ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МАЛОГО И СРЕДНЕГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В СТРАНАХ ЕВРОПЫ
INSTITUTIONAL ASPECTS OF INNOVATION ACTIVITY OF SMALL AND MEDIUM-SIZED ENTERPRISES IN EUROPEAN COUNTRIES
Дубровская Е.С., кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры «Экономическая теория и управление ресурсами», Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.Туполева – КАИ, Россия, г. Казань
Dubrovskaya E.S., Candidate of Economic Sciences, Associate, Professor, Associate Professor of the Department “Economic Theory and Resource Management”, Kazan National Research Technical University named after A.N.Tupolev – KAI, Russia, Kazan
Аннотация. В статье рассматриваются институциональные аспекты развития инновационной деятельности в малом и среднем бизнесе в странах Европы. Определяется степень влияния государственной политики восточноевропейских стран на развитие предпринимательства в инновационной сфере. Проводится оценка институциональных изменений позволяющих синтезировать интересы государства и частного бизнеса.
Abstract. The article examines the institutional aspects of the development of innovation in small and medium-sized businesses in Europe. The degree of influence of the state policy of Eastern European countries on the development of entrepreneurship in the innovation sphere is determined. The assessment of institutional changes allowing to synthesize the interests of the state and private business is carried out.
Ключевые слова: инновационная деятельность, институциональные изменения, малое и среднее предпринимательство, Европейский союз, государственная политика
Keywords: innovative activity, institutional changes, small and medium-sized entrepreneurship, the European Union, public policy
В европейских странах бурное развитие частного сектора предопределило относительно быстрое развитие рыночной системы хозяйствования. Развитие малого и среднего предпринимательства в условиях рыночной экономической системы является, прежде всего основной движущей силой становления и развития рыночных отношений, фундаментом формирования среднего класса.
В настоящее время в развитых постсоциалистических восточно-европейских странах в секторе малого и среднего предпринимательства создается более 40-55 % валового внутреннего продукта, тогда как на весь частный сектор приходится около 85% ВВП. Кроме того, в промышленно развитых европейских странах малыми и средними предприятиями производится около 60% ВВП. Там же доля в экспорте малых и средних предприятий составляет от 25% до 40%, а с участием в комплектации готовой продукции крупных предприятий доля экспорта возрастает до 60%. В развитых в экономическом плане странах Европейского союза в малом и среднем бизнесе работает примерно 70% всех занятых и задействовано более 50% совокупных инвестиций.
В восточноевропейских странах с переходной экономикой государственная политика была развернута по нескольким направлениям, а именно:
разработка и последовательное проведение государственных программ развития малого бизнеса;
создание государственного банка гарантий и развития по поддержке инвестиционных проектов малого и среднего предпринимательства;
целевая поддержка отдельных общественно значимых видов предпринимательской деятельности субъектов малого предпринимательства;
стимулирование научно-технического и инновационного потенциала малых предприятий;
включение предприятий малого бизнеса в систему производственных кооперационных связей с крупными предприятиями;
организация сети интеграционных объединений взаимосвязанных предприятий;
формирование технологических центров, технопарков и бизнес-инкубаторов;
поддержка экспортноориентированных малых предприятий;
создание льготных условий для кредитования и инвестирования в малый бизнес;
поддержка региональных предпринимательских проектов, реализуемых в депрессивных и экономически отсталых регионах с высоким уровнем безработицы;
предоставление малым предприятиям субсидий на создание новых рабочих мест;
оказание информационно-консультационной поддержки предприятиям малого бизнеса.
Целесообразно отметить, что государственная политика по поддержке малого и среднего предпринимательства в восточноевропейских странах проводилась практически по всем направлениям, как то государственная программа развития, гарантии, целевая поддержка, стимулирование инновационных процессов, льготные условия и т.д. Эта практика только подтверждает необходимость проведения целого комплекса мер по поддержке предпринимательства по всем направлениям и сферам, затрагивающим функционирование малого бизнеса, а не довольствоваться одноразовым актом помощи или вообще только провозглашением положительного отношения государства к развитию сферы малого предпринимательства.
Раскроем некоторые направления деятельности этих государств в рамках политики развития предпринимательства в стране. Главной задачей они провозглашают улучшение предпринимательского и инвестиционного климата, создание благоприятных стабильных условий для развития малого предпринимательства. В рамках главной задачи устанавливаются локальные задачи деятельности, а именно:
разработка нормативно-правовой и институциональной базы;
упрощение регистрационного и ликвидационного режимов;
сокращение сроков и затрат на учреждение и регистрацию малого предприятия;
упрощение административных процедур;
свободный доступ малых предприятий к информации и их широкое подключение к региональной системе государственных заказов;
создание эффективных механизмов справедливого распределения государственных заказов;
разработка прозрачного законодательства о банкротстве, сокращение сроков конкурсных и ликвидационных процедур, установление жестких сроков для отдельных этапов конкурсного производства, повышение прав кредиторов;
разработка правовой базы по стимулированию привлечения иностранных инвестиций в сектор малого и среднего предпринимательства;
создание эффективных механизмов противодействия и сокращения коррупции и масштабов теневой экономики.
Основным препятствием, с которым сталкиваются малые предприятия, являются значительные трудности в доступе малого бизнеса к финансовым ресурсам. В связи с этим основным вопросом становится разработка действенного механизма финансирования малого предпринимательства.
В странах с переходной экономикой развивающееся малое предпринимательство сталкивается с проблемой недостатка стартового капитала и капитала развития бизнеса. Если основным источником финансирования субъектов предпринимательства в этих странах являются собственные средства предпринимателей (которые по приблизительным оценкам составляют 70-80% в структуре источников финансирования), то самым распространенным способом привлечения финансовых ресурсов становится так называемый партнерский кредит (неформальное финансирование), который используют от 55% до 80% малых предприятий.
Такой источник финансирования капиталовложений как банковский кредит почти недоступен субъектам малого предпринимательства в силу некоторых не решаемых проблем. Во-первых, банкам и другим кредитным организациям необходима надежная база данных для оценки предпринимательских качеств и надежности предпринимателя. Малые предприятия на этапе мобилизации стартового капитала не располагают своей историей развития предприятия, которую требуют банки, и соответственно не имеют должной деловой репутации.
Во-вторых, банки по-прежнему рассматривают малый бизнес как рискованный сектор вложения капитала и соответственно стараются максимально снизить кредитные риски при финансировании малого бизнеса. Вследствие этого субъекты малого предпринимательства вынуждены выплачивать кредитным организациям на порядок более высокие проценты по кредитам.
Следует отметить, что в экономически развитых странах банковские кредиты, государственные субсидии и дотации из европейских фондов в структуре финансирования малых предприятий составляют более 60%. К примеру, в Германии около 40% создающихся малых предприятий напрямую связаны со сберегательными кассами. Кроме того, банковские активы в европейских странах с переходной экономикой составляют от 60% до 110% валового внутреннего продукта, тогда как в странах Европейского Союза – около 260% ВВП.
Таким образом, банковский сектор стран с переходной экономикой заметно продвинулся вперед, однако по сравнению с мировыми стандартами развит еще слабо. Нежелание коммерческих банков кредитовать сектор малого предпринимательства, узость банковского кредитного рынка, а также слабое развитие фондового рынка совершенно не способствуют развитию малого предпринимательства в странах с переходной экономикой.
Следует отметить, что среди всей массы субъектов предпринимательства в особенно трудном положении оказываются малые предприятия, занимающиеся инновационной предпринимательской деятельностью. В связи с тем, что этот вид предпринимательства сопряжен с самым большим процентом риска, здесь важно, чтобы банки плотно сотрудничали и предоставляли источники финансирования.
Однако именно такое направление институциональных изменений органично вписывается в рыночную экономику и синтезирует интересы государства и частного бизнеса. С его помощью выстраивается система взаимоотношений, позволяющая ограничивать риски, а также распределять ресурсы в приоритетные для страны секторы экономики.
В европейских странах с переходной экономикой некоторые формы финансовой поддержки инвестиционных проектов субъектов малого и среднего предпринимательства планомерно предусматриваются законодательством, а именно:
предоставление появляющимся малым предприятиям беспроцентных кредитов при отсрочке платежей по кредиту;
льготные кредиты по низкой процентной ставке;
предоставление кредитов на финансирование инвестиционных проектов по разработке и внедрению новых технологий по ставке рефинансирования Центрального банка, действующей на момент заключения кредитного договора и пересматриваемой в соответствии с изменением ставки рефинансирования на первое января следующего года, плюс один процент;
гарантии под кредиты и лизинг;
гарантии на непогашенный остаток кредита и на регулярные платежи по кредиту;
субсидирование процентной ставки по кредитам;
дотации на создание новых рабочих мест, в том числе для граждан из проблемных групп населения;
льготные кредиты на региональные инвестиционные проекты в экономически депрессивных регионах с высоким уровнем безработицы;
дотации на получение консультационно-информационных услуг;
содействие в продвижении отечественных изделий на международные рынки.
В рамках данного направления модель специализированного государственного банка гарантий и развития по поддержке малого и среднего предпринимательства применяется в Чехии, Венгрии, Словакии и Болгарии. Финансовая помощь субъектам малого и среднего предпринимательства осуществляется в виде целевых государственных программ, реализатором которых выступают банки развития (при этом три четверти государственных средств распределяется на общегосударственные программы и остальные на региональные программы развития малого и среднего предпринимательства).
Другой перспективной формой финансирования малого предпринимательства является апробированная развитыми странами система кредитных кооперативов, которые в странах с переходной экономикой могли бы заполнить ниши в банковской системе в части доступных кредитов местным малым предприятиям под низкий процент. Еще раз отметим, что главным аргументом в пользу развития сектора сберегательно-кредитных кооперативов является многолетний опыт функционирования кредитных кооперативов (credit unions) в экономически развитых странах, таких как США, Франция, Германия, Финляндия, Канада и др.
В качестве положительного опыта еще одного вида расширения доступа мелких предпринимателей к системе банковского кредита служит пример Польши, где созданы местные и региональные фонды кредитного поручительства. Гарантии погашения банковского кредита и поручительства предоставляются только в том случае, если кредит используется на финансирование инноваций. Для российской экономики практика создания эффективной сети финансовых институтов и фондов кредитного поручительства и кредитных фондов, инициаторами которых выступают органы местного самоуправления и объединения предприятий, может быть весьма полезной. Кредитное поручительство позволит облегчить процедуру получения банковских кредитов для перспективных субъектов предпринимательства, не имеющих достаточных собственных средств для осуществления инновационных проектов.
Следующей проблемой малого и среднего предпринимательства в переходной экономике является износ основных фондов. В экономически развитых странах эта проблема решается с помощью универсального метода обновления производственных фондов, которым является финансовая аренда оборудования и транспортных средств – это лизинг. Зачастую лизинг становится единственным доступным способом приобретения субъектами малого предпринимательства дорогостоящего новейшего оборудования. В восточноевропейских странах за счет лизинга обеспечивается около одной трети инвестиций малых и средних предприятий, тогда как в развитых странах более 2/3.
Таким образом, следует отметить, что наиболее динамично малое предпринимательство развивается в тех странах, где активно используются государственные рычаги регулирования и поддержки малого бизнеса. Пока в России продолжается дискуссия о роли и месте государства в рыночных преобразованиях, в восточноевропейских странах на законодательной основе уже последовательно осуществляется государственная политика по развитию и поддержке малого и среднего предпринимательства. Экономическое развитие в этих странах подтверждает, что на сложном этапе становления рыночных отношений основным инструментом развития малого предпринимательства является государственная поддержка. Этот же инструмент будет способствовать повышению конкурентоспособности отечественных производителей.
Список источников
Евростат: официальный сайт Евросоюза [Электронный ресурс]. – Электрон.дан. – Режим доступа: https://ec.europa.eu/eurostat/web/main/publications/key-figures
Международный банк экономического сотрудничества [Электронный ресурс]. – Электрон.дан. – Режим доступа: https://ibec.int/ru/news/allnews/ibec-supports-eastern-european-issuers/.
Развитие малого предпринимательства в странах Центральной и Восточной Европы / Отв. ред. З.Н.Кузнецова. – М., 2005.
Факторы, влияющие на развитие малого и среднего бизнеса / Отчет USAID MAP [Электронный ресурс]. – Электрон.дан. – Режим доступа: https://atameken.kz/uploads/content/files/.
EUROSTAT – New Cronos, Community Innovation Survey. Luxemburg, 2007 (h).
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ДЕПРЕССИВНОГО РЕГИОНА НА ОСНОВЕ АКТИВИЗАЦИИ МЕЖРЕГИОНАЛЬНОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОТРУДНИЧЕСТВА
PROSPECTS FOR THE DEVELOPMENT OF A DEPRESSED REGION BASED ON THE INTENSIFICATION OF INTERREGIONAL ECONOMIC COOPERATION
Бабалян Эмин Борикович, старший преподаватель кафедры цифровой экономики, ФГБОУ ВО «Адыгейский государственный университет», Россия, г. Майкоп
Babalyan E.B., e_babalyan@mail.ru
Тамов Каплан Асланович, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления, ФГБОУ ВО «Адыгейский государственный университет», Россия, г. Майкоп
Tamov K.A., tamov-ka@mail.ru
Кубашичев Айдамир Анзорович, аспирант кафедры экономики и управления, ФГБОУ ВО «Адыгейский государственный университет, Россия, г. Майкоп
Kubashichev А.А., kubashichev-aida@mail.ru
Аннотация. В статье на примере Республики Адыгея рассмотрены проблемы развития депрессивных регионов на основе активизации межрегионального экономического сотрудничества. Выявлены факторы, способствующие усилению экономических связей Краснодарского края и Республики Адыгея, определены основные формы проявления их экономического сотрудничества. Проведен анализ Стратегий социально-экономического развития Краснодарского края и Республики Адыгея в контексте отражения в них проблемы активизации межрегионального сотрудничества как фактора опережающего развития региона.
Abstract. Using the example of the Republic of Adygea, the article examines the problems of the development of depressed regions based on the activation of interregional economic cooperation. The factors contributing to the strengthening of economic ties between the Krasnodar Territory and the Republic of Adygea are identified, the main forms of manifestation of their economic cooperation are determined. The analysis of the Strategies of socio-economic development of the Krasnodar Territory and the Republic of Adygea in the context of reflecting in them the problem of activation of interregional cooperation as a factor of advanced development of the region.
Ключевые слова: межрегиональное экономическое сотрудничество, депрессивный регион, Республика Адыгея, Стратегия социально-экономического развития
Keywords: interregional economic cooperation, depressed region, Republic of Adygea, Socio-economic development strategy
Введение
В современных условиях решение актуальной задачи развития регионов депрессивного типа и повышения качества жизни их населения требует поиска новых инструментов, механизмов и факторов, обеспечивающих их устойчивость. Одним из таких стратегических факторов является межрегиональное экономическое сотрудничество, способствующее росту экономики регионов, снижению их социально-экономической дифференциации, что, в конечном итоге, приводит к повышению конкурентоспособности страны. Активизация межрегионального экономического сотрудничества приводит к углублению разделения труда, усилению технологической специализации и кооперирования, эффективному перемещению инвестиционных и трудовых ресурсов, обеспечению потребительского рынка товарами, не производящимися в данном регионе, расширению производственных связей между предприятиями, а также к диверсификации региональной экономики. Конечным результатом усиления межрегиональных экономических связей является повышение устойчивости региональных экономических систем.
Результаты и обсуждение
Проблема межрегионального взаимодействия, по нашему мнению, относится к числу недостаточно изученных в теории региональной экономики. Несмотря на немалое количество научных работ в данной области и повышенный интерес исследователей к вопросам развития межрегионального взаимодействия, среди ученых до сих пор нет единого мнения относительно значения данного термина.
Существенный вклад в теорию и методологию межрегионального экономического сотрудничества внесли отечественные ученые, включая таких А.Г. Гранберг, А.И. Татаркин, Н.Н. Некрасов, Н.Н.Баранский, М.К.Бандман, Н.Н. Колосовский, В.Н. Лексин, Л.С.Шеховцева, С.А. Суспицин, О.С.Пчелинцев, А.Н. Швецов, С. Ю. Глазьев и др.
Так, по мнению Н.Н. Баранского, М.К.Бандмана и Н.Н. Колосовского, усиление межрегиональных экономических связей — важнейших фактор, способствующий росту конкурентоспособности регионов.
С.Ю.Глазьевым и А.И. Татаркиным была обоснована необходимость поиска источников роста экономики страны, одним из которых, на их взгляд, является межрегиональное экономическое сотрудничество [1].
Исследователями Т.В. Усковой и Е.В. Лукиным была предложена методика активизации межрегионального экономического сотрудничества как фактора развития региональной экономики [1].
Таким образом, под межрегиональным экономическим взаимодействием следует понимать совокупность экономических отношений между двумя или несколькими регионами, реализуемых ими исходя из интересов каждого из них в рамках правовых и социально-экономических отношений, установленных государством. Как нам представляется, приведенное определение вполне применимо для характеристики межрегионального взаимодействия и в форме экономического сотрудничества регионов, и в форме межрегиональной конкуренции.
Межрегиональное взаимодействие, как важная и относительно малоисследованная функция регионального управления, призвана эффективно использовать значительный потенциал межтерриториальной интеграции и кооперации для реализации стратегических целей и задач социального и экономического развития каждого из регионов — субъектов сотрудничества.
В то же время, стоит обратить внимание, что на сегодняшний день в законодательных актах многих регионов страны, стратегиях и программах их социально-экономического развития не отражена проблематика межрегионального экономического сотрудничества, что позволяет сделать вывод о том, что в настоящее время регионы ориентированы, в первую очередь, только на внутрирегиональные процессы. Все это свидетельствует о необходимости нормативно-правового и стратегического обеспечения в регионах активизации межрегионального экономического сотрудничества, в том числе посредством включения соответствующих разделов в их концепции и долгосрочные стратегии социально-экономического развития.
Необходимость усиления межрегиональной интеграции как ключевого фактора, позволяющего наиболее полно активизировать и использовать внутренние источники развития региона посредством привлечения возможностей других регионов, обусловлена возникающими следующими новыми возможностями для каждого из взаимодействующих регионов (Рисунок 1).
Увеличение разрыва в уровнях социально-экономического развития между регионами России ведет к тому, что большая их часть в настоящее время относится к территориям дотационного и депрессивного типа. Под дотационностью понимается финансовая зависимость региональных бюджетов от федерального бюджета, проявляющаяся в невозможности региона за счет собственных средств выполнить возложенные на него функции и задач, предусмотренные законодательством.
Депрессивными считаются регионы, которые имея высокий экономический потенциал, характеризуются глубоким и устойчивым спадом производства, существенным уровнем безработицы, низкими показателями инвестиций в основной капитал и среднедушевых доходов населения, значительной долей населения с доходами ниже прожиточного минимума . Регионы депрессивного типа отличаются значительными структурными диспропорциями, неравномерным территориально-отраслевым развитием вследствие системных проблем, связанных с непродуманной экономической политикой на макро–, мезо– уровнях, последствиями трансформации отношений собственности на фоне снижения бюджетной обеспеченности регионов и роста межрегиональной конкуренции за ресурсы и капитал.
В современных российских условиях опережающее развитие депрессивного региона может быть достигнуто посредством получаемого отдельными его территориями дополнительных импульсов в виде ускоренного развития инфраструктуры, распространения инноваций, привлечения инвестиций за счет попадания в «коридоры развития» в макрорегиональном пространстве. В этом случае активизация межрегионального экономического сотрудничества между депрессивным и экономически развитым регионом представляет собой результат масштабных процессов в более широком экономическом пространстве. При этом активизация межрегионального экономического взаимодействия в региональной политике является антикризисной мерой, реализация которой требует тщательного изучения потенциала сотрудничества регионов, их конкурентных преимуществ, а также особенностей их экономик и факторов, которые стимулируют и сдерживают развитие межрегионального взаимодействия. Это обуславливает необходимость отражения всех этих особенностей межрегионального сотрудничества в реализуемых в регионах стратегиях социально-экономического развития.
С учетом вышесказанного рассмотрим основные формы проявления, а также тенденции и перспективы межрегионального экономического сотрудничества между двумя смежными регионами Южного федерального округа — Республикой Адыгеей, относящейся в силу определённых обстоятельств к регионам депрессивного типа (низкие показатели ВРП на душу населения, инвестиций в основной капитал и среднедушевых доходов населения, значительная доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, высокий уровень безработицы и т.д.) и Краснодарским краем — одним из наиболее экономически развитиях регионов ЮФО, лидером Южного полюса роста.
Республика Адыгея относится к числу недостаточно конкурентоспособных и привлекательных в инвестиционном отношении регионов современной России несмотря на то, что этот регион обладает значительными потенциальными конкурентными преимуществами для обеспечения устойчивого развития.
Отметим, что экономическое сотрудничество между Республикой Адыгеей и Краснодарским краем может иметь как стратегическое, так и тактическое значение. При этом анализируя межрегиональные экономические связи между этими регионами, можно выделить два направления их межрегионального взаимодействия — характерные для других регионов Южного федерального округа и специфические для данных регионов (табл. 1).
Исследуя различные аспекты межрегиональных экономических связей Республики Адыгея, можно отметить, что на сегодняшний день отсутствует достоверная статистическая информация, которая позволила бы адекватно оценить эффективность экономического сотрудничества республики как с Краснодарским краем, так и с другими регионами. Все это свидетельствует о том, что в настоящее время в Республике Адыгея недостаточное внимание уделяется роли активизации межрегионального сотрудничества как значимого фактора регионального развития.
Проведем анализ основных факторов, положительно влияющих на усиление экономических связей между Республикой Адыгеей и Краснодарским краем. В первую очередь отметим схожую отраслевую структуру экономик данных субъектов ЮФО, в которых приоритетными направлениями являются АПК и отрасль туризма. Близость отраслевой структуры двух региональных экономик обусловлено, нахождением Адыгеи, как автономной области, в течение полувека в составе Краснодарского края, в процессе чего и произошло формирование хозяйственных комплексов этих регионов со схожими отраслевыми структурами ВРП (Рисунок 2).
Следует подчеркнуть, что удельный вес Краснодарского края в общем объеме товарооборота Республики Адыгея и удельный вес Республики Адыгея в общем объеме товарооборота Краснодарского края за последние годы явно не соответствуют потенциалу обоих регионов.
Если в 70-х и 80-х гг. прошлого века имело место преобладание вывоза товаров из Адыгеи в Краснодарский край над ввозом из края в автономную область, то, как было указано выше, с переходом к рынку это соотношение стало меняться в пользу края. Из 75 млрд. руб. розничного товарооборота Республики Адыгея, 7,5 млрд. руб., т.е. 10% — это товарооборот между Республикой Адыгея и Краснодарским краем за 2019 год, лишь 0,6 млрд. руб. — это поставки Адыгеи в края, а остальные 6,9 млрд. руб. — это поставки края в Адыгею.
Приоритетные направления межрегионального сотрудничества Республики Адыгея и Краснодарского края представлены на рисунке 3.
Заслуживают внимания и другие формы проявления экономического взаимодействия исследуемых регионов, включая ввоз и вывоз капиталов, услуг, перемещение рабочей силы между регионами, по которым сложно получить достоверную статистическую информацию.
Рассматривая экономическое взаимодействие Краснодарского края и Республики Адыгея, можно сделать следующие выводы:
оба региона ресурсу взаимодействия друг с другом не придается должного значения;
наибольший позитивный эффект от сотрудничества исследуемых регионов имеет место в тех сферах, где оно последовательно опирается на их конкурентные преимущества, обусловленные их природно-ресурсными, географическими, производственно-экономическими и прочими особенностями;
в целом можно отметить наличие значительных резервов сотрудничества исследуемых субъектов федерации и на межрегиональном, и на межмуниципальном, и на межхозяйственном уровнях.
Одним из ключевых аспектов перехода к стратегическому управлению социально-экономическим развитием региона является обоснование стратегических перспектив его взаимодействия с другими регионами, что предполагает проведение соответствующего комплексного анализа.
Наряду с этим продолжающийся кризис в российской экономике усложняет проблему определения долговременных перспектив социально-экономического развития регионов, включая перспективы их взаимодействия между собой. Вот почему лишь при правильном обосновании стратегий развития регионов можно рассчитывать на выстраивание взаимовыгодного и эффективного взаимодействия между ними, базирующегося на использовании имеющихся у сторон конкурентных преимуществ региона.
С учетом вышесказанного, в рамках исследуемой проблемы представляет интерес анализ действующих Стратегий социально-экономического развития Краснодарского края и Республики Адыгея (до 2030 года) в контексте отражения в них проблемы активизации межрегионального сотрудничества как фактора опережающего развития региона.
Действующая в настоящее время Стратегия социально-экономического развития Республики Адыгея до 2030 (далее — Стратегия -2030) была принята взамен Стратегии- 2025, поскольку в процессе реализации последней был выявлен ряд существенных конструктивных недостатков документа.
Второй причиной для разработки новой стратегии стало растущее расхождение траектории, заложенной в Стратегии-2025 с фактической траекторией развития.
Стратегия- 2030 по стратегическим целям и задачам, масштабу охвата и другим факторам сформирована более качественно, чем Стратегия- 2025 и обладает по сравнению с ней рядом преимуществ: произведенный в Стратегии-2030 анализ конкурентоспособности региона с помощью интегральной методики «Живая» система управления будущего характеризует фактическую способность региона конкурировать за ресурсы и рынки сбыта; в Стратегии-2030 заложены механизмы корректировки с учетом возможного отклонения фактической траектории развития региона от заложенной в документе.
В Стратегиях социально-экономического развития Республики Адыгея и Краснодарского края до 2030 года проблемы активизации взаимовыгодного сотрудничества получили системное отражение. Удачным следует признать то, что новые стратегии развития обоих регионов были разработаны одновременно и одним коллективом — Консорциумом Леонтьевский центр — AV Group.
В них прямо прописано, что одним из ключевых факторов развития обоих регионов является активизация межмуниципального и межрегионального сотрудничества для совместного развития инвестиционных, инфраструктурных объектов и территорий. В частности, развитие основных региональных транспортных связей призвано обеспечить устойчивое социально-экономическое развитие приоритетных точек роста обоих регионов, что позволит опережающими темпами развивать Краснодарскую агломерацию, в которую включены и три смежных с ним муниципальных образования Республики Адыгея (Таблица 2).
Предшествующая Стратегия- 2025 указала на высокий нереализованный потенциал взаимодействия Краснодарского края и Республики Адыгея. Основным недостатком стратегий, разработанных ранее, является отсутствие механизма развития межрегиональных связей и эффективных инструментов развития.
В настоящее время заявленные стратегические цели в Стратегии социально-экономического развития Республики Адыгея во многом зависят от реализации совместных с Краснодарским краем проектов, в первую очередь инфраструктурных. Для успешной реализации Стратегии-2030 очень важно активизировать муниципальный уровень управления и рационально организовать разработку, проводить обновление документов стратегического планирования муниципальных образований.
Выводы
Анализ основных форм экономического сотрудничества Республики Адыгея с Краснодарским краем свидетельствует о несистемном характере и неприоритетной значимости такого сотрудничества и наличии значительных резервов активизации взаимовыгодного сотрудничества исследуемых регионов на межрегиональном, межмуниципальном и межхозяйственном уровнях.
В то же время, одним из ключевых условий оздоровления экономики Республики Адыгея в современных условиях является активизация экономического взаимодействия с Краснодарским краем как по направлениям, присущим, главным образом, сотрудничеству этих двух смежных регионов, так и по направлениям, характерным для взаимодействия большинства регионов Южного макрорегиона.
Даже в условиях пролонгированного финансово-экономического кризиса в стране, сужающего возможности развития каждого региона, не только не уменьшается, но даже объективно растет заинтересованность регионов в межрегиональной интеграции, поскольку при правильной организации и стимулирования этого процесса имеет место значительный рост экономического эффекта от интеграции, более эффективная траектория реализации региональных целей, чем это есть при автаркическом развитии. И это несмотря на то, что с развитием межрегиональной интеграции постепенно обостряется противоречие между усиливающимся процессом межрегиональной интеграции производительных сил и сохраняющимся на деле региональным механизмом организации самой региональной экономики.
Список источников
Ускова Т.В., Лукин Е.В. О перспективах развития региона на основе межрегионального сотрудничества // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2016. №3 (45). [Электронный ресурс] /Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/o-perspektivah-razvitiya-regiona-na-osnove-mezhregionalnogo-sotrudnichestva (дата обращения: 21.10.2021).
Умеренкова Г.Ю. Основные концепции межрегионального сотрудничества в трудах отечественных и зарубежных ученых // Политика, экономика и инновации. 2018. №1 (18). [Электронный ресурс] /Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-kontseptsii-mezhregionalnogo-sotrudnichestva-v-trudah-otechestvennyh-i-zarubezhnyh-uchenyh.
Смирнов В.В. Теоретические подходы к использованию потенциала межрегионального сотрудничества // Региональная экономика: теория и практика. 2016. №3 (426). [Электронный ресурс] /Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskie-podhody-k-ispolzovaniyu-potentsiala-mezhregionalnogo-sotrudnichestva.
Тамов А.А., Тамова М.К, Шалатов В.В. Особенности экономического взаимодействия крупных бюджетно-обеспеченных и малых проблемных регионов Юга России // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. 2017. №1 (195). – С. 42-48.
Татаркин, А.И. Формирование региональных институтов пространственного развития Российской Федерации / А.И. Татаркин // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2012. — № 6 (24). — С. 42-59.
Ускова, Т.В. Межрегиональное сотрудничество региона: оценка и перспективы развития / Т.В. Ускова, Е.В. Лукин // Проблемы прогнозирования. — 2014. — № 5. — С. 119-131.
Петренко И.М., Агибалова В.Г. Теоретические аспекты и практика устойчивого развития сельских территорий Краснодарского края // Общество: политика, экономика, право. – 2016. – №6. – С. 47-49.
Агибалова В.Г. Анализ государственной поддержки сельских территорий Краснодарского края // KANT. – 2018. – №2. – С. 217-222.
Белкина Е.Н., Агибалова В.Г. Инструменты устойчивого социально-экономического развития сельских территорий в постиндустриальной экономике: монография. Ставрополь: 2018, «Фабула». – 160 с.
ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС КИТАЯ КАК ПЕРСПЕКТИВНЫЙ РЫНОК РОССИЙСКОГО ЭКСПОРТА НЕФТИ
FUEL AND ENERGY COMPLEX OF CHINA AS A PROMISING MARKET FOR RUSSIAN OIL EXPORTS
Агафонов Игорь Анатольевич, к.х.н., доцент, доцент кафедры “Экономика промышленности и производственный менеджмент” ФГБОУ ВО “Самарский государственный технический университет”, E-mail: yuhan@mail.ru
Чечина Оксана Сергеевна, д.э.н., доцент, заведующий кафедрой “Экономика промышленности и производственный менеджмент” ФГБОУ ВО “Самарский государственный технический университет”, E-mail: ChechinaOS@yandex.ru
Васильчиков Алексей Валерьевич, д.э.н., директор института инженерно-экономического и гуманитарного образования ФГБОУ ВО “Самарский государственный технический университет”, E-mail: vav309@yandex.ru
Швецов Кирилл Игоревич, аспирант кафедры “Экономика промышленности и производственный менеджмент” ФГБОУ ВО “Самарский государственный технический университет”, E-mail: shvetsovki@yandex.ru
Agafonov Igor Anatolyevich, Candidate of Chemical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Industrial Economics and Production Management, Samara State Technical University, Е-mail: yuhan@mail.ru
Chechina Oksana Sergeevna, Doctor of Economics, Associate Professor, Head of the Department of Industrial Economics and Production Management, Samara State Technical University, Е-mail: ChechinaOS@yandex.ru
Vasilchikov Alexey Valerievich, Doctor of Economics, Director of the Institute of Engineering, Economic and Humanitarian Education, Samara State Technical University, Е-mail: vav309@yandex.ru
Shvetsov Kirill Igorevich, Post-graduate student of the Department of Industrial Economics and Production Management, Samara State Technical University, E-mail: shvetsovki@yandex.ru
Аннотация. Объектом исследования в статье является рынок нефти Азиатско-Тихоокеанского региона, в особенности Китая. Предметом исследования в статье является экспорт российской нефти в Китай. Цель исследования – оценить перспективы экспорта российской нефти в Китай на долговременную перспективу.
Abstract. The object of research in the article is the oil market of the Asia-Pacific region, especially China. The subject of research in the article is the export of Russian oil to China. The purpose of the study is to assess the prospects for Russian oil exports to China in the long term.
Ключевые слова: нефть, перспективы потребления нефти в Азиатско-Тихоокеанском регионе, топливно-энергетический комплекс Китая, экспорт Российской нефти
Keywords: oil, prospects for oil consumption in the Asia-Pacific region, fuel and energy complex of China, export of Russian oil
Экспорт топливно-энергетических ресурсов составляет один из базовых столпов экономической стабильности Российской Федерации. События 2020 года отрицательно сказались на многих аспектах экономической деятельности нашего общества, в том числе и на экспорте России.
Суммарный объем внешнеторгового оборота России за 2020 год составил 571,9 млрд. долларов США. Из этой суммы 339,2 млрд. долларов (минус 20,7%) составил экспорт, 233,7 млрд. долларов (минус 5,7 %) – импорт. В итоге сальдо торгового баланса осталось положительным и составило 104,5 млрд. долларов. Эта величина на 73,9 млрд. долларов (на 41,4 %) меньше, чем в 2019 году.
В 2020 году доля углеводородного сырья в общем экспорте составила 49,6 %, снизившись на 12,7 % по сравнению с 2019 годом (62,1%), что оказалось результатом сокращения физических объемов добычи и резкого снижения цен на углеводородное сырье. По итогам 2020 г. спад среднесуточной добычи составил почти 9% год к году, что является самым значительным падением в истории. Единственной страной, в которой спрос на нефть в 2020 г. был выше, чем в 2019 г., оказался Китай [1].
Если говорить об общих тенденциях экспорта нефти из России за последние два десятилетия, то они представлены на рис. 1.
Из рис. 1 видно, что, в среднем, в период 2004-2020 г.г. объем экспорта нефти в России держался на уровне 250 млн. т/год. В период 2010- 2014 гг. имело место снижение объема экспорта нефти, а в период 2014-2019 гг. происходил постоянный рост его объема, достигнув в 2019 году исторического максимума в 269,2 млн. т. Однако в 2020 году в силу целого комплекса возникших проблем, произошло снижение объема экспорта на 11,3 % до 238,6 млн. т/год. Это снижение продолжилось в начале 2021 года – за первые 6 месяцев было реализовано 111,4 млн. т, что характеризует снижение на 11,8 %.
В 2019 г. суммарный объем вывоза российской нефти с таможенной территории Российской Федерации составил 266,2 млн. т, увеличившись по отношению к 2018 г. на +8,5 млн. т (+3,3 %) [2].
Экспорт сырой нефти по итогам 2020 года составил 72,366 млрд. долларов. Это на 40,8% меньше, чем в 2019 году. Экспорт нефтепродуктов составил 45,43 млрд. долларов, что на 32,3% меньше, нежели годом ранее [3].
Мировой спрос на жидкие углеводороды по регионам в 2020 г. представлен на рис. 2.
