Сравнительная оценка интеллектуального капитала России, стран Евросоюза, США и Канады и влияние его на социально-экономическое развитие

Размещено на http://www.allbest.ru/

Правительство Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Национальный исследовательский университет

«Высшая школа экономики»

Факультет экономики

МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ

Тема «Сравнительная оценка интеллектуального капитала России, стран Евросоюза, США и Канады и влияние его на социально-экономическое развитие»

Нижний Новгород, 2019



Введение

Современная экономическая наука уделяет пристальное внимание выявлению роли интеллектуального капитала в обеспечении эффективного функционирования экономических систем, их интенсивном развитии, повышении качественного уровня производства и увеличения уровня благосостояния людей. Данная проблема особенно востребована для России, находящейся на этапе трансформации экономической системы. И, предположим, если десять лет назад речь шла о переходе от индустриальной экономики к экономике знаний, то сейчас, во времена санкций и различных ограничений, для обеспечения своих конкурентных преимуществ на международной арене необходимо создавать конкурентные технологии производства, конкурентные товары, услуги и пр. Причем, надо заметить, исследования механизмов влияния интеллектуального капитала на экономические процессы обычно основываются на том факте, что воздействие его составляющих, и, в первую очередь, человеческих ресурсов, качественно отличается от использования материально-вещественных активов предприятий и организаций.

Современная ситуация такова, что, хотим, мы того или нет, мы живем в условиях биполярного мира, достаточно хрупкого. Если послушать обращение президента Российской Федерации Владимира Путина на конференции в Берлине, то ядерная война не наступает лишь потому, что мы живем в равновесии сил Америки и России. То есть пока у обеих стран есть возможность противостоять друг другу путем производства либо мощнейшего ядерного оружия, либо умнейших средств защиты, мир в безопасности. С другой стороны, международные организации и объединения стран разрабатывают политики, нацеленные на защиту окружающей среды, умное производство, защиту экологии и помощи бедным странам. Компании, обеспечивающие занятость населения, двигаются в сторону более умных производств, более конкурентных товаров, оказания более технологичных услуг. Переходят на более технологичный формат ведения бизнеса. Конечно, не все сразу, но вектор развития указывает в эту сторону. Этими примерами хочу показать, что тенденция дальнейшего развития прочно утверждается в интеллектуальном развитии человека, как субъекта интеллектуального развития регионов и стран.

Понятие «экономика знаний» отражает признание того, что научные знания и специализированные уникальные навыки их носителей становятся главным источником и ключевым условием развития материального и нематериального производства, приобретает все большее значение как главное конкурентное преимущество страны в масштабах мировой экономики. Обмен, распространение и использование знаний становятся приоритетным направлением инновационного развития экономики.

Важное место среди ключевых факторов инновационного развития страны занимает интеллектуальный капитал, который является характеристикой интеллектуальной сферы страны или региона и является источником новых знаний, идей, информации, способствующих повышению конкурентоспособности экономики и уровня жизни населения. На фоне высоких темпов инновационного развития все более актуализируется проблема формирования и эффективного использования интеллектуального капитала субъектов экономики, определяемого общим уровнем развития образования, науки и культуры.

Поэтому, эффективность использования интеллектуального капитала и создание условий для его воспроизводства становится приоритетным направлением макроэкономической политики России, отраженным в Концепции социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года, согласно которой «формирование инновационной экономики означает превращение интеллекта, творческого потенциала человека в ведущий фактор экономического роста и национальной конкурентоспособности».

Интеллектуальный капитал можно рассматривать как меру эффективности инновационной экономики, выражающуюся в ее способности к реализации интеллектуальных возможностей человека и общества в целях социально-экономического развития.

Проблема формирования и измерения интеллектуального потенциала региона привлекает внимание многих отечественных и зарубежных исследователей. Глобальные противоречия приводят к обострению отношений между ведущими державами и их крупными региональными объединениями, а также между развитыми странами «золотого миллиарда» и остальным человечеством в условиях глобализации экономической и культурной жизни. Возрастающее соперничество между основными мировыми центрами силы в политике, экономике, военной мощи, культурно-информационном влиянии, осуществляемом главным образом через электронные СМИ, предполагает ускоренное наращивание человеческого, прежде всего интеллектуального потенциала.

Особую значимость данная проблема приобретает в системе развития регионов, которые все более и более становятся субъектами конкурентных отношений. Решающее значение имеет признание интеллектуального капитала региона не только как фактора экономического роста, но и как фактора роста благосостояния населения региона.

В связи с этим возрастает необходимость в обосновании и разработке современных концептуальных подходов и практических рекомендаций по развитию интеллектуального потенциала региона и созданию условий для его наиболее эффективной и полной реализации. В целом актуальной представляется разработка работоспособных механизмов развития интеллектуального потенциала региона, функционирующих на основе оценок его эффективности, и обеспечивающих поступательное и устойчивое развитие региона с учетом реалий экономического развития.

Данная работа носит аналитический характер. Целью работы является изучение теоретических основ формирования интеллектуального капитала, анализ показателей интеллектуального капитала в разрезе социально-экономического развития и роста, анализ текущего состояния интеллектуального капитала развитых стран.

В соответствии с поставленной целью были определены следующие задачи исследования:

1. Определить сущность понятия «интеллектуальный капитал региона».

2. Исследовать методики оценки интеллектуального капитала через различные индексы.

3. Рассмотреть теоретические аспекты влияния составляющих интеллектуального капитала на экономический рост.

4. Проанализировать современное состояние интеллектуального капитала России, США, Канады и стран Европейского Союза.

