Анализ экономической сложности Калининградской области - выбор отраслевых приоритетов в новой парадигме создания ценности
Теоретическое обоснование значимости анализа экономической сложности и практика его применения. Методическое и программное обеспечение анализа экономической сложности на субнациональном уровне. Анализ экономической сложности Калининградской области.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 05.05.2021 |
| Размер файла | 5,8 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СЛОЖНОСТИ КАЛИНИНГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ - ВЫБОР ОТРАСЛЕВЫХ ПРИОРИТЕТОВ В НОВОЙ ПАРАДИГМЕ СОЗДАНИЯ ЦЕННОСТИ
сложность экономический область калининградский
Й. Рууса
К.Ю. ВолошенкоБАЛТИЙСКИЙ РЕГИОН > 2020 > Т.12 > №1
Т.Е. Дрокб
Ю.Ю. Фарафоноваб
Формирование новой парадигмы создания ценности как результат непрерывного процесса технологического развития обусловливает изменения экономических систем различных уровней. Процессы структурной трансформации продиктованы требуемым ростом сложности экономики. Вследствие этого высокую значимость приобретают выбор отраслевых стратегий, в целом обоснования ключевых направлений промышленной политики для обеспечения их реализации. К числу новых аналитических инструментов, позволяющих решить указанные задачи, относится анализ экономической сложности, применение которого на региональном уровне ограничено по причине сохранения проблем методологического характера.
В целях анализа экономической сложности на субнациональном уровне в настоящем исследования проведена разработка его базового методического и программного обеспечения. В качестве объекта исследования была выбрана Калининградская область, так как ее эксклавное положение позволяет наилучшим образом отразить и учесть все виды торговых потоков -- международных и межрегиональных. Методология исследования основана на существующих работах в области теории и практики применения анализа экономической сложности, включает разработанные авторами методы и алгоритмы формирования системы исходных данных и измерения сложности экономики. По результатам исследования сформированы рекомендации по использованию анализа экономической сложности в практике регионального управления. Рассматриваются конкретные меры и решения последовательного обновления промышленности Калининградской области, при котором поддерживается развитие существующих и новых производственных возможностей (компетенций), может происходить улучшение бизнес-среды, ведущее к росту сложности продукции, производств и отраслей.
Ключевые слова:
экономическая сложность, производственные возможности, отраслевые стратегии, промышленная политика, международные и межрегиональные торговые потоки, эксклав, Калининградская область
AN ECONOMIC COMPLEXITY ANALYSIS OF THE KALININGRAD REGION: IDENTIFYING SECTORAL PRIORITIES IN THE EMERGING VALUE CREATION PARADIGM
G. Roosa
K. Yu. Voloshenkob
T.E. Drokb
Yu. Yu. Farafonovab
The ongoing technological development leads to the emergence of a new value-creation paradigm that calls for changes and structural transformations in economic systems at different levels. Structural transformations are prompted by growing economic complexity. In this context, the selection of industrial strategies and the validation of key regional industrial policies is of paramount importance. Economic complexity (EC) analysis is a new effective tool to address the issue. Its application at a subnational level is, however, limited by methodological problems.
To analyse economic complexity at a subnational level, a basic methodology and special software were developed within this study. The object of the research is the exclave Kaliningrad region, whose location makes it possible to capture accurate and comprehensive data on international and interregional trade. Based on the EC analysis theory and practice, the study involved the development of methods, algorithms, and software to form a source database and measure economic complexity.
The findings may guide the use of EC analyses in regional policies. The article suggests activities for sequential upgrading of the industry in the Kaliningrad region. These activities will facilitate the development of the existing and new capabilities, improve the business environment, and increase the complexity of products, productions, and industries.
Keywords:
economic complexity, capability, sector strategy, industrial policy, international and interregional trade flows, exclave, Kaliningrad region
Введение
Под экономической сложностью страны (региона, штата, города и др.) понимается ее способность, накапливая компетенции (capabilities1), производить более разнообразные и сложные продукты [1]. В литературе понятие компетенций изучено достаточно хорошо и представлено в различных контекстах (см., напр., 2--4]), однако в теории экономической сложности приобретает новое значение. Основателями теории принято допущение и поясняется, что в широком смысле компетенции представляют неторгуемые производственные ресурсы (non-tradable productive inputs) [5], в узком смысле это технологии, способы или методы работы, ноу-хау, право, современные институты, организационные способности, отношенческий капитал и т.д. Воплощаются компетенции через полезные знания, которые формируются на уровне индивидуумов, организаций и даже сетевых структур [6, c. 16]. Если сложность продукции является функцией требуемых для ее выпуска знаний и компетенций [7], то экономическая сложность связана только с их частью, локально сосредоточенной на конкретной территории. Это и обусловливает различия между экономическими системами как в возможностях производства сложной продукции, так и, вследствие этого, в возможностях для их роста и экономического развития.
Анализ экономической сложности, предоставляющий необходимые данные конкурентоспособности и перспективах развития отдельных видов продукции, производств и секторов экономики, стал важным аналитическим инструментом, который уже зарекомендовал себя и успешно применяется в мире на уровне стран. Преимущество использования метода анализа экономической сложности обусловлено и тем, что подход учитывает современные тренды технологических изменений в обществе и происходящую смену парадигмы создания ценности. Объяснительная сила теории экономической сложности постоянно растет, что подтверждается многочисленными зарубежными исследованиями в различных областях (например, диверсификация, диффузия знаний, безработица и занятость, производительность, патентные права, агломерационные эффекты, энергопотребление и выбросы, а также др.) [8; 9]. Однако наиболее актуальным сегодня является ее применение, получившее эмпирическое подтверждение, для обоснования решений и разработки направлений промышленной политики.
Учитывая, что экономическая деятельность в регионах имеет ряд специфических особенностей, результаты исследований на национальном уровне и методология анализа экономической сложности, разработанная изначально на примере стран, оказываются не всегда применимы на субнациональном уровне. По этой причине практика анализа экономической сложности в регионах ограничена.
Цель настоящего исследования состояла в развитии методологии экономической сложности в части ее применения на субнациональном уровне для приоритизации отраслевых стратегий и выбора ключевых направлений региональной промышленной политики.
