Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Анализ текущей фазы развития экономики России с позиции теории Н.Д.Кондратьева

Экономический анализ | (33) УЭкС, 9/2011 Прочитано: 22584 раз
(0 Голосов:)
  • Автор (авторы):
    Карамушка Александр Юрьевич
  • Дата публикации:
    24.09.11
  • № гос.рег.статьи:
    0421100034/0331
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    Международный эколого-политологический университет

Анализ текущей фазы развития экономики России с позиции теории Н.Д.Кондратьева

Карамушка Александр Юрьевич

Аспирант

Международный эколого-политологический университет

Аннотация. Экономическое и социальное развитие зависит от различных факторов. Поэтому прогнозы рассчитывают с учетом нескольких вариантов, чтобы оценить возможные перемены. Особенно актуально прогнозирование становится в современных условиях, когда развитие экономической системы носит многосложный характер (с одной стороны в интеграционные процессы вовлекаются все больше стран, а с другой стороны проявляется резкая динамика изменений основных экономических показателей). Автор статьи, опираясь на крупные исследования российских экономистов, показывает важность теории циклов Кондратьева при построении долгосрочных прогнозов экономики России.

Ключевые слова: теория  Н.Д. Кондратьева, экономический прогноз, метод Чебышева.

Abstract. Economic and social development depends on various factors. Therefore, predictions calculated based on several options, to assess possible changes. Forecasting becomes especially relevant in today's conditions, when the development of the economic system is polysyllabic character (with one hand in the integration processes involved more countries and on the other hand shows a sharp change dynamics of key economic indicators). The author, based on large studies of Russian economists, shows the importance of the theory of Kondratieff cycles in the construction of long-term forecasts of the Russian economy.

Keywords: theory of ND Kondratyev, economic forecast, Chebyshev method.

В своей основной работе[1] русский экономист Н. Д. Кондратьев (1892–1938 гг.), выдвинул теорию циклов экономической конъюнктуры длительностью 40–60 лет, проанализировав некоторые макроэкономические показатели стран Западной Европы и США с 1790 по 1920 г. (более полной статистики на тот момент не было). Построив и сгладив графики, устранив краткосрочные колебания, он обнаружил, что значения этих показателей синхронно движутся в долгосрочном периоде.

Абсолютным   большинством ученых не рассматривается развитие российской экономики  с на основании теории длинных циклов, ибо для проведения анализа нужны  достоверные и однородные данные за длительный период времени. В России только в XX веке поменялось три разных экономических модели развития. Кроме того, что большинством экономистов считается, что развитие экономики СССР  происходило строго поступательно, и на нее влияли только среднесрочные экономические циклы, и соответственно, не подвергалась  длинноволновым колебаниям.

Но мы считаем, что для нашей работы возможно и необходимо провести анализ с позиции теории  Н.Д. Кондратьева, т.к.:

  • в соответствии с законами  экономического развития, экономика  России подвергается, общемировым тенденциям в развитии производств, одна  из которых и есть общемировой длинный цикл и, соответственно является открытой системой;
  • один из характерных  признаков рыночной экономики -преобладание доли промышленного производства в ВВП, а его доля в ВВП СССР в  различные годы  колебалась от 55 до 85 процентов;
  • велика  доля урбанизации населения в России и СССР процент горожан за XX век последовательно увеличилась с 10% до 85%;
  • от 70 до 80% (по различным данным) промышленности в  бывшем СССР относилось к предприятиям ВПК военно-промышленного комплекса при этом несмотря на глубокие экономические потрясения они по настоящее время являются конкурентоспособными и высокотехнологичными, требующими постоянного введения инновационных технологий , на предприятиях этой группы постоянно производились новые открытия, внедрялись новейшие  технологии интенсивность внедрения которых диктовалась и подчинялась фазам длинных циклов;
  • если провести анализ различных потрясений в социальной сфере с точки зрения исторического аспекта, то войны, реформы и прочие глобальные события четко ложатся на фазы общемировых длинных циклов.

Для прогнозирования и анализа экономического развития России применим  метод, который  разделим на несколько фаз:

  • анализ статистических  исходных данных на однородность и достоверность; исследуемые ряды данных путем выделения трендовой составляющей преобразуем  в стационарный вид;
  • исследование полученного ряда на колебания, для чего, обычно применяется  метод спектрального анализа, определяется какие колебания преобладают по мощности;
  • сглаживание обработанного ряда для удаления краткосрочных и среднесрочных колебаний;
  • интерполяция ряда методом наименьших квадратов с помощью полинома согласно метода Чебышева[2], при этом выбор порядка кривой  будем вычислять в прямой  зависимости от  длины полученного ряда и результата проведенного спектрального анализа;
  • находятся  экстремумы интерполяционной кривой для вычисления периодизации  частоты длинных циклов;
  • экстраполирование интерполяционной кривой на промежуток времени который  равен периоду цикла;
  • полученный экстраполированный ряд подвергаем  обратному преобразованию  для того, чтобы  получить исходную размерность показателей.

Выбор кривой интерполирования субъективен, в следствии этого у  разных исследователей разная  их периодизация[3]. Вероятнее всего это и есть главная причина, из за  которой,  длинные циклы практически не  рассматриваются  в процессе  прогнозирования  развития различных экономических систем. Как объективной критерий, например,  Окороков В.Р.[4] предложил  точность интерполирования, для чего рекомендовал увеличить степень  полинома с целью наибольшего приближения к форме исходной кривой, при этом одновременно производя контроль  изменения  остаточной дисперсии ряда. Однако  увеличение степени  полинома приводит  и к усложнению расчетов, и даже, увеличиваются  погрешности  округления. Если принимать критерий в данном  виде, тогда идеальным (конечным)  этапом  интерполирования будет такой порядок кривой который равен длине исходного ряда. Поэтому необходимо произвести  модернизацию путем добавления к критерию точности ограничивающих условий.  При этом необходимо составлять  статистические ряды данных образом, при котором расстояние между всеми  узлами интерполяции будет равномерным. Если рассматривать общий вид кривых, интерполирующих исходный ряд, будет видно, то что с ростом степени полинома количество волн полинома будет увеличиваться согласно формулы:

 

1k

где:

n - порядок интерполяционного полинома 

t - количество целых волн на рассматриваемом интервале,

Эта формула дает возможность ограничения увеличения  степени полинома. После того как выполнен спектральный  анализ исследователь обладает  информацией  о периоде колебаний, которые преобладают  по мощности. На основании  данной информации возможно произвести вычисление  максимального необходимого  порядка  интерполирующего полинома по формуле:

2k

где

l - длина исследуемого ряда данных + интервал прогноза,

T- период колебаний.

Для того что бы  доказать эту  формулу  в таблице  приведены  значения для остаточной дисперсии возникающей при интерполировании разных рядов значения  микроиндикатора  развития экономики  России с применением полиномов  Чебышева вплоть до 17 степени.

Таблица  

Остаточная дисперсия модели, построенной по методу Чебышева, в зависимости от порядка интерполирующего полинома.
3k

Исходной информационной базой для  для выводов были взяты:

-    данные МВД Российской Империи,

-    Государственного комитета статистики  СССР, РФ,

-    исследования по  экономическому росту  России (СССР) проведенные отечественными и зарубежными учеными,

- официально  опубликованные  результаты  исследований экономического роста проведенные международными экономическими  организациями (IMF, UN, OECD).

Произведена  обработка  данных о динамике изменений объемов  Валового Внутреннего Продукта, Промышленного Производства (ОПП) и  Индекса Потребительских Цен.

По итогам обработки данных получились  следующие итоги.

На графике изменения  Объема Промышленного Производства России (см. рис. 2) имеется  несколько хорошо различимых участков: 1854-1896, 1897-1927, 1928-1949, 1950-2002.
4k

Рис. ОПП России, 1850-2000 и модель (порядок 11). 

Первая повышательная фаза приходится на период  с 1854 по1885 годы, далее наблюдается спад длинной в 10 лет  до 1896 года. Вторая повышательная фаза приходится на период с 1897 по 1917 год. А с  1918 до 1927 наблюдаем  резкий спад, которому  соответствуют  революция , гражданская  войне и период НЭПа.  Дальше  происходит устойчивый и постоянный  рост до 1940 года. Который повторяется уже в период  с 1949 по 1980 годы. Для того, чтобы определить период колебаний ОПП произведено спектральный анализ ряда. Максимальный  пик периодограммы соответствует преобладающим по "мощности" колебаниям показателя с усредненным  периодом в  70 лет, соответственно, в динамике развития  ОПП России наблюдаются преобладающие  колебания среднего периода в  70 лет, что служит  доказательством присутствия  длинных кондратьевских циклов  в ОПП России.
5k

Рис. Объем промышленного производства России (1853-2000) и прогноз до 2050 года (точность 95%).

Результат анализа, прогнозирования и  моделирования ОПП России с доверительным 95%-ным интервалом отображены  на рисунке 3. Из него видно, что  в движении ОПП России выделяются следующие 4 главных цикла: 1854-1896; 1896-1927; 1927-2002; 2003-2048.

В процессе  сопоставления  этих колебаний  с общемировой периодизацией длинных циклов видно  хорошо заметное совпадение не только крайних границ циклов, но также  и их  понижательных и повышательных фаз.

Литература

  1. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики. М. : Экономика, 1989.
  2. Окороков В.Р., Никишин Е.С.Циклы Н.Д.Кондратьева и динамика экономического развития России> // Развитие рыночных коммуникаций и эффективная динамика системы высшего образования в России / под научной редакцией академика Г.Л. Багиева: ученые записки секции экономики МАНВШ.- СПб.: изд-во СПбГУЭФ, 2000. - 292 с. 
  3. Федосов Б.Т. Полиномы Чебышева. Свойства и примеры применения. URL: http://model.exponenta.ru/bt/bt_1_126.htm
  4. Maddison, Angus. Monitoring the world Economy, 1820-1992. OECD Development Centre, 1995; Камачо Чавариря М.Д., Каргина Л.А. Значение «циклов Кондратьева» для современной экономики// Вестник Академии, 2010 №1. 

[1] Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики. М. : Экономика, 1989.

[3] Maddison, Angus. Monitoring the world Economy, 1820-1992. OECD Development Centre, 1995; Камачо Чавариря М.Д., Каргина Л.А. Значение «циклов Кондратьева» для современной экономики// Вестник Академии, 2010 №1.

[4] Окороков В.Р., Никишин Е.С.Циклы Н.Д.Кондратьева и динамика экономического развития России> // Развитие рыночных коммуникаций и эффективная динамика системы высшего образования в России / под научной редакцией академика Г.Л. Багиева: ученые записки секции экономики МАНВШ.- СПб.: изд-во СПбГУЭФ, 2000. - 292 с.

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017
(96) УЭкС, 2/2017
(97) УЭкС, 3/2017
(98) УЭкС, 4/2017
(99) УЭкС, 5/2017
(100) УЭкС, 6/2017
(101) УЭкС, 7/2017
(102) УЭкС, 8/2017
(103) УЭкС, 9/2017
(104) УЭкС, 10/2017
(105) УЭкС, 11/2017
(106) УЭкС, 12/2017
(107) УЭкС, 1/2018
(108) УЭкС, 2/2018
(109) УЭкС, 3/2018
(110) УЭкС, 4/2018
(111) УЭкС, 5/2018
(112) УЭкС, 6/2018
(113) УЭкС, 7/2018
(114) УЭкС, 8/2018
(115) УЭкС, 9/2018

 Федеральная служба по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций

№ регистрации СМИ ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.       ISSN: 1999-4516