Регрессионное моделирование современного экономического роста тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Горидько, Нина Павловна

• Горидько, Нина Павловна
• кандидат экономических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Горидько, Нина Павловна

Оглавление

Введение

Глава 1 Принципы моделирования экономического роста в современных

условиях

1.1. Понятие, сущность и виды экономического роста

1.2. Модели экономического роста и оценка вклада информационного производства

1.3. Принципы регрессионного моделирования и прогнозирования экономического роста

Выводы по Главе 1

Глава 2 Моделирование и прогнозирование экономического роста

современной национальной экономики (на примере макросистемы Украины)

2.1. Построение трёхфакторных моделей экономического роста типа Кобба-Дугласа

2.2. Построение авторегрессионных моделей динамики ВВП и факторов экономического роста и их применение при прогнозировании соответствующих показателей

2.3. Прогнозирование экономического роста с использованием моделей типа Кобба-Дугласа

2.4. Экономический рост на ожиданиях: модели с отрицательными лагами

Выводы по Главе 2

Глава 3 Моделирование влияния факторов на экономический рост региона

(на примере регионов российского Севера)

3.1. Построение моделей типа Кобба-Дугласа для макросистемы региона

(на примере Республика Коми) и их применение при прогнозировании объёма ВРП

3.2. Построение однофакторных моделей для определения эластичности ВРП регионов российского Севера по каждому из факторов производства

3.3. Кластеризация регионов российского Севера по вкладу факторов производства в экономический рост

Выводы по Главе 3

Глава 4 Моделирование взаимосвязи темпов экономического роста стран с

другими макроэкономическими показателями

4.1. Модели связи темпов экономического роста с объёмом ВВП на душу населения

4.2. Модели взаимосвязи темпов экономического роста с уровнем инфляции

Выводы по Главе 4

Заключение

Литература

Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Регрессионное моделирование современного экономического роста»

Введение

Актуальность темы исследования обусловлена продолжающимися в течение двух столетий дискуссиями о возможности и необходимости экономического роста, а также об определении его границ. Если страны, которые достигли высоких показателей экономического развития и благосостояния населения, могут себе позволить поддерживать умеренно низкие темпы роста, то для большинства стран увеличение темпов роста является одной из основных целей макроэкономической политики.

Экономический рост - это долгосрочная тенденция увеличения национального богатства, производимого в единицу времени в макроэкономических системах, долговременное увеличение возможностей удовлетворять все более разнообразные потребности населения в продуктах экономической деятельности. Именно растущая экономика создаёт необходимую базу для гармонического развития отдельной личности и общества в целом.

Особенную значимость проблема экономического роста приобрела в связи с экономическим кризисом, разразившимся в 2008 году. Его последствия выразились в уменьшении выпуска макросистем, ухудшении благосостояния граждан, сокращении расходов на технические и технологические инновации, социальную и культурную сферу и т. д. Многие страны мира оказались не в состоянии адекватно и своевременно отреагировать на вызовы современности. По нашему мнению, значительную роль в этом сыграло отсутствие инструментария макроэкономического анализа, позволяющего реально оценить текущее экономическое положение, выявить возможные риски и определить основные тенденции дальнейшего развития.

Россия испытала на себе все негативы рецессии: темпы роста ВВП Российской Федерации, которые, начиная с 1998 года, стабильно удерживались на уровне 5-10%, в 2009 году были отрицательными и составили -7.8%. При этом высшими лицами государства своевременно провозглашен курс на «новую

индустриализацию», которая должна привести к инновационному прорыву и переходу к устойчиво высокому экономическому росту. Экономика России, как и других постсоветских стран, имеет большой потенциал роста и его локомотивом может быть эффективное применение научно-технической информации, являющейся основой современного экономического роста.

Достижение поставленных целей и реализация принятых программ невозможно без выявления причин, замедляющих развитие, и факторов, за счёт которых можно добиться ускорения темпов экономического роста и/или их поддержания на оптимальном стабильном уровне.

Именно количественный анализ, опирающийся на экономико-математические методы, позволит в полной мере не только понять качественную сторону проблем, но и предложить пути их решения. Моделирование показателей экономического роста позволит определить резервы для увеличения объёма ВВП (ВРП), спрогнозировать его значения в среднесрочном горизонте, а также обосновать перспективы развития экономики стран и регионов. Регрессионный анализ в отличие от многих других методов моделирования позволяет: во-первых - определить количественную меру зависимости объясняемой переменной от факторов, во-вторых - проверить адекватность построенной модели определённого типа исходным данным, в-третьих - оценить параметры модели и выявить набор регрессоров, объясняющих динамику результирующей переменной на приемлемом уровне значимости.

Значительный вклад в разработку теоретических концепций экономического роста внесли такие знаковые фигуры как К. Маркс, Дж.С.Милль, А. Смит, Ж.Б. Сэй, Ф. Хайек, Й.А. Шумпетер. Различным аспектам моделирования экономического роста уделяли внимание Дж.К.Гэлбрейт, Е. Домар, Дж.М. Кейнс, С. Кузнец, Дж. Робинсон, А. Сен, Дж.Тобин, Э. Хансен, Р. Харрод и др.

Особо следует выделить группу исследователей, которые включали в свои модели роста такой важный фактор роста как технический прогресс. Он в том или ином виде представлен в моделях Дж. Гроссмана, Р. Лукаса, Н.Г.Мэнкью, П. Ромера, X. Узавы, Д.А. Уэйла, Э. Хелпмана, К. Эрроу. Оценку вклада информации в экономический рост проводили Р. Солоу, М. Абрамович, М. Браун, Э Денисон, Дж. Кендрик, Д. Сахал.

Среди российских учёных, занимающихся теоретическим осмыслением и моделированием процессов экономического роста, отметим исследования А.А.Акаева, О.Т. Богомолова, С.Ю. Глазьева, B.JT. Макарова, Р.М.Нижегородцева. Значимый вклад в разработку и развитие аппарата регрессионного анализа, применяемого в том числе к анализу проблем экономического роста, внесли С.А. Айвазян, М.Ю. Архипова, И.И. Елисеева, П.Р. Катышев, Г.Б. Клейнер, Н.Ш. Кремер, B.C. Мхитарян, A.A. Пересецкий.

Несмотря на достаточную разработанность избранной темы, остаются нераскрытыми некоторые вопросы, связанные с выявлением источников роста конкретных макросистем, оценки влияния научных исследований и разработок на экономический рост. Большинство предложенных ранее моделей экономического роста обладает рядом недостатков, среди которых следует выделить постулирование факта постоянной совокупной отдачи от масштаба вовлечённых в производство факторов. Кроме того, зачастую в научной литературе односторонне трактуется характер связи между показателями экономического роста и другими макроэкономическими показателями, в частности, связанными с динамикой монетарной сферы. Отмеченные недостатки позволили сформулировать цель и поставить задачи исследования.

Цель исследования: выявить закономерности и разработать модели, которые позволят получить прогноз и сформулировать рекомендации по управлению экономическим ростом.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

- осуществить регрессионное моделирование и прогнозирование экономического роста национальных и региональных макросистем на основе анализа динамики его факторов;

- провести кластеризацию регионов на основе определения коэффициентов эластичности ВРП по каждому из факторов экономического роста;

- выявить наличие связи темпов экономического роста с объемом валового выпуска на душу населения для различных типов национальных экономических систем на разных этапах их развития;

- построить модели взаимосвязи темпов экономического роста с индикатором темпов инфляции для стран мира;

- провести анализ текущего состояния, перспектив и тенденций экономического роста ряда национальных и региональных экономических систем, определить возможные источники, способствующие повышению его темпов.

Объект исследования - национальные и региональные экономические системы, в которых научно-техническая информация выступает одним из основных факторов роста.

Предметом исследования является современный экономический рост макросистем, его показатели и факторы.

Область исследования. Работа выполнена в рамках паспорта специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»: п. 1.2. «Методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения»; п. 1.3. «Разработка и исследование макромоделей экономической динамики в условиях неравновесия»; п. 1.9. «Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов».

