А. В. Воронцовский, Л. Ф. Вьюненко, А. Л. Дмитриев

Стохастические модели макроэкономики:
анализ и прогнозирование

Монография

Ответственный редактор 
доктор экономических наук, профессор 
А. В. Воронцовский

ebooks@prospekt.org

Информация о книге

УДК 330.101.541

ББК 65.012.2

В75

Авторы:
Воронцовский А. В., доктор экономических наук, профессор;
Вьюненко Л. Ф., кандидат физико-математических наук, доцент;
Дмитриев А. Л., кандидат экономических наук, доцент.

Рецензенты:
Дружинин П. В., доктор экономических наук, доцент, Институт экономики Карельского научного центра РАН;
Силкина Г. Ю., доктор экономических наук, профессор, Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Петра Великого.

Монография посвящена проблемам постановки и анализа стохастических моделей в условиях современной экономики. В ней проанализированы современные тенденции и факторы, определяющие экономическое развитие; выделено влияние цифровизации экономики на проблемы ее анализа и развития; обращено внимание на роль и значение случайных процессов при моделировании современной экономики; показаны проблемы и особенности прогнозирования макроэкономических показателей с учетом точек поворота. Представлен исторический обзор развития теории учета неопределенности в процессе моделирования экономики; выполнен анализ основных форм стохастических моделей экономического роста, включая простейшие постановки, модели RBC, модели роста для закрытой и малой открытой экономики. Показаны особенности использования дискретной аппроксимации стохастических ограничений моделей в форме рекуррентных соотношений для прогнозирования макроэкономических показателей с учетом доверительных интервалов. На примере конкретных стран показаны возможности прогнозирования в режиме имитации ВВП и потребления для отдельных стран с учетом точек поворота тенденции развития экономики. Проанализированы особенности моделирования динамики реальных эффективных обменных курсов валют с учетом шоковых переменных и показаны возможности прогнозирования рассматриваемых обменных курсов валют по методу полиномиальных остатков.

Монография может быть полезна научным работникам и аспирантам, специализирующимся в области современного макроэкономического моделирования и теории экономического роста, а также слушателям магистерских программ, изучающим современную макроэкономику.

УДК 330.101.541

ББК 65.012.2

© Воронцовский А. В., Вьюненко Л. Ф., Дмитриев А. Л., 2021

© ООО «Проспект», 2021

ВВЕДЕНИЕ

Современная экономика по мере своего развития приобретает такие свойства и характеристики, которые заставляют по-новому рассматривать проблемы моделирования и прогнозирования экономического развития. Основные из них связаны с расширением влияния на макроэкономическое развитие отдельных стран и регионов факторов неопределенности и риска, воздействие которых приводит к существенным колебаниям результатов развития макроэкономики и требует учета их влияния в процессе моделирования и прогнозирования.

Существующие современные постановки макроэкономических моделей, которые в принципе можно использовать для прогнозирования развития экономики, выполнены в основном для стран с закрытой экономикой или малой открытой экономики. Выдвигаемые предложения по развитию макроэкономического моделирования с учетом случайного фактора связаны с разработкой динамических стохастических моделей общего экономического равновесия и их использованием на уровне Европейского центрального банка и центральных банков отдельных стран. Рассматриваемые стохастические модели экономического роста опираются на парадигму роста, что существенно снижает возможности их применения в условиях смены или перелома тенденции развития экономики либо появления тех или иных экономических кризисов или иных условий, нарушающих устойчивое развитие.

В данной книге предлагается рассмотреть современные тенденции развития стохастического моделирования макроэкономики и проанализировать возможности прогнозирования экономического развития на основе аппроксимации условий стохастической модели экономического роста для малой открытой и закрытой экономики в форме рекуррентных соотношений, формируемых с учетом свойств приращений винеровских случайных процессов, учитывая только текущее состояние экономики и формируемые доверительные интервалы.

Основные цели исследования, результаты которого представлены в данной монографии, состояли, во-первых, в анализе тенденций развития современной экономики, включая проблемы глобализации и цифровизации; во-вторых, в обосновании особенностей развития теории и практики моделирования и прогнозирования развития экономики в условиях неопределенности и риска; во-третьих, в рассмотрении модификации постановок стохастических моделей экономического роста в различных формах с учетом случайного фактора; в-четвертых, в выполнении циклов экспериментальных расчетов по прогнозированию развития макроэкономических показателей на основе дискретной аппроксимации ограничений стохастических моделей экономического роста для закрытой экономики по данным различных стран мира; в пятых, предполагается проанализировать тенденции динамики эффективных обменных курсов валют и представить особенности прогнозирования с учетом случайных факторов.

Монография состоит из шести глав. В первой главе речь идет о теоретических проблемах моделирования и прогнозирования развития современной экономики, связанных с возрастанием влияния факторов неопределенности и риска на ее результаты. При выборе подходов к анализу, моделированию и прогнозированию экономического развития предлагается учитывать складывающиеся в настоящее время закономерности и тенденции развития современной экономики. Показано, что распространение процессов глобализации и становление экономики знаний, опирающейся на возрастающую роль человеческого капитала, в современных условиях становятся значительными факторами экономического развития, но одновременно эти же факторы способствуют существенному возрастанию неопределенности будущих результатов. Отмечено, что развитие процессов цифровизации экономики оказывает существенное влияние на возможности моделирования экономического роста и общественного благосостояния, затрудняет оценки используемого капитала. Все это приводит к коренной смене парадигмы экономического развития, которая предполагает значительное расширение влияния факторов глобализации, цифровизации и экономики знаний на достигаемые темпы экономического роста при относительном сокращении воздействия материально-вещественных факторов на эти темпы, а также усиление неопределенности и риска будущих результатов в условиях современной экономики.

Во второй главе рассматриваются основные направления развития теории моделирования экономики в условиях неопределенности и риска. Выполнен анализ условий новой теории экономического роста, предполагающей анализ четырех классов моделей роста; показаны их основные особенности и отличия, обращено внимание на применение стохастических моделей в рамках этой теории. Показаны проблемы определения макроэкономического риска, обращено внимание на особенности отражения воздействия случайных факторов на траектории динамики макроэкономических показателей. Показано, что выборочное значение стандартного отклонения в условиях моделирования макроэкономических показателей совершенно не позволяет получить достаточно надежное представление о будущих колебаниях рассматриваемого макроэкономического показателя. Рассмотрены проблемы прогнозирования развития современной экономики, учитывая возрастающее влияние факторов неопределенности и риска, что требует специальных математических и имитационных методов анализа соответствующих моделей и построения траекторий роста с учетом случайных факторов. Обращено внимание на современные методы прогнозирования, включая применение высокочастотных данных, предложено строить прогнозы в режиме имитации с учетом начальных значений макроэкономических показателей и рекуррентных соотношений.

В третьей главе выделены и проанализированы основные этапы формирования и развития теории учета неопределенности при макроэкономическом моделировании и наиболее значимый вклад отдельных авторов в решение данной проблемы. Представлен обзор развития моделирования экономики с учетом случайных процессов, подчеркнуты перспективы и преимущества стохастических динамических моделей общего равновесия при анализе и моделировании современной экономики.

В четвертой главе выполнены постановки стохастических моделей экономического роста для малой открытой и закрытой экономики и предложены некоторые их модификации. Рассмотрены основные возможности преобразования ограничений стохастических моделей экономического роста по методу Эйлера–Маруямы с учетом свойств приращений винеровских случайных процессов, что позволяет обосновать рекуррентные соотношения, представляющие дискретную форму аппроксимации ограничений указанных моделей, которые предполагается использовать для выполнения расчетов в режиме имитации по прогнозированию развития макроэкономических показателей.

В пятой главе рассматриваются особенности использования соотношений модели экономического роста для стран с закрытой экономикой для прогнозирования экономического развития с учетом точек поворота, показывающих возможности изменения тенденции развития экономики страны в зависимости от выбора начального периода и обоснования соответствующей точки поворота. Прогнозирование осуществляется в режиме имитации на основе аппроксимации ограничений стохастической модели экономического роста для закрытой экономики в форме рекуррентных соотношений, формируемых с учетом свойств приращений винеровских случайных процессов. В качестве основной точки поворота рассматривается 2008 г., в течение которого начался мировой экономический кризис и произошла смена тенденции развития экономики практически для всех стран мира. Разработана блок-схема алгоритма расчетов на ЭВМ, Представлена реализация алгоритма средствами системы MATLAB. Выполнены экспериментальные расчеты по данным Греции, Дании и Испании, проведен сравнительный анализ траекторий, полученных в режиме имитации, и фактических траекторий развития соответствующих стран, показаны возможности учета точек поворота тенденций макроэкономических показателей в процессе прогнозирования. Отмечено, что повышение качества прогнозов может быть обеспечено за счет сокращения доверительных интервалов, в пределах которых располагаются фактические траектории ВВП и других макроэкономических показателей. В завершение главы проанализированы проблемы и преимущества предлагаемых методов прогнозирования макроэкономического развития на основе дискретной аппроксимации ограничений стохастических моделей роста в форме рекуррентных соотношений в режиме имитации, обращено внимание на проблемы обоснования точек поворота.

В шестой главе анализируются возможности применения непрерывных стохастических моделей, постановка которых предполагает использование приращений винеровских случайных стохастических процессов, для моделирования динамики реальных эффективных обменных курсов национальных валют отдельных стран как формы, в которой находит свое отражение денежно-кредитная политика центрального банка. Рассмотрены различные варианты стохастических уравнений, позволяющих моделировать динамику эффективных обменных курсов; проанализированы возможности использования для прогнозирования реальных эффективных обменных курсов валют в режиме имитации модели полиномиальных остатков. Выполнены экспериментальные расчеты по прогнозированию реальных эффективных обменных курсов валют по данным ведущих стран мира и стран БРИКС. Показаны определенные преимущества применения модели полиномиальных остатков на выбранном периоде прогнозирования.

Предлагаемая монография подготовлена авторским коллективом в следующем составе: д.э.н., проф. Воронцовский А. В. (гл. 1; гл. 2; гл. 3 разд. 3.3 и 3.4; гл. 4; гл. 5, разд. 5.1. и 5.5; гл. 6 разд. 6.1–6.2); к.э.н., доц. Дмитриев А. Л. (гл. 3, разд. 3.1 и 3.2); к.ф.-м.н., доц. Вьюненко Л. Ф. (гл. 5, разд. 5.2–5.4; гл. 6, разд. 6.3–6.4.). Ответственный редактор — д.э.н., проф. Воронцовский А. В.

Глава 1.
СОВРЕМЕННАЯ ЭКОНОМИКА: УСЛОВИЯ И ФАКТОРЫ РАЗВИТИЯ

В настоящее время проблемы моделирования и прогнозирования макроэкономических процессов существенно усложняются вследствие преобразований анализируемого объекта — современной экономики, в рамках которой постоянно развиваются и приобретают существенное влияние новые условия и факторы, определяемые спецификой тенденций ее развития. В данной главе обратим внимание на такие характеристики современной экономики, как развитие и распространение процессов глобализации; существенно возрастающую роль и значение инноваций и расширение сферы инновационной экономики; увеличивающуюся роль и влияние человеческого капитала и экономики знаний на перспективы экономического развития; широкое распространение процессов цифровизации экономики и требующееся при этом развития экономической теории, а так же на проблемы моделирования макроэкономики в условиях цифровизации.

1.1. Глобализация и человеческий капитал: влияние на развитие экономики

При анализе современной экономики возникает необходимость по-новому рассматривать проблемы ее анализа и прогнозирования. Это связано с тем, что по мере развития экономики на ее результаты оказывают влияние различные условия и факторы, которые должны быть учтены в процессе прогнозирования развития макроэкономических процессов. Эти условия и факторы должны найти свое отражение при постановке используемых моделей прогнозирования и требуют модификации или трансформации этих моделей для более адекватного отражения реальных экономических процессов при их постановке. При выборе подходов к анализу, моделированию и прогнозированию экономического развития необходимо учитывать складывающиеся в последнее время закономерности и тенденции развития современной экономики.

Одним из таких процессов является процесс глобализации, который оказывает как стабилизирующее, так и дестабилизирующее влияние на экономические условия различных стран. В самом широком смысле глобализацию можно определить как процесс, который охватывает ход причины и последствия транснационального и межкультурного объединения результатов человеческой деятельности¹.Таким образом, глобализация представляет собой сложный процесс, который охватывает различные стороны экономики, политики, науки, культуры, образования и т. д.