Это потребовало выявить особенности и рассмотреть современную практику применения теории экономической сложности; разработать основные методы и алгоритмы, программные коды для анализа экономической сложности на субнациональном уровне; провести экспериментальную проверку базового методического и программного обеспечения. Указанные работы проводились в рамках научного проекта РФФИ № 19-410-390002 «Экономика сложности и выбор отраслевых стратегий регионами России в новой парадигме создания ценности на примере Калининградской области». В данной статье представлены итоговые результаты апробации разработанного авторского методического похода.
В качестве объекта исследования была выбрана эксклавная Калининградская область. Эксклав является наиболее удобным объектом для моделирования и отработки экономических инструментов и методов, так как приближается к идеализированному представлению региона. В части требований и критериев измерения экономической сложности с использованием данных статистики мировой торговли он позволяет наилучшим образом отразить и учесть все торговые потоки на уроне региона.
По результатам исследования и проведенного анализа экономической сложности Калининградской области даны рекомендации по применению метода в практике государственного и регионального управления, рассмотрены конкретные предложения по обоснованию выбора отраслевых стратегий и формированию новой промышленной политики.
Существенным ограничением исследования выступает невозможность на данном этапе проведения сравнительного анализа применения разработанного методического похода на уровне различных российских и зарубежных регионов. Это связано как с необходимостью укрупнения научной группы и включения российских и международных экспертов, так и получения доступа к различным источникам сведений для формирования системы исходных данных. Кроме того, с учетом специфики каждого региона требуются значительные затраты финансовых ресурсов и времени для обработки и оценки результатов анализа.
Несмотря на имеющиеся ограничения, результаты исследования представляют интерес с точки зрения как развития методологии экономической сложности, так и разработки аналитического инструментария. Возможно их применение в целях обоснования отраслевого выбора и направлений совершенствования производственной структуры для обеспечения высокопроизводительного вектора роста и развития экономики как российских, так и зарубежных регионов.
Теоретическое обоснование значимости подхода анализа экономической сложности и практика его применения
Каждые 50 -- 70 лет в связи с появлением новых технологий, которые влияют на все сферы экономики, способ создания ценности в обществе претерпевает значительные изменения [10]. В истории промышленности наблюдалось пять технологических сдвигов, которые, меняя способ создания ценности, продуцировали трансформации и изменения на уровне стран и регионов (макроуровень), отраслей промышленности (мезоуровень), организаций и отдельных людей (микроуровень) [11]: 1) промышленная революция (1770); 2) парадигма парового двигателя (1830); 3) парадигма тяжелого машиностроения (1870); 4) парадигма двигателя внутреннего сгорания (1910); 5) цифровая парадигма (1970).
Так, указанные изменения и смена парадигм на микроуровне обусловливали изменения задач и структуры организаций, на мезоуровне закладывали основу для появления новых и исчезновения части старых отраслей и секторов экономики, на макроуровне изменяли условия, при которых благосостояние регионов будет расти или уменьшаться при отсутствии политического вмешательства.
Стоит отметить, что парадигмы проходят одни и те же стадии развития: появление, за которым следуют один или несколько «пузырей»; рецессия (которая также является поворотным моментом, когда новые способы создания ценности принимаются в качестве основы для будущего с соответствующей глубокой трансформацией институциональной структуры в экономике и между странами); долгая эра процветания, и наконец, снижение производительности, закладывающее основу для появления следующей парадигмы. В настоящее время мировое сообщество находится в конце периода рецессии цифровой парадигмы.
Во время смены парадигмы в экономике усиливаются процессы созидательного разрушения. Это означает, что отдельные компании, а также различные типы организаций должны перейти на новые технологии и изменить способ создания ценности, в противном случае они будут вынуждены уйти с рынка. Таким образом, сдвиги парадигмы создания ценности означают коренные изменения в структуре экономики.
Изучая изменения способа создания ценности на примере отдельных технологий, можно заметить следующие интересные закономерности [10]:
— распространение новых технологий приводит к перераспределению ресурсов между секторами экономики;
— рост в основном происходит в секторах, товары и услуги которых производятся с использованием новых технологий, а главными бенефициарами станут отрасли и компании-первопроходцы;
— сектора и компании, предоставляющие отраслям и компаниям-первопроходцам ресурсы, связанные или дополняющие товары и услуги, также будут переживать рост;
— увеличение разрыва между секторами экономики, связанного с новыми способами создания ценности, ускорит их рост. В тех секторах, которые будут полагаться на старый способ создания ценности, рост замедлится и в конечном итоге перейдет в спад.
Каждая парадигма характеризуется уникальной связью между инновациями, их распространением, институциональными изменениями, смещениями в производительности, изменениями числа фирм и сотрудников, а также цены производственных факторов [12]. Это же относится и к пространственному распределению формирующихся секторов, использующих новые технологии, которое со временем меняется, что способствует дисбалансу в количестве рабочих мест [13].
Экономическая сложность здесь играет важную роль в связи с тем, что более широкая база возможностей и компетенций напрямую отражает поглощающую способность экономики [10; 14; 15]. Многочисленными исследованиями доказано присутствие сильной корреляции и причинно-следственной связи между уровнем экономической сложности территории и ее процветанием [1; 6].
Основная идея теории экономической сложности заключается в том, что конкретные продукты могут быть произведены при определенной комбинации знаний, природных и финансовых ресурсов, причем для каждой экономики такая комбинация уникальна. Согласно теории экономической сложности при ограниченности природных и финансовых ресурсов выпуск и экспорт большего количества товаров возможны за счет увеличения объема знаний и компетенций. Соответственно, именно разница в капитале знаний между экономиками определяет уникальные для каждой экономики меры по повышению ее сложности. Экономическая сложность, являясь относительной мерой имеющихся знаний, компетенций и потенциала для производства и экспорта продукции, позволяет оценивать перспективы и выгоды, получаемые при переходе к более сложным видам продукции [8].
Теория экономической сложности формировалась в работах ее основоположников Р. Хаусмана и С. Идальго [1; 5; 6; 16] и получила развитие в последующих исследованиях, связанных с изучением ее влияния на экономический рост и уровень благосостояния, неравенство доходов, а также изучением проблем ловушки среднего дохода, поляризации рынка труда и занятости населения, структурных сдвигов в цепочках ценности и др. [8]. Сегодня особое внимание исследователей обращено к вопросам технологического соответствия (technological congruence), изучаются принципы связанности (principle of relatedness), диверсификации экономической деятельности, доминирования технологических инноваций и оптимизации диффузии производственных знаний [9]. Экономическая сложность становится мощным инструментом в части промышленной политики в сочетании с картированием создания добавленной стоимости и форсайт-прогнозами по технологическим изменениям [17]. Наиболее известный и масштабный проект такого рода -- это разработка стратегии смарт-специализации Европейского союза (см., напр., [18]).
