Прогноз технологического развития экономики России Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ПРОГНОЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ РОССИИ

Н.Н. Филимонова1, канд. экон. наук, доцент А.Ю. Егоров1, аспирант 1АНО ВО «Российский новый университет» НИУ «Высшая школа экономики» (России, г. Москва)

DOI: 10.24411/2411-0450-2020-10350

Аннотация. в данной статье рассматривается динамика коэффициента обновления основных фондов, как индикатора технологического развития России на современном этапе развития. Методом трендового анализа произведен прогноз коэффициента обновления основных фондов. Обосновывается значимость стимулирования внедрения новых технологий в хозяйственную деятельность компаний и недостаточность современной государственной политики в этой сфере.

Ключевые слова: научно-технологическое развитие, инновационное развитие, модернизация экономики, научно-технический прогресс, прогноз.

В настоящий период все более актуальными становятся вопросы технологического развития экономики. «Прогнозировать различные экономические показатели начали еще в середине ХХ века» [4]. Так, технология может рассматриваться как основной источник экономического развития стран. Вопросом связи технологического развития и экономического роста занимались многие исследователи, как отечественные так и зарубежные, в том числе: Кузнец С., Хикс Д., Солоу Р., Меньш Г., Норт Д., Фримен С., Львов Д.С., Анчиш-кин А.И., Глазьев С.Ю., Яременко Ю.В. и

др. [2].

«Расширение географических границ и увеличение скорости является мощным стимулом для развития экономики в целом» [3]. В условиях ограниченных ресурсов быстрый темп экономического роста может быть достигнут за счет высокого уровня технологий, так как технологический прогресс позволяет более эффективно использовать имеющиеся ресурсы или создавать новые. По мнению многих исследователей именно этот фактор был ключевым в быстром экономическом росте многих развитых страх. В тех же странах где технологии имеют медленное раз-

витие, экономический рост также незначителен.

Чтобы оценить технологическое развитие экономики России воспользуемся такими показателями, как объем и доля инвестиций, направленных на реконструкцию и модернизацию, в общем объеме инвестиций в основной капитал и коэффициентом обновления основных фондов, который представляет собой отношение стоимости основных фондов, которые были введены в течении года, к полной учетной стоимости основных фондов на конец года, без учета переоценки и без учета компаний малого бизнеса. Другими словами, данный индикатор показывает долю новых основных фондов, которые были введены за год в общем объеме. Таким образом, динамика этого показателя свидетельствует о скорости развития материально-технической базы компаний.

Для лучшего понимания данного вопроса рассмотрим динамику объема инвестиций, направленных на реконструкцию и модернизацию, в общем объеме инвестиций в основной капитал в РФ, и выявим на этом основании тенденцию использования средств, направленную на обновление основных средств производства компаний. Данные приведены в таблице 1.

Таблица 1. Динамика объема инвестиций, направленных на реконструкцию и модернизацию, в общем объеме инвестиций в основной капитал с 2009 по 2018 гг., в трлн руб. [9]

Год У х у*х х2 У(х) (У-У(х))2 (У-У(х))2 (У-У(х))2 (У-У(х)) /У(х)

2009 1,47 -5,00 -7,35 25,00 1,81 0,12 25,00 0,66 0,06

2010 1,72 -4,00 -6,88 16,00 1,91 0,03 16,00 0,32 0,02

2011 2,13 -3,00 -6,39 9,00 2,00 0,02 9,00 0,02 0,01

2012 2,45 -2,00 -4,90 4,00 2,10 0,13 4,00 0,03 0,06

2013 2,53 -1,00 -2,53 1,00 2,19 0,12 1,00 0,06 0,05

2014 2,42 1,00 2,42 1,00 2,38 0,00 1,00 0,02 0,00

2015 2,40 2,00 4,80 4,00 2,47 0,01 4,00 0,01 0,00

2016 2,40 3,00 7,20 9,00 2,57 0,03 9,00 0,01 0,01

2017 2,58 4,00 10,32 16,00 2,66 0,01 16,00 0,09 0,00

2018 2,73 5,00 13,65 25,00 2,75 0,00 25,00 0,20 0,00

сумма 22,83 0,00 10,34 110,00 22,83 0,45 110,00 1,42 0,22

ср. 2,28 0,00 1,03 11,00 2,28 0,05 11,00 0,14

Согласно данным службы государственной статистики РФ (Росстат) [9] в среднем за период 2009-2018 гг. объем инвестиций, направляемых на реконструкцию и модернизацию составлял 2 трлн