Процессы глобализации оказывают противоречивое влияние на макроэкономические условия отдельных стран. Относительно стабилизирующее влияние заключается в том, что одни страны получают возможность за счет экспорта капитала и товаров поддерживать устойчивое экономическое развитие, а другие повышают свой технический и технологический уровень, привлекая за рубежом товары, технологии, капиталы и рабочую силу. Одновременно, процессы глобализации экономики порождают и дестабилизирующие факторы, и проблемы. В условиях глобализации локальные проблемы и кризисы одних стран могут оказывать существенное негативное влияние на экономический рост и стабильность макроэкономических условий других стран и регионов. Дестабилизирующее влияние в том, что локальные проблемы и кризисы одних стран могут оказывать существенное негативное влияние на экономический рост и стабильность макроэкономических условий других стран и регионов.

Проблемы развития процессов глобализации в сфере экономики рассматривали Д. Сальваторе², Дж. Стиглиц³, Р. Гангопадхайя и М. Чаттерджи⁴ и др. Процессы глобализации оказывают существенное влияние на экономическое развитие отдельных стран и регионов, обеспечивая, с одной стороны, выравнивание условий производства и вовлечение экономики стран в мировые процессы обмена и торговли, но, с другой — приводя к достаточно быстрому распространению кризисных явлений, возникающих в одних странах, на экономику других стран. Анализ закономерностей развития инновационной экономики в условиях глобализации показывает нарастание и усиление влияние внешних факторов неопределенности и риска на национальную экономику отдельных стран и регионов, требует модификации исходной парадигмы моделей экономического роста, предполагающей непрерывный рост макроэкономических показателей в течение рассматриваемого периода. Практика развития экономики отдельных стран и регионов, особенно в конце XX и начале XXI в., наглядно показывает, что периоды роста макроэкономических показателей чередуются с пе-риодами спада, и предположение о непрерывном росте, которое вошло в макроэкономическую теорию, с начиная с модели Солоу–Свена, нуждается в существенной корректировке. Она обусловлена тем, что усиление влияния факторов неопределенности и риска на экономическое развитие требует их учета в процессе анализа и прогнозирования экономики. При этом необходимо показать, что в условиях формируемых макроэкономических моделей возможны построение таких траекторий рассматриваемых макроэкономических показателей, которые предполагают, как рост, так и сокращение их значений.

На развитие процессов глобализации оказали существенное влияние следующие факторы и условия.

Во-первых, в последней четверти ХХ в. ускоренный рост производства в развитых странах мира на основе использования передовых достижений научно-технического прогресса обеспечил превышение внутреннего предложения над внутренним спросом в таких размерах, что привел возникновению крупных товарных потоков между развитыми странами, а также из развитых стран в развивающиеся. Этот же процесс в развитых странах, обеспечивший развитие экономики инновационного типа, как показано выше, вызвал перемещение производства значительной части продукции, в том числе наукоемкой, из развитых стран Европы, США, Японии в развивающиеся страны Азии. Это, в свою очередь, обеспечило возникновение мощного встречного потока соответствующих товаров из развивающихся стран в страны развитые. Расширяющийся или увеличивающийся встречный поток товаров между отдельными странами в определенный период времени достиг такого уровня, что стал существенной основой развития процессов глобализации товарных рынков, охватывающей целые регионы земного шара.

Во-вторых, важным фактором развития глобализации послужило ускоренное развитие научно-технического прогресса в области производства компьютеров и информационных технологий, которое привело к возникновению всемирной сети интернета, на базе которой появилась возможность создать в приемлемые сроки надежное информационное обеспечение для обслуживания мировой торговли в глобальном масштабе. В наиболее полном объеме это нашло свое отражение при организации международного перемещения капитала в ходе торговли на фондовых биржах отдельных стран, и послужило основной развития процессов глобализации на финансовых рынках.

В-третьих, в настоящее время следует отметить, что распад мировой коммунистической системы содействовал ликвидации разнообразных барьеров на пути мировых товарных потоков, устранению определенных препятствий для развития процессов глобализации в других сферах экономики и за пределами.

В-четвертых, развитие инновационной экономики привело к существенному возрастанию расходов на собственные исследования и разработки, что в свою очередь повлекло за собой вынужденный или добровольный отказ от протекционистской импортозамещающей политики, которая становится экономически невыгодной для развиваю-щихся стран, а также к постепенному переходу значительной части стран к экспортоориентированной модели экономики.

В сфере экономики глобализация проявляется в развитии международной торговли, осуществлении прямых и портфельных зарубежных инвестиций, развитии международных рынков капитала, деятельности транснациональных корпораций, ускоренном распространении результатов исследований и разработок, международной трудовой миграции и т. п. Все это ведет к изменению отношений на уровне государств и рынков, укреплению наднациональных институтов, а также изменению государственного регулирования в экономической сфере. Это все означает, что глобализация оказывает существенное влияние на макроэкономические условия, как отдельных стран, так и целых регионов. Благодаря глобализации, развитые страны получают возможность поддерживать свое экономическое положение и устойчивое развитие, а развивающие страны — повышать свой технический и технологический уровень за счет привлечения товаров и технологий из других стран, а также за счет использования зарубежного капитала. Это свидетельствует о том, что глобализация имеет положительные эффекты, которые стимулируют развитие этого процесса.

Развитие процессов глобализации нашло особенно яркое отражение на финансовых рынках, что выражается в относительном снижении доходности на рынках краткосрочных и долгосрочных обязательств, а также в относительной стабилизации доходности акций с учетом расширения влияния рынков производных финансовых инструментов⁵. Это означает, что крайне важно учитывать влияние мировых финансовых рынков в процессе макроэкономического моделирования. Тем не менее, следует отметить, что национальные финансовые рынки отдельных стран сохраняют свои особенности, которые связаны со спецификой денежной и налоговой политики и состоянием рыночной конъюнктуры. Развитие процессов глобализации представляет собой объективный процесс, который оказывает на развитие экономики отдельных стран и регионов противоречивое воздействие.

Глобализация в настоящее время представляет собой сложный и противоречивый процесс, который охватывает различные стороны экономики, политики, культуры, образования, науки и т. п. Развитие этого комплексного процесса в своей основе определяется ускоренным развитием глобализации в сфере экономики, которая послужила тем фундаментом, на базе которого стали развиваться и другие стороны, и сферы этого процесса. К основным формам проявления процессов глобализации в сфере экономики можно отнести развитие международной торговли, осуществление прямых и портфельных зарубежных инвестиций, деятельность транснациональных компаний и фирм, финансовые потоки между странами и регионами, ускоренное распространение результатов исследований и разработок, международную миграцию и т. п. Глобализация в сфере рыночных отношений означает развитие интеграции внутренних национальных товарных, финансовых рынков, рынков труда и новых технологий и др., и формирование на этой базе наднациональных рынков различных регионов земного шара и их превращение в системы международных рынков, функционирование которых осуществляется под влиянием некоторых единых общемировых тенденций и закономерностей.

Процессы глобализации оказывают противоречивое влияние на макроэкономические условия отдельных стран. Относительно стабилизирующее влияние заключается в том, что одни страны получают возможность за счет экспорта капитала и товаров поддерживать устойчивое экономическое развитие, а другие повышают свой технический и технологический уровень, привлекая за рубежом товары, технологии, капиталы и рабочую силу.

Процессы глобализации экономики одновременно порождают и дестабилизирующие проблемы. В условиях глобализации локальные проблемы и кризисы одних стран по системе глобальных экономических связей могут оказывать существенное негативное влияние на экономический рост и стабильность макроэкономических условий других стран и регионов⁶. В результате государственные органы отдельных стран могут в известной степени утратить контроль над рядом внутренних макроэкономических показателей, например, ставками процента и другими параметрами⁷. В определенном смысле можно говорить о том, что в условиях глобализации для менее развитых стран, особенно в ситуациях, когда они испытывают те или иные экономические трудности, речь может идти о потере тех или иных элементов государственного суверенитета.

Существенные проблемы экономического развития в настоящее время связаны так же с тем, что возрастающую роль в условиях современной экономики играют инновационные процессы. Возможности этого развития существенно связаны с тем, в какой степени в данной стране востребованы инновации, и осуществляется ли в ее рамках переход на условия инновационной экономики или нет.

Важнейшим фактором развития современной экономики в первой четверти третьего тысячелетия, становится ее цифровизация, который определяет основные направления и особенности ее изменения, и который затрагивает и определяет различные стороны человеческой жизни. Цифровизация экономики представляет собой современный этап развития научно-технического прогресса. В настоящее время ее развитие существенно опирается на широкое применение продуктовых и процессных инноваций, создание и распространение бизнеса, функционирующего на их основе. Подробнее о роли цифровизации экономики и распространении процессных инноваций, которые могут становится одними из факторов, оказывающих тормозящее влияние на экономический рост и развитие экономики, наряду с последствиями мирового экономического кризиса 2008, долговыми кризисами ряда стран, проблемами финансовых рынков и других факторов речь пойдет в разделе 1.2. Там же подробнее проанализируем влияние цифровых технологий, коммуникационного бизнеса и электронной коммерции на развитие современной экономики и темпы экономического роста.

При разработке и распространении инноваций в настоящее время играют особую роль процессы глобализации, развитие которых выходит за рамки отдельных государств и приводит к возникновению новых форм международного сотрудничества, а также к проявлению дополнительных факторов преобразования национальной экономики отдельных стран. Ускоренное развитие процессов глобализации в последней четверти ХХ в. и начале третьего тысячелетия определяется спецификой современного научно- технического прогресса, которая состоит в расширении использования таких технологических процессов и таких видов техники, которые позволяют наращивать значительные объемы производства, существенно превышающие национальные внутренние потребности при относительной экономии материальных и природных ресурсов. Это приводит к росту объема капитала, который не находит применения внутри развитых стран. Внутренний спрос существенно отстает от внутреннего предложения, что создает объективную основу для продвижения избыточных товаров и капиталов на внешние рынки.

Страны, заинтересованные в ускоренном развитии на базе современной техники и технологии, вынуждены создавать условия относительной либерализации различных аспектов функционирования своих товарных и финансовых рынков, чтобы существенно облегчить доступ внутрь страны импортных товаров и иностранного капитала. Развитие современных технических средств телекоммуникации способствовало не только существенному упрощению процессов продвижения товаров и перевода капиталов из одних стран в другие, но и широкому и беспрепятственному распространению информации о рынках, трансакциях на них, выполнении заказов, проведении анализа и т. п.

Исследование закономерностей разработки и продвижения на рынок технических и технологических нововведений позволяет говорить о том, что в настоящее время развитие процессов научно-технического прогресса, и, соответственно, процессов разработки, внедрения и использования инноваций характеризуется определенными закономерностями, которые в значительной степени определяют возможности и перспективы развития инновационной экономики. Эти закономерности оказывают существенное влияние на развитие современной экономики, на формы проявления современного экономического кризиса. Переход с одного поколения техники или технологии на принципиально новый обычно определяют как технологический разрыв. Особенности такого разрыва, во-первых, связаны с тем, что порождающие его причины, в том числе разработанные новые продукты или технологии, в момент их появления достаточно трудно наблюдать, а оценить последствия их развития для экономики вообще и отдельного бизнеса в частности в момент появления разработки зачастую просто невозможно. Во-вторых, именно подобные разработки в перспективе могут оказать существенное влияние на развитие производства и условия получения доходов и прибыли.

Одновременно, в течение всей второй половины ХХ и начала ХХI в. можно наблюдать важнейшую закономерность развития современного научно-технического прогресса, которая заключается в относительном сокращении жизненного цикла поколений техники и технологии и иных внедряемых нововведений и инноваций. При этом конкретные темпы этого сокращения для отдельных отраслей и производств могут быть совершенно различными.

В современных условиях инновационное развитие современной экономики в будущем потребует выхода на принципиально новые прорывные технические и технологические решения, которые обеспечат возможности, как ускоренного развития производства и продвижения и реализации новой продукции на рынке, так и достаточно быстрой замены производства на новые перспективные направления его совершенствования; либо на определенный период возобладает эволюционное развитие экономики на существующей в настоящее время технической и технологической базе. В первом случае тенденция к сокращению жизненного цикла инноваций сохранится, что значительно усилит влияние этого процесса на развитие экономики и темпы его роста, усилит влияние факторов риска на развитие бизнеса. При реализации второй альтернативы, скорее всего, сокращение жизненного цикла инноваций относительно замедлится, а, может быть, даже этот цикл будет несколько увеличиваться.