Азиатско-Тихоокеанский регион (АТР), крайне перспективен для импорта энергоносителей, и одно из ключевых направлений диверсификации экспорта российских природных ресурсов. Лидирующее место в регионе с точки зрения перспектив развития потребления экспортной нефти России занимает Китай.
На долю АТР приходится более половины мирового населения. Регион является одним из основных драйверов мировой экономики, формируя около 40% мирового экономического роста. По прогнозам Организации Объединенных Наций ожидается, что уровень населения в развитых странах в долгосрочный период до 2040 года останется на нынешнем уровне – 205 млн. человек, а в развивающихся странах покажет прирост в 0,6% в год и увеличится с нынешних 3,68 млрд. до 4,39 млрд. При этом пик роста в Китае придется на 2030 год. Урбанизация возрастет в развитых странах с 89% до 94%, а в развивающихся с 42% до 58%. При этом следует учесть, что доступ к разным формам энергии обеспечен в агломерациях больше, чем в сельских областях. Регион насчитывает самую большую популяцию работоспособного населения и четверть потребителей среднего класса в мире, хотя свыше полумиллиарда человек в регионе на данный момент не имеют доступа к электроэнергии. Прогноз Международного энергетического агентства (МЭА) прогнозирует снижение этого числа до 47 млн. человек к 2040 году.
Основные экономики региона представлены мега-рынками Китая, Индии и Японии, десятью странами, входящими в Ассоциацию стран Юго-Восточной Азии – АСЕАН: Бруней, Вьетнам, Индонезия, Камбоджа, Лаос, Малайзия, Мьянма, Сингапур, Таиланд, Филиппины, а также рынками развитых стран – Южной Кореи, Австралии, Новой Зеландии, Тайваня и Гонконга.
Рост ВВП на душу населения составляет 2% в Японии, 3% в Индии и 10-11% в Китайской Народной Республике. Международное энергетическое агентство, основываясь на данных Международного Валютного Фонда – МВФ, предполагает, что реальный ВВП развитых стран АТР будет расти в последующие 25 лет в среднем на уровне 1,7% в год, а развивающихся – 5,1% , в том числе Китай – 5%. Регион является самым большим производителем парниковых газов, формируя около трети мировых выбросов углекислого газа и потребляя 60% угля [4]. В полном соответствии с кривой Кузнеца развитие и выход новых стран на уровень развитых в рамках традиционных технологий и форм энергетики проходит через максимум воздействия на окружающую природную среду [5].
При этом на рынке данного региона наблюдается явно выраженная дифференциация в воздействии на природную среду. Так в развитых странах АТР потребность в энергии к 2040 году снизится с 857 млн. т нефтяного эквивалента(toe), потребляемых в настоящий момент до 842 млн. toe. То есть, с учетом роста народонаселения региона, будет происходить ежегодное снижение потребления на 0,1%. В развивающихся странах региона потребление энергии будет возрастать с 2189 toe в настоящее время до 7437 toe в 2040 году, с ежегодным приростом в 1,7%, что составит в итоге 46,3% от спроса на первичные энергоресурсы в мире [4].
Проблемы, возникшие в 2020 году наложились на общие тенденции по потреблению традиционных топливно-энергетических ресурсов. В частности, многие развитые страны стали отказываться от них в пользу «зеленой» энергетики. В условиях непрерывного снижения потребления углеводородного сырья традиционными покупателями – Европой – взоры экспортеров все чаще приковывает азиатско-тихоокеанский регион.
На рис. 3 приводятся данные о потреблении нефти в мире странами-лидерами в период с 2007 по 2017 год.
Видно, что, в целом потребление нефти в мире достаточно стабильно, что, учитывая рост народонаселения на планете, указывает на снижение потребления нефти на душу населения. Однако есть страна, которая увеличила за рассматриваемый период объем потребления нефти по крайней мере в 1,5 раза – это Китай. Рост потребления нефти в мире вообще приходится, прежде всего, на страны Азии. Эксперты полагают, что потребление жидких углеводородов в мире будет расти как минимум до 2035–2040 годов [6]. В 2018 году самые высокие темпы роста были у Индии, Китая и США – 4,5, 3,5% и на 2,7% соответственно. Китай в настоящее время потребляет около 13% от мирового спроса на нефть. В 2018 г. Китай потреблял 13,53 млн. баррелей нефти в сутки, при этом 11,04 млн. баррелей из них импортировалось, удвоив потребление за период 2008-2018 гг. Для сравнения США в 2018 г. потребляли 20,46 млн. баррелей в сутки, из которых 9,93 млн. импортировали [7].
Международное энергетическое агентство дало базовый прогноз, согласно которому к 2040 г. потребление нефти достигнет 106,3 млн. баррелей в сутки, превысив уровень потребления 2017 года на 11,5 млн. баррелей. Весь прогнозируемый прирост будет обеспечен странами Азиатско-тихоокеанского региона и, прежде всего, Китаем. В Европе и США прогноз предполагает сокращение спроса, что мы видим уже сейчас. Такая же тенденция прогнозируется и по отношению к потреблению природного газа [7].
Азиатские страны лидируют по темпам прироста ВВП и – опосредованно – спроса на нефть в мире. Китай и Индия в 2018 г. обеспечили 40% прироста мирового спроса.
Нужно отметить, что Китай располагает собственными запасами нефти, которые он активно разрабатывает. Однако они не в состоянии обеспечить высокие темпы роста экономики этой страны.
По данным British Petroleum, доказанные запасы нефти и газового конденсата Китая, на начало 2019 года, оценивались в величину 3,54 млрд. т.
В 2018 году добыча нефтяного сырья в Китае составляла 188,6 млн. т, 98 % из которых были добыты тремя основными добывающими компаниями этой страны: CNPC, Sinopec и CNOOC.
В 2020 году объем добычи нефти Китаем достиг величины 195 млн. т, при этом объем добычи вырос по сравнению с предыдущим годом на 1,6 %. Объем импорта нефти возрос на 7,3%, составив 540 млн. тонн. На 3 % возросли объемы переработки нефти, достигнув величины 670 млн. т [8].
Следует отметить, что в отношении к нефтепереработке сейчас также планируются совместные российско-китайские проекты. В частности, нефтяная компания «Роснефть» готовит к внедрению два проекта, связанных со строительством нефтеперерабатывающих предприятий, ориентированных на КНР. Один из них, предполагает строительство в Тяньцзине комплекса по переработке и производству нефтехимической продукции мощностью 16 млн. т/год. В данном совместном предприятии доля «Роснефти» составляет 49%, а доля CNPC (Китайской национальной нефтегазовой корпорации) – 51%. Также Восточная нефтехимическая компания, входящая в состав компании «Роснефть» планирует строительство в Дальневосточном федеральном округе крупнейшего нефтеперерабатывающего и нефтехимического комплекса [7], продукция которого будет, в том числе, экспортироваться в Китай.
Россия уже более трех лет подряд выступает крупнейшим поставщиком нефти в Китай. Объем поставок нефти в Китай в 2018 году представлен на рис. 4. В 2018 году поставки российской нефти выросли на 20% по сравнению с 2017 годом.
Из рис. 4 видно, что первую шестерку крупнейших поставщиков нефти с Россией разделяют четыре страны Ближнего Востока и США, последовательно реализующие с помощью нефти политические цели.
По итогам 2010 года все страны бывшего Советского Союза экспортировали в Китай 33,3 млн. т нефти. В 2014 году экспорт этой группы стран вырос до 45,8 млн. т.
Постоянный рост доли российского экспорта на китайско-азиатский рынок за последнее десятилетие стал возможно в связи с созданием транспортной инфраструктуры в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке. В конце 2009 года была запущена трубопроводная система Восточная Сибирь – Тихий океан (ВСТО), которая относится к ООО “Транснефть”.
В 2012 году было проведено расширение трубопровода по проекту ВСТО-2 в связи с чем его пропускная способность возросла до 50 млн. т. К 2020 году было запланировано новое увеличение более чем в 1,5 раза – до 80 млн. т на участке Тайшет — Сковородино и 50 млн. т на участке Сковородино — Козьмино. Предполагается, что такой уровень пропускной способности нефтепровода способна, во-первых, обеспечить надёжный канал реализации нефти восточносибирских месторождений, а во вторых служить резервом для переброски объемов нефти с западного направления на восточное, гибко отвечая на вызовы ценовой конъюнктуры рынков АТР и Европы. В 2015 году объём поставок в АТР составил 54 млн. т, основная часть которых приходлась на экспорт в Китай. В 2015 году таможенная статистика КНР отметила, что Россия вышла на второе место по экспорту нефти в КНР. Объем импорта нефти из Российской Федерации составил 42,4 млн. т, на 9,3 млн. т (28%) превысив уровень 2014 года. В 2015 году первое место по объемом поставок нефти в Китай удерживала Саудовская Аравия (50,6 млн. т, с приростом в 2 % по сравнению с 2014 годом) [9]. В дальнейшем Россия стала лидером и находится в этой позиции до сих пор.
В настоящее время эксплуатируется участок нефтепровода до нового нефтепорта Козьмино. Порт Козьмино в Находке Приморского края является на сегодняшний день самым крупным и самым новым терминалом в России. Ввод его в эксплуатацию дал России возможность экспорта нефти в страны Тихоокеанского партнерства. Доля порта Козьминов объеме поставки энергетических ресурсов морским путем находится на уровне 30 % [10].
В 2010 году было построено ответвление трубопровода в Китай (Сковородино – Мохэ). В 2017 г. его мощность увеличили в два раза, достигнув пропускной способности в 30 млн. т в год.
Так как ВСТО перекачивает преимущественно нефти новых восточносибирских и северных месторождений, отличающихся высоким качеством и низким содержанием серы, удалось создать новый экспортный сорт нефти – ВСТО (ESPO). Восточносибирский сорт ESPO считается премиальным, его цена ориентируется на дубайский бенчмарк и реализуется со значительной премией к традиционному российскому сорту Urals и традиционному Brent.
Рост поставок – следствие повышения объема добычи сырья в Восточной Сибири, а также отгрузки дополнительных партий из Западной Сибири после приостановки работы нефтепровода «Дружба». В Восточной Сибири и на Дальнем Востоке сосредоточено более 16 млрд. т (~20%) начальных суммарных ресурсов нефти России. Разведанные и предварительно оцененные запасы нефти в регионе превышают 3,6 млрд. т, степень разведанности составляет 11,8%, (в целом по стране эта величина составляет 44%). Доля неоткрытых ресурсов оценивается в 76%, что является потенциалом прироста будущих запасов нефти [11].
Разработку Восточносибирских нефтегазовых провинций ведут практически все крупнейшие российские компании, в том числе «Газпром нефть», «Сургутнефтегаз» и проч. Компания «Роснефть» разрабатывает нефтяное месторождение Восточной Сибири Ванкор – крупнейшее из открытых и введенных в эксплуатацию месторождений в России за последние 25 лет. С момента начала добычи нефти в августе 2009 г. на этом месторождении было добыто свыше 170 млн. т нефти. «Роснефть» в настоящее время является главным поставщиком российской нефти в Китай и другие страны АТР. В 2013 году «Роснефть» и Китайская национальная нефтегазовая корпорация (CNPC) подписали первый в истории двух стран долгосрочный контракт на поставку 325 млн. т нефти, который эксперты назвали «сделкой века». В 2016 году компаниями было заключено дополнительное соглашение, увеличивающее поставки на 91 млн. т нефти. По итогам 2018 года «Роснефть» обеспечила около 6,5% общей потребности Китая в нефти, экспортировав около 50 млн. т. Во втором квартале 2019 года выручка «Роснефти» от поставки сырья в Азию составила 596 млрд. руб.
Компания поставила в Китай и страны АТР 30,9 млн. т нефти трубопроводным транспортом, 9,5 млн. т водным, через порт Козьмино и 2,5 млн. т – через порт Де-Кастри, обслуживающий проект «Сахалин-1», в котором у «Роснефти» 20% (у ExxonMobil и Sodeco – по 30%, у ONGC – 20%). Еще около 10 млн. т было поставлено транзитом через Казахстан.
Восток для «Роснефти» является одним из ключевых рынков, на который компанией в 2019 году было поставлено 59,2 млн. т нефти – на 24% больше, чем в 2018 г. Для сравнения, в Северо-Западную, Центральную и Восточную Европу, страны Средиземноморья и на другие направления дальнего зарубежья было поставлено 55,8 млн. т нефти, в страны СНГ – 8,7 млн. т [7].
Таким образом, видно, что в настоящее время идет интенсивная переориентация российского нефтяного экспорта на рынки АТР, причем курс на нее был взят уже давно, индикатором чего стало расширение мощности ВСТО и общее развитие инфраструктуры транспорта нефти Дальнего Востока. Причины, а точнее необходимость такой переориентации определяются и прогнозируемым снижением спроса на нефть в Европе, и колоссальной перспективностью азиатского рынка для ресурсов Восточной Сибири и России в целом.
Но азиатские потребители страхуют свое потребление, диверсифицируя импорт, получая нефть от разных производителей. Так, на рис. 4 видно, что доля США в поставках нефти в Китай составляла в 2018 году 12%. Данный рынок оценивается как перспективный всеми членами мирового сообщества, поэтому очевидно, что получение его доли – это значительный вклад в будущее, а для США и традиционный рычаг политического влияния в регионе.
В январе 2020 года Вашингтон и Пекин подписали промежуточное торгово-экономическое соглашение, согласно которому Китай обязался увеличить закупки сжиженного природного газа, нефти, нефтепродуктов и угля в 2020-2021 годах на $52,4 млрд. долларов, в том числе на $25,3 млрд. – в 2020 году в рамках первой фазы соглашения. Экспансия американских углеводородов на рынок КНР вполне закономерна. Китайская экономика восстанавливается после событий 2020 года быстрее, чем ожидалось.
При этом следует учесть, что США не обязательно должна реализовывать собственную нефть или действовать от своего имени, чтобы потеснить страны-конкуренты. Так отмечается, что Саудовская Аравия неспособна к самостоятельной игре на мировом нефтяном рынке. 14 февраля 1945 года был заключен «пакт Куинси», по которому США получили эксклюзивные права на нефть Эр-Рияда в обмен на военные и политические гарантии. Данный акт был подтвержден в период президентства Рейгана. С этого времени Саудовская Аравия является энергетическим агентом США.[1]
Вопрос в настоящее время только в том, какую роль в группе поставщиков займет тот или иной производитель. Следовательно, на российских нефтяных компаниях лежит большая ответственность по развитию транспортной инфраструктуры, бесперебойному обеспечению нефтью развивающихся экономик азиатского региона и, в конечном счете, развития экономики России.
Голуб А.А., Струкова Е.Б. Экономика природопользования. – М.: «Аспект-пресс», 1995. – 188 с.
Агафонов И.А., Чечина О.С., Васильчиков А.В. Мировой топливно-энергетический комплекс: перспективы потребления нефти // Экономика и предпринимательство. №1(126), 2021. – С. 26-31.
Нефтегазовый комплекс Восточной Сибири и Дальнего Востока: тенденции, проблемы, современное состояние. Электронный ресурс. Режим доступа: https://burneft.ru/archive/issues/2015-12/3 Дата посещения: 04.09.2021г.
References
Kak krizis 2020 goda otrazilsya na otechestvenny`x neftyany`x kompani-yax. E`lektronny`j resurs. Rezhim dostupa: https://journal.open-broker.ru/investments/obzor-itogov-2020-goda-neftyanogo-sektora-rossii/ Data poseshheniya: 04.09.2021 g.
E`ksport neftyanogo sy`r`ya. E`lektronny`j resurs. Rezhim dostupa: https://minenergo.gov.ru/node/1210. Data poseshheniya: 4.09.2021 g.
Itogi e`ksporta nefti i gaza za 2020 god. E`lektronny`j resurs. Rezhim dostupa: https://zen.yandex.ru/media/dvinsky_club/itogi-eksporta-nefti-i-gaza-za-2020-god-60213ccbeccec86b3385254e. Data poseshheniya: 04.09.2021 g.
Telegina E.A., Fedorova V.A. Sovremennoe sostoyanie i perspektivy` razvitiya ry`nka SPG v Aziatsko-Tixookeanskom regione. E`lektronny`j re-surs. Rezhim dostupa: https://webeconomy.ru/index.php?page=cat&cat=mcat&mcat=220&type=news&top_menu=photo&sb=120&newsid=3706. Data poseshheniya: 04.09.2021 g.
Novy`j neftyanoj put`. E`lektronny`j resurs. Rezhim dostupa: https://www.vedomosti.ru/partner/articles/2019/09/03/810153-novii-neftyanoi-put Data poseshheniya: 4.09.2021 g.
Doby`cha nefti v Kitae v 2020 godu vy`rosla na 1,6%, gaza – na 9,8%. E`lektronny`j resurs. Rezhim dostupa: https://ru.investing.com/news/commodities-news/article-2029903#:~:text=%D0%9A%D0%B8%D1%82%D0%B0%D0%B9%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B0%D0%BC%2020 Data poseshheniya: 04.09.2021 g.
V masshtabax Aziatskogo regiona… E`ksport nefti na Vostok: ten-dencii i perspektivy`. E`lektronny`j resurs. Rezhim dostupa: https://vygon.consulting/upload/iblock/3ae/d.kozlova.napravlenie_5_2016.pdf Da-ta poseshheniya: 04.09.2021 g.
Neftenalivnoj port “Koz`mino”: istoriya, opisanie, osobennosti. E`lektronny`j resurs. Rezhim dostupa: https://fb.ru/article/470754/neftenalivnoy-port-kozmino-istoriya-opisanie-osobennosti Data poseshheniya: 04.09.2021 g.
Neftegazovy`j kompleks Vostochnoj Sibiri i Dal`nego Vostoka: tendencii, problemy`, sovremennoe sostoyanie. E`lektronny`j resurs. Rezhim dostupa: https://burneft.ru/archive/issues/2015-12/3 Data poseshheniya: 04.09.2021 g.
[1]Незаметный передел нефтяного рынка: что стоит за сделкой ОПЕК+ Электронный ресурс. Режим доступа: https://www.forbes.ru/biznes/415671-nezametnyy-peredel-neftyanogo-rynka-chto-stoit-za-sdelkoy-opek
Московский экономический журнал 9/2021
|
Научная статья
Original article
УДК 339
doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10545
«ОДИН ПОЯС, ОДИН ПУТЬ»: МЕСТО КИТАЯ В ГЛОБАЛЬНОЙ МОДЕЛИ «ДВОЙНОЙ ЦИРКУЛЯЦИИ»
“ONE BELT, ONE ROAD”: CHINA’S PLACE IN THE GLOBAL “DOUBLE CIRCULATION” MODEL
Матвеева Нина Валерьевна, РАНХиГС, преподаватель кафедры иностранных языков, Уральский институт управления, e-mail: china518@bk.ru
Чжао Фэнцай, кандидат филологических наук, доцент кафедры русского языка, Шанхайский университет политологии и права, e-mail: warmsnow123@yandex.ru
Matveeva Nina Valerievna, RANEPA, Lecturer of the Department of Foreign Languages, Ural Institute of Management, e-mail: china518@bk.ru
Zhao Fengcai, PhD, Associate Professor of the Russian Language Department, Shanghai University of Political Science and Law, e-mail: warmsnow123@yandex.ru
Аннотация. На сегодняшний день две трети экономик мира теснейшим образом связаны с Китаем. Актуальность исследований в области реализации проекта «Одного пояса, одного пути» обусловлена ростом влияния экономики Китая на структуру мировой торговли. Результаты исследований являются составной частью анализа современной экономической системы, позволяют более глубоко понять тенденции развития стран мира и роль Китая в мировой экономике. На современном этапе в системе международного разделения труда заметно изменяются роли развитых и развивающихся стран, возрастает степень вовлеченности развивающихся стран в глобальные цепочки создания добавленной стоимости. Экономическая модель «центр-периферия», ориентированная на развитые страны, трансформируется в более сложную модель «двойной циркуляции», в рамках которой Китай играет роль связующего звена между развитыми и развивающимися странами. С одной стороны, Китай, за счет бурного промышленного роста сокращает разрыв с развитыми странами, увеличивает величину добавленной стоимости производимой продукции в глобальных производственных цепочках, с другой стороны, Китай инвестирует и передает технологии в страны с более низким уровнем развития, получая взамен необходимые ресурсы для дальнейшего развития. В рамках реализации концепции «Одного пояса, одного пути» Китай создает новую модель экономического сотрудничества, основанную на взаимной выгоде и взаимном дополнении, формирует справедливую систему международного разделения труда, расширяет зону евразийского партнерства.
Abstract. Today, two-thirds of the world’s economies are closely connected with China. The relevance of research in the implementation of the “One Belt, One Road” project is due to the growing influence of the Chinese economy on the structure of world trade. The research results are an integral part of the analysis of the modern economic system, allow a deeper understanding of the development trends of the countries of the world and the role of China in the global economy. At the present stage, the roles of developed and developing countries are noticeably changing in the system of the international division of labor, and the degree of involvement of developing countries in global value chains is increasing. The center-periphery economic model, focused on developed countries, is being transformed into a more complex “double circulation” model, in which China plays the role of a link between developed and developing countries. On the one hand, China, due to rapid industrial growth, is closing the gap with developed countries, increasing the value added of products in global production chains, on the other hand, China invests and transfers technology to countries with a lower level of development, receiving in return the necessary resources for further development. As part of the implementation of the “One Belt, One Road” concept, China is creating a new model of economic cooperation based on mutual benefit and mutual complementarity, forming a fair system of international division of labor, expanding the Eurasian partnership zone.
Ключевые слова: Китай, «Один пояс, один путь», глобальная экономика, глобальные цепочки добавленной стоимости, модель двойной циркуляции
Keywords: China, “One belt, One road”, global economy, global value chains, double circulation model
Глобализация экономики является всеобъемлющей тенденцией мирового развития, ни одно государство в современном мире не может развиваться в режиме абсолютной самодостаточности, без тесного взаимодействия с внешним миром.
Следует отметить, что процесс глобализации и экономический рост не являются однонаправленными процессами. Подъем китайской экономики и неустойчивость европейской и американской экономик, как две огромные волны, возникшие и обусловленные глобализацией, существенно изменили мировое пространство. Структура современной мировой экономики наблюдает заметные сдвиги, экономическая модель одного цикла «центр-периферия», ориентированная на развитые страны, трансформируется в более сложную модель двойной циркуляции, в рамках которой Китай играет роль связующего звена между развитыми и развивающимися странами. В мировой торговле изменяются соотношения сил между странами, доминирующие позиции развитых стран ослабевают, в совокупном мировом товарообороте снижается доля развитых стран и растет доля развивающихся, однако при этом степень участия развивающихся стран в глобальных цепочках создания добавленной стоимости (ГЦДС) остается на низком уровне. Кроме этого, страны со средним уровнем доходов оказываются в ловушке среднего дохода, страны с доходами ниже среднего уровня и страны с низким уровнем доходов в глобальных цепочках создания стоимости занимают невыгодное положение с большим количеством барьеров и ограничений.
Выступая на Всемирном экономическом форуме в Давосе в январе 2017 г., председатель КНР Си Цзиньпин заявил: «…мы должны адаптироваться к экономической глобализации, сгладить негативный эффект от нее и привнести ее положительное влияние во все страны. Нравится это вам или нет, глобальная экономика — большой океан, от которого невозможно скрыться. Некоторые люди винят глобализацию, действительно, она создала много проблем в современном мире, но нельзя из-за этого полностью отказываться от глобализации. Нужно направлять ее, минимизировать негативные последствия, давая вкусить плоды всем странам [11]».
На Международном экономическом форуме «Один пояс, один путь», проходившем в мае 2017 г. в Пекине, во вступительной речи лидер КНР отметил: «Наши совместные усилия в контексте инициативы «Один пояс, один путь» создают новые возможности и стимулируют международное сотрудничество. Это способствует развитию открытой и выгодной для всех глобализации [12]». В своей программной речи Си Цзиньпин подчеркнул: «Древний Шелковый путь, простиравшийся на десять тысяч ли и просуществовавший тысячи лет, накопил в себе особый дух, дух мира и сотрудничества, открытости, взаимного обучения, взаимной выгоды и всеобщего выигрыша. Дух Великого шелкового пути — это ценнейшее наследие человеческой цивилизации. Китайская пословица гласит: «Даже горы и моря не могут разделить людей с общими устремлениями». Китай и страны «Одного пояса, одного пути» имеют общие цели развития, общую миссию, общие интересы.» Таким образом, Китай выдвигает новый инструмент для трансформации процесса глобализации – инициативу «Один пояс, один путь», иными словами, инициатива «Один пояс, один путь» становится важной составляющей частью китайского понимания глобализации, в которой учитываются интересы всех стран-участниц.
В структуре международной торговли Китай выступает импортером конечных и экспортером промежуточных товаров для развитых стран и импортером промежуточных и экспортером конечных товаров для развивающихся. По данным статистики экспорта и импорта 188 стран и регионов мира, Китай входит в первую пятерку стран-экспортеров конечной продукции для 123 стран мира, в рейтинге 73 стран китайский импорт промежуточной продукции занимает первые пять позиции, Китай входит в первую пятерку стран-импортеров конечной продукции для 60 стран мира, в рейтинге 74 стран экспорт промежуточной продукции в Китай занимает первые пять позиций. На сегодняшний день две трети экономик мира теснейшим образом связаны с Китаем, в глобальном обороте конечными и промежуточными товарами китайская экономика занимает центральное место.
В современной системе международного разделения труда развивающиеся страны имеют низкую степень интеграции в глобальные цепочки создания добавочной стоимости. С точки зрения производства товаров конечного и промежуточного потребления, добавочная стоимость, создаваемая развитыми странами значительно выше, чем добавочная стоимость, создаваемая развивающимися странами. Многие развивающие страны обладают однородными факторами производства, идентичными ресурсами, относительно слабой экономикой и низкой конкурентоспособностью на международном рынке, в связи, с чем занимают невыгодное положение в глобальных цепочках, находятся в экономической зависимости и неблагоприятных условиях, которые сложно изменить. Некоторые страны, вошедшие в современную систему разделения труда достаточно поздно, превратились в экономических маргиналов и погрязли в нищете. Современная система международной торговли усугубляет неравномерность распределения выгод от глобализации, усиливает поляризацию стран и асимметрию в международных отношениях, оказывает негативное влияние на экономику многих развивающихся стран.
Китай, как экспортер и импортер конечных и промежуточных товаров, в структуре глобальных стоимостных цепочек занимает центральное место, тем самым способствует укреплению экономического сотрудничества между развитыми и развивающимися странами, в системе международного разделения труда создает модель двойной циркуляции глобальной стоимости. С одной стороны, Китай и новые индустриальные страны Азии сохраняют традиционно сложившиеся экономические связи с развитыми странами Европы и США, формируя верхний цикл глобальных цепочек, с другой стороны, вследствие быстрого экономического роста, Китай и НИС становятся глобальными промышленными центрами и образуют нижний цикл со странами с более низким уровнем развития, при этом активно инвестируют развивающиеся страны Азии, Африки и Латинской Америки. Посредством прямых инвестиций новые индустриальные экономики содействуют индустриализации стран, расширяют торговый рынок, создают новые рабочие места. Выдвижение инициативы “Один пояс, одни путь” своими корнями уходит именно в данную особенность глобальных цепочек, однако инициатива «Одного пояса, одного пути» в большей степени нацелена на создание открытого, инклюзивного сотрудничества в области экономического и социального развития.
Китай осознает порожденные экономической глобализацией проблемы, но альтернативы ей не видит, считая, что этот процесс надо сделать лучше и справедливее.
Инициатива «Один пояс и один путь» является мощным толчком к изменениям в глобальной экономике. Состояние мировой экономики, как правило, зависит от экономического развития входящих в неё стран, в связи с чем можно утверждать тот факт, что экономическое и социальное развитие стран «Одного пояса и одного пути» коренным образом поменяет структуру мировой экономической системы. Сегодня более ¼ мирового объёма экономики сосредоточено в странах контура «Одного пояса и одного пути», при этом 40% от общего объёма принадлежит Китаю.
Концепция «Один пояс и один путь» с центром «излучения» в Китае, охватывающая западную часть Тихого океана, Индийский океан и евразийский континент имеет огромный потенциал для развития. По данным Всемирного Банка, в 2015 году общая численность населения стран, расположенных в контуре «Одного пояса, одного пути» составила 3,21 млрд человек, это 43,6% от общего количества населения мира; объём ВВП оценивался в 11,67 трлн долларов, что составляет 15,7% от мирового ВВП. По прогнозам специалистов к 2027 году общий ВВП стран «Одного пояса, одного пути» увеличится до почти 40 трлн. долл. США, удельный вес ВВП этих стран в мировом ВВП увеличится с 15,7% до 38,2%. Ожидается, что в последующие годы страны, включенные в инициативу, обеспечат 60% мирового экономического роста.
Согласно классификации Всемирного банка страны «Одного пояса, одного пути» включают 20 стран с высоким уровнем доходов, 22 страны с уровнем доходов выше среднего, 22 страны с уровнем доходов ниже среднего и 2 страны с низким уровнем доходов: Афганистан и Непал.
Китай и страны «Одного пояса, одного пути» дополняют и стимулируют друг друга. По данным министерства коммерции КНР, за период с 2013 года по 2018 год объем торговли между Китаем и странами в составе интеграционной инициативы достиг 6 триллионов долларов, за последние пять лет размер прямых китайских инвестиций в страны инициативы “Один пояс, один путь” превысил 90 млрд долларов [13].
Как отмечает председатель Си Цзиньпин: «Китай готов предоставить соседним странам новые возможности, а также благоприятные условия для совместного развития, мы приглашаем всех желающих присоединиться к китайскому поезду процветания». За последние годы реализации инициативы «Один пояс, один путь» все больше стран оценили привлекательность и перспективность концепции, нашли своё место вдоль «Одного пояса, одного пути», все больше стран-участниц получили экономическую выгоду и новые возможности для развития. С увеличением доходов, позволяющим странам с низким уровнем доходов лучше интегрироваться в мировую экономику, инициатива «Один пояс, один путь» приносит ощутимые выгоды всем странам мира за счет усиления глобализации.
Ключевая роль в решении глобальных проблем экономики и создании новой экономической платформы сотрудничества отводится именно Китаю, и это не удивительно. Во-первых, Китай среди 60 стран и регионов, расположенных вдоль «Одного пояса, одного пути» по показателям уровня экономического развития занимает среднюю позицию, часть стран имеют более высокий уровень, часть стран находятся ниже Китая. В рамках большой модели международной циркуляции Китай находится между развивающимися и развитыми странами, его положение подобно начертанию цифры «8», тогда как инициатива «Один пояс, один путь» ‒ это «малая восьмёрка», вложенная в большую «восьмёрку».
В условиях современной системы международного разделения труда инициатива «Один пояс, один путь» вовлекает в совместное экономическое пространство страны со слабой экономикой, совершенствует систему распределения ресурсов, создает «основание башни для последующего ее возвышения». Си Цзиньпин отмечает: «Мы надеемся создать свободную, справедливую, инклюзивную, недискриминационную, прозрачную, предсказуемую и стабильную торгово-инвестиционную среду, это принцип китайской экономики, а также наша инициатива и предложение будущему международному сообществу».
Растущие масштабы внешней торговли КНР отражают усиливающееся взаимодействие Китая со странами мира. Занимая центральное положение в структуре международной торговли, Китай тем самым объединяет две независимые, но неразрывно связанные между собой экономики развивающихся и развитых стран. Китай выступает связующим звеном между верхними и нижними уровнями ГЦСС, через китайский рынок осуществляется торговый оборот из стран верхнего уровня в страны нижнего уровня и наоборот.
Китай, как экспортер и импортер конечных и промежуточных товаров, в структуре глобальных стоимостных цепочек образует механизм двойной циркуляции глобальной стоимости.
Из рисунка 1 видно, что в международной торговле товарные потоки Китая включают импорт промежуточной продукции из развивающихся стран и экспорт конечной продукции в развивающиеся страны, импорт конечной продукции из развитых стран и экспорт промежуточной продукции в развитые страны. В обоих случаях Китай занимает центральное место, что подтверждает его ключевую роль в модели двойной циркуляции. Китай можно назвать посредником между развитыми и развивающимися странами.
В системе мирового товарооборота под углом зрения стран мира Китай также располагается в центре двух потоков, для развивающихся и для развитых стран Китай выступает экспортером промежуточной продукции и импортером конечной продукции.
Для большинства стран мира Китай является основным направлением экспорта конечных продуктов. По данным выборки для 188 стран мира в экспорте конечной продукции Китай занимает первое место в 9 странах мира, второе место в 11 странах, третье в 13, четвертое место в 15 и пятое в 12 странах. Китай является крупнейшим импортером конечной продукции для 60 стран мира. С другой стороны, для большинства стран мира китайский рынок является основным источником импорта конечной продукции, среди 188 стран импорт из Китая занимает первое место в 17 странах мира, в 29 странах – второе место, в 58 странах – третье и четвёртое, для 25 стран мира – пятое.
Таким образом, в рейтинге 123 стран мира импорт конечных продуктов из Китая занимает первые пять позиций, в рейтинге 60 стран мира Китай входит в первую пятерку импортеров конечных продуктов.
В мировой торговле промежуточными продуктами Китай для большинства стран мира выступает одним из главных партнеров. Китай в 74 странах мира входит в первую пятерку импортеров промежуточной продукции, экспорт промежуточной продукции в Китай занимает первое место в 9 странах, второе место в 19 странах, третье место в 13 странах, четвертое место в 19 странах и пятое место в 14 странах. Среди экспортеров промежуточной продукции Китай занимает первые пять позиций в 73 странах мира, импорт из Китая занимает первое место в 2 странах, второе в 19 странах третье – в 17 странах, четвертое -в 17 странах, пятое – в 18 странах.
Подводя итог вышеизложенному, можно с уверенностью сказать, что в системе мировой торговли, как экспортер и импортер конечной и промежуточной продукции, Китай занимает ведущую позицию. Огромный торговый оборот, выстроенная сетевая структура являются основанием для признания Китая крупнейшей торговой державой и является основным фактором определения центрального и ключевого места в глобальных цепочках модели двойной циркуляции.
Список источников
Лю Вей, Лю Юн «Один пояс, один путь: сравнительное исследование национальной и региональной экономики»// Издательство Пекинского университета, – 2018г.
Гон Пэйпин, Сун Чжоуин, Лю Вэйдун. Товарная структура торговли между Китаем и странами вдоль «Одного пояса, одного пути» // Достижения в географии. –2015. –№05. С. 571–580.
Хэ Вэньбинь Стратегические коннотации и идеи продвижения экономического коридора Китай-Центральная Азия-Западная Азия // Азиатско-Тихоокеанская экономика. –2017. –№ С. 29–40.
Лю Линь. Измерение и анализ участия Китая в глобальной цепочке создания стоимости – исследование, основанное на торговле добавленной стоимостью // Мировые экономические исследования. –2015. –№6.
Ван Чжи, Вэй Шанцзинь, Чжу Куньфу. Общая торговая статистика: официальная торговая статистика и измерение глобальной цепочки создания стоимости // Китайские общественные науки. –2020.
