|
приближаться к переднему краю техники36. Установленные закономерности позволяют осуществлять прогнозы возможных сдвигов на геополитической арене с учетом инновационного фактора развития. Еще одним индикатором большого цикла может служить показатель доли добавленной стоимости наукоемких отраслей в ВВП страны. Дело в том, временная траектория этого показателя имеет дугообразную форму, которая воспроизводит форму большого цикла с определенным (для ведущих стран 5-летним) упреждением во времени. К наукоемким отраслям в первом приближении для получения статистических оценок относят машиностроение и химическую промышленность. Таким образом, данный показатель может использоваться для упреждающих прогнозов диагностирования времени наступления той или иной фазы конъюнктурного цикла и смены инновационной парадигмы. Указанные статистические индикаторы (8)-(11) вытекают непосредственно из теоретических соображений и моделей развития инновационной сферы, чем и было обусловлено их включение в данный параграф. Рассмотренные выше макромодели инновационного рынка позволяют, прежде всего, использовать их для уяснения тех перспектив, которые имеет Россия с точки зрения развития сферы высоких технологий. Конкретные программы развития инновационного сектора отечественной промышленности должны сообразовываться с представлениями о фазе технологического развития страны и перспективах ее трансформации к новому этапу. 2.2. Определение факторов, влияющих на динамику инновационного рынка Помимо уяснения неких глобальных, «больших» закономерностей функционирования инновационного рынка с помощью классических микро3l' Клипов В.Г. Научно-технический прогресс и большие циклы конъюнктуры мирового хозяйства// «Проблемы прогнозирования», Лг1,2003. |
Описанный алгоритм расчета взаимосвязи темпов экономического роста и уровня технологического разрыва не применим к стране-эталону США. Для этой страны необходим какой-то другой подход. Здесь используется процедура оценки показателя разрыва Az„, который показывает недоиспользованный технологический ресурс страны с точки зрения сопоставления эффективности техники среднего уровня и переднего края: Дг„ =(1 —дгл/хс)100%, (26) где хли хсзначения производительности труда (ВВП/чел.-час) на лучших и средних предприятиях страны соответственно. При оценке эффективности передовой техники учитывается добавленная стоимость в расчете па человеко-час рабочего времени производственных рабочих четверти общего количества фирм, отличающихся в лучшую сторону по этому показаСоотнося оценку (26) с темпами прироста ВВП в расчете на человекочас (у) в данной стране, можно получить коэффициент связи между уровнем недоиспользования технологических возможностей в стране с темпами ее развития: кй=Аz j y (27) Расчеты показывают, что соотношение (27) для США составляло 16,5 (43,0/2,6), Японии 11,8 (94,0/8,0), ФРГ 14,3 (86,0/6,0), Италии 14,8 (85,0/5,8), Франции 15,9 (81,0/5,1) [52, с.126]. Полученные результаты выявляют две важные закономерности. Первая стране-лидеру НТО гораздо труднее сократить разрыв между ее средним и передовым уровнями техники, чем догоняющим странам. Вторая чем ближе страна к лидеру, тем труднее для нее приближаться к переднему краю техники [52, с.126]. Установленные закономерности позволяют осуществлять прогнозы возможных сдвигов на геополитической арене с учетом инновационного фактора развития. Еще одним индикатором большого цикла может служить показатель доли добавленной стоимости наукоемких отраслей в ВВП страны. Дело в том, временная траектория этого показателя имеет дугообразную форму, которая воспроизводит форму большого цикла с определенным (для ведущих стран 5-летним) упреждением во времени. К наукоемким отраслям в первом приближении для получения статистических оценок относят машиностроение и химическую промышленность [52, с.132]. Таким образом, данный показатель может использоваться для упреждающих прогнозов диагностирования времени наступления той или иной фазы конъюнктурного цикла и смены инновационной парадигмы. Указанные статистические индикаторы (24)-(27) вытекают непосредственно из теоретических соображений и моделей развития инновационной сферы, чем и было обусловлено их включение в данный параграф. Рассмотренные выше макромодели инновационного рынка позволяют, прежде всего, использовать их для уяснения тех перспектив, которые имеет Россия с точки зрения развития сферы высоких технологий. Конкретные программы развития инновационного сектора отечественной промышленности должны сообразовываться с представлениями о фазе технологического развития страны и перспективах ее трансформации к новому этапу. 2.2. Определение факторов, влияющих на динамику инновационного рынка Помимо уяснения неких глобальных, «больших» закономерностей функционирования инновационного рынка с помощью классических микрои макроэкономических моделей не меньшее значение имеют и конкретные эффекты на этом рынке, которые, хотя и не имеют универсального характера, на определенных временных участках все же могут определять характер социально-экономического развития страны. Для уяснения |