Рабочая гипотеза исследования. Автор предполагает, что важнейшими факторами, определяющими динамику экономического роста современных национальных и региональных экономических систем, являются труд, капитал и информация. Применение регрессионного моделирования позволяет выявить влияние каждого из факторов на объём производимого валового продукта, в том числе в явном виде оценить вклад информационного производства в экономический рост. Также, по мнению автора, при помощи эконометрических моделей можно определить связь между темпами роста экономики и объёмом ВВП на душу населения, а также связь между темпами роста и динамикой уровня цен.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили научные публикации российских и зарубежных авторов по вопросам экономического роста и математического моделирования динамики его факторов и показателей.

Для решения поставленных в диссертации задач используются методы интеллектуального анализа данных, в том числе экономико-статистические и экономико-математические методы, главным образом, инструментарий эконометрического моделирования, анализа и прогнозирования. Также применяются общенаучные и общеэкономические методы исследования. В качестве инструментальных средств использованы Microsoft Excel и Statistica. Принимаемая методология моделирования позволила обеспечить адекватность представления объекта, значимость оценки параметров моделей и достоверные результаты.

Информационной базой исследования послужили статистические материалы, размещённые на официальных сайтах Федеральной службы государственной статистики РФ (Росстат), администраций регионов России, Всемирного банка, Государственной статистической службы Украины, Национального банка Украины, а также аналитические обзоры,

подготовленные рядом правительственных и неправительственных

организаций.

На защиту выносятся следующие положения работы:

1. Регрессионное моделирование и прогнозирование экономического роста национальных и региональных макросистем целесообразно производить при помощи степенной функции типа Кобба-Дугласа, специфика которой состоит в применении наряду с традиционными факторами (трудом и капиталом) инновационной составляющей - информации. При этом в современных открытых экономиках сумма эластичностей валового выпуска по факторам производства может существенно отличаться от единицы и указывать как на возрастающую, так и на убывающую совокупную отдачу от факторов производства.

Модели могут строиться как по данным текущего периода, так и с применением временных лагов (положительных и отрицательных). Тем самым можно определить период, по прошествии которого отдача от изменения объёма того или иного фактора является наиболее существенной. Также возможно построение моделей, отражающих «рост на ожиданиях» от количественного изменения того или иного фактора в будущем.

2. Коэффициенты эластичности валового выпуска макросистем по факторам производства, вычисленные на основе регрессионного моделирования, служат основой для кластеризации стран и регионов с целью определения основных точек приложения усилий, с помощью которых можно стимулировать их экономический рост.

3. Регрессионные модели, отражающие взаимосвязь темпов роста экономики и уровня ВВП на душу населения, позволяют разбить страны на две группы: стабильные, медленно растущие индустриальные страны и быстрорастущие «новые индустриальные» экономики, причем последние меньше подвержены кризисным явлениям, как показывает динамика последних 10-12 лет.

4. Регрессионное моделирование взаимосвязи экономического роста и уровня инфляции позволяет определить оптимальный темп роста цен, при котором темп роста ВВП максимален.

5. Регрессионный анализ данных показывает, что Российской Федерации при формировании стратегии экономического роста следует опираться не на

опыт развитых стран, демонстрирующих стагнационный рост, а скорее на опыт «новых индустриальных» стран, решающих схожие задачи и показывающих аналогичные темпы экономического роста.

Основные результаты, полученные автором и составляющие научную

новизну:

1. Построен ряд регрессионных степенных и степенно-показательных моделей типа Кобба-Дугласа для эндогенной переменной - объёма ВВП (ВРП) с использованием значений факторов (капитала, труда, информации) текущего года, прошлых лет и будущих периодов (модели «роста на ожиданиях»); выполнены прогнозы объёма ВВП (ВРП), доказана высокая прогнозирующая способность построенных моделей; разработан алгоритм прогнозирования объёма валового выпуска макросистем на основе регрессионных факторных моделей с отрицательными лагами, в которых обнаруживается излом тренда по ряду факторов (объясняющих переменных).

2. Предложена методика кластеризации регионов, в основу которой положено соотношение показателей, рассчитанных при помощи однофакторных регрессионных моделей и характеризующих коэффициенты эластичности ВРП по каждому из факторов производства; апробация методики на примере регионов Севера России позволила выявить основные направления стимулирования экономического роста для регионов каждого из выделенных кластеров.

3. На основе аппарата регрессионного моделирования выявлено существование значимой линейной связи темпов роста ВВП и объёма ВВП на душу населения для «новых индустриальных» стран и отсутствие таковой для «старых индустриальных» экономик.

4. Предложены нелинейные регрессионные модели, характеризующие значимую связь между темпами роста ВВП и динамикой общего уровня цен, позволяющие определить оптимальный уровень инфляции, при котором темп роста ВВП максимален, таким образом, более низкий темп увеличения цен сопровождает и в известной мере стимулирует развитие национальной экономики, а более высокий уровень инфляции приводит макросистему к стагнации и, в конечном счете, вызывает спад производства.

5. Предложены практические рекомендации по управлению экономическим ростом современных макросистем, вытекающие из проведенного исследования.

Теоретическая значимость диссертационной работы состоит в приращении научных знаний в области моделирования объёма валового продукта макросистем, кластеризации регионов в зависимости от источников их экономического роста, взаимосвязи отдельных показателей экономического роста для различных групп стран, а также влияния уровня инфляции на темпы роста экономики.

Предложенные методики построения регрессионных моделей и кластеризации регионов для аналитических, прогнозных исследований динамики экономического роста региональных и национальных макросистем, могут найти практическое применение при выработке рекомендаций по созданию предпосылок активизации экономического роста. Это позволит повысить качество реализуемой экономической политики.

Результаты исследования также могут использоваться для внедрения в органах государственного управления, научно-исследовательских организациях и в учебном процессе при изучении дисциплин «Эконометрика» [71], «Экономико-математическое моделирование», «Макроэкономика»,

«Региональная экономика».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на международных и всероссийских конференциях: «Математические методы, модели и информационные технологии в экономике» (Черновцы (Украина), 2011 г.), «Актуальные вопросы экономического развития: теория и практика в современных условиях» (Гомель (Республика Беларусь), 2011 г.), «Управление инновациями» и Друкеровские чтения (Москва, 2011-2012 гг.), Всероссийских симпозиумах по региональной экономике и по экономической теории (Екатеринбург, 2011-2012 гг.), а также других, состоявшихся в Москве, Владикавказе, Волгограде, Геленджике, Караганде (Казахстан), Новочеркасске, Сочи, Черкассах (Украина).

Исследования частично выполнялись в рамках проектов, поддержанных Российским гуманитарным научным фондом (проект № 10-02-00280а), Министерством образования и науки Российской Федерации (гос. контракт № 14.740.11.0785), Президиумом РАН (Программа № 34 «Научно-технический прогноз развития экономики России»).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 37 работ общим

объёмом 95.15 п.л., в том числе авторских - 62.37 п.л., из них 4 монографии и

10 работ в ведущих рецензируемых журналах, входящих в перечень ВАК.

Диссертационное исследование содержит 150 страниц, 66 таблиц, 27

рисунков, список литературы, состоящий из 126 источников и 6 приложений.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Горидько, Нина Павловна

Выводы по Главе 4

1. Для многих развитых стран «старого мира» связь темпов роста ВВП и объёма ВВП на душу населения оказалась незначимой, это значит, что рост в этих странах стабилизировался. Мы считаем, что основной причиной такого состояния является технологическое насыщение производства: имеющиеся технологии исчерпали свой ресурс производительности и не могут привести к значительному росту объёма произведенного конечного продукта.

2. Зависимость, построенная для так называемых «новых индустриальных» стран, описывается квадратичной функцией, при этом государства, достигшие определённого уровня объёма ВВП на душу населения (около 20 тысяч долларов США и более), имеют тенденцию к устойчивому росту ВВП при дальнейшем возрастании валового выпуска на душу населения. В то же время для стран, которые ещё не дошли до этого уровня, при росте среднедушевого ВВП темпы этого роста, как правило, замедляются.

3. Кризисные явления отразились на экономическом росте «новых индустриальных» стран значительно более мягко по сравнению с европейскими странами: если темпы роста всё же резко снизились в 20082009 гг., то объём ВВП на душу населения упал совсем незначительно.

