Циклическая динамика структурно-технологических сдвигов в развитии экономических систем

• Автор: Барашов, Николай Геннадиевич
• Шифр специальности: 08.00.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Саратов
• Количество страниц: 371 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Глава 1. Методологические основы исследования циклической динамики структурнотехнологических сдвигов в развитии экономических систем

1.1. Методологические подходы к исследованию

циклической динамики национальной экономики

1.2. Алгоритм исследования структурнотехнологических

изменений в макроэкономической системе.

Глава 2. Теоретические аспекты изучения

циклической динамики структурнотехнологических сдвигов

2.1. Содержание структурнотехнологических изменений

в условиях циклической динамики экономики

2.2. Условия и факторы структурнотехнологических сдвигов
в макроэкономической системе
2.3. Параметрыструктурнотехнологических
изменений в современнойэкономике.
Глава 3. Особенности структурнотехнологических сдвигов в экономической системе России
3.1. Факторы и последствия современного финансовоэкономического кризиса как фазы
цикличного развитияроссийской экономики.9
3.2. Специфика структурнотехнологических сдвигов
в российской экономике
3.3. Институциональные аспекты циклической динамики структурнотехнологических сдвигов
в экономической системе России
Глава 4. Проблемы совершенствования государственной, структурнотехнологической политики в условиях циклических колебаний российской экономики
4.1. Специфика регулирования инновационнотехнологических процессов в национальной экономике
4.2. Функциональные особенности государственной
структурнотехнологической политики в экономике России
4.3. Реализация антикризисных мер как условие
формирования новой модели посткризисной экономики.
Заключение
Библиографический список
Введение
Актуальность


Так структурнотехнологические сдвиги в экономике страны можно показать, соотнося производство определенной отрасли с промышленным производством в целом. Изменение абсолютных объемов промышленного производства отражает процесс прохождения инновационной волны по данной экономике. При этом следует иметь в виду, что инновационный цикл, как правило, опережает по фазам инвестиционный, а значит и производственный. Чтобы по возможности исключить фактор конъюнктуры из динамики и приблизить его к описанию инновационной волны, следует использовать абсолютные показатели. Чтобы использовать графоаналитический метод и сопоставить циклическую динамику процессов с разной размерностью, нужно изобразить их в одной шкале. Если абсолютные объемы производства меньше удельных показателей, то производство отстает от конъюнктурных запросов. Такое отставание неизбежно влечет за собой наращивание темпов роста производства. Точка минимума функции которой соответствует отрицательное значение, является точкой максимума инновационнотехнологического потенциала отрасли. Если инновационнотехнологический потенциал отрасли, значительно превышает средние значения, то абсолютный рост производства опережает конъюнктурный на душу, т. См. Кондратьев Н. Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. М., . Тем не менее, в силу инерционности производственных и экономических процессов, абсолютные объемы производства продолжают расти, пока не достигнут критической точки точки максимума. Здесь инновационнотехнологический потенциал отрасли минимален. За значительным превышением конъюнктурных запросов неизбежно последует спад производства, который приведет к исходному положению, завершая период цикла. Построив графическую демонстрацию статистического ряда, можно на глаз определить периоды колебаний. Зная период цикловхотя бы двух иерархических уровней, можно экстраполировать динамику на период меньшего из них, но для определения сроков будущей бифуркации, изменения характера динамики, нужно использовать математические методы. Итак, используя эвристический и графоаналитический методы можно не только выявлять взаимосвязи, проверяя динамику разных явлений на совпадение экстремумов, но и получать информацию об структурнотехнологических сдвигах, которую не удается получить напрямую из статистики. Математические методы. Если предположить, что в период прохождения инновационнотехнологической волны по территории объемы производства изменяются по логистической кривой, то максимальные объемы производства приходятся на понижательную фазу инновационнотехнологической волны. Точка перегиба логистической кривой максимальное ускорение темпов роста приходится на максимум инновационнотехнологического потенциала данного производства. Так, например, в лесной промышленности внедрение инноваций приводило к возникновению новых подотраслей, углублению степени переработки сырья, изменению структуры использования ресурса. Использование древесины исключительно в качестве топлива дрова ушло в прошлое. Растущие потребности общества и совершенствование химической технологии привели к наращиванию мощностей в целлюлознобумажной промышленности и возникновению производства ДСП, а затем ДВП, искусственных волокон. Этот процесс происходил с разной скоростью в зависимости от инновационнотехнологического потенциала страны. Рис. Выше был приведен пример первого варианта использования математических методов для формализации эвристических гипотез. Другая проблема, которую можно решить с помощью математических методов анализ общей тенденции теоретической функции по имеющимся данным. Этот метод оптимально использовать в том случае, когда необходимо сравнить динамику показателя по разным территориям, в частности, по субъектам Российской Федерации или административным районам одного региона. Нужно выбрать общий для всех субъектов тип регрессии и. В качестве теоретической функции для анализа больших циклов можно использовать кубическую параболу. Выбор именно этого полинома определялся оптимальным соотношением адекватности, сложности вычислений и гибкости.