Р. Хаусман и С. Идальго предлагают выражать объем капитала знаний, которым обладает экономика, в двух взаимодополняющих измерениях, являющихся ключевыми в теории: а) разнообразие, или диверсификация (diversity), отражающее количество товаров, которые экономика экспортирует и б) распространенность (ubiquity), то есть число стран, экспортирующих определенный товар [6; 8]. Диверсификация указывает на относительный уровень знаний в экономике по сравнению с другими территориями, а распространенность продукта раскрывает информацию об объеме знаний, необходимом для его производства. На основе данных статистики мировой торговли Р. Хаусман и С. Идальго [1; 6] с использованием сетевого подхода и инструментов эконометрики эмпирически доказали, что существует систематическая связь между диверсификацией экспорта страны и распространенностью ее продукции. По сути, предложена новая альтернатива к основным теориям экономического роста и международной торговли.
Для измерения уровня экономической сложности, отражая разнообразие (diversity) и распространенность (ubiquity), были разработаны два основных специальных показателя: 1) индекс экономической сложности (Economic Complexity Index, ECI) и 2) индекс продуктовой сложности (Product Complexity Index, PCI). В рамках подхода рассчитывается группа следующих производных или связанных показателей [6]:
— выявленное сравнительное преимущество (revealed comparative advantage, RCA) в соответствии с известным уравнением Баласса;
— потенциал усложнения экономики (opportunity value, OV) и индекс COI (Complexity Outlook Index) -- выгода или ценность, которую экономика получит при смене производственной деятельности, то есть при переходе к производству более сложных продуктов;
— относительная потенциальная выгода (relative opportunity gain, OG) и индекс COG (Complexity Outlook Gain) -- выгода или ценность от производства новых более сложных продуктов;
— показатели диверсификации (diversity), распространенности (ubiquity), плотности (density) и расстояния (distance).
Детальный алгоритм расчета указанных показателей приведен в [1; 6].
В результате проводимого анализа экономической сложности посредством расчета приведенных показателей определяется текущий уровень сложности экономики территории и ее позиции в мировом продуктовом пространстве. Исходя из объема накопленных знаний и компетенций конкретной территории, устанавливается перечень продуктов, по которым имеется или, наоборот, отсутствует сравнительное преимущество. Использование информации о плотности продуктового пространства, близости и расстояния до более сложных продуктов против тех, которые уже производятся или могут производиться, позволяет провести обоснование отраслевых стратегий. Определяется потребность в развитии существующих компетенций и накоплении новых знаний. В целях формирования новой промышленной политики, направленной на обеспечение роста текущего уровня экономической сложности, разрабатываются меры поддержки различных отраслей (угасающих, формирующихся высокосложных, новых с потенциалом роста, способностью заполнения структурных дыр [17]2).
Ежегодные данные по странам размещаются сегодня на двух официальных ресурсах: 1) Атлас экономической сложности3, разработанный Центром международного развития при Гарвардском университете и 2) Обсерватории экономической сложности4 -- проект, поддерживаемый медиа-лабораторией Массачусетского технологического института.
Анализ экономической сложности в России пока не получил должного развития, на что указывает уровень ограниченного числа публикаций и проводимых исследований (см., напр., [19; 20 -- 22]). Представленные в работах отечественных авторов оценки экономической сложности российских регионов основаны на методологии измерения для стран, а не для субнационального уровня, учитывают только внешнеторговые потоки, исключая межрегиональную торговлю. Практически не исследуется переход к новым видам более сложных продуктов, отсутствует обоснование отраслевого выбора. В этой связи сопоставление результатов, полученных авторами данной статьи, с результатами более ранних исследований не представляется возможным по причине существенных методологических различий.
Основной проблемой применения анализа экономической сложности, которая во многом и объясняет невысокий интерес среди российских и зарубежных исследователей, остается слабая методологическая проработка подхода на субнациональном уровне. Существенными недостатками являются отсутствие учета услуг и то, что данные о торговле могут не отражать фактическую добавленную стоимость конечного экспорта из-за географически разбросанных производств. Фрагментация глобальных производственно-сбытовых цепочек искажает картину, демонстрируя, например, для сборочных производств высокую сложность экспортной корзины [9].
Следует отметить, что, несмотря на развитие подхода, теоретических работ по методологии измерения экономической сложности на уровне регионов не встречается. Сфера применения ограничивается немногочисленными эмпирическими исследованиями на уровне регионов отдельных стран [8]. Среди наиболее значимых и интересных следует указать работы по применению понятия экономической сложности на региональном уровне на примере Испании [23], Бразилии [24]5, Австралии [25; 26], Китая [27], США [28], стран Восточной Европы [29].
В контексте проведенного теоретического обзора очевидна актуальность исследования экономической сложности на субнациональном уровне. Необходимость решения задач в области развития методологии подхода подтверждается его значимостью как в поддержке развития различных уровней экономических систем (микро-, мезо-, макро), так и потребностью в выработке специальных мер поддержки развития существующих и появления новых производств, отраслей, секторов в условиях формирования новой парадигмы ценности. Особое значение имеет создание условий для появления в регионе новых ориентированных на экспорт компаний (стартапы, спинауты), деятельность которых связана с новыми и конвергирующими технологиями.
Методическое и программное обеспечение анализа экономической сложности на субнациональном уровне
Точность измерения экономической сложности объекта (страны, штата, региона и т.д.) существенно зависит от качества и полноты исходных данных, а также от выбранных исследователями методов и алгоритмов оценки. Поэтому разработка методического и программного обеспечения анализа экономической сложности на субнациональном уровне в рамках настоящего исследования проводилась на основе следующих положений и имеет ряд особенностей.
1. Выбор между мировым и национальным продуктовыми пространствами в оценке сложности экономики регионов.
В отношении российских регионов встречаются исследования на уровне мирового экспортного пространства, а более ранние работы оценивали диверсификацию экспорта через национальное продуктовое пространство. В зарубежной практике оценка экономической сложности регионов учитывает позиции региона в мировом продуктовом пространстве, также используются различные базы данных, характеризующие региональные торговые потоки, для анализа операций с другими регионами страны или со всей остальной частью страны. Поэтому в данном исследовании экономика региона рассматривается как отдельная статистическая единица в мировом и национальном продуктовом пространствах. Измеряются два типа торговых потоков региона: а) международные (экспорт и импорт) и б) межрегиональные (ввоз и вывоз между регионами России).