4. Для России наблюдается достаточно тесная прямая связь между показателями объёма ВВП на душу населения и темпами роста ВВП, причём по своим характеристикам она схожа с той, которая характерна для «новых индустриальных» стран. Выбирая сценарий и логику дальнейшего развития, России, исходя из опыта этих стран, следует преодолеть технологическую ловушку, перевооружая производство, привлекая инвестиции в инновационные технологии.

5. Зависимость темпов экономического роста страны от уровня инфляции представляется в виде квадратичной функции (или иной кривой второго порядка), которая позволяет не только качественно аппроксимировать реальные данные, но и определить для большинства стран предельно допустимый уровень инфляции, не превышая которого, можно поддерживать устойчивое возрастание темпов роста ВВП. В динамике кривая может смещаться, при этом координаты точки экстремума несколько изменяются.

6. В периоды, включающие годы экономической рецессии, модели показывают существенно более слабую связь между темпами экономического роста и уровня инфляции.

Заключение

Экономика России является одной из наиболее динамично развивающихся среди бывших стран СССР: с 2003 года и до начала мирового экономического кризиса она стабильно показывала 7-8% темпов роста ВВП, при этом постоянно увеличивался среднегодовой объём ВВП на душу населения. Кризисные явления несколько повлияли на динамику экономического роста, однако их последствия для России оказались менее ощутимы, чем для большинства стран Еврозоны.

На , сегодняшний день перед страной стоят задачи модернизации экономики, которые должны привести к дальнейшему её росту. Но, тем не менее, существуют и преграды, не позволяющие реализовать далеко идущие планы без дополнительных усилий. Во-первых, речь идёт о дешевизне наёмного труда, которая, с одной стороны, делает продукцию отечественных предприятий более конкурентоспособной на мировом рынке, а с другой стороны - тормозит внедрение новых инновационных технологий. Во-вторых, Россия, как и многие другие страны, оказалась в технологической ловушке вследствие постоянного физического старения используемого в производстве оборудования, его моральной изношенности, а также низкой инвестиционной активности субъектов предпринимательства.

Видение текущего состояния экономики и перспектив её развития невозможно без применения наиболее эффективных инструментов анализа экономического роста и экономической динамики - моделирования и прогнозирования. С их помощью можно обосновать и количественно определить объём факторов, необходимых для достижения поставленных целей, предусмотреть позитивные и негативные последствия проводимой или планируемой экономической политики. Основная цель моделирования и прогнозирования - создать научные предпосылки для принятия оптимальных решений.

В связи с этим мы применили методы регрессионного моделирования к анализу экономики соседней с Россией страны - Украины, которая является более однородной по экономическому развитию её регионов и очень близкой к России по количеству и качественному составу проблем, стоящих на пути экономического роста.

В работе получен ряд адекватных моделей экономического роста для Украины с использованием модифицированной производственной функции типа Кобба-Дугласа. Большинство из них указывает на отрицательную отдачу от масштаба, т.е. ресурсы в макросистеме рассеиваются, не принося значимого результата. Наибольшая эластичность ВВП Украины наблюдается по фактору применённого живого труда, не требующего высокой квалификации. К тому же, в кризисные годы падение объёмов производства привело к снижению объёмов вовлекаемого живого труда и его удешевлению. Впрочем, до 2008 года существенное влияние на объём произведенного продукта имели также инвестиции в основной капитал и расходы на НИОКР и инновации.

Как показывают модели с положительными лагами, наблюдается пролонгированная в краткосрочном периоде (2-3 года) значимая отдача, отражающаяся на текущем объёме ВВП, от расходов на НИОКР и инновации. Этот лаг как правило предполагает именно затраты на проектно-конструкторские разработки, а не на фундаментальные исследования. К тому же, анализируя полученные модели, можем говорить о высокой скорости оборота капитала (1-2 года). Следовательно, современная экономика Украины ориентирована на финансово-торговый капитал и требует структурной перестройки в сторону увеличения доли промышленных производств.

В диссертационном исследовании также выполнено моделирование экономического роста одного из регионов российского Севера - Республики Коми. Результаты свидетельствуют о диссипативном характере экономики региона, для которого высокая отдача наблюдается от применённого живого труда и несколько ниже - от затрат на исследования и разработки с лагом в два года.

Модели, полученные для национальной и региональной экономик, убеждают в том, что информация как фактор производства имеет значимое влияние на валовый выпуск макросистем, а получаемая от него отдача зависит от текущей экономической ситуации и проводимой макрополитики.

В диссертационной работе использована релятивистская концепция времени, в соответствии с которой построены модели экономического роста с отрицательными лагами. Они учитывают текущую отдачу от будущего изменения объёма вложенных в производство факторов. Автором предложен алгоритм прогнозирования валового выпуска макросистем с помощью трёхфакторных регрессионных моделей типа Кобба-Дугласа с отрицательными лагами, который предусматривает необходимость прогнозирования значений факторов на несколько лет вперёд с использованием адекватных авторегрессионных функций, полученных с применением скользящего тренда. Эти модели также подтверждают вывод о диссипативности экономики Украины, но сумма пофакторных эластичностей больше для тех из них, в которых лаг одного из факторов составляет -3 года. Исходя из этого можно предположить, что в экономике Украины в 2010-2011 гг. будет продолжаться депрессия, а с 2012 г. возможно некоторое оживление, что, собственно, и происходит на наших глазах. В то же время экономика Республики Коми демонстрирует тенденцию к повышению отдачи от факторов производства спустя один год, т.е. уже в 2011 г.

Излом тренда, наблюдающийся для динамики объёма расходов на НИОКР и инновации в Украине, поставил нас перед необходимостью применения поправки на отклонение при прогнозировании данного показателя и при использовании его прогнозных значений в моделях экономического роста.

В процессе прогнозирования экономического роста выявлено несколько методологических закономерностей, характерных для многофакторных моделей:

- исключение из модели одного из факторов, уровень доверия к которому 90

- необходимость дополнительной проверки модели на несмещённость оценок отсутствует при исключении из модели одного из факторов или расширения интервала регрессии;

- расширение интервала наблюдений позволяет получить более точный прогноз;

- излом тренда, наблюдаемый для показателя или факторов экономического роста, предполагает при прогнозировании соответствующих значений внесение поправки на отклонение от тренда;

- применение степенных моделей типа Кобба-Дугласа позволяет получить более точный прогноз объема валового выпуска макросистем, нежели использование степенно-показательных моделей, в которые фактор информации входит мультипликативно в виде показательной функции.

Факторные регрессионные модели имеют высокую прогнозирующую способность, в большинстве случаев превышающую ту, которая получена для авторегрессионных моделей валового выпуска национальной и региональной макросистем.

В диссертационном исследовании предложен и применён для регионов севера России метод кластеризации в зависимости от эластичности ВРП по каждому из факторов экономического роста (капиталу, труду и информации).

Проведено деление регионов на четыре кластера, при этом в трёх из них эластичность ВРП по труду является наименьшей. Следовательно, можем утверждать, что развитие трудоёмких производств в этих регионах оказывает существенно более низкое влияние на объём ВРП, нежели внедрение капитало-или информационноёмких. Также результат кластеризации указывает на то, что восприимчивость северных регионов к внедрению информационных производств является наиболее дифференцированной. При этом для тех регионов, для которых эластичность ВРП по фактору информации более высокая, более низкой является эластичность по фактору капитала и наоборот. Таким образом, проведенная кластеризация регионов даёт возможность определить для каждой группы регионов наиболее эффективные источники экономического роста.

В работе построен ряд моделей с целью выявления закономерностей взаимосвязи темпов экономического роста и объёма ВВП на душу населения в различных странах мира. При этом обнаружены следующие тенденции:

- для развитых стран в привычном понимании этого словосочетания связь как таковая отсутствует или показывает, что значительный среднегодовой рост ВВП на душу населения приводит к малому увеличению темпов экономического роста;

- для «новых индустриальных» стран, достигших уровня объёма ВВП на душу населения свыше 20 тыс. долл. США, возрастание этого показателя приводит к существенному повышению темпов роста ВВП.

