М. В. Ломоносова Экономический факультет

Вид материала

Документы

Содержание ]Глава 2. К ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ ВИРТУАЛИЗАЦИИ: ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИГНАЛЫ НОВОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ФУНКЦИИ Экономические и математические требования к производственным функциям данного класса Нелинейные эффекты виртуальности На скольких «черепахах» стоит экономика знаний?

Подобный материал:

• Роль информационно-коммуникационных технологий в развитии международного бизнеса, 722.38kb.
• Франчайзинг как форма связи крупного и малого бизнеса в сфере торговли, 291.67kb.
• Автореферат диссертационного исследования «проектное финансирование. Опыт и перспективы, 391.95kb.
• М. В. Ломоносова Экономический факультет Экономико-Математическая школа Конкурс, 1097.84kb.
• Управленческая отчетность коммерческого банка, 427.42kb.
• М. В. Ломоносова экономический факультет программа, 484.59kb.
• Жизненный уровень населения россии, 303.42kb.
• Обеспечение финансовой устойчивости страховых организаций в условиях кризиса, 302.34kb.
• Xxi столетия Дунаева Светлана Олеговна, 37.07kb.
• М. В. Ломоносова экономический факультет кафедра финансов и кредита курсовая, 271.76kb.

]Глава 2. К ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ ВИРТУАЛИЗАЦИИ: ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИГНАЛЫ НОВОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ФУНКЦИИ

Кризисные явления в сегодняшней экономике связаны с изменением роли «виртуальной» ее части - финансовых рынков, под влиянием непредсказуемых факторов информационного характера. Сильнейшие потрясения испытывают и традиционные отрасли экономики. В экономической теории есть понимание причин кризисных явлений, основанное на анализе роли факторов, обобщенно называемых «знания» и «инновации». Их можно трактовать как обобщенный фактор виртуализации, который должен быть учтен в экономических моделях. Востребованность для теории новых моделей с включением дополнительных факторов активно обсуждается. Причем, запросы и пути развития теории в определенной степени уже намечены серьезным сравнительно-аналитическим дискурсом, в котором можно отметить два принципа, важные для дальнейшего изложения наших материалов. Так, академик В.Л.Макаров определил принципиальную особенность новой экономической системы - экономики знаний, как типично нелинейное явление [1]. В гл. 12 (стр.366-367) коллективной монографии [2] отмечено, что экономика знаний «требует переосмысления всей аксиоматики, присущей всей смитианской экономике» (хотя перечень сомнительных постулатов, проистекающих из этого вывода, не является бесспорным, а отражает исследовательские интересы авторов).

Но моделей с политэкономической интерпретацией, облаченных в достаточно строгую форму, и тем более - с функциональным представлением, допускающим анализ экономического смысла результатов, подобно классическим моделям, пока нет. Хотя, известны предпринимавшиеся попытки подходов во второй половине XX века к построению производственных функций близких к спецификации Кобба-Дугласа, учитывающих инновационные составляющие, отмеченные в [3].

В исследовании [4] нами показаны возможности построения адекватных производственных функций (полезности), содержащих показатели роли новых социальных и инфраструктурных факторов виртуального характера. Экономические аспекты построения и анализа сигналов таких функций были выделены в докладах [5, 6]. Модель строится как производственная функция типа Кобба-Дугласа (КД-функция) с заведомо нелинейными характеристиками; что в следствиях дает принципиальную двойственность экономических показателей и позволяет интерпретировать высокую эффективность и кризисность, оценивать макроэкономические риски.

Социальные ожидания виртуализированной экономики таковы, что общество при накоплении огромных капиталов не хочет ограничиваться минимальным потреблением, тратя силы на поддержание капитала в рабочем состоянии - поэтому вклад инновационных ресурсов в функции полезности должен быть нелинейным и неоднозначным в последствиях. Как следствие можно ожидать, что в виртуализированной экономике могут быть уточнены или станут несправедливыми постулаты (законы) предельной полезности. Интересны также возможности увидеть эффекты «ресурсного проклятия», перехода на нециклические схемы или коллапса.

Все имеющиеся возможности - общие ресурсы R₀ - разделяются нами на две, в принципе взаимозаменяемые, традиционные группы - на труд и на капитал. Внутри каждой из этих групп мы выделяем особые слагаемые - инновационный труд l и инновационный (интеллектуальный) капитал k, которые позволяют учитывать уровень виртуализации производственной деятельности Y. Составляющие затрат на традиционный труд и капитал, соответственно, обозначим L и K. Индексом i обозначается доля инновационных ресурсов во всех ресурсах R₀. Для построения наглядной Y_i считаем, что общая эластичность вложений в традиционные ресурсы T=K+L равна параметру α (α≤ 1), а по влиянию на эффективность вложений инновационные составляющие k и l не будут разделяться. Тогда, допустимо введение единой эластичности суммарных инновационных составляющих z=k+l для Y_i, которую будем далее обозначать как еще один параметр β. Формально базовое представление для выяснения и описания роли общих инновационных ресурсов в некотором показателе Y_i нами вводится следующей формулой:

, (1)

где С – некоторый коэффициент, роль которого будет обсуждаться.

Очевидно, что этот вариант подхода близок к идеям классического конструирования производственной функции. Поэтому, в нашем построении Y_i мы будем исходить из принципа предельного перехода, то есть из того, что при k+l→0 (без эффектов экономики знаний) из Y_i должна получаться функция Кобба-Дугласа. Рассматривая, как основную составляющую, ресурсы R₀, преобразуем выражение (1) к новой производственной функции Y_i с вкладом виртуальности, которая выражается следующей формулой

, (2)

где .

Дополнительный коэффициент p(α,β,i) в преобразованном выражении (2) подобен переменному коэффициенту в аналогичной форме спецификации Кобба-Дугласа.

Однако, формально выписанные соотношения (1) и (2) используют только один класс функциональных зависимостей, существенно ограниченных в своей гибкости отражения внешних требований. И без специального экономически обоснованного исследования возможностей нелинейных соотношений между параметрами α, β и i эти соотношения не могли дать никаких новых результатов. Интересно, что глубокие практические исследования экономики знаний отделения «Knowledge Products and Outreach» Всемирного банка, в которых формально выделена особая роль знаний, признаваемая равной труду и капиталу, при попытках теоретического осмысления останавливаются на некотором аналоге функции (1), и далее забывают об объявленной роли знаний [7].

Экономические и математические требования к производственным функциям данного класса

При построении Y_i принцип предельного перехода к КД-функции выражался в требовании, что при k+l=0 эластичность Э_i=α+β должна быть равной единице (100%), причем на интервале 0 эластичность Э_i должна иметь максимум (соответствующий концепции наличия оптимального баланса экономики знаний и традиционной экономики).

Второе принципиальное положение к построению возможной Y_i заключается в следующем. При постоянных значениях α и β коэффициент p(α,β,i) будет равен 0 как при i=1, так и при i=0, что не является экономически допустимым для знаний, в отличие от принципа «труд без капитала, и капитал без труда мертвы», использованного в спецификации Кобба-Дугласа. Тогда степенные показатели α и β должны зависеть от i, то есть не являются независимыми переменными. В наших моделях они вводятся в виде: α(i)=1-i, β(i)=mi(1-i), где степенной показатель β(i) – можно назвать по его структуре «гармонизатором» инновационной и традиционных составляющих. Предложенные формы для переменных степеней α(i) и β(i) математически означают, что выбран простейший характер нелинейности с максимумом – параболическая зависимость, а m есть числовой показатель при второй степени индекса инновационности, отвечающего за нелинейность.

Однако, переменная величина эластичности Э_i по общим ресурсам R₀ означает, что если R₀ будет иметь экономическую размерность, то переменна будет и размерность производственной функции Y_i. Устранить это принципиальное противоречие можно только в том случае, когда общий ресурс выражается безразмерным числом. Это ограничение не используется в традиционной теории КД-функции, когда эластичность Э принимается за единицу. Но без введения такой осмысленной безразмерной переменной R₀ дальнейшее построение спецификации экономики знаний потеряет смысл. Единственный же оправданный безразмерный показатель R₀ может быть в том случае, когда задан ограниченный интервал его изменения, например, от 0 до 1 (до 100%). Наличие такого максимального показателя max(R₀)=1 означает, что наша спецификация экономики знаний представляет собой модель, в которой возможность наращивания любых реальных ресурсов для производственной деятельности принципиально ограничена некоторым пределом (относительный показатель использованных ресурсов от максимального и есть R₀).

Характеры изменения эластичности Э_i(i) и коэффициента p(α,β,i) в полном виде производственной функции Y_i показаны на рис.1 и 2 для двух значений параметра m:



Рис.1. Расчетный характер изменения эластичности производственной функции



Рис.2. Расчетный характер изменения коэффициента производственной функции


Нелинейные эффекты виртуальности

Заметим, что построенная функция (2) может предсказывать значительные эффекты от виртуализации по Э_i(i) до определенных границ i, и показывает, что общий ценностный показатель Y_i может при этом резко падать за счет уменьшения p(α,β,i). Результаты можно интерпретировать как возможность оценки рискованности высокой эластичности виртуализации, то есть можно ввести коэффициент риска как произведение минимума p(i) на максимум Э_i(i). Отметим также резкий спад p(α,β,i) при малых i - этот эффект интерпретируется нами как «ресурсное проклятие» в широком смысле.

Кроме исследования эластичности и относительного значения производственной функции, рассмотрим также исследование такого традиционного показателя для теоретических экономических моделей как «предельная полезность», то есть частную производную от производственной функции по величине одного из переменных показателей. Поскольку основным теоретическим вопросом в экономике знаний является вопрос об эффективности инновационных вложений, найдем и исследуем =.

Вычисление производной для степенных функций с переменным основанием удобно провести после их предварительного логарифмирования. Опуская вычисления, приведем получаемое выражение

. (3)

Отсюда находится аналитическое выражение для предельной полезности (эффективности) по инновационным ресурсам . Исследуя численно его параметры, можно увидеть другие особенности экономики знаний, демонстрируемые моделью.



Рис.3. Расчетный характер предельной полезности в зависимости от увеличения инновационности для производственной функции (2) при большом коэффициенте нелинейности




Рис.4 Предельная полезность в зависимости от увеличения инновационности для производственной функции (2) при малом коэффициенте нелинейности


Отметим те важные особенности, которые показывают последние иллюстрации.

Производственная функция может не быть возрастающей на всей области определения (хорошо видно при малых i на рис.3 и 4, где производная отрицательна, если начальная доля T велика – в примерах при 85%). Это означает, в экономической трактовке, что в областях с очень большой долей традиционных ресурсов увеличение доли инновационных составляющих может поначалу привести к уменьшению полезности.

Производственная функция не является всюду выпуклой, так как предельная полезность не является всюду убывающей в области определения. Это означает, что для явлений, описываемых такими функциями, не могут быть использованы традиционные методы оптимизации, разработанные для выпуклых функций.

Предельная полезность всегда в области определения имеет максимум. Это означает, что постулат (первый закон) Г.Госсена убывания предельной полезности для функции полезности и его аналог закон Д.Кларка для производственной функция, вполне признаваемые как основные тенденции в наблюдениях за предпочтениями традиционных благ, могут и должны быть скорректированы для экономики знаний. Инновационные блага с увеличением их количества приобретают свою предельную ценность (полезность) не сразу при появлении первой единицы блага, а при достижении количества благ определенной величины, и, соответственно, терять свою предельную ценность (полезность) инновационные блага начинают при превышении их количества свыше этой величины.

На скольких «черепахах» стоит экономика знаний?

Сигналы нелинейных моделей показывают, что прогноз экономического развития может строиться только на динамических и даже катастрофических концепциях. В этом смысле, характерны два наших конкретных прогноза, основанные именно на сигналах бифуркации процессов. В конце 2006 г. на международную конференцию по хрупкости сообществ и государств был представлен прогноз о признаках кризисности в ряде развитых государств, в числе которых были указаны: Испания, Великобритания, Франция и США [8]. А в начале 2008 г. в докладе [5] было отмечено «Супердинамичность экономики знаний … будет вызывать динамические изменения на традиционных рынках и сферах хозяйствования. Что, приведет к общей нестабильности мировых финансов, в том числе, цен на ресурсы (от нефти и энергии, до рекреационных, пищевых и ресурсов безопасности)».

В обществе экономики знаний все будут стремиться реализовать свои быстро таящие возможности, стремиться оказаться первым в борьбе за ресурсы; причем, даже самые динамичные из них – финансовые, не гарантируют первенства и надежды стабильно получать то, что будет ценно в будущем (удовлетворение потребностей и социальных ожиданий). Но, если даже огромные денежные ресурсы не являются средством опережающего получения преимуществ, то в противовес умению использовать полезные обществу знания будет развиваться умение манипулировать в своих интересах ожиданиями. «Экономика знаний» означает и умение эксплуатировать в своих интересах все виды ресурсов, включая виртуальные, что условиях любого кризиса много важнее богатств. Но реальный претендент на манипулирование – это политика, а не экономика, и основное средство – это умение использовать концентрируемые властью ресурсы и права на их использование.