5. Построить модель влияния интеллектуального капитала на социально-экономическое развитие и проанализировать полученные результаты.

В работе представлены: введение, 3 главы, заключение, список литературы и приложения.

Во введении обоснована актуальность темы работы, сформулированы цель и задачи, представлена структура работы.

В первой главе «Теоретические аспекты интеллектуального капитала и социально-экономического развития» выявлена сущность интеллектуального капитала, представлены различные методики определения и формирования интеллектуального капитала, изучены подходы к оценке интеллектуального капитала, проанализировано понятие экономический рост и взаимосвязь его с показателями интеллектуального капитала.

Во второй главе «Сравнительный анализ интеллектуального капитала и уровня социально-экономического развития России, Канады, США и сран Европейского союза» проанализировано состояние интеллектуального капитала России и западных стран на основе международных рейтингов.

В третьей главе «Влияние интеллектуального капитала на социально-экономическое развитие» построена модель слияния показателей интеллектуального капитала на экономическое развитие стран.

В заключении обобщены и сформулированы основные теоретические и практические выводы по исследуемой теме, определены перспективы возможного дальнейшего развития области исследования интеллектуального капитала.



Глава 1. Теоретические аспекты интеллектуального капитала и социально-экономического развития

1.1 Понятие интеллектуальный капитал и способы его измерения

Экономическая наука также, как и экономическое развитие не стоит на месте. Прошло много веков с момента зарождения экономических отношений. Появилось множество понятий, категорий, терминов, которые объясняют теперь уже привычные для нашей повседневной жизни явления. Товар, деньги, обмен, труд, капитал, - всё это кажется простым и очевидным, но когда-то и этих понятий не существовало. История экономической мысли также хранит многовековое прошлое и череду знаковых эпох в развитии всего человечества. Если рассмотреть глобально изменения общественного строя, то на смену натуральному обмену пришла аграрно-крепостная эпоха, развитие общества и науки повлекло за собой освобождение от старых устоев и претворило в жизнь научно-технический прогресс, позволив миллионам людей обрести независимость от крепостных уз и стать рабочим классом - основа производящей экономики. Неизбежное развитие производства диктует правила игры и на смену масштабному производству приходит автоматизация, сокращение рабочего класса, засилье машин. Автоматизированное производство увеличивает эффективность предприятий и увеличивает их прибыльность. В реалиях рыночной экономики конкуренция - движущий фактор развития экономики. Уникальная технология производства позволяет откинуть конкурентов на несколько шагов назад и захватить новую нишу на рынке. Поэтому идет борьба за прорывные технологии, которые позволят сократить расходы и увеличить доходы. Именно поэтому развивается экономика знаний, проводятся научные разработки, создаются инноваций, и всё это требует больших вложений от тех, кто хочет быть лидером, будь то страна, транснациональная корпорация или компания средней руки. В тоже время нашу современную жизнь можно назвать эпохой информации. Повсеместное распространение интернета, в котором содержатся миллионы террабайтов информации, возможность создавать виртуальную реальность - жизнь в онлайн ресурсах и приложениях, возможность зарабатывать на виртуальной реальности влечет за собой определенные заметные изменения. Понимание того, что отдельные люди и крупные компании могут зарабатывать колоссальные прибыли, ничего при этом не производя, а лишь используя умственный труд своих наемных сотрудников, заставляет задуматься о том, что смещение вектора экономического развития неизбежно.

Тема интеллектуального капитала интересна для мирового научного сообщества уже не один десяток лет. В западной литературе можно найти статьи и исследования от 1990-х годов, в отечественной - в основном с 2000-х, но так или иначе тема не перестает быть актуальной и по сей день. Глобально понятие интеллектуального капитала трактуется в двух направлениях: интеллектуальный капитал фирмы и интеллектуальный капитал региона (административно-территориальные единицы могут быть разного масштаба: область, федеральный округ, страна, экономические союзы). Тема интеллектуального капитала организации более проработанная, существуют известные работы, Т.Стюарта, исследование крупной международной корпорации Скандия, исследование Г. Хофстеде по компании IBM и ее представительствам в разных регионах мира. Тема интеллектуального потенциала страны или региона не так глубоко проработана. Это связано со сложностью сбора данных по странам и тем, что исследователи, как правило, пытаются предложить уникальную методику расчета, уникальный подход к измерению, и включают в понятие интеллектуального капитала разные метрики. В итоге получается большое количество разных индексов, которые в целом описывают одно и то же и демонстрируют схожие закономерности, но не удается прийти к общему знаменателю и выбрать единый метод расчета и оценки, который будет стандартизирован и применим к разным странам, как метод расчета ВВП, например.

За последние несколько десятилетий нематериальные ресурсы (как движущие силы благосостояния, процветания и социально-экономического прогресса) привлекали широкое внимание не только со стороны научных исследователей, но и со стороны государственных деятелей. Из-за растущей пропасти между балансовой и рыночной стоимостью предприятий, в значительной степени связанной с нематериальными активами, концепция интеллектуального капитала постепенно завоевывала свою порцию внимания. Отцом-основателем теоретической базы интеллектуального капитала можно считать Эдвинссона и Мэлона (1996), также большой вклад внесли Брукинг (1996), Стюарт (1997), Рос (1997). Различные интерпретации интеллектуального капитала (ИК) начали появляться в соответствующей литературе, хотя наиболее известное определение, придуманное Эдвинссоном и Малоном, было представлено в Схеме ценностей компании Скандия в 1997 году, на основе которой были определены две основных составляющих интеллектуального капитала, такие как человеческий и структурный капитал.