Юй Цзиньпин. Сравнительные преимущества и взаимодополняемость торговли между Китаем и странами, и регионами Восточной Азии // Мировая экономика, –2003. –№5. С.33-40. Чжан Ин. Исследование китайско-российского двустороннего торгового потока и потенциала на основе гравитационной модели // International Economic and Trade Exploration. –2012. –№28(6). С.25-35.
Чжао Юйлинь, Лин Гуанхуа. Анализ двустороннего торгового потока сельскохозяйственной продукции и торгового потенциала между Китаем и АСЕАН-10: исследования, основанные на модели торговой гравитации // Вопросы международной торговли, –2008. –№ 12. С. 69–77.
М. Цзин Бэй. Новая эпоха экономической глобализации – О концепции взаимодействия инициативы «Один пояс и один путь» // Китайская промышленная экономика. 2016. № 1.;
Piketty Capital in the Twenty-First Century, The Bellnap Press, 2019.
Wang , Sunny M. C. What Drives Ecomomic Growth? The Case of Cross Border M&A and Greenfield FDI Activities. Kyklos, 2019, 62:316-330.
Yuj Czzin`pin. Sravnitel`ny`e preimushhestva i vzaimodopolnyaemost` torgovli mezhdu Kitaem i stranami, i regionami Vostochnoj Azii // Mirovaya e`konomika, –2003. –№5. S.33-40. Chzhan In. Issledovanie kitajsko-rossijskogo dvustoronnego torgovogo potoka i potenciala na osnove gravitacionnoj modeli // International Economic and Trade Exploration. –2012. –№28(6). S.25-35.
Chzhao Yujlin`, Lin Guanxua. Analiz dvustoronnego torgovogo potoka sel`skoxozyajstvennoj produkcii i torgovogo potenciala mezhdu Kitaem i ASEAN-10: issledovaniya, osnovanny`e na modeli torgovoj gravitacii // Voprosy` mezhdunarodnoj torgovli, –2008. –№ 12. S. 69–77.
M. Czzin Be`j. Novaya e`poxa e`konomicheskoj globalizacii – O koncepcii vzaimodejstviya iniciativy` «Odin poyas i odin put`» // Kitajskaya promy`shlennaya e`konomika. 2016. № 1.;
Piketty T. Capital in the Twenty-First Century, The Bellnap Press, 2019.
Wang M., Sunny M. C. What Drives Ecomomic Growth? The Case of Cross Border M&A and Greenfield FDI Activities. Kyklos, 2019, 62:316-330.
ФАКТОРЫ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОГО ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА (НА МАТЕРИАЛАХ РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ)
FACTORS OF REGIONAL INVESTMENT POTENTIAL DEVELOPMENT (ON THE MATERIALS OF THE ROSTOV REGION)
Янченко Дмитрий Валерьевич, доцент, кандидат технических наук, Новочеркасский инженерно-мелиоративный институт им. А. К. Кортунова – филиал ФГБОУ ВО «Донской государственный аграрный университет»
Yanchenko Dmitry Valerievich, Docent, Candidate of Technical Sciences, Novocherkassk Engineering and Reclamation Institute named after A. K. Kortunova – branch of the FSBEI HE «Don State Agrarian University»
Чернышова Татьяна Николаевна, ФГБОУ ВО «Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова»
Chernyshova Tatiana Nikolaevna, FSBEI HE «SRSPU (NPI) named after M.I. Platov»
Васькина Валентина Николаевна, ФГБОУ ВО «Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова»
Vaskina Valentina Nikolaevna, FSBEI HE «SRSPU (NPI) named after M.I. Platov»
Ковязо Екатерина Альбертовна, ФГБОУ ВО «Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова»
Kovyazo Ekaterina Albertovna, FSBEI HE «SRSPU (NPI) named after M.I. Platov»
Аннотация. В статье исследованы идейно-теоретические подходы к интерпретации экономической категории инвестиций, осуществлена идентификация факторов, определяющие инвестиционную привлекательность Ростовской области в региональных сопоставлениях на современном этапе, обоснованы организационно-экономические мероприятия, направленные на улучшение инвестиционного климата на мезоэкономическом уровне. Результаты исследования могут применяться при подготовке документов стратегического развития на федеральном и региональном уровнях РФ.
Abstract. The article investigates the ideological and theoretical approaches to the interpretation of the economic category of investments, identifies the factors that determine the investment attractiveness of the Rostov region in regional comparisons at the present stage, substantiates organizational and economic measures aimed at improving the investment climate at the mesoeconomic level. The research results can be used in the preparation of strategic development documents at the federal and regional levels of the Russian Federation.
Ключевые слова: инвестиции, капиталовложения, регион, экономика, развитие, управление, мезоэкономический уровень
Одним из важнейших факторов, детерминиринующих поступательное социально-экономическое развитие регионов РФ являются инвестиции, формирующие ресурсное обеспечение экономического роста. С учётом сказанного, актуальными и своевременными являются научные исследования, направленные на идентификацию предпосылок, образующих инвестиционную привлекательность на мезоэкономическом уровне.
Методы
При написании статьи были использованы следующие методы научного познания: сравнение, абстрагирование, анализ и синтез, методы эконометрической интерпретации эмпирических данных [5]. Использование данных методов обеспечило высокий уровень достоверности результатов и выводов исследования.
Результаты и обсуждение
С учётом идейно-теоретических подходов классического экономикса, региональный (территориальный) инвестиционный потенциал представляет собой стоимостной эквивалент баланса инвестиционного спроса и инвестиционного предложения на данный момент времени [3]. По мнению некоторых авторов [1, 3, 7], инвестиционный спрос, представляющий собой намерение владельцев капитала принимать участие в реализации инвестиционных проектов, а также инвестиционные предложения, представляющие собой инвестиционные проекты, генерируемы на данной территории, могут быть как потенциальными, так и практически реализуемыми в настоящее время.
С учётом сказанного, мы можем трактовать дефиницию «региональный инвестиционный потенциал» как «совокупная возможность факторов инвестиционного потенциала региона в той или иной мере влиять на реализацию инвестиционных проектов». Сумма различных факторов, оказывающих влияние на социально-экономические процессы на мезоэкономическом уровне, составляет инвестиционный потенциал региона. Степень влияния факторов различная, однако, с помощью эконометрических инструментов может вычислена и ранжирована. Вместе с тем, необходимо отметить, что в настоящее время имеется множество научно обоснованных подходов к оценке влияния различных факторов на совокупный инвестиционный потенциал. Данное обстоятельство необходимо учитывать при реализации конкретного инвестиционного проекта или принятии решения об инвестиционной деятельности.
Среди основных факторов, оказывающих наибольшее влияние на инвестиционную привлекательность на мезоэкономическом (региональном) уровне необходимо отметить:
наличие у региона собственной ресурсно-сырьевой базы, выражающейся в полноте и доступности для инвесторов таких ресурсов, как земля, вода, энергия;
наличие у региона квалифицированных кадров, способных участвовать в реализации инвестиционных проектов с высоким уровнем добавленной стоимости, в т. ч. высокотехнологичных;
наличие у региона промышленно-индустриального комплекса, позволяющего реализовывать инвестиционные проекты, связанные с выпуском новых оригинальных изделий;
наличие у региона транспортно-логистической инфраструктуры, позволяющей обеспечить бесперебойный обмен ресурсами;
наличие у региона эффективной государственной системы, формирующей благоприятные институциональные условия для реализации инвестиционных проектов
наличие у региона собственной финансовой базы, позволяющей создавать механизмы стимулирования инвестиционной активности.
наличие в регионе платёжеспособного спроса.
Среди дополнительных факторов инвестиционной привлекательности на мезоэкономическом уровне, мы можем выделить выгодное географическое положение региона: наличие доступа к морям, судоходным рекам, а также природно-климатические, культурные, демографические факторы. Совокупность обозначенных факторов определяет инвестиционный потенциал на региональном уровне.
Реальный сектор экономики, его преобразование, рост инвестиционного потенциала региона тесно связаны с финансовой сферой, финансовыми институтами, без которых невозможно достичь поставленных задач в области инвестиций, так как именно банковская система обеспечивает финансовые коммуникации в реальный сектор. Банковская система является обязательным элементом формирования социально направленного рыночного хозяйства на уровне страны или региона, гарантирующим обеспечение финансового обслуживание населения и реального сектора экономики, реализующим различные банковские операции. Формирование рынка инвестиций на региональном уровне невозможно без стратегического развития финансовых институтов.
Одним из серьезных источников инвестирования в развитых станах являются домохозяйства и управление регионами пользуется такими инвестициями уже несколько столетий. Домохозяйства не занимаются бизнесом, но имеют доходы и реализуют определенные расходы, а также склонны к формированию накоплений. Кроме того, это самые многочисленные субъекты экономики, что делает этот источник финансовых ресурсов достаточно емким и позволяет использовать его на всех уровнях, в том числе и на региональным.
Еще в качестве источника инвестиций может быть использован так называемый внешний сектор, то есть экономические субъекты, нерезиденты страны, но действующие на ее территории станы, другими словами иностранные экономические субъекты. Их роль достаточно важна.
Типы инвестиций, инвестиционный портфель и риски, связанные с инвестированием, выступают основными составляющими институционального аспекта предмета исследования данной работы. Эти элементы считаются управляемыми подсистемами.
Элементы нормативно-правового аспекта (НПА) представляют собой:
законодательные и подзаконные НПА различных сфер применения, формирующие правовое поле, в котором разрабатывается и реализуется инвестиционная деятельность;
внутренние НПА хозяйствующих субъектов, позволяющие реализовать соответствующие действия.
Экономические параметры оценки действий, направленных на привлечение в регион инвестиций, формы и методы воздействования на предмет управления, источники и способы финансирования различных инвестиционных проектов являются элементами экономического аспекта повышения инвестиционной привлекательности региона. Можно выделить методы, цели и критерии инвестирования в пределах экономического аспекта
Правильная система работы с информацией является основой общего механизма управления регионом, обеспечивает своевременную реакцию на внешние рыночные раздражители путем выработки качественных корректирующих управленческих решений. Результаты анализа информации могут служить основой для прогнозирования перспективы развития экономического субъекта в вопросах инвестиционной политики.
Рынок инвестиций может быть вписан в определенную структуру. С точки зрения его организации обычно рассматривают три составляющих: ресурсы, обязательства и гарантии
Рынок инвестиций, как и любой другой рынок, формируется и работает под воздействием спроса и предложения. И составляющие его структуры в свою очередь также влияют на уровень цен на рынке инвестиций. Предложение инвестиционных ресурсов возникает в связи с их наличием. Хозяйствующие субъекты при получении доступа к указанным ресурсам приобретают определенные обязательства.
В результате возникновения подобных отношений возникают риски, которые снижаются различными гарантиями. Основой этого механизма является достоверная и полная информация по всем элементам и участникам процесса. Рынок инвестиций можно рассматривать как свободное движение финансовых потоков, которое в итоге преобразуется в кругооборот. В результате такого движения образуются срочные связи между всеми участниками процесса.
В качестве инвестора может выступать любое лицо (как физическое, так и юридическое) выставляющее на рынок соответствующие ресурсы.
Предлагаемые гарантии выполнения обязательств потребителей финансовых ресурсов влияют на стоимость как инвестиций, так и самих обязательств.
Инвестиционный потенциал региона с исследуемой позиции можно рассматривать как общую стоимость всех инвестиционных ресурсов, другими словами «объем инвестиционного рынка». С другой стороны, появляется понятие «инвестиционных потребностей региона», которые в свою очередь оцениваются общим объемом обязательств.
Для любого инвестора важно иметь возможность контроля собственных инвестиций и их доходностью. Это может быть обеспечено путем оказания определенного влияния на объект инвестиций. Именно на этом основана концепция «Управление инвестициями в реальный сектор».
Привнести данный тезис в реальную жизнь возможно лишь при высоком уровне прозрачности деятельности объекта инвестирования. С этим связана необходимость так называемых предварительных (или пробных) инвестиций в выбранный объект. Их объем обычно значительно меньше основного потока.
Обретенная возможность контроля правильности реализации выбранной стратегии позволяет также реализовать контроль надежности финансовых вложений посредством целенаправленности их распределения.
Так и только так может быть реализованы стратегические решения целевого инвестирования, а именно посредством контроля целенаправленности распределения ресурсов, соответствия структуры управления и управленческого персонала заданным параметрам в целях обеспечения достаточной инвестиционной привлекательности объекта инвестирования. При достижении указанной цели возможно привлечение достаточного объема инвестиций при сравнительно скромных затратах.
Добиться инвестиционной привлекательности можно грамотным воздействием субъекта управления на объект управления посредством изменения определенных свойств того самого объекта. Реализовано это может быть на этапе создания механизмов по обеспечению прозрачности объекта инвестирования путем обеспечения участия инвестора в данном процессе, причем степень привлекательности объекта инвестирования зависит от уровня доступа к самому объекту. На последующих стадиях достаточно участия инвестора в принятии связанных с объектом стратегических решений.
В таблице 1 представлены факторы, определяющие инвестиционную привлекательность Ростовской области в региональных сопоставлениях [1, 4, 6].
Основы управления инвестиционной привлекательностью могут быть распространены на любой объект, в том числе и на регион, хотя здесь очень важно воздействие на тенденции: правовое поле, механизмы управления процессов, обеспечивающих высокий результат, формирующий тенденции. Инвестиционная привлекательность региона напрямую зависит от того, насколько устойчива тенденция его развития через реальный сектор экономики, следования стратегии, целенаправленности использования различных ресурсов, направления движения и т. п. Немаловажным фактором эффективности капиталовложений является увязка инвестиционных планов с действующими документами стратегического развития территорий [2].
Заключение
В завершение необходимо отметить следующее. Повышение инвестиционной привлекательности региона может быть достигнуто путем обеспечения соответствующих условий по повышению надежности и доходности инвестиций, достаточной прозрачности объектов инвестирования, поощрения потенциальных инвесторов.
Возможная реализация определенных организационно-экономических мероприятий, позволяющих сформировать желаемый инвестиционный климат в регионе: на региональном уровне должно быть сформировано соответствующее правовое поле, направленное на привлечение инвестиций в регион; поощрение инвестиционной деятельности возможно посредством использования некоторых налоговых рычагов в рамках регионального и муниципального законодательства; при необходимости и в случае их отсутствия в регионе могут быть сформированы определенные финансовые институты, в основе которых лежит инвестиционная деятельность; необходимо обеспечить работу с соответствующей информацией и требуемые коммуникативные связи, направленные на реальных и потенциальных инвесторов в региональную экономику. Сбор, анализ, коммуникация информации о реальном секторе, финансовых рынках позволит заинтересованным лицам получать информацию о преимуществах возможных объектов инвестирования.
Список источников
Горбанёва О. И. Динамическая сочи-модель регионального развития: сравнительный анализ административных и экономических механизмов управления (на примере Южного федерального округа) / Горбанева О. И., Мурзин А. Д., Угольницкий Г. А. // Математическая теория игр и ее приложения. 2021. Т. 13. №1. С. 59-88.
Иванов Н. И. Взаимосвязь документации по территориальному планированию с программами социально-экономического развития / Иванов Н. И. // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2008. №10(46). С. 43-45.
Москаленко А. П. Инвестиционное проектирование: основы теории и практики / Москаленко А. П., Москаленко С. А., Ревунов Р. В., Вильдяева Н. И. // Санкт-Петербург, 2018. (1-е, Новое)
Ревунов Р. В. Направления повышения эффективности сельского хозяйства Ростовской области / Ревунов Р. В., Ревунов С. В., Шереметьев П. Г., Чернышова Т.Н. // Московский экономический журнал. 2021. №6.
Таранова И. В. Особенности применения экономико-математических и эконометрических методов в экономических исследованиях / Таранова И. В. // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2011. № 12 (36). С. 59.
Янченко Д. В. Автоматизация системы государственного мониторинга вод как фактор повышения социо-эколого-экономической эффективности использования водных ресурсов (на примере бассейна реки Дон) / Абраменко И. П., Саркисян А. Р., Янченко Д. В., Янченко Е. А. // Региональные проблемы преобразования экономики. 2019. №5(103). С. 112-119.
Gorbanyova O. I. Dinamicheskaya sochi-model` regional`nogo razvitiya: sravnitel`ny`j analiz administrativny`x i e`konomicheskix mexanizmov upravleniya (na primere Yuzhnogo federal`nogo okruga) / Gorbaneva O. I., Murzin A. D., Ugol`niczkij G. A. // Matematicheskaya teoriya igr i ee prilo-zheniya. 2021. T. 13. №1. S. 59-88.
Ivanov N. I. Vzaimosvyaz` dokumentacii po territorial`nomu plani-rovaniyu s programmami social`no-e`konomicheskogo razvitiya / Ivanov N. I. // Zemleustrojstvo, kadastr i monitoring zemel`. 2008. №10(46). S. 43-45.
Moskalenko A. P. Investicionnoe proektirovanie: osnovy` teorii i praktiki / Moskalenko A. P., Moskalenko S. A., Revunov R. V., Vil`dyaeva N. I. // Sankt-Peterburg, 2018. (1-e, Novoe)
Revunov R. V. Napravleniya povy`sheniya e`ffektivnosti sel`skogo xo-zyajstva Rostovskoj oblasti / Revunov R. V., Revunov S. V., Sheremet`ev P. G., Cherny`shova T.N. // Moskovskij e`konomicheskij zhurnal. 2021. №6.
Taranova I. V. Osobennosti primeneniya e`konomiko-matematicheskix i e`konometricheskix metodov v e`konomicheskix issledovaniyax / Taranova I. V. // Upravlenie e`konomicheskimi sistemami: e`lektronny`j nauchny`j zhurnal. 2011. № 12 (36). S. 59.
Yanchenko D. V. Avtomatizaciya sistemy` gosudarstvennogo monitoringa vod kak faktor povy`sheniya socio-e`kologo-e`konomicheskoj e`ffektivnosti ispol`zovaniya vodny`x resursov (na primere bassejna reki Don) / Abramenko I. P., Sarkisyan A. R., Yanchenko D. V., Yanchenko E. A. // Regional`ny`e proble-my` preobrazovaniya e`konomiki. 2019. №5(103). S. 112-119.
Reznichenko D.S., Tishchenko E.S., Taranova I.V., Charaeva M.V., Niko-norova A.V., Shaybakova E.R. Sources of formation and directions of the use of financial resources in the region/International Journal of Applied Business and Economic Research. 2017. T. 15. № 23. S. 203-219.
РОССИЯ-XXI ВЕК: «ХАНТЫ-МАНСИЙСКИЙ АВТОНОМНЫЙ ОКРУГ-ЮГРА». ИНКАРНАЦИЯ НАТУРАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ ПРОИЗВОДСТВА В ЭНЕРГЕТИЧЕСКУЮ БЕЗОПАСНОСТЬ ГОСУДАРСТВА
RUSSIA-XXI CENTURY: “KHANTY-MANSI AUTONOMOUS OKRUG-YUGRA”. THE INCARNATION OF NATURAL FACTORS OF PRODUCTION INTO THE ENERGY SECURITY OF THE STATE
Сабанин С.А., к.г.н., доцент, Тюменский государственный университет, 625003, РФ, г. Тюмень, ул. Володарского, 6, E-mail: sabanin_century@mail.ru
Sabanin Sergei A., PhD in Geography, Associate Professor, Tyumen State University, 625003, 6 Volodarskogo st., Tyumen Russian Federation, E-mail: sabanin_century@mail.ru
Аннотация. В статье представлен системный анализ развития нефтяной промышленности Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО – Югры) в прошлом Цикле времени (2005-2020 гг.). Раскрывается значение природно-ресурсного потенциала (ПРП) региональной экономики в решении знаковых общественных проблем округа и обеспечении энергетической безопасности государства. Интерпретация результатов системного анализа констатирует географические особенности развития «базовых» отраслей региональной экономики в климатических условиях российского Севера и приравненной к нему местности. Определяются перспективные направления развития топливно-энергетического комплекса (ТЭКа) Субъекта Федерации с учетом трансформации международных отношений России, конъюнктуры котировок цен на нефть и природный газ Мировых сырьевых рынков. В работе нашли применение, как общенаучные, так и специальные методы исследований: ретроспективный анализ динамики основных индикаторов добычи Западно-сибирской нефти и природного газа; экспертные оценки и сопоставления статистических показателей; графики, рисунки, и таблицы, методологии их группировок и классификаций; описывается «базовых» критериев региональной экономики, характеризующих тренды развития нефтяной промышленности Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО – Югры) на основаниях прошлых, настоящих и будущих Циклов времени.
Abstract. The article presents a systematic analysis of the development of the oil industry of the Khanty-Mansi Autonomous Okrug (KhMAO-Yugra) in the last Time Cycle (2005-2020). The importance of the natural resource potential (PRP) of the regional economics in solving significant social problems of the district and ensuring the energy security of the state is revealed. The interpretation of the results of the system analysis states the geographical features of the development of the” basic ” branches of the regional economics in the climatic conditions of the Russian North and the area equated to it.The prospective directions of development of the fuel and energy complex (fuel and energy complex) of the Subject of the Federation are determined, taking into account the transformation of Russia’s international relations, the conjuncture of oil and natural gas prices on the World commodity markets. Both general scientific and special research methods were used in the work: a retrospective analysis of the dynamics of the main indicators of West Siberian oil and natural gas production; expert assessments and comparisons of statistical indicators; graphs, figures, and tables, methods of their groupings and classifications; The article describes the structure of the “basic” criteria of the regional economics that characterize the trends in the development of the oil industry of the Khanty-Mansi Autonomous Okrug (KhMAO – Yugra) on the basis of past, present and future Time Cycles.
слова: Ханты-Мансийский автономный округ (ХМАО-Югра), региональная экономика, нефтяная и газовая промышленность, котировки цен на нефть и природный газ, налог на добычу полезных ископаемых (НДПИ), Федеральный бюджет, уровень и качество жизни населения.
Keywords: Khanty-Mansi Autonomous Okrug (KhMAO-Yugra), regional economics, oil and gas industry, oil and natural gas price quotes, mineral extraction tax (MET), Federal budget, level and quality of life of the population.
Введение. В условиях глобального общественного кризиса Мировой человеческой цивилизации и быстрого роста международной напряженности Президент России В.В. Путин Указом №400 от «02» июля 2021 года утвердил «Стратегию национальной безопасности Российской Федерации»[4], призванную решить в будущем Цикле времени основные положения:
Стратегии развития минерально-сырьевой базы Российской Федерации до 2035 года, утвержденной распоряжением Правительства РФ № 1914-р от «22» декабря 2018 года [1].
Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года, утвержденной распоряжением Правительства РФ № 207-р от «13» февраля 2019 года [2].
Стратегии энергетической безопасности Российской Федерации на период до 2035 года, утвержденной распоряжением Правительства РФ №1523-р от «09» июня 2020 года [3].
В национальной экономике России топливно-энергетический комплекс (ТЭК) занимает доминирующее положение, в котором Ханты-Мансийский автономный округ-Югра Тюменской области играет ведущую роль базовой производственной инфраструктуры, формирующей, прежде всего, доходы современной бюджетной системы российского государства.
Ханты-Мансийский автономный округ (ХМАО – Югра) – крупнейший нефтедобывающий регион Российской Федерации в составе Тюменской области[1], обеспечивающий энергетическую безопасность страны – образован «10» декабря 1930 года. Территория автономного округа располагается в центральной части Западно-Сибирской равнины и занимает площадь 534,8 тыс. км2 или 3,12% территории государства. Общая протяженность границы ХМАО-Югры составляет, примерно, – 4733,0 км. На севере регион граничит с Ямало-Ненецким автономным округом (1716,0 км.), на северо-западе – с Республикой Коми (590 км.), на юго-западе – со Свердловской областью (597 км.), на юге – с Тюменской областью (749 км.), на юго-востоке – с Томской областью (824 км.) и на востоке с Красноярским краем (257 км.). Окружной административный центр – город Ханты-Мансийск. Крупные города: Когалым, Лангепас, Мегион, Нягань, Радужный, Урай и Югорск.
Численность населения ХМАО – Югры по данным на 2020 год – 1687,60 тысяч человек[8]. В национальном составе населения автономного округа преобладают русские – 63,00%, украинцы – 8,70% и татары – 7,10%. Доля ханты в национальной структуре постоянного населения – 1,24%, манси – 0,72% и ненцев – 0,09%. В регионе высокий уровень урбанизации – 92,20%. Более 60,00% населения автономного округа проживает в моногородах, три из которых являются крупнейшими базовыми городами региона – Сургут, Нижневартовск и Нефтеюганск.
ХМАО – Югра является лидером по целому ряду основных показателей национальной экономики России – первое место среди регионов: по добыче нефти и производству электрической энергии; второе место – по объему промышленного производства и поступлению налогов в бюджет государства. Фундаментальная производственная база региональной экономики позволяет Ханты-Мансийскому автономному округу – Югре удерживать лидирующие позиции по основным показателям экономического и социального развития среди регионов-доноров России. ХМАО – Югра входит в TOP10 Субъектов Федерации, которые формируют более половины общего объема валового внутреннего продукта (ВВП) Российской Федерации.
Дискуссия. промышленность – базовая отрасль региональной Ханты-Мансийского автономного округа – Югры, формирующая валовой региональный продукт (ВРП). Уровень добычи нефти и природного газа приток инвестиций , определяет стратегию, сферы услуг и ассортимент продукции на экспорт. нефтегазовой – ПАО «НК «Роснефть», ПАО «Газпром нефть», ПАО «НК «ЛУКойл», ПАО «Сургутнефтегаз», ПАО «НГК «Славнефть» и ПАО «АНК «Башнефть» – являются ядром развития региональной экономики ХМАО – Югры.
Предприятия добывающей промышленности и электроэнергетики функционируют структуре регионального хозяйства в различных формах собственности. Различаются предприятия и по уровню специализации в области глубокой переработки углеводородного сырья или уровню интернационализации производства. Нефтегазовые предприятия автономного округа традиционно доминируют на российском рынке товарной продукции и обеспечивают решение социальных проблем в регионе: создание новых рабочих мест, развитие технических компетенций, строительство разных видов производственной и социальной инфраструктуры – школ, детских садов, больниц, дорог, мостов и систем водо- и газоснабжения.
В современной региональной экономике ХМАО-Югры функционирует более 900 предприятий нефтегазодобывающего сектора[8] – это на 10,0% больше показателя 2018 года на 7,0% – превышает значение 2019 года. Специфические факторы функционирования технической и технологической базы добывающих отраслей промышленности, обуславливают современные потребности в объемах капитальных вложений, ограничивают долю малого и среднего предпринимательства (МСП) в добывающей промышленности – в настоящее время удельный вес МСП, примерно, – 5,0% от общего числа добывающих нефть и природный газ предприятий.
В институциональном профиле базовая нефтяная отрасль региональной экономики автономного округа представлена частными компаниям, генерирующими в Цикле настоящего времени, – более 85,0% общего объема производства промышленной продукции (рис. 1). Главная особенность нефтегазодобывающей отрасли региональной экономики – присутствие иностранного капитала. Следует заметить, что в ТЭКе ХМАО-Югры более 7,0% добычи и производства минерального сырья – это сектор прямых иностранных инвестиций (ПИИ) и более 5,0% – совместное производство российских и транснациональных корпораций.
В прошлом Цикле времени (2005-2020 гг.) роста объемов продукции добывающих отраслей региональной экономики ХМАО – Югры имеет позитивные статистические показатели (табл.1). Даже в период, когда «упали» мировые котировки цен и наступил Цикл времени макроэкономической нестабильности ТЭК ХМАО – Югры в 2018 году углеводородной продукции сумму более 2,4 трлн. рублей, что на 3,0% выше показателя 2017 года, а в 2019 году, – темпы роста объемов продукции добывающих отраслей выросли на 12,0%, относительно 2018 года. За 2019 год в ХМАО – Югре добыто 242,8 млн. Мтн. нефти, из недр региона извлечено попутного нефтяного и природного газа – 36,6 млрд. м3 , в том числе, попутного нефтяного газа добыто – более 35,0 млрд. м3, природного газа – более 0,8 млрд. м3.
В настоящем Цикле времени нефтяной сектор региональной экономики ХМАО-Югры демонстрируют структурные сдвиги производства продукции. Так, при снижении объемов добычи нефти: в 2010 году – до 266,0 млн. Мтн., 2015 году – до 243,1 млн. Мтн., 2020 году – до 210,7 млн. Мтн. и падении объемов добычи углеводородного сырья в оперативном Цикле времени, градообразующие предприятия базовой отрасли региональной экономики увеличивают объемы добычи других минералов и полезных ископаемых, используемых в строительстве социальных объектов и производственной инфраструктуры при освоении и обустройстве нефтяных месторождений – глины, гравия, гальки, песка и щебня.
Изменения мировых котировок цен нефти и природного газа на сырьевых рынках в 2018 году, при оперативной девальвации национальной денежной валюты, детерминировали снижение плановых объемов добычи минерального сырья в ТЭКе Российской Федерации и отразились на темпах роста финансовой прибыли добывающих предприятий в рублевом эквиваленте. Так, например, в 2019 году совокупный финансовый результат предприятий ТЭКа ХМАО – Югры превысил 1,3 трлн. рублей, что на практике оказалось в два раза больше аналогичного показателя 2018 года.
Высокие темпы роста объемов производства ТЭКа Ханты-Мансийского автономного округа – Югры, зафиксированные статистическими сборниками в 2020 году, следует интерпретировать темпами роста прямых инвестиций в основной капитал на 12,0%, относительно показателя 2019 года в сумме 810,5 млрд. рублей. При этом, высокая себестоимость производства нефти, связанная с затратами на закупку иностранного оборудования, техники и технологий, привела к снижению финансовой прибыли нефтегазовых корпораций ХМАО – Югры в этот период на 5,4%, относительно показателя 2019 года. Более того, действующее налоговое законодательство государства сделало нерентабельными процессы извлечения запасов углеводородного сырья на «старых» месторождениях, в том числе разработки «новых» залежей, подготовленных к промышленной эксплуатации месторождений.
Таким образом, если в оперативном Цикле времени до 2024 года объем добычи углеводородного сырья в ХМАО-Югре будут определять текущие извлекаемые запасы категории АВС1 и предварительно оцененные запасы категории С2, то в будущем Цикле времени (2024-2030 гг.) уровень добычи нефти и природного газа Ханты-Мансийском автономном округе – Югре будет определяться объемами запасов минерального сырья, переведенных из перспективных в разведанные и готовые к промышленному освоению.
Динамика инвестиционных процессов Ханты-Мансийского автономного округа – Югры, в планах программного документа «Стратегия-2020»[5], характеризуется относительно устойчивыми темпами прироста капитальных вложений субъектов региональной экономики (Рис. 2). При этом, удельный вес корпоративных инвестиций нефтегазодобывающих предприятий объеме в региона по итогам 2020 года составил 85,0%. Высокая инвестиционная активность государственных и частных корпораций добывающей отрасли промышленности региональной экономики привела росту в общем объеме в капитал. , например, добывающие нефть и природный газ в ХМАО – Югре, за 2019 год в промышленное более 575,0 . рублей, что , примерно, 80,0% от общего объема капитальных вложений в отрасли региональной экономики.
Относительно устойчивое финансового состояние корпораций и фирм базовой отрасли промышленности Ханты-Мансийского автономного округа – Югры, при поддержке федеральных органов власти, стимулировало в первой четверти XXI века участие предприятий ТЭКа ХМАО-Югры в реализации инвестиционных проектов Тюменской области и Российской Федерации. В целом, рост конкурентоспособности отраслей нефтяной промышленности России[9], определяют темпы роста прямых иностранных инвестиций (ПИИ), модернизация оборудования, внедрение передовой техники и технологий реализация инноваций в области добычи, хранения, переработки нефти и природного газа, а также способы их транспортировки до потребителя.
Современная интенсификация нефтегазодобывающей промышленности ХМАО-Югры обуславливается необходимостью национальную безопасность энергетическую стабильность условиях неблагоприятной цен на энергоносители Мировых товарных рынков. При этом, несомненно, объемов добычи нефти и природного газа в округе приведет росту углеводородов в структуре регионального продукта, которая в уже 2020 году составила более 90,0%, значительно усилило в первой четверти XXI века зависимость региональной экономики ХМАО – Югры от природно-ресурсного потенциала (ПРП) территории.
Региональная экономика Ханты-Мансийского автономного округа – Югры имеет вектор выраженной экспортной ориентации. В общем объеме внешнеторгового оборота на долю экспорта углеводородного сырья, зависимого от конъюнктуры мировых цен на нефть и нефтепродукты, приходится не менее 97,0%. За 2020 год внешнеторговый оборот ХМАО-Югры, с учетом торговли между странами ЕАЭС, составил – 11787,84 млн. долл. США (Экспорт – 11428,91 млн. долл. США; Импорт – 358,93 млн. долл. США). Сальдо внешней торговли – 11069,98 млн. долл. США.
Основные направления экспорта товаров по странам мира: Беларусь, Германия, Италия, Китай, Нидерланды, Турция, Финляндия, Франция, Южная Корея и Япония. Основные направления импорта товаров по странам мира: Беларусь, Германия, Китай, США и Южная Корея.
Заключение. Ввод в промышленную эксплуатацию новых нефтяных месторождений, в том числе с трудноизвлекаемыми запасами углеводородов, на территории Ханты – Мансийского автономного округа – Югры, а также реализация инвестиционных проектов сформируют на региональном рынке труда дополнительный спрос на квалифицированный рабочий персонал для ТЭКа ХМАО – Югры. В этом вопросе предстоит учитывать и тот факт, что уже в прошлом 2020 году более 25,0% трудоспособного населения региона осуществляло свою трудовую деятельность в ресурсных секторах экономики. Кроме того, развитие смежных отраслей региональной экономики в период интенсивного развития добывающей промышленности ХМАО – Югры также создаст дополнительные рабочие места для работников разных профессий.
Среднегодовая численность работников, занятых в региональной экономике Ханты-Мансийского автономного округа – Югры характеризуется стабильными темпами роста: 2010 год – 1,023 млн. чел., 2015 год – 1,037 млн. чел., 2020 год – 1,085 млн. человек. На фоне сокращения числа безработного населения ХМАО – Югры в прошлом Цикле времени (2010 – 2020 гг.) на предприятиях базовой отрасли региональной экономики отмечается рост занятости трудоспособного населения – более 190,0 тыс. человек. Показатель занятости населения в ТЭКе автономного округа за 2020 год на 8,0% превысил значение аналогичного показателя в 2019 году. Прирост занятости населения трудоспособного возраста автономного округа в корпоративном секторе добычи нефти и природного газа обусловил рост удельного веса работников добывающих отраслей промышленности в 2020 году до 25,0% от общей численности работников, занятых в региональной экономике Ханты-Мансийского автономного округа – Югры.
В Ханты-Мансийском автономном округе – Югре хорошие показатели, характеризующие трудовые ресурсы, – доля занятых в общей численности трудовых ресурсов за последние 10 лет держится на уровне 85,0%. В течение 2010-2020 годов в автономном округе сохраняется потенциал для трудовой миграции потому, что число свободных вакансий перекрывает численность зарегистрированных в Субъекте Федерации безработных граждан.