Кроме того, экономический кризис более глубоко затронул именно развитые страны, которые в этот период показали значительное падение уровня обоих показателей. В то же время в «новых индустриальных» странах при резком снижении темпов роста ВВП объём ВВП на душу населения мало изменился.

Исходя из этого, мы предполагаем, что России следует ориентироваться на опыт «новых индустриальных» стран, показывающих высокие темпы роста экономики за счёт заимствования, разработки и внедрения высокопроизводительных инновационных технологий.

В диссертационной работе доказано существование нелинейной связи между темпами роста ВВП и уровнем инфляции на основании моделей, построенных для разных стран мира. Эта зависимость позволяет определить точку экстремума, указывающую на максимально возможные пределы темпов инфляции, сопровождающей экономический рост. Для разных стран координаты точки экстремума значительно различаются, в динамике она может смещаться. Впрочем, во временные периоды, включающие годы рецессии, связь между показателями экономического роста и инфляции, как правило, отсутствует.

Для России в период 2001-2010 гг. точка экстремума имеет координаты (16.646; 6.796), т.е. инфляция, не превышающая 16.646%, не снижает темпы экономического роста. Этот факт позволяет предположить, что соблюдение рекомендаций международных финансовых организаций относительно необходимости поддержания довольно низкого уровня инфляции не даст возможности стимулировать рост экономики.

Таким образом, предложенные автором алгоритмы и модели, дают возможность определить наиболее эффективные источники экономического роста национальных и региональных экономик; выработать оптимальное соотношение некоторых макропоказателей, необходимое для проведения эффективной макроэкономической политики.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Горидько, Нина Павловна, 2013 год

Литература

1. Абалкин JI. Динамика и противоречия экономического роста // Экономист. -2001.-№ 12.-С. 3-10.

2. Абалкин JI. Страна располагает условиями для вывода экономики на путь устойчивого роста // Экономист. - 1996. - № 1. - С. 3-9.

3. Абалкин Л.И. Логика экономического роста. - М.: Ин-т экономики РАН, 2002. - 228 с.

4. Абашкина Е.О. Рынок труда и уровень жизни населения России: нелинейные методы анализа и прогнозирования // Информация и экономика: теория, модели, технологии: Сб. науч. трудов / Под ред. Е.Ю.Иванова, P.M. Нижегородцева. - Барнаул: Изд-во Алтайского гос. унта, 2002.-С. 80-111.

5. Акаев А. Россия на пути к управлению экономическим ростом // Экономическая политика. - 2006. - № 4. - С. 148-165.

6. Акаев A.A. Качественный анализ влияния деловых циклов на экономический рост // Экономика и математические методы. - 2009. -Т.45. № 3. - С. 64-77.

7. Акаев A.A. Модель сбалансированного экономического роста для устойчивого сокращения бедности // Экономика и математические методы. - 2006. - Т. 42. № 4. - С. 33-39.

8. Барро Р.Дж. Экономический рост. Пер. с англ. / Р.Дж. Барро, X. Сала-и-Мартин. -М.: Бином. Лаборатория знаний, 2010. - 824 с.

9. Богомолов О. Где искать философский камень роста? // Экономическая политика: стратегия и тактика. - 1997. - № 4. - С. 26-33.

10. Боярченкова A.A. Модели типа Кобба-Дугласа для современной экономики Китая // Современный экономический рост: теория и моделирование: Материалы Двенадцатых Друкеровских чтений. / Под ред. Р. М. Нижегородцева. - М.: Издательский дом «Экономическая газета», 2012. - С. 111-117.

11. Браун М. Теория и измерение технического прогресса. Пер. с англ. - М.: Статистика, 1971. - 208 с.

12. Видякина A.A. Регрессионный анализ макроэкономических показателей Канады // Современный экономический рост: теория и моделирование: Материалы Двенадцатых Друкеровских чтений. / Под ред. Р.М.Нижегородцева. - М.: Издательский дом «Экономическая газета», 2012. -С. 111-132.

13. Викторов М.И. Экономическая система Бразилии: регрессионный анализ // Современный экономический рост: теория и моделирование: Материалы Двенадцатых Друкеровских чтений. / Под ред. Р. М. Нижегородцева. - М.: Издательский дом «Экономическая газета», 2012. - С. 133-154.

14. Гизатуллин Х.Н., Гарипова З.Ф. Методика определения вклада знаний в экономический рост // Труды V Всероссийского симпозиума по экономической теории. Том 2. Миниэкономика (экономика фирмы). Мезоэкономика (региональная экономика). - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2012. - С. 88-92.

15. Глазьев С. Ю. Переход к инновационной экономике - условие будущего развития России // Инновации. - М.: ОАО «Трансфер». - 2000. - № 3-4. -С. 46-51.

16. Глазьев С.Ю. Стратегия опережающего развития России в условиях глобального кризиса. - М.: Экономика, 2010. - 255 с.

17. Горидько Н.П. Авторегрессионные модели динамики факторов экономического роста // Институциональные аспекты инновационных сдвигов: Материалы Одиннадцатых Друкеровских чтений. / Под ред. Р.М.Нижегородцева. - М. - Новочеркасск: ЮРГТУ (НПИ), 2011. - С. 417438.

18. Горидько Н.П. Взаимосвязь экономического роста и инфляции: эконометрическое моделирование на примере макросистемы США // Труды V Всероссийского симпозиума по экономической теории. Том 1.

Политическая экономия. Микроэкономика (экономика локальных рынков). Макроэкономика (национальная экономика). - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2012. - С. 154-156.

19. Горидько Н.П. Воздействие инфляции на экономический рост: опыт регрессионного анализа [Электронное издание, ISBN 978-966-2194-40-1] // Сучасні проблеми моделювання соціально-економічних систем: електронний додаток до матеріалів IV Міжнародної науково-практичної конференції. Тези доповідей. - Харків: ФОП Александрова K.M., Видавничий дім «ІНЖЕК», 2012 — С. 91-92.

20. Горидько Н.П. Особенности экономического роста Чукотского автономного округа: регрессионное моделирование // Стратегическое планирование и развитие предприятий. Секция 3. Опыт стратегического планирования на российских и зарубежных предприятиях: Материалы Тринадцатого всероссийского симпозиума. - М.: ЦЭМИ РАН, 2012. -С.41-43.

21. Горидько Н.П. Построение регрессионных моделей экономических процессов при помощи Microsoft Excel в учебном процессе (опыт преподавания в техническом вузе) // Управление инновациями - 2011: Материалы международной научно-практической конференции. / Под ред. P.M. Нижегородцева. -М.: ЛЕНАНД, 2011. - С. 412-414.

22. Горидько Н.П. Прогнозирование экономического роста Республики Коми с учетом влияния затрат на исследования и разработки // Современные стратегии инновационного развития: Материалы Тринадцатых Друкеровских чтений / Под ред. P.M. Нижегородцева. - Москва-Новочеркасск: ЮРГТУ (НПИ), 2012. - С. 238-262.

23. Горидько Н.П. Регрессионное моделирование инфляционных процессов: монография [авт. предисл., науч. ред. P.M. Нижегородцев]. - М.: РосНОУ, 2012.-248 с.

24. Горидько Н.П. Регрессионное моделирование экономического роста региона (на примере Чукотского АО) // Глобализация экономики и российские производственные предприятия: Материалы IX Междунар. науч. - практ. конф., г. Новочеркасск, 14 мая 2012 г. / Юж.-Рос. гос. тех. унт. (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2012. - С. 24-26.

25. Горидько Н.П. Трехфакторные степенно-показательные модели типа Кобба-Дугласа: долгосрочный регрессионный анализ экономического роста // Вестник экономической интеграции. - М: Издательство «Интеграция».- 2011. - № 8 (40). - С. 37-43.

26. Горидько Н.П. Факторный регрессионный анализ развития региона (на примере Республики Карелия РФ) // Стратегия и тактика развития производственно-хозяйственных систем: Материалы VII Международной научно-практической конференции. В 2 ч. Часть 1. / Под общ. ред. Р.И.Громыко. - Гомель: ГГТУ им. П.О. Сухого, 2011. - С. 184-186.

27. Горидько Н.П. Факторы экономического роста Ханты-Мансийского автономного округа: регрессионный анализ // Вестник экономической интеграции. М.: Интеграция. - 2012. - Специальный выпуск (№ 54). -С.173-180.

28. Горидько Н.П. Эконометрическое моделирование развития региона на примере Мурманской области РФ // Актуальные вопросы экономического развития: теория и практика в современных условиях: Материалы международной научной конференции - III Чтений, посвященных памяти М.В. Научителя. - Гомель: ГГУ им. Ф. Скорины, 2011. - С. 45-47.

29. Горидько Н.П. Экономический рост или стагнация: выбор для России // Неоиндустриализация и инновационное развитие России: материалы Международной науч.-практ. конференции. Сочи, 26-28 января 2011 года. В 2 ч. Ч. I. - Краснодар: Просвещение-Юг, 2012. - С. 83-84.

30. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Дефлирование динамических рядов в регрессионных моделях // Теория и практика модернизации в России:

Материалы международной научно-практической конференции. В 2 ч. Часть 2. - Краснодар: Просвещение-Юг, 2011. - С. 58-61.

31. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Инвестиционная политика регионов и экономический рост макросистем: кризисные реалии и перспективы // Материалы I Всероссийского симпозиума по региональной экономике. В 2т. Том 1. Направления и проблемы развития современной теории и методологии региональной экономики. Инструментарий и методы прогнозирования регионального развития. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2011. - С. 152-154.

32. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Макроэкономическое регулирование инновационных процессов и стратегии инновационного развития регионов российского Севера // Вестник экономической интеграции. - М: Издательство «Интеграция». - 2011. - № 12 (44). - С. 114-122.

33. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. О необратимости связи в регрессионных моделях / Н.П. Горидько, P.M. Нижегородцев // Банківська система України в умовах глобалізації фінансових ринків: Збірник тез VII Міжнародної науково-практичної конференції 18-19 жовтня 2012 р. -Черкаси: ЧІБС УБС НБУ, 2012. - С. 419-422.

34. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Построение лаговых регрессионных моделей типа Кобба-Дугласа на долгосрочных временных горизонтах // Проблемы управления - М.: ООО «СенСиДат Контрол». - 2012. - № 3. -С. 55-63.

35. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Регрессионное моделирование и прогнозирование экономического роста на примере Архангельской области // Экономика региона. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН. - 2012. - № 4. - С. 122-130. (1 п.л., в том числе авт. - 0.6 п. л.)

36. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Регрессионный анализ факторов экономического роста региона (на примере Республики Коми) // ИТ-

технологии: развитие и приложения: Материалы XII научно-технической конференции. - Владикавказ: Издательство «Фламинго», 2011. - С. 35-50.

37. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Современный экономический рост: теория и регрессионный анализ: Научная монография. - Новочеркасск: НОК, 2011.-343 с.

38. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Технологическая ловушка или курс на новую индустриализацию: выбор для России // Российская экономическая модель: содержание и структура / под общей ред. д.э.н., профессора В.И.Гайдука, д.э.н., профессора A.B. Бузгалина. - Краснодар: Просвещение-Юг, 2012. - С. 186-200.

39. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Технологическое насыщение и проблема эффективности инвестиционных процессов в современной экономике Украины // Вестник Южно-Российского государственного технического университета (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ. - 2011. - №1. -С. 13-21.

40. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Трёхфакторные модели экономического роста: факторный регрессионный анализ // Модернизация и стратегия экономического роста России: Сборник материалов Международной научно-практической конференции. В 2 ч. Часть 1. -Краснодар: КубГАУ, 2011. - С. 200-216.

41. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Факторный анализ производства и кластеризация регионов российского Севера // Экономический механизм и особенности инновационной политики на Севере / под науч. ред. д.э.н. B.C. Селина, к.т.н. В.А. Цукермана. - Апатиты: Изд. Кольского научного центра РАН, 2012. - С. 169-184.

42. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Феномен «роста на ожиданиях»: регрессионный анализ и релятивистская концепция времени в экономике // Вестник экономической интеграции. - М: Издательство «Интеграция».-2011. - № 12 (44).-С. 11-27.

43. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Эконометрическая диагностика технологического насыщения современных макросистем и проблема акселератора // Теория и практика модернизации в России: Материалы Международной научно-практической конференции. В 2 ч. Часть 1. -Краснодар: Просвещение-Юг, 2011. - С. 121-123.

44. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M., Олисаева Л.Г. Регрессионный анализ экономического роста региона как инструмент выявления ключевых направлений государственного регулирования // Известия Волгоградского государственного технического университета. - Волгоград: ИУНЛ ВолГТУ. - 2011. - № 14(87).-С. 164-177.

45. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M., Петухов H.A. Кластеризация регионов Российской Федерации в зависимости от источников экономического роста // Известия Волгоградского государственного технического университета: межвуз. сб. науч. ст. № 16 (103). - Волгоград: ВолГТУ. -2011.-№ 14(87).-С. 192-198.

46. Горидько Н.П., Нижегородцев P.M., Цукерман В.А. Инновационные векторы экономического роста северных регионов: возможности, оценки, прогнозы. - Апатиты: Изд. Кольского научного центра РАН, 2013. - 199 с.

47. Денисов Ю.Д. Информационные ресурсы в японской экономике. - М.: Наука, 1991. - 191 с.

48. Дзюба М.В., Нижегородцев P.M. Моделирование инфляционных процессов при помощи регрессионного анализа (на примере Республики Казахстан) // Terra Economicus. - Ростов-на-Дону: Издательство «Наука-Спектр». - 2010. - Том 8. № 4. Часть 2. - С. 35-39.

49. Економіко-математичні моделі економічного зростання / О.О. Бакаев, В.І.Гриценко, JI.I. Бажан, JI.O. Бакаев, К.А. Бобер. - К.: Наукова думка, 2005.- 189 с. (Укр.).

50. Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе: Курс лекций. - М.: ГУ ВШЭ, 2001.-122 с.

52. Кейнс Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег (The General Theory of Employment, Interest and Money). Серия: Классики экономической науки - XX век / Пер. с англ. - М.: Гелиос АРВ, 2002. -352с.

53. Кендрик Дж. Совокупный капитал США и его формирование. Пер. с англ. / Общ.ред.и пред.чл.-кор. Анчишкин А.И. - М.: Прогресс, 1978г. - 280 с.

54. Киселев В.Н. Сравнительный анализ инновационной активности субъектов Российской Федерации // Инновации. - С-Пб.: ОАО «Трансфер». - 2010. -№04 (138).-С. 44-55.

55. Козубеков A.A. Факторная структура экономического роста Кыргызстана [Электронный ресурс]. // Alatoo Academic Studies: International Scientific Journal. Bishkek, KYRGYZSTAN, 2011. - Vol. 6. No 2. - C. 126-130. -Режим доступа: http://www.iaau.edu.kg/aas/AAS6-2.pdf (Дата обращения: 30.06.2012).

56. Консолидированные национальные счета [Электронный ресурс] / Государственная служба статистики Украины. - Режим доступа: http://www.ukrstat.gov.ua/operativ/operativ2005/wp/znr/znr_u.htm. (Дата обращения: 18.08.2011). (Укр.).

57. Копытов И.С., Горидько Н.П. Регрессионное моделирование и макроэкономический анализ современной экономики Японии // Современный экономический рост: теория и моделирование: Материалы Двенадцатых Друкеровских чтений. / Под ред. Р. М. Нижегородцева. - М.: Издательский дом «Экономическая газета», 2012. - С. 155-173.

58. Кузнец С. Современный экономический рост: результаты исследований и размышления // Нобелевские лауреаты по экономике: взгляд из России. -СПб: Гуманистика, 2003. - 238 с.

59. Кузнецова Н.П. Экономический рост: история и современность. - СПб.: Издательский дом «Сентябрь», 2001. - 512 с.

60. Лавров Е.И., Капогузов Е.А. Экономический рост: теории и проблемы: учебное пособие. - Омск: Изд-во ОмГУ, 2006. - 214 с.

61. Лисин B.C. Макроэкономическая теория и политика экономического роста: Монография - учеб. пособие. - М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2004. - 320 с.

62. Лолаев Т.П. Функциональная концепция времени. - Владикавказ: Изд-во Сев.-Осет. гос. ун-т им. К. Л. Хетагурова, 1994. - 192 с.

63. Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения (2-е издание). Том 46, часть I (Экономические рукописи 1857 - 1859 (Первоначальный вариант «Капитала»). Часть первая. - М.: Издательство политической литературы, 1968.-585 с.

64. Моделирование и прогнозирование глобального, регионального и национального развития / отв. ред. A.A. Акаев, A.B. Коротаев, Г.Г.Малинецкий, С.Ю. Малков. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2012. -488 с.

65. Моделирование и прогнозирование мировой динамики / В.А. Садовничий, A.A. Акаев, A.B. Коротаев, С.Ю. Малков. - М.: ИСПИ РАН, 2012. (Экономика и социология знания). - 360 с.

66. Нижегородцев P.M. Информационная экономика. Книга 1. Информационная Вселенная: Информационные основы экономического роста. - Москва - Кострома, 2002. - 163 с.

67. Нижегородцев P.M. Новые аспекты мирового кризиса: катастрофы реальные и мнимые // Управленец. - Екатеринбург: УрГЭУ. - 2009. - № 12 (август - сентябрь). - С. 14-19.

68. Нижегородцев P.M., Архипова М.Ю. Факторы экономического роста российских регионов: регрессионно-кластерный анализ // Вестник Уральского государственного технического университета - УПИ. Серия

69. Нижегородцев P.M., Горидько Н.П. Воздействие инфляции на экономический рост: опыт регрессионного анализа // Фінансовий простір -Черкаси: Черкаський інститут банківської справи Університету банківської справи Національного банку України (м. Київ). - 2011. - №3. - С. 104-110. [http://fp.cibs.ck.Ua/files/l 103/1 lnrmtii.pdf].

70. Нижегородцев P.M., Горидько Н.П. Информация как фактор производства // Эффективное освоение новшеств, информации и идей - условие модернизации хозяйственной системы: Сб. ст. Всероссийской научно-практической конференции. - Волгоград: Изд-во ВолГУ, 2011. - С. 293299.

71. Нижегородцев P.M., Горидько Н.П. Лабораторная работа в курсе эконометрики как инструмент активизации креативного мышления обучаемых // Управление инновациями - 2012: Материалы международной научно-практической конференции 19-21 ноября 2012 г. / Под ред. Р.М.Нижегородцева. -М.: ЛЕНАНД, 2012 - С. 228-230.

72. Нижегородцев P.M., Горидько Н.П. Принципы долгосрочного эконометрического прогнозирования траекторий экономической динамики // Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці: матеріали II міжнародної науково-методичної конференції. - Чернівці: TOB «ДрукАрт», 2011. - С. 205-206.

73. Нижегородцев P.M., Горидько Н.П. Технологические инновации как фактор экономического роста: трехфакторные модели Кобба - Дугласа // Наука и образование - ведущий фактор стратегии «Казахстан - 2030»: Труды международной научной конференции (Сагиновские чтения № 3). -Караганда: Изд-во КарГТУ, 2011. - С. 63-64.

74. Нижегородцев P.M., Горидько Н.П., Хакимов З.Р. Принципы построения эконометрических моделей в макроэкономике // Вестник Южно-

Российского государственного технического университета (НПИ). -Новочеркасск: ЮРГТУ. - 2011. - № 2. - С. 14-27.

75. Нижегородцев P.M., Грибова E.H. Апология бицентризма: рост и упадок, анализ и прогнозирование // Региональная экономика в информационном измерении: модели, оценки, прогнозы: Сборник научных трудов / Под ред. Е.Ю. Иванова, P.M. Нижегородцева. Москва - Барнаул: Изд-во «Бизнес-Юнитек», 2003.-С. 81-114.

76. Нижегородцев P.M., Грибова E.H. Сценарный подход в задачах экономического прогнозирования // Теоретические основы и модели долгосрочного макроэкономического прогнозирования / Науч. ред. Ю.В.Яковец. -М.: МФК, 2004. - С. 205-295.

77. Нижегородцев P.M., Исайкин Д.В. Оценка вклада информационного производства в экономический рост: факторный подход // Вопросы экономики знаний. - 2010. - Том 4. № 1. - Екатеринбург: ИЭ УрО РАН. -С. 3-18.

78. Нижегородцев P.M., Петухов H.A. Источники экономического роста регионов как фактор территориальной дифференциации: у истоков современной парадигмы // Стратегическое планирование и развитие предприятий. Москва, 10-11 апреля 2012 года. Материалы Симпозиума. Секция 3. Опыт стратегического планирования на российских и зарубежных предприятиях. - М.: ЦЭМИ РАН, 2012. - С. 125-127.

79. О стратегии развития экономики России: препринт / Под ред. С.Ю.Глазьева, - М: ООН РАН, 2011. - 48 с.

80. Петухов H.A., Архипова М.Ю., Нижегородцев P.M. Факторы экономического роста регионов: регрессионно-кластерный анализ: Научная монография. - Харьков: Издательский дом «ИНЖЭК», 2009. -416с.

81. Петухов H.A., Горидько Н.П., Нижегородцев P.M. Факторы экономического роста российских регионов: моделирование, анализ,

82. Прогноз социально-экономического развития Республики Коми на 2013 год и на период до 2015 года [Электронный ресурс] // Министерство экономического развития Республики Коми. - Сыктывкар. Май 2012. -73с. - Режим доступа:

http://econom.rkomi.ru/econom_rkomi/prognoz/prognozl 0_12/. (Дата обращения: 04.07.2012).

83. Пыхов Н.В. Ретроспективный анализ базовых макроэкономических показателей экономики Франции // Современный экономический рост: теория и моделирование: Материалы Двенадцатых Друкеровских чтений. / Под ред. Р. М. Нижегородцева. - М.: Издательский дом «Экономическая газета», 2012. - С. 194-207.

84. Реальный сектор [Электронный ресурс] / Национальный банк Украины -Режим доступа: http://bank.gov.ua/Statist/Macro/GDP_u.xls. (Дата обращения: 18.08.2011). (Укр.).

85. Реальный сектор. Архив [Электронный ресурс] / Национальный банк Украины - Режим доступа: http://bank.gov.ua/Statist/Macro/Arx_u.zip. (Дата обращения: 18.08.2011). (Укр.).

86. Рудзицкий Б.М. Управление НТП: эффективность, структура, информация. -М.: Наука, 1990.- 176 с.

87. Савин К.Н., Нижегородов Е.В. Экономика: введение в экономический анализ: учебное пособие - Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2011. -216 с.

88. Саитгареева K.P. Регрессионный анализ макроэкономических показателей Хорватии // Современный экономический рост: теория и моделирование: Материалы Двенадцатых Друкеровских чтений. / Под ред. Р.М.Нижегородцева. - М.: Издательский дом «Экономическая газета», 2012.-С. 111-132.

89. Сахал Д. Технический прогресс: концепции, модели, оценки. - М.: Финансы и статистика, 1985. - 366 с.

90. Світова економіка. Навч. посіб. / За редакцією Ю.Г. Козака, В.В.Ковалевського, Н.С. Логвінової. - К.: Центр учбової літератури, 2010. - 328 с. (Укр.).

91. Селезнев А.З. Нематериальное производство и экономический рост. - М.: Наука, 2001.-261 с.

92. Сен А. Развитие как свобода. - М.: Новое издательство, 2004. - 432 с.

93. Симонов П.М. Экономико-математическое моделирование. Динамические модели экономики: учеб. пособие: в 2 ч. Часть 2. - Пермь: Перм. гос. ун-т, 2009.-274 с.

94. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. - М.: Эксмо, 2007. - 960 с. - (Серия: Антология экономической мысли)

95. Стратегия модернизации российской экономики / Отв. ред. В.М.Полтерович. - СПб.: Алетейя, 2010. - 432 с.

96. Тинберген Я., Бос X. Математические модели экономического роста. - М.: Прогресс, 1967. - 176 с.