2. Выбор доступных источников данных мировой торговли для измерения экономической сложности на субнациональном уровне.
Традиционно используется торговая статистика UN Comtrade, BACI, Атласа экономической сложности, Центра международных данных6 и др. Однако сегодня достаточно много примеров применения альтернативных источников данных. Например, базы данных патентов и торговых знаков, сети глобального распределенных центров НИОКР, таблицы «Затраты -- выпуск». Нередко используются такие дополнительные источники, как базы таможенных деклараций по экспорту и импорту, сведения реестров предприятий и организаций, транспортно-логистические потоки и др.
В настоящем исследовании в качестве источника данных мировой торговли по странам применялись базы Атласа экономической сложности Гарвардского университета. Во-первых, они адаптированы для целей измерения экономической сложности. Во-вторых, в них представлены последние актуальные сведения по состоянию на 2017 год. В-третьих, использована Ж-классификация, которая соответствует товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности ЕАЭС (ТН ВЭД ЕАЭС), в рамках которой проводится учет в России международной торговли.
3. Полнота охвата и качество национальных и региональных источников статистики международной торговли, уровень их детализации и соответствия мировым базам торговой статистики.
Проблема источников данных имеет две составляющих: 1) доступность таможенной статистики региона по всем товарным позициям на уровне 4- или 6-значной классификации Ж, а также 2) возможности детализации и уточнения данных (учет транзитных потоков, отличий между регионом-экспортером и регионом-производи- телем, баланс торговых потоков по странам-экспортерам и странам-импортерам и др.). По этой причине в данной работе использовались системы таможенной статистики, представляющие детализированные базы данных международной торговли на уровне регионов (см., например, ИАС «Таможня», поставщик данных -- «Экс- перт-ВЭД»; ИАС «Мозаика», поставщик -- «НеоСтатис»; Таможенная статистика РФ, поставщик -- «Мониторинг-ВЭД» и др.).
4. Учет межрегиональных торговых потоков на субнациональном уровне.
Наиболее часто исследователи отказываются от включения межрегиональных торговых потоков, указывая на отсутствие сведений о них в открытых источниках или трудности их сбора [19]. Отмечаются недостатки и в уровне их дезагрегирования, соответствующего данным по международной торговле. Однако более существенную проблему исследователи видят в отличии конкуренции на национальном внутреннем и международном рынках. По этой причине часть экспорта региона, включающего и межрегиональные торговые потоки, может отражать «импортозамещение и результат усилий лоббистов» [30, с. 33], а сама оценка экономической сложности заменятся измерением индустриальной сложности экономики региона. В качестве аргумента приводится и тот факт, что объем и структура межрегиональной торговли в России в существенной степени объясняются особенностями территориального размещения производства в советский период и вряд ли могут рассматриваться как отражение рыночных закономерностей формирования сравнительного преимущества регионов [31].
Авторы данной статьи придерживаются позиции, что учет межрегиональных торговых потоков является необходимым в анализе экономической сложности, так как потенциал создания ценности и выявление ключевых направлений диверсификации экономики зависят не только от уровня сложности продуктов в международной торговле, но и от сложности продуктов, участвующих в межрегиональной торговле. Анализируя внутренние торговые операции между регионами страны, можно оценить компетенции региона для увеличения выпуска сложной продукции из национального продуктового пространства и перспективы ее включения в экспортную корзину. Особенности предложенного авторского методического подхода рассматриваются ниже.
В составе источников межрегиональной торговли использовались сведения Федеральной таможенной службы РФ, Калининградской областной таможни, Росстата и Калининградстата. Наличие различных источников данных, отличающихся по полноте и охвату региональных торговых потоков, потребовало решения методической проблемы обеспечения их сопоставления и соответствия, формирования на их основе объединенной исходной базы данных. В этой связи авторами статьи с использованием специально разработанных таблиц соответствия, ключей перехода ОКПД -- ТН ВЭД и алгоритмов были объединены данные из различных источников. Дополнительно исключены транзитные товары и торговые потоки по таможенным процедурам, не связанным с перемещением товаров собственного производства.
5. Выбор между использованием линейного метода измерения сложности -- The Method of Reflections (MR) [1] или нелинейного метода -- The Fitness-Complexity Method (FCM) [31], а также возникающих в последние годы их производных метрик и модификаций.
Точность методов различается на уровне средне- и долгосрочного горизонтов прогнозирования, а также ранжирования продуктов и/или стран. В то же время по результатам последних исследований [33] установлено, что между метриками имеются незначительные расхождения. Поэтому авторами статьи производилась доработка базовых алгоритмов Гарвардского университета на основе метода отражения (The Method of Reflections), размещенных в свободном доступе.
В результате был определен порядок измерения экономической сложности на субнациональном уровне (рис. 1).
Рис. 1. Порядок измерения экономической сложности на уровне региона
Для оценки экономической сложности Калининградской области методически требуется торговые потоки региона отразить в мировом продуктовом пространстве. Это предполагает включение данных международной и межрегиональной торговли Калининградской области в исходную базу мировой торговой статистики (рис. 2).
Рис. 2. Схема включения международных и межрегиональных торговых потоков Калининградской области (КО) в базу данных мировой торговли
В базу мировой торговой статистики включаются торговые потоки региона с каждой отдельной страной по всем товарным позициям (на уровне четырех или шести знаков Ш-ТН ВЭД). Учитывая, что сведения имеют зеркальное отражение, корректировка проводится как по экспорту, так и по импорту.
Так как включаемые торговые потоки региона изначально учитывались в составе экспортно-импортных операций страны, необходимо национальные данные «очистить» на величину экспорта и импорта региона с каждой страной и по каждой товарной позиции. В нашем исследовании все товарные позиции России по странам корректировались на величину экспорта и импорта Калининградской области.
3. Проводится дополнение базы мировой торговой статистики на товарные позиции, отражающие внутренний экспорт (вывоз продукции в регионы) или внутренний импорт (ввоз продукции из регионов) региона с остальной территорией страны. Это техническая мера позволяет измерить возможности расширения экспортной корзины региона за счет товаров, участвующих в межрегиональной торговле.
Для целей измерения экономической сложности на субнациональном уровне авторами разработано соответствующее программное обеспечение.