Экономическая мысль в экономике знаний вновь и вновь будет возвращаться к своим истокам – к политической экономии. Вместе с тем продолжается поиск новых форм, адекватных бурному развитию современной экономики. Наряду с теоретическими подходами к созданию моделей экономики знаний, есть и прагматический подход к новым явлениям в общественном хозяйстве. Например, Институт Всемирного банка (WBI) активно измеряет сравнительный переход национальных экономик к новым формам. Авторы используют до 80 переменных, однако, в основном, - экспертно оцениваемые качественные параметры. Методика КАМ (Knowledge Assessment Methodology) [8] выделяет четыре следующих основания экономики знаний, по мнению WBI:

• образование и обучение;
  
• новшества и их технологическое принятие;
  
• информационная инфраструктура;
  
• способствующие экономические стимулы, национальные режимы благоприятствования.
  

Когда говорят об инновациях как о массовых технологиях, нужно учитывать, что в мире не так много стран, которые могут создавать новые переносимые технологии. А они изменяют места и типы инвестиций, но не меняют место получения добавленной стоимости. Потому такая система не может быть стабильной, а ее организаторам нужно ее защищать и укреплять. И в итоге конкурируют в экономике знаний экономики стран. Что еще раз свидетельствует, что современная экономика активно развивается через неэкономические доминанты. Общие тенденции глобальной экономики и первые уроки кризиса 2008-2009 г. показывают, что обособленное рассмотрение развитие экономики знаний даже в развитой рыночной экономике без учета двойственной роли государства и роли всего мирового сообщества уже не дает реальной картины. В частности, эти сигналы и чрезмерный акцент на потребности и интересы индивидуализма в подходах и параметрах методов, подобных КАМ, отмечены и в гл. 12 (стр. 366-368) монографии [2]. А любое государство это система жестких и мягких мер баланса социальных групп внутри страны и баланса сил в мировом порядке для обеспечения безопасности и не исключающего развития. Забывая это, мы потеряем комплексность системы и возможности ее прогнозирования. Поэтому, для учета этих факторов необходимо анализировать «пятый столп» экономики знаний:

• контроль безопасности групп, общин, человеческого общества и Земли.
  

Тогда новое социально-экономическое явление – экономику знаний можно определить так (настоящие предложения автора по выработке рабочего определения экономики знаний с начала 2008 г. обсуждаются на форуме сообщества мирового развития – Development Gateway Foundation):

экономика знаний использует знание как ключевой двигатель социально-экономического роста; это – рискованная экономика, где знание приобретено, создано, распространено и используется эффективно, чтобы ускорить групповое экономическое развитие.


***

1. Макаров В.Л. Экономика знаний: уроки для России // Вестник РАН. 2003, т.73, с.32.
   
2. Экономика знаний // Отв. ред. В.П. Колосов. - М.: «ИНФРА-М», 2008.
   
3. Черковец В.Н. Современная научно-техническая революция продолжается… (вопросы теории) // Инновационное развитие экономики России: национальные задачи и мировые тенденции, т.1. – М.: «МАКС-Пресс», 2008, стр.188.
   
4. Борзых А.А. Информационные модели в социально-экономических исследованиях. - Курск: «Учитель», 2009.
   
5. Борзых А.А. Информация и знания в «формулах» экономической теории: в поисках определений, связей и прогнозов [Электронный ресурс] Доклады конференции «Инновационное развитие экономики России: национальные задачи и мировые тенденции», 2008. – Режим доступа – ссылка скрыта.
   
6. Борзых А.А. ссылка скрыта [Электронный ресурс] Доклады конференции «Инновационное развитие экономики России: ресурсное обеспечение», 2009. Режим доступа - msu.ru/cmt2/lib/a/1430/file/Borzykh_A_A.doc.
   
7. Derek C.H.C., Dahlman C.J., The Knowledge Economy, the KAM Methodology, and World Bank Operations [Электронный ресурс] Report # 37256, World Bank, 2006. Режим доступа - rces.worldbank.org/WBI/Resources/The_Knowledge_Economy-FINAL.pdf.
   
8. Borzykh A. Approaches and concepts of second wave in the forecast of hidden social dynamics [Электронный ресурс] Abstracts WIDER Conf. ‘Fragile States - Fragile Groups’, Helsinki, 2007. – Режим доступа – ссылка скрыта
   
9. Derek C.H.C., Dahlman C.J., Knowledge and Development: A Cross-Section Approach [Электронный ресурс] World Bank Policy Research Working Paper #3366, 2004. Режим доступа - rces.worldbank.org/WBI/Resources/Knowledge_and_Development.pdf.