Указанная тенденция сокращения жизненного цикла существенно обостряет представленные выше проблемы развития инноваций. С одной стороны, требуются все большие и большие затраты капитала на разработку инноваций, организацию их внедрения в производство. Одновременно, в условиях значительного насыщения современного рынка товарами и услугами, существенно возрастают расходы на продвижение соответствующего инновационного продукта на рынок. С другой стороны, наблюдаемое сужение жизненного цикла товаров и услуг, приводит к соответствующему сокращению длительности фаз продвижения и роста, что так же влечет за собой относительное уменьшение фазы насыщения рынка по успешным инновациям.

Определенным фактором, позволяющим успешно развивать инновации и преодолевать проблемы и трудности на пути их реализации, обес-печивая в конечном итоге успешное развитие современной экономики, становится человеческий капитал. Термин человеческий капитал появился впервые в работах американского экономиста Теодора Шульца, который специализировался по экономике слаборазвитых, или, как их сейчас называют, развивающихся стран. Т. Шульц указывал, что улучшение благосостояния бедных людей зависело не от земли, техники или их усилий, а скорее от знаний, которые могут стать единственным фактором, способным повысить их благосостояние. Он, впервые в 1961 г. назвал этот качественный аспект экономической деятельности «человеческим капиталом». Т. Шульц, получил Нобелевскую премию по экономике в 1979 г. Он предложил следующее определение человеческого капитала: «Все человеческие способности являются или врожденными, или приобретенными. Каждый человек рождается с индивидуальным комплексом генов, определяющим его врожденные способности. Приобретенные человеком ценные качества, которые могут быть усилены соответствующими вложениями, мы называем человеческим капиталом». Т. Шульц рассматривал человеческий капитал как фактор развития экономики, который мог бы помочь развивающимися странам существенно улучшить свое экономическое положение⁸.

Существенный вклад в теорию человеческого капитала внес другой американский экономист Г. Беккер. Он показал необходимость крупных капиталовложений, государственных и частных, в «человеческий фактор». Он считал, что человеческий капитал — это имеющийся запас знаний, навыков и мотиваций. Инвестиции в него — образование, накопление производственного опыта, охрана здоровья, географическая мобильность или поиск информации. Он отмечал, что крупные вложения в подготовку студентов — будущих специалистов, в рабочих, в медицинское обслуживание, в социальные программы, направленные на сохранение, поддержку и расширенное воспроизводство кадров, равноценно крупным инвестициям в создание или приобретение новых машин, оборудования и технологии, оборачиваясь в будущем такими же, если не большими, прибылями⁹. Г. Беккеру была присуждена Нобелевская премия по экономике в 1992 г.

Человеческий капитал в широком смысле — это интенсивный производительный фактор развития экономики, общества и семьи. Он определяется образованной частью трудовых ресурсов, знаниями и инструментарием интеллектуального и управленческого труда. Его эффективное функционирование как производительного фактора развития, зависит от среды обитания и трудовой деятельности. Определенное уточнение в определение человеческого капитала внес американский экономист С. Фишер, который дал следующее определение ЧК: «Человеческий капитал есть мера воплощенной в человеке способности приносить доход. ЧК включает врожденные способности и талант, а также образование и приобретенную квалификацию»¹⁰.

Усиление влияния человеческого капитала и воздействие информационных и компьютерных технологий на развитие экономики поставили вопрос о так называемой экономике знаний. Термин «экономика, опирающаяся на знания», или «экономика знаний»», получил распространение почти полвека назад и обозначал сектор экономики, связанный с образованием и научными исследованиями и ориентированный на производство знаний. Впервые об экономике знаний написал американский экономист австрийского происхождения Ф. Махлуп, который показал, что сектор экономики знаний в 1958 г. в США обеспечивал около 29% ВНП США¹¹. В данный сектор Ф. Махлуп включил в пять групп человеческой деятельности: образование; научные исследования и разработки; средства массовой информации; информационная техника; информационные услуги.

В настоящее время термин «экономика знаний» используется для определения типа экономики, где знания играют решающую роль, а их создание и использование становятся источником роста, определяющим условия развития и повышения конкурентоспособности компаний, регионов и стран.

По мере увеличения сектора знаний, с ростом образованности населения и повышения свойств и качеств человеческого капитала под экономикой знаний стали понимать определенный этап постиндустриальной экономики и инновационной экономики. Это экономика, где основными факторами развития являются знания и человеческий капитал. Процесс развития такой экономики состоит в повышении качества человеческого капитала его воздействия на результаты экономической деятельности; в повышении качества жизни; в производстве новых знаний и высоких технологий, инноваций и высококачественных услуг. Развитие экономки знаний существенно опирается на то, что знания становятся существенным ресурсом развития экономики, в которой знания, информация становится важнейшим фактором развития производства, как труд, материальный и финансовый капитал, природные ресурсы, а развитая информационная инфраструктура является одним из определяющих факторов развития экономики, повышения благосостояния населения, усиления конкурентоспособности товаров и услуг. Важнейшей особенностью экономика знаний, является ускоренное развитие нематериальной сферы хозяйственной деятельности. В условиях экономики знаний все более возрастающую роль приобретает оперирование неосязаемыми благами: идеями, информацией и взаимоотношениями. Производство, распределение и использование знаний составляют основу этой экономики. Экономика знаний в настоящее время — это инновационная экономика, основанная на информационно-коммуникационных технологиях, вычислительной технике и современных методах обработки данных и высокотехнологичных средствах связи, существенно расширяющая возможности создания новых знаний и их глобальное применение. Это экономика, в условиях которой существенную роль играет человеческий капитал. При этом инвестиции в экономику знаний, являющиеся важнейшим фактором ее развития, крайне сложно, а иногда и практически невозможно увязать с будущими полезными результатами от этих инвестиций, которые в значительной степени определяются уровнем и качеством человеческого капитала на всех уровнях его анализа от индивидуального и промышленного до национального и возможностями быстрого и широкого распространения полученных знаний.

Развитие процессов глобализации совместно с расширением влияния инноваций и накопления знаний на перспективы экономики представляет собой объективный процесс, который оказывает противоречивое влияние на макроэкономические условия отдельных стран, в том числе и на продвижение инноваций и распространение иных результатов.

Во-первых, процесс глобализации оказывает относительно стабилизирующее влияние на экономические условия развитых и развивающихся стран. Первые получают возможность за счет экспорта капитала и товаров и т. п., поддерживать устойчивое экономическое положение внутри своих стран, а вторые повышают свой технический и технологический уровень за счет привлечения товаров и технологий из заграницы, обеспечивают экономическое развитие в значительной части за счет привлекаемого зарубежного капитала и миграции рабочей силы. При этом глобализация способствует ускоренному продвижению нововведений, разработанных в отдельных странах, на мировые рынки и обеспечивает возможности получения дополнительных доходов, компенсирующих относительные потери на внутренних рынках.

В-вторых, развитие процессов глобализации порождает условия и возможности быстрого распространения проблем и кризисных явлений, возникающих в одних странах, на другие страны. Это способствует превращению локальных кризисов в общемировые, как это можно наблюдать на примере развитие современного мирового экономического и финансового кризиса. В этом смысле можно говорить о дестабилизирующем влиянии глобализации на развитие экономки отдельных стран, которые, с одной стороны, связаны с тем, что для преодоления сопротивления конкурентов и продвижения инновационных продуктов на мировые рынки, требуются дополнительные, достаточно большие расходы капитала. Но, с другой стороны, при этом существенно усиливается влияние факторов неопределенности и риска на национальную экономику, в том числе как на макроэкономику, так и на разработки и продвижение инновационных продуктов, поскольку заранее крайне трудно отследить как появление нежелательных факторов риска, так и складывающиеся благоприятные условия мировой конъюнктуры.

В целом, развитие процессов глобализации оказывает с учетом особенностей инновационной экономики существенное влияние на анализ и прогнозирование макроэкономического развития отдельных стран и регионов, за счет усиления влияния факторов неопределенности и риска перспективы экономики. Усиление влияния подобных факторов к существенным колебаниям макроэкономических условий приводит, с одной стороны, к относительному выравниванию условий производства и вовлечение экономики отдельных стран в мировые процессы обмена и торговли, повышая их экономический уровень и относительно стабилизируя макроэкономические процессы. Но, с другой стороны, эти же процессы приводят к достаточно быстрому распространению кризисных явлений, возникающих в одних странах, на экономику других стран, что приводит к общемировым кризисам, например, мирового экономического кризиса 2008 г.

Важнейшими факторами, превращающимися в существенную причину усиления неопределенности будущего развития экономики, являются процессы накопления знаний на базе расширения воздействия человеческого капитала на экономические результаты, которые протекают в разных странах по-разному, превращаясь в одних странах в существенный ускоритель развития экономики, а в других замедляя это развитие. Человеческий капитал является основной формой реализации знаний и способностей и становится ускорителем экономического развития. Взрывной характер воздействия знаний и умений на экономические результаты, во-первых, определяется тем, что расширяется сетевой эффект воздействия знаний на экономические результаты, существенно опирающийся на тот факт, что знания и технологии, возникающие в одной сфере человеческой деятельности, как экономической, так и неэкономической, могут быть использованы и фактически используются совершенно в других сферах деятельности. При этом именно человеческий капитал становится единственной формой, которая позволяет обеспечить этот перенос знаний и реализацию этого сетевого эффекта. Человеческий капитал превращается в необходимое условие усиления воздействия знаний на экономические результаты.

Накопление знаний и их реализация через повышения уровня и качества человеческого капитала в настоящее время становится существенным фактором развития экономики. Однако, успешная реализация это фактора и усиление их влияния на перспективы экономки существенно зависят от существующих институтов и проводимой политики. Р. Е. Холл и К. И. Джонс в этой связи ввели понятие социальной инфраструктуры, под которой понимали общественные институты и государственную политику, которые направлены на развитие экономики и стимулируют развитие производства за счет инвестиций, а не по причине увеличения текущего потребления и непроизводственной сферы¹².

Д. Ромер при анализе складывающейся социальной инфраструктуры выделяет три группы определяющих ее качество факторов: в первую он включает особенности государственной фискальной политики, включая налоговую политику в отношении инвестиций и распределения ресурсов между потреблением и инвестициями. Во вторую входят факторы, определяющие среду принятия частных решений, в том числе речь идет о конкуренции, соблюдении договоров и контрактов, свободной торговле, государственная политике, направленной на ограничение монополии и т. п. В-третьих, он упоминает государственную политику, направленную на формирование выгодной с общественной точки зрения социальной инфраструктуры¹³. Социальная инфраструктура становится важнейшим фактором, определяющим условия развития экономики в целом и в том числе и возможности накопления и реализации как национального, так и индивидуального человеческого капитала.

Наличие подобных условий, необходимых для повышения влияния экономики знаний на развитие экономики в целом, существенно затрудняет анализ и прогнозирование экономического развития. Во-первых, потому что страны весьма существенно различаются уровнем и состоянием этой инфраструктуры и ее состояние крайне трудно оценить четкими однозначными количественными оценками. Во-вторых, отдача от инвестиций в накопление знаний и человеческий капитал существенно зависят от этой инфраструктуры. В-третьих, в современных условиях значительно повышается неопределенность будущих результатов развития экономики, прежде всего, выпуска продукции, что потребует поиска новых форм моделирования экономики, в которых эти процессы могли бы найти свое отражение.

В целом распространение процессов глобализации и становление экономики знаний, опирающейся на возрастающую роль человеческого капитала, в современных условиях становятся существенными факторами экономического развития, но, одновременно, эти же факторы способствуют существенному возрастанию неопределенности будущих результатов. Все это приводит к коренной смена парадигмы экономического развития, которая предполагает значительное расширение влияния факторов глобализации и экономики знаний на достигаемые темпы экономического роста при относительном сокращении воздействия материально-вещественных факторов на эти темпы, а также повышение неопределенности будущих результатов и необходимость учета этой неопределенности в процессе моделирования и анализа экономики.

1.2. Цифровизация экономики: анализ, проблемы теории, влияние на экономический рост

Существенные особенности влияния указанных выше факторов на развитие экономических процессов связаны тем, что в современных условиях они реализуются в условиях ускоренно развивающихся в последнее время процессов цифровизации экономики. Цифровая экономика — это форма организации экономической деятельности людей, основанная на компьютерных и информационных технологиях в условиях широкого использования сетей интерната, и непосредственно реализуемая через электронную коммерцию, облачные технологии и организацию сетевого бизнеса. Она включает сервисы по предоставлению онлайн услуг, интернет-магазины, информационные сайты, сетевые сообщества и другие формы, позволяющие извлекать доход путем обработки и предоставления информации, и опирается на оцифровку производимых товаров и услуг, а также иных активов бизнеса.