Программная обработка данных включала решение двух практических задач: 1) основная программная подготовка и обработка исходных баз экспорта и импорта для измерения экономической сложности; 2) вспомогательная программная обработка данных при формировании исходных баз экспорта и импорта. Также была решена и третья задача: рабочей группой произведена программная доработка алгоритма для исправления ошибок, связанных с расчетом показателей плотности, в загружаемом открытом программном обеспечении с ресурса Гарвардского университета.
Все разработанные программные коды являются открытыми и размещены в свободном доступе по адресу: https://github.com/hydrophis-spiralisAegional_economics_ complexity.
На основе описанной выше авторской методики произведен анализ экономической сложности Калининградской области на интервале 2015 -- 2017 годов. В составе базы исходных данных на уровне четырех знаков Ж-кодов анализировалась статистика мировой торговли (1221 ед. товарных групп), внешней торговли региона (743 ед. товарных групп) и межрегиональной торговли (1028 ед. товарных групп). В расчетах использованы сведения в натуральном (тонны) и стоимостном выражении (дол. США). По результатам исследования ниже в качестве примера рассматриваются итоги расчетов по состоянию на 2017 год.
Сохраняемая на протяжении длительного времени импортная зависимость экономики Калининградской области в условиях геополитических изменений, возрастающего влияния внешних реальных и потенциальных рисков и угроз достаточно остро ставит вопрос о развитии существующих и создании новых производственных возможностей за счет накопления знаний и компетенций.
В данном разделе представлены некоторые результаты проведенного анализа экономической сложности Калининградской области с использованием, разработанного научной группой с участием авторов статьи методического и программного обеспечения. Пилотные расчеты производились по состоянию на 2017 год -- период последних доступных сведений мировой торговой статистики.
На рисунке 3 приведен индекс продуктовой сложности ^О) для разных категорий товаров (в классификации Ж). Совершенно логично, что регион должен стремиться к производству товаров тех категорий, где средний PCI выше 1.
Рис. 3. Индекс продуктовой сложности для каждой группы товаров Калининградской области в системе HS-кодификации
Примечание: Буквы в нижней части графика обозначают определенную HS-группу (в скобках указаны коды ТН ВЭД). Группы разграничены между собой вертикальной пунктирной линией: А -- Живые животные; продукты животного происхождения (группы 01--05); В -- Продукты растительного происхождения (группы 06 -- 14); С -- Жиры и масла (группа 15); D -- Готовые пищевые продукты и табак (группы 16 -- 24); E -- Минеральные продукты (группы 25 -- 27); F -- Продукция химической промышленности (группы 28 -- 38); G -- Пластмассы, каучуки и резина (группы 39--40); H -- Шкуры, кожа, мех (группы 41--43); I -- Древесина, пробка, солома (группы 44--46); J -- Масса из древесины, бумага или картон (группы 47--49); K -- Текстильные материалы и текстильные изделия (группы 50 -- 63); L -- Обувь, головные уборы, зонты, солнцезащитные зонты (группы 64 -- 67); М -- Изделия из камня, гипса, цемента, асбеста, слюды, керамика и стекло (группы 68 -- 70); N -- Жемчуг, драгоценные или полудрагоценные камни, драгоценные металлы (группа 71); за исключением: О -- Недрагоценные металлы и изделия из них (группы 72 -- 83); P -- Машины, оборудование и механизмы (группы 84 -- 85); Q -- Средства наземного транспорта, летательные аппараты, плавучие средства (группы 86 -- 89); R -- Инструменты и аппараты оптические, фотографические, кинематографические, измерительные, контрольные, прецизионные, медицинские (группы 90 -- 92); S -- Оружие и боеприпасы; их части и принадлежности (группа 93); T -- Разные промышленные товары (группы 94--96); V -- Произведения искусства, предметы коллекционирования и антиквариат (группа 97). Крестами на графике указаны товарные позиции, по которым регион имеет сравнительное преимущество (RCA > 1).
Анализ экономической сложности Калининградской области
Это следующие категории (в порядке уменьшения среднего значения PCI): (1) Машины, оборудование и механизмы (группы 84--85) (в среднем PCI = 2,4); (2) Инструменты и аппараты оптические, фотографические, кинематографические, измерительные, контрольные, прецизионные, медицинские (группы 90--92) (в среднем PCI = 2,1); (3) Пластмассы, каучуки и резина (группы 39--40) (в среднем PCI = 1,7); (4) Изделия из камня, гипса, цемента, асбеста, слюды, керамика и стекло (группы 68 -- 70) (в среднем PCI = 1,6); (5) Продукция химической промышленности (группы 28 -- 38) (в среднем PCI = 1,5); (6) Масса из древесины, бумага или картон (группы 47--49) (в среднем PCI = 1,5); (7) Средства наземного транспорта, летательные аппараты, плавучие средства (группы 86 -- 89) (средний PCI = 1,5); (8) Недрагоценные металлы и изделия из них (группы 72 -- 83) (в среднем PCI = 1,4); (9) Разные промышленные товары (группы 94--96) (в среднем PCI = 1,1).
Средневзвешенное по объему экспорта значение показателя PCI для товаров, имеющих сравнительно преимущество (RCA > 1), равно 1,79. В то же время для всех экспортируемых Калининградской областью товаров он равен 1,40.
Несмотря на это, корреляция между PCI и объемом экспорта не обнаружена (R2 = 0,001). Полученный результат обусловлен неравномерностью экспортного портфеля, в котором 60 % объема экспорта приходится на одну единственную продуктовую категорию с PCI, равным 2,2. Это товарная позиция «Автомобили легковые и прочие моторные транспортные средства ... включая грузопассажирские автомобили-фургоны и гоночные автомобили». Более 80 % экспорта региона составляют восемь основных товарных групп (табл. 1).
