CC BY
42
В статье рассматривается эволюция подходов к анализу и макроэкономическому моделированию инновационных процессов в мировой экономике второй половины XX - начала XXI вв. Предлагается подход с большей операцианализацией макроэкономического анализа и прогнозирования влияния инноваций на развитие экономики в долгосрочном плане с использованием синтеза идей, развиваемых в макро- и динамических межотраслевых моделях экономики.
Ключевые слова: инновации, макро-экономические модели, динамические межотраслевые модели
Влияние инноваций на долгосрочный экономический рост:
эволюция подходов к анализу и моделированию во второй половине XX - начале XXI вв.
А. О. БАРАНОВ,
доктор экономических наук,
Новосибирский государственный университет, E-mail: baranov@ieie.nsc.ru Д. О. НЕУСТРОЕВ,
Институт экономики и организации промышленного
производства СО РАН,
Новосибирск
E-mail: namid@list.ru
В экономической науке общепризнанными факторами, определяющими экономический рост в долгосрочном плане, являются: темп роста основного капитала и обеспечивающих его воспроизводство инвестиций, темп роста численности занятых в экономике и их квалификация, темп внедрения новых технологий в производство, то есть внедрение результатов науки в производственную деятельность. Значительное воздействие на условия долгосрочного экономического роста во многих странах оказывают внешнеэкономические факторы: потоки товаров, услуг и капитала, степень открытости экономической системы.
© ЭКО 2010 г.
ОБСУЖДАЕМ ПРОБЛЕМУ
5 ЭКО №9, 2010
Основы долгосрочного роста в современной экономике обеспечиваются и за счет условий, выходящих за рамки собственно экономических факторов. Например, процесс внедрения новых технологий в производство зависит от общего уровня образованности населения и качества образования, развития фундаментальных и прикладных исследований и соотношения между ними.
Вышеперечисленные факторы долгосрочного экономического роста действенны в условиях политической стабильности, гарантий прав собственности на средства производства и интеллектуальные продукты, развитой рыночной инфраструктуры, включающей банковский сектор, валютный и фондовый рынки, фонды прямых инвестиций, а также эффективно работающую судебную систему.
Классические модели
Для определения приоритетов политики государства в области инноваций важно прогнозирование влияния инновационного процесса на экономический рост. Значит, нужны модельные конструкции, включающие факторы, воздействующие на динамику инноваций и их распространение в экономической системе.
Первоначально именно в этих моделях нашло отражение влияние технологического прогресса на развитие экономических систем в простейшей форме. К наиболее известным из них относятся факторная модель экономического роста Р. Солоу1 и модель Солоу-Свана2, разработанные в 50-е годы XX в. Их принято называть неоклассическими моделями экзогенного экономического роста. Основным фактором, определяющим экономический рост в долгосрочном плане, в этих моделях считается накопление капитала, причем в предположении убывания предельной производительности капитала по мере увеличения капиталовооруженности труда.
1 Solow R. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. - 1956. - V. 70 (February). - P. 65 - 94.
2 Swan T.W. Economic Growth and Capital Accumulation // Economic Record. - 1956. - № 32. - P. 334 - 361.
В названных моделях вводится переменная A, отражающая влияние внедрения новых технологий на экономический рост. При этом факторы и параметры, определяющие саму эту переменную, не рассматриваются: она вводится в модель как чисто экзогенный (заданный извне) параметр. Главная сложность при анализе моделей экономического роста с экзогенным описанием технологического прогресса связана с тем, что в действительности последний зависит не только от уровня накопления капитала, но и от решений экономических агентов о его накоплении и об использовании новых технологий.
В основе современного подхода к теории долгосрочного экономического роста лежит введенное И. Шумпетером понятие креативного разрушения для описания конкурентного процесса, в ходе которого предприниматели постоянно ищут новые технологические идеи для своего бизнеса, превращающие идеи и технологии их конкурентов в устаревшие. Поскольку внимание сосредоточено на инновациях как отдельном виде деятельности со своей мотивацией и эффектами, подход позволяет прийти к иному пониманию влияния институтов общества, структур рынка, торговли, экономической политики и законодательства на экономический рост в долгосрочном плане - через воздействие на поведение экономических агентов в области инноваций.