Данное определение охватывает все деловые, культурные, экономические и социальные операции, совершаемые в Интернете с помощью цифровых коммуникационных или сетевых технологий. Одним из первых, этот термин был использован в книге «Цифровая экономика: обещание и опасность в эпоху сетевой разведки» канадского профессора Дона Тапскотта в 1995 г.¹⁴ Также можно отметить американского ученого Джона Негропонте, который в 1995 г. в статье для специального сборника обратил внимание на роль информации в экономике и жизни общества и на наблюдаемое возрастающее значение ее цифровизации¹⁵. Вместе с тем следует обратить внимание, что при повсеместно наблюдаемом ускоренном развитии цифровизации экономики, анализу влияния этого процесса на экономический рост и уровень общественного благосостояния уделяется недостаточно внимания.

Цифровизация экономики предполагает перевод активов в цифровую или компьютерную форму, что предполагает существование активов в бинарной форме, позволяющей совершать операции с этими активами с помощью их электронных или оцифрованных форм выражения, организовывать специальные разновидности бизнеса, опирающиеся на эту электронную форму, позволяющую осуществлять доступ, распределение и перераспределение оцифрованных активов, т. е. куплю-продажу этих активов в любой точке земного шара, где есть доступ к сетям интернета. Перевод активов в оцифрованную форму превращает их в глобальные и взаимозаменяемые, доступ к этим активам становится почти бесплатными. Миллиарды людей торгуют этими активами в режиме реального времени, и это способствует развитию бизнеса на основе интернет-технологий и распространению различных форм шеринговой экономики, предполагающей обмен активами и их совместное потребление.

Развитие и распространение компьютеризации экономических и иных процессов началось практически сразу же после завершения разработки и запуска в производства первых компьютеров в США и СССР в конце 1940-х годов. В 1944 г. был запущен первый американский компьютер ЭНИАК, а в 1948 г. — советский компьютер БЭСМ. Иногда отмечают, что определенные элементы данного процесса были использованы уже в процессе Второй Мировой Войны в английском Блечли-Парке, где занимались поиском ключей к немецким шифрам, формируемым с помощью шифровальной машины Энигма, и где был создан первый электронный компьютер, применявшийся только для расшифровки немецких текстов. При формировании автоматизированных систем управления, разработка которых начались в нашей стране во второй половине 1960-х начале 1970-х годов, определенные элементы оцифровки были использованы при разработке АСУ Львовского завода «Электрон» под руководством акад. В. М. Глушкова и других разработках под его руководством систем автоматизированного управления производством. Именно в этот период в нашей стране и за рубежом было положено начало широкому использованию компьютеров в экономике, что привело, помимо прочего, к широкому применению компьютерных технологий в процессе управления бизнесом, развитию методов анализа и моделирования экономических процессов в режиме имитации, применению компьютерного моделирования в социальной сфере и т. п. В настоящее время значительно усложняются исследуемые модели, существенно облегчается сбор и обработка исходных данных по системе интернет, расширяются возможности проведения расчетов в режиме реального времени, увеличиваются объемы обрабатываемой информации и другие условия. Но вместе с тем все эти процессы далеко не всегда приводят к появлению принципиально новых методов анализа и прогнозирования экономических процессов, а скорее их применение по мере развития компьютерных и интернет-технологий позволяет более качественно проводить соответствующие исследования. Влияние современных особенностей цифровизации экономики на развитие теории и практики применения методов прикладного анализа требуют отдельного внимания и в данной книге не рассматриваются.

Существенной предпосылкой развития цифровизации экономики послужил интернет. В литературе отмечается, что «цифровая экономика — это всемирная сеть экономической деятельности, коммерческих транзакций и профессиональных взаимодействий, которые обеспечиваются информационно-коммуникационными технологиями»¹⁶. После запуска сети интернета почти сразу в середине 1990-х годов произошла ускоренная оцифровка инструментов современного фондового рынка, сопровождавшаяся полным вытеснением реальных ценных бумаг из обращения. За последние 10–15 лет рост интернет-экономики особенно заметен. Наблюдается широкое использование цифровых платформ в сетевом режиме. На людей в процессе производственной и социальной деятельности все большее влияние оказывает то, что они видят и анализируют в таких сетях и сетевых сервисах как Facebook, Twitter, Instagram или Youtube. Интернет в развитых странах интегрируется во все аспекты экономической, социальной и иные сферы человеческой деятельности, захватывая бизнес, банковское дело, здравоохранение, образование и др.

Цифровая экономика открывает новые возможности, способные изменить жизнь человечества в лучшую сторону. Благодаря развитию электронных технологий потребитель может быстро получать больше качественных услуг и товаров. Для отдельного бизнеса переход на электронную коммерцию может становиться толчком к потенциальному росту и способствует расширению бизнеса за счет увеличения клиентуры и определенного облегчения осуществления продаж и предоставления услуг за счет информационных технологий и использования сетевых сервисов и облачных платформ. Еще в 2016 г., по данным социологических исследований, количество людей, имеющих свободный доступ к интернету, превысило три миллиарда человек. Это практически половина населения планеты. Бизнес, который не сумеет наладить взаимодействие с потребителями в условиях сети интернет, не сможет выдержать конкуренции и будет вынужден покинуть рынок.

Цифровизация экономики в настоящее время осуществляется в различных формах, которые опираются на использовании компьютерных ресурсов и сетевых возможностей и их внедрение в различные сферы производственной социальной и бытовой деятельности. Она предполагает не только развитие производства компьютеров, компьютерных технологий и программных продуктов, но и формирование специальных платформ на базе компьютерных сетей, позволяющих перерабатывать и перераспределять информацию между заинтересованными лицами. Это приводит также к использование сетей и компьютерных технологий в реальном бизнесе, логистике, электронной коммерции и т. п. Н. Срничек отмечает, что «на самом общем уровне платформы – это цифровые инфраструктуры, которые позволяют двум и более группам взаимодействовать, поэтому они позиционируются как посредники, соединяющие между собой различных пользователей — покупателей, рекламодателей, поставщиков услуг и товаров, производителей…»¹⁷. Платформы представляют собой систему распределения и накопления данных, использующую технологии Big Data, что позволяет обрабатывать большие массивы данных. Применение различных платформ для анализа и обработки информации существенно меняет бизнес-модель, поскольку традиционные бизнес-модели были направлены в первую очередь на производство и распределение продукции, а не на сбор, обработку и продвижение информации.

Не только различные производственные бизнес-процессы, но и страхование, медицина и образование также постепенно переходят в онлайн, а оцифровка большинства услуг уже подходит к концу. Существенные изменения происходят в сфере финансов, по сетям обеспечивается доступ к финансовым ресурсам, при наличии компьютерной сети в данном регионе не требуется создания нового банковского офиса, достаточно иметь банкомат или просто мобильный кошелек в смартфоне, что ставит совершенно новые задачи перед развитием банковской сферы. Распространение получили так называемые криптовалюты, представляющие собой определенные шифрованные компьютерные программы, результаты которых в форме так называемых токенов, имеют обращение как некоторая форма валюты, позволяющая извлекать реальный доход. Очевидно, все это требует существенных преобразований, в первую очередь, связанных с расширением использования сетевых и компьютерных технологий. Проблемы современных технологий развития банковской деятельности в данной книге не рассматриваются.

Рассматриваемые процессы охватывают совершенно разнородные сферы экономической деятельности и вызывают различные последствия, требующие специального анализа. В начале рассмотрим влияние цифровизации активов на развитие рынков ценных бумаг. Следует иметь в виду, что на рынках ценных бумаг, имеющих глобальный характер и затрагивающих практически все развитые и развивающиеся страны мира, подобные процессы произошли почти 25 лет тому назад. Речь идет о рынках ценных бумаг, на которых осуществляется торги акциями и облигациями и другими ценными бумагами. Предметы торгов на подобных рынках были уже давно переведены в электронную форму, т. е. оцифрованы еще в конце ХХ в., а торги в режиме реального времени можно было наблюдать на экранах мониторов уже в то время. В настоящее время значительную часть операций на фондовом рынке или на рынках долговых обязательств проводят с помощью специальных программных пакетов, так называемых торговых роботов или автоматов, что предполагает полную оцифровку всех учитываемых ценных бумаг.

Определенное представление о динамике доходности на мировых фондовых рынках позволяет получить анализ динамики американского фондового индекса S&P500, рассчитываемого агентством Standart & Poor по данным американского фондового рынка по акциям 500 ведущих компаний. В числе этих компаний значительную роль играют сетевые или коммуникационные компании, а также компании, действующие сфере компьютерного производства и информационных технологий. (табл. 1.1). В указанном списке кроме корпораций Apple Inc. и Microsoft Inc., к данной группе компаний относятся Amazon.com. Inc., Facebook Inc. А, Alfabet Inc. C, Alfabet Inc. A.

Таблица 1.1

Топ 10 из компаний, акции которых учитываются в индексе S&P 500

Компания

Шифр

Отрасль

1

Apple Inc.

AAPL

Компьютерное производство и информационные технологии

2

Microsoft Inc.

MSFT

информационные технологии

3

Amazon.com. Inc.

AMZN

Доставка товаров

4

Berkshire Hathaway B

BRK.B

финансы

5

Johnson & Johnson

JNJ

Здравоохранение

6

JP Morgan Chase & Co

JPM

финансы

7

Facebook Inc. A

FB

коммуникации

8

Alfabet Inc. C

GOOG

коммуникации

9

Exxon Mobil Corp

XOM

Энергетика

10

Alfabet Inc. A

GOOGL

коммуникации

Источник: сайт «InvestProfit» (https://investprofit.info/index-sp500/ (дата обращения: 19.07.2019).

Холдинг Alfabet — это новое название корпорации Google, буква А означает, что речь идет об обыкновенных акциях компании, буква С используется для обозначения привилегированных или не голосующих акций компании. Акции компаний, работающие в сфере информационных технологий и коммуникации, определяют примерно 30% общего значения данного индекса.

Поскольку движение индекса S&P 500 отражает динамику курсов акций 500 ведущих компаний, чьи акции котируются на биржах США, то анализ этого индекса позволяет делать определенные выводы о тенденциях изменения фондовых рынков мира и влиянии тотальной оцифровки ценных бумаг на доходности инвестиций на подобных рынках. Расчетные данные среднегодовых темпов прироста значений индекса S&P 500 приведены в табл. 1.2.

Очевидно, что полный перевод активов фондового рынка в цифровую форму, и организация электронных торгов с помощью торговых роботов или автоматов, которые уже полностью сложились к 2005 г. не оказали существенного влияния на рост и динамику данного индекса, отражающего условия развития американского фондового рынка. Примечательно, что среднегодовая доходность индекса S&P500 за период с 2005 по 2015 г. оказывается на уровне, чуть превышающем значения ставки процента по банковским депозитам. Более существенный рост среднегодовой доходности на индекс S&P500 наблюдается на периоде 2016–2019 гг., но на этом периоде фактор полной оцифровки активов фондового рынка и цифровизации принятия решений не мог быть основным и определяющим, поскольку процесс цифровизации данного рынка завершился к концу ХХ в. Можно отметить, что тотальная цифровизация ценных бумаг и применение компьютерных и интернет-технологий в процессе торговли на фондовом рынке США не привели к существенному росту доходности операций на крупнейшем фондовом рынке мира.

Таблица 1.2

Среднегодовая доходность индекса S&P 500

№

Период

Темп прироста

1

Март 2009 — март 2019

14,81%

2

Март 2010 — март 2019

10,46%

3

Март 2005 — март 2015

6,35%

4

Март 2016 — март 2019

11,83

Рассчитано автором по данным сайта «InvestProfit». https://investprofit.info/index-sp500/ (дата обращения: 19.07.2019).

Следовало бы ожидать, что развитие бизнеса, основанного на использовании компьютерных сетей, компьютерных и облачных технологий позволит существенно ускорить процессы развития экономки отдельных стран или регионов земного шара, но точно также, как и как фондовом рынке, текущие и ожидаемые темпы роста экономики отдельных стран не показывают ускорения развития производства и повышенные темпы роста в настоящее время (табл. 1.3). Примечательно, что широкое развитие компьютеризации экономики, рост и расширение сетевых компаний, которые наблюдаются начиная с 2015 г. во всех развитых странах мира, практически никак не сказалось на темпах экономического роста как в отдельных странах, так и в мире в целом.