Таблица 1
Товары, составляющие 80 % экспортного портфеля Калининградской области
|
Доля в общем экспорте,% |
Категория продуктов (товарные позиции) |
Совокупная доля экспорта,% |
|
|
59,74 |
Автомобили легковые и прочие моторные транспортные средства, предназначенные главным образом для перевозки людей, включая грузопассажирские автомобили-фургоны и гоночные автомобили |
59,74 |
|
|
5,61 |
Масло соевое и его фракции, нерафинированные или рафинированные, но без изменения химического состава |
65,35 |
|
|
3,84 |
Готовые или консервированные продукты из мяса, мясных субпродуктов или крови прочие |
69,18 |
|
|
уз 00 |
Готовая или консервированная рыба; икра осетровых и ее заменители, изготовленные из икринок рыбы |
72,36 |
|
|
2,22 |
Пшеница и меслин |
74,58 |
|
|
2,14 |
Мониторы и проекторы... аппаратура приемная для телевизионной связи, включающая или не включающая в свой состав широковещательный радиоприемник или аппаратуру записывающую или воспроизводящую |
76,72 |
|
|
2,11 |
Жмыхи и другие твердые отходы, получаемые при извлечении соевого масла, немолотые или молотые, негранулированные или гранулированные |
78,83 |
|
|
2,04 |
Спирт этиловый неденатурированный с концентрацией спирта менее 80 об.%; спиртовые настойки, ликеры и прочие спиртные напитки |
80,87 |
При более подробном анализе экспортного портфеля Калининградской области могут быть выявлены ключевые товарные группы. Для этого определяется, в каких группах у Калининградской области есть выявленное сравнительное преимущество (RCA), и по этим группам анализируется оцененная плотность компетенций
(ICD) Используется понятие оцененной плотности компетенций (ICD), поскольку плотность компетенций для региона (density) определяется на основе портфеля продуктов, содержащих только категории с выявленным сравнительным преимуществом (RCA) больше 1. Расчет ICD алгебраически соответствует «density».. Чем выше плотность компетенций, тем больше возможностей для выпуска более сложной продукции. Для Калининградской области проведенный анализ выявил, что имеющийся уровень ICD, требуемый для разработки успешных экспортных товаров, составляет только 4,6 %. Это невысокий показатель в сравнении с его уровнем в других странах (рис. 4).
Рис. 4. Показатели ICD и общего объема экспорта стран (фрагмент)
Источник: Атлас экономической сложности и расчеты авторов.
Низкий уровень ICD свидетельствует о том, что база производственных возможностей и компетенций в Калининградской области слишком узкая и неглубокая. Это означает и эмпирически подтверждает, что региональные компании, работающие с категориями продуктов с более высоким PCI, зависят от производственных компетенций, передаваемых, импортируемых или предоставляемых по лицензии от материнской компании или третьих сторон, внешних по отношению к экономике региона.
Кроме того, из этого следует, что ни один субпоставщик не предоставляет в регион товары и услуги, являющиеся критично важным и незаменимыми. Чем выше PCI и чем ниже ICD (рис. 5), тем больше риск того, что эта категория продуктов будет потеряна для экономики, если только она не зависит от природного ресурса (например, сырья с высокими транспортными расходами), который трудно найти на открытом рынке, или если не предусмотрены стимулы, например налоговые льготы.
Рис. 5. Часть продуктового пространства Калининграда с RCA > 1 по показателям PCI и ICD: а -- расчетные значения по Калининградской области (фрагмент); б -- интерпретация различных зон продуктового пространства
Примечание: Линиями на графике показаны средневзвешенные значения показателей PCI и ICD по объему экспорта. Использованы HS-коды См. Атлас экономической сложности (https://dataverse.harvard.edu/dataverse/atlas)..
Соответственно, для роста конкурентоспособности региона показатель ICD должен примерно вдвое превышать текущее значение. Для интерпретации фрагмента и продуктовых категорий на рисунке 5,а следует проводить соответствие с зонами на рисунке 5,6, которые ограничены значениями на шкалах PCI и ICD. Рисунки 5,а и 5,б являются зеркальными. Здесь не рассматривается развитие конкретных компетенций для усложнения продукции, поскольку это самостоятельное исследование по результатам анализа экономической сложности.
В этой связи возникает вопрос, есть ли какие-либо категории продуктов, которые могли бы производиться в Калининградской области, что увеличило бы средний уровень PCI. Результаты анализа показаны на рисунке 6. Представлены возможности продуктового пространства Калининградской области, измеренного через COG, ICD и PCI. Точки на графиках -- это распределение категорий продуктов на уровне четырех знаков HS-кода. Квадранты I, II и III различаются по уровню сложности продукции, перспективам и выгодам ее последующего усложнения и приоритетам для региона.
Как видно на рисунке 6, в мире нет категорий продуктов, которые производись бы в Калининградской области и могли оказать существенное положительное влияние на абсорбционные и адаптивные способности существующего продуктового пространства региона (отсутствие продуктовых позиций в квадранте I). Основная причина связана с узкой базой производственных возможностей (знаний и компетенций) в регионе, что отражается в низком значении показателя ICD и высококонцентрированном экспортном портфеле.
Таким образом, по результатам исследования выявлено, что текущая ситуация в регионе по структуре выпускаемых продуктов с точки зрения ее сложности, как следствие, по уровню конкурентоспособности и возможности получения выгод в мировой торговле, неудовлетворительна. В настоящее время в Калининградской области производится ограниченное число продукции невысокой сложности, а оценка перспектив получения выгод от ее усложнения (COG) имеет критически низкие значения -- для всех видов продукции они меньше 1 (рис. 6,а и 6).
Однако это не означает, что развитие региона будет ограничено -- достижение желаемого результата потребует времени и принятия связанных и последовательных мер в различных направлениях и сферах.
В сложившейся ситуации целесообразно провести оценку товарных позиций, которые обеспечили бы некоторые выгоды для экономики при условии их успешного (RCA > 1) производства и экспорта в достаточном объеме (табл. 2). Как указано выше, категории продуктов, которые могли бы обеспечить существенные преимущества, сейчас в регионе отсутствуют.
На основе результатов расчетов в таблицу 2 включены только те категории продуктов из общей мировой базы товарных групп, для которых COG > 0,5, ICD > 0,046 и PCI > 1. Эти критерии соответствуют категориям продукции, расширение производства которых, в том числе за счет развития связанных отраслей, способно повлиять на рост сложности экономики региона (рис. 5,6). К сожалению, из общего количества анализируемых позиций на уровне четырех знаков HS-кодов, отвечают данным критериям только 14, при этом в настоящее время в Калининградской области не производятся лишь 3.
Это означает, что регион выиграет в большей степени в следующих случаях. Во-первых, если возрастет конкурентоспособность 11 уже производимых категорий продуктов и соответствующие значения RCA станут больше единицы.