Таким образом, на наш взгляд, проявляется роль натуральных факторов производства, выделяемых экономико-географом, лауреатом премии по экономике памяти Альфреда Нобеля 2008 года, профессором Пристонского университета Полом Кругманом[10] в обеспечении постоянного населения города, региона и/или страны рабочими местами или в сокращении базовой нагрузки на региональный бюджет по социальным платежам и снижению напряженности на рынке труда за счет размещения «эффекта масштаба» и мобильности квалифицированных трудовых ресурсов.
Резюмируя вышеизложенное, следует сделать закономерный вывод о том, что добывающая промышленность Ханты-Мансийского автономного округа – Югры в настоящее время и на период до 2050 года остается базовой отраслью ТЭКа национальной экономики Российской Федерации. Вместе с тем энергетическая безопасность государства, когда инвестиционная привлекательность ХМАО-Югры и финансовая стабильность корпораций, ведущих добычу нефти и природного газа в регионе, по мнению основателя всемирного экономического форума в Женеве Клауса Шваба[11], во многом будет обеспечиваться тем, каким образом естественный интеллект осознает, что «… Мировая человеческая цивилизация живем сегодня в Цикле времени кардинальных изменений всех отраслей мировой экономики, обусловленных технологическими прорывами, включая, например, искусственный интеллект или квантовые вычисления и 3D – печать…».
Список источников
Распоряжение № 1914-р Правительства РФ от «22» декабря 2018 года «О стратегии развития минерально-сырьевой базы Российской Федерации на период до 2035 года». [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.consultant.ru
Распоряжение № 207-р Правительства РФ от «13» февраля 2019 года «О Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года». [Электронный ресурс] – Режим доступа: http:// www.garant.ru
Распоряжение № 1523-р Правительства РФ от «09» июня 2020 года «Об энергетической стратегии Российской Федерации на период до 2035 года». [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.garant.ru
Путин В.В. Указ Президента России №400 от «02» июля 2021 года «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации». [Электронный ресурс] – Режим доступа: http:// www.kremlin.ru
«Стратегия социально-экономического развития Ханты-Мансийского автономного округа – Югры до 2020 года и на период до 2030 года», утвержденная «22» марта 2013 года. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.admhmansy.ru
Официальный сайт Всемирного банка// The World Bank [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.vsemirnyjbank.ru
Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики России [Электронный ресурс]. Режим доступа: hppt:// www.gks.ru
Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики Тюменской области, Ханты-Мансийского автономного округа – Югры и Ямало-Ненецкого автономного округа [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.tumstat.gks.ru
Сабанин С.А. Россия – XXI Век: «Стратегия – 2020». Пространственный анализ развития базовых отраслей Тюменской области. // Международный научный журнал. №4, 2021. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.tis-journal.com
Кругман П. Обстфельд М. Международная экономика. Теория и политика/пер. с англ. под редакцией В.П. Колесова, М.В. Кулакова – М.: «Юнити», 1997. – 799 с. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.elibrary.ru
Шваб Клаус Четвертая промышленная революция. М.: «Эксмо», 2016. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.ncrao.rspu.ru
References
Order No. 1914-r of the Government of the Russian Federation dated December 22, 2018 “On the strategy for the development of the mineral resource base of the Russian Federation for the period up to 2035”. [Electronic resource] – Access mode: http://www.consultant.ru
Decree No. 207-r of the Government of the Russian Federation dated February 13, 2019 “On the Spatial Development Strategy of the Russian Federation for the period up to 2025”. [Electronic resource] – Access mode: http:// www.garant.ru
Decree No. 1523-r of the Government of the Russian Federation dated June 09, 2020 “On the Energy Strategy of the Russian Federation for the period up to 2035”. [Electronic resource] – Access mode: http://www.garant.ru
Putin V.V. Decree of the President of Russia No. 400 of July 02, 2021 “On the National Security Strategy of the Russian Federation”. [Electronic resource] – Access mode: http:// www.kremlin.ru
“The Strategy of socio-economic development of the Khanty-Mansiysk Autonomous Okrug – Yugra until 2020 and for the period up to 2030”, approved on March 22, 2013. [Electronic resource] – Access mode: http://www.admhmansy.ru
Official website of the World Bank// The World Bank [Electronic resource]. Access mode: http://www.vsemirnyjbank.ru
Official website of the Federal State Statistics Service of Russia [Electronic resource]. Access mode: hppt:// www.gks.ru
Official website of the Federal State Statistics Service of the Tyumen Region, Khanty-Mansi Autonomous Okrug – Yugra and Yamalo-Nenets Autonomous Okrug [Electronic resource]. Access mode: http://www.tumstat.gks.ru
Sabanin S.A. Russia – XXI Century: “Strategy 2020”. Spatial analysis of the development of the basic industries of the Tyumen region. // International Scientific Journal. No. 4, 2021. [Electronic resource]. Access mode: http://www.tis-journal.com
Krugman P. Obstfeld M. International Economics. Theory and Politics / translated from English. edited by V.P. Kolesov, M.V. Kulakov – M.: “Unity”, 1997– 799 p. [Electronic resource]. Access mode: http://www.elibrary.ru
Для цитирования: Сабанин С.А. Россия-XXI Век: «Ханты-Мансийский автономный округ-Югра». Инкарнация натуральных факторов производства в энергетическую безопасность государства // Московский экономический журнал. 2021. № 9. URL:
[1] В составе Тюменской области находятся два равноправных Субъекта России: Ханты-Мансийский автономный округ – Югра и Ямало-Ненецкий автономный округ. На территории области размещается 29 городов, 38 районов, 34 поселка городского типа и 1537 сельских населенных пунктов. В границах области действуют 483 муниципальных образования и 428 сельских администраций. В городских поселениях преобладают малые группы населенных мест с численностью населения не более 50,0 тыс. человек. В составе сельских населенных пунктов 65,0% – это деревни с населением до 1000 человек.
Московский экономический журнал 8/2021
|
Научная статья
Original article
УДК 339.9
doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10509
МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ВЫЯВЛЕНИЮ СТРАН-ПОЛЮСОВ РОСТА МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ И ОБРАЗУЕМЫХ ИМИ СТРАТЕГИЧЕСКИХ ТРЕУГОЛЬНИКОВ В УСЛОВИЯХ ФОРМИРОВАНИЯ МНОГОПОЛЯРНОГО МИРА
METHODOLOGICAL APPROACH TO THE INDENTIFICATION OF THE WORLD ECONOMY GROWTH POLES AND STRATEGIC TRIANGLES FORMED BY THEM WHILE TRANSITION TOWARDS MULTIPOLARITY
Автор признателен В. Днепрову (Русская Весна) и Д.А. Дегтереву (МГИМО, РУДН) за ценные комментарии, высказанные в ходе дискуссий по тематике данной статьи
Саприкина Наталья Александровна, кандидат экономических наук, доцент кафедры мировой экономики ФГАОУ ВО Белгородского государственного национального исследовательского университета, E-mail: saprikina.na@yandex.ru
Saprikina Natalia Aleksandrovna, Belgorod National Research University, Belgorod, Russia
Аннотация.В настоящем исследовании рассматриваются откорректированная и доработанная авторская методика выявления стран-полюсов роста мировой экономики, а также впервые разработанная авторская методика выявления стратегических треугольников мировой экономики, являющаяся логическим продолжением первой методики. Период исследования охватывает 2010-2020 гг. Эмпирической базой исследования послужили официальные данные международных организаций по всем странам мира. Апробация методики позволила выявить два реальных полюса роста мировой экономики – Китай и США, что подтверждает крушение однополярного мира, и двенадцать потенциальных полюсов роста, включающих Германию, Японию, Францию, Республику Корею, Индию, Российскую Федерацию, Бразилию и ряд других стран. Наличие большого числа потенциальных полюсов роста, значение многих из показателей которых соответствует критериям реальных полюсов роста, подтверждает переход мира к многополярному. По результатам расчетов разработанного индекса полюса роста (WEGPind) составлен условный рейтинг полюсов на основании однозначных экономических критериев, в котором Китай занял 1-е место, США – 2-е, Россия – 11-е. Определены показатели, препятствующие в настоящее время потенциальным полюсам роста занять более высокие позиции в рейтинге. В статье вводится определение «стратегический треугольник мировой экономики», обосновывает его стратегический характер. Определены условия отнесения государств к вершинам стратегических треугольников мировой экономики. Разработан показатель совокупной экономической мощи стратегического треугольника (STEP). Проведена оценка данного показателя для выделенных треугольников, проанализированы взаимоотношения сторон внутри треугольников, оценены выигрыш (проигрыш) реальных полюсов роста от участия в треугольных отношениях. В результаты выявлены реальные и потенциальные стратегические треугольники мировой экономики.
Abstract.The article presents the adjusted and updated identification technique of the world economy growth poles and the original technique of identification of the strategic triangles of the world economy which logically develops the first technique. The paper examines the defined criteria of the world economy growth poles for the time period from 2010 to 2020 for all countries of the world on publically published data of the international organisations.
The results of testing of the original technique revealed two real growth poles of the world economy – China and the United States – which confirmed the end of the unipolar world and 12 potential growth poles, e.g. Germany, Japan, France, Republic of Korea, India, the Russian Federation, Brazil. Large quantity of the potential growth poles which have many of the indicators that correspond the level of the real growth pole confirms the transition towards multipolarity. The study introduces World economy growth pole index (WEGPind) which allowed to rank the growth poles on the base of precise economic criteria. China ranked 1st, the United States – 2nd, Russia – 11th. The study reveals the indicators which hinder the potential growth poles to have better positions in the ranking. The article introduces the definition of “the strategic triangle of the world economy”, proves its strategic character. The article defines the conditions of the growth pole becoming the corner of the strategic triangle of the world economy. The article introduces the indicator of the total economic power of the strategic triangle of the world economy (STEP). The author evaluated the introduced indicator for the defined triangles, analyzed the relations inside the triangles, evaluated the gain (or the loss) of the real growth pole’s participation in the triangular relations. The study presents the real and potential strategic triangles of the world economy.
Ключевые слова: полюс роста мировой экономики, многополярность, биполярность, критерии полюса роста, стратегический треугольник мировой экономики, миропорядок
Keywords: world economy growth pole, multipolarity, bipolarity, growth pole criteria, strategic triangle of the world economy, world order
Введение. С крахом однополярного мира, признаваемого в настоящий момент большинством исследователей [7; 8, P. 5; 11; 13], на первый план выходят вопросы определения реалистичных сценариев развития мирового порядка. Ряд исследователей, таких как Д.А. Дегтерев, Р.Дж. Хейдариан, Г.А. Дробот, А.Н. Богданов, склоняются к движению мира к новой, зачастую «конфликтной», биполярности [7; 17; 20, С. 192; 22], за которой может прийти однополярный мир с Китаем в качестве гегемона. В этой связи поднимаются вопросы транзита власти от США к Китаю [1; 8; 21]. Другие, например, Р. Верма, С.Ф. Бергстен, озвучивают в качестве равновероятных сразу несколько сценариев: необиполярный либо многополярный мир [12]; бесполярный мир, в котором Китай не захотел занять место лидера, либо монополярный мир, с Китаем в качестве гегемона, либо биполярный мир с Китаем и США в качестве лидеров [1, P. 18]. Ряд исследователей, таких как Г. Бертон и В.В. Перская, убеждены в трансформации монополярного мира в многополярный [2; 23]. Мы также придерживаемся последней точки зрения.
В результате исследования значительного числа отечественных и зарубежных публикаций по вопросам формирования как многополярного, так и необиполярного мира, мы пришли к выводу, что в научной литературе отсутствует методика выявления стран-полюсов роста мировой экономики, за исключением предложенной нами ранее [24]. Рассмотренные нами в предыдущей работе [24] методики выявления и оценки полюсов необиполярного и многополярного мира, предложенные Д.А. Дегтеревым [4] и К. Дервишем [5], а также методика Е.Д. Мэнсфилд по определению количества полюсов в мировой политике [9, P. 113], являясь единственными для выявления государств-полюсов, построены на использовании военных, демографических, экономических, дипломатических и прочих критериев. Однако для определения полюса роста мировой экономики нам представляется целесообразным использование исключительно экономических критериев, которые позволят однозначно оценить вклад государства, как полюса роста, в развитие мировой экономики. Предложенная нами ранее методика [24] была доработана, был предложен индекс полюса роста мировой экономики, позволяющий осуществлять рейтингование полюсов роста.
В настоящем исследовании мы вводим понятие «стратегический треугольник мировой экономики». Методика выявления стратегической треугольника мировой экономики отсутствует в силу того, что данное понятие традиционно применяется исключительно к сфере международных отношений [3; 6; 18; 20; 25; 26], что, на наш взгляд, представляется необоснованным. В связи с наличием данного пробела в сфере международных экономических отношений мы предлагаем применять методику выявления стран-полюсов роста мировой экономики к выявлению стратегических треугольников. Данная методика построена на экономических показателях, но в качестве поправочного коэффициента используется критерий участия страны в Совете Безопасности ООН. Проведенные расчеты позволили нам выделить современные стратегические треугольники мировой экономики, классифицировать их по существующим внутри треугольника связям и по экономической мощи треугольника и на основании этого сделать выводы об их возможном влиянии на мировое хозяйство в целом.
Методология исследования. Методика выявления стран-полюсов роста мировой экономики и образуемых ими стратегических треугольников состоит из собственно методики определения полюсов роста [24], которую мы доработали и откорректировали, и методики выявления стратегических треугольников мировой экономики. Данная методика складывается из следующих этапов (Рисунок 1).
Представленный на рисунке 1 алгоритм позволит выявить реальные и потенциальные полюсы роста мировой экономики и образуемые ими стратегические треугольники.
Для выявления реальных и потенциальных полюсов роста мировой экономики в условиях формирования многополярного мира нами были предложены критерии их определения (Таблица 1).
Использование представленных в таблице 1 критериев позволяет определить полюсы роста, которые в силу обладания значительными производственными и научно-техническими конкурентными преимуществами оказывают существенное влияние на мировую экономику в целом.
В то время, как определение реального полюса роста в соответствии с предложенными критериями не представляет сложности, потенциальные полюсы роста мы разделяем на несколько групп [24; С. 288], количество которых может зависеть от целей исследования и результатов расчетов за конкретный период. В рамках настоящего исследования мы выделяем не только потенциальные полюсы роста первого-третьего уровней [24; С. 288], но и потенциальные полюсы роста четвертого уровня, соответствующие критериям потенциального полюса роста по одному-трем показателям. Потенциальные полюсы роста четвертого уровня к полюсам роста в чистом виде не относятся. Данную группу имеет смысл выделять для целей исследования более широкого круга государств и оценки перспектив достижения ими уровня реального полюса роста либо полюса роста первого-второго уровня, выявления их конкурентных преимуществ и слабых сторон.
Для целей рейтингования реальных и потенциальных полюсов роста, выделенных с помощью представленных в таблице 1 критериев, нами был разработан индекс полюса роста мировой экономики (6):
где WEGPindi – это индекс полюса роста мировой экономики (страны i).
Данный индекс позволяет определить удельный вес страны по вышеописанным показателям в общемировых показателях, а также однозначно определить позиции страны в мировой экономике по совокупности данных показателей.
Вышеописанную методику выявления стран-полюсов роста мировой экономики мы предлагаем применять для определения стратегических треугольников, образуемых данными полюсами.
Под стратегическими треугольниками мировой экономики мы предлагаем понимать такую модель взаимозависимых отношений между тремя акторами мировой экономики A, B и C, в качестве которых выступают отдельные государства либо интеграционные объединения, которая оказывает ключевое (стратегическое) влияние на мировую экономику в целом. В рамках исследования мы не рассматриваем так называемые «региональные» или «локальные» стратегические треугольники. Также мы сосредотачиваемся преимущественно на экономическом аспекте стратегических треугольников. Не отрицая важность таких характеристик треугольника, как геополитическое влияние и вопросы безопасности, мы настаиваем, что геоэкономическое влияние государства также имеет стратегический характер, оказывая влияние на экономики всех стран мира.
Мы предположили, что к стратегическим треугольникам, оказывающим влияние на развитие мировой экономики в целом, относятся треугольники, удовлетворяющие одному из нижеперечисленных условий:
1) две из вершин треугольника являются реальными полюсами роста мировой экономики, третья вершина – потенциальным полюсом роста;
2) одна из вершин является реальным полюсом роста мировой экономики, две другие – потенциальными полюсами роста, причем как минимум один из потенциальных полюсов роста должен быть также постоянным членом Совета Безопасности ООН (далее – СБ ООН);
3) одна из вершин является реальным полюсом роста, две другие – потенциальные полюсы роста первого или второго уровня.
Для проверки данной гипотезы мы предлагаем оценить суммарную экономическую мощь треугольника с помощью разработанного нами показателя (7):
где STEP – показатель суммарной экономической мощи стратегического треугольника мировой экономики;
WEGPindi, WEGPindj – индекс полюса роста мировой экономики (стран i и j, соответственно);
i – государство-полюс роста мировой экономики, не являющееся постоянным членом Совета Безопасности ООН;
j – государство-полюс роста мировой экономики, являющееся постоянным членом Совета Безопасности ООН.
Введение поправочного коэффициента 1,2 в отношении пяти постоянных членов СБ ООН вызвано следующими соображениями. Несмотря на акцент предложенной методики на экономических показателях, мы убеждены, что стратегический характер треугольника невозможен без учета геополитического влияния входящих в его состав государств. Универсальным показателем данного влияния, на наш взгляд, является членство государства в СБ ООН. Таким образом, экономическая мощь треугольника потенцируется его геополитическим влиянием. Схожей точки зрения на принцип выделения вершин стратегических треугольников – постоянных членов СБ ООН – придерживается и Д.А. Дегтерев [19, С. 178], с тем отличием, что данный исследователь рассматривает стратегические треугольнике в геополитике.
Экспериментальная база и ход исследования. Предложенная методика была нами апробирована для выявления стран- полюсов роста мировой экономики и образуемых ими стратегических треугольников за период 2010-2020 гг. Эмпирической базой исследования послужила официальная статистика международных организаций, в частности Всемирного банка, Всемирной торговой организации, Организации экономического сотрудничества и развития, по всем странам мира.
Результаты исследования представлены в таблицах 2 и 3, содержащих значения критериев реальных и потенциальных полюсов роста мировой экономики, рассчитанные за 2010-2020 гг., индекса полюсов роста и составленного на его основе рейтинга полюсов роста мировой экономики.
В соответствии с условиями отнесения государств к вершинам стратегических треугольников мировой экономики нами были выделены те полюсы роста, которые теоретически могут войти в состав стратегических треугольников. Затем в результате расчета суммарной экономической мощи полученных треугольников, определения характера тройственных отношений внутри треугольника, мы вышли на наиболее реалистичные стратегические треугольники мировой экономики. На рисунках 2 и 3 представлены реальные и потенциальные стратегические треугольники мировой экономики, определенные в соответствии с авторской методикой.
Стратегические треугольники описывают экономические блоки: экономические и торговые союзники США или Китая, демонстрируют готовность союзников поддерживать доллар США или юань в международных расчетах.
Результаты. Апробация предложенной методики позволила нам прийти к следующим выводам. В соответствии с выделенными и рассчитанными за период 2010-2020 гг. критериями полюсов роста (Таблицы 2 и 3) мы выявили, что в число реальных полюсов роста вошли Китай и США. При этом Китай превосходит США по большей части из рассматриваемых показателей. В число потенциальных полюсов роста первого уровня вошли Германия и Япония, не соответствующие статусу реального полюса роста только по причине недостаточно высокой доли высокотехнологичной продукции в промышленном экспорте. При этом по остальным показателям их уровень сопоставим с уровнем реальных полюсов роста, за исключением доли страны в мировом ВВП (по ППС), показателю, значение которого у Германии и Японии примерно в 4 раза ниже, чем у реальных полюсов роста.
В число потенциальных полюсов роста третьего уровня вошли как развитые страны, так и страны-члены БРИКС, а также Мексика. Среди них выгодно выделяются позиции Индии и Российской Федерации по значению определяющего, с нашей точки зрения, показателя «Доля в мировом ВВП (по ППС)», который сопоставим (Россия) либо превосходит (Индия) значения аналогичного показателя потенциальных полюсов роста первого уровня. По показателю «Доля в мировом промышленном экспорте» выделяются Италия, Великобритания и Мексика, по показателю «Доля высокотехнологичной продукции в экспорте промышленной продукции» – Великобритания и Мексика, значения данных показателей соответствуют значению реальных полюсов роста.
В выделенную нами в рамках настоящего исследования группу потенциальных полюсов роста четвертого уровня вошли Индонезия, Турция и Австралия. Данные страны не дотягивают до потенциальных полюсов роста по большинству показателей и, на наш взгляд, к состоявшимся потенциальным полюсам роста не относятся. Тем не менее, в перспективы, при условии наращивания своих производственных и научно-технических конкурентных преимуществ, они могут войти в состав потенциальных полюсов роста третьего уровня. Аналогичным образом в группу потенциальных полюсов роста четвертого уровня могут в рамках последующих исследований включаться другие восходящие державы для целей оценки их показателей и их сопоставления с потенциальными и реальными полюсами роста мировой экономики.
Рассчитав значение разработанного нами индекса полюса роста мировой экономики (6), мы смогли составить условный рейтинг полюсов роста мировой экономики (Таблица 3). Уточним, что именно применение данного индекса позволило проранжировать полюсы на основании точных расчетов в отличии от предыдущего исследования [24], в котором определение позиции полюса в рейтинге носило в большей мере интуитивный характер.
В состав данного рейтинга вошли два лидера – реальных полюса роста мировой экономики – Китай и США, занявшие первое и второе места, соответственно. При этом в соответствии со значением индекса полюса роста Китай уже в 1,4 раза превосходит США по показателям, выделенным автором как имеющими стратегический характер для влияния экономики страны на мировую экономику. Среди выделенных двенадцати полюсов роста первого-третьего уровня особо выделяются позиции Германии и Японии, имеющие все шансы войти в состав реальных полюсов роста. Страны-члены БРИКС вошли в состав потенциальных полюсов роста третьего уровня, за исключением Китая – реального полюса роста – и ЮАР, которая к потенциальным полюсам роста еще не относится.
В результате проверки выделенных нами в таблице 2 стран-полюсов роста на их соответствие условиям отнесения к вершинам стратегических треугольников мировой экономики, нами были выделены следующие вершины:
реальные полюсы мировой экономики и постоянные члены СБ ООН – Китай и США;
потенциальные полюсы мировой экономики и постоянные члены СБ ООН – Франция, Великобритания, Россия;
потенциальные полюсы мировой экономики и потенциальные постоянные члены СБ ООН – Германия, Япония, Индия, Бразилия.
Возможные комбинации реальных и потенциальных стратегических треугольников, сформированных из выделенных выше вершин, представлены на рисунках 2 и 3. Оценив с помощью разработанного нами показателя (7) суммарную экономическую мощь представленных на рисунках 2 и 3 треугольников, мы пришли к выводу, что наибольшей экономической мощью отличаются треугольники: США-Китай-Германия, США-Китай-Япония, США-Китай-Франция, США-Китай-Великобритания, США-Китай-Россия, США-Китай-Индия, США-Китай-Бразилия.
Однако интерес представляет не только совокупная экономическая мощь треугольника, показывающая насколько треугольник важен для мировой экономики в целом и насколько велико его влияние на нее, но и взаимоотношения сторон в треугольнике. Особенно актуален в условиях текущего транзита власти [21] вопрос взаимоотношения третьей вершины с двумя реальными полюсами роста (бицентровые треугольники – Рисунки 2, 3а и 3б) и двух вершин – потенциальных полюсов роста – с реальным полюсом роста (одноцентровые треугольники – Рисунки 3в и 3г).
На данном этапе отношения внутри всех трех из выделенных на рисунке 2 треугольников можно охарактеризовать как «стабильный брак». При этом наиболее предсказуемы отношения в треугольнике США-Великобритания-Китай. Для треугольников США-Франция-Китай и США-Россия-Китай характерна некоторая неопределенность взаимоотношений потенциальных полюсов роста с реальными (существует, пусть и не очень высокая, но вероятность перехода Франции-Китая и США-России к отношениям сотрудничества, а США-Франции и России-Китая – к отношениям соперничества). Именно этот характер неопределенности позволяет нам выделить треугольники США-Франция-Китай и США-Россия-Китай в стратегические треугольники мировой экономики и исключить из состава стратегических треугольник США-Великобритания-Китай.
Интерес представляет также рассмотрение тех из треугольников, которые в перспективы могут быть отнесены к стратегическим (Рисунок 3). Данные треугольники состоят из одного реального полюса роста и двух потенциальных полюсов, являющихся либо постоянными членами СБ ООН, либо потенциальными постоянными членами СБ ООН, или из двух реальных полюсов роста и одного потенциального полюса роста, являющегося потенциальным постоянным членом СБ ООН.
Треугольники США-Китай-Япония и США-Китай-Германия нами отнесены к потенциальным стратегическим. Для обоих треугольников характерны отношения, которые можно охарактеризовать, как «стабильный брак». В треугольники США-Япония-Китай неопределенность практически исключена. Тем не менее, в последние годы Япония, теряя уверенность в безусловной военно-политической поддержке США в своих взаимоотношениях с Китаем, начинает искать новых сторонников, в частности, Индию [6]. По этой причине, несмотря на достаточно стабильный характер данного треугольника, мы оставляем его в числе стратегических, как имеющий некоторую степень неопределенности. В треугольнике США-Китай-Германия Германия потенциально может сменить отношения с Китаем с соперничества на сотрудничество, что создаст неопределенность для США и возможность маневра для Германии («романтический союз» во главе с Германией или «стабильный брак» Германия-Китай).
Отношения внутри треугольников США-Индия-Китая и США-Бразилия-Китай можно охарактеризовать, как «стабильный брак» (Индия-США, Бразилия-США). Тем не менее, для США характер взаимодействия с данными странами несет риск неопределенности, т.к., будучи участниками БРИКС, данные страны могут выбрать Китай в качестве стратегического партнера. Последнее дает им возможность для маневра («романтический союз» во главе с Индией и Бразилией соответственно, или «стабильный брак» Индия-Китай и Бразилия-Китай).
Идея треугольника Россия-Индия-Китай (далее – РИК) активно продвигается Россией с 1998 г. Тем не менее, противоречивый характер отношений Китая и Индии, и восприятие Индией США в качестве стратегического партнера несет риски для потенциального тройственного союза. В качестве тройственного союза РИК может противопоставить себя Западу и гегемонии доллара в международных расчетах.
Область применения результатов. В своей монографии Д.А. Дегтерев [19, С. 202] поднимает важный для России вопрос «необходимости создания международных рейтингов, связанных с оценкой национального потенциала и состоятельности государств мира». При этом исследователь предлагает два рейтинга – один для осуществления объективного анализа, второй – для международного продвижения. Во втором рейтинге необходимо сделать акцент на высоких позициях стран-членов БРИКС. На наш взгляд, такого рода рейтинг должен быть один, но, в силу особенности его методологии, он должен отвечать сразу двум задачам: позволять объективно оценивать ключевые экономические показатели, показывающие вес и потенциал страны в мировой экономике, и создавать положительный имидж государства, как полюса роста в масштабах мирового хозяйства. С нашей точки зрения, предложенная нами методика отвечает предъявляемым к такого рода рейтингам требованиям и может быть использована как для объективного анализа, так и для международного продвижения образа России в качестве современного полюса роста мировой экономики.
Выводы. Апробация предложенной методики выявления стран-полюсов роста мировой экономики и образуемых ими стратегических треугольников позволяла нам сделать ряд выводов. Эмпирическим доказательством крушения монополярного мира и транзита к многополярному миру является наличие двух реальных полюсов роста мировой экономики и двенадцати потенциальных полюсов. Утрата США гегемонии в мировой экономике подтверждается превышением в 1,4 раза значения предложенного нами показателя индекса полюса роста, рассчитанного за 2010-2020 гг. для Китая, над значением аналогичного показателя, рассчитанного для США. Вопреки регулярно насаждающейся существующими международными рейтингами точке зрения о низких позициях Российской Федерации в мировой экономики, мы выявили и обосновали на основании проведенных расчетов на базе показателей, предоставленных международными организациями, что Россия уже входит в число потенциальных полюсов роста, занимая на данный момент 11-е место в мире. В число потенциальных полюсов роста, по нашим расчетам, вошли также страны-члены БРИКС Индия и Бразилия.
Выявленные полюсы роста были оценены нами в качестве возможных вершин стратегических треугольников. В результате оценки в соответствии с авторским показателем совокупной экономической мощи возможных стратегических треугольников мировой экономики, анализа взаимоотношений вершин внутри треугольника, а также оценки выигрыша (проигрыша) реальных полюсов роста от участия в треугольных отношениях, мы выявили ряд реальных, в частности, США-Россия-Китай и США-Франция-Китай, и ряд потенциальных – США-Китай-Германия, США-Китай-Япония, США-Индия-Китай, США-Бразилия-Китай, Китай-Индия-Россия, Китай-Япония-Россия, стратегических треугольников мировой экономики. Подчеркнем, что их стратегический характер, на наш взгляд, обусловлен неопределенностью развития трехсторонних отношений и существенной совокупной экономической мощью треугольника. Для России наибольший интерес представляет выстраивание отношений с двумя другими вершинами реального стратегического треугольника США-Россия-Китай и потенциальных стратегических треугольников Китай-Россия-Индия и Китай-Россия-Япония.
Списокисточников
Bergsten, C.F. China and the United States: The contest for global economic leadership // China & World Economy. – 2018. – Vol. 26. – No. 5. – P. 12-37. – DOI: 10.1111/cwe.12254 (Accessed 15 August 2021)
Burton, G. Middle power behavior under multipolarity: Indonesia and Malaysia in the Middle East since the Arab uprisings // Asian Politics & Policy. – 2021. – No. 13. – P. 228–247. – DOI: 10.1111/aspp.12577 (Accessed 15 August 2021)
Chatterjee, A. India-China-United States: The Post-Cold War Evolution of a Strategic Triangle // Political Perspectives. – 2011. – Vol. 5. – No. 3. – P. 74-95
Degterev, D.A. Multipolar World Order: Old Myths and New Realities // Vestnik RUDN. International Relations. – 2019. – Vol. 19. – No. 3. – P. 404-419. -DOI: 10.22363/2313-0660-2019-19-3-404-419 (Accessed 10 August 2021)
Derviş, K. Global power is shifting. Is it the end of multilateralism? 24.07.2018. URL: https://www.weforum.org/agenda/2018/07/is-this-the-end-of-multilateralism (Accessed 20 August 2021)
Fatton, LP. “Japan is back”: Autonomy and balancing amidst an unstable China–U.S.–Japan triangle // Asia Pac Policy Studies. – 2018. – No. 5. – P. 264–278. – DOI: 10.1002/app5.240 (Accessed 10 August 2021)
Heydarian, R.J. Evolving Philippines-U.S.-China Strategic Triangle: International and Domestic Drivers // Asian Politics & Policy. – 2017. – Vol. 9. – No. 4. – P. 564–582. – DOI: 10.1111/aspp.12355 (Accessed 12 August 2021)
Kruck, A. & Zangl, B. The Adjustment of International Institutions to Global Power Shifts: A Framework for Analysis // Global Policy. – 2020. – Vol. 11. – Supplement 3. – October 2020. – P. 5-16. – DOI: 10.1111/1758-5899.12865 (Accessed 12 August 2021)
Mansfield, E.D. Concentration, Polarity, and the Distribution of Power // International Studies Quarterly. – 1993. – Vol. 37. – No. 01. – P. 105-128. – DOI: 10.2307/2600833 (Accessed 14 August 2021)
OECD.Stat. Main Science and Technology Indicators (2013-2020). URL: https://stats.oecd.org/viewhtml.aspx?datasetcode=MSTI_PUB&lang=en (Accessed 25 August 2021)
Rapanyane, M.B. The new world [dis] order in the complexity of multi-polarity: United States of America’s hegemonic decline and the configuration of new power patterns // J Public Affairs. – 2021. – No. 21. – e2114. – P. 1-7. – DOI: https://doi.org/10.1002/pa.2114 (Accessed 14 August 2021)
Verma, R. & Papa, M. BRICS amidst India-China Rivalry // Global Policy. – 2021. – Vol. 12. – Issue 4. – September 2021. – P. 509-513. – DOI: 10.1111/1758-5899.12977 (Accessed 12 August 2021)
Wasinger, M. The US National Security Strategy: Competing for Supremacy in a Multipolar World with a Unipolar Strategy // Global Policy. – 2020. – Vol. 11. – Issue 4. – September 2020. – P. 532-534. – DOI: 10.1111/1758-5899.12859 (Accessed 12 August 2021)
World Bank. DataBank (2010-2020). URL: https://databank.worldbank.org/home.aspx (Accessed 25 August 2021)
World Bank. World Bank Open Data (2010-2020). URL: https://data.worldbank.org/ (Accessed 25 August 2021)
World Trade Organization. Data (2010-2020). URL: https://timeseries.wto.org/ (Accessed 25 August 2021)
Богданов, А.Н. На пороге биполярного мира? О перспективах системной конфронтации в XXI веке [Текст] / А.Н. Богданов // Власть. – 2015. – № 2. – С. 5-11
Грэм, Т. Китай – Россия – США: отношения и стратегические треугольники [Текст] / Т. Грэм // Полис. Политические исследования. – 2020. – № 6. – С. 62-72. – DOI: 10.17976/jpps/2020.06.05 (Accessed 25August 2021)
Дегтерев, Д.А. Оценка современной расстановки сил на международной арене и формирование многополярного мира [Текст]: монография / Д.А.Дегтерев. — Москва: РУСАЙНС, 2020. — 216 с.
Дегтерев, Д.А. Стратегические треугольники как инструмент балансирования в мировой политике [Текст] / Д.А. Дегтерев, М.С. Рамич // Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. – 2021. – Т. 14. – № 3. – С. 23–43. – DOI: 10.23932/2542-0240-2021-14-3-2 (Дата обращения: 15.08.2021)
Дегтерев, Д.А. США — КНР: «властный транзит» и контуры «конфликтной биполярности» [Текст] / Д.А. Дегтерев, М.С. Рамич, А.В. Цвык // Вестник Российского университета дружбы народов. – Серия: Международные отношения. – 2021. – Т. 21. – № 2. – С. 210-231. – DOI:10.22363/2313-0660-2021-21-2-210-231 (Дата обращения: 15.08.2021)
Дробот, Г.А. Перспективы биполярного мира: США – Китай [Текст] / Г.А. Дробот // Вестник московского университета. Серия 12. Политические науки. – 2015. – № 3. – С. 13-27
Перская, В.В. Многополярность и национальные интересы в современном мире [Текст] / В.В. Перская // Труды Вольного экономического общества России. – 2018. – Т. 210. – № 2. – С. 268-284
Саприкина, Н.А. Методика выявления стран-полюсов роста мировой экономики в условиях формирования многополярного мира [Электронный ресурс] / Н.А. Саприкина // Московский экономический журнал. – 2020. – № 5. – С. 281-295. – DOI: 10.24411/2413-046x-2020-10370 (Дата обращения: 10.08.2021)
Худайкулова, А.В. Геополитические треугольники в контексте конкуренции традиционных и восходящих центров силы [Текст] / А.В.Худайкулова // Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. – Т. 13. – № 4. – С. 53–73. – DOI: 10.23932/2542-0240-2020-13-4-3 (Дата обращения: 12.08.2021)
Чжао Хуашэн. «Новый треугольник» в отношениях между Китаем, Россией и США // Сравнительная политика. ‒ 2019. – №2 – С. 69-85. – DOI: 10.24411/2221-3279-2019-10017 (Дата обращения: 14.08.2021)
References
Bergsten, C.F. (2018) ‘China and the United States: The contest for global economic leadership’, China & World Economy, 26 (5), pp. 12-37. Available from: https: doi.org/10.1111/cwe.12254 [Accessed 15 August 2021].