руб., при этом, наблюдается положительная динамика. Произведем расчет параметров регрессионного уравнения тренда объема инвестиций, направленных на реконструкцию и модернизацию.

b =

ху- у*х

1,03- 0*2,28

= О, О 9 ;

(х)2-(х)2 11-(0)2 а = у - Ь * х = 2,28 - (0,09) * 0 = 2,28; Т.е. уравнение простой регрессии будет выглядеть следующим образом:

у^ = 0,09 * х + 2,28

где у - объем инвестиций, направляемых на модернизацию и реконструкцию в трлн. руб.

х - условные годы.

Так как Ь>0, то тренд положительный, это означает, что объем инвестиций на реконструкцию и модернизацию растет с

каждым годом на 0,09 трлн руб. Оценим среднеквадратичное отклонение и среднюю ошибку аппроксимации:

|Е(У1 -Ух)2

СТУ1 - Ух _

п

= д/0,05 = 0,21;

мппрокс

Oy._v" 0,21

* 100% = — * 100% = 9,32%;

Среднеквадратичное отклонение соста- говорит о высоком качестве модели. Далее вило 0,61, а средняя ошибка аппроксима- оценим тесноту связей. ции около 3,42% (т.е. меньше 10%), что

г2 = (Ь

Z(x - X)2 _п_

/ЁСУ^У)2

:)2 = (0,09

л/ТТ л/0Д4

:)2 = 0,68;

Коэффициент детерминации составил лена динамикой условных лет. Проверим 0,68, т.е. динамика коэффициента обнов- гипотезу о нормальном распределении, ления основных средств на 68% обуслов- для чего воспользуемся критерием согла-

сия Пирсона (Хи-квадрат). При вероятности ошибки а=0,05 для 8 (=10-2) степеней

свободы:

^табл = 15,5(согласно распределению Пирсона)

X2

Факт

(Ti - Yx)'

= 0,22;

Так как критерий Пирсона Х(факт) < Х(табл), то можно принять гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности. То есть, исследуемая случайная величина подчиняется закону нормального распределения.

Далее необходимо оценить значимость уравнения. Для этого воспользуемся критерием Фишера и критерием Стьюдента: Р(табл)=5,32 (согласно распределению Фишера), 1(табл)=2,31 (согласно распределению Стьюдента). Фактические же значения равны следующим значениям:

г2 0,68

F (факт) = * (П - 2) = ^^ * (10 - 2) = 17,19

^(факт) /Р(факт) 4,15

Так как Г(табл) < F(факт), а ^табл) < t(факт), то построенная модель является существенной, и все коэффициенты регрессии значимы, поэтому ее можно использовать при прогнозировании и принятии различных решений.

Д =

Из расчетов видно, что среднеожидае-мое значение показателя к 2021 году со-

Произведем прогноз коэффициента обновления основных фондов для всех компаний в России. Для этого рассчитаем доверительные интервалы:

ставит около 3,0 трлн руб., что незначительно превышает значение 2018 года.

+t * =+2 31*-= +0 2

— LCTbiofleHTa ¡— _¡_ ^ -l - г__

CTyt-y 0,21

= +2,31 * —= Vñ л/IÏÏ

2019: y = 0,09 * 6 + 2,28 = 2,8 2020: y = 0,09 * 7 + 2,28 = 2,9 2021: y = 0,09 * 8 + 2,28 = 3,0

2.7 < У~2(Йд < 3,0

2.8 < y^ < 3,1

2.9 < уШ. < 3,2

В условиях оптимистичного сценария развития объем инвестиций на модернизацию и реконструкцию в прогнозном периоде при неизменных тенденциях вырастит на 16,9% по сравнению с 2018 годом. Однако в случае пессимистичного сценария, к 2021 году показатель вырастит всего на 5,5% по сравнению с 2018 годом.

Далее рассмотрим динамику доли инвестиций, направленных на реконструкцию и модернизацию, в общем объеме инвестиций в основной капитал в Российской Федерации, и выявим основную тенденцию средств, направленную на обновление основных средств производства компаний.