В результате во время уточнения, расширения и измерения основных элементов интеллектуального капитала возник ряд структур для классификации измерения и представления концепции. Стоит подчеркнуть, что, когда мировая экономика вступила в эпоху экономики, основанной на знаниях (в которой новое богатство наций стало напрямую привязываться к созданию, трансформации и капитализации знаний), интерес к интеллектуальному капиталу региона, страны начал стремительно возрастать.

С точки зрения развития общества, интеллектуальный капитал рассматривается как совокупность различных социально-экономических явлений: образование, обучение, опыт работы, ноу-хау, наука, технологии, патенты и социальные отношения. Таким образом, интеллектуальный капитал страны можно определить, как «внутреннюю ценность человеческого таланта, предприятий, учреждений, сообществ и регионов, которые являются текущими и потенциальными источниками богатства». Эти скрытые ценности являются ключом к динамичному и устойчивому макроэкономическому росту и социальному обеспечению. Также, стоит отметить необходимость измерения интеллектуального капитала страны или региона, поскольку такая количественная оценка может способствовать внедрению правильной политики и практики для более сбалансированного национального развития.

Исследования макроуровня по интеллектуальному капиталу вышли на передний план в начале 2000-х годов, опровергнув грандиозные теории в пользу анализа практики. Помимо критического и перформативного подхода и «того, что на самом деле происходит внутри фирмы», существовала острая необходимость в исследовании экосистем интеллектуального капитала городов и народов.

Исследования интеллектуального капитала национального масштаба могут внести важный вклад в понимание источников конкурентоспособности страны и могут стать катализатором государственного прогнозирования и стратегии. Тем не менее, для этого требуется надежная методология идентификации, оценки и измерения ИК, что представляет из себя достаточно сложную задачу. Однако стоит отметить, что - помимо чисто академических исследований - сравнительные социально-экономические анализы и рейтинги стран также проводились, составлялись и публиковались международными организациями, такими как ООН, Всемирный банк, Всемирный Экономический Форум или ОЭСР.

В целом, современная социально-экономическая литература содержит, по крайней мере, два четких концептуальных подхода пониманию интеллектуального капитала:

* Уровень фирмы: представлен академическими моделями измерения и управления ИК, полученными от компаний на основе таксономии интеллектуального капитала, отстаиваемой Эдвинссоном и Малоном (1997). Ученые утверждают, что в конкретной модели интеллектуального капитала страны или региона нет необходимости, поскольку концепция ИК относительно универсальна и легко переносима с микроуровня вверх;

* На страновом уровне: разработан международными организациями, бизнес-школами и аналитическими центрами, стремящимися изучать конкурентоспособность, инновационность и развитие конкретно на страновом уровне (де-факто, предполагая, что социально-макроэкономические движущие силы ИК достаточно уникальны для подтверждения такого отличительного подхода).

В техническом плане принципиальные различия между обоими методами связаны с общими целями, способами измерения и анализируемыми компонентами. Академические модели, как правило, фокусируются непосредственно на интеллектуальном капитале, тогда как модели, полученные от бизнес-организаций, сосредоточены на конкурентоспособности, инновациях или развитии (без идентификации самой ИК или его компонентов). Кроме того, исследователи, ориентированные на интеллектуальный капитал региона или страны, рассмотрели необходимость отделять экономические эффекты ИК от воздействия других (более традиционных) факторов производства. В результате динамика ИК измерялась либо с использованием многочисленных отдельных показателей, либо с помощью составного единого индекса, построенного на их основе.

Напротив, в рамках моделей измерения интеллектуального капитала на страновом уровне материальные и нематериальные активы оценивались в совокупности, главным образом с помощью финансовых показателей. При таком подходе исследователи не называют себя сообществом ИК, но применяют концепцию нематериального капитала.

Несмотря на различные подходы, обсуждаемые в рамках вышеупомянутых моделей, полученные результаты, если они ограничены рейтингами стран, обычно сходятся, поскольку они разделяют оценку нематериальных активов. Однако если нематериальные активы являются предметом специального анализа в контексте их вклада в выпуск ВВП, результат может быть противоречивым.

Например, Андриссен и Стэм (2004) не обнаружили никакой взаимозависимости между ВВП и запасом нематериальных активов, тогда как Лин и Эдвинссон (2011) в исследовании, проведенном в 40 странах, обнаружили значительную среднюю корреляцию (0,88) между предложенной совокупностью подындексов интеллектуального капитала и ВВП на душу населения. Эти противоречивые результаты могут объясняться несоответствиями, существующими в моделях, и могут относиться к несоответствующим и устаревшим методологиям измерения и масштабирования ИК.

Несомненно, просто скопировать хорошо известные модели микроизмерений, такие как INC, IC-dVAL и VAIC, на макроуровень может быть проблематично. Во-первых, исследования в области интеллектуального капитала на макроуровне включают в себя огромное количество информации (сбор которой кажется громоздким, поскольку большое количество данных, касающихся нематериальных активов, не фигурирует в обычном раскрытии информации, производимой в рамках национальных счетов). Систематический сбор таких данных без предварительной, всеобъемлющей и общепринятой системы является значительным практическим препятствием. Во-вторых, эти модели в основном используют показатели нематериальных активов и сообщают об интеллектуальном капитала страны через составные индексы, которые позволяют проводить сравнения между странами. Сравнения между странами обычно основаны на разнородных качественных критериях и различных региональных / национальных статистических системах, и эти различия могут привести к несоответствиям, содержащимся в окончательных результатах.

Многие авторы ставят под вопрос целесообразность перевода моделей из области управления бизнесом на национальный или региональный уровни. В случае применения модели Эдвинссона и Мэлоуна, существует проблема с определением структурного, организационного и технологического капитала. Это может привести к двойному счету. Это означает, что одни и те же показатели, характеризующие различные компоненты ИК, могут появляться дважды, как в случае модели, где патенты USPTO на душу населения используются совместно в процессе и рыночном капитале. Модель Эдвинссона и Мэлоуна не предлагает четких базовых метрик или простых руководящих принципов для проведения надежных и сопоставимых исследований. Индикаторы для этой модели и используемые процедуры нормализации были выбраны произвольно. То же самое относится к модели Андриссена и Стэма, в которой были представлены статистические показатели, выбранные для трех категорий - активы, инвестиции и эффекты. Чтобы оценить разницу между прошлым, настоящим и будущим развитием, каждый из трех классов ИК может контролироваться с трех разных точек зрения. В результате мы имеем, во-первых, активы, обеспечивающие представление о нынешней власти нации, во-вторых, инвестиции (перспективные), которые определяют будущую власть нации, и, наконец, эффекты, которые показывают степень, в которой нация сделала свои нематериальные активы продуктивными в течение прошлого периода. Однако объединение разрозненных индикаторов в составную часть все еще основано на умозрительных весах, и модель не показывает взаимосвязи между компонентами ИК. Бонтис не избежал основных проблем формулировки индекса, но его исследование является важным вкладом в исследования интеллектуального капитала и зависимостям между его компонентами и их влиянию на общие экономические показатели.

Вопрос определения наиболее важных драйверов для каждого показателя ИК еще не разрешен окончательно. Для применения соответствующих показателей должны быть соблюдены фундаментальные критерии, такие как: сопоставимость, надежность, объективность или проверяемость. Что касается макроэкономических качественных показателей (используемых для оценки конкретных элементов ИК, таких как ценности, мотивация, удовлетворенность или лояльность), это представляется довольно трудным, поскольку они обычно сильно страдают от субъективных предубеждений и чрезмерно подвержены влиянию недавних экономических показателей. Очевидно, что большинство национальных моделей измерения интеллектуального капитала анализируют существующие данные на входном и выходном уровнях, хотя некоторые ученые отдают приоритет воздействию интеллектуального капитала. Пулич (2005) был первым, кто явно сосредоточился на связи между ИК и экономическими показателями, работающими исключительно через финансовые показатели. Несмотря на такой рациональный подход, результаты модели VAIC от Пулича оказались противоречивыми в отношении влияния ИК на экономический рост. Автор представил довольно простые формулы для расчета индекса VAIC, но реализованы некоторые допущения с целью экономического анализа, например, замена концепции человеческого капитала на расходы на персонал или отождествление структурного капитала с разницей между добавленной стоимостью и расходами на персонал, похоже, ставит под сомнения техническую правильность модели. Явная концентрация на экономических последствиях нематериальных активов также фигурировала в модели, разработанной Левом (2001), хотя, в отличие от модели Пулича, автор анализирует экономические последствия нематериальных активов без использования подробных показателей или определений.

Исходя из проанализированной литературы, можно утверждать, что мировому сообществу пока не удалось достичь консенсуса по методологии измерения интеллектуального капитала региона или страны. Необходимы дальнейшие исследования для гармонизации и стандартизации таких моделей, первоначально полученных из таксономии ИК Эдвинссона и Малона. Помимо необходимости многомерной концептуализации парадигмы интеллектуального капитала, представляется особенно трудным продемонстрировать влияние его на национальную экономику, поскольку эмпирические выводы о значении интеллектуального капитала для экономического роста являются фрагментарными и противоречивыми. Ввиду нематериального характера ИК, взаимосвязи между показателями ИК и ВВП или различных темпов воздействия ИК на разных экономических уровнях, анализ должен включать контекст времени и экономическую среду. Более того, одной из предпосылок для надежного анализа является корректировка ВВП путем изоляции влияния факторов, не связанных с ИК. Следует отметить, что ни академические, ни международные организационные модели не способны всесторонне выявить и измерить скрытую ценность интеллектуального капитала. Всемирный банк (2002) предложил методологию оценки знаний (КАМ), состоящую из 69 структурных и качественных переменных, классифицированных по пяти направлениям: экономический и институциональный режим, динамическая информационная инфраструктура, показатели эффективности, образование и квалифицированные человеческие ресурсы, а также эффективная инновационная система, - и с помощью нее оценить готовность страны к развитию экономики, основанной на знаниях. Несмотря на многие переменные в оценочной карте, некоторые компоненты ИК, такие как социальные и экологические аспекты, качество жизни, социальное благополучие, ценности, отношения и компетенции, относящиеся к человеческому капиталу, не рассматривались. Анализ ИК в контексте входных данных (а не выходных данных) также представляется важным недостатком моделей, предложенных международными организациями, такими как ОЭСР. Такие недостатки встречаются во многих моделях: ограниченность входных данных или наличие слишком большого количества хаотичных переменных для анализа тенденций.

Несмотря на бесспорную привлекательность оригинальных методик интеллектуального капитала, необходимо продолжить понимание их структуры, чтобы сделать их максимально репрезентативными для нового, значимого для интеллектуального капитала «богатства наций».