Burton, G. (2021) ‘Middle power behavior under multipolarity: Indonesia and Malaysia in the Middle East since the Arab uprisings’, Asian Politics & Policy, 13, pp. 228–247. Available from: https: doi.org/10.1111/aspp.12577 [Accessed 15 August 2021].
Chatterjee, A. (2011) ‘India-China-United States: The Post-Cold War Evolution of a Strategic Triangle’, Political Perspectives, 5 (3), pp. 74-95.
Degterev, D.A. (2019) ‘Multipolar World Order: Old Myths and New Realities’, Vestnik RUDN. International Relations, 19 (3), pp. 404-419. Available from: https: doi.org/10.22363/2313-0660-2019-19-3-404-419 [Accessed 10 August 2021].
Derviş, K. (2018) Global power is shifting. Is it the end of multilateralism? [online]. Available from: https://www.weforum.org/agenda/2018/07/is-this-the-end-of-multilateralism [Accessed 20 August 2021].
Fatton, LP. (2018) ‘“Japan is back”: Autonomy and balancing amidst an unstable China–U.S.–Japan triangle’, Asia and the Pacific Policy Studies, 5, pp. 264–278. Available from: https: doi.org/10.1002/app5.240 [Accessed 10 August 2021].
Heydarian, R.J. (2017) ‘Evolving Philippines-U.S.-China Strategic Triangle: International and Domestic Drivers’, Asian Politics & Policy, 9 (4), pp. 564–582. Available from: https: doi.org/10.1111/aspp.12355 [Accessed 12 August 2021].
Kruck, A. and Zangl, B. (2020) ‘The Adjustment of International Institutions to Global Power Shifts: A Framework for Analysis’, Global Policy, 11: 3, pp. 5-16. Available from: https: doi.org/10.1111/1758-5899.12865 [Accessed 12 August 2021].
Mansfield, E.D. (1993) ‘Concentration, Polarity, and the Distribution of Power’, International Studies Quarterly, 37 (01), pp. 105-128. Available from: https: doi.org/10.2307/2600833 [Accessed 14 August 2021].
OECD.Stat. Main Science and Technology Indicators (2013-2020). Available from: https://stats.oecd.org/viewhtml.aspx?datasetcode=MSTI_PUB&lang=en [Accessed 25 August 2021].
Rapanyane, M.B. (2021) ‘The new world [dis] order in the complexity of multi-polarity: United States of America’s hegemonic decline and the configuration of new power patterns’, J Public Affairs, 21, e2114, pp. 1-7. Available from: https: doi.org/https://doi.org/10.1002/pa.2114 [Accessed 14 August 2021].
Verma, R. and Papa, M. (2021) ‘BRICS amidst India-China Rivalry’, Global Policy, 12: 4, pp. 509-513. Available from: https: doi.org/10.1111/1758-5899.12977 [Accessed 12 August 2021].
Wasinger, M. (2020) ‘The US National Security Strategy: Competing for Supremacy in a Multipolar World with a Unipolar Strategy’, Global Policy, 11: 4, pp. 532-534. Available from: https: doi.org/10.1111/1758-5899.12859 [Accessed 12 August 2021].
World Bank. DataBank (2010-2020). Available from: https://databank.worldbank.org/home.aspx [Accessed 25 August 2021].
World Bank. World Bank Open Data (2010-2020). Available from: https://data.worldbank.org/ [Accessed 25 August 2021].
World Trade Organization. Data (2010-2020). Available from: https://timeseries.wto.org/ [Accessed 25 August 2021].
Bogdanov, A.N. (2015) ‘On the threshold of a bipolar world? The prospects of the systemic confrontation in the 21st century’, The Authority, 2, pp. 5-11 (In Russian).
Graham, T. (2020) ‘China-Russia-US Relations and Strategic Triangles’, Polis. Political Studies, 6, pp. 62-72. (In Russian). Available from: https://doi.org/10.17976/jpps/2020.06.05 [Accessed 25 August 2021].
Degterev, D.A. (2020). Assessment of the current international arrangement of forces and the formation of a multipolar world. Moscow: Rusains publ. (In Russian).
Degterev, D.A., and Ramich, M.S. (2021) ‘Strategic Triangles and Balancing in World Politics’, Outlines of Global Transformations: Politics, Economics, Law, 14 (3), pp. 23–43 (in Russian). Available from: https://doi.org/10.23932/2542-0240-2021-14-3-2 [Accessed 15 August 2021].
Degterev, D.A., Ramich, M.S., and Tsvyk, A.V. (2021) ‘U.S. — China: “Power Transition” and the Outlines of “Conflict Bipolarity”’, Vestnik RUDN. International Relations, 21(2), pp. 210-231. (In Russian). Available from: https://doi.org/10.22363/2313-0660-2021-21-2-210-231 [Accessed 15 August 2021].
Drobot, G.A. (2015) ‘The prospects of a bipolar world: USA-China’, Moscow University Bulletin. Series 12. Political Science, 3, pp. 13-27. (In Russian).
Perskaya, V.V. (2018) ‘Multipolarity and national interests in the contemporary world’, Scientific Works of the Free Economic Society of Russia, 210 (2), pp. 268-284 (In Russian).
Saprikina, N.A. (2020) ‘Identification technique of the world economy growth poles while transition to a multipolar world’, Moscow economic journal, 5, pp. 281-295 (In Russian). Available from: https://doi.org/10.24411/2413-046x-2020-10370 [Accessed 10 August 2021].
Khudaykulova, A.V. (2020) ‘Geopolitical Triangles in the Context of International Security’, Outlines of Global Transformations: Politics, Economics, Law, 13 (4), pp. 53–73 (in Russian). Available from: https://doi.org/10.23932/2542-0240-2020-13-4-3 [Accessed 12 August 2021].
Zhao Huasheng (2019) ‘The “new triangle” in relations between China, Russia and the United States’, Comparative Politics Russia, 2, pp. 69-85 (in Russian). Available from: https://doi.org/10.24411/2221-3279-2019-10017 [Accessed 14August 2021].
СТРУКТУРА И ДИНАМИКА ТОРГОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОТРУДНИЧЕСТВА В ТРЕУГОЛЬНИКЕ РОССИЯ – МОНГОЛИЯ – КИТАЙ
STRUCTURE AND DYNAMICS OF ECONOMIC AND TRADE COOPERATION IN THE TRIANGLE OF RELATIONS BETWEEN RUSSIA, MONGOLIA — CHINA
Статья подготовлена в рамках проекта Российского фонда фундаментальных исследований 18-514-94002 МОКН_а «Национальные интересы России и Монголии в треугольнике отношений Россия – Монголия – Китай: проблемы, противоречия, сценарии»
Grant of the Russian Foundation for Basic Research 18-514-94002 «National interests of Russia and Mongolia in the triangle of relations between Russia, Mongolia — China: issues, contradictions, scenarios»
Суходолов Александр Петрович, д.э.н., профессор, НАНО «Институт развития», Иркутск, Российская Федерация, e-mail: 3952_2018@mail.ru
Кузьмин Юрий Васильевич, доктор исторических наук, профессор, кафедра мировой экономики и экономической безопасности, Байкальский государственный университет, Иркутск, Российская Федерация, e-mail: Kuzminuv@yandex.ru
Суходолов Яков Александрович, кандидат экономических наук, старший научный сотрудник, Институт экономических исследований ДВО РАН, г. Хабаровск, Российская Федерация. е-mail: yakov.suhodolov@gmail.com
Sukhodolov Alexander P., Phd in economics, Professor, NANO “Development Institute”, Russian Federation, e-mail: 3952_2018@mail.ru
Kuzmin Yuri V., D.Sc. in Historical Sciences, Professor, Department of World Economy and Economic Security, Baikal State University, Irkutsk, Russian Federation, e-mail: Kuzminuv@yandex.ru
Sukhodolov Yakov A., Ph.D. in Economics, Associate Professor, Senior Researcher, Institute of Economic Research, Far Eastern Division, Russian Academy of Sciences, Khabarovsk, the Russian Federation. e-mail: yakov.suhodolov@gmail.com
Аннотация. В настоящее время Россия проводит активную внешнюю политику в Северо-Восточной Азии, куда перемещается центр мировой экономики. Китай становится крупнейшим промышленным и финансовым центром в данном регионе, а также за счет реализации глобальных экономических проектов усиливаете свое влияние на вовлекаемые в них страны, в том числе Россию и Монголию. В связи с чем возникают угрозы национальным экономическим интересам России и Монголии. В статье представлен анализ динамики объемов и товарной структуры экспортно-импортных операций России с Китаем и Монголией за период 2018-2020 гг. Сделаны выводы о наиболее перспективных направлениях сотрудничества, ориентированных на активизацию внешнеторгового оборота и изменение товарной структуры внешней торговли между странами.
Abstract. At present, Russia is pursuing an active foreign policy in Northeast Asia, where the center of the world economy is moving. China is becoming the largest industrial and financial center in the region, and through the implementation of global economic projects, you are increasing your influence on the countries involved in them, including Russia and Mongolia. In this connection, there are threats to the national economic interests of Russia and Mongolia. The article presents an analysis of the dynamics of the volumes and commodity structure of export-import operations of Russia with China and Mongolia for the period 2018-2020. Conclusions are made about the most promising areas of cooperation aimed at enhancing foreign trade turnover and changing the commodity structure of foreign trade between countries.
Keywords: Russia, China, Mongolia, foreign trade, international cooperation, international regional integration
Важным источником социально-экономического развития национальной экономики является международное торгово-экономическое и инвестиционное сотрудничество. В современных условиях геополитического дисбаланса и спада в мировой экономике к одному из приоритетны направлений активизации внешнеэкономического сотрудничества относятся страны Северо-Восточной Азии (СВА), в том числе Китай и Монголия.
Китайская экономика является одной из крупнейших в мире, на ее долю приходится 18,3 % мирового ВВП (по паритету покупательной способности), на долю России – 3,1 %, Монголии – 0,03 %.
Доля Китая в мировом экспорте составляет – 12,0 % (1-е место в мире). России – 1,7 %, Монголии – 0,03 %.
Темпы роста китайской экономики в 2020 г. составили 2,3 %. экономический спад был в российской экономике – 2,9 % и монгольской экономике – 5,3 %.
Сравнение основных показателей, характеризующих социально-экономический потенциал и динамику развития в 2020 г. трех стран – России, Китая и Монголии представлено в табл. 1.
Введение в 2019 г. ограничительных мер, связанных с распространением коронавирусной инфекции (COVID-19), оказало отрицательное влияние на развитие мировой экономики, которое проявилось в форме падения мирового спроса на целый ряд товаров и услуг, замедлении темпов экономического роста и уменьшении ВВП большинства стран. Снизились контрактные цены на экспортные товарные при одновременном росте стоимости готовой продукции. Были нарушены глобальные цепочки поставок. Сократились корпоративные доходы предприятий и реальные доходы населения. Ослабла инвестиционная активность. Выросли финансовые обязательства контрагентов и безработица.
В свою очередь рецессия мировой экономики негативно повлияла на динамику международной торговли. Так, по оценкам Всемирной торговой организации (ВТО) за период 2019–2020 гг. произошло снижение объемов мировой торговли на 8,0 % (за 2018–2019 гг. спад составил 3,0 %, в то время как в 2017–2018 гг. наблюдался рос на 10,0 %) (табл. 2).
Замедление темпов роста международной торговли также затронуло Россию, Китай и Монголию.
В 2020 г. внешнеторговый оборот Китая составил 4 647 млрд долл. (по сравнению с 2018 г. произошло снижение на 8,9 %). При этом отмечается рост объемов экспорта (с 2 487 до 2 591 млрд долл.) и снижение импорта (с 2 614 до 2 056 млрд долл.).
Внешнеторговый оборот России в 2020 г. составил 572 млрд долл. (снижение на 17,5 %). В России за данный период времени произошло падение как экспорта (с 444 до 332 млрд долл.) так и импорта (с 249 до 240 млрд долл.).
Внешнеторговой оборот Монголии после своего роста в 2019 г. (13,7 млрд долл.) вернулся к показателям 2018 г. (12,9 млрд долл.). При этом отмечается рост экспорта (с 7,0 до 7,6 млрд долл.) и снижение импорта (с 5,9 до 5,3 млрд долл.).
Внешняя торговля России с Китаем. Российско-китайское торгово-экономическое сотрудничество имеют многолетнюю историю и в настоящее время характеризуются как «Всеобъемлющее, равноправное, доверительное партнерство и стратегическое взаимодействие» [5].[5]
В 2020 г. объем внешнеторгового оборота между двумя странами составил 104 млрд дол. (1-е место среди всех внешнеторговых партнеров России). Объем экспорта – 49,1 млрд дол. (1-е место) и импорта – 54,9 млрд дол. (1-е место). Сальдо торгового баланса традиционно отрицательное – 5,8 млрд дол. (табл. 3).
Начиная с 2010 г. среди внешнеторговых партнеров Российской Федерации Китайская Народная республика занимает первое место. В перспективе ожидается увеличение объемов двухсторонней торговли до 200 млрд дол.
За период 2018–2020 гг. произошло снижение объемов внешнеторгового оборота с 108,3 до 104,0 млрд долл. За данный период отмечается сокращение экспорта из России (с 65,1 до 49,1 млрд долл.) при одновременном увеличении импорта из Китая (с 52,2 до 54,9 млрд долл.).
Положительное Сальдо торгового баланса, сложившееся в 2018–2019 гг., вызвано преимущественно увеличением поставок углеводородного сырья. В данный период произошло увеличение поставок нефти (2017–2018 гг.) по нефтепроводу «Восточная Сибирь – Тихий океан»[7]. Кроме того, был запущен на полную мощность (2018 г.) проекта по добыче природного газа «Ямал СПГ»[8], а также введен в эксплуатацию (2019 г.) магистральный газопровод «Сила Сибири»[9]. Вместе с тем, в 2020 г. сальдо торгового баланса вновь стало отрицательным.
Несмотря на уменьшение российско-китайского внешнеторгового оборота его товарная структура не претерпела существенных изменений.
В 2020 г. основная доля экспорта из России в Китай по-прежнему приходилась на минеральные продукты – 65,5 %. Доля древесины и изделий из нее составляла в экспорте 8,8 %, продовольственные товары – 8,1 %, металлы и изделия из них – 6,1 %. На остальные товарные группы пришлось – 11,6 % (табл. 4).
За период 2018–2020 гг. произошло увеличение доли древесины и изделий из нее (с 8,6 до 8,8 %), продовольственных товаров (с 4,5 до 8,1 %), металлов и изделий из них (с 2,4 до 6,1 %), продукции машиностроения (с 3,3 до 4,6 %) и продукции химической промышленности (с 2,8 до 3,8 %) в общем объеме экспорта, а также уменьшение доли минеральных продуктов (с 76,2 до 65,5 %).
Объем несырьевого и неэнергетического экспорта из России в Китай в 2019 г. составил 14,5 млрд. дол.,[11] а Китай занял 3-е место (после Узбекистана и Казахстана) среди стран, имеющих наибольшие перспективы для расширения несырьевого экспорта.[12]
Ожидается, что если ситуация с распространением коронавирусной инфекции (COVID-19) будет продолжаться, то в ближайшей перспективе внешняя торговля России с Китаем, ориентированная преимущественно на экспорт сырьевых ресурсов, продолжит испытывать негативные эффекты от замедления экономического роста Китая, а также снижения спроса и цен на топливно-энергетическое сырье.
В 2020 г. основная доля импорта из Китая в Россию пришлась на продукцию машиностроения – 59,0 %. На долю текстильных изделий и обуви пришлось – 11,3 %, продукции химической промышленности – 10,7 %, металлов и изделий из них – 7,1 %. На остальные товарные группы пришлось – 11,9 % (табл. 5).
За период 2018–2020 гг. произошло увеличение доли продукции машиностроения (с 57,1 до 59,0 %), текстильных изделий и обуви (с 11,2 до 11,3 %) и продукции химической промышленности (с 9,9 до 10,7 %) в общем объеме импорта, а также уменьшение доли металлов и изделий из них (с 7,8 до 7,1 %) и продовольственных товаров (с 3,6 до 2,5 %).
В 2020 г. значительная доля внешнеторгового оборота России с Китаем пришлась на Центральный федеральный округ – 57,0 %. На долю Дальневосточного пришлось – 10,4 %, Северо-Западного – 9,7 % и Сибирского – 8,4 %. На остальные федеральные округа – 14,5 % (табл. 6).
За период 2015–2020 гг. произошло увеличение доли Центрального федерального округа (с 55,1 до 57,0 %), Дальневосточного (с 10,0 до 10,4 %), Уральского (с 5,0 до 7,4 %), Приволжского (с 4,4 до 4,5 %) и Южного (с 1,8 до 2,2 %) в общем объеме двухсторонней торговли, а также снижение доли Северо-Западного (с 14,3 до 9,7 %), Сибирского (с 8,8 до 8,4 %) и Северо-Кавказского (с 0,6 до 0,3 %).
Преобладание Центрального федерального округа во внешней торговле России по сравнению с другими федеральными округами вызвано особенностями таможенного оформления экспортно-импортных операций крупными торговыми и производственными компаниями при котором декларирование грузов происходит в субъектах России, отличающихся от субъектов фактического производства продукции или конечного потребления товаров.
Китай является ключевым внешнеторговым партнером России, однако в настоящее время масштабы внешнеэкономического сотрудничества отстают от масштабов политического и стратегического диалога между странами. Современный уровень внешнеэкономических связей не в полной мере раскрывает имеющиеся возможности и потенциал России и Китая в данной сфере.
Изменение сложившейся структуры российско-китайских внешнеэкономических связей является приоритетным направлением развития двухстороннего сотрудничества. Расширение торгово-экономического и инвестиционного сотрудничества связано с совместной реализацией перспективных инвестиционных проектов по модернизации приграничной и транспортно-логистической инфраструктуры (китайский проект «Один пояс – один путь»), создании новых перерабатывающих производств, в машиностроении и сельском хозяйстве, в первую очередь на территории субъектов СФО и ДФО [8, 9, 12, 15]. Расширение внешнеэкономического сотрудничества должно быть направлено на проведение модернизации российской экономики с учетом задач долгосрочного социально-экономического развития и национальных интересов.
Внешняя торговля России с Монголией. Российско-монгольское сотрудничество является многоплановым и имеет многолетнюю историю добрососедских отношений [6]. В настоящее время внешняя политика Российской Федерации в отношении Монголии направлена на дальнейшее укрепление «традиционно дружественных связей» с данной страной.[15]
В 2020 г. объем внешнеторгового оборота составил 1,4 млрд дол. (57-е место среди всех торговых партнеров РФ). Объем экспорта – 1,3 млрд дол. (46-е место) и импорта – 0,03 млрд дол. (98-е место). Сальдо торгового баланса положительное – 1,3 млрд дол. (табл. 7).
За период 2018–2020 гг. произошло снижение объемов двухстороннего товарооборота с 1,6 до 1,4 млрд долл. За данный период отмечается сокращение экспорта из России (с 1,6 до 1,3 млрд долл.) и импорта из Монголии (с 0,04 до 0,03 млрд долл.). Кроме того, в структуре внешнеторгового оборота продолжает преобладать экспорт (более 95 %) товаров из России. Незначительные объемы импорта товаров из Монголии связаны с высокими таможенными пошлинами в размере от 15 до 45 %, строгими санитарными нормами на импорт продуктов питания, а также запрет на ввоз мяса и рыбы из Монголии.
Несмотря на уменьшение российско-монгольского внешнеторгового оборота его товарная структура не претерпела существенных изменений.
В 2020 г. основная доля экспорта из России в Монголию пришлась на минеральные продукты – 54,1 % (в основном нефть и нефтепродукты). На долю продовольственных товаров пришлось – 18,4 % (зерно, мука, крупы и изделия из них), продукции машиностроения – 9,1 % (железнодорожный подвижной состав и различное промышленное оборудование), металлов и изделий из них – 7,5 % (в основном изделия из черных металлов) и продукции химической промышленности – 7,4 % (преимущественно удобрения). На прочие товарные группы – 3,5 % (табл. 8).
За период 2018–2020 гг. произошло увеличение доли продовольственных товаров (с 13,5 до 18,4 %), продукции машиностроения (с 7,0 до 9,1 %) металлов и изделий из них (с 5,9 до 7,5 % и продукции химической промышленности (с 6,8 до 7,4 %) в общем объеме экспорта, а также уменьшение доли минеральных продуктов (с 63,8 до 54,1 %).
Объем несырьевого и неэнергетического экспорта из России в Монголию в 2019 г. составил 602,0 млн дол.[18] Однако традиционно основной объем экспорт занимают минеральные продукты. Поставки из России обеспечивают более 90 % потребности монгольской экономики в нефтепродуктах (основные поставки осуществляются нефтяной компанией «Роснефть»). Вместе с тем в Монголии реализуется проект по строительству нефтеперерабатывающего завода (НПЗ) мощностью до 1,5 млн т нефти в год и выпуску 0,67 млн т дизельного топлива в год и 0,56 млн т бензина в год. Объем инвестиций в проект оценивается в 1,35 млрд долл. Финансирование проекта осуществляется за счет кредита, предоставленного Экспортно-импортным банком Индии. Окончание строительства НПЗ запланировано на 2022 г. Ввод в эксплуатацию НПЗ позволит Монголии практически полностью отказаться от импорта нефтепродуктов из России.[19]
В 2020 г. основная доля импорта из Монголии в Россию пришлась на минеральные продукты – 81,1 % (в основном плавиковый шпат). На долю текстильных изделий и обуви пришлось – 12,1 %, продукции машиностроения – 4,8 % (железнодорожный подвижной состав). На остальные товарные группы пришлось – 2,0 % (табл. 9).
За период 2018–2020 гг. произошло увеличение доли минеральных продуктов (с 67,7 до 81,1 %), текстильных изделий и обуви (с 11,1 до 12,1 %) и продукции машиностроения (с 0,1 до 4,8 %) в общем объеме импорта, а также резкое снижение доли продовольственных товаров (с 20,6 до 1,5 %).
Несбалансированная товарная структура экспортно-импортных операций говорит о недостаточном использовании имеющегося потенциала развития двухстороннего торгово-экономического и инвестиционного сотрудничества.
В 2020 г. основная доля внешнеторгового оборота между странами пришлась на Приволжский федеральный округ – 44,0 %. На долю Сибирского федерального округа пришлось – 27,3 %, Центрального – 15,5 % и Дальневосточного – 4,6 %. На остальные федеральные округа – 8,7 % (табл. 10).
За период 2015-2020 гг. произошло увеличение доли Сибирского федерального округа (с 25,3 до 27,3 %), Центрального (с 55,1 до 57,0 %), Дальневосточного (с 1,7 до 4,6 %), Уральского (с 2,8 до 3,9 %), Северо-Западного (с 1,3 до 3,1 %), Южного (с 0,9 до 1,5 %) и Северо-Кавказского (с 0,0 до 0,2 %) в общем объеме двухсторонней торговли, а также снижение доли Приволжского (с 56,7 до 44,0 %).
В настоящее время объемы торгового-экономического и инвестиционного сотрудничества России с Монголией находится на недостаточном уровне (на долю Монголии приходится только 0,25 % внешнеторгового оборота РФ).
По данному показателю Россия существенно отстает от Китая, который является ключевым торговым партнером Монголии. В настоящее время наблюдается рост зависимости экономики Монголии от Китая. В 2020 г. на его долю пришлось 75,0 % экспорта (5,5 млрд долл.) и 45,5 % импорта (1,9 млрд долл.). Тогда как на долю России пришлось всего 0,8 % экспорта (0,04 млрд долл.) и 33,3 % в импорта (1,4 млрд долл.).
Россия остается важным торгово-экономическим партнером для Монголии, однако современная товарная структура внешней торговли является несбалансированной, поскольку значительную часть российского экспорта составляют нефтепродукты, а импорт из Монголии представлен небольшим количеством сырья. Кроме того, объемы поставок нефтепродуктов из России имеют тенденцию к сокращению, а после завершения строительства в Монголии собственного НПЗ могут прекратиться окончательно [2, 4]. Сложившаяся ситуация в российско-монгольской торговле свидетельствует о необходимости активизации торгово-экономического сотрудничества в направлении развития несырьевого товарного обмена между странами, а также сокращения существующего дисбаланса в объемах экспортно-импортных операций.
Расширение торгово-экономического и инвестиционного сотрудничества между странами связано в первую очередь с реализацией «Программы создания экономического коридора Китай – Монголия – Россия», сопряженной с проектом «Один пояс – один путь» и «Степной путь». В рамках данной программы возможна реализации на территории Монголии многосторонних инвестиционных проектов (с участием России, Китая, Японии, Индии, Кореи и других стран) направленных на модернизацию приграничной, транспортной и энергетической инфраструктуры, создание новых промышленных производств по добыче и переработке полезных ископаемых с учетом современных экологических требований, а также развитие международного туризма.
Помимо развития торгово-экономического и научно-технического сотрудничества актуальным остается решение вопросов, связанных с регулированием рационального хозяйственного использования трансграничного водосборного бассейна р. Селенги для обеспечения сохранения оз. Байкал.
Заключение. Приоритетным направлением развития сотрудничества между странами является реализация проектов в рамках «Программы создания экономического коридора Китай – Монголия – Россия». Вместе с тем в условиях экономического доминирования Китая в СВА, реализация запланированных в данной программе проектов не только создает условия для развития политического, экономического, научно-технического и гуманитарного сотрудничества, но и может создать в перспективе определенные экономические проблемы и трудности, обусловленные различием экономических потенциалов трех стран и ростом финансово-экономической зависимости от Китая.
Расширение влияния Китая на экономику ряда приграничных регионов России и Монголии может привести к росту их экономической зависимости от Китая, что существенно затронет национальные интересы двух стран [11, 10, 13, 14, 16]. В частности, при формировании новых транспортных коридоров, в рамках реализации проектов «Один пояс – один путь» и др., действующие железнодорожные магистрали – Уланбаторская железная дорога и восточное плечо Транссиба – неизбежно утратят часть проходящего по ним грузопотока. В свою очередь оказываемое со стороны китайских покупателей монопольное давление при формировании цен на экспортируемые из России и Монголии сырьевые ресурсы и продукцию сельского хозяйства, а также рост зависимости от предоставляемых Китаем инвестиций и кредитов создают угрозы для российской и монгольской экономик [1, 3, 7, 17]. Уже в настоящее время экономика Монголии и ряда восточных регионов России во многом зависима от Китая – крупнейшего торгового партнера в данном макрорегионе, что позволяет ему диктовать ценовые и прочие условия.
Национальные интересы России и Монголии в рамках треугольника отношений «Россия – Монголия – Китай» имеют достаточно точек соприкосновения, однако они вступают в некоторые противоречия с интересами третьих стран активно участвующих в политической и экономической жизни Монголии. В этой связи необходимо участвовать в интеграционных процессах и проводить реализацию проектов в рамках «Программы создания экономического коридора Китай – Монголия – Россия» с привлечением третьих стран на паритетных началах.
Преодоление негативных тенденций и возможных рисков, а также построение долгосрочных, учитывающих взаимные национальные интересы, партнерских отношений с Китаем и Монголией, несомненно, является важной задачей современной внешней политики России.
Список источников
Анохов И.В., Суходолов А.П. Проект «Один пояс – один путь»: гармонизация долгосрочных интересов России и Китая // Вестник МГИМО-Университета. – 2019. – № 3 (66). – С. 89-110.
Даваасурэн А., Ариунжаргал Ч. О проблемах формирования экономического коридора Россия-Монголия-Китай // Регион: Экономика и Социология. – 2021. – № 3 (111). – С. 184-202.
Даваасурэн А., Суходолов Я.А. Тенденции развития внешнеторгового сотрудничества России с Монголией // Российский внешнеэкономический вестник. – 2019. – № 8. – С. 18-30.
Ковальчук Л.Б., Суходолов Я.А. К вопросу о правовых основах российско-китайского сотрудничества // Modern Law & Development : сетевой журн. – 2021. – № 1. – URL: https://mldjournal.ru.
Кузьмин Ю.В., Суходолов Я.А., Манжигеев А.Ф. Правовые основы российско-монгольских межгосударственных отношений // Modern Law & Development : сетевой журн. – 2021. – № 2. – URL: https://mldjournal.ru.
Ли Ю. Строительство экономического коридора Китай-Россия-Монголия в контексте глобальной эпидемии // Мир русскоговорящих стран. – 2020. – №4 (6). – С. 27-54.
Новоселова Л.В. Российско-китайское инвестиционное сотрудничество в контексте «Поворота России на восток» // Россия и современный мир. – 2017. – № 3 (96). – С. 149-163.
Островский А.В. Как нам развивать российско-китайскую торговлю. Современные российско-китайские отношения. Российская Академия наук. 2017. Москва : ИДВ РАН, с. 66-81.
Суходолов А.П. Национальные интересы России в треугольнике отношений «Россия – Монголия – Китай»: проблемы и противоречия / А.П. Суходолов [и др.] // Приграничный регион в историческом развитии: партнерство и сотрудничество : материалы междунар. науч.-практ. конф. – Чита, 2018. – С. 10-14.
Суходолов А.П., Козырская И.Е., Кузьмин Ю.В. Экономические риски российской экономики и национальные интересы в треугольнике Россия – Монголия – Китай // Евразийский интеграционный проект: цивилизационная идентичность и глобальное позиционирование: материалы Междунар. Байкал. форума, г. Иркутск, 20-21 сент. 2018 г. / под ред. Е.Р. Метелевой. – Иркутск, 2018. – С. 395-402.
Суходолов Я.А. Российско-китайское внешнеторговое сотрудничество как фактор развития экономики России: автореф. дисс. … канд. экон. наук: 08.00.14 / Суходолов Яков Александрович. – Ростов-на-Дону, 2016. – 216 с.
Фролова И.Ю. Перспективы трёхстороннего сотрудничества России, Китая и Монголии // Проблемы национальной стратегии. – 2017. – № 6 (45).– С. 84-102.
Яскина Г.С. Россия – Монголия – Китай: проблемы сотрудничества и преодоление противоречий. – М.: Ин-т экономики РАН, 2009. – 49 с.
Chen Q. Chinese and Russian Transport Corridors and the Belt and Road Initiative: Prospects of Sino-Russian Cooperation // R-Economy. – 2020. – Т. 6, № 2. – С. 100-110.
Popkova E.G., Sukhodolov Y.A. Theoretical Aspects of Economic Growth in the Globalizing World // Contributions to Economics. 2017. С. 5-24.
Zhang X. Unimpeded Trade and the Construction of the China-Mongolia-Russia Economic Corridor: Problems and Prospects // R-Economy. – 2020. – Т. 6, № 4. – С. 242-250.
References
Anokhov I.V., Sukhodolov A.P. One Belt One Road Project: Harmonization of Russia’s and China’s Long-term Interests. Vestnik MGIMO-Universiteta = Vestnik MGIMO-University, 2019, no. 3 (66), pp. 89-110. (In Russian).
Batchuluun B. Russian-Mongolian relations: reality, problems, prospects. International relations, 2020, no. 4, pp. 50-59.
Davaasuren A., Ariunzhargal Ch. On the problems of forming the Russia-Mongolia-China economic corridor. Region: Economics and Sociology, 2021, no. 3 (111), pp. 184-202.
Davaasuren A., Sukhodolov Ya.A. Trends in the development of foreign trade cooperation between Russia and Mongolia. Russian Foreign Economic Bulletin, 2019, no. 8, pp. 18-30.
Sukhodolov Y.A., Kovalchuk L.B. Normative-legal aspects of Russia-China Relations. Modern Law & Development : online journal. 2021, vol. 1, no. 1 (In Russian).
Yuri V. Kuzmin, Yakov A. Sukhodolov, Alexei F. Manzhigeev Legal basis of the Russian-Mongolian intergovernmental relations. Modern Law & Development : online journal. 2021, vol. 1, no. 2 (In Russian).
Li Yu. Construction of the China-Russia-Mongolia economic corridor in the context of the global epidemic. World of Russian-speaking countries,2020, no. 4 (6), pp. 27-54.
L.V. Novoselova Russian-Chinese investment cooperation in the context of the “Turn of Russia to the East”. Russia and the modern world, 2017, no. 3 (96), pp. 149-163.
Ostrovsky A.V. How can we develop Russian-Chinese trade. Contemporary Russian-Chinese relations. The Russian Academy of Sciences, 2017, Moscow: IFES RAS, pp. 66-81.
A.P. Sukhodolov National interests of Russia in the triangle of relations “Russia – Mongolia – China”: problems and contradictions. Sukhodolov [et al.]. Border region in historical development: partnership and cooperation: materials of the international. scientific-practical conf., Chita, 2018, pp. 10-14.
Sukhodolov A.P., Kozyrskaya I.E., Kuzmin Yu.V. Economic risks of the Russian economy and national interests in the Russia-Mongolia-China triangle. Eurasian Integration Project: Civilizational Identity and Global Positioning: Proceedings of the Intern. Baikal Forum, Irkutsk, 20-21 Sept. 2018, pp. 395-402.
Sukhodolov Ya. A. Russian-Chinese foreign trade cooperation as a factor in the development of the Russian economy. Kand. Diss. [Russian-Chinese Foreign Trade Cooperation as a Factor of Russia’s Economic Development. Cand. Diss.]. Rostov-on-Don, 2016. 216 p.
Frolova I.Yu. Prospects for Trilateral Cooperation between Russia, China and Mongolia. Problems of National Strategy, 2017, no. 6 (45), pp. 84-102.
Yaskina G.S. Russia – Mongolia – China: Problems of Cooperation and Overcoming Contradictions. Institute of Economics RAS, 2009, 49 p.
Chen Q. Chinese and Russian Transport Corridors and the Belt and Road Initiative: Prospects of Sino-Russian Cooperation // R-Economy. – 2020. – Т. 6, № 2. – С. 100-110.
Popkova E.G., Sukhodolov Y.A. Theoretical Aspects of Economic Growth in the Globalizing World // Contributions to Economics. 2017. С. 5-24.
Zhang X. Unimpeded Trade and the Construction of the China-Mongolia-Russia Economic Corridor: Problems and Prospects // R-Economy. – 2020. – Т. 6, № 4. – С. 242-250.