Таблица 2. Динамика доли инвестиций, направленных на реконструкцию и модернизацию, в общем объеме инвестиций в основной капитал с 2009 по 2018 гг. [9]

Год У х у*х х2 У(х) (У-У(х))2 (У-У(х))2 (У-У(х))2 (У-У(х)) /У(х)

2009 18,4 -5 -92,00 25 19,56 1,35 25,00 0,44 0,07

2010 18,8 -4 -75,20 16 19,20 0,16 16,00 1,12 0,01

2011 19,3 -3 -57,90 9 18,83 0,22 9,00 2,43 0,01

2012 19,5 -2 -39,00 4 18,47 1,06 4,00 3,10 0,06

2013 18,8 -1 -18,80 1 18,10 0,48 1,00 1,12 0,03

2014 17,4 1 17,40 1 17,38 0,00 1,00 0,12 0,00

2015 17,3 2 34,60 4 17,01 0,08 4,00 0,19 0,00

2016 16,3 3 48,90 9 16,65 0,12 9,00 2,07 0,01

2017 16,1 4 64,40 16 16,28 0,03 16,00 2,69 0,00

2018 15,5 5 77,50 25 15,92 0,17 25,00 5,02 0,01

сумма 177,4 0 -40,10 110 177,40 3,69 110 18,30 0,20

ср. 17,7 0 -4,01 11 17,74 0,37 11 1,83

Согласно данным службы государственной статистики РФ (Росстат) [9] в среднем с 2009 года по 2018 год доля инвестиций, направляемых на реконструкцию и модернизацию в общем объеме инвестиций в основной капитал составляла 17,7%. Однако, начиная с 2013 года наблюдается значительное снижение данно-

го значения. Так в 2012 году показатель был на уровне 19,5%, а к 2018 году сократился до 15,5%.

Произведем расчет параментров регрессионного уравнения тренда доли инвестиций, направляемых на реконструкцию и модернизацию в общем объеме инвестиций в основной капитал.

, _ ху-у*х _ -4,01-0*17,74 _

~ (х^—Ю2 _ 1 1 - (О)2 _ -0,36;

а = у - Ь * х = 17,7 - (-0,36) * 0 = 17,74; Т.е. уравнение простой регрессии будет выглядеть следующим образом:

у^ = -0,36 *х+ 17,74 где у - доля инвестиций, направляемых на модернизацию и реконструкцию в общем объеме инвестиций в основной капитал, %; х - условные годы.

Так как Ь<0, то тренд отрицательный, то есть, доля инвестиций на реконструкциюи модернизацию уменьшается с каждым го-

дом на 0,36 единицы. Оценим среднеквадратичное отклонение и среднюю ошибку аппроксимации:

¡Ш-yJ2

ö" Vi — v.. -

y¡ - Ух , n

= д/0,37 = 0,61;

..... 0,61

каппрокс = * 100% = ^^ * 100% = 3,42%;

Y 17,7

Среднеквадратичное отклонение соста- что говорит о высоком качестве модели. вило 0,61, а средняя ошибка аппроксима- Далее оценим тесноту связей. ции около 3,42% (то есть, меньше 10%),

Пх-х)2 - /11

rz = (b * n )2 = (-0,36 * -=)2 = 0,80;

ESEZ да

Коэффициент детерминации составил 0,80, т.е. динамика доли инвестиций, направляемых на модернизацию и реконструкцию в общем объеме инвестиций в основной капитал на 80% обусловлена дина-

микой условных лет. Проверим гипотезу о нормальном распределении, для чего воспользуемся критерием согласия Пирсона (Хи-квадрат). При вероятности ошибки а=0,05 для 8 (=10-2) степеней свободы:

^табл = 15,5 (согласно распределению Пирсона) 2 _ V № ~ Ух)2 _

Хфакт — у ~~ 0,20;

Так как критерий Пирсона Х(факт) < Х(табл), то можно принять гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности. Т.е. исследуемая случайная величина подчиняется закону нормального распределения.

Далее необходимо оценить значимость уравнения. Для этого воспользуемся критерием Фишера и критерием Стьюдента: Р(табл)=5,32 (согласно распределению Фишера), 1(табл)=2,31 (согласно распределению Стьюдента). Фактические же значения равны следующим значениям:

' (факт)

1-Г2

(п - 2) =

0,80

1 - 0,80

(10 - 2) = 31,73

^(факт) /Р(факт) 5,32

Так как Б(табл) < Р(факт), а 1{табл) < t(факт), то построенная модель является существенной, и все коэффициенты регрессии значимы, поэтому ее можно использовать при прогнозировании и принятии различных решений.

Произведем прогноз коэффициента обновления основных фондов для всех компаний в России. Для этого необходимо рассчитать доверительные интервалы:

Д =

+t *

— LCTbiofleHTa

(7

yt-y

= ±2,31 *

0,61

л/ïï ' л/TÏÏ

2019: у = -0,36 * 6 + 17,7 = 15,6 2020: у = -0,36 * 7 + 17,7 = 15,2 2021: у = -0,36 * 8 + 17,7 = 14,8

= ±0,4

Т.е. среднеожидаемое значение коэффициента к 2021 году составит около 14,8%, что значительно ниже значения 2018 года.

15,1 < У~2019 < 16,0 14,7 < у~2020 < 15,6 14,4 < уШ. < 15,3

В условиях оптимистичного сценария развития доля инвестиций на модернизацию и реконструкцию в прогнозном периоде при неизменных тенденциях останется примерно на уровне 2018 года. Однако в случае пессимистичного сценария,

к 2021 году показатель сократится на 7,2% по сравнению с 2018 годом. Рассмотрим динамику коэффициента обновления основных средств по всем компаниям и выявим основную тенденцию технологического развития (табл. 3).

Таблица 3. Динамика коэффициента обновления всех основных фондов с 2008 по 2018 гг., % [9]_

Год У х у*х х2 У(х) (У-У(х))2 (У-У(х))2 (У-У(х))2 (У-У(х)) /У(х)

2009 1G,3 -5 -51,5G 25 1G,8G G,25 25,GG G,42 G,G2

2010 8,8 -4 -35,2G 16 1G,57 3,15 16,GG G,72 G,3G

2011 11,1 -3 -33,3G 9 1G,34 G,57 9,GG 2,1G G,G6

2012 11,4 -2 -22,8G 4 1G,11 1,66 4,GG 3,G6 G,16

2013 11,2 -1 -11,2G 1 9,88 1,74 1,GG 2,4G G,18

2014 9,6 1 9,6G 1 9,42 G,G3 1,GG G,GG G,GG

2015 8,6 2 17,2G 4 9,19 G,35 4,GG 1,1G G,G4

2016 8,8 3 26,4G 9 8,96 G,G2 9,GG G,72 G,GG

2017 8,1 4 32,4G 16 8,73 G,39 16,GG 2,4G G,G4

2018 8,6 5 43,GG 25 8,5G G,G1 25,GG 1,1G G,GG

сумма 96,5 G -25,4G 11G 96,5G 8,18 11G 14,G45 G,81

ср. 9,65 G -2,54 11 9,65 G,82 11 1,4G

Согласно данным службы государственной статистики РФ (Росстат) [9] в среднем с 2008 года по 2018 год коэффициент обновления основных фондов компаний составлял 9,7%, т.е. в среднем российские компании полностью обновляют свои основные фонды в стоимостном выражении в течении 10-11 лет. Однако, начиная с 2015 года наблюдается значительное снижение данного значения. Так в 2013 году коэффициент был на уровне 9,6%, что ниже среднего, а к 2018 году сократился до 8,6%. Похожий уровень на-

блюдался в 2010 году, что вероятно было вызвано мировым финансовым кризисом 2008 года. Сегодня же эта негативная динамика вероятно имеет связь с замедлением экономики страны в целом, ухудшением внешнеполитических и внешнеэкономических отношений, что также связано с усложнениями в закупке иностранного оборудования.

Произведем расчет параментров регрессионного уравнения тренда коэффициента обновления основных средств по всем компаниям в России.

b =

ху- у*х

-2,54- 0*9,65

=-G,23:

(х)2-(х)2 11-(0)2

b * X = 9,65 - (-0,23) * 0 = 9,65;

Т.е. уравнение простой регрессии будет выглядеть следующим образом:

у^ = -0,23 *х + 9,65

где у - коэффициент обновления основных средств, %; х - условные годы.

Так как Ь<0, поэтому тренд отрицательный, т.е. коэффициент обновления основ-

ных средств уменьшается с каждым годом на 0,23 единицы.

Оценим среднеквадратичное отклонение и среднюю ошибку аппроксимации:

СТУ1 - Ух

п

= д/0,82 = 0,90;

а,

vannpoKC

y:-Yv 0,90

* 100% = —- * 100% = 9,37%; Y 9,65

Среднеквадратичное отклонение соста- говорит о высоком качестве модели. Далее вило 0,90, а средняя ошибка аппроксима- оценим тесноту связей. ции около 9,37% (т.е. меньше 10%), что

pXx-x)2 n

r2 _

(b

:)2 = (-0,23

Vil л/1до

:)2 = 0,42;

Коэффициент детерминации составил 0,42, т.е. динамика коэффициента обновления основных средств на 42% обусловлена динамикой условных лет. Проверим гипотезу о нормальном распределении,

для чего воспользуемся критерием согласия Пирсона (Хи-квадрат). При вероятности ошибки а=0,05 для 8 (=10-2) степеней свободы:

V 2

Лтабл

= 15,5(согласно распределению Пирсона) (Ti - Yx)2

У2

лФакт

= 1

= 0,81;

Так как критерий Пирсона Х(факт) < Х(табл), то можно принять гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности. То есть, исследуемая случайная величина подчиняется закону нормального распределения.

Далее необходимо оценить значимость уравнения. Для этого воспользуемся критерием Фишера и критерием Стьюдента: Р(табл)=5,32 (согласно распределению Фишера), 1(табл)=2,31 (согласно распределению Стьюдента). Фактические же значения равны следующим значениям:

' (факт)

(п - 2) =

0,42

1 - 0,42

(10 - 2) = 5,74

^(факт) /Р(факт) 2,31

Так как Г(табл) < F(факт), а 1<табл) < ^факт^ то

построенная модель является существенной, и все коэффициенты регрессии значимы, поэтому ее можно использовать при прогнозировании и принятии различных решений.

Произведем прогноз коэффициента обновления основных фондов для всех компаний в России. Для этого необходимо рассчитать доверительные интервалы:

Д =

+t *

— LCTbrofleHTa

(7

yt-y

= ±2,31 *

0,90

= ±0,7

л/n л/TÏÏ

2019: у = -0,23 * 6 + 9,65 = 8,3 2020: у = -0,23 * 7 + 9,65 = 8,0 2021: у = -0,23 * 8 + 9,65 = 7,8

Т.е. среднеожидаемое значение коэффициента к 2021 году составит около 7,8%, что значительно ниже значения 2018 года.

7, 6 < уУУ < 8,9 7,4 < у^Го < 8,7 7Д < уЩ. < 8,5

В случае кризисного сценария к 2021 году показатель достигнет отметки 7,1%. Но даже согласно оптимистичному сцена-

рию коэффициент будет сокращаться при отсутсвтии внешнего воздействия. Это является серьезной проблемой для техноло-

гического развития экономики России и последующего экономического роста, так как технологии являются ключевым фактором роста.

Несмотря на то, что с каждым годом растет объем инвестиций, направленных на реконструкцию и модернизацию, но этот рост незначителен с учетом уровня инфляции в стране. А ввиду более быстрого роста общего объема инвестиций в основной капитал, доля инвестиций, направленных на реконструкцию и модернизацию в общем объеме инвестиций в основной капитал имеет тенденцию к сокращению. Таким образом, компании с каждым годом все меньше и меньше обновляют и модернизируют свою хозяйственную деятельность, что является негативным сигналом в вопросе технологического развития страны.

Для того чтобы поддерживался технологический прогресс, государству необходимо различными методами усилить стимулирование как научных разработок, так и обновление основных фондов компаний. В частности, важным направлением развития технологий является развитие информационных технологий [5]. «Роль больших данных (Big Data) активно обсуждается в западном технологическом сообществе и рассматривается в контексте их организации в электронных корпорациях» [8].

В 2013 году была принята Стратегия развития отрасли информационных технологий в РФ на период 2014-2020 годы и на перспективу до 2025 года, реализация которой позволит снизить долю сырьевых товаров в экспорте страны за счет роста экспорта информационных технологий [1]. Это позволит увеличить число высокотехнологичных рабочих мест, и объем отечественного производства до 620 млрд руб. Но этого недостаточно. Приведем для

сравнения доходы только одной компании Alphabet Inc. (основная деятельность которой - это производство информационных товаров и услуг) в 2018 году составили около 136,8 млрд долл. США [10] в пересчете на рубли составляет около 9 трлн руб., а объем мирового рынка информационных технологий оценивается в 2 трлн долл. США. По мнению Фроловой В.Б. по масштабам использования IPO Россия отстает от развитых стран в десятки раз, а это очень важно для формирования источников финансирования деятельности организации [6].