Представленные в табл. 1.3 значения темпов экономического роста показывают, что по данным и прогнозам Мирового банка¹⁸ с 2015 по 2018 гг. темпы экономического роста мировой экономки колебались в пределах от 2,5% до 3,2%, т. е. интервал составлял всего 0,7%. Прогнозы на 2019 и 2020 гг. составляют 2,9 и 2,8% соответственно, что меньше уровня роста в 3% за год. Наибольшие темпы роста характерны для экономики Китая и стабильно превышают 6% как по отчету за 2015–2018 гг., так и по прогнозам Мирового банка они составляют 6,2% на 2019 и 2020 гг., что означает даже некоторые снижение по сравнению с 2015–2018 гг. Темпы роста экономики Японии так же почти постоянны на протяжении рассматриваемых 4 лет, за исключением 2017 г. По прогнозам Мирового банка. Прогнозы темпы роста экономики Японии в 2019 и 2020 гг. составляют меньше 1%.

Таблица 1.3

Динамика ВВП в реальном выражении
(в проц., по данным всемирного банка)

Страны и группы стран

Период

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

Фактические данные

Оценка

Прогнозы

Мир

2,9

2,6

3,1

3,0

2,6

2,7

2,8

Страны с развитой экономикой

2,3

1,7

2,3

2,1

1,7

1,5

1,5

Соединенные Штаты Америки

2,9

1,6

2,2

2,9

2,5

1,7

1,6

Китай

6,9

6,7

6,8

6,6

6,2

6,1

6,0

Страны зоны евро

2,1

2,0

2,4

1,8

1,2

1,4

1,3

Япония

1,2

0,6

1,9

0,8

0,8

0,7

0,6

Источник: сайт «Всемирный банк MBRR-MAP: URL: https://www.vsemirnyjbank.org/ru/publication/global-economic-prospects/ (дата обращения: 02.12.2019).

Очевидно, что становление и развитие цифровизации как в целом по мировой экономике, так и по отдельным странам и отраслям и сферам экономики пока не оказало существенного влияния на темпы экономического роста как отдельных стран, так и мира в целом, подобно тому, как цифровизация активов на фондовом рынке не привела к существенному росту доходности операций на подобных рынках, хотя и облегчила возможности управления портфелями ценных бумаг, привела к внедрению торговых роботов, облегчила затраты и сократила сроки перевода активов из одного региона земного шара в другой. Возможно, что при этом сказываются и другие факторы, которые оказывают тормозящее влияние на экономический рост, но не исключено, что развитие цифровизации экономики не обеспечивает существенного влияния на экономический рост. Это требует специального анализа.

Цифровизация экономики представляет собой современный этап развития научно-технического прогресса. Определенное представление о влиянии этого этапа развития НТП, предполагающего широкое внедрение современных инноваций в различные сферы экономики, на темпы экономического роста можно получить, анализируя специфику и особенности внедрения инноваций в разные периоды. Отметим, что инновации второй половины ХХ в. имели преимущественно продуктовый характер. В этот период можно было наблюдать появление и внедрение в производство космических ракет и атомных станций, компьютеров различных поколений и мобильных телефонов, совершенствование технологии производства от выпуска химических волокон и тканей до производства самолетов, автомобилей, и др. Расширение человеческих знаний в различных областях позволяло в указанный период расширять текущее производство и постоянно производить новые продукты, которые как конкурентные блага стимулировали развитие производства, рост объемов выпуска продукции, обеспечивая как увеличение доходов и прибылей бизнеса, так и экономический рост экономики отдельных стран и всего земного шара (рис. 1.1).

Рис. 1.1. Влияние продуктовых и процессных инноваций на экономический рост

Важнейшим фактором развития современной экономики в первой четверти третьего тысячелетия, становится ее цифровизация, которая определяет основные направления ее изменения, и затрагивает различные стороны человеческой жизни. Цифровизация экономики представляет собой современный этап развития научно-технического прогресса. Определенное представление о влиянии этого этапа развития НТП, предполагающего широкое внедрение современных инноваций в различные сферы экономики, на темпы экономического роста можно получить, анализируя специфику и особенности внедрения инноваций в различные исторические периоды. Отметим, что инновации второй половины ХХ в. имели преимущественно продуктовый характер. В этот период можно было наблюдать появление и внедрение в производство космических ракет и атомных станций, компьютеров различных поколений и мобильных телефонов, совершенствование технологии производства от выпуска химических волокон и тканей до производства самолетов, автомобилей, и др. Расширение человеческих знаний в различных областях позволяло в указанный период расширять текущее производство и постоянно производить новые продукты, которые как конкурентные блага стимулировали развитие производства, рост объемов выпуска продукции, обеспечивая как увеличение доходов и прибылей бизнеса, так и экономический рост экономики отдельных стран и всего земного шара (рис. 1.1).

В первое десятилетие ХХI в. так же имеем продуктовые инновации, которые получили распространение по всему миру. Это смартфоны, планшеты и иные гаджеты, цифровые платформы и иные инновации, которые с использованием уже созданной ранее сети интернет, обеспечили технические возможности развития цифровой экономики и процессов цифровизации в социальной сфере. Но уже в конце первого десятилетия и во втором десятилетии ХХI в. гораздо большее внимание стали уделять инновациям в области хранения, передачи и обработки информации, причем постоянно возникают различные разновидности бизнеса, как уже было отмечено ранее, специализирующиеся на подобной деятельности и доходы которых совершенно не связаны с выпуском или производством какой-либо дополнительной продукции.

Подобные инновации носят процессный характер, не случайно даже бизнес стали анализировать c точки зрения бизнес-процессов. Основная особенность современных процессных инноваций состоит в том, что их использование в бизнесе обеспечивает в первую очередь сокращение или экономию расходов на тот или иной вид деятельности, позволяют обрабатывать большие массивы информации, передавать их на большие расстояния в режиме реального времени. Но процессные инновации совершенно не обязательно приводят к росту и расширению выпуска продукции (рис. 1.1). В настоящее время расширение и распространение знаний, как неконкурентных благ, с одной стороны, может совершенно не оказывать влияние на развитие производства и экономический рост, но с другой стороны, массовое распространение полученных знаний может обеспечить возрастающую отдачу от увеличения масштабов производства именно за счет повсеместного использования уже апробированных результатов исследований и разработок, полученных на основе этих знаний.

Влияние распространения знаний в эпоху развитие интернета, развитие сетевых технологий и применение цифровых платформ существенно расширяет возможности как современного сетевого бизнеса, так и бизнеса в реальном секторе экономики при решении проблем, связанных с доведением до ума результатов тех или иных исследований и разработок, заключается в том, что при этом в собственных целях используются не только знания и умения сотрудников соответствующей бизнес-организации, но и широкого круга лиц, привлекаемых для выполнения отдельных задач на условиях открытого конкурса или, на основе краудсорсинга¹⁹.

Следует иметь ввиду, что в настоящее время продолжается и развитие продуктовых инноваций, таких, например, как робототехника в различных отраслях и сферах, 3D-принтеры, новые материалы, цифровые платформы и т. п., но подобные разработки требуют значительных затрат капитала, использования высококвалифицированных специалистов, существенных затрат на выход и продвижение продукции на рынок. Это создание конкурентных благ по-прежнему может послужить определенным фактором экономического роста. Но электронная коммерция, облачные технологии, интернет-сервисы развиваются нарастающими темпами, поскольку не требуют часто больших вложений капитала.

Работа в системе информационных технологий предполагает, как было отмечено выше, цифровизацию или оцифровку реальных активов. Это означает, что каждый актив имеет бинарную форму выражения или учета. Каждый актив, во-первых, существует как реальный актив, полезное использование которого позволяет извлекать доход за счет тех или иных операций на реальным рынке. Во-вторых, соответствующий актив существует в форме электронной записи, и с этой электронной формой также можно совершать операции и извлекать доход. Оцифрованная форма активов появилась сразу же с появлением первых компьютеров. Подобная техника уже тогда позволяла обрабатывать информацию о тех или иных объектах, представленную в цифровой форме. При обе этом обе формы учета существовали параллельно, позволяли решать различные задачи, но ни одна из них не доминировала другую. То, что, используя оцифрованную форму актива, можно решать совершенно другие задачи и извлекать доход в процессе того или иного бизнеса тогда было совершенно не известно, компьютерных сетей не было, как и других предпосылок для развития подобного бизнеса.

В настоящее время цифровизация активов и перевод учета активов в электронную форму, во-первых, начинает сказываться на учете полезных результатов развития экономики, а, во-вторых, позволяет вести бизнес, основанных на распределении и преобразовании информации без трансформации реальных активов, информация о которых в той или иной форме перерабатывается или передается.

Поясним влияние цифровизации активов на размеры ВВП на следующем примере. В 2000 г. в мире было сделано 85 млрд фотографий с помощью цифровых и пленочных фотоаппаратов. Они были переданы на печать по средней цене 0,5 долл. США за штуку. Соответственно, рассматриваемая фото индустрия произвела ВВП на сумму 42,5 млрд долл. В настоящее время только в США и только американцами делается в среднем 9,5 млрд фотографий в день, т. е. более 3 триллионов фотографий в год²⁰, но сделаны они были в основном на смартфонах, печати как правило, не подлежали, стоимость каждой почти ноль Это означает, что при определенных условиях оцифровка продуктов или иных материальных активов может существенно снижать их стоимость, и рост объемов подобных активов может совершенно не отражаться в размере ВВП. Одновременно, компании, действующие в сфере производства фото- и кинотехники или иные компании фото индустрии, которые либо проигнорировали переход на цифровую фотографию и использование облачных и сетевых технологий для хранения и передачи фотографий с использованием специальных платформ онлайн-обмена, либо не сделали это своевременно, были вынуждены резко сократить предложение на указанном рынке, вплоть до закрытия. Смартфоны и платформы социальных сетей представили удобные услуги по хранению, распространению и обмену соответствующей визуальной информации, и привели к почти полному вытеснению печатных фотографий и бумажных фотоальбомов, пленочных и кассетных кинофильмов. Аналогичное явление наблюдается при распространении электронных книг, стоимость которых при доступе в сети интернет значительно дешевле, чем стоимость соответствующего бумажного оригинала. Цифровизация активов может приводить к прекращению отдельных видов производства, или к существенному снижению производства в соответствующих отраслях и сферах, вытесняемых современными видами бизнеса.

Это ставит вопросы о том, в какой степени показатель ВВП отражает развитие экономики в условиях цифровизации активов, и не является ли подобная цифровизация, одним из факторов, который приводит к снижению или замедлению оценок экономического роста, выраженных темпом прироста ВВП, которые наблюдается с 2015 г. (см. табл. 1.3).

Учитывая сказанное выше, можно сделать вывод, что широкое развитие и применение процессных инноваций, создание и распространение бизнеса, функционирующего на их основе, может являться одним из факторов, оказывающим тормозящее влияние на экономический рост, наряду с последствиями мирового экономического кризиса 2008 г., долговыми кризисами ряда стран, проблемами финансовых рынков и других факторов.

Бизнес данного вида выходит передовые позиции в мире по доходам и рыночной капитализации (табл. 1.4). Если еще в 2006 г. среди пяти ведущих корпораций по рыночной капитализации в США была только одна корпорация, работающая в сфере информационных и компьютерных технологий на скромном четвертом месте — Microsoft, в основном связанная с разработкой и внедрением программного обеспечения, две позиции занимали нефтяные корпорации — Exxon Mobil и Total, одна представляла собой финансовый конгломерат — Citigroup, и одна многоотраслевой производитель технической продукции — General Electric Inc. В 2011 г. 3 места из пяти занимают нефтяные и нефтеперерабатывающие корпорации — Exxon Mobil, PetroChina и Shell, начинается подъем и ускоренное развитие корпорации Apple, единственный представитель финансовой отрасли — это китайский промышленный и коммерческий банк ICBC.

Таблица 1.4

Развитие корпорации в сфере цифровой экономики (млрд долл.)

2006

2011

2016

13 Января 2019 г.