[2] Международный валютный фонд. URL: http://data.imf.org/?sk=2DFB3380-3603-4D2C-90BE-A04D8BBCE237&sId=1452013100577
[3] World Trade Statistical Review 2021. URL: https://wto.org/english/res_e/statis_e/wts2021_e/wts2021_e.pdf
[4] World Trade Statistical Review 2021. URL: https://wto.org/english/res_e/statis_e/wts2021_e/wts2021_e.pdf; World Trade Statistical Review 2020. URL: https://wto.org/english/res_e/statis_e/wts2020_e/wts2020_e.pdf; World Trade Statistical Review 2019. URL: https://wto.org/english/res_e/statis_e/wts2019_e/wts2019_e.pdf
[5] Указ Президента РФ от 30.11.2016 № 640 «Об утверждении Концепции внешней политики Российской Федерации» URL: http://kremlin.ru/acts/bank/41451/page/1
[6] Федеральная таможенная служба Российской Федерации. URL: https://customs.gov.ru/statistic
[7] Расширение на Восток. URL: https://transneft.ru/pressroom/rg8-7
[8] «Ямал СПГ» вышел на полную мощность. URL: https://kommersant.ru/doc/3807108
[9] Россия начала поставки газа в Китай по газопроводу «Сила Сибири». URL: https://tass.ru/ekonomika/7242223
[10] Федеральная таможенная служба Российской Федерации. URL: https://customs.gov.ru/statistic
[11] Несырьевой и неэнергетический экспорт России в Китай, млн $. URL: https://exportcenter.ru/international_markets/world_map/east_asia/china/?general
[12] Рейтинг перспективности стран для экспорта АО «Российский экспортный центр». URl: https://exportcenter.ru/upload/rating_country/Рейтинг_2021.pdf
[13] Федеральная таможенная служба Российской Федерации. URL: https://customs.gov.ru/statistic
[14] Федеральная таможенная служба России. URL: http://customs.ru/structure/regional
[15] Указ Президента РФ от 30.11.2016 № 640 «Об утверждении Концепции внешней политики Российской Федерации» URL: http://kremlin.ru/acts/bank/41451/page/1
[16] Федеральная таможенная служба Российской Федерации. URL: https://customs.gov.ru/statistic
[17] Федеральная таможенная служба Российской Федерации. URL: https://customs.gov.ru/statistic
[18] Несырьевой и неэнергетический экспорт России в Монголию, млн $. URL: https://exportcenter.ru/international_markets/world_map/east_asia/mongolia/?general
[19] Монголия начала строить первый в стране НПЗ, чтобы не зависеть от поставок из России. URL: https://interfax.ru/business/618085
[20] Федеральная таможенная служба Российской Федерации. URL: https://customs.gov.ru/statistic
[21] Федеральная таможенная служба Российской Федерации. URL: https://customs.gov.ru/statistic
Московский экономический журнал 8/2021
|
Научная статья
Original article
УДК 341.655
doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10494
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННОГО СЕКТОРА ЭКОНОМИКИ В УСЛОВИЯХ САНКЦИЙ НА МАТЕРИАЛАХ ПРИВОЛЖСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА
ASSESSMENT OF THE IMPACT OF STATE SUPPORT FOR THE AGRO-FOOD SECTOR OF THE ECONOMY UNDER SANCTIONS ON THE MATERIALS OF THE VOLGA FEDERAL DISTRICT
Соргутов Илья Валерьевич, Федеральное государственное бюджетное образовательно учреждение высшего образования Пермский государственный аграрно-технологический университет им. Акад. Д.Н. Прянишникова
Sorgutov Ilya V., Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education Perm State Agrarian and Technological University named after Academician D.N. Pryanishnikova
Аннотация. В рамках данной статьи проводится анализ современного состояния агропродовольственного сектора экономики на материалах Приволжского федерального округа. Дается теоретическая информация о том, что представляет собой агропродовольственный комплекс, а также рассматривают различные позиции ученых по вопросам развития сельского хозяйства в рамках реализации целей устойчивого развития. Проводится анализ состояния агропродовольственного комплекса ПФО на основе статистических данных. Делаются выводы по результатам исследования.
Abstract. Within the framework of this article, the analysis of the current state of the agro-food sector of the economy is carried out on the materials of the Volga Federal District. Theoretical information is given about what the agro-food complex is, and various positions of scientists on the development of agriculture in the framework of the implementation of the Sustainable Development Goals are also considered. The analysis of the state of the agro-food complex of the Volga Federal District is carried out on the basis of statistical data. Conclusions are drawn based on the results of the study.
Актуальность темы исследования, которая рассматривается в рамках данной статьи, определяется тем фактом, что развитие агропродовольственного сектора экономики имеет значительную важность как в рамках обеспечения продовольственной безопасности государства, так и в рамках реализации программы импортозамещения.
Вопросам развития данного сектора уделяется повышенное внимание к нашей стране, так в зарубежных странах.
Приволжский федеральный округ обладает значительным потенциалом развития агропродовольственного сектора экономики, что предполагает актуальность проведения анализа современного состояния данного сектора в ПФО.
Целью данной статьи является проведение анализа современного состояния агропродовольственного сектора экономики на материалах Приволжского федерального округа.
Для достижения поставленной в статье цели, необходимо обеспечить решение следующих задач:
рассмотреть теоретические вопросы, связанные с агропродовольственным комплексом, а также отечественные и зарубежные исследования по заданной проблематике;
провести анализ выполнения плана по экспорту продукции агропродовольственного сектора в различных регионах ПФО;
провести анализ динамики отдельных показателей АПК Приволжского федерального округа по материалам статистики.
В заключение статьи делаются выводы по результатам проведенного анализа.
Теория
Агропродовольственный комплекс – это совокупность отраслей экономики, ориентированных на производство продуктов питания и доведение их до потребителя, с устойчивыми внутрирегиональными, межрегиональными и внешними экономическими связями, обеспечивающими сбалансированность и стабильность функционирования производственных, социальных и рыночных структур.
Агропродовольственный комплекс как основной элемент продовольственной безопасности является первостепенным звеном в обеспечении физической доступности продовольствия населению. Кроме того, объемы произведенного и поставляемого на рынок продовольствия могут сказываться на ценах, а, следовательно, развитие агропродовольственного комплекса в некоторой степени влияет на экономическую доступность продовольствия для различных групп населения. Мы отмечаем, что деятельность агропродовольственного комплекса полностью ориентирована на человека, социума, в связи с чем приобретает социальное значение и направленность[1].
Вопросам, связанным с развитием сельского хозяйства и агропродовольственного комплекса уделяется большое внимание не только в России, но и в зарубежных странах.
Развитие сельского хозяйства представляет собой важнейший элемент, связанный с реализацией целей устойчивого развития (ЦУР).
В силу того, что проблематика достижения ЦУР актуальна для международной повестки дня и решения задач социально-экономического развития отдельных государств, изучению проблемы трансформации социально-экономических систем в аспекте устойчивости посвящен широкий круг научно-практических трудов. В частности, в работе специалистов Утрехтского университета (Нидерланды) Ф. Бирмана, Н. Кани и Р. Ким изучены институциональные факторы достижения ЦУР, показана важность измерения их реального прогресса, согласования и интеграции экономических, социальных и экологических аспектов устойчивого развития[2]. Мониторинг прогресса в достижении отдельных ЦУР на национальном уровне с помощью согласованных на международном уровне показателей стал предметом пристального внимания в работе Л. Гуппи, П. Мехта и М. Кадир[3]. Ключевые вопросы разработки интегративной структуры управления ЦУР и компетенций управления процессом достижением ЦУР проанализированы Дж. Монкельбааном[4]. Обзор формирующейся практики в области моделирования национальных сценариев и оценка широкого спектра различных количественных моделей реализации целей устойчивого развития наиболее подробно представлены в работе К. Аллена, Г. Меттернихта и Т. Видмана[5].
Анализ устойчивости агропродовольственных систем на основе ЦУР ООН представлен в работе Р. Валентини, Дж. Зивенпайпер, М. Антонелли и К. Дембска[6]. Авторы детально исследовали такие вопросы, как продовольственная безопасность, изменение климата, миграция и устойчивое сельское хозяйство. Изучая механизм устойчивого функционирования агропродовольственных систем, группа ученых под руководством М. Кларка приводит подробные результаты выполненных исследований по экологическим и социальным последствиям выбора продуктов питания для здоровья и окружающей среды[7].
В своей статье «Инновационное развитие сельского хозяйства в зарубежных странах» Н.А. Краснова отмечает, что в докладе[8] было выделено более 50 технологий, которые окажут наиболее глубокое и многостороннее влияние на экономику и общество в ближайшие десятилетия. Особая роль в данном исследовании отводится инновациям, которые должны быть использованы в сельском хозяйстве.
В качестве классических работ в рассматриваемой сфере можно назвать труды Руссела С., Норвига П.[9], Луджера Г[10].
Рассмотрению конвергенции в сельском хозяйстве посвятили свои работы американские ученые П. Бонд, Дж. Кантон, М. Дастур, Н. Гингрич, М. Хиршбайн, C.H. Хутнер, П. Кьюкс, Дж. Уотсон, М. Роко, С. Веннери, П[11].
Согласно тому мнению, которое высказывают данные авторы, при осуществлении инновационных изменений в сельскохозяйственной сфере, внимание следует акцентировать как на правовых, так и на этических нормах[12].
Для России вопрос развития агропродовольственного комплекса является особенно актуальным с необходимости развивать программу импортозамещения. Развитое и эффективное сельское хозяйство представляется собой одно из важнейших условий обеспечения продовольственной безопасности страны.
Различные Федеральные округа, которые имеют место быть на территории Российской Федерации, характеризуются различными географическими и климатическими условиями, которые оказывают существенное влияние на развитие агропродовольственного сектора экономики.
То географическое положение, которое соответствует нашей стране, в значительной степени осложняет возможности для осуществления экономической районирования. Важнейшие направления, которые соответствуют территориальному развитию, как правило, сосредотачиваются на следующих трех уровнях:
первый уровень представлен субъектами РФ;
второй уровень – экономическими районами, которые расположены на территории субъектов РФ;
третий уровень представлен городскими округами и муниципальными районами[13].
Также следует отметить тот факт, что на практике зачастую используется такое экономическое районирование, которое предполагает группировку отдельных территорий исходя из того, какие особенности хозяйствования установились на этих территориях с течением времени[14].
В Российской Федерации особая роль отводится аграрной сфере экономики. Это связано с тем, что продукция сельскохозяйственного комплекса находит свое использование в большом количестве других отраслей. И, прежде всего, в агропродовольственном секторе[15].
Многие авторы, например Н.П. Кетова[16] и Ф. Хэнсон[17] отмечают, что особенности и возможности аграрного развития регионов находятся в зависимости от большого количества неизменным факторов, в том числе климатических. Также акцентируется внимание на том, что природные ресурсы не мобильны, в отличие, например, от капитала или трудовой силы.
Приволжский федеральный округ также характеризуется своей спецификой, которая сказывается на развитии агропродовольственного сектора.
Далее, рассмотрим те данные, которые будут использованы в исследовании, а также методы исследования.
Данные и методы
Данные для исследования представляют собой информацию по объемам выполнения плана по экспорту продукции агропродовольственного сектора по отдельным региона Приволжского федерального округа. Эта информация взята из статьи Е. Лесных «Рейтинг регионов-агроэкспортеров ПФО по итогам 2020 года», которая размещена на портале Волга Ньюс[18].
Также данные, которые используются для проведения анализа в рамках настоящей статьи представляют собой статистические показатели производительности агропродовольственного сектора Приволжского федерального округа. Эти данные взяты из ежегодных сборников Росстата «Социально-экономическое положение Приволжского федерального округа». Для целей статьи будут анализироваться данные за 2018, 2019 и 2020 годы. Из данных сборников используется информация по общему объему производства сельскохозяйственной продукции, выраженному в денежном эквиваленте, информация о валовом сборе зерна, а также информация об объеме скота и птицы на убой.
Среди методов исследования можно назвать общепринятые статистические методы исследования, среди которых – расчет абсолютных и относительных отклонений показателей в различные периоды, а также анализ и интерпретация полученных результатов.
Модель
В рамках данной статьи использована следующая модель, которая дает возможность провести актуальный анализ современного состояния агропродовольственного комплекса Приволжского федерального округа, а также сделать объективные выводы по результатам этого анализа.
Изучение выполнения отдельными регионами ПФО плановых показателей по экспорту позволит выделить те регионы, которые в 2020 году не достигли плановых показателей.
Анализ динамики изменения производства отдельных продуктов АПК по отдельным регионам ПФО даст возможность оценить состояние АПК конкретного региона по конкретным агропродовольственным группам, а также в целом по объему производства сельскохозяйственной продукции.
Полученные результаты
Рассмотрим в таблице 1 показатели экспорта продукции агропродовольственного комплекса по регионам Приволжского федерального округа в 2020 году.
Проводя анализ выполнения плана по экспорту продукции агропродовольственного сектора, можно сделать вывод о том, что значительная часть регионов перевыполнила план по экспорту продукции.
Не достигли плановых показателей по экспорту такие регионы как:
Татарстан;
Нижегородская область;
Марий Эл;
Кировская область.
Рассмотрим основных лидеров по объему экспорта продукции агропродовольственного сектора в Приволжском федеральном округе.
Плановый показатель Саратовской области на 2020 г., установленный в рамках федерального проекта “Экспорт продукции АПК”, составлял $382 млн. По итогам 2020 г. объем экспорта составил $388,1 млн, то есть план был перевыполнен на 2%.
Структура экспорта сельхозпродукции в регионе выглядит таким образом: продукция масложировой отрасли — $210 млн, злаки — $73 млн, овощи и некоторые несъедобные корнеплоды и клубнеплоды — $27 млн, остатки и отходы пищевой промышленности, готовые корма для животных — $26,6 млн.
Экспорт продукции АПК Саратовской области осуществляется в 50 стран мира, в том числе в Афганистан, Азербайджан, Армению, Беларусь, Германию, Турцию, Казахстан, Китай, Узбекистан, Таджикистан, Туркмению и др.
Плановый показатель для Самарской области на 2020 г. был установлен на уровне $223 млн. По факту было экспортировано продукции на $344,2 млн, то есть план был перевыполнен на 54,3%.
Продукции масложировой отрасли было вывезено на $175 млн, зерновых — $39,4 млн, продукции пищевой промышленности — $62,3 млн, прочей продукции — $57,1 млн.
Основными экспортерами региона являются: ЗАО “Самараагропромпереработка”, ООО “Нестле Россия”, ООО “Пивоваренная компания “Балтика”, ООО “Синко Трейд” и ООО “Молочные продукты “Русагро”.
Наиболее крупные поставки предприятиями региона были осуществлены в Узбекистан, Турцию, Казахстан, Финляндию, Таджикистан, Беларусь и Данию.
В Татарстане запланированный объем экспорта в 2020 г. составлял $318,3 млн. По состоянию на 15 февраля фактический объем экспорта оценивался в $273,4 млн (85,9% от плана): продукция масложировой отрасли ($178,1 млн), зерновые ($15,3 млн), мясная и молочная продукция ($4,7 млн), продукция пищевой и перерабатывающей промышленности ($30 млн), прочая продукция АПК ($45,3 млн).
Компаниями-лидерами в сфере экспорта продукции АПК в Татарстане являются АО “Казанский маслоэкстракционный завод”, АО “Нэфис-Биопродукт”, АО “Эссен Продакшн АГ”, АО “Агросила” и ООО “Сария Био-Индастрис Волга”.
Региональная продукция успешно реализовывается в более чем 50 странах мира, в том числе Турции, Казахстане, Белоруссии, Узбекистане, Германии, Азербайджане, Алжире, Туркменистане, Египте и Латвии.
В 2020 году фактический объем экспорта продукции АПК в Нижегородской области составил $264,7 млн — 109,7% к уровню 2019 года. К плановому показателю увеличен объем экспорта зерновых — в 6,9 раза ($12,5 млн); рыбы и морепродуктов — в 6,6 раза ($4,6 млн); продукции пищевой и перерабатывающей промышленности — 126,3% ($32,7 млн); прочей продукции АПК — 109,8% ($31,5 млн), мясной и молочной продукции — $2,3 млн.; продукции масложировой отрасли — $181,1 млн.
Компаниями — лидерами в сфере экспорта продукции АПК в 2020 году в регионе стали АО “Нижегородский масложировой комбинат”, ООО “Проспект Экспорт” , ООО Торговый дом “Завод растительных масел”, ООО “Хлебная слеза”, ООО Торговый дом “Поспел”, ЗАО “Юроп Фудс Галина Бланка”.
Торговыми партнерами организаций АПК Нижегородской области являются 46 стран, в том числе дальнего зарубежья: Китай, Латвия, Литва, Польша, Эстония, а также страны ЕЭС — Армения, Беларусь и Казахстан[1].
Далее, в таблице 2 рассмотрим динамику и изменения общего объема производства продукции сельского хозяйства по регионам Приволжского федерального округа.
Общий показатель объема производства сельскохозяйственной продукции по Приволжскому федеральному округу за рассматриваемые периоды имеет стабильную тенденцию к росту. В 2018 году объем производства сельскохозяйственной продукции по ПФО составил 1138372,5 млн. руб. В 2019 году объем производства продукции сельского хозяйства вырос на 178563,9 млн. руб. в абсолютном выражении или на 15,69% в относительном выражении. Таким образом, по итогам 2019 года объем производства сельскохозяйственной продукции по Приволжскому федеральному округу составил 1316936,4 млн. руб. В 2020 году производство сельскохозяйственной продукции по федеральному округу также выросло и достигло 1460202,1 млн. руб. Таким образом, можно сказать рост в 2020 году составил 143265,7 млн. руб. в абсолютном выражении или 10,88% в относительном выражении.
По отдельным регионом динамика производства продукции сельского хозяйства наблюдалась различная, однако, в целом также может быть охарактеризована как положительная. Особенно следует отметить Пензенскую область, где рост объемов производства сельскохозяйственной продукции составил 38,93% в 2019 году и 16,57% в 2020 году, а также Ульяновскую область, где рост производства составил 35,1% и 16,62% в 2019 и 2020 годах соответственно.
Далее, в таблице 3 рассмотрим динамику и изменения валового сбора зерна по регионам Приволжского федерального округа.
Рассматривая динамику валового сбора зерна в Приволжском федеральном округе в 2018-2020 годах, следует сказать следующее.
В 2018 году на территории федерального округа было собрано 21416,9тыс. тонн зерна. В 2019 году данный показатель вырос незначительно. Рост составил 1042,3 тыс. тонн в абсолютном выражении или 4,87% в относительном выражении. Таким образом, валовой сбор зерна в ПФО по итогам 2019 года находился на уровне 22459,2 тыс. тонн. Однако, в 2020 году можно уже говорить о существенном роста валового объема сбора зерновых по Приволжскому федеральному округу. В абсолютном выражении рост в 2020 году составил 9741 тыс. тонн, а в относительном – 43,37%. Таким образом, по итогам 2020 года валовой показатель объема сбора зерна по ПФО составил 32200,2 тыс. тонн.
Особенно значительный рост по данному показателю регионам ПФО наблюдался в Пензенской области, где он составил 73,84%, а также в Ульяновской области. В Ульяновской области валовой объем сбора зерна в 2020 году вырос на 71,57% по сравнению с 2019 годом.
В таблице 4 рассмотрим динамику и изменения показателя «скот и птица на убой» по регионам Приволжского федерального округа, выраженного в тыс. тонн.
Рассматривая показатели динамика живого веса скота и птицы на убой, которые соответствовали Приволжскому федеральному округу в 2018-2020 годах, можно сделать следующие выводы.
Показатель живого веса скота и птицы на убой в 2018 году в ПФО округе составил 3068,1 тыс. тонн. В 2019 году данный показатель вырос на 165,2 тыс. тонн в абсолютном выражении или на 5,38% в относительном выражении. Таким образом, живой вес скота и птицы на убой в ПФО в 2019 году находился на уровне 3233,3 тыс. тонн. В 2020 году также наблюдался рост данного показателя. Показатель живого веса скота и птицы на убой составил в 2020 году 3349,4 тыс. тонн. Соответственно, можно сделать вывод о том, что в абсолютном выражении показатель вырос на 116,1 тыс. тонн, а в относительном – на 3,59%.
Если же рассматривать динамику данного показателя по регионам, то здесь следует сделать вывод о том, что в разных регионах динамика живого веса скота и птицы на убой может иметь существенные различия.
Например, в Пензенской области данный показатель демонстрирует существенный рост. Объем живого веса скота и птицы на убой вырос в 2019 на 20,97% и на 10,31% в 2020 году. Однако, в Чувашской Республики наблюдается снижение по данному показателю. Показатель живого веса скота и птицы на убой снизился в 2019 году на 0,49%, а в 2020 году снижение составило уже 7,52%.
Заключение
В заключение данной статьи можно сказать следующее.
Агропродовольственный сектор экономики представляет собой совокупность отраслей, которые связаны с производством продуктов питания. Основной агропродовольственного комплекса является сельскохозяйственная отрасль.
Развитию агропродовольственного комплекса уделяется большое внимание как в Российской Федерации, так и в зарубежных странах. В рамках статьи приведены исследования как российских, так и зарубежных специалистов, которые занимались изучением этих вопросов. Вопросы развития агропродовольственного комплекса в целом и сельского хозяйства в частности представляют собой важный элемент в рамках реализации целей устойчивого развития.
Приволжский федеральный округ обладает мощным потенциалом развития агропродовольственного сектора. Среди лидеров по экспорту продукции АПК в федеральном округе можно назвать такие регионы как Саратовская область, Самарская область, Республика Татарстан, а также Нижегородская область.
Рассматривая динамику производства ряда видов продукции АПК Приволжского федерального округа, можно сделать вывод о том, что динамика в целом по округу положительная. Отмечен устойчивый рост валового сбора зерновых, а также рост по показателю скот и птица на убой. Также стабильный рост за период с 2018 по 2020 год показывает общий объем производства продукции сельского хозяйства.
По отдельным регионам ПФО наблюдается различная динамика по показателям АПК, но в целом по федеральному округу динамика положительная.
Таким образом, в результате проведения анализа современного состояния агропродовольственного сектора экономики Приволжского федерального округа можно сделать вывод о положительных тенденциях, что позволяет сделать вывод о значительном потенциале развития названного сектора экономики в данном федеральном округе.
Список источников
Генералов И. Г. Тенденции развития зернового хозяйства в Приволжском федеральном округе // Вестник НГИЭИ. 2019. № 1 (92). С. 129–138.
Добрунова А.И. Европейские приоритеты в управлении развитием сельских территорий до 2020 г. // Экономика и бизнес. 2017. № 4. С. 34-39.
Довготько Н.А., Андрющенко С.А., Чередниченко О.А., Скиперская Е.В. Опыт Европейского союза по реализации целей устойчивого развития в сельском хозяйстве и возможности его применения в России // Международный сельскохозяйственный журнал, 2021, том 64, № 1 (379), C. 74-80.
Дружинин П.В., Шкиперова Г.Т., Поташева О.В., Зимин Д.А. Оценка влияния развития экономики на загрязнение воздушной среды // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т. 13. № 2. С. 125-142.
Кестхели К. Особенности государственного регулирования (институциональная основа) развития сельского хозяйства и сельских территорий Венгрии // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т. 13. № 1. С. 231-243.
Кетова Н.П. Региональные аспекты развития российской агропромышленной сферы: общие проявления и специфические особенности // Проблемы прогнозирования. 2005. № 4. С. 85–95.
Краснова Н.А. Инновационное развитие сельского хозяйства в зарубежных странах // Экономические науки №29-1, 18.12.2014.
Кундиус В.А., Киселева М.А. Агропродовольственный комплекс: понятие, сущность и значение в обеспечении продовольственной безопасности России // Вестник АГАУ. 2004. №3.
Лесных Е. Рейтинг регионов-агроэкспортеров ПФО по итогам 2020 года // Информационный портал Волга Ньюс – https://pfo.volga.news/article/575562.html
Новыйдарскова Е. В. Экономическое районирование как инструмент определения перспективной специализации региона // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2018. Т. 8. № 2A. С. 68–76.
Орлова Л.Д. Сущность интеграции в региональном экономическом пространстве // Вестник Димитровградского инженерно-технологического института. 2014. № 3 (5). С. 73‒76.
Петриков А.В. Экономические и социальные проблемы современного этапа развития агропродовольственной системы России // Научные труды Вольного экономического общества России. 2019. Т. 218. № 4. С. 219-226.
Репникова В.М. Развитие корпоративных форм хозяйствования в смешанной экономике России. Москва, 1998.
Самарин И.В., Орлов А.И. Стратегическое планирование на предприятии: численные методы оптимизации многопараметрических функций в задачах стратегического планирования // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2014. № 4. С. 167‒173.
Социально-экономическое положение Приволжского федерального округа в 2020 году// Федеральная службы государственной статистики – https://rosstat.gov.ru/
Социально-экономическое положение Приволжского федерального округа в 2019 году// Федеральная службы государственной статистики – https://rosstat.gov.ru/
Социально-экономическое положение Приволжского федерального округа в 2018 году// Федеральная службы государственной статистики – https://rosstat.gov.ru/
Упилкова Ж.А. Повышение эффективности производства зерна в условиях Пермского края // Аграрный вестник Урала. 2013. № 6 (112). С. 90–92.
Хэнсон Ф. Влияние фактора регионального разнообразия на экономическую трансформацию России // Проблемы прогнозирования. 2001. № 3.
Allen, C., Metternicht, G., Wiedmann, T. (2018). Initial progress in implementing the Sustainable Development Goals (SDGs): a review of evidence from countries. Sustainability Science, vol. 13, no. 5, pp. 1453-1467.
Bierman F., Kanie N., Kim R.E. (2017). Global Governance by Goalsetting: the Novel Approach of the UN Sustainable Development Goals. Current Opinion in Environmental Sustainability, vol. 26-27, pp. 26-31.
Clark, M.A., Springmann, M., Hill, J., Tilman, D. (2019). Multiple health and environmental impacts of foods. Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 116 (46), pp. 23357-23362.
Guppy L., Mehta P., Qadir M. (2019). Sustainable development goal 6: Two gaps in the race for indicators. Sustainability Science, pp. 1-13.
Luger, G. (1994). Cognitive science: the science of intelligent systems. San Diego : Academic Press.
Monkelbaan, J. (2019). Governance Pillars and Competences: Power, Knowledge and Norms as Cross-Secting Issues in overnance for the SDGs. In: Governance for the Sustainable Development Goals. Springer. doi: 10.1007/978-981-13-0475-0_5
Richard Silberglitt, Philip S. Anton, David R. Howell, Anny Wong, Natalie Gassman, Brian A. Jackson, Eric Landree, Shari Lawrence Pfleeger, Elaine M. Newton, Felicia Wu. The Global Technology Revolution 2020, In-Depth Analyses. – http://www.rand.org/pubs/technical_reports/TR303.html
Stuart Russel and Peter Norvig, “Artificial Intelligence, A Modern Approach”, Prentice Hall, Inc. 1995
Valentini, R., Sievenpiper, J., Antonelli, M., Dembska K. (2019). Achieving the Sustainable Development Goals Through Sustainable Food Systems. Springer, Cham. doi: 10.1007/978-3-030-23969-5
Krasnova N.A. Innovacionnoe razvitie sel`skogo xozyajstva v zarubezhny`x stranax // E`konomicheskie nauki №29-1, 18.12.2014.
Kundius V.A., Kiseleva M.A. Agroprodovol`stvenny`j kompleks: ponyatie, sushhnost` i znachenie v obespechenii prodovol`stvennoj bezopasnosti Rossii // Vestnik AGAU. 2004. №3.
Lesny`x E. Rejting regionov-agroe`ksporterov PFO po itogam 2020 goda // Informacionny`j portal Volga N`yus – https://pfo.volga.news/article/575562.html
Novy`jdarskova E. V. E`konomicheskoe rajonirovanie kak instrument opredeleniya perspektivnoj specializacii regiona // E`konomika: vchera, segodnya, zavtra. 2018. T. 8. № 2A. S. 68–76.
Orlova L.D. Sushhnost` integracii v regional`nom e`konomicheskom prostranstve // Vestnik Dimitrovgradskogo inzhenerno-texnologicheskogo instituta. 2014. № 3 (5). S. 73‒76.
Petrikov A.V. E`konomicheskie i social`ny`e problemy` sovremennogo e`tapa razvitiya agroprodovol`stvennoj sistemy` Rossii // Nauchny`e trudy` Vol`nogo e`konomicheskogo obshhestva Rossii. 2019. T. 218. № 4. S. 219-226.
Repnikova V.M. Razvitie korporativny`x form xozyajstvovaniya v smeshannoj e`konomike Rossii. Moskva, 1998.
Samarin I.V., Orlov A.I. Strategicheskoe planirovanie na predpriyatii: chislenny`e metody` optimizacii mnogoparametricheskix funkcij v zadachax strategicheskogo planirovaniya // E`konomika, statistika i informatika. Vestnik UMO. 2014. № 4. S. 167‒173.
Social`no-e`konomicheskoe polozhenie Privolzhskogo federal`nogo okruga v 2020 godu// Federal`naya sluzhby` gosudarstvennoj statistiki – https://rosstat.gov.ru/
Social`no-e`konomicheskoe polozhenie Privolzhskogo federal`nogo okruga v 2019 godu// Federal`naya sluzhby` gosudarstvennoj statistiki – https://rosstat.gov.ru/
Social`no-e`konomicheskoe polozhenie Privolzhskogo federal`nogo okruga v 2018 godu// Federal`naya sluzhby` gosudarstvennoj statistiki – https://rosstat.gov.ru/
Upilkova Zh.A. Povy`shenie e`ffektivnosti proizvodstva zerna v usloviyax Permskogo kraya // Agrarny`j vestnik Urala. 2013. № 6 (112). S. 90–92.
Xe`nson F. Vliyanie faktora regional`nogo raznoobraziya na e`konomicheskuyu transformaciyu Rossii // Problemy` prognozirovaniya. 2001. № 3.
Allen, C., Metternicht, G., Wiedmann, T. (2018). Initial progress in implementing the Sustainable Development Goals (SDGs): a review of evidence from countries. Sustainability Science, vol. 13, no. 5, pp. 1453-1467.
Bierman F., Kanie N., Kim R.E. (2017). Global Governance by Goalsetting: the Novel Approach of the UN Sustainable Development Goals. Current Opinion in Environmental Sustainability, vol. 26-27, pp. 26-31.
Clark, M.A., Springmann, M., Hill, J., Tilman, D. (2019). Multiple health and environmental impacts of foods. Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 116 (46), pp. 23357-23362.
Guppy L., Mehta P., Qadir M. (2019). Sustainable development goal 6: Two gaps in the race for indicators. Sustainability Science, pp. 1-13.
Luger, G. (1994). Cognitive science: the science of intelligent systems. San Diego : Academic Press.
Monkelbaan, J. (2019). Governance Pillars and Competences: Power, Knowledge and Norms as Cross-Secting Issues in overnance for the SDGs. In: Governance for the Sustainable Development Goals. Springer. doi: 10.1007/978-981-13-0475-0_5
Richard Silberglitt, Philip S. Anton, David R. Howell, Anny Wong, Natalie Gassman, Brian A. Jackson, Eric Landree, Shari Lawrence Pfleeger, Elaine M. Newton, Felicia Wu. The Global Technology Revolution 2020, In-Depth Analyses. – http://www.rand.org/pubs/technical_reports/TR303.html
Stuart Russel and Peter Norvig, “Artificial Intelligence, A Modern Approach”, Prentice Hall, Inc. 1995
Valentini, R., Sievenpiper, J., Antonelli, M., Dembska K. (2019). Achieving the Sustainable Development Goals Through Sustainable Food Systems. Springer, Cham. doi: 10.1007/978-3-030-23969-5
[1] Кундиус В.А., Киселева М.А. Агропродовольственный комплекс: понятие, сущность и значение в обеспечении продовольственной безопасности России // Вестник АГАУ. 2004. №3.
[2] Вierman F., Kanie N., Kim R.E. (2017). Global Governance by Goalsetting: the Novel Approach of the UN Sustainable Development Goals. Current Opinion in Environmental Sustainability, vol. 26-27, pp. 26-31.
[3] Guppy L., Mehta P., Qadir M. (2019). Sustainable development goal 6: Two gaps in the race for indicators. Sustainability Science, pp. 1-13.
[4] Monkelbaan, J. (2019). Governance Pillars and Competences: Power, Knowledge and Norms as Cross-Secting Issues in overnance for the SDGs. In: Governance for the Sustainable Development Goals. Springer. doi: 10.1007/978-981-13-0475-0_5
[5] Allen, C., Metternicht, G., Wiedmann, T. (2018). Initial progress in implementing the Sustainable Development Goals (SDGs): a review of evidence from countries. Sustainability Science, vol. 13, no. 5, pp. 1453-1467.
[6] Valentini, R., Sievenpiper, J., Antonelli, M., Dembska K. (2019). Achieving the Sustainable Development Goals Through Sustainable Food Systems. Springer, Cham. doi: 10.1007/978-3-030-23969-5
[7] Clark, M.A., Springmann, M., Hill, J., Tilman, D. (2019). Multiple health and environmental impacts of foods. Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 116 (46), pp. 23357-23362.
[8] Richard Silberglitt, Philip S. Anton, David R. Howell, Anny Wong, Natalie Gassman, Brian A. Jackson, Eric Landree, Shari Lawrence Pfleeger, Elaine M. Newton, Felicia Wu. The Global Technology Revolution 2020, In-Depth Analyses. – http://www.rand.org/pubs/technical_reports/TR303.html
[9] Stuart Russel and Peter Norvig, “Artificial Intelligence, A Modern Approach”, Prentice Hall, Inc. 1995
[10] Luger, G. (1994). Cognitive science: the science of intelligent systems. San Diego : Academic Press.
[12] Краснова Н.А. Инновационное развитие сельского хозяйства в зарубежных странах // Экономические науки №29-1, 18.12.2014.
[13] Новыйдарскова Е. В. Экономическое районирование как инструмент определения перспективной специализации региона // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2018. Т. 8. № 2A. С. 68
[14] Генералов И. Г. Тенденции развития зернового хозяйства в Приволжском федеральном округе // Вестник НГИЭИ. 2019. № 1 (92). С. 129
[15] Упилкова Ж.А. Повышение эффективности производства зерна в условиях Пермского края // Аграрный вестник Урала. 2013. № 6 (112). С. 90
[16] Кетова Н.П. Региональные аспекты развития российской агропромышленной сферы: общие проявления и специфические особенности // Проблемы прогнозирования. 2005. № 4. С. 90
[17] Хэнсон Ф. Влияние фактора регионального разнообразия на экономическую трансформацию России // Проблемы прогнозирования. 2001. № 3.
