LINEBURG


<< Пред. стр.

страница 2
(всего 2)

ОГЛАВЛЕНИЕ

телей при уменьшении среднегодовой цены на сырую нефть ниже базового уровня. Полученные
в результате эксперимента графики динамики исследовавшихся социальных показателей приве-
дены на рис. 3, 4, 5.
Отдельно отметим, что при снижении среднегодовой цены на сырую нефть до уровня 18$
за баррель, фигурирующего в Бюджете РФ на 2002 год как пессимистический сценарий разви-
тия, происходит следующее изменение рассматриваемых социально-экономических показателей
по сравнению с базовым уровнем:
1. Происходит значительное увеличение уровня социальной напряженности (примерно на
7% за 4 года – с 2002 г. по 2005 г.),

2
Данное исследование было выполнено по заданию Аналитического управления Счетной палаты РФ.
10
2. Уровень смертности возрастает за тот же период примерно на 2,9%,
3. Уровень социально-политической стабильности уменьшается за 4 года примерно на
2,5%.
Также следует отметить, что для всех исследовавшихся показателей пропадает имеющаяся
при инерционном сценарии тенденция к переходу (в конце этапа прогнозирования) от ухуд-
шающегося к улучшающемуся ходу динамики показателя.
Тем самым, экспортноориентированная сырьевая экономика России не только не обещает
желаемый экономический рост, но делает ее весьма чувствительной к колебаниям мировой
конъюнктуры. Следовательно, проблема количественного описания отечественной инновацион-
ной стратегии на основе математического моделирования приобретает дополнительную акту-
альность.


4. Чувствительность социально-экономических показателей к инновационным мероприя-
тиям (пример)
Данный эксперимент носит скорее демонстрационный, тестовый характер, но, тем не ме-
нее, интересен полученными результатами. Предлагается проследить влияние на экономику и
социальный сектор усиления контроля за нелицензионными продажами программных продук-
тов. По различным статистическим данным объем лицензионных продаж программных продук-
тов в России составляет около 5%. Этот показатель увеличивается в вычислительном экспери-
менте сначала до 10%, а потом до 50% (мы не рассматриваем механизм этого увеличения, то
есть, вопрос о том какие юридические и экономические меры нужно принять для его осуществ-
ления, а изучаем только социально-экономические последствия осуществленного изменения). В
модели это можно сделать путем одновременного изменения двух переменных: стоимостной
оценки парка СВТИ и спроса на информационные технологии, т.к. увеличение доли легальных
программных продуктов на рынке неизбежно приводит к росту совокупной стоимости СВТИ и
влечет снижение спроса на вычислительную технику. Отслеживается, как изменяются в резуль-
тате увеличения лицензионны продаж такие переменные, как ВВП, общее число изобретений,
предназначенных к внедрению в народное хозяйство и степень распространенности новых тех-
нологий. Следует заметить, что увеличение объема лицензионных продаж программного обес-
печения в 2 раза соответствует примерному увеличению стоимостной оценки парка СВТИ на
2,4% (исходя из того, что средняя легальная стоимость программных продуктов для одного ком-
пьютера составляет около 50% стоимости «железа»), а в 10 раз — на 22%. Такая же зависимость,
только с обратным знаком предполагается и для изменения спроса на вычислительную технику.
Моделирование производилось на 12 лет вперед, начиная с 1990 года (ретроспективный экспе-

11
римент). Для периода времени с 1990 года по 2000 год осуществлялась калибровка модели по
данным, предоставленным Счетной палатой РФ.
Один из результатов вычислительного эксперимента приведен в Таблице 2, в которой от-
ражены изменения на последний 12-й год расчета (то есть на 2002 год, тогда как изменения
предполагалось производить в первый год прогноза, то есть в 1990), получившиеся в модели с
проектом по сравнению с инерционным развитием.