Следовательно, необходимо наращивать объемы инвестиций для обновления основных фондов российских компаний. «Многие эксперты сходятся во мнении, что необходимо не просто запустить инвестиционный проект в отрасли или регионе, а следует использовать стратегический подход, реализуя такие проекты, которые будут взаимосвязаны и смогут решить не одну, а как минимум несколько задач, дадут возможность более эффективно развиваться отраслям промышленности и регионам» [7].

Таким образом, можно сделать вывод, что России требуются капитальные структурные изменения, чтобы технологический рост соответствовал мировым тенденциям, что особенно актуально в современный период в условиях пандемии. Необходимо вложение средств и обновление фондов компаний, и в этом вопросе важны шаги Правительства РФ, которое на данный момент оказывает поддержу предприятий, оказавшихся в сложных условиях.

Если такая работа будет продолжена, то есть вероятность того, что предприятия смогут произвести обновление фондов после окончания карантинных мероприятий, что важно для развития экономики страны.

Библиографический список

1. Распоряжение Правительства РФ от 1 ноября 2013 г. N 2036-р Об утверждении Стратегии развития отрасли информационных технологий в РФ на 2014-2020 гг. и на перспективу до 2025 г. // Правовая справочно-информационная система «Гарант».

2. Беляков Г.П. Понятие и экономическая сущность научно-технологического развития / Г.П. Беляков, А.Н. Кочемаскин // Проблемы современной экономики. - 2014. - № 1 (49). - С. 38-41.

3. Егоров А.Ю. Теневая экономика России в условиях развития цифровых технологий // Актуальные проблемы экономики и менеджмента Материалы международной научно-

практической конференции магистрантов к 100-летию Финансового университета при Правительстве РФ Под ред. В.А. Ковалева и А.И. Ковалева. - 2018. - С. 75-79.

4. Филимонова Н.Н. Цифровые технологии и их роль в планировании и анализе деятельности предприятий / Н.Н. Филимонова, А.Ю. Егоров // Современные информационные технологии в образовании, науке и промышленности XI Международная конференция, IX Международный конкурс науч. и научно-методич. работ. Отв. редакторы: Т В. Пирязева, В.В. Серов. - 2018. - С. 92-94.

5. Филимонова Н.Н. Применение цифровых технологий в планировании хозяйственной деятельности предприятия / Н.Н. Филимонова, А.Ю. Егоров // Личность в информационно-образовательном пространстве: ответы на вызовы времени сборник докладов Всероссийской научно-практической конференции. Российский новый университет. - 2018. -С. 265-271.

6. Фролова В.Б. Проблематика IPO как источника финансирования деятельности организации // Экономика. Бизнес. Банки. 2014. - №1 (6). - С. 110-119.

7. Шпилькина Т.А. Инвестирование в промышленность и регионы страны как способ роста экономики России / Т.А. Шпилькина, М.А. Жидкова, О.И. Рыбьякова // В сборнике «Актуальные вопросы развития экономики» // Материалы международной научно-практической конференции к 100-летию Финансового университета при Правительстве РФ. Под ред. В.А. Ковалева, А.И. Ковалева. - 2018. - С. 50-55.

8. Шпилькина Т.А. Цифровая экономика: инструменты развития и их влияние на финансовую систему страны / Т.А. Шпилькина, М.А. Жидкова, И.В. Политковская, Н.В. Казиц-кая, О.И. Рыбьякова // Современные информационные технологии в образовании, науке и промышленности. XI Международная конференция, IX Междунар. конкурс науч. и науч.-методич. работ. Отв. редакторы: Т.В. Пирязева, В.В. Серов. - 2018. - С. 188-191.

9. Федеральная служба государственной статистики. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.gks.ru.

10. Alphabet Announces Fourth Quarter and Fiscal Year 2018 Results. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://abc.xyz/investor/static/pdf/2018Q4_alphabet_earnings_release.pdf

FORECAST OF TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT OF THE RUSSIAN ECONOMY

N.N. Filimonova 1, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor A.Yu. Egorov2, Postgraduate 1 ANO VO "Russian New University" National Research University Higher School of Economics (Russia, Moscow)

Abstract. This article discusses the dynamics of the coefficient of renewal of fixed assets, as an indicator of the technological development of Russia at the present stage of development. Using the trend analysis method, a forecast of the fixed assets renewal coefficient is made. The importance of stimulating the introduction of new technologies in the economic activity of companies and the insufficiency of modern state policy in this area are substantiated.

Keywords: scientific and technological development, innovative development, modernization of the economy, scientific and technological progress, forecast.