высоко- порт топлива/Высоко- порт топлива/Высо-

тех. экспорт" тех. экспорт" котех. экспорт"

1 Лига Арабских стран Катар 530321 0,01

2 Доход ниже среднего и низкий Нигерия 812 0,03

3 Бывший СССР Азербайджан 636 0,02

4 Латинская Америка и Карибы Ямайка 205 0,002

5 Высокий доход Бруней 135 0,001

6 Индокитай Мьянма 21 0,00001

7 Доход выше среднего Китай 18 0,1

8 Бывшая Югославия Черногория 10 0,6

9 Бывший Варшавский, договор и Балтия Литва 2 0,1

Сделанный вывод о положении второй группы стран, классифицируемых по степени доходов выполняется и в случае коэффициента «Экспорт топлива/Высокотехнологический экспорт», хотя есть также и несколько случаев сильного отклонения.

Страны с доходом ниже среднего и низким имеют второй по величине разброс в мире, что соответствует также и третьей по величине разброса в случае доли экспорта топлива в группах стран мира (табл. 2).

Причину большого разброса стран с доходом ниже среднего и низким можно объяснить тем, что при невысоких доходах получение небольших преимуществ каждой из этих стран заметно проявляется и меньше заметно в случае развитых стран. Это известное явление, примером которого может быть случай, когда увеличение продукции величиной 1 происходит на фоне исходного значения 10 и 100 единиц. В первом случае увеличение равно 10%, во втором - 1%.

Анализ социальных и экономических процессов рассмотрим на примере связи индекса демократии и богатства страны. На рис. 7 приведен график разрабатываемого британской компанией Economist Intelligence Unit и журналом Economist [7] и ВВП на душу населения в 2019 г. Анализ сделан для трех групп стран - добывающих нефть с ВВП на

душу свыше 40 тыс. долл., добывающих нефть с ВВП на душу меньше 40 тыс. долл. и всеми остальными странами - «не нефтяными». В анализ не включены малые страны мира, такие как Люксембург или Сингапур. Мы видим, что статистической связи двух параметров в каждой из двух групп нефтяных стран нет. Указанные на графике страны с доходом больше 40 тыс. долл. - это богатые нефтяные арабские страны, они имеют индекс демократии меньше 4 баллов. В то же время из графика видно, что индекс демократии «не нефтяных» стран со схожим доходом превышает 7,5 баллов. Значительный разрыв этих двух групп стран показывает, что выбор переменных и классификации позволил выявить различие развития и указать направление положительного развития одной из групп.

Рис. 7.

Связь индекса демократии, разрабатываемого компанией Economist Intelligence Unit и журналом Economist [7] и ВВП на душу населения в страх мира в 2019 г. Внизу на графике изображена кривая линейного роста для группы точек «Все остальные страны», имеющие индекс демократии выше 5,5 баллов

Также отметим, что среди нефтяных стран с душевым доходом меньше 40 тыс. долл. находятся Китай, Россия, Казахстан Беларусь, Туркмения и Азербайджан. Доход каждой из этих стран меньше 28 тыс. долл., а величина индекса демократии меньше 3,2 балла. «Не нефтяные» страны со схожим доходом имеют индекс демократии от 5,8 до 8,5 баллов. Мы видим, и в этом случае проведенная классификация выявила значительное различие образа жизни в двух группах стран.

Для третьей группе стран показано, что при значениях индекса демократии меньше 5,5 баллов статистическая связь с доходами отсутствует, но при его значениях болшьше 5,5 - связь описывается возрастающей прямой линией. Можно утверждать, что именно проведенная классификация на нефтя-

ные и «не нефтяные» страны позволила с уверенностью определить, что только для одной группы «не нефтяных» стран - чем больше демократия, тем больше доход и чем больше доход, тем больше демократия. В данном случае, по-видимому, можно утверждать, что статистическая и причинная связи переменных совпадают.

В заключение отметим, что использованные классификации и полученные результаты анализа процессов развития с выбранными параметрами в странах мира позволяют проводить гибкий анализ как групп стран, так каждой страны в отдельности. Примененный анализ создает удобство как для подробных региональных исследований, так и для глобальных обобщений.