Существует теория, согласно которой суть новой системы показателей интеллектуального капитала, заключается в смещении центра тяжести от количественного определения средств ИК к количественному определению конечных результатов (целей) ИК. В этом ключе следующие жизненно важные понятия должны быть включены для лучшего учета:

* Функциональная грамотность против пассивного участия в школьном обучении (% зачисленных) или расходы на образование (гос. бюджеты): гораздо более репрезентативно измерять прогресс в обучении с помощью переданных навыков и знаний, а не просто количества времени и денег, выделяемых на процесс (различные современные критерии эмпирических образовательных и учебных достижений могут быть использованы для этой цели);

* Социальные медиа против статистики подписчиков информационных технологий: здесь учитывается интенсивность социальных сетей как зарождающаяся и все более популярная форма глобальной взаимосвязанности (и в конечном итоге заменит наиболее пассивные и все более устаревшие драйверы использования информационных технологий);

* Социально-экономический прогресс в сравнении с производством товаров или услуг выходит на передний план. Намного важнее показать взаимосвязь интеллектуального капитала с социально-экономическим развитием стран, учитывая факторы оценки качества жизни;

* Коммерциализация против формализма: особый акцент должен быть сделан на коммерциализации и использовании данных (скорее на основе традиционной макроэкономической отчетности или отдельных элементов регистрации интеллектуальной собственности, а не просто подсчета количества регистраций);

* Регулирование сферы защиты экологии вместо игнорирования этого процесса: в исследовании учтены потребности человека в экосистемах Земли. Этот фактор широко признан в качестве основной макроэкономической проблемы, но часто игнорируется при измерении социально-экономического прогресса (на национальном или наднациональном уровнях).

В идеальной картине мира озвученные выше изменения в методологии измерения ИК должны дополнять ее переменными, которые уточняют существующие концепции измерения интеллектуального капитала, чтобы лучше отражать социально-экономические приоритеты государства или региона. Таблица 1 демонстрирует уточненный перечень показателей, которые в полной мере могли бы охарактеризовать интеллектуальный капитал на страновой уровне в формате входных и выходных данных.

Таблица 1. Расширенная карта характеристик ИК

	Показатели
1.	Доля людей с уровнем образования выше среднего
2.	Соотношение числа учитель-ученик
3.	Государственные расходы на образование
4.	Взрослое население в возрасте 15-64 лет
5.	Число квалифицированных инженеров в общем объеме рабочей силы
6.	Индекс человеческого развития
7.	Количество лет получения образования
8.	Доступность капитала
9.	Баланс текущего счета
10.	Кредитный рейтинг стран
11.	Инвестиционный риск
12.	Число компьютеров на душу населения и число пользователей мобильными устройствами
13	Число пользователей интернет и число абонентов широкополосного подключения
14.	Удобство в создании новых фирм + число дней для их запуска
15.	% безработицы + % безработицы среди молодежи
16.	Здоровье и окружающая среда
17.	Расходы бизнеса на научные разработки и исследования
18.	Число научных публикаций
19.	Число патентов на душу населения (USPTO+EPO)



Национальный интеллектуальный капитал - это инновационный исследовательский подход к интеллектуальному капиталу, социально-экономическое и политическое значение которого возрастает и требует дальнейшей научной разработки. на текущий момент собрать перечисленные выше показатели по определенной выборке стран будет проблематично в связи с отсутствием некоторых из них.

1.2 Определение экономического роста как основы социально-экономического развития

Каждая экономика стремится достичь благополучия для общества. Разрабатывать и производить больше, в результате чего будет увеличиваться заработная плата, поднимется уровень образования, технологии будут становится все лучше и лучше. Все это представляет собой динамический, многофакторный процесс, который берется во внимание только на среднем или долгосрочном временном периоде. Именно поэтому экономический рост является одним из важнейших показателей, которые характеризуют развитие страны и, следовательно, является одной из основных вопросов экономики, привлекающих внимание со стороны экономистов и политиков во всем мире. По его динамике оценивают состояние национальной экономики, развитие уровня жизни населения, судят о том, каким образом решается проблемы ограниченности ресурсов.

Экономический рост является сложным, долгосрочным явлением, подвергнутый таким ограничения как: чрезмерный рост населения, ограниченность ресурсов, неразвитость инфраструктуры, неэффективное использование ресурсов, чрезмерной государственное вмешательство. Экономический рост достигается за счет эффективного использования имеющихся ресурсов и за счет увеличения мощности производства в стране, и трактуется в экономической теории как увеличение ВВП, ВНП, НД, и, следовательно, национального богатства, включая производственную мощность, выраженную в абсолютных, и в относительных размерах, в расчете на душу населения, охватывающую также структурные изменения экономики.

В современной экономической теории выделяют два подхода к определению экономического роста. Во-первых, термин “рост”, как правило, несет смысл количественного увеличения. Пожалуй, самое откровенное заявление, что этот смысл должен быть решающим в интерпретации понятия “экономический рост”, можно найти в сочинениях профессора Саймона Кузнеца. Он категорично утверждал, что “... экономический рост является, по существу, количественным понятием”, и, следовательно, если необходимо добиться существенного прогресса в эмпирическом и теоретическом анализе явления роста, “…мы должны рассматривать количественный аспект как базовый”. Все это является общепринятым моментов. Однако наблюдается широкое несогласие с тем, что для более эффективного разбора экономического роста подходит измерение прироста номинальной величины валового продукта. Поэтому в дальнейшем в концепции экономического роста появился качественный аспект, основанный на стоимостном анализе. Как известно, продукт лучшего качества имеет более высокую стоимость по сравнению с его аналогами, отсюда можно сделать вывод, что качественный аспект имеет стоимостное выражение.

Нет однозначной трактовки экономического роста. Одни экономисты определяют экономический рост, как увеличение реального ЧНП и ВНП на душу населения или возрастание объема реального чистого национального продукта и валового национального продукта. Другие, что экономический рост выражается в качестве количественного изменения производства страны и представляет собой увеличение ВВП или чистого продукта предприятия. Есть и такая трактовка, по которой экономический рост- это системная категория, рассматривающая его, с одной стороны, как экономические отношения, характеризующиеся развитием человеческого капитала, увеличением инвестиций и внедрением инноваций. А с другой стороны, экономический рост характеризуется, как количественные и качественные изменения, которые ведут к улучшению жизни всего населения, увеличение национального богатства и развитию общества. Отсюда можно сделать вывод, что существует две категории экономического роста - это количественные изменения и аспект, который включает и количественные, и качественные изменения.

Таким образом, экономический рост - это увеличение за определенный промежуток времени объемов производства продукции в национально экономике, выраженные через реальный или номинальный ВНП и ВВП.

1.3 Модели экономического роста и выявление взаимосвязи с показателями интеллектуального капитала

Хотя подавляющее большинство экономистов согласны, что в качестве меры роста используются таких показатели, как ВВП и ВНП на душу населения, но лишь немногие достигают согласия в вопросе о том, как объяснить рост экономики с течением времени. Отслеживать перемены национального дохода, которые зависят от инвестиций, потребления и капиталовооруженности помогают модели экономического роста. Главная задача построения моделей подобного рода заключается в определении условий, обязательных для равновесного роста, а именно такое развитие экономики, при котором объемы предложения и спроса, возрастающие от одного периода к другому, всегда равны между собой при полном задействовании труда и капитала. Именно поэтому рассмотрения макроэкономических моделей, их отличий, особенностей каждой из них в процессе решения экономических задач является важным моментом. В современной экономической литературе выделяют экзогенные и эндогенные модели экономического роста. В неоклассических моделях долгосрочные темпы роста определяются экзогенно нормами сбережений (модель Харрода-Домара) или скоростью технического прогресса (модель Солоу).

Модель Харрода-Домара является ранней посткейнсианской моделью экономического роста. Она используется для объяснения темпов роста экономики с точки зрения уровня сбережений и производительности капитала. Модель Харрода-Домара предназначена для установления условий постоянного, сбалансированного темпа экономического роста. Модель была разработана независимо друг от друга Роям Харродом в 1939, и Евсеем Домаром в 1946 году. Они вывели фундаментальное уравнение экономического роста, которое способно объяснить различные условия динамического равновесия:

G=s/c (1)

Данное уравнение показывает, какую необходимую долю должны занимать сбережения в национальном доходе, чтобы обеспечить накопление части прироста продукции, направленной на производственные цели.

На замену посткейнсианской модели Харрода-Домара пришла модель Солоу, являющейся экзогенной моделью роста. Это экономическая модель долгосрочного экономического роста, установленного в рамках неоклассической экономики. Солоу пытался объяснить долгосрочный экономический рост, обращая внимание на накопление капитала, рабочей силы или роста численности населения, а также роста производительности труда или технологического прогресса. В основе данной модели лежит неоклассическая производственная функция Кобба-Дугласа:

Y=AK^aL^1-a (2)

В модели Солоу устойчивый уровень потребления на душу населения определяется в следующем виде:



c?=(1-s)*f(k?) (3)

где s- это постоянная норм сбережений, а k?- капитал на одного работника. При устойчивом состоянии sf(k?)=(д+?+о)k?, следовательно, с?= f(k?)-(д+?+о)k?. Таким образом, величина капитала (k?), которая максимизирует потребление (с?) определяется в следующем виде:

f(k?_gold)= д+?+о (4)

Данное уравнение известно, как “золотое правило накопления капитала”. Источником для такого названия послужило библейской “Золотое правило”, в котором говорится: "Поступай с другими так, как ты бы хотели, чтобы они поступали с тобой." С экономической точки зрения “золотое правило” может быть истолкованы как траектория экономического роста, которая утверждает, что каждое поколение сберегает такую часть национального дохода, какую оставило им предыдущее поколение.

Первые усилия эмпирически проверить модель Солоу были крайне обнадеживающими. Модель, созданная при условии, что экономика находится вблизи траектории сбалансированного роста, соответствует эмпирическим фактам, установленным впервые Калдором. Он указал на следующие 6 “замечательных исторических постоянных”:

1) Доли национального дохода, полученные от труда и капитала примерно постоянны в течение длительного периода времени.

2) Темпы роста основного капитала на одного работника примерно постоянные в течение длительных периодов времени.

3) Темпы роста выпуска на одного работника примерно постоянные в течение длительных периодов времени.

4) Темпы роста капитала и выпуска примерно равны.

5) Норма доходности инвестиции, то есть ставка процента, примерно постоянная в течение длительного периода времени.

6) Реальная заработная плата растет с течением времени.

Калдор не утверждал, что какой-либо из этих величин будет постоянным на всем промежутке времени, наоборот, темпы роста и доли дохода должны сильно колебаться в период экономических циклов.

Тем не менее, не смотря на все положительные стороны данных моделей, измерение уровня сбережений и темпов технического прогресса оставались невыясненными. В связи с этим в середине 1980-х годов, группа теоретиков, занимавшихся вопросом экономического роста, выражает все большее недовольство по отношению к экзогенным факторам, определяющим долгосрочный экономический рост. Так появилась новая волна теоретических моделей экономического роста. Эндогенная теория роста пытается преодолеть этот недостаток путем создания макроэкономических моделей из микроэкономических основ. Домохозяйства, как предполагается, стремятся максимизировать полезность в рамках бюджетных ограничений, а фирмы прибыль. Решающее значение, как правило, уделяется производству новых технологий и человеческому капиталу. Появление новых моделей совершили революцию в теоретической базе экономического роста. Изменения наблюдались и в эмпирических исследованиях, которые вышли на качественно новый уровень, от узких, использующих ограниченные данные исследований до эмпирики, применяющей данные по всем странам мира и использующей эти данные для проверки гипотез о зависимостях экономического роста.