Корпорация

Капитализация

Корпорация

Корпорация

Корпорация

Капитализация

Корпорация

Капитализация*

1

Exxon Mobil

444

Exxon Mobil

406

Amazon

582

Microsoft

810,34

2

GE

383

Apple

376

Microsoft

556

Apple

798,91

3

Total

327

PetroChina

277

Alfabet

452

Amazon

781,50

4

Microsoft

293

Shell

237

Apple

364

Alfabet

761,24

5

Citigroup

273

ICBC

228

Facebook

359

Facebook²¹

475,56

Источник: Скиннер К. Человек цифровой. Четвертая революция в истории человечества, которая затронет каждого /пер. с англ. М.: Манн, Иванов и Фарбер, 2019. С. 61.
* Электронный ресурс. URL: https://ru.fxssi.com/top-10-samyx-dorogix-kompanij-mira (дата обращения: 20.07.2019)

Однако уже в 2016 г. ведущие места, все пять, по рыночной капитализации занимают корпорации, работающие в сфере компьютерных и информационных технологий, а также сетевого и коммуникационного бизнеса, или занимающиеся обработкой и перераспределением информации. Компания Amazon является крупнейшим в мире рынком электронной коммерции и платформой облачных вычислений в мире по выручке и рыночной капитализации. Остаются в этом списке корпорации Apple и Microsoft, устойчиво сохраняющие свои позиции на фондовом рынке США в течение последних пяти лет. Две компании — Alfabet и Facebook — это компании нового типа, занимающие с 2016 г. ведущие места по рыночной капитализации на рынке США, имеющие сетевой характер и занимающиеся обработкой и перераспределением информации по сетям и установлением связей между всеми желающими.

Следует отметить, что в сентябре 2018 г. рыночная капитализация корпорации Apple превысила 1 трилл. долл. Подобного уровня примерно в это же время достигала и рыночная капитализации корпорации Amazon. Приведенные данные за январь 2019 г. показывают, что сам по себе размер рыночной капитализации достаточно динамично меняется. Так, капитализация корпорации Apple сократилась более чем на 20%, так же, как и для корпорации Amazon, по сравнению с максимальным уровнем 2018 г. Но важно, что порядок корпораций по этому показателю устойчиво сохраняется с 2016 г. Можно сделать вывод, что подобный бизнес становится определяющим, не только в конкретной сфере своей деятельности, но и на финансовых рынках.

Анализируя показатели развития бизнеса корпораций и фирм, рассматриваемого типа в 2019 г. (табл. 1.5) можно сделать вывод, что по размеру прибыли указанные корпорации располагаются в пределах Топ-50 рейтинга Fortune Global. Если в 2016–2017 гг. корпорация Apple занимала первое местов мире по размеру прибыли, то в 2018 г. она становится второй, на первое место выходит саудовская нефтедобывающая компания Saudi Aramco, которая только в 2018 г. представила публично свои данные, поскольку собиралась провести IPO.

Далее обратим внимание на то, какой степени существующие экономические оценки и показатели можно использовать для оценки подобного бизнеса и условий его развития и каково их влияние на общие макроэкономические показатели и возможности развития макроэкономики в целом. Существенная особенность подобного бизнеса заключаются в том, в процессе своей деятельности он часто не создает никакого материального продукта, на основе которого можно было бы построить оценки его влияния на рост ВВП или иные макроэкономические показатели, тем более что бизнес может быть зарегистрирован в одной стране, деятельность распространяется по всему миру без обязательной фиксации доходов по месту расположения клиентов. Эти компании налаживают или способствуют установлению различных контактов между юридическими и физическими лицами в режиме реального времени. Им существенно облегчает задачу, что существующие ресурсы сети интернет предоставляются для ведения подобного бизнеса совершенно бесплатно. Их основной результат, увеличение доходов, обусловлен, во-первых, тем, что при этом возникают возможности радикального снижения трансакционных издержек, прежде всего, издержек поиска информации и организации прямого взаимодействие потребителя и поставщика, и во-вторых, доходами от размещения рекламы.

Таблица 1.5

Ведущие компании по прибыли в 2018 г.
(Топ 50 из рейтинга Fortune Global)

место в рейтинге

Компания

Место в Fortune Global 500

Прибыль
(млн долл.)

Темы прироста

1

Saudi Aramco

6

110 975

+46,9%

2

Apple

11

59 531

+23,1%

3

Industrial & Commercial Bank of China

26

45 002

+6,3%

4

Samsung Electronics

15

39 895

+9,1%

7

Alphabet

37

30 736

+142,7%

14

Facebook

184

22 112

+38,8%

15

Intel

135

21 053

+119,3%

21

Microsoft

60

16 571

-21,8%

33

Alibaba Group Holding

182

13 094

+35,4%

Источник: Сайт «GlobalStocks.ru» URL: www.globalstocks.ru/materialyi/reytingi/top-50-naibolee-pribyilnyih-kompaniy-mira/ (дата обращения: 15.10.2019).

Следует отметить, что корпорации, осуществляющие современный сетевой или коммуникационный бизнес, имеют как существенно малый объем начальных инвестиций, так и не очень существенный объем реальных активов. Так, например, Uber — крупнейшая компания, предоставляющая услуги такси, — не имеет собственного парка автомобилей. Facebook — одна из популярнейших сетевых платформ мира — не имеет собственного контента. Alibaba Group Holding — самая дорогая розничная сеть — не имеет собственных складов; Корпорация Airbnb — крупнейший в мире сервис по аренде недвижимости на разных странах и континентах — вообще не владеет недвижимостью.

Поясним некоторые особенности шерингового бизнеса подробнее. Основу развития шерингового бизнеса положили молодые дизайнеры из Сан-Франциско Брайн Чески, Джо Гебиа и Натан Блечарзик, которые заметили на одной из местных конференций по 2008 г. промышленному дизайну, что некоторым участникам не хватает мест в отелях, и решили попросту сдать в аренду за деньги надувные матрасы в своей съемной квартире. Позднее они организовали компанию под говорящим названием «Надувные матрасы и завтрак» или по-английски: Airbed and breakfast. Они создали сайт Airbedandbreakfast.сom, и организовали обслуживание заявок на временное поселение в электронной форме. В настоящее время она широко известна во всем мире как компания Airbnb, которая превратилась в транснациональный сервис по предоставлению услуг краткосрочной аренды жилья по всему миру. Рыночная капитализация компании составляет 31 млрд долл. Сейчас в ней работает около 3000 сотрудников. По данным PwC ежегодно обслуживает почти на 22% больше туристов, чем международная сеть отелей Hilton. Следует особо отметить, что компания Airbnb не потратила ни одного доллара на недвижимость по сравнению с конкурентами (табл. 1.6, данные на 2018 г.):

Таблица 1.6

Бизнес по предоставлению жилья* (2018 г.)

Корпорация

Количество комнат

Год основания

Рыночная капитализация

Недвижимое имущество

1

Мариотт

1,1 млн

1957

16 млрд долл.

985 млн долл.

2

Хилтон

745 тыс.

1919

19 млрд долл.

9,1 млрд долл.

3

Airbnb

2 млн

2008

30 млрд долл.

0

4

Между-
народная

Группа отелей

27 000

1988

9 млрд долл.

741 млн долл.

Источник: сайт lovata URL: https://lovata.com/blog/sharing-economy-collaborative-consumption-definition-statistics-examples.html (дата обращения 15.12.2019).

Существенное распространение получила система шеринга автомобилей. При этом выделяют так называемый райдшеринг или карпулинг, которые представляют собой онлайн-сервис, обеспечивающий совместное использование частного автомобиля, в том числе позволяющий подобрать попутчиков. Работу в этой области начала известная американская компания Uber, оказывающая услуги по аренде такси, менее известна компания Lyft из Сан-Франциско (штат Калифорния, США), позволяющая пользователям находить с помощью интернет-сайта или мобильного приложения водителей, сотрудничающих с сервисом, и готовых подвезти их за умеренную плату. На поиске попутчиков, в том числе и на большие расстояния одной из первых начала специализироваться французская компания BlaBlaCar. Шеринговые проекты, реализованные в России — это Яндекс Такси и такси Gett.

Второе направление в сфере шеринга автомобилей — это Каршеринг, который опирается на онлайн-сервис, представляющий возможность временной аренды автомобиля, который принадлежит той или иной коммерческой или некоммерческой организации, без водителя. Оплата осуществляется только за время вождения. Сервисы работают по принципу B2P или P2P. Среди подобных компаний можно отметить Car2Go (Германия); ZipCar (США). В России на подобных принципах действуют компании Делимобиль, BelkaCar, Яндекс.Драйв.

Следует отметить Велошеринг. Это система совместного использования велосипедов на основе проката. Шеринг нашел свое приложение в сегменте товаров люкс. В числе сервисов, оказывающих подобные услуги, можно отметить JetSmarter (Дубай), специализирующийся на частных самолетах, Boatbound (США) — на аренде лодок и яхт. Определенным вариантом шерингового бизнеса становится так называемый краудсорсинг на основе различных сервисов, который предполагает привлечение группы людей к совместной работе для достижения общей цели. Краудсорсинг в науке представляет сервис Zooniverse (Великобритания), который позволяет любителям науки участвовать в современных научных исследованиях в области астрономии и климатологии. Краудсорсинг в архитектуре обеспечивает платформа Arcbazar (США), платформа для проведения конкурсов, которая соединяет клиентов и дизайнеров и т. д.

Указанные компании — Uber, Facebook, Alibaba и другие только обрабатывают информацию. Они не производят какие-либо реальные продукты, не оказывают материальных услуг, у них нет фактически никаких взаимоотношений отношений с клиентами, заказчиками или производителями. Они лишь налаживают контакты между людьми — заказчиками, производителями, посредниками, поставщиками — в режиме реального времени, за что и имеют свой доход.

Шеринговые и коммуникационные компании, действующие сфере сетевых технологий, имеют не очень четко определенный уровень материальных активов или материального капитала; их бизнес основан на использовании уже действующих или создании собственных цифровых платформ, размещенных в сети интернет; они не владеют никакими материальными активами, за исключением серверов, компьютеров, линий связи и другой подобной техники. Это означает, что у них совершенно неоднозначно определяется размер капитала или материальных активов, как с точки зрения их размеров, так с точки зрения расположения в различных странах мира. Все это порождает проблему учета капитала сетевых компаний в статистике и, соответственно, в рамках традиционного макроэкономического моделирования. Для бизнеса в сфере цифровой экономики, как правило, характерна возрастающая эффективность от укрупнения масштабов производства, в чем его существенное отличие от бизнеса в старых отраслях реальной экономики, для которых она была убывающей.

Если обратить внимание на шеринговую экономику, затрагивающую обращение реальных или материальных активов, то можно отметить, что в системе подобного бизнеса не создается инновационных продуктов; не расширяется производство уже существующих и впускаемых продуктов, а речь идет об их перераспределении и возможностях использования эти уже созданных продуктов новым более широким кругом пользователей или потребителей. Происходит не очень заметное замещение роста благосостояния людей их доступом к очень узкой группе товаров и услуг, прежде всего к персональной электронике, онлайн-сервисам и некоторым IT платформам.

Развитие шерингового бизнеса, позволяющего достаточно широкому кругу пользователей — юридических и физических лиц, пользоваться одним и тем же набором товаров — автомобилей, велосипедов и т. п., или соответствующими жилыми помещениями в крупных городах и т. п., с одной стороны, расширяет возможности удовлетворения потребностей в указанных товарах или услугах, т. е. приводит к росту индивидуального благосостояния или экономии расходов физических лиц. Но одновременно, не стимулируется и не происходит обязательного общего роста количества этих товаров в потреблении, может быть даже их общее количество и сократиться в процессе подобного потребления. В этом случае говорят, что шеренговая экономика и совместное потребление создают условия для сужающего (иногда говорят обедняющего) роста, когда люди фактически по стране или отдельному региону имеют в своем суммарном распоряжении меньше того, чего они могли бы иметь, получая соответствующие предметы потребления собственность. Сохраняется иллюзия достаточно высокого уровня жизни при относительном сокращении экономического роста. Происходит замещение использования определенных товаров в собственности на их временное использование за счет шеринга; возникают преимущества доступа к определенной достаточно небольшой группе товаров и услуг: компьютерной технике и интернету; онлайн-сервисам и IT-платформам. Владение материальными благами сокращается. Суммарный спрос на общее количество конкретных товаров — автомобилей, велосипедов и т. п., которые могут быть реализованы в рамках шеринговой экономики, сокращается. Это может приводить к относительному сокращению выпуска продукции и замедлению темпов экономического роста.

В условиях расширенного доступа к материальным благам и увеличения возможностей их использования, при общем сокращении их производства, возникает иллюзия роста общего благосостояния страны за счет временного использования этих благ, поскольку оно возрастает за счет распределенного доступа. Но при этом может падать суммарный спрос на возрастающие объемы производства. Одновременно снижается уровень благосостояния всех тех, кто по тем или иным причинам не имеет прямого доступа на указанные рынки, или отделен от них и не может включиться в распределенное использование благ.