[18] Лесных Е. Рейтинг регионов-агроэкспортеров ПФО по итогам 2020 года // Информационный портал Волга Ньюс – https://pfo.volga.news/article/575562.html
Московский экономический журнал 8/2021
|
Научная статья
Original article
УДК 330.35
doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10487
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТЕМПОВ РОСТА РОССИИ В СОПОСТАВЛЕНИИ С ДИНАМИКОЙ КРУПНЕЙШИХ ЭКОНОМИК ДО КОНЦА XXIВЕКА
FORECASTING RUSSIAN GROWTH RATES IN COMPARISON WITH THE DYNAMICS OF THE LARGEST ECONOMIES UNTIL THE END OF THE XXI CENTURY
Авторы благодарят Российский фонд фундаментальных исследований за финансовую поддержку работы в рамках научного проекта № 19-29-07328
Орехов Виктор Дмитриевич, канд. техн. наук, научный сотрудник, факультет экономики, Университет «Синергия», 125190, РФ, г. Москва, Ленинградский пр-т, д. 80. e-mail: vorehov@yandex.ru; тел. 8 903 258 3075. ORCID ID: 0000-0002-5970-207X
Каранашев Анзор Хасанбиевич, доктор эконом. наук, проф. кафедры, Кабардино-Балкарский гос. университет, 360004, РФ, КБР, г. Нальчик, ул. Чернышевского, 173. kanzor77@mail.ru; тел. 8 928 691 5399. ORCID ID: 0000-0002-5970-207X
Щенникова Елена Сергеевна, канд. эконом. наук, доцент, зам. директора учебного и научно-исследовательского центра, 141701, Россия, Московская обл., г. Долгопрудный, Институтский пер., 9. e-mail: shchennikova.es@mipt.ru; тел. 8 905 703 4211. ORCID ID: 0000-0003-2338-5858
Orekhov Viktor Dmitrievich, Candidate of Technical Sciences, Researcher, Faculty of Economics, Synergy University, 125190, Russia, Moscow, Leningradsky Ave, 80.
Karanashev Anzor Khasanbievich, Doctor of Economics, Professor, Kabardino-Balkarian state University, 360004, KBR, Nalchik, Chernyshevsky str., 173.
Shchennikova Elena Sergeevna, Candidate of Economics, Associate Professor, Director of the educational and research center, Moscow Institute of Physics and Technology. 141701, Russia, Moscow region, Dolgoprudny, Institutsky lane, 9.
Аннотация. Проведено исследование долгосрочных темпов экономического роста с использованием образовательной модели человеческого капитала. Целью работы являлось прогнозирование изменений экономического роста ведущих мировых экономик до конца XXI века с целью выявления потенциальных кандидатов в мировом лидерстве. Математические методы исследования включают в себя: разработку моделей роста числа научных работников и расчет коэффициентов вклада в ВВП специалистов с различным образованием, а также формирование глобальной модели прогнозирования роста ВВП. Расчеты развития 12 крупнейших экономик показали, что к концу XXI века их суммарный ВВП по ППС составит 350 трлн междунар. долл. 2017 года, причем доминирующую долю среди них (78%) будут иметь страны, которые сейчас относятся к развивающимся. Китай будет лидером по величине ВВП в течение примерно 47 лет, а затем темп его роста уменьшится до минимального, в результате снижения численности населения. Индия около 2067 года опередит по величине ВВП Китай, и к 2100 году Индия будет иметь ВВП = 96,5 трлн междунар. долл. Стран, которые потенциально могут превзойти Индию по величине ВВП, не выявлено. В России, согласно консервативному прогнозу, к 2100 году ВВП составит 9,5 трлн долл. При оптимистическом прогнозе, предполагающем сохранение численности населения и числа научных работников на единицу ВВП на современном уровне, а также при улучшении внешнего окружения до среднемирового уровня ВВП России составит 12,7 трлн долл. Доминирующее влияние на экономический рост оказывает доля работников, имеющих третичное образование, и доля специалистов в области НИОКР. Сравнение данного прогноза с прогнозом компании PricewaterhouseCoopers в 2050 году обнаружило их хорошее согласование. Средняя величина разности значений ВВП по двум прогнозам равна 3%, а среднеквадратичное отклонение – 12%.
Abstract. The study of long-term rates of economic growth was carried out using the educational model of human capital. The aim of the work was to predict changes in the economic growth of leading world economies until the end of the 21st century in order to identify potential candidates for world leadership. Mathematical research methods include: the development of models for the growth of the number of scientific workers and the calculation of the coefficients of the contribution to GDP of specialists with different education, as well as the formation of a global model for forecasting the growth of GDP. The calculations of the development of the 12 largest economies showed that by the end of the XXI century, their total GDP at PPP will amount to 350 trillion international dollars of 2017, and the dominant share among them (78%) will have countries that are now classified as developing. China will be the leader in GDP for about 47 years, and then the rate of its growth will decrease to a minimum, as a result of a decline in population. India will surpass China in terms of GDP by about 2067 and by 2100 India will have a GDP = 96.5 trillion Int. dollars. Countries that can potentially surpass India in terms of GDP, have not been identified. The dominant influence on economic growth is the share of workers with tertiary education and the share of R&D specialists. Comparing this forecast with PricewaterhouseCoopers’ 2050 forecast showed good agreement. The average value of the difference in GDP values according to the two forecasts is 3%, and the standard deviation is 12%.
Важной характеристикой современного состояния мирового сообщества является то, что оно претерпевает ряд кардинальных изменений. Наиболее важными среди них являются возможность смены стран – мировых лидеров [1–3], демографический переход [4] и очередная технологическая революция. Проведенные банком Goldman Sachs [5], компанией PricewaterhouseCoopers [1], OECD [6] и другими [2] исследования развития крупнейших экономик показывают, что экономический вес Китая и Индии будет быстро увеличиваться, и они могут стать новой доминантой мирового развития. Однако эти прогнозы выполнены на перспективу примерно в 30–40 лет, что не позволяет делать уверенные выводы относительно перспектив смены мирового лидера. Вполне закономерно было бы ставить задачу формирования прогнозов минимум на продолжительность жизни одного поколения, то есть до конца XXI века.
Для России, которая находится в непосредственной близости от этих активно развивающихся стран, очень важно понимать, каково будет соотношение экономического веса крупнейших экономик в будущем и в какой мере природные ресурсы и человеческий капитал России будут иметь значимость в новой глобальной экономической реальности.
Проведенные в работах компании PricewaterhouseCoopers [1, 7–9] и других [2, 6] исследования на тему прогнозирования экономической динамики крупнейших мировых экономик были выполнены, как правило, с использованием экзогенной модели, в которой в качестве эталонной экономики принимаются США. Считается, что другие страны догоняют США и технологическое развитие моделируется путем задания скорости роста производительности труда в США. Такой подход может давать недостаточно точные оценки соотношения веса различных экономик в будущем, поскольку заранее принимается постулат о мировом лидерстве США в прогнозируемом диапазоне времени. Поэтому желательно провести прогнозирование роста ВВП с использованием альтернативного метода, не зависящего от заданного извне лидера и нормативов.
В частности, авторы используют для этого подход, базирующийся на модели человеческого капитала, рост которого происходит эндогенным образом, за счет повышения уровня образования. С другой стороны, доминирование человеческого капитала в составе мирового богатства свидетельствует о том, что именно его можно использовать в качестве ядра методики прогнозирования. Важная роль человеческого капитала [10–12] в мировой динамике привела к разносторонним попыткам сделать более точные оценки этого актива на основе различных индикаторов. В дополнение к традиционным методам оценки человеческого капитала World Bank Group и World Economic Forum разработали два индекса человеческого капитала [13, 14]. Проблема заключается в том, что эти индексы не имеют явной связи с финансовыми показателями и не просто перейти от них к прогнозированию экономического роста, особенно на долгосрочную перспективу.
Авторами была осуществлена разработка альтернативного индекса человеческого капитала (IHC), основанного на дифференцированном учете уровня образования работников и численности R&D-специалистов [15]. Использование этого индекса позволяет относительно точно прогнозировать рост GDP стран на период до 2100 года. Однако он должен опираться на прогнозы роста специалистов с различным уровнем образования и работников НИОКР, которые до последнего времени были относительно неточными, особенно в отношении крупнейших развивающихся стран, для которых образовательная статистика на некоторые временные промежутки отсутствует или ненадежна. Также было не ясно, в какой мере можно доверять таким расчетам.
В данной работе представлена разработка целостного комплекса прогнозирования экономической динамики крупнейших экономик, включая Россию, на период до 2100 года с использованием эндогенного подхода, базирующегося на оценке человеческого капитала, формируемого на образовательной базе. Результаты расчетов, проведенных с его использованием, сопоставляются с аналогичными прогнозами компании PricewaterhouseCoopers [1, 7–9], выполненными с применением экзогенной модели.
Целью работы являлось прогнозирование темпов роста России в сопоставлении с динамикой крупнейших экономик до конца XXI века и выявление потенциальных лидеров мирового развития.
ОБЗОР
В числе первых теоретиков моделей долговременного экономического роста были представители неокейнсианства R.F. Harrod [16] и Domar E. Ими было сформулировано фундаментальное уравнение экономического роста и установлена связь между темпами роста инвестиций и скоростью роста ВВП. Также было показано, что динамическое равновесие в модели R. Harrod является неустойчивым, поэтому для достижения макроэкономического равновесия рекомендовалась активная государственная политика, направленная на поддержание устойчивых темпов роста.
Сторонники неоклассического направления создали свою модель развития, основанную на концепции модернизации. В частности, A.W. Lewis предложил теорию дуалистической экономики [17]. Он считал, что такая теория применима в странах, в которых высока плотность населения, а капитал и естественные ресурсы ограничены, например, Индия и Пакистан. Он доказывал, что для модернизации экономики необходимо перераспределять ресурсы из аграрного сектора в промышленный. В рамках неоклассического направления важные результаты были получены в 1956 году R. Solow [18] и Svan. Согласно их модели устойчивость долгосрочного роста возникает в результате технического прогресса. Недостатком модели является то, что этот прогресс определяется экзогенным образом.
Институциональное направление развития существенно отличается от двух предыдущих и базируется на цивилизационном подходе. Представители этого направления обосновали, что развитие должно пониматься как повышение благосостояния всех членов общества [19]. Среди достижений этого направления следует отметить внедрение в мировую практику показателя Index Human Development, который публикуется United Nations Development Programme’s с 1990 года и стимулирует страны на повышение этого индекса. T.W. Schultz показал, что концепция человеческого капитала играет важнейшую роль в экономическом росте [20].
Начиная с 1980-х годов стало ясно, что неоклассические модели не удовлетворяют требованиям к исследованиям долгосрочного роста [11]. Одним из подходов к решению этой проблемы стали попытки расширить концепцию капитала за счет включения в него человеческого капитала, а также использование предположения, что у такого капитала отдача не убывает.
Модель экзогенного экономического роста с использованием человеческого капитала разработали в 1990 году Mankiw G., Romer D., Weil D. [21]. Хотя эта модель лучше согласуется с различиями между странами, но она также сохраняет недостатки экзогенной модели. В дальнейшем ряд авторов предпринял усилия по доработке данной модели, чтобы приблизить ее к эндогенному типу. С этой целью в модель вводятся разнообразные предположения о влиянии на экономический рост знаний, технологий и инноваций [11, 22], а также инвестиций в эти сферы. Здесь авторы затрагивают сферу управления знаниями и инновациями [23, 24], которая относится к сложным, нематериальным, слабоструктурированным системам [25]. Поэтому попытки соединить модели неоклассического и слабоструктурированного типов, имеющие крайне различную природу, не приносят значительных успехов. На настоящее время единая теория экономического роста не разработана [26].
С начала третьего тысячелетия ряд финансовых, консалтинговых и общественных организаций активно занялись прогнозированием экономической динамики на долговременный период: 30–40 лет. Так, в 2003 году появился прогноз банка Goldman Sachs [5], который показал, что мировой порядок способна изменить группа крупнейших развивающихся стран. Для ее обозначения была введена аббревиатура БРИК. Несмотря на то что погрешность этих прогнозов была весьма велика, страны БРИК наращивали свой экономический вес даже с опережением прогноза [2]. Наиболее последовательно составлением таких прогнозов занялась компания PricewaterhouseCoopers (PwC), которая регулярно выпускала их с 2006 года. Наличие ряда прогнозов, выполненных в близких форматах [1, 7–9], дает возможность сравнивать их и оценивать возникающие погрешности.
Модель PwC является адаптированной и упрощенной для целей сравнения долгосрочных прогнозов роста различных стран с сохранением возможности формирования общего сценария роста мировой экономики [1]. Предполагается, что не происходит крупных глобальных катастроф или войн, угрожающих цивилизации. Рост экономик в данной модели происходит под влиянием четырех основных факторов:
Рост численности населения в возрасте 15–64 года на основе прогнозов ООН [27];
Рост человеческого капитала в связи с прогнозируемым средним уровнем образования работников;
Рост физического капитала, что определяется новыми капиталовложениями и износом действующего основного капитала;
Технологический прогресс, улучшающий производительность факторов производства.
В качестве эталонной экономики взяты США, которые наиболее преуспели в технологии и производительности труда. Величина этого роста в прогнозе 2017 года составляет на основе расчетов 1,5%. Данная цифра снижена по сравнению с прогнозом 2015 года, в котором она была принята равной 2,0%. Соответственно, снижены все остальные прогнозные оценки 2017 года. Предполагается, что остальные страны догоняют США со скоростью, которая определяется прогнозом. Фактически глобальное технологическое развитие моделируется именно заданием темпа роста производительности труда в США. Циклические колебания вокруг долгосрочных тенденций и возможность технологических скачков игнорируются.
Уровень образования в каждой стране моделируется путем экстраполяции сложившихся за последние годы тенденций. Темп роста образования самый низкий в США, поскольку достигнут наиболее высокий уровень, а остальные страны двигаются по аналогичной траектории (Ilina et al., 2016; Dusenko et al., 2016; Kryukova et al., 2018; Drobyshev et al., 2017; Drobyshev et al., 2017).
Темп наверстывания технологического развития пропорционален разрыву с США и составляет 1–2% в зависимости от ситуации в стране, способствующей передаче технологий (догоняющему развитию), включая политическую стабильность, открытость для торговли, верховенство закона, наличие иностранных инвестиций, культурные и финансовые институты. Ситуационно для некоторых стран (Индия, Индонезия, Бразилия) эти факторы могут быть снижены, но в долгосрочной перспективе выйдут на средний уровень 1,5% годового сближения с уровнем USA.
Результаты прогнозирования величины ВВП по ППС (G) в 2050 году, согласно модели PwC различных лет публикации, приведены в таблице 1 в триллионах международных долларов 2017 года [28]. Величина GDP для EU в прогнозе PwC не приведена, хотя дан прогноз для Германии, Великобритании, Франции, Италии и Испании. Здесь GDP EU-23 на 50% больше, чем сумма GDP этих пяти стран, в соответствии с данной пропорцией в 2017 году.
Видно, что для Индонезии и Нигерии коэффициент вариации CV достигает 30%, т.е. разброс прогнозов сложно считать удовлетворительным. По остальным странам среднее CV = 9,2%, то есть согласование удовлетворительное. Суммарный прогноз по всем странам согласуется с CV = 6%.
Полученные оценки роста крупнейших экономик показывают, что GDP Китая превзойдет к 2050 году показатель США в полтора раза и даже Индия обгонит США. Это серьезное основание для того, чтобы более детально анализировать возможность смены мирового лидера. Однако только этих показателей недостаточно, чтобы утверждать об этом однозначно, поскольку важную роль играет технологическое лидерство, союзы с другими странами, мощь вооруженных сил и так далее. Возможно, ситуация изменится значительнее в дальнейшем, поэтому важно получить прогноз на более длительный период.
Следует отметить, что согласно первым прогнозам PwC зависимость GDP от времени является экспоненциальной [8, 29], и это означает, что влияние демографического перехода на экономическую динамику достаточно умеренное. Однако скорректированный прогноз от 2017 года [1] демонстрирует уменьшение темпа роста GDP, особенно США, что может свидетельствовать о более сильном влиянии демографического перехода на экономическую динамику. Однако относительно короткий период прогнозирования не дает возможности однозначно определиться с влиянием демографического перехода.
2. МЕТОДИКА
Как видно из обзора, для резкого увеличения времени прогнозирования до 80 лет принципиально важно использовать модель эндогенного типа и избежать ориентации на экзогенную модель технологического прогресса. С другой стороны, предпочтительно использовать относительно простую модель человеческого капитала (ЧК), которая даст возможность прогнозировать величину ЧК на длительный промежуток времени. Тот факт, что к концу второго тысячелетия доля человеческого капитала в национальном богатстве крупнейших экономик достигла 75–78% и имела тенденцию к дальнейшему росту, позволяет именно ЧК сделать сердцевиной прогностической модели.
При этом мы полагаем, что есть компоненты физического капитала, пропорциональные ЧК, поскольку он создается работниками тем в большей мере, чем больше ЧК. С учетом этого с определенной погрешностью можно считать, что весь прирост ВВП на душу населения (далее ВВП/Д или G/N) по паритету покупательной способности (ППС) будет пропорционален удельному индексу человеческого капитала (IHC) – IHC в соответствии с зависимостью (1).
Здесь М0 = 200 000 междунар. долл. 2017 года – коэффициент, определяющий порядок величины G/N. Коэффициент 0,5 введен для того, чтобы в первом приближении отразить то, что трудоспособное (25–64 года) и занятое население составляет около половины граждан страны, и МС – коэффициент, характеризующий экономику конкретных стран, в том числе учитывающий реальную долю работающего населения.
Большинство моделей человеческого капитала указывает на его связь с образованием, в частности с числом лет обучения [30]. Однако, с точки зрения величины человеческого капитала, год обучения в средней школе и в третичном образовании далеко не эквивалентны. Об этом, в частности, свидетельствует вывод, представленный в работах J. Mincer [10], о том, что зарплата работника экспоненциально зависит от количества лет (Е) его образования Y=Y0eRE (функция доходов). Поэтому удельный индекс человеческого капитала определим с дифференциацией вклада в GDP (1) согласно зависимости (2) [15].
Здесь Di – доля специалистов с уровнем образования – i среди населения в возрасте 25–64 года, а Ki – весовые коэффициенты вклада в IHC уровня образования – i. Для всех рассматриваемых стран набор Ki одинаков, причем для уровня бакалавра примем нормированную величину Ki = 1.
Будем учитывать пять образовательных уровней, согласно с классификации ISCED 2011 [31], представленных в таблице 2. В качестве уровня Е5 будем рассматривать не формальный образовательный уровень (8 – докторантура), а работников в сфере R&D, поскольку реальный вклад в ВВП вносит не формальное образование, а работа в области R&D, а количество R&D-специалистов в ряде стран значительно отличается от числа выпускников докторантуры. Поскольку мы приняли, что доля работников трудоспособного возраста приближенно составляет 50% от численности населения, то и доля R&D-специалистов должна быть отнесена к 50% доли населения.
Для определения весовых коэффициентов Ki воспользуемся статистическими данными по крупнейшим экономикам, на которые меньше влияют различные случайные факторы. В частности, будем рассматривать восемь экономик: United States, European Union–23, China, Japan, Brazil, Turkey, Mexico, Indonesia, образовательные и другие характеристики которых представлены в таблице 3 применительно к 2017 году в международных долларах 2017 года. Поскольку величины G/N и Di подвержены небольшим отклонениям от монотонных значений, то для их сглаживания здесь взяты их осредненные значения за пять лет (2015–2019). В число этих экономик не включены Индия и Россия, поскольку предыдущие исследования [15] показали, что они значительно отклоняются от общих закономерностей.
Будем определять Ki из условия минимума коэффициента вариации значений МС для выбранных восьми экономик. Будем далее считать, что рост экономик в данной модели, которую будем называть ViC, происходит под влиянием следующих факторов:
Рост населения согласно среднему прогнозу ООН [27];
Рост ЧК на основе прогноза роста образования работников, согласно формулам (1), (2);
Рост числа научных работников как основы технологического прогресса [32]. Коэффициент D5 включен в число компонент индекса человеческого капитала (2).
Текущая величина ВВП по ППС страны (G) как основной источник капиталовложений.
Более детально методика расчета по модели ViC будет приведена далее, при изложении результатов исследования.
Для проверки надежности получаемых с помощью данной модели результатов будет проведено их сравнение с прогнозом величины ВВП по методике PwC на 2050 год.
РЕЗУЛЬТАТЫ
3.1. Закономерность роста уровня образования
На рис. 1 в логарифмической шкале приведена динамика по времени относительного числа студентов третичного образования в мире – Ne (по отношению к численности населения – N) в процентах [33– 34]. Здесь время Х отсчитывается от 1900 года (Х = Т – 1900), что позволяет упростить аналитическое выражение тренда.
Наилучшую аппроксимацию обеспечивает экспоненциальный тренд, который в десятичной форме (в %) будет иметь вид (3):
Относительное число студентов за 20 лет увеличивается в 2,1 раза. Погрешность аппроксимации очень мала: ΔR2 = 1 – R2 = 0,6%.
Зададимся вопросом, какова максимальная доля жителей страны, которая может получить высшее образование? В качестве индикатора уровня интеллекта широко используется коэффициент интеллекта (IQ). Согласно классификации Wechsler D. [35] примерно у 9% людей интеллект заметно снижен (IQ < 80). Они очень редко получают третичное образование. Еще около 16% населения имеет IQ = 80–89 (сниженная норма), и им сложно получить третичное образование уровня 6 и выше, согласно ISCED 2011 [31].
Кроме того, есть люди, не заинтересованные в получении высшего образования, или такие, которым мешают его получить другие проблемы. Например, один из богатейших людей Земли Билл Гейтс не имел высшего образования большую часть своей трудовой деятельности.
Согласно образовательной статистике максимальный охват третичным образованием населения в возрасте 25–64 года в 2019 году составлял: Ирландия – 60%, Канада – 59%, Россия – 57%, Израиль – 51%, Южная Корея – 51% [36]. Уровень охвата третичным образованием постоянно растет, и среди молодых людей он, как правило, выше. Например, в 2019 году для лиц в возрасте 25–34 года наибольший охват третичным образованием составил: Ирландия – 70%, Южная Корея – 70%, Канада – 63%, Япония – 62%, Россия – 62%. Характерно, что женщины несколько опережают мужчин по данному показателю, и рекордные цифры составляют: Южная Корея – 76%, Ирландия – 72%, Канада – 71%, Россия – 69%, Япония – 64%. Таким образом, реальную возможность получить высшее образование имеют порядка 75% людей.
В настоящее время считается, что трудоспособный период работников составляет около 40 лет (от 25 до 64 лет). Продолжительность обучения студентов третичного образования в среднем составляет около 4 лет, хотя со временем эта цифра растет, и в развитых странах продолжительность третичного образования, как правило, выше. Таким образом, продолжительность трудовой деятельности примерно в 10 раз больше, чем время получения третичного образования. Из этого следует, что если доля студентов составляет 7,5% от трудового населения в стационарном режиме, в течение порядка 40 лет, то доля работников, имеющих высшее образование, будет стремиться к 75%. При этом нужно учесть, что доля трудоспособного населения составляет 50% от всей численности. Отсюда следует, что для достижения 75% обеспеченности работников высшим образованием достаточно, чтобы в стационарном режиме студенты составляли порядка 3,7% численности населения.
Кроме того, следует учесть, что значительная часть студентов не завершает обучение. Отсев составляет около 33% студентов третичного образования [36]. Таким образом, доля студентов, которые в стационарном режиме обеспечивают 75% высшее образование, составляет порядка 5% от населения. Такая численность студентов, как следует из рис. 1, будет достигнута во всем мире примерно к 2027 году. Для подтверждения оценок потребного количества студентов отметим, что во многих развитых странах их число остается относительно стабильным и в период 2008–2015 годов колебалось вблизи 3,0–4,3%: Великобритания – 3,7–4,0%, Германия – 3,5–3,6, Франция – 3,5–3,7%, Испания – 3,9–4,3, Италия – 3,1–3,4%, Япония – 3,0–3,1%, Португалия – 3,5–3,8%, Швейцария – 2,9–3,5%.
Если задача заключается в том, чтобы быстрее обеспечить все население третичным образованием, то относительное число студентов в начале этого проекта может превышать 5%, а затем снизится. Росту доли студентов в обществе может способствовать также тенденция к увеличению продолжительности третичного образования в развитых странах на программах магистратуры, докторантуры, второго высшего образования и дополнительного образования.
Для прогнозирования динамики доли работников, имеющих третичное образование, необходимо отталкиваться от достигнутого уровня образования и учитывать выпуск числа студентов. При этом необходимо иметь в виду, что ежегодно примерно 1/40 часть работников, закончивших получение образования примерно 40 лет назад, выйдет на пенсию. Но поскольку в период начала их трудовой деятельности доля имеющих третичное образование в большинстве стран была значительно меньше, то и убыль будет относительно небольшой. Увеличение же числа имеющих третичное образование численно будет равно числу студентов, деленному на среднее число лет обучения с учетом не закончивших образование, а также тех, кто не окажется в числе работающих, например, по причине болезни или занятия домашним хозяйством.
Китай является одной из крупнейших стабильно развивающихся экономик, поэтому прогнозирование его экономической динамики очень важно. Однако информация о числе студентов и уровне образования населения Китая весьма противоречива и сопоставление данных из различных источников указывает на их ненадежность. Зачастую в справочниках указана информация только за 2010 год [36]. По анализу авторов, к числу наиболее достоверных данных можно отнести указанные в работе [37], в которой дана ссылка на National Bureau of Statistics of China. Эти данные согласуются с представленными в других работах [34]. Опираясь на полученную зависимость числа выпускников от времени, можно рассчитать долю населения Китая, имеющего третичное образование. Соответствующие данные приведены на рис. 2. Там же представлена информация о доле специалистов в возрасте 26–64 года, имеющих третичное образование (Dtr), в ряде крупнейших экономик в соответствии с данными ежегодных выпусков Education at a Glance OECD с 1996 по 2020 год [36, 38].
Видно, что в этот период зависимости Dtr от времени (Т) близки к линейным с низкой погрешностью регрессии ΔR2 = 1 – R2 = 1–2%. Линейный характер роста доли специалистов с третичным образованием упрощает процесс прогнозирования экономической динамики. Однако линейная зависимость Dtr(Т) характерна только при Dtr(Т) <50%. При приближении к уровню 75% данная зависимость будет плавно выходить на постоянный уровень, и по графику, относящемуся к Японии, такую тенденцию можно заметить при приближении к 2020 году. Также следует отметить, что для России, в которой в 2003 году достигнут уровень Dtr = 54%, с тех пор сохраняется почти стабильный уровень Dtr ≤ 57%.
Может показаться, что линейный или более медленный рост Dtr противоречит экспоненциальному росту числа студентов, продемонстрированному на рис. 1. Однако на рис. 2 мы рассматриваем только крупнейшие экономики, а на рис. 1 представлена суммарная картина, которая свидетельствует о быстром включении в образовательный процесс развивающихся стран.
Для использования в дальнейшем в процессе прогнозирования важно понимать, каков темп роста уровня образования для разных стран. Данные о годовых темпах роста уровня образования (ΔDtr) приведены в таблице 4 по значениям Dtr за 2014–2019 годы.
Для большинства рассматриваемых экономик темп роста доли работников с третичным образованием равен 0,8±0,2, то есть весьма высокий. Для активно развивающихся стран (Китай, Южная Корея, Ирландия) он выше 1,0, а для отдельных (Мексика) рост не определен.
3.2. Динамика числа работников НИОКР
Пятый член в формуле (2), а именно D5, относится не собственно к образованию, а к доле специалистов в области НИОКР (или R&D). Это именно те работники, которые в моделях экономического роста отвечают за технологическое развитие. Специалисты же с третичным образованием оказывают лишь поддержку использования знаний и технологий. Здесь существенно то, что вклад в ВВП этой части человеческого капитала по формату аналогичен вкладу специалистов с другими типами образования. Кроме того, мы уходим от необходимости анализировать распространение таких неосязаемых и сложно измеримых категорий, как знания и инновации, и переходим к анализу числа работников НИОКР. При этом неявные знания существуют только в сознании специалистов и их можно принять за единицу измерения неявных знаний.
Согласно традиционной модели, число специалистов в области НИОКР (NS) удваивается каждые 10–15 лет. В аналитическом виде эта зависимость может быть представлена формулой (4).
Однако, согласно этой зависимости, в 1666 году, когда была учреждена Академия наук Франции, в мире было всего два ученых. Существование античной науки вообще не согласуется с данной формулой. В работе [32] на основе анализа объема знаний человечества показано, что количество ученых в прошлом удовлетворительно описывается квадратичной гиперболой (5), где А = 16*109.
В соответствии с данной зависимостью в период Возрождения было около 60 000 специалистов в области НИОКР, в эпоху античности – 3000, а во времена древнего Египта – более 600, что лучше соответствует сложности создаваемых в то время сооружений, чем согласно формуле (4). Однако с приближением к точке сингулярности (Т1 » 2025 года) формула (5) становится некорректной.
Для того чтобы исключить влияние сингулярности, обратим внимание на то, что динамика мирового ВВП за последнее тысячелетие примерно соответствовала квадрату численности человечества [39] и приближенно выражается формулой (6), где γ » 1,04*10-6 долл./чел.2*год.
С другой стороны, согласно уравнению Foerster [40], численность человечества приближенно выражается гиперболой (7), где С ≈ 180 млрд, а Т1 ≈ 2025 год.
Отсюда следует, что мировой ВВП вдали от точки сингулярности по порядку величины выражается квадратичной гиперболой от времени. Соответственно, число ученых в мире примерно пропорционально мировому ВВП. Эта взаимосвязь достаточно логична, поскольку численность работников НИОКР зависит от возможностей финансирования их деятельности. С другой стороны, увеличение числа работников НИОКР ведет к росту ВВП. Таким образом, эти две переменные зависят друг от друга. Положительно, что данная закономерность не связана с точкой сингулярности.
Сделаем оценки отношения NS/G в прошлом. При Т < 1700 года можно считать, что (T1 – T) » (2050 – Т). Отсюда следует, что (T1 – T) = А/NS = C2/N2 = C2γ/G. Следовательно, выражение для NS/G имеет вид (8).
Подставляя значения констант, получим
или 475 на млрд долл. ВВП по ППС 1995 года. В международных долларах 2017 года NS/G = 318 специалистов в области НИОКР на млрд долл. Таким образом, отношение NS/G является по порядку величины постоянным во времени в период квазигиперболического роста человечества.
Отношение числа работников НИОКР к ВВП по ППС (NS/G) в зависимости от ВВП/Д для различных стран в период с 1996 по 2018 год в междунар. долл. 2017 года приведено на рис. 3 [27, 28, 41]. Там же даны значения этих величин для мира в целом, с 2000 по 2015 год с шагом в 5 лет.
Согласно этим данным, при росте среднего мирового ВВП/Д с 11 до 15,5 тыс. долл. число работников НИОКР на млрд долл. уменьшилось с 97 до 91. Снижение NS/G произошло в основном за счет достаточно быстрого роста ВВП, который опережал рост числа работников НИОКР.
В период 1996–2018 годов в США величина NS/G колебалась в диапазоне 68–74 [41], что примерно на четверть меньше среднего мирового уровня. В Европейском союзе NS/G за 22 года выросло примерно в полтора раза – с 61 до 91 и достигло среднего мирового уровня. В Японии NS/G снизилось примерно со 150 до 130 и произошло сближение со средним мировым уровнем.
В большинстве стран БРИК происходило уменьшение NS/G в связи с быстрым ростом ВВП/Д. Особенно быстро уменьшалось NS/G в России – с 295 до 104 и Китае – со 168 до 86. В целом их уровень NS/G приблизился к среднему мировому уровню. В Бразилии произошел быстрый рост NS/G от 25 до 56 и сближение со средним мировым уровнем. Из стран БРИК только в Индии отношение NS/G снизилось с 69 до 39, но за счет троекратного роста ВВП/Д, то есть число R&D-специалистов выросло примерно вдвое и в дальнейшем следует ожидать роста NS/G. В Турции происходил быстрый рост отношения NS/G с 21 до 49, и также прослеживается тенденция сближения с мировым уровнем. В Мексике и Индонезии закономерного изменения NS/G не наблюдалось.
На основе сложившихся тенденций динамики NS/G в ближайшей перспективе можно прогнозировать вначале некоторое уменьшение среднего мирового NS/G до уровня примерно 80 работников НИОКР на миллиард. Но затем, по мере снижения темпов роста ВВП, средняя мировая величина NS/G будет расти. Это будет происходить потому, что увеличение NS/G будет важным инструментом ускорения роста ВВП. Примерно к такой же величине будет стремиться численность специалистов в области НИОКР в большинстве крупнейших экономик. В Мексике и Индонезии аналогичная динамика реализуется более медленными темпами.
Проведенный анализ динамики числа научных сотрудников показывает, что отношение NS/G является важным показателем научной активности стран. Уместно задаться вопросом, является ли этот показатель, как характеристика скорости технологического прогресса, эндогенным? Каждая страна сама определяет, на каком уровне его поддерживать, хотя и ориентируется на его уровень в других странах и на свой уровень ВВП на душу населения. Его величина ориентируется не на страну лидера, а на среднее мировое значение, то есть среди крупнейших экономик в целом происходит конвергенция данного показателя.
В дальнейшем для прогнозирования коэффициента D5 удобно будет пользоваться соотношением (10) с использованием полученных выше данных по изменению величины NS/G, а также прогнозируемой величины ВВП/Д (G/N). Введение коэффициента 2 в формуле (10) связано с тем, что G/N относится ко всему населению, а D5 только к работающему.
3.3. Зависимость ВВП/Д от образования населения
Для определения удельного индекса человеческого капитала IHC необходимо найти оптимальные значения коэффициентов Ki. Можно взять в качестве начальных значений для Ki линейное распределение пропорционально количеству лет обучения. В этом случае коэффициент вариации величины MC для восьми стран СV8(MC) = 48%, что явно неприемлемо.
Далее будем варьировать Ki, вычислять значения IHC и MС и определять значения коэффициентов вариации – СV(MС) для исследуемых экономик. За оптимальные значения Ki примем те, которые обеспечивают минимум коэффициента вариации СV8(MС) для восьми крупнейших экономик. Полученные расчетные значения оптимальных Ki, а также коэффициенты вариации СV8(MС), СV3(MС) и среднеарифметическое значение MС (М8) приведены в таблице 5 применительно к образовательным характеристикам стран в 2017 году. В таблице 6 даны значения IHC и MС, полученные при оптимизации.
Видно, что за счет оптимизации удалось значительно уменьшить значения коэффициентов вариации. Видно также, что Ki для двух типов вторичного образования К1 и К2 более чем на три порядка меньше, чем коэффициенты вклада третичного образования, и их можно заменить одним коэффициентом, что далее будет проверено. Коэффициенты K3 и K4 достаточно близки друг к другу. Поскольку прогнозировать соотношение K3 и K4 на несколько десятков лет вперед сложно, то можно попытаться объединить эти два типа третичного образования. Проверим, не приведут ли такие упрощения к заметному увеличению коэффициента вариации. Результаты оптимизации коэффициентов Ki при объединении коэффициентов D12 = D1 + D2 и Dtr = D3 + D4 приведены в таблицах 7, 8.
Видно, что коэффициент К5 уменьшился с 19,0 до 18,0. Минимизируемый коэффициент вариации СV8 вырос относительно мало, с 15,8% до 16,7%, однако для трех крупнейших экономик CV3 вырос c 11,4 до 16,9. Таким образом, можно использовать объединенные значения третичного и вторичного образования, но для более точной оценки роста GDP трех крупнейших экономик лучше использовать коэффициенты, представленные в таблицах 5, 6. Хотя значения IHC и MC изменились, но их произведения, которые используются в формуле (1), остались неизменными.