97. Харрод Р.Ф. К теории экономической динамики: Новые выводы экономической теории и их применение в экономической политике / Пер. с англ. - М.: Гелиос АРВ, 1999. - 160 с. - (Сер. «Классики экономической науки - XX век»).

98. Цвылев Р.И. Постиндустриальное развитие: Уроки для России. - М.: Наука, 1996. - 136 с.

99. Центральная база данных [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации. - Режим доступа: http://www.gks.ru/dbscripts/Cbsd/DBInet.cgi. (Дата обращения: 22.04.2012).

100. Черкасова Т.П. Посткризисный экономический рост в современной России (факторы, концептуальная модель, государственная политика):

Автореферат диссертации ... доктора экономических наук (08.00.01). -Ростов-на-Дону, 2011 - 44 с.

101.Чистилин Д.К. Моделирование развития мировой экономики [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.nbuv.gov.ua/portal/Soc_Gum/Ever/2009_2/22.pdf (Дата обращения: 02.09.2012)

102. Шалабанов А.К., Роганов Д.А. Эконометрика: Учеб.-метод, пособие. -Казань: Академия управления «ТИСБИ», 2008. - 198 с.

103. Шараев Ю.В. Теория экономического роста: учеб. Пособие для вузов. -М.: ГУ ВШЭ, 2006.-254 с.

104. Шумпетер Й. Теория экономического развития (Исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры). Пер. с англ. -М.: Прогресс, 1982. -455 с.

105. Ясин Е. Перспективы российской экономики: проблемы и факторы роста // Вопросы экономики. - 2002. - № 5. - С. 4-25.

106. Arrow K.J. The economic implications of learning by doing // Review of Economic Studies. 1962. Vol. 29. No 1. P. 155-173. (Англ.).

107. Barro R.J., Sala-i-Martin X. Economic Growth. Cambridge MA: MIT Press, 1995.-672 p. (Англ.).

108. Bruno M., Easterly W. Inflation Crises and Long-Run Growth: NBER Working Papers 5209 [Electronic resource]. - National Bureau of Economic Research, Inc, 1995 - Available at: http://www.nber.org>papers/w5209. (Дата обращения: 06.03.2012). (Англ.).

109. Cobb С. W.; Douglas, P. H. A Theory of Production. American Economic Review . Vol. 18 (Supplement). 1928. P. 139-165. (Англ.).

110. Denison E.F. The Contribution of Capital to Economic Growth // The American Economic Review. V. 70. No. 2; Papers and Proceedings of the Ninety-Second Annual Meeting of the American Economic Association. 1980. P. 220-224. (Англ.).

111.Domar E.D. Capital expansion, rate of growth, and employment // Econometrica. 1946, April. № 14. P. 137-147. (Англ.).

112. Grossman G.M., Helpman E. Endogenous Innovation in the Theory of Growth // Journal of Economic Perspectives. 1994. Vol. 8(1). P. 23-44. (Англ.).

113. Grossman G.M., Helpman E. Innovation and Growth in the Global Economy, Cambridge, MA: MIT Press. 1991. (Англ.).

114. Harrod R.F. The trade cycle. - Oxford: Clarendon Press, 1936. (Англ.).

115. Kuznets S. Long Swings in the Growth of Population and in Related Economic Variables // Proceedings of the American Philosophical Society. 1958. Vol. 102. P. 25-52. (Англ.).

116. Kuznets S. Quantitative Aspects of the Economic Growth of Nations. Paper VIII: Distribution of Income by Size // Economic Development and Cultural Change. 1963. Vol. 11. No 2. P. 1-80. (Англ.).

117. Lucas R.E. On the Mechanics of Economic Development // Journal of Monetary Economics. 1988, July. Vol. 22. No 1. P. 3-42. (Англ.).

118. Mankiw N., Romer D., Weil D. A Contribution to the Empirics of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. 1992. Vol. 107. No 2. R 407-437. (Англ.).

119. McCandless G.T. Jr., Weber W.E. Some Monetary Facts [Electronic resource] // Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review, 1995. Vol. 19. No. 3. Summer 1995. P. 2-11. - Available at:

http://www.minneapolisfed.org/research/QR/QR193 l.pdf. (Дата обращения: 07.03.2012). (Англ.).

120. Romer P.M. Endogenous Technological Change // Journal of Political Economy. 1990, October. Vol. 98. № 5. P. 71-102. (Англ.).

121. Romer P.M. Increasing Returns and Long-run Growth // Journal of Political Economy. 1986, October. Vol. 94. P. 1002-1037. (Англ.).

122. Solow R.M. A Contribution to the Theory of Economic Growth Quarterly Journal of Economics. 1956, February. Vol. 70. № 1. P. 65-94. (Англ.).

123. Stigler G.J. The Economics of Information // Journal of Political Economy. 1961. Vol. 69(3). P. 213-225. (Англ.).

124. Swan T.W. Economic Growth and Capital Accumulation // Economic Record. 1956, November. Vol. 32. No 2. P. 334-361. (Англ.).

125. Uzawa H. Optimum Technical Change in an Aggregative Model of Economic Growth//International Economic Review. 1965. Vol. 6. P. 18-31. (Англ.).

126. Wicksell K. Value, Capital & Rent. NY: Augustus M. Kelley Publishers. 1970. - 180 p. (Англ.).

Динамика показателей макросистемы Украины за 1995-2009 гг.

в ценах 2001 года

Заработная

плата лиц, Расходы на

Инвестиции в работающих НИОКРи

ВВП основной капитал по найму инновации

Год (млрд.грн.) (млрд.грн.) (млрд.грн.) (млрд.грн.)

п Уп Кп Ьп 1п

1995 206.585 3.554 89.876 2.471

1996 185.865 28.630 77.634 2.151

1997 180.249 23.940 87.631 2.546

1998 176.686 24.039 84.917 2.172

1999 176.471 23.746 78.247 2.102

2000 186.907 25.969 79.051 2.249

2001 204.190 32.573 86.440 2.433

2002 214.853 35.374 98.113 2.485

2003 232.728 44.941 107.647 2.696

2004 263.247 57.802 120.202 3.462

2005 270.696 57.086 132.818 3.527

2006 290.655 66.903 127.463 3.290

2007 313.751 82.052 121.441 4.724

2008 320.926 78.900 124.026 4.060

2009 272.332 45.187 111.970 2.367

Источник: [55, 83, 84].

Первые приращения показателей макросистемы Украины за 1995-2009 гг.

ёеИа(УЯ-УЯ) ДУ АК АЬ Д1

1996-1995 -20.719 25.077 -12.242 -0.319

1997-1996 -5.616 -4.690 9.997 0.394

1998-1997 -3.564 0.098 -2.715 -0.374

1999-1998 -0.215 -0.293 -6.669 -0.069

2000-1999 10.436 2.223 0.804 0.146

2001-2000 17.283 6.604 7.389 0.184

2002-2001 10.663 2.801 11.673 0.052

2003-2002 17.876 9.567 9.534 0.211

2004-2003 30.518 12.862 12.555 0.766

2005-2004 7.449 -0.716 12.616 0.065

2006-2005 19.959 9.817 -5.355 -0.237

2007-2006 23.096 15.149 -6.021 1.433

2008-2007 7.175 -3.152 2.584 -0.663

2009-2008 -48.594 -33.713 -12.056 -1.693

Источник: Рассчитано автором.

Год ВРП, Инвестиции в основной Заработная Внутренние текущие

млн. руб. капитал, млн. руб. плата занятых в экономике, млн. руб. затраты на исследования и разработки, млн. руб.