В 1962 г. К. Эрроу предложил считать рост параметра A непреднамеренной последовательностью действий, вытекающих из практического опыта по производству новых элементов основного капитала3. «Обучение через практику» (learning by doing) представлялось как чисто внешний фактор для фирм, производящих основной капитал и приобретающих его. Параметр A становился эндогенным - ведь на него в модели воздействует увеличение склонности экономических агентов к сбережению. Поскольку модель Эр-роу основана на постулате постоянной капиталовооруженности, в долгосрочном плане экономический рост в ней ограничен темпом роста рабочей силы и не зависит от поведения экономических агентов в сбережении.
3 Arrow K.J. The Economic Implications of Learning-by-Doing // Review of Economic Srudies. - 1962. - № 29(1). - P. 155 - 173.
ОБСУЖДАЕМ ПРОБЛЕМУ
5*
H. Калдор полностью отказался от агрегированной производственной функции и ввел функцию технологического прогресса, связывающую экономический рост с темпом роста инвестиций4. В свою очередь, темп роста инвестиций отражал темп роста новых технологических идей и способность общества к ним адаптироваться. Однако в модели Калдора, как и в модели Эрроу, темп экономического роста в стационарном состоянии не зависел от поведения экономических агентов в сбережении и полностью определялся экзогенно задаваемыми параметрами функции технологического прогресса.
Нордхаус в 1969 г.5 и Шелл в 1973 г.6 предложили первые теоретически обоснованные модели экономического роста, в которых технологический прогресс рассматривался как результат преднамеренного выбора экономических агентов. В обеих моделях предполагалось, что исследования по развитию новых технологий мотивируются монопольной рентой, которую разработчики будут получать определенное время, после внедрения в производство новой технологии. Но ни одна из этих моделей не могла объяснить долгосрочный экономический рост без увеличения населения.
В 1965 г. X. У зава7 показал, как постоянный экономический рост может быть достигнут в неоклассических моделях эндогенным путем. Он интерпретировал величину A как человеческий капитал, приходящийся на одного работника, и предположил, что рост этого параметра требует использования трудовых услуг в форме затрат на образование, а также проанализировал траектории оптимального экономического роста. Допустив, что функция полезности линейна, он показал, что существует
4 Kaldor N. A Model of Economic Growth // Economic Journal. -1957. - № 57. - P. 591 - 624.
5 Nordhous W.D. Invention, Growth and welfare. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1969.
6 Shell K. Inventive Activity, Industrial Organization, and Economic Activity. In Mirrlees J. and Stern N., eds., Models of Economic Growth. London: Macmillan. 1973.
7 Uzava H. Optimum Technical Change in an Aggregative Model of Economic Growth // International Economic review. - 1965. - № 41. -P. 18 - 31.
единственная оптимальная траектория накопления, когда все инвестиции направляются на воспроизводство основного или человеческого капиталов. Эта траектория в пределах конечного промежутка времени приводит экономическую систему к устойчивому состоянию, определяемому экспоненциальным ростом параметров А (человеческий капитал) и К (физический или основной капитал). Но и модель Узавы не описывала экономический механизм, который обеспечивал бы возрастающую отдачу от вложений в человеческий капитал А.
Следующий шаг в развитии макроэкономических моделей связан с так называемым АК подходом, когда используется производственная функция вида: У = АК, где К - величина основного капитала, А - параметр, отражающий влияние внедрения новых технологий на экономический рост. Ранний вариант такого подхода был реализован еще в модели Харрода-Домара8.
АК подход, развиваемый в последние 25 лет, основан на гипотезе, что технологические знания в большей степени, чем занятость, оказываются фактором, автоматически возрастающим по мере роста основного капитала. Главная идея состоит в том, что сами по себе технологические знания - это один из видов капитала, их можно рассматривать вместе с другими факторами производства конечного продукта. Технологические знания могут накапливаться в процессе исследований и разработок и другой деятельности, приводящей к созданию новых технологий. Таким образом, сами знания являются не чем иным, как нематериальным капитальным товаром.
Анализируя экономическую динамику в данной модели, мы увидим, что капиталовооруженность, потребление на душу населения и выпуск на душу населения будут расти с постоянным темпом. Постоянное увеличение темпа роста населения не окажет влияния на вышеуказанные темпы, но в то же время сократит подушевой уровень потребления. Иначе говоря, темп роста потребления на
8 Domar E. Capital Expansion, Rate of Growth and Employment // Econometrica. - 1946. - № 14 (2). - P. 137 - 147; Harrod R. An Essay in Dynamic Theory // Economic journal. - 1939. - № 49 (193). - P. 14 - 33.
