CC BY
25
Вестник Института экономики Российской академии наук
4/2015
МИРОВАЯ ЭКОНОМИКА
В.Н. ЮСИМ
профессор РЭУ им. Г.В. Плеханова
А.В. БЫСТРОВ
заведующий кафедрой РЭУ им. Г.В. Плеханова
Д.Г. ФИАЛКОВСКИЙ аспирант РЭУ им. Г.В. Плеханова
ТЕКУЩИЕ КОНСТАНТЫ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ СТРАН - ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ЛИДЕРОВ
Исследования динамики развития значительной части стран мира позволяют утверждать, что развитие самых крупных стран - технологических лидеров в современных условиях характеризует некая константа. Ее можно считать «текущей макроконстантой развития». В статье демонстрируется факт ее существования и обосновывается мнение, что «текущие макроконстанты развития» могут и должны стать ориентирами стратегического развития для всех стран, претендующих на равноправные экономические и политические отношения со странами-технологическими лидерами. В статье показаны условия, при которых проявляется групповая макроконстанта развития, оценены частные значения макроконстант у разных стран и показан ряд преимуществ измерения долгосрочных темпов роста стран в абсолютном значении скорости изменения годового дохода одного жителя страны перед другими показателями. Представленные в статье выводы базируются на результатах анализа долгосрочных данных совокупного ВВП, ВВП на душу населения и их производных большинства стран мира. При исследовании статистической информации были использованы достаточно известные эконометрические методы корреляционно-регрессионного и кластерного анализа. Практическая значимость представляемых результатов заключается в возможности использования макроконстант развития как долгосрочного (15 и более лет) ориентира стратегического планирования темпов развития фирм и стран в рамках промышленной и экономической политик.
Ключевые слова: фирма, прогнозирование, развитие, экономика, потенциал, константа, закономерность, кластеризация.
1БЬ: 010, 033.
Статистика демонстрирует, что в подавляющем большинстве стран, быстрее или медленнее, но в среднем растет объем внутреннего валового продукта (ВВП), создаваемого за год [13]1.
В условиях, когда темп роста ВВП у всех стран растет, условием лидерства становится усредненная долгосрочная величина ускорения роста ВВП, а точнее, ускорение значения роста ВВП на одного человека.
Историю сосуществования различных стран характеризует непрерывное соперничество. В последние сто лет стало понятно, что оно происходит преимущественно в сфере технического прогресса. Долгосрочное лидерство той или иной страны в технологической гонке обеспечивают столь же долгосрочные высокие темпы ее развития. Характеристика такого развития, в случае выяснения ее устойчивости на значимом отрезке времени, может стать важным ориентиром развития фирм в конкурентном соперничестве.
Анализ динамики экономического развития крупных развитых стран мира позволяет говорить, что на ближайшие 15-20 лет потенциал их развития может быть характеризован неким количественным показателем, в качестве которого можно использовать среднее значение ускорения темпов их развития, которое, в рамках специально выявленных ограничений, оказывается не зависящим от времени.
Наши исследования динамики развития самых крупных стран -технологических лидеров мира - позволяют выдвинуть и защитить следующее утверждение. После достижения определенного уровня развития (условно, вход в постиндустриальный период2) ускорение развития крупных технологических передовых стран характеризуют некие константы. Их удобно назвать «текущие макроконстанты развития».
Если судить по доступным источникам, понятие «макроконстанта развития» в настоящее время не используется ни в теории [6], [14], [17], ни в практике промышленной политики [9], [10], [11], [12]. Действительно, достоверно известна обратная характеристика развития стран - это высокая нестабильность темпов их развития. Убедиться в существовании нестабильности очень просто. Достаточно обратится к динамике изменения процентных темпов роста совокупного ВВП или ВВП на душу населения любой из развитых стран. Например, динамика годового ВВП и ВВП на душу населения Японии в период с 1961
1 Значение роста ВВП в единицу времени (год) - это скорость, или темп его роста, а увеличение темпа (скорости) роста годового ВВП - это его ускорение.
2 Оценивается по уровню ВВП на человека, при котором возникает значительная разница в величине курса национальной валюты и оценки паритета ее покупательной способности (ППС). Разница в значениях двух оценок валюты связана с разницей в технологических возможностях развитых стран и отстающих [1]. Также в рассматриваемых странах должна быть достаточно большая численность населения (см. критерий 1 ниже по тексту).
по 2010 г. (см. рис. 1) демонстрирует не только изменения в разы процентов изменения ВВП от года к году, но и постоянный тренд к снижению годового процентного роста.
(1) (2)
Рис. 1. Тенденция изменения процентных темпов роста совокупного ВВП (1) и ВВП на душу населения (2) в Японии
Будем считать, что текущая макроконстанта развития - это статистически не меняющаяся на достаточно длительном отрезке времени (в 15-40) лет характеристика развития страны.
Факт существования макроконстанты выявлен по значению коэффициента детерминации (корреляции) между исследуемым фактором и временем3. Оценка значимости коэффициента детерминации проверялась по значению Т-критерия Стьюдента. Эмпирическое значение Т-статистики было рассчитано для всех рассмотренных зависимостей, и сравнение показало, что Т < Т крит в подавляющем большинстве случаев с вероятностью 99%. То есть, была подтверждена нулевая гипотеза о том, что связь между У и Х отсутствует с предельно высокой для практики статистических оценок вероятностью.
Обычно в экономических исследованиях преследуется цель найти зависимость некой экономической характеристики от времени. Решаемая же в данном случае задача обратная: нужно показать, что на некоторых этапах мирового технологического развития может возникать, для определенных стран, характеристика развития, не зависящая от времени.
В поисках текущей макроконстанты развития были исследованы наиболее распространенные показатели динамики большинства стран мира4. Рассматривались изменения во времени таких макроха-
3 Если значение коэффициента детерминации по статистическим критериям незначимо, можно утверждать, что величина исследуемого фактора (Y) не зависит от времени (X).
4 Статистические данные взяты с сайта Мирового Банка. http://data.worldbank.org/ indicator/... (дата обращения 20.10.2012).
рактеристик развития, как абсолютный размер ВВП, его рост, процент ежегодного роста ВВП, а также все эти характеристики в расчете на одного жителя страны и одного занятого в производстве страны человека (всего девять характеристик).
Для обоснования факта существования макроконстанты в выбранной нами одной группе - крупных развитых стран мира - были реализованы три этапа анализа.
На первом этапе выяснялось, какие из девяти исследуемых характеристик могут претендовать на статус макроконстанты развития и по каким критериям следует отбирать страны, развитие которых характеризуют макроконстанты.
На втором этапе исследовано, при каких условиях, или ограничениях, возникают макроконстанты.
На третьем этапе было показано, что макроконстанта, выявленная на базе предыдущего периода, с высокой вероятностью имеет шанс полностью или с небольшой коррекцией сохраниться в последующих периодах.
В рамках первого этапа анализа сначала по визуальной оценке графиков динамики развития были протестированы все девять означенных выше характеристик - претендентов на макроконстанты развития. Всего тестировалось более 200 стран. В итоге были отобраны три характеристики: значение процентного роста ВВП - как самый распространенный показатель макроразвития, абсолютное значение ВВП на душу населения и значение абсолютного роста ВВП на душу населения в год.
Одним из редких доводов в пользу существования констант макроэкономического развития может служить информация о постоянном процентном росте ВНП США на достаточно большом историческом отрезке. Так, почти за 100 лет, с 1890 по 1986 гг., рост ВНП США хорошо описывается кривой с постоянным процентом роста в год - 3,2% [15].
Вместе с тем, как показывает статистика, ведущие экономики мира не способны на длительном временном отрезке поддерживать постоянный процентный темп роста. Современная практика крупных развитых стран чаще всего демонстрирует, что процентные темпы роста значительно снижаются со временем (например, после волны индустриализации). Об этом говорит опыт Японии, Великобритании, Франции, Германии (типовой пример представлен на рис. 1).