Таблица 2

Изменение значений переменных модели в зависимости
от объема лицензионных закупок (на последний год прогноза)

Увеличение объема лицензионных закупок 5% 10% 50%
ВВП 0 +0.1% -0.14%
Количество изобретений 0 +0.14% +0.7%
Диффузия 0 -2.4% -12%

Последствия увеличения доли лицензионных продаж программных продуктов для эконо-
мики положительны при их увеличении до 10%. При таком увеличении и ВВП, и общее число
изобретений возрастают, а распространенность новых технологий (диффузия) уменьшается (но
не настолько сильно, чтобы существенно увеличить безработицу, при этом одновременно по-
вышается заинтересованность в «изобретательской» деятельности).
Если же увеличивать объем лицензионных продаж до 50%, то это может отрицательно ска-
зываться на экономике: ВВП и распространенность новых технологий падают за счет того, что
программные продукты становятся существенно менее доступными для большого числа субъек-
тов экономики. Кроме того, снижение распространенности изобретений при увеличении их чис-
ла способствует росту безработицы, что влечет за собой увеличение социальной напряженности.


5. Пределы внешних инновационных заимствований
Одним из важных показателей, характеризующих макромодель инновационной системы,
является соотношение внутренних и внешних источников новых технологий и инновационного
продукта в целом [4]. Каков он должен быть для России? Установление их оптимального соот-
ношения является одним из тех базовых данных, на которые следует опираться при выборе мо-
дели инновационного развития России. Конечно, этот выбор не может быть произвольным, т.к.
детерминирован совокупностью разнообразных факторов, в числе которых первостепенными
являются уровень образования, состояние науки, стимулирование инновационной деятельности,
наличие капитала (ибо инновационное развитие требует значительных вложений) и т.д.

12
Не последнюю роль играет и международная ситуация. Собственный научно-технический
потенциал, обеспечивающий возможность генерирования инноваций, важен для России еще и
потому, что даже в условиях глобализации новейшие достижения в области высоких технологий
нам в полной мере вряд ли удастся получить извне. Каждая страна руководствуется собствен-
ными интересами и потому здесь вступают в силу уже известные нам разного рода ограничения
(что, разумеется, не снижает значимости международного сотрудничества в инновационной
сфере).
Но объективная детерминация не действует автоматически. Решения принимают люди,
конкретно — политики, облеченные властью и соответствующими полномочиями. И многое за-
висит от того, на какие данные они опираются.
Для России, еще обладающей значительным научным потенциалом (в отличие от послево-
енной Японии), но не обладающей большими финансовыми ресурсами (в отличие от современ-
ных США), определение соотношения между внутренними и внешними источниками получения
инновационного продукта имеет ключевое значение при выборе национальной модели иннова-
ционного процесса.
Применительно к рассматриваемому вопросу задача моделирования ставится следующим
образом. Пусть государство выделяет заметные финансовые ресурсы (например, «излишки»
нефтедолларов) на интенсивную закупку извне лицензий для внедрения новых технологий в на-
циональную систему общественного воспроизводства. В терминах модели это означает резкое
увеличение объема портфеля изобретений за короткое время. Проводились вычислительные
эксперименты на «Макросоциуме» по изучению последствий такого «импульсного» воздействия
на СОВ в течение двенадцати лет при различных интенсивностях первоначального импульса.
При этом отслеживалась временная динамика основных экономических и социальных характе-
ристик СОВ.
Заметим, что в методическом отношении эксперимент демонстрирует многокомпонентный
подход к моделированию: увеличение закупок извне лицензий на новые технологии рассматри-
вается при одновременном увеличении диффузии (степени распространенности новых техноло-
гий). Исследовались случаи увеличения закупок в два и в три раза, а диффузии соответственно в
1.5 и 2 раза.
Некоторые последствия внедрения такого проекта хорошо видны из временной динамики
ВВП, социальной напряженности и уровня безработицы. Моделирование как и п. 4 проводилось
на период 12 лет (начиная с 1990 года).