душу населения будет постоянным, но его абсолютная величина окажется на более низком уровне.
В качестве модели, отражающей влияние человеческого капитала, можно рассмотреть модель экономического роста типа: У = АКаН1-а, где Н - величина человеческого капитала, а - доля физического капитала в выпуске. Выпуск может быть использован на потребление или инвестиции в физический либо человеческий капитал. Предположим, что износ физического и человеческого капитала составляет 6. Износ человеческого капитала включает в себя ухудшение навыков или их полную потерю. Чистые предельные производительности физического и человеческого капитала будут равны между собою: Аа ■ (К/Н)-(1-а)-6 = А ■ (1-а)• (К/Н)а- 6 . Это условие приводит к постоянству отношения двух капиталов: К/Н = а (1-а). Таким образом, производственную функцию можно представить в виде У = АК-[(1-а)/а](1-а). То есть, разделив в данной модели капитал на физический и человеческий, мы привели её к формату АК модели. При этом, как и АК модель, она будет характеризоваться постоянными темпами роста основных параметров.
Именно на идеях АК подхода основаны исследования по эндогенному экономическому росту.
Основополагающими в развитии теории эндогенного экономического роста в последние 20-30 лет считаются работы Пола Ромера9. Важная особенность его подхода -в том, что технологический прогресс является результатом максимизации прибыли компаниями или изобретателями, которые находят новые технологические решения, внедряют их в производство и получают дополнительную прибыль, поскольку на определенном этапе, пока новая
9 Romer P. Endogenous Technological Change // Journal of Political Economy. - 1990. - Vol. 98 (October). - P. S71 - S102; Romer P. Two Strategies for Economic Development: Using Ideas and Producing Ideas // Proceedings of the World Bank Annual Conference on Development Economics. Washington D.C.: World Bank, 1992. Описание одной из последних версий его модели экономического роста в упрощенном виде приводится: Aghion P., Howit P. Endogenous Growth Theory. The MIT Press., 1999.
технология не получила широкого распространения, они имеют экономию издержек по сравнению с конкурентами или обладают временной монополией на производство нового товара или услуги. В дальнейшем новая технология получает распространение в обществе, что позволяет увеличивать производительность и потребление на одного работника при неизменном уровне капиталовооруженности.
Моделирование эндогенного экономического роста с учетом прикладные инноваций и обучения через практику
Разные виды инновационной деятельности генерируют различные типы знаний. Каждый новый продукт создается с использованием не одной инновации, а целой последовательности таковых. Некоторые инновации «фундаментальнее» других в том смысле, что они открывают больше окон возможностей для будущего развития. Некоторые носят прикладной характер, то есть направлены на реализацию возможностей, заложенных ранее созданными фундаментальными инновациями.
Очевидно, что разделение инноваций на фундаментальные и прикладные весьма условно. Тем не менее в рассматриваемой ниже модели такое различие вводится: к фундаментальным инновациям относятся исследования и разработки (R&D), а к прикладным (или вторичным) - деятельность, которую называют «обучение через практику».
Обучение через практику (прикладные инновации) также может привести к решению проблем, которые носят фундаментальный характер. Поэтому принято говорить о всеобщих знаниях, которые характеризуют общий уровень научных, технологических и культурных достижений, потенциально доступных каждому члену общества.
В модели скорость экономического роста в устойчивом состоянии и соотношение между количеством исследований и обучением через практику определяют две связи.
Первая связь выражается уравнением экономического роста, которое описывает эволюцию всеобщих знаний во
времени и тем самым определяет функцию экономического роста в устойчивом состоянии как функцию, зависящую одновременно и от фундаментальных исследований, и от обучения через практику (прикладных исследований).
Вторую связь описывает арбитражное уравнение, которое отражает попытки работников заниматься наиболее прибыльными типами инновационной деятельности, будь то фундаментальные или прикладные исследования (обучение через практику). Это означает, что пропорции занятых в фундаментальных и прикладных исследованиях зависят от скорости экономического роста и от ставки дисконтирования, характеризующей предпочтения работников в потреблении/сбережении.
Важнейшие базовые предположения, используемые в данной модели, таковы.