Коэффициент для вторичного образования настолько мал, что будет влиять только на GDP стран с очень малыми долями третичного образования. Поэтому приближенная формула для удельного индекса человеческого капитала с учетом (10) имеет вид (11).
Поскольку соотношение различных компонент образования меняется достаточно сильно, то важно проверить, в какой мере можно использовать для прогнозирования G/N формулы (1), (9) на протяжении длительного времени. С этой целью на рис. 4 приведены зависимости отношения ВВП/Д к Mc*IHC от времени с 1996 по 2019 год. При этом использовались значения МС, приведенные в таблице 8, применительно к 2017 году.
Видно, что на протяжении последних семи лет отношение ВВП/Д к MCIHC изменяется относительно мало. Но в предыдущий период отклонение составляло до 40% применительно к Europeans Union. Можно предположить, что это связано с благоприятной для EU рыночной ситуацией после распада Советского Союза. Затем эти выгоды стали уменьшаться, а также оказал негативное влияние кризис 2008 года. Рост исследуемого отношения для Китая, вероятно, связан с успешным процессом его встраивания в мировую экономику. Для ведущей мировой экономики (США), а также для Индии данное отношение близко к постоянному. Относительная стабильность данного отношения на протяжении 23 лет свидетельствует о том, что формулы (1), (9) можно использовать для долговременного прогнозирования роста ВВП/Д. При этом коэффициент MC, отражающий особенности стран, варьируется от 0,57 до 0,99, а его среднее значение M8 = 0,81, как видно из таблицы 8.
При прогнозировании целесообразно принять, что коэффициент МС со временем будет стремиться к среднему значению. Если сравнивать с моделью прогнозирования PwC, то коэффициент MC аналогичен темпу наверстывания технологического развития по отношению к США, который задается равным 1,5–2% в год. Однако коэффициенты MC характеризуют эффективность использования удельного человеческого капитала IHC и характеризуют, как внутренние особенности стран, так и влияние внешнего окружения, в частности близость ключевых рынков. Наибольшее значение он имеет у США и Турции. Из числа стран, данные которых использовались при оптимизации Ki, наименьшее МС = 0,57 имеет Япония. Данные Индии и России не использовались при оптимизации, поскольку из предыдущих работ было известно, что у них очень мал коэффициент, аналогичный МС [15]. В рамках данной работы показано, что для России МС = 0,4, а для Индии МС = 0,52.
Таким образом, общая картина динамики человеческого капитала следующая. Наибольшее влияние на рост удельного индекса человеческого капитала IHC, а следовательно, и на ВВП/Д, в настоящее время оказывает быстрый, примерно линейный рост доли специалистов с третичным образованием – Dtr. Далее этот рост будет замедляться по мере приближения Dtr к уровню 75%. Существенное влияние на рост ВВП/Д оказывает также число работников НИОКР на миллиард долларов ВВП – NS/G, но данный показатель в настоящее время меняется относительно медленно и в целом стремится к общемировому значению NS/G » 91 чел./млрд долл. 2017 года (происходит конвергенция). По мере исчерпания роста Dtr будет в большей мере востребован рост показателя – NS/G, как ресурса роста человеческого капитала. Этот рост может достигать значений в 2–3 раза больше современного среднего уровня. При этом один специалист в области НИОКР вносит вклад в ВВП примерно в 36 раз больше, чем специалист с третичным образованием.
3.4. Прогнозирование
С использованием уравнений (1), (2) и приведенных в таблицах 5, 7 значений коэффициентов Ki было выполнено прогнозирование роста ВВП для крупнейших экономик c использованием электронных таблиц Excel. Вначале заполнялись данные об образовательном уровне работников на прогнозируемый период до 2100 года. До уровня ΔDtr = 50% уровень образования рос линейно в соответствии со значениями, представленными в таблице 4, а затем стремился к уровню 75% в 2100 году. Значения MC изменялись линейно от уровня, представленного в таблице 8, до конечного значения в 2100 году – MCf. Параметр NS/G изменялся линейно от начального значения, представленного на рис. 3 до IS, которое могло быть либо среднемировым, либо более высоким. На втором этапе определялась величина G/N, при которой потребное значение IHC (согласно формуле (1)) не превышает то, которое обеспечено уровнем образования работников в данный период времени. Полученные варианты динамики ВВП для США приведены на рис. 5.
Рассмотренные варианты роста ВВП в 2050 году лежат в диапазоне от 31,5 до 35,8 трлн междунар. долл. 2017 года. Согласно прогнозу PwC от 2017 года, для США ВВП = 34,8 трлн долл., что лучше всего согласуется с вариантом прогноза IS = 100, MCf = 0,9, для которого в 2050 году ВВП = 34,1 трлн долл. (отличие 2%). Для варианта IS = 91, MCf = 0,9 прогноз ВВП = 33,6 трлн долл., отличие – 3,5%, что также хорошо для долговременных прогнозов.
Отличия вариантов прогнозов заключаются в том, что по одним из них конечное число NS/G = IS в 2100 году равно среднемировому значению – 91, а по другим – 100 и 130. Также эффективность использования человеческого капитала к 2100 году в разных вариантах прогнозов или остается на современном для США уровне MCf = 0,99, или снижается до среднемирового MCf = 0,81, или занимает среднее между ними положение MCf = 0,90. Именно последний вариант наиболее близок к прогнозу PwC, и он наиболее вероятен в реальности. Согласно работе [28] OECD, по мере того, как экономическая активность будет смещаться в сторону Азии, страны, расположенные в Америке, будут становиться более отдаленными от основных рынков, и это будет оказывать давление на рост производительности труда в этих странах. Также будет оказывать влияние и снижение лидирующей роли США в мировой экономике.
При более высоких IS и MCf величина ВВП возрастает, причем к 2100 году в одном из вариантов ВВП = 50,6 трлн долл. Показатель MCf влияет более сильно, чем IS. Однако, как показано выше, величина IS может варьироваться в широком диапазоне, вплоть до IS = 150…300. И в условиях отсутствия других ресурсов увеличения человеческого капитала этот ресурс будет активизирован.
На рис. 6 представлены варианты динамики ВВП для Китая. Основной вариант прогноза характеризовался среднемировым уровнем MCf = 0,81 и скоростью роста уровня третичного образования, соответствующей современному уровню – ΔDtr = 1,06% в год. Для этого варианта в 2030 году ВВП = 39,9 трлн долл., что близко к прогнозу PwC (38 трлн долл.). Однако в 2050 году ВВП = 68,5 трлн долл., что на 17% больше, чем согласно прогнозам PwC (58,5 трлн долл.).
Нужно отметить, что до 2050 года темп роста образования остается постоянным, и, соответственно, как видно из рис. 6, линейно растет ВВП, а после 2050 года темп роста ВВП быстро снижается. Если скорость прироста уровня образования снизится до значений, близких к среднемировым – 0,9% в год, то, соответственно, более медленно растет ВВП и в 2050 году составит 61,7 трлн долл., что отличается от прогноза PwC не более чем на 5,5%.
В случае возрастания показателя MCf с 0,81 до 0,90 величина GDP к 2050 году возрастает до 73 трлн долл., что на четверть больше, чем согласно прогнозу PwC. Но такой рост вполне возможет при занятии Китаем более выгодной конкурентной позиции в мире за счет лидерства по объему ВВП и по числу специалистов НИОКР (для США в оптимистичном прогнозе MCf = 0,99). Заметно, что к 2100 году намечается тенденция к снижению ВВП Китая. Это связано с тем, что начиная с 2030 года численность населения Китая, согласно среднему прогнозу ООН, снижается и к 2100 году уменьшится на 400 млн человек по сравнению с максимумом.
Видно, что увеличение числа научных работников от среднемирового значения IS = 91 до современного для России значения (104) обеспечивает прирост ВВП на уровне 0,4 трлн долл. Увеличение параметра MCF от 0,75 до среднего по крупнейшим экономикам значения (0,81) обеспечивает прирост ВВП еще на 1 трлн долл. Наиболее сильно влияет устранение депопуляции, т.е. сохранение численности населения на современном уровне. В этом случае величина ВВП в 2100 году увеличивается еще на 1,8 трлн долл. и достигает 12,7 трлн долл.
На рис. 8 дано сравнение динамики ВВП для шести экономик из числа крупнейших, включая страны БРИК, для параметров, приведенных в таблице 9. Здесь опорное значение MCf = 0,81, но для США и ЕС-23, которые имеют высокий начальный МС, величина MCf также выше, а для России и Индии, которые имеют очень низкие начальные МС, величина MCf ниже опорного значения.
Видно, что до 2067 года мировым лидером по ВВП по ППС является Китай, но после этой даты прироста производительности труда хватает только на то, чтобы компенсировать убыль населения. В то же время ВВП Индии быстро растет на протяжении всего столетия. К 2035 году он превзойдет ВВП США и Европейского союза (здесь вместе с UK). В 2067 году Индия опередит Китай, а к концу столетия будет опережать Китай на 30% (при населении стран в соответствии со средним прогнозом ООН). Стран, которые могут превзойти Индию по величине ВВП в будущем, не наблюдается.
Таким образом, Китай будет иметь почти 50 лет на то, чтобы реализовать свои возможности экономического и технологического лидерства, что не так много по меркам глобального развития. У США было около 75 лет для закрепления в качестве мирового лидера.
Динамика ВВП Китая демонстрирует, что демографический переход оказывает очень существенное влияние на экономический рост, хотя в случае с Китаем роль сыграла и демографическая политика государства, ограничившего рождаемость. На рис. 9 приведены зависимости роста ВВП/Д для рассматриваемых стран.
Видно, что рост ВВП на душу населения до 2050 года происходит в основном эквидистантно, а к 2100 году происходит конвергенция уровня ВВП/Д для всех экономик, но в меньшей мере для США, которые остаются лидером по этому показателю. Это означает, что США будут иметь запас ВВП для увеличения числа работников НИОКР с целью роста индекса человеческого капитала IHC и, соответственно, ВВП.
Динамика роста ВВП по ППС для следующих шести крупных экономик приведена на рис. 10, а величина ВВП в 2050 и 2100 годах для исследованных экономик дана в таблице 10.
Три из этих экономик (Япония, Мексика, Турция) практически исчерпывают свой потенциал роста ВВП к 2070 году, а Индонезия, Нигерия и Пакистан переходят в стадию быстрого роста и сохраняют потенциал увеличения ВВП и на следующее столетие. Их основным достоянием будет являться высокая численность населения (300–700 млн человек), которая в течение XXI столетия будет продолжать расти (Индонезия до 2070 года).
Данный прогноз показывает, что к 2100 году страны, которые в настоящее время являются развивающимися, будут доминировать в мировой экономике. Их доля в сумме ВВП исследованных экономик (350 трлн долл.) составит 78%.
Пять крупнейших экономик, как и в 2050 году, будут продолжать занимать первые места, и среди них меняются местами только Индия и Китай. Значительное изменение общей картины мест состоит также в том, что Нигерия и Пакистан перемещаются с 11–12-го на 6–7-е места, а Япония перемещается с 9-го на 12-е место, в основном за счет сокращения населения. Важным изменением, которое произойдет с экономической динамикой, является быстрое снижение темпов роста ВВП на душу населения. Значения относительной скорости роста ВВП/Д приведены в таблице 11.
Видно, что с 2050 по 2100 год она снизится в четыре раза. Это происходит в основном в результате того, что достигается предельное значение охвата работников высшим образованием (около 75%). Данное состояние требует изыскания новых ресурсов роста человеческого капитала, в частности, повышается актуальность инклюзивного подхода, а также увеличения числа работников НИОКР. В ряде развивающихся стран, в которых существуют ограничения на возможности обучения и работы для отдельных групп жителей, инклюзивные преобразования произойдут задолго до конца века, с целью поддержания экономической динамики.
Важной характеристикой развития крупнейших экономик является рост численности сотрудников НИОКР. На рис. 11 приведена гистограмма численности работников НИОКР в 2019–2100 годах для варианта темпов роста, представленного в таблице 9 и на рис. 9, 10.
Согласно этим данным, если в настоящее время 55% работников НИОКР работает в развитых странах, то к концу века их доля снизится до 23%, хотя численно вырастет почти вдвое. Всего же численность работников НИОКР вырастет до 17,3 млн чел. к 2050 году и до 30,7 млн чел. к концу века.
Доля России в численности работников НИОКР упадет с 5,7% до 3,5% к 2050 году и до 2,8% к 2100 году. Доля США также упадет почти вдвое: с 20,7% до 12,3% к 2100 году. При этом доля Китая составит к 2100 году 23%, а Индии – 29%, то есть их доминирование в научной сфере будет очень высоким.
3.5. Оценка погрешностей прогноза
Сравнение прогнозных значений ВВП в 2050 году, опубликованных компанией PwC в 2017 году (таблица 1), и в данной работе – ViС (2021 год), дано на рис. 10. Места, которые занимают в 2050 году шесть наиболее крупных и две наименьшие экономики, одинаковы в соответствии с обоими методам расчета. Несовпадение занимаемых мест наблюдается только среди четырех экономик, с близкими по величине ВВП, который лежит в диапазоне 5,0–7,3 трлн долл.
Тренды для обоих методов расчета на рис. 12 близки друг к другу (пунктиром обозначен тренд PwC). Среднее арифметическое значение разности значений ВВП по двум прогнозам равно 3%, а среднеквадратичное отклонение – 12%. Это позволяет утверждать, что эти два прогноза дают в целом близкие значения ВВП крупнейших экономик в 2050 году. В таблице 12 приведено сравнение относительного разброса (в %) значений прогноза PwC от ViС с разбросом между значениями PwC 2011–2017 годов (таблица 1).
Видно, что относительный разброс прогнозов ВВП, выполненных PwC в разные годы, в среднем в три раза больше, чем отличие прогноза PwC 17 от ViС 21. Только отличие по Мексике прогнозов PwC от ViС больше, чем между прогнозами PwC. Это позволяет утверждать, что выполненный в данной работе прогноз с использованием методики ViC имеет достаточно высокую достоверность в сравнении с прогнозом PwC.
Отметим еще одну погрешность, которая связана с демографическими прогнозами. В работе использовался средний прогноз ООН [27], согласно которому численность населения Китая и России неестественно быстро падает со временем. Сравнение прогнозов ООН от 2015 [42] и 2019 годов [27] показывает, что они существенно различаются. Соответствующие значения приведены в таблице 13 в миллионах человек. Относительная разность прогнозов определена по формуле ΔN = (N19–N15)/N15.
Видно, что прогнозы, сделанные в 2015 и 2019 годах, отличаются на величину до 13%. Соответственно, сравнительная ошибка прогнозов Китая относительно Индии может составить 19%, а России относительно Японии – 17%. Есть основания ожидать, что и в дальнейшем депопуляция России и Китая будет снижаться, что окажет влияние и на прогноз ВВП.
Проведенная разработка модели долгосрочного экономического прогнозирования эндогенного типа позволила сформировать сравнительные прогнозы для крупнейших мировых экономик на 80-летний период. Показано, что Китай будет существенно превосходить современного лидера США и другие страны по величине GDP примерно до 2065 года. Затем лидерство перейдет к Индии. К концу века борьба за лидерство будет переходить в сторону увеличения веса сферы НИОКР по показателю числа работников на миллиард ВВП.
ОБСУЖДЕНИЕ
Данный прогноз сформирован исходя из того, что основной рост GDP будет происходить в результате роста человеческого капитала, который происходит в связи с повышением уровня третичного образования и R&D-деятельности, а также влиянием демографических процессов. Однако в предыдущие циклы смены стран-лидеров [3] важную роль играли и технологические революции. В настоящее время созрели условия для очередной технологической революции [43], однако ее направление пока не определилось. Одни предсказывают киберфизическую революцию [44], а другие – биомедицинскую [45]. В зависимости от того, какие радикально новые технологии принесет эта революция, может измениться и процесс экономического роста. Особенно важно, в какой мере создание искусственного интеллекта может повлиять на сферу R&D. Изобретения в сфере биологии и медицины могут повлиять на демографические процессы. Конечно, возможны и более неожиданные события в технологической и других областях.
Полученные результаты сформированы исходя из осредненных моделей поведения стран. Однако на практике разные страны по-разному используют имеющиеся инструменты повышения уровня благосостояния, в частности численность R&D-специалистов. Разработанная модель позволяет оценить эффект от применения альтернативных стратегий экономического развития. Такие разработки могут способствовать выбору странами различных сценариев развития. Целесообразно в дальнейшем применить данную модель в связке со сценарным подходом.
Хотя разработанная модель является, в принципе, эндогенной, однако в ней имеется параметр, включающий в себя и влияние внешнего окружения, – MC. В работе финальное значение данного параметра MCf оценивалось исходя из его начального значения, которое отражает культуру страны, среднемирового значения MC и оценки динамики внешнего окружения, прежде всего роста крупных региональных рынков. Однако модель расчета данного параметра требует дальнейшего совершенствования. В принципе, это может быть сделано за счет анализа статистики экономического роста более широкого круга стран.
Первоначальной целью данной работы было применение создаваемой модели для демонстрации выгод инклюзивных методов развития. Это удалось осуществить только в том плане, что для успешного экономического развития важно включать в трудовой и образовательный процесс максимальное число потенциальных работников. Те страны, которые пока ограничивают возможности полноценного обучения и трудовой деятельности женщин и других инклюзивных сегментов граждан, должны будут или изменить свои законы и нормы или смириться с отставанием в росте благосостояния. Тем не менее важно в дальнейшем осуществить поиск других методов использования данной модели, которые позволят более детально исследовать выгоды инклюзивного развития.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Разработана методика ViС прогнозирования ВВП по ППС на период до 80 лет, которая сформирована на основе эндогенного подхода и образовательной модели человеческого капитала и позволяет оценить потенциал экономического лидерства крупнейших экономик.
Проведено обоснование прогностических моделей роста числа научных работников и коэффициентов вклада в ВВП специалистов различного образовательного уровня.
Выполнены расчеты динамики ВВП по ППС до 2100 года для 12 крупнейших на конец данного периода мировых экономик. Показано, что к концу века, в составе этих экономик с суммарным ВВП = 350 трлн междунар. долл. 2017 года, доминирующую долю в 78% будут иметь страны, которые в настоящее время относятся к развивающимся.
Первое место по объему ВВП к 2100 году будет занимать Индия с ВВП= 96,5 трлн межд. долл. 2017 года, а второе – Китай c ВВП = 74,3 трлн долл. Не выявлено стран, которые потенциально могут превзойти Индию по величине ВВП и после 2100 года, если не возникнут новые факторы, которые резко и массово повысят производительность труда либо повлияют на демографические процессы.
Китай будет являться лидером по величине ВВП в течение примерно 47 лет, а затем его ВВП будет расти очень медленно, в результате быстрого уменьшения численности населения. Индия около 2067 года опередит по величине ВВП по ППС Китай и быстро уйдет в отрыв, превзойдя к концу века Китай на 30% ВВП.
Россия, согласно консервативному прогнозу, будет иметь в 2100 году ВВП на уровне 9,5 трлн долл. При сохранении числа ученых на млрд долл. на современном уровне ВВП составит 9,9 трлн долл. При увеличении параметра, характеризующего благоприятность взаимодействия с внешним окружением, до среднего мирового уровня ВВП увеличится еще на 1 трлн долл. При сохранении численности населения на современном уровне ВВП увеличится еще на 1,8 трлн долл. и достигнет 12,7 трлн долл.
Проведено сравнение полученного прогноза ВВП с помощью методики расчета эндогенного типа, с результатами прогнозирования компании PricewaterhouseCoopers, выполненными по экзогенной методике. Показано хорошее согласование этих двух прогнозов в 2050 году. Среднее арифметическое значение разности значений ВВП по двум прогнозам равно 3%, а среднеквадратичное отклонение – 12%. Относительная разность прогнозов ViС 21 от PwC 17 для исследованных стран в среднем в три раза меньше, чем относительный разброс между четырьмя прогнозами, выполненными по методике PwC в 2011–2017 годах.
Хорошее согласование прогнозов по моделям ViС 21 и PwC 17 повышает доверие к полученному результату, согласно которому доминирующее влияние на экономический рост оказывает доля работников, имеющих третичное образования, и доля работников НИОКР. При этом вклад в ВВП специалиста уровня НИОКР превосходит вклад работника с третичным образованием примерно в 36 раз, что делает актуальным разработку различных сценариев активизации научной деятельности.
Список источников
Hawksworth J., Audino H., Clarry R. (2017). The World in 2050. The Long View How will the global economic order change by 2050? PwC. Economics & Policy services. URL: http://www.pwc.com/world2050. Accessed: 11.04.2021.
Megachange: The World in 2050. Edited by Franklin D., Andrews J. The Economist Newspaper Ltd., 2012.
Attali J. (2011) A brief history of the future: A Brave and Controversial Look at the Twenty-First Century. Arcade Publishing. 312 p.
Kapitsa S P “The phenomenological theory of world population growth” Phys. Usp. 39 57–71 (1996); DOI: 10.1070/PU1996v039n01ABEH000127
Wilson D., Parashothaman R. Dreaming with BRICs: The Path to 2050. – N.Y., Goldman Sachs Global Paper N 99, 2003, p. 19-20.
Guillemete Y., Turner D. (2018) The long view: scenarios for the world economy to 2060. OECD Economic Policy Paper 2018 No. 22. OECD Publishing, Paris.
Hawksworth J., Tiwari A. (2011) TheWorld in 2050. The accelerating shift of global economic power: challenges and opportunities. PricewaterhouseCoopers LLP www.pwc.co.uk/economics
Hawksworth J., Chan D. (2013) World in 2050. The BRICs and beyond: prospects, challenges and opportunities. PwC Economics.
Hawksworth J. (2015) The World in 2050 Will the shift in global economic power continue? PricewaterhouseCoopers LLP
Mincer J. (1994) The Production of Human Capital and The Lifccyclc of Earnings: Variations on a Theme. – Working Paper of the NBER, No 4838.
Barro, R. J. and X. Sala-i-Martin (2004), Economic Growth. The MIT Press, London, England.
Barro, R. J. and J. W. Lee (2015), Education Matters – Global Schooling Gains from the 19th to the 21st Century, New York: Oxford University Press.
The changing nature of work. World development report 2019. Washington, DC 20433. World Bank Group.
Schwab K. The Global Human Capital Report. World Economic Forum, Cologny/Geneva Switzerlan, 2019.
Orekhov V.D., Prichina O.S., Blinnikova A.V., Panfilova E.A., Shchennikova E.S. Indicative diagnostics of the educational component of human capital based on mathematical modeling. Opción, Año 35, VE, Especial No.20 (2019): 2337-2365.
Harrod, R.F. An Essay in Dynamic Theory// Economic Journal 49 (March 1939), pp.14-33.
Lewis A. W. The Roots of the Development Theory, in: Handbook of Development Economics. Vol. I. 3rd Ed. Amsterdam. 1993. P. 27-37.
Solow, R. M. A contribution to theory of economic growth. Quarterly Journal of Economic 70, February, 65–94.
Myrdal G. Asian Drama: An Inquiry into the Poverty of Nations. Vol. I — III N.Y., 1968.
Schultz, T. W. (1971) Investment in Human Capital: The Role of Education and of Research, New York: Free Press.
Mankiw G., Romer D., Weil D. Contribution to the Empirics of Economic Growth // The Quarterly Journal of Economics. – 1992. –vol. 107, № 2, – P. 407–437.
Акаев А. А. Модели инновационного эндогенного экономического роста AN-типа и их обоснование. M.I.R. (Modernization. Innovation. Reseches), 2015, vol. 6, no. 2, pp. 70–79. DOI: 10.18184/2079-4665.2015.6.2.70.79
Davenport, T.H. and Prusak, L. Working Knowledge. Boston: Harvard Business School Press, 1997.
Nonaka, I., Takeuchi, H. The Knowledge-creating company: How gapenese create the dynamice of innovation, Oxford University Press, 1995.
Saaty, Thomas L. Relative Measurement and its Generalization in Decision Making: Why Pairwise Comparisons are Central in Mathematics for the Measurement of Intangible Factors – The Analytic Hierarchy/Network Process. RACSAM (Review of the Royal Spanish Academy of Sciences, Series A, Mathematics) 102 (2), 2008-06. – Р. 251 – 318.
Guillemette Y., Kopoin A., Turner D., De Mauro A. (2017) A revised approach to productivity convergence in long-term scenarios. OECD Economics Department Working Papers No. 1385. OECD Publishing, Paris.
World Population Prospects 2019. United Nations. Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2019).
Inflation, GDP deflator (annual %) – United States World Bank URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.DEFL.KD.ZG?locations=US&view=chart Accessed: 11.04.2021.
Olga S. Prichina, Viktor D. Orekhov, Yulia V. Evdokimova et al. Evolution of Key Factors and Growth Potential of Human Capital. International Journal of Civil Engineering and Technology (IJCIET). Volume 10, Issue 02, February 2019, pp.1784–1793.
Barro, R.J., Lee, J.W. (2001) International Data on Education and Attainment: Updates and Implications, Oxford Economic Papers, 2001, Vol. 53, No. 3; World Development Indicators. Washington: World Bank, 2005.
International Standard Classification of Education ISCED 2011. UIS UNESCO. 2013. Montreal, Canada. URL: http://uis.unesco.org/sites/default/files/documents/isced-2011-ru.pdf. Accessed: 11.04.2021.
Prichina, O. S., Orekhov, V. D., Shchennikova E.S. World number of scientists in dynamic simulation for the past and the future. Economic and Social Development Book of Proceedings. Varazdin Development and Entrepreneurship Agency; Russian State Social University. 2017. P. 69 – 81.
Schofer E., Meyer J. W. The Worldwide Expansion of Higher Education in the Twentieth Century, American Sociological Review. 2006.
Six ways to ensure higher education leaves no one behind. UNESCO Policy Paper 30, 2017. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000247862 Accessed: 09.04.2021
Wechsler D. The Measurement And Appraisal Of Adult Intelligence. Baltimore (MD): Williams & Wilkins, 1958.
Education at a Glance 2020: OECD Indicators, OECD Publishing, Paris. URL: https://www.oecd-ilibrary.org/education/education-at-a-glance-2020_69096873-en Accessed: 15.03.2021
Донецкая С.С., Цзи Цяньнань. Реформирование системы высшего образования в Китае: современные итоги // Высшее образование в России. 2018. Т. 27. № 12. С. 79-92. DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2018-27-12-79-92
Education at a glance OECD Indicators. Centre for educational research and innovation, Paris, France, 1998. Accessed: 17.03.2021.
Maddison, A. Historical Statistics of the World Economy: 1–2008 AD. GGDC, 2010. URL: https://www.rug.nl/ggdc/historicaldevelopment/maddison/releases/maddison-database-2010. Accessed: 11.04.2021.
Foerster, H. von, Mora, P. and Amiot, L. Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026. Science 132:1291–5. 1960.
Researchers in R&D (per million people) The World Bank. 2018 URL: https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.SCIE.RD.P6?end=2018&start=1996 Accessed: 11.04.2021.
World Population Prospects: The 2015 Revision, Key Findings and Advance Tables. United Nations Department of Economic and Social Affairs/Population Division
Silberglitt R., Anton P. S., et al. Global Technology Revolution-2020, In-Depth Analyses. (2006). RAND Corporation. URL: https://www.rand.org/pubs/technical_reports/TR303.html Accessed: 10.04.2021.
Schwab, K. (2016) The Fourth Industrial Revolution, Crown Business, New York.
Prichina, O. S., Orekhov, V. D., Egorova E.N. et. al. Developing and Testing the Forecasting Algorithm for the Technological Revolution Theme through the Analysis of the SCImago JR Scientific Journal Database. Jour of Adv Research in Dynamical & Control Systems, Vol. 12, 04-Special Issue, 2020.
References
Hawksworth J., Audino H., Clarry R. (2017). The World in 2050. The Long View How will the global economic order change by 2050? PwC. Economics & Policy services. URL: http://www.pwc.com/world2050. Accessed: 11.04.2021.
Megachange: The World in 2050. Edited by Franklin D., Andrews J. The Economist Newspaper Ltd., 2012.
Attali J. (2011) A brief history of the future: A Brave and Controversial Look at the Twenty-First Century. Arcade Publishing. 312 p.
Kapitsa S P “The phenomenological theory of world population growth” Phys. Usp. 39 57–71 (1996); DOI: 10.1070/PU1996v039n01ABEH000127
Wilson D., Parashothaman R. Dreaming with BRICs: The Path to 2050. – N.Y., Goldman Sachs Global Paper N 99, 2003, p. 19-20.
Guillemete Y., Turner D. (2018) The long view: scenarios for the world economy to 2060. OECD Economic Policy Paper 2018 No. 22. OECD Publishing, Paris.
Hawksworth J., Tiwari A. (2011) TheWorld in 2050. The accelerating shift of global economic power: challenges and opportunities. PricewaterhouseCoopers LLP www.pwc.co.uk/economics
Hawksworth J., Chan D. (2013) World in 2050. The BRICs and beyond: prospects, challenges and opportunities. PwC Economics.
Hawksworth J. (2015) The World in 2050 Will the shift in global economic power continue? PricewaterhouseCoopers LLP
Mincer J. (1994) The Production of Human Capital and The Lifccyclc of Earnings: Variations on a Theme. – Working Paper of the NBER, No 4838.
Barro, R. J. and X. Sala-i-Martin (2004), Economic Growth. The MIT Press, London, England.
Barro, R. J. and J. W. Lee (2015), Education Matters – Global Schooling Gains from the 19th to the 21st Century, New York: Oxford University Press.
The changing nature of work. World development report 2019. Washington, DC 20433. World Bank Group.
Schwab K. The Global Human Capital Report. World Economic Forum, Cologny/Geneva Switzerlan, 2019.
Orekhov V.D., Prichina O.S., Blinnikova A.V., Panfilova E.A., Shchennikova E.S. Indicative diagnostics of the educational component of human capital based on mathematical modeling. Opción, Año 35, VE, Especial No.20 (2019): 2337-2365.
Harrod, R.F. An Essay in Dynamic Theory// Economic Journal 49 (March 1939), pp.14–33.
Lewis A. W. The Roots of the Development Theory, in: Handbook of Development Economics. Vol. I. 3rd Ed. Amsterdam. 1993. P. 27–37.
Solow, R. M. A contribution to theory of economic growth. Quarterly Journal of Economic 70, February, 65–94.
Myrdal G. Asian Drama: An Inquiry into the Poverty of Nations. Vol. I – III N.Y., 1968.
Schultz, T. W. (1971) Investment in Human Capital: The Role of Education and of Research, New York: Free Press.
Mankiw G., Romer D., Weil D. Contribution to the Empirics of Economic Growth // The Quarterly Journal of Economics. – 1992. –vol. 107, № 2, – P. 407–437.
Акаев А. А. Модели инновационного эндогенного экономического роста AN-типа и их обоснование. M.I.R. (Modernization. Innovation. Reseches), 2015, vol. 6, no. 2, pp. 70–79. DOI: 10.18184/2079-4665.2015.6.2.70.79
Davenport, T.H. and Prusak, L. Working Knowledge. Boston: Harvard Business School Press, 1997.
Nonaka, I., Takeuchi, H. The Knowledge-creating company: How gapenese create the dynamice of innovation, Oxford University Press, 1995.
Saaty, Thomas L. Relative Measurement and its Generalization in Decision Making: Why Pairwise Comparisons are Central in Mathematics for the Measurement of Intangible Factors – The Analytic Hierarchy/Network Process. RACSAM (Review of the Royal Spanish Academy of Sciences, Series A, Mathematics) 102 (2), 2008-06. – Р. 251–318.
Guillemette Y., Kopoin A., Turner D., De Mauro A. (2017) A revised approach to productivity convergence in long-term scenarios. OECD Economics Department Working Papers No. 1385. OECD Publishing, Paris.
World Population Prospects 2019. United Nations. Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2019).
Inflation, GDP deflator (annual %) – United States World Bank URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.DEFL.KD.ZG?locations=US&view=chart Accessed: 11.04.2021.
Olga S. Prichina, Viktor D. Orekhov, Yulia V. Evdokimova et al. Evolution of Key Factors and Growth Potential of Human Capital. International Journal of Civil Engineering and Technology (IJCIET). Volume 10, Issue 02, February 2019, pp.1784-1793.
Barro, R.J., Lee, J.W. (2001) International Data on Education and Attainment: Updates and Implications, Oxford Economic Papers, 2001, Vol. 53, No. 3; World Development Indicators. Washington: World Bank, 2005.
International Standard Classification of Education ISCED 2011. UIS UNESCO. 2013. Montreal, Canada. URL: http://uis.unesco.org/sites/default/files/documents/isced-2011-ru.pdf. Accessed: 11.04.2021.
Prichina, O. S., Orekhov, V. D., Shchennikova E.S. World number of scientists in dynamic simulation for the past and the future. Economic and Social Development Book of Proceedings. Varazdin Development and Entrepreneurship Agency; Russian State Social University. 2017. P. 69–81.
Schofer E., Meyer J. W. The Worldwide Expansion of Higher Education in the Twentieth Century, American Sociological Review. 2006.
Six ways to ensure higher education leaves no one behind. UNESCO Policy Paper 30, 2017. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000247862 Accessed: 09.04.2021
Wechsler D. The Measurement And Appraisal Of Adult Intelligence. Baltimore (MD): Williams & Wilkins, 1958.
Education at a Glance 2020: OECD Indicators, OECD Publishing, Paris. URL: https://www.oecd-ilibrary.org/education/education-at-a-glance-2020_69096873-en Accessed: 15.03.2021
Донецкая С.С., Цзи Цяньнань. Реформирование системы высшего образования в Китае: современные итоги // Высшее образование в России. 2018. Т. 27. № 12. С. 79-92. DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2018-27-12-79-92
Education at a glance OECD Indicators. Centre for educational research and innovation, Paris, France, 1998. Accessed: 17.03.2021.
Maddison, A. Historical Statistics of the World Economy: 1–2008 AD. GGDC, 2010. URL: https://www.rug.nl/ggdc/historicaldevelopment/maddison/releases/maddison-database-2010. Accessed: 11.04.2021.
Foerster, H. von, Mora, P. and Amiot, L. Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026. Science 132:1291–5. 1960.
Researchers in R&D (per million people) The World Bank. 2018 URL: https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.SCIE.RD.P6?end=2018&start=1996 Accessed: 11.04.2021.
World Population Prospects: The 2015 Revision, Key Findings and Advance Tables. United Nations Department of Economic and Social Affairs/Population Division.
Silberglitt R., Anton P. S., et al. Global Technology Revolution-2020, In-Depth Analyses. (2006). RAND Corporation. URL: https://www.rand.org/pubs/technical_reports/TR303.html Accessed: 10.04.2021.
Schwab, K. (2016) The Fourth Industrial Revolution, Crown Business, New York.
Prichina, O. S., Orekhov, V. D., Egorova E.N. et. al. Developing and Testing the Forecasting Algorithm for the Technological Revolution Theme through the Analysis of the SCImago JR Scientific Journal Database. Jour of Adv Research in Dynamical & Control Systems, Vol. 12, 04-Special Issue, 2020.