АК-модель, модель экономического роста с человеческим капиталом

Первой версией теории эндогенного роста была простейшая модель, AK-модель, которая не определяет четкого различия между накоплением капитала и технологическим прогрессом. По сути, данная модель эндогенного роста объединила воедино физический и человеческий капитал, накопление которых изучался неоклассической теорией роста. Все факторы в данной теории возрастают одновременно, что ведет и к изменению технологий, которые создают возможность к сочетанию большего объема факторов. Ранняя версия АК-теории была разработана Френкелем (1962), который утверждал, что совокупная производственная функция может иметь постоянную или даже увеличивающуюся отдачу от предельных факторов производства. Это происходит в связи с тем, что, когда фирмы накапливают больше капитала, частью этого капитала будет являться интеллектуальный капитал, который создает технологический прогресс, и этот прогресс будет компенсировать тенденцию уменьшения предельной производительности капитала. В частном случае, когда предельная производительность капитала является постоянной, совокупный объем производства Y будет пропорционален общему объему капитала K. Данная модель эндогенного роста является дополнением модели Солоу. В модели Солоу производственная функция имеет следующий вид: Y=AK^aL^1-a. Если принять, что а=1, А=const., то получим:

Y = AK (5)

в приведенном выше уравнении А- это уровень технологии, где А>0. Отсюда и название «АК-модель». Согласно АК-модели, темпы роста экономики в долгосрочном периоде зависят от нормы сбережений. Например, если будет сохраняться фиксированная доля выпуска, и есть фиксированная норма амортизации д, уровень совокупных валовых инвестиций будет иметь следующий вид, выраженный через дифференциальное уравнение:

K=sY-(д+n)K (6)

где n- прирост населения. Учитывая (5) следует, что темп роста капиталовооруженности равен тему роста выпуска и определяется по формуле:



(7)

Поэтому увеличение нормы сбережений (s) приведет к повышению долгосрочных темпов роста. Пол Ромер (1986) произвел подобный анализ. Основными факторами эндогенного роста в модели Ромера выступают “знания” и “информация”. Данная модель показывает, что наличие устойчивого роста возможно благодаря техническому прогрессу, который определяется обучением работников в процессе их деятельности. Основные достижения этого процесса фирмы определяют, как внешний эффект. Следовательно, постоянные темпы прироста определяют межвременные предпочтения потребителей, то есть поведенческие параметры. В модели Ромера (1986) допускается перераспределение совокупного объема человеческого капитала между производством и сферой научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок (НИОКР), согласно функции предпочтения потребителей. Соответственно, в модели, предложенной Полом Ромером, темп роста на прямую зависит от величины человеческого капитала, который сосредоточен в сфере образования, то есть получении новых знаний и навыков. В действительности это подразумевает, что влияние сферы научных исследований на экономику происходит не только посредством прикладных идей и разработок. Само существование данной сферы является необходимым, но не достаточным условием экономического роста, так как обеспечивает накопление человеческого капитала. Согласно теории Пола Ромера, страны, обладающие наибольшим объемов человеческого капитала, имеют более высокие темпы экономического роста. Таким образом, на основании данной теории, можно сделать вывод, что еще одни фактором, который будет содействовать увеличению темпов экономического роста, будет являться международная торговля, так как обмен продукцией между странами будет расширять границы экономической системы и приведет, таким образом, к повышению совокупного человеческого капитала.

Лауреат Нобелевской премии Роберт Лукас провел аналогичный анализ, только в его модели “двигателем роста” является человеческий капитал, накопление которого повышает как производительность труда, так и физический капитал. Главная особенность его модели в том, что накопление человеческого капитала является активным процессом, который требует затрат определенных ресурсов. Основная идея модели заключается в том, что люди распределяют свое время между работой и обучением. Таким образом, существует компромисс, так как при затрате времени на профессиональную подготовку, люди отказываются от части дохода, который они могли бы получить, но повысив свою производительность, они максимизируют свою будущую заработную плату. В общем, в модели Лукаса идет максимизация долгосрочного потребления, в условиях оптимального накопления человеческого капитала и физического капитала, то есть оптимальной доле времени, которую потребитель отводит каждому сектору.

Простая модель накопления человеческого капитала представлена стандартной производственной функцией:

Y=AK^a (uL)^1-a (8)

где А - технологический параметр, h - человеческий капитал, уровень образования на душу населения, L -труд населения. Совокупный объем человеческого капитала (Н), равен: Н=L*u. Лукас посчитал, что темп роста уровеня образования на одного человека определяется в соответствии со следующим соотношение:

?=г(1-u)h (9)

u -доля времени, которую отдельный индивид тратит на работу. (1-u) - время, которое он тратит на обучение, а г- параметр эффективности сектора образования.

Накопление физического капитала рассчитывается следующим образом:

K=Y-C (10)

В данном случае, в модели отсутствует амортизация человеческого и физического капитала.

Таким образом, накопление человеческого капитала может являться источником постоянного роста. Модель, предложенная Лукасом, отводит человеческому капиталу роль фактора, накопление которого может являться источником постоянного роста, наравне с техническим прогрессом.

Инновации и рост

За АК-теорией последовала вторая волна эндогенной теории роста, общеизвестной как “инновационная” теория роста, которая признает, что интеллектуальный капитал, источник технологического прогресса, отличен от физического и человеческого капитала. Физический и человеческий капитал аккумулируется посредством сбережений и обучения, но интеллектуальный капитал растет посредством инноваций. Одна из версии инновационной теории была начата Полом Ромером (1990), который предположил, что совокупная производительность - возрастающая функция степени разнообразия продукта. Модель П.Ромера показывает наличие возможности стабильного роста с устойчивым темпом прироста на основе внедренного технического прогресса (эндогенного роста). Технический прогресс выражается в увеличении типов производственных (промежуточных) продуктов, горизонтальный тип технического прогресса, каждый из которых отожествляется с определенной технологией. Источником покрытия затрат на НИОКР (R&D) выступает монопольная прибыль производителя производственного продукта, для получения которой он проводит исследования. В данной модели инновации вызывают рост производительности, создавая новые, но не обязательно улучшенные, варианты продуктов. Есть три типа агентов в этой модели. Во-первых, производители конечной продукции имеют трудовые и промежуточные затраты, которые она объединяют, чтобы произвести конечный товар. Во-вторых, НИОКР фирмы расходуют часть ресурсов на изобретение новых видов продукции. Как только продукт будет создан, вводящая новшества фирма получит бесконечный патент, который позволит ей продавать данный товар по любой цене, которую она выберет. Эта цена будет выбрана с учетом максимизации прибыли. В-третьих, домашние хозяйства максимизируют полезность согласно обычному бюджетному ограничению. Предполагается производственная функция Диксита, Спенса и Стиглица, в которой заключительная продукция произведена трудом и континуумом промежуточных продуктов:

Y=L^1-a di, 0<a<1 (11)

где L является совокупным предложением труда (предполагается, что L- константа); х(i) - количество применяемого i-го типа промышленных товаров; А - параметр производительности конечной продукции, различных промежуточных продуктов, которые доступны для использования; а - эластичность выпуска по промежуточному продукту. Интуитивно понятно, что увеличение разнообразия продукции, измеряемое через А, повышает производительность.

Другая версия инновационной теории роста - теория Шумпетера, развитая Агионом и Хоуиттом (1992), Гроссманом и Хелпменом (1991). В модели, разработанной Гроссманом и Хелпменом, несовершенная конкуренция подразумевается, как необходимое звено наличия эндогенного роста. Здесь речь идет только об особой форме монопольного права на новые виды товаров и методов технологий, и вся прибыль монополиста направляется в научно-исследовательский сектор. Этот сектор является полностью конкурентным.

Теория Шумпетера сосредотачивается на инновациях, улучшающих качество продукции и заменяющих устаревшие виды товаров. Эти усовершенствования качества продукции представляют собой более или менее непрерывный процесс модернизации. Таким образом, данный вариант следует рассматривать как взаимодополняющий анализ подхода, рассматривающего разнообразие продукции.

Для анализа инноваций в первом подходе предполагалось, что новые виды предельных продуктов не взаимодействуют непосредственно со старыми. То есть, введение нового вида товара не означало, что товары старого типа перестанут быть востребованными. Важным аспектом “шумпетерианской модели” является то, что, когда продукт или технология улучшается, новый товар или метод имеет тенденцию вытеснять старую. Процесс получил название “творческое разрушение” (1942). Таким образом, создание товаров более высокого класса вытесняют товары, которые находятся на класс ниже.

В “шумпетерианской модели” совокупный выпуск снова определяется множеством промежуточных товаров, но в этот раз в следующем виде:

Y=L^1-a x(i)^a di, (12)

где на этот раз присутствует фиксированный размер разнообразия продукции, нормированный на единицу, и каждый промежуточный продукт (i) имеет отдельный параметр производительности A(i). Каждый сектор монополизирован и производит cвою промежуточную продукцию с постоянными предельным затратам на единицу. Монополист в i-том секторе сталкивается с кривой спроса, определенной предельным продуктом: a?(A(i)L/x(i))^1-a этого промежуточного продукта. Приравняв предельный доход к предельной стоимости единицы получаем прибыль монополиста:



x(i)=оLA(i) (13)

где о=a^2/(1-a). Используя данное соотношение для замены x(i) в производственной функции, получаем следующее значение:

Y=иAL (14)

где и=о^a, а A- средний параметр производительности:

A= di. (15)

Инновации в теории Шумпетера приводят к улучшению качества продукции. Инновации в каждом i-ом секторе имеют свою особенность, параметр производительности которой A(i) отличается от предыдущего на величину фиксированного фактора, г>1. Предположим, что вероятность того, что инновации произойдут в i-ом секторе равна мdt. Тогда темп роста A(i):

* = (16)

Следовательно, ожидаемый темп роста A(i):

E(g)=м(г-1) (17)

Вероятность того, что инноваций произойдут в i-ом секторе м, пропорциональна установленным расходам на НИОКР (R&D):



м = л*R/A (18)

где R - это количество конечной продукции, которая расходуется на НИОКР (R&D), и где деление на А учитывает силу возрастающей сложности. То есть, по мере развития технологий производство становится все более сложным, и, следовательно, общество должно увеличивать расходы на НИОКР только, чтобы поддерживать инновации на том же уровне, как раньше.

Из равенства (14) следует, что темп роста (g) совокупного объема производства- это темп роста среднего параметра производительности А. Согласно закону больших чисел g равен ожидаемым темпам роста каждого параметра производительности. Из это следует:

...