1. Время считается непрерывным, а горизонт планирования - бесконечным.
2. Каждый работник выбирает направление своей деятельности - на производстве или в исследовательском секторе экономики.
3. В экономике производится один конечный продукт, который может быть использован только на потребление, а также группа промежуточных продуктов, которые используются для производства конечного продукта.
4. Все индивидуумы в экономике имеют межвременные, не зависящие от риска предпочтения в потреблении с постоянной нормой временного предпочтения г (ставкой дисконтирования). Предполагается также отсутствие отрицательной полезности трудовых усилий.
5. Новые всеобщие знания создаются посредством исследовательской работы и обучения через практику во всей экономической системе с использованием уже существующего запаса всеобщих знаний.
6. Производственный процесс в модели описывается следующим образом.
• Конечный продукт производится с использованием группы промежуточных продуктов, созданных в разное время.
• Новый промежуточный продукт, произведенный в период I, изобретается работающими в исследовательском секторе, с использованием имеющегося запаса всеобщих знаний.
• Промежуточные товары, произведенные в более позднее время, имеют лучшие характеристики, так как они созданы с использованием более высокого уровня накопленных всеобщих знаний.
• Предполагается, что ранее разработанные продукты никогда полностью не вытесняются новыми. Поэтому число промежуточных продуктов, разработанных в некоторый период а, остается прежним, но может уменьшиться их доля в общем объеме производства.
• Качество нового, только что изобретенного товара, принимается равным нулю. Улучшение его качества происходит с темпом, равным темпу роста потока прикладных инноваций во всей экономике (в результате обучения через практику). Прикладные инновации имеются в каждой фирме.
• Фирмы могут обратить в свою собственность продукцию, но не инновации.
• Поток прикладных инноваций зависит от скорости обучения через практику и от количества новых продуктов, разработанных в каждом периоде.
Опуская математическую форму арбитражного уравнения, рассмотрим соотношение, описывающее темп экономического роста в долгосрочной перспективе, используемое в данной модели.
В соответствии с идеями, изложенными выше, рост всеобщих знаний является функцией инноваций двух типов (исследований и разработок и чисто прикладных - обучения через практику), а также накопленного в предшествующие периоды запаса всеобщих знаний А. Запишем уравнение, определяющее темп прироста всеобщих знаний:
ЛА/АЬ = 0(ХГ • Нг, ЬБВ), (1)
где У - скорость разработки фундаментальных инноваций;
Нг - количество исследователей, занятых в фундаментальной науке;
ЬБП - параметр, отражающий улучшение качества промежуточного товара, определяемого потоком прикладных инноваций;
О - выпуклая положительная функция. Соотношение должно удовлетворять следующим требованиям:
0=0, когда Нг = 0 и когда ЬББ = 0. Иначе говоря, экономический рост в долгосрочном плане невозможен в случае, если никто не работает в области фундаментальных исследований, и поток прикладных инноваций (обучения через практику) равен нулю.
В устойчивом (стационарном) состоянии темп роста экономики в долгосрочном плане равен темпу роста всеобщих знаний. Опуская ряд математических преобразований, запишем уравнение (1) в развернутой форме, чтобы получить уравнение экономического роста в долгосрочном плане:
д = 0( Х-Н-, (Н-Г • (Н - Нг)1~р), (2)
где Н - общая численность занятых в экономике;
а — вероятностная величина, характеризующая частоту, с которой осуществляется переподготовка работников с целью их обучения производству новых товаров;
- величина продуктивности обучения через практику;
(Н - Нг) - численность занятых в производстве и прикладных исследованиях; V £ (0,1).
Соотношение (2) эквивалентно утверждению, что в устойчивом состоянии экономический рост в долгосрочном плане определяется темпом роста доходов, которые ожидают получить все исследователи в качестве вознаграждения за свои фундаментальные инновации, то есть величиной д.
В функции (2) первый аргумент - Хг • Нг, представляет собой величину новых продуктов, разработанных в каждом периоде, а второй аргумент характеризует величину потока прикладных инноваций (обучения через практику), выраженную через формирующие ее параметры. Основными параметрами, определяющими поток прикладных инноваций, являются: численность занятых в сфере фундаментальных исследований и в прикладных исследованиях и производстве,
а также параметр Аа, характеризующий продуктивность обучения через практику.