Цифровые платформы, на основе которых осуществляют свою деятельность современные интернет-сервисы позволяют также существенно экономить на текущих расходах капитала на операционную деятельность, поскольку различные сделки при этом могут осуществляться в режиме реального времени и не требуют каких-то существенных расходов по организации той или иной сделки по поводу продажи актива или предоставления услуги, речь идет только об обмене и обработки информации на базе соответствующей платформы. Как отмечает К. Шваб. «при использовании цифровых платформ предельная себестоимость каждого дополнительного продукта, товара или услуги стремиться к нулю»²², что позволяет быстро и без особых затрат развивать соответствующий бизнес, если его результаты пользуются спросом, в то время как в условиях традиционного бизнеса в сфере реальной экономики предельные издержки возрастают по мере развития бизнеса.

В целом цифровизация экономики, происходящая в настоящее время, оказывает противоречивое влияние на экономический рост. В процессе развития она порождает факторы как тормозящие, так и ускоряющие экономический рост. В совокупности с другими факторами, которые в статье не рассматриваются, это и определяет относительно низкие темпы роста мировой экономики (табл. 1.3).

Определенные проблемы моделирования макроэкономики в условиях цифровизации также связаны с тем, что достаточно сложно определить затраты материального капитала сетевых компаний, что необходимо при традиционных методах моделирования макроэкономических процессов.

Основные выводы

Развитие процессов глобализации экономики приводит к усилению влияния факторов неопределенности и риска на развитие экономики и требует их учета в процессе макроэкономического моделирования. Это порождает существенные проблемы и предполагает использование учета подобных факторов при прогнозировании развития экономики. В современных условиях, наряду с материально-техническими факторами, человеческий капитал становится существенным фактором развития экономики, основой формирования инновационной экономики и «экономики знаний», которые могут успешно развиваться только с расчетом на возрастающее воздействие человеческого капитала. Социальная инфраструктура становится важнейшим фактором, определяющим условия развития экономики в целом и в том числе и возможности накопления и реализации как национального, так и индивидуального человеческого капитала.

Цифровизация экономики представляет собой определенный этап развития современного НТП, связанных с широким внедрением интернет-сетей, компьютерных и информационных технологий, электронной коммерции, облачных сервисов в производственную, социальную, общественную и иные сферы человеческой деятельности. Ее развитие началось во второй половине ХХ в. при появлении первых компьютеров и приобрело законченную форму в конце ХХ — начале ХХI в.

Для компаний в сфере шеринговой экономики или сетевого и коммуникационного бизнеса характерно, что они не создают материальный продукт, оказывают услуги не материального характера, а также используют существенно меньше занятых, чем в компании в традиционных сферах экономики. Для развития подобного бизнеса не требуется существенных начальных вложений капитала, существенную экономию текущих затрат дает также использование облачных технологий. Это существенно затрудняет оценку используемого капитала как в сфере шерингового бизнеса, так и по отдельным странам. Для анализа эффективности шеринговых компаний не подходят такие показатели, как производительность труда и капиталоотдача.

Определенные проблемы моделирования макроэкономики в условиях цифровизации связаны с тем, что достаточно сложно определить затраты материального капитала сетевых и шеринговых компаний, что необходимо при традиционных методах моделирования макроэкономических процессов. Требуется развитие теоретических основ анализа, моделирования и измерения развития экономики в условиях цифровизации.

Развитие шеринговой экономики, с одной стороны, за счет перераспределения материальных благ или их совместного использования дает возможность увеличения индивидуального благосостояния, но, с другой стороны, при этом часто не стимулируется и не происходит роста объемов производства и, следовательно, этот фактор не приводит к обязательному росту общественного благосостояния. Перераспределение или коллективное использование товаров потребления приводит к их ускоренному изнашиванию, что в конечном итоге может повлечь сокращение общественного благосостояния. Цифровизация экономики приводит к росту монополизации компьютерного или сетевого бизнеса в условиях глобализации, что требует либо реформирования существующих, либо формирования принципиально новых национальных и глобальных институтов для регулирования экономики в современных условиях.

Усиление влияния факторов неопределенности и риска на экономическое развитие обуславливает развитие экономической теории роста, требует дальнейшего совершенствования методов моделирования макроэкономики и предполагает преобразование существующих подходов к прогнозированию с учетом современных реалий. Подробнее это рассмотрим во второй главе.

Глава 2.
ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАКРОЭКОНОМИКИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ

Анализ современной экономики, включая специфику развития процессов глобализации и цифровизации, особенности инновационной экономики позволяет сделать вывод о возрастании влияния факторов неопределенности и риска на экономический рост и предполагает совершенствование методов ее моделирования и прогнозирования. В данной главе обратим внимание на современные тенденции теории макроэкономического моделирования в начале ХXI в., рассмотрим особенности прогнозирования экономического развития в современных условиях, выделим общие формы моделирования факторов неопределенности и риска при постановке макроэкономических моделей.

2.1. Новая теория роста и возможности моделирования макроэкономики с учетом случайных процессов

В настоящее время на развитие теории и моделирования экономического роста существенное влияние оказывают процессы, проходящие в современной мировой экономике. Речь идет о трансформации экономики ведущих, наиболее развитых стран в направлении экономики инновационного типа, о развитии процессов глобализации, оказывающих большое влияние на развитие экономики отдельных стран и целых регионов, а также на специфику анализа макроэкономики и основных форм моделирования экономического роста. Оба этих процесса взаимно обуславливают друг друга, могут оказывать ускоряющее или и замедляющее воздействие на процессы развития экономики, и в конечном итоге приводят к усилению влияния факторов неопределенности и риска на основные результаты экономической деятельности на макроуровне.

В этих условиях трансформируется и само понятие экономический рост, которое является важнейшей характеристикой общественного производства при любых хозяйственных системах и наиболее полным выражением количественного и качественного совершенствования общественного производства за определенный период времени. До настоящего времени экономический рост означал, что в каждый рассматриваемый период времени в какой-то степени удается в той или иной форме преодолеть существующую ограниченность имеющихся ресурсов, обеспечить увеличение объемов производства и удовлетворение более широкого круга потребностей человека, а также достигать количественного и качественного изменение результатов производства и производительности его факторов. Свое выражение экономический рост находил в увеличении потенциального и реального валового внутреннего продукта (ВВП), в возрастании экономической мощи нации, страны, региона. Это увеличение можно измерить двумя взаимосвязанными показателями: ростом за определенный период времени реального ВВП или ростом ВВП на душу населения. Основным статистическим показателем, отражающим экономический рост, были годовой темп роста ВВП в процентах. В литературе отмечали, что для расчетов ВВП могут быть использованы производственный, доходный и расходный подходы, которые приводят, при определенных условиях, в одному и тому же количественному результату²³.

В теории различали долгосрочный экономический рост, который характеризуется устойчивой тенденцией роста ВВП или его значения на душу населения. Подобный рост поддерживается в течение достаточно длительного периода времени, в пределах которого основные факторы роста оказывают позитивное влияние на рост объемов производства. К основным факторам долгосрочного экономического роста относятся объемы имеющихся ресурсов и их производительность. На уровне макроэкономики выделяют обычно максимально агрегированные факторы — капитал и труд, влияние которых учитывается в основной части моделей экономического роста.

Выделяли также краткосрочный экономический рост, который рассматривается на относительно коротких периодах времени, а сам экономический рост имеет тенденцию к колебанию, в зависимости от того, переживает ли рассматриваемая страна период подъема экономики или наоборот, замедления или спада в зависимости от фазы делового цикла. В современных условиях идея циклического развития экономического роста получила свое воплощение в моделях долгосрочного экономического роста в рамках так называемых моделей реального бизнес-цикла (англ. Real Business Cycle-RBC) или моделей RBC.

Определенные представления о возможностях развития экономики и тенденциях экономического роста в различных странах мира позволяют получить анализ конкретных данных их развития. Данные табл. 2.1., которые приводит Г. Н. Мэнкью, показывают, что общее поступательное развитие характерно было для почти всех стран мира на достаточно длительном периоде, т. е. предпосылка о так называемом долгосрочном экономическом росте получила вполне наглядное подтверждение. В течение указанного исторического периода можно отметить временные интервалы, для одних из которых характерен экономический рост, для других — спад или сокращение рассматриваемого показателя. В условиях примерно одинакового среднегодового темпа роста ВВП на душу населения объемы этого ВВП могут быть весьма различными, что позволяет сделать вывод о том, что при анализе экономического роста наряду с темпами роста необходимо принимать во внимание и абсолютные объемы соответствующих показателей.

Таблица 2.1

Показатели экономического роста в различных странах мира

Страна

Период

Реальный ВВП на душу населения в начале периода,

долл. США

Реальный ВВП на душу населения в конце периода,

долл. США

Среднегодовые темпы роста,

проц.

Япония

1890–2003

1280

28 620

2,79

Бразилия

1900–2003

663

7480

2,38

Мексика

1900–2003

987

8950

2,16

Китай

1900–2003

610

4990

2,06

Германия

1870–2003

1859

27 460

2,05

Канада

1870–2003

2022

29 740

2,04

США

1870–2003

3412

37 500

1,82

Аргентина

1900–2003

1952

10 920

1,69

Индия

1900–2003

575

2880

1,58

Великобритания

1870–2003

4094

27 650

1,45

Источник: Цит. по кн.: Мэнкью Н. Г. Принципы экономикс / пер. с англ. СПб.: Питер, 2009. С. 399.

В настоящее время, среднегодовые темпы роста намного выше, но последствия мирового экономического кризиса 2008, оказывают существенное влияние на развитие экономики, так же, как и факторы, которые были рассмотрены во первой главе. Данные табл. 2.2 показывают, что за прошедшие пять лет список четырех ведущих стран мира не изменился, хотя среднегодовые темпы прироста ВВП у них были совершенно разные — от 6,55% у Китая, до 0,49% для экономики Германии. Наибольшие темпы прироста показала экономика Индии, ВВП которой возрастал в среднем за год на 7,72%. Примечательно, что для стран, занимающих места с шестого по девятое, среднегодовые темпы прироста ВВП для всех стран отрицательны, что позволяет сделать вывод о том, что в период, предшествовавший пандемии Covid-19, даже для крупных стран были проблемы с экономическим развитием.

Таблица 2.2

ВВП стран мира по данным МВФ (млрд долл.)

Период

Среднегодовой темп прироста

(проц.)

2014 г.

2019 г.

№

Страна

ВВП

№

Страна

ВВП

1

США

17 419

1

США

21 344

4,15

2

Китай

10 354

2

Китай

14 216

6,55

3

Япония

4610

3

Япония

5176

2,34

4

Германия

3868

4

Германия

3963

0,49

5

Великобритания

2988

5

Индия

2971

7,72

6

Франция

2829

6

Франция

2761

–0,49

7

Бразилия

2346

7

Великобритания

2829

–2,70

8

Италия

2141

8

Италия

2025

–1,11

9

Индия

2048

9

Бразилия

1960

–3,53

Источник: http://global-finances.ru/vvp-stran-mira-2019/ (дата обращения: 28.09.2020);
http://global-finances.ru/vvp-stran-mira-2014/ (дата обращения: 28.09.2020).

Наряду с относительной стабилизацией экономического развития, четыре страны сохраняют передовые позиции в мире в течение 5 лет, следует отметить и влияние факторов, дестабилизирующих положение даже для экономически развитых стран на достаточно длительном пятилетнем периоде. При этом в краткосрочном периоде смена подъема и спада стала гораздо чаще и не связана напрямую с экономическим циклом. Эта перемена тенденций осуществляется под влиянием указанных выше факторов гораздо чаще, и носит все в большей степени случайный или неопределенный характер

Все это поменяло и сам подход к анализу и моделированию экономических процессов. Используемое ранее достаточно широко понятие «экономический рост», все больше и больше заменяется понятием «экономическое развитие», которое как раз и предполагает анализ и прогнозирование общей тенденции развития экономики страны с учетом возможных колебаний соответствующих макроэкономических показателей.