п Yn к„ Ln 1п

Архангельская область

2000 72005.0 12198.7 21779.8 136.8

2001 67274.7 15114.0 26701.3 154.7

2002 71936.7 20596.0 31430.1 172.6

2003 79018.7 21762.4 34718.7 213.4

2004 90083.7 20635.3 35908.4 216.2

2005 88152.4 25269.9 37750.0 176.3

2006 99279.5 40649.7 40036.5 387.2

2007 108548.0 52781.5 43383.4 314.8

2008 99215.5 49862.8 45948.3 198.4

2009 108732.8 24959.7 49714.8 380.6

2010 107370.1 30075.2 48825.1 238.2

Камчатский край

2000 21133.9 4131.1 11393.2 209.2

2001 23031.7 3398.0 13469.5 241.8

2002 22389.2 3395.3 16324.2 253.0

2003 22612.2 5174.3 . 17009.9 361.8

2004 22203.8 3460.2 17036.4 273.1

2005 23291.2 3739.4 17795.2 309.8

2006 25802.2 3833.1 18781.3 322.5

2007 26696.1 5259.9 19597.7 299.0

2008 26656.3 5656.2 20727.1 378.5

2009 31800.4 8193.6 23574.3 346.6

2010 29603.0 9840.0 24473.4 312.5

Магаданская область

2000 15156.1 2490.8 6188.0 97.0

2001 17151.6 2552.0 6959.5 118.3

2002 19355.4 3034.6 7580.8 125.8

2003 18491.4 2568.6 8364.8 159.0

2004 15552.0 2700.0 8159.7 138.4

2005 14389.6 2715.0 8747.5 233.1

2006 14346.3 3268.5 9213.9 220.9

2007 14267.6 3999.8 10040.2 248.3

2008 14398.7 4612.3 10710.5 282.2

2009 16093.2 5099.7 11876.8 230.1

2010 17551.2 5071.2 11906.5 217.4

Мурманская область

2000 64232.3 8376.4 22676.0 404.7

2001 57569.3 10678.0 28024.2 380.0

2002 59208.8 8629.8 32749.1 461.8

2003 61271.3 10020.3 34746.9 863.9

2004 78967.2 9355.0 34415.4 647.5

2005 70375.5 10602.1 35445.3 541.9

2006 72702.2 11246.0 37292.3 545.3

2007 77403.3 10872.9 39997.5 627.0

2008 73179.5 16038.8 43241.6 724.5

2009 67951.7 14018.9 47058.3 699.9

2010 70793.5 11648.8 46134.8 589.4

Республика Карелия

2000 32870.0 7451.3 12274.3 72.3

2001 33721.2 8362.0 13866.9 80.9

2002 35780.6 7950.7 16562.8 96.6

2003 35414.6 7589.3 18333.4 95.6

2004 34098.8 8682.7 18494.4 109.1

2005 40849.6 8093.1 19365.5 85.8

2006 38725.7 8313.1 20804.6 104.6

2007 42261.5 7738.5 22879.1 152.1

2008 39445.8 8947.6 24320.2 173.6

2009 35590.8 6280.7 25075.3 174.4

2010 38537.2 6878.2 24448.0 171.2

Республика Коми

2000 69286.2 19919.2 22879.7 277.1

2001 78276.5 21697.0 28978.6 336.6

2002 74411.2 19082.2 31329.1 357.2

2003 81449.4 19324.6 33722.4 391.0

2004 83147.8 21787.8 34041.8 432.4

2005 90733.9 26699.4 35050.0 335.7

2006 100455.6 34101.2 36936.2 381.7

2007 97428.8 25463.1 39418.3 477.4

2008 99912.6 28642.7 40680.1 489.6

2009 101684.3 36781.8 44666.4 549.1

2010 106299.2 33884.9 44242.5 462.9

Республика Саха (Якутия)

2000 95483.9 18417.5 29171.0 420.1

2001 100922.4 21850.0 33597.5 454.2

2002 99582.3 22423.9 39233.1 537.7

2003 101072.8 23145.1 41009.1 475.0

2004 96991.4 21728.4 40205.4 407.4

2005 96941.3 25941.5 40062.6 339.3

2006 95101.3 26031.8 42396.8 380.4

2007 98037.2 48410.9 45318.4 441.2

2008 105975.0 53739.0 47340.3 487.5

2009 110276.7 64730.4 51671.5 529.3

2010 116071.6 39369.7 50002.8 493.5

Ханты-Мансийский АО

2000 470452.9 124856.5 94027.0 329.3

2001 497981.4 153710.0 131241.1 448.2

2002 477926.9 136057.1 133379.7 573.5

2003 545195.3 124065.8 138111.0 654.2

2004 604201.0 121450.4 130215.3 664.6

2005 741483.1 118281.7 127262.8 667.3

2006 732919.2 140951.9 130157.7 659.6

2007 698277.9 154068.5 137591.3 1187.1

2008 663257.8 165230.4 136865.6 994.9

2009 597627.1 158659.0 138896.0 896.4

2010 596225.8 153013.6 134258.7 676.1

Чукотский АО

2000 4580.1 816.7 2142.4 11.5

2001 6944.6 1743.0 3361.8 15.3

2002 8784.9 4336.5 4527.0 14.1

2003 10262.9 6635.4 5387.9 10.3

2004 7808.6 5443.0 5082.2 28.1

2005 6544.1 3924.2 5705.1 29.4

2006 7143.9 2301.6 5289.5 24.3

2007 8477.9 2260.1 5640.3 17.0

2008 10462.9 2837.0 5966.7 16.7

2009 15142.8 5040.5 6328.3 16.7

2010 12663.6 1634.8 6091.2 9.7

Ямало-Ненецкий АО

2000 136422.4 96063.6 39189.6 27.3

2001 184315.9 99734.0 48145.1 0.0

2002 227030.6 112878.0 54533.9 22.7

2003 215260.5 125744.2 64487.6 21.5

2004 224771.2 104037.1 64724.4 0.0

2005 233960.6 74805.4 62948.6 23.4

2006 251203.0 78500.3 63495.4 50.2

2007 240260.0 116338.2 64705.2 72.1

2008 246312.1 136821.6 66655.2 24.6

2009 218280.9 115697.8 69060.9 0.0

2010 232842.4 116967.6 70066.2 18.2

Источник: Составлено автором по данным [98].

Кластеры северных регионов на карте России

800000

700000

600000

500000

V» &

X

400000

300000

200000

100000

-,-,-,-,-,-,-,-1-,-,-!

2000 2001 2002 2003 2004 2 005 2006 2007 2003 2009 2010

^^"Ханты-Мансийский АО ~Ямало-Некещий АО "Рестблика Саха (Якутия) —О— Республика Коми ♦ Архангельская обл.

90000

60000

50000

С.

40000

30000

20000

10000

"I-1--1-1-1-1-Г"

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

> С Мурманская обл.

.....Рвстблика Карелия

—8— Камчатский край —йг-Магаданская о бл. —О» Ч\ котский А О

У Л \

V ч

-гГ* x ч

Камчсэпсхий край & Магаданская обл. .'(■ Мурманская обл. -О- Рес публика Коми -=¥=Рес»у&лиш Саха (Якутия)

2000 2001 2 002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0,6

»Чукотский АО

••^••Республика Карелия

• Архангельская о 6л. *°=и=-Ханты-Мансийский АО =*Ямало-Нвнеикий АО

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 200" 2008 2009 2010

> \ \

^ г \

ч \ \ Т \

\ \ > /к г 1 > \

*

\

•Ямало-Ненецкий АО Чукотский АО ♦ Архангельская обл. —О^Рест'бликаКоми

| Республика Саха (Якутия)

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2005 2009 2010

^^рат/д

А

/ А» ж/

Л ч

У\

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2005 2007 2008 2009 2010

Источник: Построено автором по данным [98].

-■й-"Магаданская обл.

9 Ханты-Мансийский АО -Ш—Камчатский край —Республика Карелия •Мурманская обл.

!

А

а N

ч />|н|-|- n пошипи

7\

•¿УГ

Камчатский край —— Чукотский А О

Магаданская обл. 1 'I'1 Рве тблика Карелия ) ( Мурманская обл.

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Источник: Построено автором по данным [98].

• Архангельская обл.

Республика Коми 1 Республика Саха (Якутия) «™=>Ямаю-Ненвцкий АО -^"■'Ханты-Мансийский АО

30

25

20

100000 120000 GDP percapltarS

Взаимосвязь темпов роста ВВП и объёма ВВП на душу населения для

беднейших стран мира в 2010 г. (с объёмом ВВП на душу населения до 3 тыс. долларов США)

14.9------------------------------—

9.9

£ 4.9

Si

-0.1

-5.1

А® .....-♦-

-1-1 I

500 ф 1000 1500 2000 2500 3000

GDP per capita, S