Рис. 6. Оценка перспектив выпуска более сложной продукции: а -- возможности продуктового пространства, измеренного через COG и ICD; б -- возможности продуктового пространства, измеренного через COG и PCI; в -- возможности продуктового пространства, измеренного через PCI и ICD
Примечание: I -- категории продуктов, на которых должен сфокусироваться регион; II -- регион получает незначительные выгоды, так как COG меньше 1; III -- для этих категорий продуктов нет достаточных компетенций и/или их выпуск не будет способствовать росту абсорбционных способностей региона. В овале выделены категории продуктов, которые уже производятся в регионе, и их увеличение в экспортной корзине также не окажет влияния на абсорбционные способности.
Таблица 2
Оценка привлекательности исходных категорий продуктов для фокусирования Калининградской области
|
Привле- катель- ность* |
HS-код |
Категория продуктов (товарные позиции) |
RCA |
Требуемое увеличение экспорта для достижения RCA > 1, раз |
|
|
0,7203 |
8416 |
Горелки топочные для жидкого топлива... золоудалители и аналогичные устройства |
0,0000 |
- |
|
|
0,7177 |
7326 |
Изделия прочие из черных металлов |
0,0839 |
12 |
|
|
0,7069 |
8530 |
Электрические устройства сигнализации обеспечения безопасности или управления движением для железных дорог, трамвайных путей, автомобильных дорог. или аэродромов |
0,0000 |
- |
|
|
0,7046 |
8607 |
Части железнодорожных локомотивов или моторных вагонов трамвая или подвижного состава |
0,0006 |
1703 |
|
|
0,7028 |
8412 |
Двигатели и силовые установки прочие |
0,8634 |
1,16 |
|
|
0,6945 |
8428 |
Машины и устройства для подъема, перемещения, погрузки или разгрузки прочие |
0,0004 |
2406 |
|
|
0,6942 |
7616 |
Прочие изделия из алюминия |
0,1818 |
5 |
|
|
0,6919 |
7226 |
Прокат плоский из прочих легированных сталей шириной менее 600 мм |
0,0000 |
- |
|
|
0,6858 |
8516 |
Электрические водонагреватели проточные или накопительные (емкостные). |
0,0008 |
1206 |
|
|
0,6848 |
9032 |
Приборы и устройства для автоматического регулирования или управления |
0,0038 |
263 |
|
|
0,6811 |
8538 |
Части, предназначенные исключительно или в основном для аппаратуры товарных позиций 8535, 8536 или 8537 |
0,0192 |
52 |
|
|
0,6805 |
8708 |
Части и принадлежности моторных транспортных средств товарных 8701 -- 8705 |
0,0010 |
1036 |
|
|
0,6795 |
4008 |
Пластины, листы, полосы или ленты, прутки и профили фасонные из вулканизованной резины, кроме твердой резины |
0,0507 |
20 |
|
|
0,6640 |
8441 |
Машины; оборудование для производства изделий из бумажной массы. прочее |
0,0520 |
19 |
Примечание: "'Привлекательность рассчитана через средневзвешенные отношения показателей PCI, COG и ICD для искомой категории продуктов к их соответственно максимальной величине по всем продуктам Калининградской области.
Это означает, что стоимость экспорта должна увеличиться для категории продуктов с Ж-кодом 8412 на 16 % и для категории Ж-кодом 8428 -- в 2406 раз (!). Большая часть таких изменений является недостижимой в краткосрочной перспективе. Во-вторых, если в регионе будет начато производство продуктов с HS-кодами 8416, 8530 и 7226 и их экспорт с RCA > 1. Это невозможно в долгосрочной перспективе, но реально в отдельных нишах в рамках этих HS-групп с течением времени. Важно отметить, чтобы можно было принять соответствующие меры и определить приоритеты, прежде всего необходимо получить подробное представление о компаниях, работающих в этих секторах.
По мере расширения и углубления базы производственных возможностей (компетенций) региона способность экономики к абсорбции и адаптации будет увеличиваться и, следовательно, будет увеличиваться портфель потенциальных категорий продуктов, которые могут быть произведены и экспортированы в Калининградской области, а также будут расти выгоды, которые эти новые продукты обеспечат экономике. Логика заключается в следующем: чем больше накапливается компетенций через выпуск более сложных продуктов, тем большая выгода может быть получена, и тем легче развивать в экономике новые производства, основанные на новых и конвергентных технологиях.
Выводы
Проведенное исследование позволяет сделать несколько выводов.
Следствием сдвига парадигмы создания ценностей в результате технологического развития, который оказывает влияние на микро-, мезо- и макроуровни, являются происходящие изменения в структуре экономики. Для выявления ключевых направлений обеспечения экономического развития и будущего роста при условии сохранения и/или повышения конкурентоспособности территории все большее значение приобретает анализ экономической сложности. На основе оценки локально сформировавшейся базы производственных возможностей (знаний и компетенций) конкретной территории делается вывод относительно выбора отраслевых стратегий по критерию достижения сравнительного преимущества за счет выпуска более сложной продукции.
Применение анализа экономической сложности на субнациональном уровне сегодня ограничено по причине его слабой методической проработки. В рамках решения указанной научной проблемы исследовательской группой БФУ им. И. Канта с участием авторов статьи было разработано методическое и программное обеспечение анализа экономической сложности на уровне региона. Его экспериментальная проверка проведена на примере эксклавной Калининградской области. По состоянию на 2017 год с использованием специальных алгоритмов сформирована объединенная база исходных данных из различных источников (таможенных и статистических органов) в составе международных и межрегиональных товарных потоков. Исключены транзитные операции, и исходные потоки по Калининградской области отражены в базе мировой торговой статистики. Произведены расчеты показателей и последующий анализ экономической сложности.
Установлено, что в Калининградской области в настоящее время сформирована узкая и неглубокая база производственных возможностей (знаний и компетенций), что обусловливает ограниченные способности региона к абсорбции и адаптации. Свидетельством этого является невысокий уровень сложности уже выпускаемой продукции (PCI) в регионе, а также низкий уровень показателя плотности (ICD). Это означает, что в продуктовом пространстве новые более сложные продукты находятся на большом расстоянии от тех, которые уже представлены в экспортной корзине Калининградской области. Следовательно, недостаточный объем накопленных компетенций в регионе не позволяет переходить к производству более сложных продуктов, требует длительного времени и принятия системных мер на различных уровнях. Данный факт установлен на основе полученных низких значений индексов изменения экономической сложности (COI) и потенциальной выгоды (COG) при включении в экспорт новых продуктов, а также на основе интерпретации и анализа различных зон продуктового пространства. Оценка товарных позиций, которые обеспечили бы незначительные выгоды для экономики Калининградской области при условии их успешного (RCA > 1) производства, показала, что требуется значительное увеличение объемов экспорта. Это невозможно в долгосрочной перспективе и приемлемо только в отдельных нишах в рамках выявленных HS-групп с течением времени.