13
Представим таблицы изменений вышеупомянутых переменных модели с проектом (в зави-
симости от увеличения закупок извне лицензий на новые технологии и степени распространен-
ности новых технологий) по отношению к базовой модели.
Таблица 3
Изменение валового национального продукта
в зависимости от проекта на последний год прогноза

Диффузия 1 1.5 2
Кол-во
изобретений
1 0 +1.6% +2.5%
2 +0.16% +1.72% +2.6%
3 +0.2% +1.7% +2.67%



Таблица 4
Изменение социальной напряженности
в зависимости от проекта на последний год прогноза

Диффузия 1 1.5 2
Кол-во
изобретений
1 0 -2.5% -19%
2 +45.8% +30.8% +21.5%
3 +95.5% +70.8% +48.7%

Таблица 5
Изменение численности безработных
в зависимости от проекта на последний год прогноза

Диффузия 1 1.5 2
Кол-во
изобретений
1 0 -0.95% -9%
2 +12.7% +8.85% +6.26%
3 +20.8% +14.9% +11%

Для увеличения ВВП оптимальным сценарием развития является одновременное увеличе-
ние числа закупок и распространенности новых технологий. Однако при обращении к социаль-
ным переменным видно, что данное решение далеко не оптимально, т.к. сильно возрастает соци-
альная напряженность за счет быстрого роста безработицы. Это происходит в силу того, что рез-
кое внедрение новых технологий приводит к сокращению рабочих мест и снижению уровня
внутренних изобретений, что также ведет к увеличению безработицы.
14
Таким образом, наилучшей оказывается политика увеличения распространенности (диф-
фузии) внутренних изобретений при сохранении количества закупок лицензий извне (вопрос о
том, как обеспечить нужный уровень диффузии здесь подробно не обсуждается).
Заметим, что во втором году прогноза наблюдается небольшое падение ВВП, которое
можно объяснить временной задержкой отдачи от внедрения новых технологий, т.к. средства,
потраченные на их закупку, начинают себя «оправдывать» не сразу, а через некоторый времен-
ной промежуток (когда происходит «отдача от технологий» в экономику, начинается увеличение
ВВП).
Таким образом, вычислительные эксперименты показали, что закупка лицензий свыше оп-
ределенной меры может привести к весьма нежелательным последствиям:
– долговременной тенденции к снижению собственной патентно-изобретательной активности;
– снижению производительности труда (вместо роста, который происходит при наращивании
портфеля изобретений и инноваций до определенного критического порога);
– росту социальной напряженности как следствию падения национального дохода (в силу паде-
ния производительности труда);
– снижению степени социально-политической стабильности за счет ущемления интересов (заин-
тересованности в труде) нескольких социальных групп — ученых, специалистов производст-
ва и рабочих-изобретателей.
Критический уровень увеличения внешних заимствований лежит в диапазоне 1.2–1.5 раза,
его рост более чем на 50% приводит к окончательной деградации отечественного инновационно-
го потенциала.


6. О соотношении инфраструктурных и образовательных компонент в инновационном
процессе
Результаты предыдущих пунктов позволяют ставить более тонкие вопросы о разумном со-
четании различных компонент отечественного инновационного процесса (в п. 5, например, было
установлено, что поощрение диффузии инноваций заметно влияет на улучшение характеристик
СОВ России). Действительно, сам по себе портфель изобретений, каким бы объемным и качест-
венным он ни был, не в состоянии обеспечить желаемые улучшения. Нужна также инфраструк-
тура интеллектуального труда, обеспечивающая соответствующую «пропускную способность»,
приток образованных работников и т.д. Ниже приводятся и кратко обсуждаются результаты
двух вычислительных экспериментов, относящихся к данным вопросам.
В первом из них сравнивается действие двух факторов — увеличения закупочных меро-
приятий и увеличения инфраструктурных усилий. Под последними в терминах модели понима-

15
ются усилия по заметному снижению стоимости АРМ и, тем самым, их доступности и распро-
страненности (например, за счет введения различных льгот в этой сфере). Подчеркнем — затра-
ты на проведение обоих мероприятий примерно равны.
Эксперимент проводился как по 16-ти переменной версии (первые три строки Таблицы 6),
так и по более точной 41-ой переменной версии «Макросоциума» (две последние строки Табли-
цы 6). Период моделирования брался с 1990 г. по 2005 г. (частично ретроспективный экспери-
мент). Приведены цифровые данные на последний год.