Учитывая воздействие указанных выше факторов, неоклассическая теория экономического роста подверглась определенной модификации. Стали говорить о новой теории роста. Определенный толчок в этом направлении исследований дала статья П. Ромера²⁴; затем пошло развитие второго поколения моделей экономического роста. Это было связано с тем, что, во-первых, необходимо было учесть те аспекты развития экономики, которые не рассматривались в рамках неоклассической теории роста; во-вторых, требовалось отразить те явления и процессы, которые возникали в экономике, прежде всего инновации, накопление знаний и человеческий капитал, и более содержательно объяснять различия в темпах роста в разных странах; в-третьих, требовалось отразить новые инструменты макроэкономического анализа и моделирования при объяснении процессов роста. Используя новые модели, исследователи пытаются объяснить долгосрочные темпы роста как эндогенный равновесный результат стремления агентов к рациональной оптимизации, отражающий структурные характеристики экономики, такие как технология и предпочтения, а также макроэкономическую политику. По этой причине их стали называть эндогенными моделями роста.

Теоретические основы построения новой (неокейнсианской) теории роста были подробно проанализированы Д. Ромером в статье 1993 г., в которой он обратил внимание на нарушение условий классической дихотомии и учет особенностей развития экономики, выходящих за пределы предположений Л. Вальраса при ее обосновании как на исходные условия данной концепции²⁵.

Новая теория роста связана с четырьмя главными направлениями теоретической мысли, делающими акцент на разных источниках экономического роста или экономического развития. Первый класс моделей роста, ближайший к неоклассической теории роста, подчеркивает роль и значение накопления частного капитала как фундаментального источника экономического роста. В простейшей такой модели, в которой единственным фактором производства является капитал, наличие постоянной отдачи от масштаба требует, чтобы производственная функция была линейной для физического капитала и имела вид Y = AK. Этот метод стал известным под названием «АК-модели». Постановки подобных однофакторных моделей предполагают (часто только неявным образом) широкую интерпретацию капитала, принимая то, что он включает как человеческий, так и нечеловеческий капитал. Сала-и-Мартин и Х. Барро Р. отмечают, что отсутствие убывающей отдачи капитала, т. е. предположение о том, что каждая дополнительная единица капитала обеспечивает возрастающий прирост выпуска продукции, опирается на существенно расширенное понимание капитала как фактора или переменной производственной функции. При этом подходе к определению капитала необходимо учитывать не только его чисто материально-вещественную составляющую, но и включать в это понятие человеческий капитал, знания, общественную инфраструктуру и т. п.²⁶ Подобный подход будет использован при постановке макроэкономических моделей в главах 4 и 5.

Вместе с тем в современных условиях интерес к постановке и анализу АК-модели, как формы производственной функции и важнейшего компонента моделей экономического роста, существенно возрос. Это определяется двумя обстоятельствами: во-первых, в настоящее время развитие современного технического прогресса привело к тому, что определяющим фактором производственного развития и, соответственно, роста объемов производства становится капитал в его расширительном толковании, включающим как материально-вещественную составляющую, так и человеческий капитал, знания и т. п. факторы. Трудовые ресурсы, как таковые престают быть лимитирующим фактором производства, как по причине усложнения и повышения эффективности материально-вещественной составляющей капитала, требующей привлечения относительно меньшего объема трудовых ресурсов; так и вследствие того, что носителями современных знаний и умений становится все более узкий круг высококвалифицированных специалистов. Относительный же недостаток трудовых ресурсов в той или иной стране может быть легко компенсирован в процессе миграции, которая в условиях глобализации охватывает практически все регионы земного шара. Во-вторых, следует отметить, что использование АК-модели при постановке агентских моделей экономического роста существенно упрощает формальный анализ соответствующих моделей, и позволяет получать вполне содержательные выводы и результаты.

Второй класс моделей подчеркивает эндогенное совершенствование знаний, а также рассматривает исследования и разработки как инструмент или фактор роста. Одной из первых здесь следует отметить статью П. Ромера²⁷, который рассматривал двухфакторную модель закрытой экономики, в которой новое знание, получаемое в одном сеторе, расходуется в производстве конечного выпуска. Сектор знаний рассматривался так же и другими авторами: например, П. Агийоном и П. Хоуиттом²⁸ и позднее Т. С. Ейчером²⁹. Родственный класс моделей имеет дело с инновацией и распространением знаний по странам, и полное подробное исследование предоставляют Барро и Сала-и-Мартин³⁰. Продукт «производства» человеческого капитала может быть альтернативой техническим улучшениям в процессе материального производства в том смысле, что он способен вызывать долгосрочный экономический рост. Необходимо, однако, выделить некоторые особенности макроэкономического развития, при которых накопление человеческого капитала отличается от создания технических и технологических новшеств и нововведений, которые далее материализуются в форме технического прогресса и оказывают большое влияние на материальные факторы производства и увеличение выпуска продукции.

Третья группа моделей связана с учетом социальной инфраструктуры, под которой понимают институты и проводимую политику, которые поощряют инвестиции и производство в противовес непроизводственной деятельности потреблению. Д. Ромер отмечает, что учет социальной инфраструктуру при постановке моделей предполагает две группы условий. Во-первых, вложения ресурсов в увеличение физического и человеческого капитала увеличивает будущий выпуск, в то время как использование этих ресурсов для производства товаров и услуг для текущего потребления будущий выпуск не увеличивает. Во-вторых, речь идет о разграничении производительной и не производительной деятельности. Производительная деятельность увеличивает выпуск продукции в определенный период времени, а непроизводительная деятельность только перераспределяет имеющийся объем выпускаемой продукции, но не создает его.

Четвертую группу моделей образуют стохастические модели экономического роста, основная особенность которых состоит в том, что при их постановке пытаются учесть неопределенность будущих макроэкономических результатов, моделируя факторы, порождающие эту неопределенность в форме случайных процессов. Основные современные идеи в области дальнейшего развития теории моделирования экономического роста, призванные учесть факторы риска и существенно расширить класс моделей экономического роста, связаны с применением подходов, которые предполагают построение непрерывных во времени стохастических моделей экономического роста. Эти подходы в той или иной степени опираются на использование случайных процессов для моделирования изменения различных экономических показателей или параметров. Построение моделей роста подобного вида существенно базируется на предположении о том, что определенная часть макроэкономических показателей имеет случайный характер, который можно моделировать с помощью различных вариантов случайных процессов. Речь идет об использовании стохастических дифференциальных уравнений при построении непрерывных моделей экономического роста как формы, позволяющей учесть влияние факторов неопределенности и риска на экономический рост.

В этих условиях широкое распространение получили определенные модификации поставленных ранее моделей экономического роста, основная существенная особенность которых состоит в том, что при описании взаимосвязей между агентами, при формализации ограничений общих моделей или моделей отдельных агентов учет факторов макроэкономического риска осуществляется путем использования соответствующих стохастических процессов, которые призваны отразить случайный характер будущих колебаний макроэкономических показателей.

Стохастическое поведение выпуска продукции отмечают О. Бланшар и Ст. Фишер. Они связывают его с колебаниями ВВП и других показателей, хотя и отмечают, что влияние случайных факторов может проявляться в форме перманентных шоков, оказывающих существенное длительное воздействие на колебания выпуска, и преходящих шоков, оказывающих относительно короткое воздействие на выпуск и имеющих преходящий характер³¹. Они же отмечают, что возможно использовать предположение о стабильном стохастическом процессе, хотя и отмечают, что его используют тогда, когда предположение о следовании подобному процессу рассматриваемых переменных невозможно безусловно отвергнуть³².

Д. Ромер, рассматривая возможности анализа потребления, делает вывод о том, что динамика потребления представляет собой процесс случайного блуждания и приводит два теста гипотезы случайного блуждания³³. Но одновременно, он отмечает, что «моделирование случайности в техническом прогрессе мало обогатило бы наше понимание»³⁴, ссылаясь на необходимость и проблемы моделирования экономики на длительном периоде. Однако, развитие современного научно-технического прогресса характеризуется существенной неустойчивостью, сочетая определенные периоды успешного развития во второй половине XX в. с существенным застоем во втором десятилетии XXI в. Предположение о том, что на длительном периоде технический прогресс сохраняет устойчивое развитие, не вполне соответствует реальной действительности.

В рамках постановки подобных макроэкономических моделей динамика рассматриваемых макроэкономических показателей описывается с использованием стохастических процессов, а сами траектории экономического развития имеют случайный характер. Экономический смысл и содержание понятия равновесия в подобных моделях в настоящее время не носит окончательно установленного характера, поскольку выполняемый формальный анализ стохастических моделей экономического роста приводит к определенным системам формальных соотношений, которые включают случайные переменные и их параметры.

Но в какой степени можно при этом утверждать, что достигается или не достигается при этом баланс спроса и предложения на соответствующих рынках, или выполняются другие полученные условия и соотношения между агентами с учетом случайных процессов требует дальнейшего теоретического исследования, как с точки зрения описания возможностей экономического развития с помощью стохастических траекторий, так и содержательной интерпретации полученных условий и соотношений.

В настоящее время следует отметить, что, имея в виду равновесие в системе моделей роста, учитывающих в той или иной форме случайные процессы, можно лишь утверждать, что при этом определенные существенные параметры, выделяемые в рамках каждой отдельной модели с учетом ее специфики, такие, например, как темп роста производства, ставки процента и т. п., должны сохраняться постоянными, а те или иные соотношения выполняются с точностью до соответствующих параметров учитываемых случайных процессов.

Рассмотрение моделей экономического роста с учетом случайных процессов принципиально меняет общий подход или парадигму постановки и анализа макроэкономических моделей. Если в традиционной постановке моделей роста предполагалось, что макроэкономика обладает определенной устойчивостью, и моделирование экономического роста опиралось на эту устойчивость, которая находила свое отражение в стационарных или равновесных траекториях роста, фиксированных темпах роста и т. п. Отмеченный выше поход к моделированию экономического роста на основе использования случайных процессов с теоретической точки зрения опирается на предположение о неустойчивости и колебаниях макроэкономических показателей.

Если ранее во второй половине прошлого века введение этой предпосылки привело к развитию краткосрочной теории экономического роста и появлению моделей деловых циклов, то в настоящее время речь идет об использовании этой предпосылки в процессе моделирования долгосрочного экономического роста.

С практической точки зрения предположение о неустойчивости макроэкономических показателей и их соотношений можно рассматривать, как определенную гипотезу, которая требует эмпирического подтверждения на основе анализа эмпирических данных и условий экономического роста отдельных стран в процессе использования эконометрических методов и моделей, и построения траекторий роста, полученных в результате анализа различных моделей экономического роста.

Определенные недостатки эконометрических моделей прогнозирования связаны, во-первых, с тем, что в процессе их использования исследователи больше сосредоточены на поиске моделей с приемлемыми статистическими свойствами и характеристиками, а не на обосновании соответствия прогнозируемого процесса его будущему развитию. Во-вторых, прогнозирование на основе эконометрической модели, построенной на основе использования соответствующих динамических рядов, основано на предположении, что тенденции, существовавшие ранее, которые и отражают рассматриваемые динамические ряды, могут, как это следует из усиления влияния факторов неопределенности и риска, совершенно не повторяться в будущем. Гипотезу об этом можно проверить только задним числом.

Сформулированные проблемы не исключают возможности использования непрерывных стохастических моделей для макроэкономических исследований и совершенствования представления об экономическом росте и при устойчивом развитии и возрастающем влиянии факторов риска в современных условиях. Следует только иметь в виду, что теория экономического роста, базирующаяся на детерминированных моделях, носит формально более законченный и строгий характер, чем современные подходы, основанные на стохастических многопериодных моделях экономического роста. Последние, безусловно, представляют собой тот путь развития моделирования, на базе которого будут формироваться новые теории экономического роста. При этом необходимо показать, в какой степени введение стохастических переменных либо других форм, позволяющих моделировать макроэкономические риски, меняет представления об устойчивом экономическом росте и экономической стабилизации по сравнению с традиционными подходами к моделированию экономического роста, поскольку динамично меняющиеся состояния экономики определяются указанными факторами.

Основные современные идеи в области дальнейшего развития теории моделирования экономического роста, которые призваны учесть факторы риска и существенно расширить класс моделей экономического роста, связаны с использованием подходов, которые предполагают построение непрерывных во времени стохастических моделей экономического роста. Эти подходы в той или иной степени связаны с использованием случайных процессов для моделирования изменения тех или иных экономических показателей или параметров. Построение моделей роста подобного вида существенно опирается на предположение о том, что определенная часть макроэкономических показателей имеет случайный характер, который можно моделировать с помощью различных вариантов случайных процессов. Речь идет об использовании стохастических дифференциальных уравнений при построении непрерывных моделей экономического роста.

Рассмотрим подробнее определение