На рисунке 1 показана связь между численностью занятых в сфере фундаментальных исследований и экономическим ростом в долгосрочном плане. Видно, что максимальное значение экономического роста достигается в точке Е*. Значит, при дальнейшем увеличении численности занятых в сфере фундаментальных исследований Нг в составе общей численности квалифицированных работников (Н) темп экономического роста в долгосрочном плане будет сокращаться. Это происходит потому, что экономический рост зависит и от фундаментальных исследований, и от прикладных. Последние тесно связаны с производством. Поэтому в ситуации излишнего перераспределения квалифицированных работников в пользу фундаментальных исследований ослабевает связь с производством, прикладные инновации начинают отставать от фундаментальных исследований, что в конечном итоге приводит к уменьшению темпов экономического роста.
Рис. 1. Связь между численностью занятых в сфере фундаментальных исследований и экономическим ростом
Обзор исследований влияния человеческого капитала и инноваций на долгосрочный экономический рост в России
В последние годы в отечественной экономической литературе появился ряд научных статей, рассматривающих тему устойчивого экономического роста во взаимосвязи с инновационным процессом и изменениями человеческого капитала. В них оценивается влияние образования, инвестиций, а также институциональных факторов на экономическое развитие в долгосрочном плане.
При анализе инновационного процесса весьма актуален вопрос защиты интеллектуальной собственности. В работе А. И. Тарасова10 проведено исследование модификации модели Агийона11, рассматриваются два сектора: со старой и с новой технологиями, а рабочие делятся на две категории: с образованием и без него. Тарасов показал, что понижение степени защиты прав интеллектуальной собственности влечет за собой сокращение спроса на образованную рабочую силу со стороны фирм, инвестирующих в научно-исследовательский сектор, что отрицательно влияет на темп экономического роста.
Анализируя скорость, с которой фирмы могут копировать разработки своих конкурентов, автор приходит к выводу, что при достаточно высокой скорости копирования устойчивый темп экономического роста не зависит от уровня образования работников. Поэтому повышение уровня образования с целью стимулирования экономического роста в данном случае малоэффективно. Объяснение кроется в том, что при достаточно высокой скорости копирования технологические уровни фирм-инноваторов и фирм, копирующих их разработки, выравниваются. Вследствие этого спрос на высокообразованных работников со стороны
10 Тарасов А.И. Эндогенный рост, образование и защита прав на интеллектуальную собственность. - М.: Российская экономическая школа, 2003.- 20 c. URL: http://www.nes.ru/russian/research/pdf/ 2003/Tarasov.pdf
11 Aghion P. Schumpeterian Growth Theory and the Dynamics of Income Inequality // Econometrica. - 2002. - Vol.70. - № 3. - P. 855 -882.
фирм, осуществляющих инновации, невелик и не меняется при росте доли образованных работников в составе рабочей силы.
Показано также, что темп экономического роста - монотонно убывающая функция от скорости копирования технологий. Но в действительности это не совсем так - малая скорость копирования также не способствует росту: фирмы, копирующие технологии, также могут осуществлять инновации (возможно, с меньшими, чем у фирмы-иннова-тора, способностями), но они не будут обладать достаточными знаниями и опытом для развития собственных новых технологий. Вероятность инвестиций таких фирм в научно-исследовательский сектор невелика, что может отрицательно сказаться на темпе экономического роста.
А. В. Корицким рассматриваются уровень человеческого капитала и его влияние на экономический рост в России12. Анализируя влияние факторов производства, и, в частности, человеческого капитала на доходы населения в разрезе регионов России, он обнаружил статистически значимую связь дифференциации уровней накопления человеческого капитала в регионах (измеренного в годах обучения одного занятого), а также стоимости образования одного занятого в экономике региона, с уровнями доходов населения регионов России. Другой важный вывод - доля человеческого капитала в объяснённой вариации доходов занятого населения достигает 30-40% (и более), что говорит об очень большом вкладе образования в формирование доходов населения России. Исключение составляют малонаселенные регионы Сибири и Дальнего Востока, где решающее влияние на уровни доходов населения, по-видимому, оказывают фондовооружённость труда и природно-климатические факторы.
12 Корицкий А. В. Влияние человеческого капитала и других факторов производства на доходы населения в регионах России // Креативная экономика.- 2007. - № 7 - С. 90 - 98; Корицкий А. В. Оценка влияния человеческого капитала на величину доходов населения регионов России // Регион: экономика и социология. -2007. - № 4. - С.109 - 125.
