Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

Промышленность, производство->Курсовая работа
Документ — сложный объект, представляющий собой единство информации и материального (вещественного) носителя Выяснить его сущность — это задача, котор...полностью>>
Промышленность, производство->Реферат
В прошлом информация считалась сферой бюрократической работы и ограниченным инструментом для принятия решений Сегодня информацию рассматривают как оди...полностью>>
Промышленность, производство->Реферат
Главное условие построения информационного общества, — это наличие информационных ресурсов, которые накапливались во все времена в библиотеках В мире ...полностью>>
Промышленность, производство->Курсовая работа
ОК ЛИТЕРАТУРЫ ГЛАВА 1: КИНЕМАТИЧЕСКИЕ РАСЧЕТЫ 1) Расчет КПД привода: КПД муфты: КПД цилиндрической передачи: КПД цепной передачи: Общий КПД привода: =...полностью>>

Главная > Статья >Промышленность, производство

Сохрани ссылку на реферат в одной из сетей:

Большое внимание уделено определению устойчивости текущего социально-экономического положения Свердловской области, описанию бистабильных и хаотических режимов в предкризисном периоде 1995-1997 гг., в период кризиса 1998 г., в период последующего восстановительного роста 1999-2003 гг. и в период стабилизации развития до 2008 г.

В данной работе использован метод диаграммного анализа текущих состояний объекта исследования, который позволяет по диаграммам идентифицировать текущие состояния экономики Свердловской области, определять их устойчивость, локальную или глобальную, области метастабильных состояний и особых (критических) точек, а также отслеживать их изменение.

Число анализируемых показателей является ограниченным: V - валовой региональный продукт, M - денежные доходы населения, I - инвестиции в основной капитал, R - внутренние затраты на исследования и разработки, P - численность постоянного населения.

В математических моделях использовались относительные величины, имеющие определенный экономический смысл:

Показатели на 1 руб. затрат на исследования и разработки:

e - экономическая эффективность затрат на исследования и разработки (V/R);

s - социальная эффективность затрат на исследования и разработки (M/R);

c - обеспеченность инновационных процессов необходимым приростом основных фондов (I/R).

Показатели на душу населения:

v - валовой региональный продукт (V/P);

m - денежные доходы (M/P);

i - инвестиции в основной капитал (I/P);

r - внутренние затраты на исследования и разработки (R/P).

Темповые показатели:

tV - среднегодовой темп роста валового регионального продукта;

tM - среднегодовой темп роста денежных доходов на душу населения;

tI - среднегодовой темп роста инвестиций в основной капитал;

tR - среднегодовой темп роста внутренних затрат на исследования и разработки.

Часть относительных показателей в зависимости от конкретных тактических и стратегических задач, стоящих перед органами управления, могут выступать в качестве критериев управления.

В рамках исследования были выдвинуты и проверены некоторые гипотезы.

Анализ литературы показал, что наиболее распространенный способ моделирования экономических систем - построение модели типа «тренд + циклическая составляющая + случайная компонента». В реальности данная модель является достаточно жесткой и не отражает особенностей поведения экономической системы.

Главная идея нелинейной динамики состоит в том, что многие сложные системы могут быть просто описаны с помощью нескольких переменных - параметров порядка. В наиболее важных областях пространства параметров, где меняется число или устойчивость решений, систему можно описывать с помощью одних и тех же соотношений. Это требует локального анализа поведения системы [16].

В данном исследовании выдвигались к рассмотрению следующие виды нелинейных моделей:

экспоненциальная функция: y = aebx (1)

логарифмическая функция: y = a + b 1n x (2)

степенная функция: y = axb (3)

полиномиальная функция: y = a + b1x + b2x2 +... + bnxn (4)

Указанные виды нелинейных функций использовались для аппроксимации потенциальных функций к фактическим статистическим данным для следующих зависимостей:

e = ƒ (c) (5)

v = ƒ (c) (6)

v = ƒ (r) (7)

Первым этапом нелинейного моделирования ЭТР является выбор аппроксимирующей функции (1)-(4) для ограниченного числа взаимосвязанных показателей (5)-(7). Обработка экспериментальных данных в каждом случае проводилась методом наименьших квадратов. Во всех случаях опытным путем было доказано, что наилучшей аппроксимирующей функцией является полиномиальная функция различных степеней вида (4). В дальнейшем сравнение прогностических качеств моделей проводилось только по числу степеней полинома.

Для дальнейшего моделирования зависимостей были составлены корреляционные матрицы (табл. 1-3) с целью отбора тех показателей, между которыми наблюдается сильная теснота связи.

Естественным образом подтвердилось наличие тесной связи между среднедушевым ВРП и такими показателями, как инвестиции и затраты на исследования и разработки, приведенные на душу населения. Значимая корреляция наблюдается между денежными доходами и инвестициями на душу населения, а также затратами на исследования и разработки (табл. 1).

Таблица 1

Корреляционная матрица для среднедушевых показателей

ВРП на душу населения

Инвестиции на душу населения

Затраты на исследования и разработки на душу населения

Денежные доходы на душу населения

ВРП на душу населения

1, 00

0, 99

0, 81

0, 93

Инвестиции на душу населения

0, 99

1, 00

0, 82

0, 94

Затраты на исследования и разработки на душу населения

0, 81

0, 82

1, 00

0, 95

Денежные доходы на душу населения

0, 93

0, 94

0, 95

1, 00

Установлено наличие тесной связи между показателями, приведенными на 1 руб. затрат на исследования и разработки. В частности, это связи по парам «экономическая эффективность инноваций и обеспеченность инноваций приростом основных фондов», «социальная эффективность инноваций и обеспеченность инноваций приростом основных фондов» (табл. 2).

Таблица 2

Корреляционная матрица для показателей, приведенных на 1 руб. затрат на исследования и разработки

Экономическая эффективность затрат на исследования и разработки

Обеспеченность инновационных процессов необходимым приростом основных фондов

Социальная эффективность затрат на исследования и разработки

Экономическая эффективность затрат на исследования и разработки

1, 00

0, 88

0, 65

Обеспеченность инновационных процессов приростом основных фондов

0, 88

1, 00

0, 82

Социальная эффективность затрат на исследования и разработки

0, 65

0, 82

1, 00

По корреляции темповых показателей выяснено, что существует прямая достаточно значимая связь темпов роста ВРП и темпов роста инвестиций. Теснота связи темпов роста ВРП и темпов роста затрат на исследования и разработки - средняя, что может свидетельствовать о наличии временного лага между вложениями в исследования и производством добавленной стоимости (табл. 3).

Таблица 3

Корреляционная матрица для темповых показателей

Темп роста ВРП

Темп роста инвестиций

Темп роста затрат на исследования и разработки

Темп роста денежных доходов

Темп роста ВРП

1, 00

0, 90

0, 67

0, 73

Темп роста инвестиций

0, 90

1, 00

0, 64

0, 68

Темп роста затрат на исследования и разработки

0, 67

0, 64

1, 00

0, 79

Темп роста денежных доходов

0, 73

0, 68

0, 79

1, 00

Пары зависимостей, по которым наблюдалась тесная связь (коэффициент корреляции 0, 70-0, 99), обработаны полиномами различных степеней. Так, например, в большинстве случаев экспериментальные данные обрабатывались полиномом 4-й степени:

y = b0 + b1x + b2x2 + b3x3 + b4x4. (8)

Параметры b0, b1, b2, b3, b4 определялись для функции y=ƒ (x) на основании статистических данных.

Оценка модели e = ƒ (c). В исследовании было рассмотрено обособленное влияние инвестиций - модель v=ƒ (i) - и затрат на исследования и разработки - модель v=ƒ (r) - на ВРП. Вместе с тем необходимо понимать, что эти процессы происходят одновременно. Рост валовой добавленной стоимости, а соответственно и доходов населения, приводит к росту валовых сбережений, что в свою очередь увеличивает валовые инвестиции. Исследования и разработки, воплощенные в конечной продукции, увеличивают валовую добавленную стоимость и предъявляют большой спрос на инвестиционные ресурсы для обновления основного капитала предприятий. При этом потенциал использования как старого, так и нового знания зависит от имеющегося запаса основного (физического) капитала и от темпа его накопления. В то же время само накопление физического капитала представляет собой не что иное, как воплощаемое в экономике новое знание.