Исходя из результатов анализа экономической сложности Калининградской области, фиксирующего ограниченные способности к абсорбции и адаптации, можно сделать следующие предложения в области промышленной политики.
Во-первых, следует принять все возможные меры, чтобы не допустить потерю ни одной из товарных позиций (категорий), составляющих 80 % стоимостного объема экспорта региона. Это означает, что необходим постоянный диалог между региональными и местными органами власти, с одной стороны, и компаниями, работающими с этими товарными позициями, -- с другой, о том, как обеспечить и усилить международную конкурентоспособность этих компаний на мировом рынке, принимая во внимание глобальную тенденцию к цифровизации и снижению уровня потребления ресурсов при создании ценности. Основой для такого диалога могут быть разработанные совместно с компаниями технологические дорожные карты, служащие базой для создания стратегических направлений в области НИОКР, инноваций и др.
...Подобные документы
Анализ значимости экономической эффективности в современном обществе. Показатели и системы оценки экономической эффективности предприятия. Перспективы применения теории экономической эффективности в оценке функционирования хозяйственной деятельности.
курсовая работа [181,1 K], добавлен 21.12.2015Исторические корни экономической социологии. К. Маркс и М. Вебер – две значительные фигуры в области экономической социологии. Проблемы и перспективы развития экономической социологии. Особенности новосибирского "варианта" экономической социологии.
реферат [21,5 K], добавлен 03.07.2007Основные сложности применения системного подхода для обеспечения безопасности предприятия. Функции комплексной системы защиты информации. Особенности реализации принципа эшелонирования. Структура формирования региональной экономической безопасности.
реферат [233,6 K], добавлен 10.06.2010Система технико-экономической информации для анализа хозяйственной деятельности. Классификация экономической информации: бухгалтерский учет и финансовая отчетность. Основы компьютерного анализа хозяйственного функционирования управленческих решений.
курсовая работа [241,6 K], добавлен 20.10.2011Микроэкономика как особый раздел в фундаментальном курсе экономической теории, ее значение, предмет и основные методы экономического анализа. Поведение отдельных экономических агентов. Микроэкономика и хозяйственная практика. Уровни экономической науки.
реферат [554,9 K], добавлен 10.06.2014Этапы развития экономической теории. Методология научного исследования в экономической теории. Заслуга меркантилистов как первой школы экономического анализа. Сущность трудовой теории стоимости А. Смита. Положения кейнсианской экономической теории.
презентация [634,8 K], добавлен 22.03.2014Цели, задачи и информационная база анализа финансового состояния организации. Анализ экономической эффективности деятельности ОАО "Лукойл". Основные проблемы предприятия, определение основных путей совершенствования его экономической деятельности.
курсовая работа [93,3 K], добавлен 14.11.2013Сущность экономической безопасности. Основные проблемы ее обеспечения в Челябинской области. Пути обеспечения экономической безопасности региона. Оценка эффективности предложенных направлений. Проблемы обеспечения экономической безопасности России.
дипломная работа [354,8 K], добавлен 08.09.2014Особенности зарождения и развития экономической теории. Обобщение основных методов экономической теории: диалектический метод, методы абстракции, дедукции и индукции, допущения "при прочих равных условиях", анализа и синтеза. Анализ метода экономики.
курсовая работа [47,0 K], добавлен 19.08.2010Предмет экономической теории, ее основная проблема. Методы экономического анализа. Краткие тезисы по полному курсу экономической теории: экономическая и рыночная системы, обращение денег, этапы развития экономической теории, организация бизнеса.
шпаргалка [773,1 K], добавлен 30.08.2009Социально-экономические и геополитические особенности Калининградской области, позитивные и негативные факторы, влияющие на ее развитие. Анализ проблем развития области и путей их решения, реализация приоритетных направлений экономического развития.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 20.01.2012Значение и функции экономической политики. Специфические черты и характерные особенности институтов в области экономической политики, опыт и тенденции их совершенствования в России. Роль и значение взаимодействия институтов экономической политики.
дипломная работа [164,6 K], добавлен 08.11.2013Место экономического анализа в системе экономической науки. Диалектический процесс дифференциации и интеграции наук. Бухгалтерский учет - основной "поставщик" экономической информации о хозяйственной деятельности предприятия. Индексный метод анализа.
контрольная работа [22,0 K], добавлен 18.11.2011Экономическая классификация стран, характеристика основных показателей экономического развития. Статистические методы анализа, описание дискриминантного, кластерного, факторного и графического анализа. Параметры исследование экономической безопасности.
дипломная работа [2,3 M], добавлен 14.10.2013Концепция русской школы экономической теории 9-18 в., ее представители. Особенности развития российской экономической мысли 18-19 вв., ее отличительные и сходные черты с западным экономическим учением. Разработка новой экономической реформы 70-х г. ХХ в.
курсовая работа [47,8 K], добавлен 03.12.2010Теоретическое обоснование инвестиций как экономической категории, их законодательное обеспечение. Анализ и оценка достоинств, недостатков и перспектив развития инвестиционной деятельности в России в целом, а также ее особенности в Пензенской области.
курсовая работа [800,6 K], добавлен 03.05.2010Сущность и особенности ИТ–проектов. Анализ методов оценки экономической эффективности. Оценка эффективности проектов с использованием метода анализа иерархий. Оценка экономической эффективности проекта внедрения в деятельность фитнес-центра "Атлантик".
дипломная работа [2,0 M], добавлен 11.04.2016Проблема обновления методологи анализа экономической глобализации. Методологические обобщения, в которых экономические процессы рассматриваются по принципам сложных динамических синергетических систем. Логика демасификации современного общества.
контрольная работа [39,3 K], добавлен 23.08.2010Анализ экономической деятельности СПК "Русь" Вохомского района Костромской области. Организационно-экономическое обоснование электрификации и автоматизации переработки кормов. Совершенствование системы приготовления концентрированного корма для коров.
курсовая работа [105,7 K], добавлен 29.04.2010Сущность экономической безопасности государства и её содержание. Характеристика, история возникновения угроз в области экономической безопасности государства в современных условиях. Анализ внутренних и внешних угроз, меры по их нейтрализации в России.
дипломная работа [155,6 K], добавлен 26.07.2017