Исследуя влияние образования на объёмы производства в регионах России, тот же автор13 приходит к выводу, что уровень образования населения, занятого в экономике регионов России, оказывает заметное положительное и статистически значимое влияние на уровни регионального производства. Вклад этой переменной в объяснённую вариацию валового регионального продукта в период с 1999 по 2006 гг. в расчёте на одного занятого в экономике регионов колеблется в интервале 40-65%.
Анализ инновационного роста экономики в условиях нарастания объемов добычи природных ресурсов проведен А. С. Семеновым14, им построена расширенная модель Солоу-Свана со следующими дополнениями:
✓ в экономике есть несколько секторов;
✓ технологический прогресс осуществляется одним из них;
✓ в развитии экономики выделены имитационный и инновационный этапы;
✓ в модель введен институциональный фактор (образование), благоприятствующий технологической модернизации.
С учетом перечисленных дополнений проведен анализ эффектов «голландской болезни» и деиндустриализации в случае высоких цен на природный ресурс. Показано, что высокие цены на природный ресурс создают экстер-налии, в результате которых, при неблагоприятном сочетании параметров, рынок может выйти на нестабильную в долгосрочном периоде траекторию развития, существенно зависящую от цен на ресурс. Выявлен еще один отрицательный эффект «голландской болезни»: замедление технического прогресса в экономике, что влечет дальнейшее падение рентабельности обрабатывающего сектора и усиление сырьевой зависимости.
Изучение конкретных примеров показало, что в условиях недостаточной технологической развитости экономики введение налога на добычу природного ресурса и пере-
13 Корицкий А. В. Макроэкономическая оценка влияния образования на объемы производства в регионах России // Креативная экономика. - 2009. - № 6. - С. 69 - 77.
14 Семенов А. С. Инновации в экономике с ресурсодобывающим сектором. - М.: Российская экономическая школа, 2004. - 34 с.
распределение собранных средств в целях субсидирования обрабатывающего сектора может благоприятствовать преодолению технологической отсталости. Главная функция этого налога - не в прямой поддержке обрабатывающих отраслей, генерирующих технологический прогресс, а в снижении масштабов искажений в экономике, вызванных высокой экзогенной ценой на природный ресурс.
Некоторые важнейшие направления развития исследований долгосрочного экономического роста и их критика
В последние десятилетия с помощью различных модификаций моделей изучаются следующие важнейшие факторы экономического роста.
• Взаимосвязь образования и экономического роста.
• Влияние международной торговли товарами и технологиями.
• Влияние организации исследований и разработок, а также способов их финансирования. Здесь анализируются различные способы организации исследований и разработок (вертикальная, горизонтальная и т.д.), способов оплаты труда работников, вовлеченных в инновационный процесс, и роль сторонних инвесторов в его формировании.
• Влияние государственной поддержки инноваций.
Необходимо отметить, что существует обширная критика моделей долгосрочного экономического роста среди самих разработчиков этих моделей. В частности, в работе А. Янга говорится, что страны Юго-Восточной Азии, имевшие высокие темпы экономического роста в последние десятилетия, достигли их в основном за счет высокого уровня накопления основного капитала, вложений в человеческий капитал и вовлечения новых работников в производственный процесс. Показано15, что влияние роста производительности труда за счет внедрения новых
15 Barro R., Sala-i-Martin X. Economic Growth. Second Edition. The MIT Press. Cambridge, Massachusetts, London, England, 2004.
технологий на экономический рост в этих странах было незначительным.
В другой известной работе16, содержащей критику идей шумпетерианских моделей экономического роста, возражения основаны на анализе развития стран ОЭСР в 1950-1990 гг. Значительные усилия, предпринятые в тот период, должны были бы, по Шумпетеру, ускорить экономический рост: либерализована внешняя торговля, увеличена продолжительность школьного образования, возросли расходы на исследования и разработки. Однако все эти меры к ускорению экономического роста не привели.
Все сказанное выше подтверждает необходимость синтезированного подхода к неоклассическим и шумпетери-анским моделям экономического роста.