Ключевой характеристикой экономически растущего общества является «технологический динамизм»; чем он больше, тем выше расположена выпуклая кривая технического прогресса в осях координат «темп роста выпуска (добавленной стоимости) - темп накопления капитала (инвестиций)» - рис. 1. При этом выпуклость отражает известное свойство убывающей производительности капитала.

Таким образом, экономическое развитие определяется как капиталовооруженностью и ее динамикой, обусловленной, прежде всего, инвестициями, так и затратами на НИОКР. Кроме того, при моделировании инвестиционно-инновационной динамики важно учитывать определенный лаг (временное запаздывание) в изменении роста валовой добавленной стоимости от прироста инвестиций и затрат на исследования и разработки. На рис. 2 показана динамика ВРП текущего года на рубль затрат на НИОКР предыдущего года и динамика инвестиций на рубль затрат на НИОКР с лагом в один год.

На рис. 2 отчетливо видно, что в кризисный 1998 г. экономическая эффективность затрат на исследования и разработки, хотя и существенно уменьшилась, но не достигла минимального значения. Минимальные значения ВРП на рубль затрат на НИОКР и обеспеченность НИОКР инвестиционными ресурсами приходятся на начало стабилизации экономического роста - 2002 г.

Это может быть объяснено тем, что в момент завершения периода восстановительного роста небольшой прирост затрат на НИОКР резко увеличивает полезность инновационной продукции. При этом существующий спрос начинает удовлетворяться путем выпуска меньшего числа продуктов и за достаточно короткое время.

Тем не менее спад 1998 г. был достаточно резким. К этому привела аморфность научно-промышленной политики в течение всего периода радикальных экономических преобразований, проявившаяся в слабой стуктурированности целей и недостаточности мер прямой и косвенной поддержки инновационной деятельности.

Своевременного и адекватного возмещения финансово-ресурсной базы для инновационной деятельности за счет собственных (внутренних) источников предприятий или заемных средств не произошло, да и не могло произойти в силу того, что высокая активность в высокозатратной инновационной сфере может быть обеспечена только при условии доминирующей роли государства и его финансовой поддержке.

После 2002 г. начинается период стабилизации роста, когда ежегодное приращение обеспеченности НИОКР инвестиционными ресурсами в свою очередь вызывает рост экономической эффективности затрат на исследования и разработки. В предкризисный 2007 г. инвестиции на рубль затрат на НИОКР продолжают расти, но экономическая эффективность этих затрат начинает снижаться.

Приведенные выше выкладки позволяют экономически интерпретировать модель e=ƒ (c). Модель описывает зависимость экономической эффективности инноваций (ВРП на 1 руб. затрат на исследования и разработки предыдущего года) от показателя с - обеспеченности НИОКР необходимым притоком инвестиций за предыдущий период (рис. 3).

Рис. 3. Потенциальная функция для зависимости экономической эффективности НИОКР от обеспеченности НИОКР инвестиционными ресурсами за предыдущий период по Свердловской области за 1995-2007 гг.: аппроксимирующая функция - полином 6-й степени

Следует заметить, что с точки зрения общей теории система, в которой может успешно происходить возникновение и распространение новшеств, должна обладать определенными структурными свойствами. Основное свойство с позиции объяснения эволюции системы связано с понятием структурной устойчивости. Под этим обычно подразумевается реакция рассматриваемой системы на введение в нее новых элементов (технологий, продуктов, организационно-управленческих решений и т. п.), способных увеличивать поле своей активности и вовлекать во взаимодействие другие элементы и процессы, происходящие в системе. По-видимому, в достаточно общей ситуации успешное внедрение новшеств связано с «расшатыванием» структурной устойчивости системы путем создания для нее сильно неравновесных условий. Таким образом, система, в которой новшества успешно применяются и могут перестроить систему на новый режим работы, должна обладать некоторой структурной неустойчивостью в смысле неспособности противостоять возникающим структурным флуктуациям.

На рис. 3 показаны достаточно существенные флуктуации региональной социально-экономической системы. Учитывая большое число колебаний фактических данных, в качестве аппроксимирующей функции был использован полином 6-й степени. Динамика фактических показателей может при этом рассматриваться как хаотическая [15].

На рис. 3 три минимума и два максимума функции e=ƒ (c). Крайний левый минимум описывает ситуацию 2002 г., рассмотренную выше. Два других минимума позволяют сделать достаточно убедительный вывод о наличии бифуркации в инвестиционно-инновационной сфере в преддверии системных кризисов. Два устойчивых минимума экономической эффективности НИОКР, примерно равных по величине, возникают при разных значениях параметра «с».

Правый минимум соответствует низкому значению затрат на НИОКР в предкризисные 1996-1997 гг. В те годы действительно имело место недофинансирование сферы НИОКР со стороны государства, а у частных предприятий не было средств на проведение исследований и разработок. Это привело к тому, что в этот период параметр с был один из самых больших за весь анализируемый период. Средний минимум соответствует ситуации 2006-2007 гг. В этот период и затраты на НИОКР, и инвестиции прирастали достаточно высокими темпами, что привело к относительному снижению параметра с. Таким образом, экономическая эффективность инноваций может достичь минимума при различных значениях обеспеченности НИОКР инвестиционными ресурсами.

Согласно экспериментальным данным, максимальное значение экономической эффективности НИОКР наблюдается при больших значениях параметра с, что соответствует ситуации, когда инвестиции прирастают большими темпами, чем прирастают затраты на исследования и разработки. Однако может наблюдаться и иная ситуация, когда высоким значениям экономической эффективности НИОКР соответствуют малые величины затрат на исследования и разработки. При этом важно отслеживать «качество» этих затрат и направленность применения результатов НИОКР (нано- и биотехнологии, информационные технологии, эффективная энергетика, высокотехнологичное здравоохранение и др.). Относительно небольшие затраты на исследования в этих отраслях экономики дадут колоссальный экономический эффект.

Говоря о «качестве» затрат на исследования и разработки, необходимо остановиться на «инновационных ловушках развития». Для понимания сути этого явления воспользуемся терминологией Д. Норта [17]. Как отмечает Д. Норт, «приращение изменений в технологической сфере, однажды принявшее определенное направление, может привести к победе одного технологического решения над другими даже тогда, когда первое технологическое направление, в конце концов, оказывается менее эффективным по сравнению с отвергнутой альтернативой».

В этой связи, рассматривая два максимума функции e=ƒ (c), мы можем отнести их к «инновационным ловушкам». Формирование инновационной ловушки происходит за менее короткий срок, чем выход из нее. Выход из инновационной ловушки длителен и достаточно труден (бифуркационная точка - новый экономический кризис). Эволюционный путь возможен, но только с помощью государства. Пока оно само не изменит свою политику с краткосрочной модели на долгосрочную и не начнет вкладывать в свой капитал (в большей степени в человеческий, поскольку вложения в производственный капитал могут быть осуществлены и частным сектором), показывая, таким образом, серьезность своих намерений, экономические

агенты будут чувствовать себя неуверенно и не будут осуществлять долгосрочных инвестиций и затрат на исследования и разработки, т. е. менять свою поведенческую модель с краткосрочной на долгосрочную. Только тогда, когда экономические агенты-резиденты начнут получать выгоды от следования долгосрочной модели, можно ожидать перехода системы в точку устойчивого максимума.

Функция e=ƒ (c) является максимизируемой по определению. Соответственно движение к точке глобального максимума - есть процесс самоорганизации региональной социально-экономической системы, а все остальные точки являются неустойчивыми. В целом же моделирование экономико-технологической реальности региона позволяет найти «точки роста» эффективности НИОКР при резонансном воздействии на конвергентные технологии.

Следует отметить, что экономико-технологическая реальность региона формируется при взаимопроникновении разных технологий, это в каком-то смысле усредненная экономико-технологическая база устойчивого роста, элементы которой отвечают ситуации, предсказанной Ю.В. Яременко: «Ставка только на высокопродуктивные отрасли может привести к тому, что экономика в целом будет низкопродуктивна, маломасштабна... Страна с полной занятостью, ориентированная на средние технологии, в целом даст гораздо более высокую производительность труда» [17]. Концепция экономико-технологической реальности позволяет анализировать, предвидеть и управлять синергетическими процессами и эффектами коэволюции сложившихся и возникающих технологических укладов, избежать перекосов в структурной политике и способствовать успешному развитию региональных социально-экономических систем.

Список литературы

1. Миндели Л.Э., Пипия Л.К. Концептуальные аспекты формирования экономики знаний // Проблемы прогнозирования. 2007. №3.

2. Сэмюэлс У.Дж.Институциональная экономическая теория //Панорама экономической мысли конца XX столетия. В 2х томах. СПб.: Экономическая школа, 2002. Т. 1.

3. Мейер К., Дэвис С. Живая организация. М.: Добрая книга, 2007.

4. Фостер Л. Нанотехнологии. Наука, инновации и возможности. М.: Техносфера, 2008.

5. Котенко В.П. История и философия технической реальности: Учеб. пособие для вузов. М.: Академический проект; Трикста, 2009.

6. Кудрин Б.И. Онтология и гносеология технической реальности // Доклад на XXII Всемирном философском Конгрессе, 31 июля 2008 г., Сеул.

7. Данилов Ю. А., Кадомцев Б. Б. Что такое синергетика? // Нелинейные волны. Самоорганизация. М.: Наука, 1983.

8. Мясникова Л. Смена парадигмы. Новый глобальный проект // Мировая экономика и международные отношения. 2006. №6.

9. Информационная экономика и концепции современного менеджмента: Материалы Первых Друкеров-ских чтений /Под ред. Р.М. Нижегородцева. М.: Доброе слово, 2006.

10. Стратегия научно-технологического прорыва // Сборник научных трудов под ред. Ю.В. Яковца, ОМ. Юня. М.: МФК, 2001.

11. Хакен Г. Синергетика. М.: Мир, 1985.

12. Мун Ф. Хаотические колебания. М.: Мир, 1990.

13. Арнольд В. И. Теория катастроф. М.: Наука, 1983.

14. Гилмор Р. Прикладная теория катастроф. М.: Мир, 1984. T. 1, 2.

15. Быстрай Г.П. Методы синергетики в анализе структурных сдвигов в промышленности: Разработка унифицированных моделей и алгоритмов анализа устойчивости текущих состояний в условиях внешнего и внутреннего управления // Вестн. Кибернетики. Тюмень: Изд-во ИПОС СО РАН, 2003, в. 2, c. 71-88.

16. Братченко Н.Ю. Разработка схемы исследования нелинейных динамических систем // Вестник ТИСБИ. 2005 г. Вып. № 2.

17. Яременко Ю.В. Экономические беседы. Запись С.А. Белановского. М.: Центр исследований и статистики науки. 1999.

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://institutiones.com/



Скачать работу

Похожие работы:

  1. Экономико-математическое моделирование процессов миграции рабочей силы и безработицы

    Курсовая работа >> Математика
    ... ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ЭКОНОМИКИ, УПРАВЛЕНИЯ И ПРАВА КУРСОВАЯ РАБОТА по дисциплине: «Экономико-математическое моделирование» ... отражением реальности, т.к. ... . Неоклассическая концепция добровольной безработицы ... , а в регионе иммиграции – нехватка ...
  2. Экономика и управление предприятием: Конспект лекций

    Конспект >> Менеджмент
    ... связи:- экономика предприятия;- ... Концепция маркетинга. В основу концепции ... : Регион Район ... моделирование процессов ОПП Отдел планирования подготовки производства (ОППП) 2 Изготовление специальной технологической ... и реальности осуществления предложенных ...
  3. Шпаргалка по Экономике (10)

    Шпаргалка >> Экономика
    ... экономики (необходимое условие повышения благосостояния народа) Преодоление структурно-технологической ... Концепция СНС рассматривает экономику как ... квадратов. Методы модели­рования в сочетании ... оценки реальности поставленных целей ... развития регионов Региональное ...
  4. Государственное регулирование экономики (40)

    Реферат >> Экономика
    ... экономики. 2. Теоретические концепции государственного регулирования экономики. 3. Сущность переходной экономики ... развития различных регионов и ... моделирования. 1. Модель никогда не сможет отразить всех черт реальности ... и технологическое обновление отраслей ...
  5. Денежно-кредитные механизмы экономического роста регионов на примере Сахалинской области

    Дипломная работа >> Финансы
    ... концепция новой роли региональных банков в экономикерегион ... из объективных реальностей функционирования новых ... и продолжительности технологических циклов производства, ... путем полносистемного моделирования). Матричное моделирование и комплексный ...

Хочу больше похожих работ...