Таблица 6
Увеличе НД СН ТЕ С СПС Стоимо
ние порт- (нац. (соц. (трудоем (смерт (соц.-пол. сть АРМ
феля доход) напр.) кость) ность) стаб.)
1 9.998 1.007 0.000156 0.018058 10
1.5 9.757 1.032 0.000173 0.01808 10
1.5 11.336 0.924 0.000122 0.0169 1
1 2.823 1.313 0.015563 0.3317 10
1 4.356 1.299 0.0154 0.3324 2.3
усл. ед. усл. ед. усл. ед. усл. ед. усл. ед. усл. ед.

В эксперименте на 16-ти переменной версии стоимость АРМ снижалась в 10 раз, а для уве-
личения портфеля внешних заимствований бралась (в соответствии с п. 5) «щадящая» величина
— 1.5 раза. В эксперименте по 41-ой переменной версии стоимость АРМ снижалась примерно в
4 раза, а объем портфеля оставался неизменным.
Из результатов Таблицы 6 видно, что инфраструктурные усилия, в отличие от «закупоч-
ных», приводят к улучшению практически всех показателей. Особенно заметен рост националь-
ного дохода, причем для более точной 41-ой переменной версии он увеличивается более чем в
1.5 раза.
Второй вычислительный эксперимент был посвящен сравнению инфраструктурных усилий
с усилиями в области увеличения числа высококвалифицированных кадров, поставляемых сис-
темой высшего образования. На комплексе «Макросоциум» было рассчитано увеличение коли-
чества специалистов в последнем году прогноза и, в соответствии с существующими оценками
затрат на обучение и будущего вклада в создание прибавочной стоимости, было установлено,
что период «отдачи» данного выпуска составит примерно 5 лет (тогда как инфраструктурные
усилия окупаются быстрее и приводят к заметному росту НД).
Возможно этот результат связан с особенностями системы отечественного высшего обра-
зования и традиционной дешевизной рабочей силы (в том числе интеллектуальной). Конечно же,
надо помнить о сопряжении между инфраструктурными и образовательными мероприятиями с
16
тем, чтобы количество АРМ и число специалистов соответствовали друг другу и наоборот (в ча-
стности, как представляется, не лишены смысла экономические и юридические меры по сниже-
нию «утечки мозгов» из страны).


7. Предварительные выводы
Представленные здесь результаты свидетельствуют о возможности математического моде-
лирования инновационных процессов в современной России и получения на этой основе ряда
важных качественных тенденций и количественных оценок. В частности, показано, что:
1) Даже при благоприятной международной конъюнктуре СОВ России (если она по-
прежнему будет ориентирована на сырье) не в состоянии обеспечить нужный экономический
рост;
2) Инновационнные мероприятия следует проводить сбалансировано и с большой осто-
рожностью (в силу заметной чувствительности к этим мероприятиям некоторых важных соци-
ально-экономических показателей);
3) Нецелесообразно (и просто опасно) увеличивать размер внешних инновационных заим-
ствований, предпочтительнее создавать условия для большего распространения отечественных
инноваций;
4) Следует с особенным вниманием относиться к соблюдению правильных пропорций ме-
жду различными компонентами инновационной системы (причем в среднесрочной перспективе
ведущей является инфраструктурная составляющая).




17

<< Пред. стр.

страница 2
(всего 2)

ОГЛАВЛЕНИЕ

Copyright © Design by: Sunlight webdesign