Следует особо отметить, что макроэкономические модели экономического роста не позволяют исследовать структурные изменения в экономической системе, вызванные внедрением новых технологий. Поэтому анализ и прогнозирование экономического роста с использованием этих моделей должны дополняться исследованиями с применением динамических межотраслевых моделей (ДММ), которые позволяют имитировать последствия технологических сдвигов, поскольку в информационной базе этих моделей ключевую роль играет матрица коэффициентов прямых материальных затрат.
Фактически каждый столбец этой матрицы представляет собой описание параметров технологии, используемой в соответствующей отрасли. Изменение технологий должно находить свое отражение в вариации коэффициентов прямых материальных затрат, что, в свою очередь, позволит проводить комплексный анализ последствий технологических изменений в экономической системе на перспективу. Такого рода исследования активно проводятся за рубежом, в частности, в группе ИНФОРУМ Мэрилен-дского университета17.
Переход к использованию динамических межотраслевых моделей в анализе и прогнозировании экономического роста
16 Jones C. R&D-Based Models of Economic Growth // Journal of Political Economy. - 1995. - № 103. - P. 759 - 784.
17 Meade D. S. The LIFT Model. URL: http://www.inform.umd.edu
в долгосрочном плане требует решения многих методических задач. Например, использование при прогнозировании шага в несколько лет (так как технологические изменения, как правило, не проявляются в течение одного года) порождает необходимость модификации методики подготовки исходной информации ДММ. Обязательна и увязка изменения технологий, влияющих на удельные показатели расхода сырья и материалов в отраслях, с инвестициями, обеспечивающими внедрение этих технологий, которые находят отражение во втором квадранте межотраслевого баланса.
Выводы
Последние построения в области теории долгосрочного экономического роста, основанные на идеях АК подхода, дополняют неоклассические модели детальным анализом влияния на экономический рост фундаментальных, прикладных исследований и их внедрения, учитывают различные аспекты, воздействующие на инновационный процесс в рыночной экономике.
Проведенный обзор эволюции инструментов анализа и прогнозирования долгосрочного экономического роста на базе учета влияния на него инновационного процесса позволяет сделать следующие выводы.
1. В неоклассических моделях экзогенного экономического роста параметры, отражающие влияния инноваций на долгосрочную экономическую динамику, задавались как экзогенные переменные. В моделях не анализировались факторы, влияющие на эти переменные, а экономическая система не структурировалась с позиции формирования инновационного процесса и использования его результатов.
2. Современный подход к теории долгосрочного экономического роста исходит из предложенного И. Шумпете-ром понятия инновационного процесса как креативного разрушения, которое описывает конкурентный процесс, в ходе которого предприниматели постоянно ищут новые технологические идеи для своего бизнеса. Данный подход сосредоточивает внимание на инновациях как отдельном виде деятельности со своей мотивацией и эффектами, что
дает возможность более глубокого понимания того, как институты общества, структура рынка, несовершенство рынка, торговля, экономическая политика и законодательство влияют на экономический рост в долгосрочном плане через воздействие на поведение экономических агентов в области инноваций.
3. Идеи И. Шумпетера находят отражение в моделях эндогенного экономического роста, простейшей из которых является АК модель, которая имеет несколько модификаций.
4. Развитие теоретического анализа и моделирования эндогенного экономического роста в долгосрочном аспекте проходило в нескольких направлениях:
• в качестве капитала рассматривался не только основной и оборотный, но и человеческий капитал, в который осуществляются вложения и который приносит эффект в виде ускорения экономического роста;
• учитывается влияние накопленных ранее технологических знаний и численности занятых в секторе исследований и разработок на скорость появления новых инноваций и их внедрение в производство;
• инновации дифференцируются на фундаментальные и прикладные, и анализируется их взаимное влияние, а также их воздействие на долгосрочный экономический рост;
• в экономике выделяются секторы, играющие различную роль в формировании инноваций и их распространении: сектор исследований и разработок, генерирующий новые технологические знания, рост которого оказывает решающее воздействие на темпы долгосрочного экономического роста, сектор, производящий машины и оборудования, в которых материализуются инновации, и сектор производства прочих видов продукции.
5. Выделение секторов национальной экономики, играющих различную роль в формировании инновационного процесса, является предпосылкой к синтезу макроэкономических моделей долгосрочного экономического роста и динамических межотраслевых моделей в анализе и прогнозирований инноваций. Это открывает возможности операционализации исследований влияния инноваций на долгосрочную макроэкономическую динамику.