Помимо этого, оценка роста ВВП стран по его проценту связана с рядом неточностей. Во-первых, по своей сути одинаковый процент роста макропоказателя для различных экономик имеет существенные отличия. С ростом базы ВВП одинаковый процентный рост начинает соответствовать все большей величине в абсолютном выражении. Во-вторых, процент роста совокупного макропоказателя (а не на душу населения) слабо отражает реальный экономический рост ввиду вли-
яющего на него скрытого фактора - роста населения. Так, если рост населения в стране в каком-либо году составил 3% при тех же 3% роста ВВП, то, по сути, на душу населения роста благосостояния не произошло вовсе.
Кроме того, можно показать, что за формально эффективной аппроксимацией роста ВВП на душу населения постоянным процентным, то есть экспоненциально нарастающим абсолютным значением его роста, скрывается снижение роста процента роста во времени. На рис. 2 приведен график ВВП на душу населения США (в долл. 2009 г.) за период с 1980 по 2013 гг. с линейным и экспоненциальным трендами. Хотя на данном временном отрезке тренды ведут себя практически одинаково, коэффициент детерминации улавливает едва заметное отличие этих трендов в пользу линейного. Это означает, что постоянный (линейный) рост в данном случае описывает тенденцию лучше, чем экспоненциальный, и, следовательно, реальный рост ВВП только приближенно соответствует экспоненте, или постоянному процентному росту.
Анализ более длительного периода позволяет выявить значительно более серьезные различия в средних значениях величины процентов роста ВВП на различных временных отрезках. Так, по нашим расчетам, за период развития США с 1929 по 2013 гг. средний процентный темп роста ВВП5 на душу населения составил 2,4%. Но если разбить доступную информацию на два периода по 42 года, то становится очевидным, что процентный рост заметно снижается со временем. Он составляет, соответственно, 3,06% в первый период и 1, 91% во второй, т.е. снижается на треть.
Рис. 2. ВВП на душу населения США (в долл. 2009 г.) за период с 1980 по 2013 г., линейный (слева) и экспоненциальный (справа) тренд.
5 What Was the U.S. GDP Then? // Measuring Worth, service for calculating relative worth over time, 2014.
Второй показатель: абсолютное значение ВВП, приходящееся на одного жителя страны, самым тесным образом связан с показателем времени и, следовательно, не может претендовать на роль неизменной во времени константы.
Последний претендент на роль макроконстанты развития - это абсолютный рост ВВП на одного жителя страны. Как показали исследования, этот показатель может претендовать на роль макроконстанты, но при выполнении определенных условий.
В рамках второго этапа анализа было определено, при каких условиях, или критериях отбора, возникают текущие макроконстанты развития стран.
Для отбора стран, в которых могут возникать макроконстанты развития, среди всех стран мира (214 стран), были использованы три критерия.
Первый из критериев отбора ограничивает минимальную численность населения страны. По нашей эмпирической оценке, такой границей является 3 млн человек. Данная цифра, также, близка к значению минимальной численности населения ведущих стран мира, включаемых в ежегодные статистико-аналитические отчеты Бюро трудовой статистики США (БТС, eng. Bureau of Labor Statistics (BLS)). Так, минимальное значение численности населения по всем странам, входящим в отчет БТС 2011 г., равняется 3,4 млн чел. (Ирландия). Взяв небольшой запас и округлив до миллиона, получаем границу - не менее 3 млн чел.
Второй критерий отбирает страны, вошедшие в «постиндустриальный период» развития. Нижней границей начала «постиндустриального периода» было принято достижение страной значения реального ВВП на душу населения в 15000$ (в долларах США 2005 г.), обоснованного в работе [1]6.
Третий критерий отбирает страны, вошедшие в «постиндустриальный период» развития достаточно давно - не менее 15 лет назад.
После наложения изложенных выше критериев на все страны мира, получилось, что для дальнейшего рассмотрения осталось 13 стран:
6 В работе [1] было показано, что у всех стран, уровень благосостояния которых выше 16 - 20 тыс. долл. США (по ППС) на человека (в долларах 2005 г.), отношение значений ВВП полученных по биржевому курсу и по паритету покупательной способности, меньше 1. Кроме того, разница в значениях ВВП сравнительно небольшая, около 20%. А у всех стран, уровень благосостояния которых ниже указанного, отношение двух значений ВВП существенно больше 1, и отличаются они друг от друга в десять раз сильнее. Анализ причин проявления этих тенденций позволяет сделать вывод, что они вызваны переходом стран с уровнем ВВП выше 16-20 тыс. долл. США на человека в новый технологический уклад, другими словами, в постиндустриальный период развития.
Рис. 3. Рост ВВП на душу населения в Германии в периоды стабильного экономического развития (1969-2011 гг). (Тэ незначимо с вероятностью 99%)
= 0111 < Т = 2 744-
эмп. ^ крит.
Рис. 4. Рост ВВП на душу населения в США в периоды стабильного экономического развития (1948-2011 гг.). (Тэ1 незначимо с вероятностью 99%)
1^39 < Ткрит. = 2,<682;
Австралия, Бельгия, Канада, Франция, Германия, Греция, Италия, Япония, Южная Корея, Нидерланды, Испания, Великобритания, США.
С целью выделения периодов стабильного (нормального) развития из всей совокупности данных были исключены года экономических кризисов и стагнации, а также три года с самым большим темпом экономического роста.
Типовой график линейной аппроксимации зависимости абсолютного роста ВВП на душу населения от времени в условиях стабильного роста экономики представлен на рис. 3. На рисунке видна зависимость, а точнее,отсутствие зависимости, абсолютного роста ВВП на душу населения со счетчиком времени (годами стабильного экономического развития). Об этом говорит статистически незначимое по критерию Стьюдента значение К2.
Данные и базовая тенденция, характеризующие развитие США за самый длительный период постиндустриального развития среди всех стран мира, показаны на рис. 4.
Визуально теоретическая линия регрессии на рис. 4 демонстрирует увеличение темпа роста ВВП на человека. Но строго статистически вывод о возрастании темпа роста ВВП со временем не подтверждается. Об этом также говорит статистически незначимое по критерию Стью-дента значение К2.
Признаки наличия макроконстанты развития, продемонстрированные выше для США и Германии, сохраняются и у других стран -технологических лидеров мира, (см. рис. 5, 6, 7). На рисунках значения скорости роста ВВП на человека даны в долл. США 2005 г.
Рис. 5. Рост ВВП на душу населения во Франции в периоды стабильного экономического развития (1971-2011 гг.). (Тэ незначимо с вероятностью 99%)
: 1,067 < Ткрит. = 2,738
Рис. 6. Рост ВВП на душу населения в Канаде в периоды стабильного экономического развития (1965-2011 гг.) (Тэ незначимо с вероятностью 99%)
= 0,533 < Т = 2,719;
эмп. ' крит. ' '
Рис. 7. Рост ВВП на душу населения в США в периоды стабильного экономического развития (1966-2011 гг.)
Аналогичные результаты были получены по всем 13 странам.
Почти нулевое значение коэффициентов детерминации К2, позволяет констатировать, что для стран, отвечающих трем выше означенным критериям отбора, абсолютный рост ВВП на душу населения в нормальной экономической ситуации не зависит от времени. То есть в результате проведения второго этапа анализа можно утверждать, что
на постиндустриальном периоде только у крупных стран и только в ординарных условиях проявляется константа их макроэкономического развития.
Подчеркнем, что в настоящей статье демонстрируется существование макроконстант развития, которые возникают, во-первых, в крупных передовых странах мира, а во-вторых, когда из массива информации исключены года кризисов и три года с максимальной скоростью развития. Вместе с тем следует подчеркнуть, что в большинстве случаев макроконстанты возникают и без исключения кризисных и самых эффективных годов, но не так ярко выражено.
Задача третьего этапа анализа динамики развития развитых стран -показать, что макроконстанты, выявленные в предыдущие годы развития, полностью или с небольшой коррекцией сохраняются в последующих. Эту задачу решает сравнение макроконстант развития США, выявленных за два последовательных периода развития по 25 лет (см. рис. 8 и 9).
Рис. 8. Рост ВВП на душу населения в США за 25 лет в периоды стабильного экономического развития (начальные) (Тэ незначимо с вероятностью 99%)
= 0,725 < Т = 2,8
эмп. крит.
Рис. 9. Рост ВВП на душу населения в США за 25 лет в периоды стабильного экономического развития (последующие) Тэмп. = 0,14 < Ткрит. = 2,878; незначимо с вероятностью 99%
Скорость развития страны, сформировавшаяся в предыдущие 25 лет, 732 долл./чел. год (см. рис. 8), служит хорошим прогнозом ско-
рости развития на следующие 25 лет. Прогноз для такого длительного периода оказывается достаточно точным.
Фактический средний темп роста в последующем периоде -683 долл./чел. год (см. рис. 9) отличается от темпа роста в предыдущем (732 долл./чел. год) на 6,7%.
Это означает, что характеристика развития, возникшая в первые 25 лет, сохранилась в последующие 25 лет.
В таблице приведены значения текущих макроконстант развитых стран мира. Они измерены в трех временных периодах: за весь период постиндустриального развития; за первые 20 лет периода постиндустриального развития; за последние 20 лет периода постиндустриального развития.
Таблица
Текущие макроконстанты развития крупных развитых стран мира
Страна Макроконстанта, в долл. США 2005 г. на чел.
за весь период постиндустриального развития за первые 20 лет достижения периода постинд. развития за последние 20 лет после достижения периода постинд. развития
United States 639,8 505,4 683,7
Japan 555,6 611,0 531,3
Germany 568,4 588,7 561,7
France 412,5 406,7 400,8
United Kingdom 601,0 523,4 696,3
Italy 435,6 499,2 422,7
Korea, Rep. 837,4 837,4 837,4
Spain 468,4 477,2 461,0
Canada 549,3 515,6 591,5
Australia 514,7 477,9 560,3
Netherlands 592,8 571,7 615,3
Belgium 500,6 516,7 500,0
Greece 462,5 462,5 462,5
Russia 616,6
В принятой интерпретации понятия «текущая макроконстанта развития» можно говорить о том, что макроконстанта количественно характеризует стратегически важную характеристику экономики страны. А именно, при высоком значении макроконстанты страна способна эффективно развиваться в течение длительного периода
при любых колебаниях конъюнктуры. При низком значении текущей макроконстанты страна не способна обеспечить высокие темпы развития даже при благоприятных обстоятельствах.
Более того, в связи с тем что львиную долю ВВП страны создают фирмы, то менеджмент компаний в условиях жесткой, и самое главное, динамичной конкуренции как на внутреннем, так и на мировом рынках, получает в виде текущей макроконстанты четкий ориентир развития. Если темп развития фирмы ниже текущей макроконстанты, т. е. ниже среднего по стране, фирма проиграет в конкурентной борьбе. Если выше, то фирма обеспечивает свое процветание и устойчивость на рынке. То есть объективным ориентиром, который фирмы могли бы использовать для стратегической оценки своей конкурентоспособности, может служить текущая константа макроэкономического развития технологически передовых крупных стран мира.
Современная Россия формально не попадает в список высоко технологичных крупных стран мира по вышепринятым критериям отбора стран. И все же, учитывая интересы российского читателя, в табл. приводится расчетное значение среднего роста ВВП России по доступной статистике, с 2000 по 2013 гг.7, за исключением кризисных.
Текущая макроконстанта развития страны является своеобразным усредненным индикатором развития всех ее фирм. Поэтому, если фирма хочет оставаться успешной и конкурентоспособной, ей важно придерживаться темпа развития не ниже среднего. Кроме того, выявленные значения текущей макроконстанты развития могут и должны стать важнейшим ориентиром промышленной политики для технологически развитой или стремящейся к этому статусу стране, вне зависимости от ее величины.
В рамках изложенного подхода была проверена гипотеза, что кластер, или группа однородных стран, будет иметь свою макроконстанту. Оценка гипотезы возникновения самостоятельных текущих макроконстант внутри группы стран была сделана с помощью методов кластерного анализа. В тестовом режиме кластеризация проводилась по той же совокупности из 13 передовых стран, выделенной выше.
Проверялась гипотеза, что при определенных сочетаниях значений среднего абсолютного роста ВВП на человека и количества лет постиндустриального периода (отдельным признаком кластеризации рассматривалась также численность населения) можно выделить группы стран с близкими между собой текущими макроконстантами.
7 Данные за 2012 и 2013 гг. получены путем пересчета значений ВВП на душу населения из долларов 2011 г. в доллары 2005 г.
Для проверки этой гипотезы были использованы стандартные иерархические методы8:
1) Метод одиночной связи (англ. single linkage). Также известен как «метод ближайшего соседа».
2) Метод полной связи (англ. complete linkage). Также известен как «метод дальнего соседа».
3) Метод средней связи (англ. pair-group method using arithmetic averages).
4) Центроидный метод (англ. pair-group method using the centroid average)
- невзвешенный.
- взвешенный (медианный).
5) Метод Уорда (англ. Ward's method).
Оценка однородности исследуемой выборки стран или разделения их на кластеры была сделана с помощью Евклидовой9 метрики.
Во всех случаях критерием при разделении на кластеры служило правило «3ш>. То есть, считалось, что разделение на кластеры происходит на границе в 3 стандартных отклонения из ряда всех расстояний между объектами. Если расстояние между объектами не превышало трех стандартных отклонений, они относились к одному кластеру, в противном случае - к разным.
Однако ни один метод кластеризации не дал, на первый взгляд, удовлетворительного результата. Страны просто последовательно присоединялись друг к другу на дендрограмме, а правило 3^ объединяло их в одну группу и одну «выколотую точку» в лице Южной Кореи. Пример дендрограммы, или сосульчатой диаграммы, показан на рис. 10.
4
з
01 и С
432
В
1
О
Рис. 10. Кластеризация с учетом численности населения (3^ = 3,7).
Dendrogram Median Method,Euclidean
8 Перечисленные методы доступны, например, в статистическом пакете Statgraphics.
9 Евклидова дистанция между точками p и q это длина отрезка pq. В декартовых координатах, если p = p2, ..., pn) и q = q2, ..., qn) - это две точки в евклидовом пространстве, то длина отрезка pq равна: <1(р,ф = .
На рис. 10 вертикальная ось показывает расстояние между объектами. Соединительные линии на первом шаге показывают, какие из объектов стоят ближе всего друг к другу («буквы П»). На последующих шагах эти же линии присоединяют следующие ближайшие объекты к уже соединенным. Это происходит до тех пор, пока к одному условному кластеру не будет присоединен последний объект наблюдения.
По оси абсцисс представлены номера стран, участвовавших в процессе кластеризации: 1) Австралия; 2) Бельгия; 3) Канада; 4) Франция; 5) Германия; 6) Греция; 7) Италия; 8) Япония; 9) Республика Корея (Южная Корея); 10) Нидерланды; 11) Испания; 12) Соединенное королевство; 13) Соединенные Штаты Америки.
Тот факт, что страны не разделились на группы, говорит, скорее всего, об их реальной однородности. А значение общей внутригруппо-вой макроконстанты - 540$ (в долл. 2005 г. по ППС).
Проделанные исследования позволяют сделать следующие общие выводы:
Во-первых, можно констатировать, что возможности развития технологически самых передовых и крупных стран мира, как минимум на этапе (условно названного) постиндустриального развития, характеризует своеобразная константа развития: скорость роста ВВП на одного жителя страны (долл./чел. год).
Во-вторых, существует, только одна группа крупных передовых стран, развитие которых в ординарных условиях существования характеризует внутригрупповая макроконстанта.
В-третьих, величина групповой константы развития стран - технологических лидеров мира может служить ориентиром стратегического развития как стран, так и фирм. Причем для фирм она должна стать нижней границей их нормального развития.
Литература
1. Асалиее А.М., Юсим В.Н. Наднациональная мировая валюта и эталон покупательной способности // Экономика устойчивого развития. Региональный научный журнал. 2012. № 11. С. 26-40.
2. Голоеаное Е.В., Юсим В.Н., Фиалкоеский Д.Г. Макроэкономический ориентир развития фирм // Сборник трудов международной научно-практической конференции 27 мая 2013 г. М.: РЭУ им. Г.В. Плеханова.
3. Делепляс Г. Лекции по истории экономической мысли. Экономический факультет НГУ. Новосибирск, 2000. TEMPUS (TACIS) JEP-N 08508/94.
4. Денисов И. Теория экономико-технологического развития фирм. М.: «Гриф и К». 2008.
5. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учеб. / Под ред. И.И. Елисеевой. 4-е изд., перераб. и доп.. М.: Финансы и статистика, 2002.
6. Княгинин В.Н., Щедровицкий П.Г. Реанимация «промышленной политики» в России в начале XXI века. Российское Экспертное обозрение 2004. №11.
7. Майбурд Е.М. Введение в историю экономической мысли. От пророков до профессоров. М.: Дело, 2000.
8. Мэддисон Э. Контуры мировой экономики в 1-2030 гг. Очерки по макроэкономической истории / Пер. с англ. / Под ред. О. Филато-чевой. М.: Изд. Института Гайдара, 2012.
9. Пименов В.В. Долгосрочная государственная оборонно-промышленная политика России: смена приоритетов в условиях модернизации // Вестник Академии военных наук. 2011. №4. С. 129-140.
10. Потапова Е.Н., Толкачев А.С. Промышленная политика и государственное регулирование экономики // Современные аспекты российской практики. М., 2006.
11. Промышленная политика европейских стран = Industrial policy of the European countries / Под ред. Н.В. Говоровой. М.: Ин-т Европы РАН: Рус. сувенир, 2010.
12. Родрик Д. Государство и экономика: промышленная политика вернулась. 20.04.2010. http://www.vedomosti.ru/newspaper/ article/2010/04/20/231785.
13. Сухарев О. С. Экономический рост, институты и технологии / Монография. М.: Финансы и статистика, 2014.
14. Сухарев О.С. Теория эффективности экономики / монография. М.: КУРС: ИНФРА-М, 2014.
15. Фишер С., Дорнбуш Р., Шмалензи Р. Экономика. Изд. дело, 1995.
16. Юсим В., Денисов И., Левченко К. Гипотеза существования констант макроэкономического развития // Сборник трудов международной научно-практической конференции 27 мая 2013 г. М.: РЭУ им. Г.В. Плеханова.
17. Kitov I. (2009). The Evolution of Real GDP Per Capita in Developed Countries. Journal of Applied Economic Sciences, Spiru Haret University, Faculty of Financial Management and Accounting Craiova.
18. Maddison A. (2004). Contours of the World Economy and the Art of Macro-measurement 1500-2001. Ruggles Lecture, IARIW 28 th General Conference, Cork, Ireland August 2004.
19. Mankiw G. Macroeconomics. 7th ed. Harvard University 2009.
Vol. IV.
V.N. YUSIM
professor of G.V. Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia A.V. BYSTROV
head of department of G.V. Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia D.G. FIALKOVSKIY
postgraduate student of G.V. Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia
CURRENT MACROECONOMICAL DEVELOPMENT CONSTANTS OF TECHNOLOGICALLY LEADING COUNTRIES
The studying of the dynamics of most countries make it possible to assert that the development of the largest countries - technological leaders in modern conditions is characterized by a certain constant. It can be considered as "current macroconstant of development." The paper demonstrates the fact of its existence and justifies statement that "current macroconstants of development" can and should be orienteers for the strategic development for all countries pretending to equal economic and political relations with the technology leading countries.
The paper identifies the conditions under which the group macroconstant of development appears, evaluates particular values of macroconstants in different countries and shows a number of advantages of long-term growth measure in the absolute values of the change rate of the annual income per capita of the country in comparison to other indicators. Conclusions in the work are based on the analysis of long-term data of total GDP, GDP per capita and their derivatives in most countries of the world. Analysis of statistical information has been done by using quite well-known econometric methods - correlation, regression and cluster analysis.
Practical importance of the results is characterized by opportunity of their use for long-term (15 years or more) forecasting and strategic planning of growth rates, both for companies and countries within industrial and economic policies.
Keywords: firm, forecasting, development, economics, potential, a constant pattern, clustering. JEL: OIO, O33.