Список литературы:

1. Григорьев О.В. Эпоха роста. Лекции по неокономике. Расцвет и упадок мировой экономической системы. М.: Карьера Пресс, 2014, 448 С.

2. Тарко А.М. Прогнозирование мировых параметров на основе динамических и статистических моделей. // Вестник МНЭПУ: Сборник научных трудов. 2012. М: Изд-во МНЭПУ. с. 14-23.

3. Тарко A.M. Новый подход и результаты в прогнозировании глобальных параметров устойчивого энергетического и демографического развития.// Энергетическая политика. № 3, 2012. с.57-64.

4. Тарко А. М. Обратная сторона роста. Современные структурные экономические кризисы и пути их преодоления. // Свободная мысль. 2015. № 5 (1653), С. 81-94.

5. Тарко А.М. Применение интегрального индекса для анализа экономического и социального развития России. // Norwegian journal of development of the international science. Изд-во: Global Science Center LP. No 43, Vol. 2, 2020 pp. 322.

6. Crotty J. Structural causes of the global financial crisis: a critical assessment of the 'new financial architecture'. Cambridge Journal of Economics, V. 33, Is. 4, 2009, pp. 563-580, https://doi.org/10.1093/cje/bep023.

7. Democracy Index 2019. The Economist Intelligence Unit. https://www.eiu.com/topic/democracy-in-dex (дата последнего обращения 12.10.2022).

8. Statistical Review of World Energy. (2021). [Электронный ресурс] https://www.bp.com/en/global/corporate/energy-eco-nomics/statistical-review-of-world-energy.html (дата обращения: 20.07.2022)

9. Tarko A. Results of the development of the countries that came out of 1991 // Norwegian Journal of development of the International Science. Economic sciences. №70, V. 2, /2021, pp. 12-32.

10. World Bank Open Data. (2021). World Development Indicators. [Электронный ресурс] https://databank.worldbank.org/data/home.aspx (дата обращения: 11.10.2022)

CREATION OF INNOVATIVE PROJECTS IN SMALL AND MEDIUM BUSINESS

Abuzyarova Zh.

Master of Economic Sciences Atyrau University named after Khalel Dosmukhamedov (Atyrau, Kazakhstan)

ORCID 0000-0002-2067-6046

Abstract

One of the priority areas for the development of the modern economy of the Republic of Kazakhstan today is a process aimed at developing and supporting small and medium-sized businesses. Creating innovative conditions in small and medium-sized businesses is a priority task, the solution of which depends not only on the formation of innovative processes, but also on the demand for technological innovations.

Keywords: innovation, small and medium business, information technology, innovation project

Introduction

Currently, one of the priority areas for the development of the economy of the Republic of Kazakhstan is the process aimed at developing and supporting small and medium-sized businesses. Applying practical measures to strengthen the scientific and technical potential and involve it in the real economic process, Kazakhstan, as well as in any developed or developing country, strives for enterprises to be financially stable and their products competitive. To this end, priority areas of scientific and technical activity have been identified, scientific research is being carried out to identify new cost-effective technologies and forms of doing business, and innovations are being actively introduced in production.

Innovation is an intellectual product that has entered the sphere of production, implemented in this area and led to its significant changes.

One of the priority tasks, the solution of which determines the formation of innovative processes, as well as the demand for technological innovations, is the creation of innovative conditions in the manufacturing sector. Under these conditions, enterprises should have the potential to accumulate funds for innovation. This is a common task for all aspects of economic policy and

one of the main measures to get the economy out of the crisis.

The fundamental task is the accumulation of human capital, knowledge, skills, skills of employees, ensuring the growth of labor productivity. The introduction and development of high-tech industries is provided by specialists of appropriate qualifications. The main conditions for the development of science and innovation in the industrial sector are the requirements for the quality and scope of education, especially higher education, the inclusion of research work in the educational process.

There is a need to use modern information technologies, programs for receiving, processing and sending information, network components, in particular such a global computer network as the Internet.При создании инновационных проектов в малом и среднем бизнесе необходима также законодательная база для защиты интеллектуальной собственности, а также по поддержки инновационных проектов.

The creation and implementation of innovation is designed to produce an effect. There are the following types of effect from innovations: