Динамика экономического развития России и Турции: ретроспектива и перспективы

Автор: Смирнов Валерий Владиславович, Мулендеева Алена Владимировна

Журнал: Экономический журнал @economicarggu

Статья в выпуске: 4 (48), 2017 года.

Бесплатный доступ

Предметом изучения является динамика экономического развития России, Турции и российско-турецких отношений. В статье проведен ретроспективный и перспективный анализ динамики темпов прироста и сдвигов в темпах прироста совокупности взаимообусловленных факторов: ВВП, валовых внутренних сбережений, скорректированного чистого национального дохода, валового накопления основного капитала, внешнего баланса на товары и услуги, импорта товаров и услуг, высокотехнологичного экспорта, промышленности, затрат на исследования и разработки, сельского хозяйства и безработицы. Оценка и анализ динамики темпов прироста и сдвигов в темпах прироста экономического развития России и Турции проводится в прогнозном временном ряду 1993 - 2020 гг., с использованием линейной аппроксимацией по методу наименьших квадратов. Источником для исследования являются данные Всемирного банка. В результате исследования выявлены ретроспективные и перспективные преимущества России и Турции в российско-турецких отношениях. Показана необходимость группировки положительных и отрицательных сдвигов темпов прироста для обеспечения равноправного российско-турецкого сотрудничества. Для устранения сдвигов темпов прироста в российско-турецких отношениях необходимо повысить инновационную активность России и Турции на перспективу, а также усилить политическое и экономическое сотрудничество.

Еще

Анализ, динамика, международное сотрудничество, потенциал, развитие, сдвиги, темпы прироста

Короткий адрес: https://sciup.org/14915329

IDR: 14915329

Текст научной статьи Динамика экономического развития России и Турции: ретроспектива и перспективы

URL: (Дата обращения 12.04.2018).

URL: (Дата обращения 12.04.2018).

URL: (Дата обращения 12.04.2018).

URL: (Дата обращения 12.04.2018).

Временной период

Промышленность, добавленная стоимость (% ВВП)

Затраты на исследования и разработки (% от ВВП)

Сельское хозяйство, добавленная стоимость (% ВВП)

Безработица, всего (% от общей рабочей силы) (методу МОТ)

Турция

Россия

Турция

Россия

Турция

Россия

Турция

Россия

2008

-1,29

-0,89

0,31

-6,62

-0,91

-0,17

8,99

3,33

2009

-8,47

-6,86

17,08

19,97

8,44

6,40

29,90

33,87

2010

3,73

3,14

-0,72

-9,72

12,61

-17,45

-15,08

-12,05

2011

9,43

-2,40

1,84

-9,55

-8,81

1,33

-17,76

-10,96

2012

-0,93

-0,18

7,21

2,31

-6,17

-5,65

-7,95

-15,38

2013

4,22

-4,46

2,53

0,95

-12,60

-2,12

7,41

0,00

2014

0,83

-0,69

6,62

3,02

-2,95

12,37

13,79

-5,45

2015

-0,66

2,24

3,32

4,05

5,15

12,09

3,03

7,69

2016

0,98

-1,12

3,68

2,56

-10,44

4,00

5,88

-1,79

2017

-1,69

-3,02

3,94

2,31

-2,12

-10,30

0,38

0,95

2018

-1,49

-2,81

4,12

2,12

-2,23

-9,39

0,60

0,66

2019

-1,32

-2,64

4,27

1,98

-2,31

-8,65

0,78

0,43

2020

-1,19

-2,51

4,37

1,87

-2,38

-8,06

0,92

0,25

SCR 1993-2020

0,27

0,17

0,02

-0,04

-0,03

0,11

0,02

-0,02

GR , с преобладанием России, выделяются следующие периоды и их положительные значения, а также SCR 1993-2020 (рис. 3):

  • -    по промышленности (добавленная стоимость (% ВВП)): ∆ GR 1993 = 7,6, ∆ GR 1996 = 9,67 , GR 1999 = 7,51, ∆ GR 2000 = 5,47, ∆ GR 2004 = 10,07, ∆ GR 2005 = 4,06, ∆ GR 2008 = 0,4, ∆ GR 2009 = 1,6, ∆ GR 2012 = 0,75, ∆ GR 2015 = 2,9 и ∆ SCR 1993- 2020 - ,за; тратам на исследования и разработки (% от ВВП): ∆ GR 1998 = 15,83, ∆ GR 2000 = 2,62 , GR 2002 = 8,33, ∆ GR 2003 = 11,25, ∆ GR 2006 = 2,26, ∆ GR 2009 = 2,88, ∆ GR 2015 = 0,73 и ∆ SCR 1993-2020 = -0,05;

  • -    сельскому хозяйству (добавленная стоимость (% ВВП)): ∆ GR 1993 = 9,12, ∆ GR 1995 = 6,36 , GR 1997 = 3,74, ∆ GR 1999 = 45,36, ∆ GR 2001 = 14,22, ∆ GR 2003 = 2,36, ∆ GR 2006 = 3,02, ∆ GR 2007 = 6,60, ∆ GR 2008 = 0,75, ∆ GR 2011 = 10,14, ∆ GR 2012 = 0,52, ∆ GR 2013 = 10,48, ∆ GR 2014 = 15,31, ∆ GR 2015 = 6,94, ∆ GR 2016 = 14,44 и ∆ SCR 1993-2020 = 0,14;

  • -    безработице ((всего (% от общей рабочей силы) (по методу МОТ)): ∆ GR 1993 = 7,58, ∆ GR 1994 = 41,73 , GR 1995 = 27,68, ∆ GR 1996 = 16,35, ∆ GR 1997 = 18,62, ∆ GR 1998 = 11,24, ∆ GR 2003 = 2,84, ∆ GR 2006 = 17,92, ∆ GR 2009 = 3,97, ∆ GR 2010 = 3,03, ∆ GR 2011 = 6,8, ∆ GR 2015 = 4,66, ∆ GR 2017 = 0,57 и ∆ SCR 1993-2020 = -0,04.

Следует выделить (см. рис. 3):

  • -    положительный момент – существенное снижение ∆ GR безработицы (всего (% от общей рабочей силы) (по методу МОТ)): ∆ GR 2001 = -44,33 (Россия GR 2001 = -15,09, Турция GR 2001 = 29,23), ∆ GR 2002 = -36,03 (Россия GR 2002 = -12,22, Турция GR 2002 = 23,81);

  • -    отрицательный – затрат на исследования и разработки ∆ GR 1999 = -21,06, ∆ GR 2004 = -17,73, ∆ GR 2005 = -21,36, ∆ GR 2007 = -20,37, ∆ GR 2011 = -11,39.


    \

    -•х у \ \

    /\

    -10

    -20

    -30

    -40

    Cl________\СІ__________С.|


    W# \ /


    -50

Промышленность, добавленная стоимость (% ВВП)            ^^^ ^^^ ^^^ Затраты на исследования и разработки (% от ВВП)

Сельское хозяйство, добавленная стоимость (% ВВП)           ^^^ ■ ^^^ ■ Безработица, всего (% от общей рабочей силы) (по методу МОТ)

Рисунок 3. ∆ GR по промышленности (добавленная стоимость (% ВВП)), затрат на исследования и разработки (% от ВВП), сельского хозяйства (добавленная стоимость (% ВВП)), безработицы (всего (% от общей рабочей силы) (по методу МОТ))1

Использование потенциала SGR и ∆GR динамики экономического развития российско-турецких отношений.

В современных экономических условиях использование потенциала российско-турецких отношений возможно в трех направлениях с доминированием российской (рис. 1) и турецкой экономики (2), либо равноправным сотрудничеством (рис. 3).

Инфляция, дефлятор ВВП

Скорректированн ый чистый национальный

Рисунок 1. Российско-турецкие отношения с доминированием российской экономики.

Экономика России может стать лидером в российско-турецких отношениях GR 2018-2020 и SCR 1993-2020 (рис. 1): валовые внутренние сбережения ( GR 2018 = 1,55, GR 2019 = 1,42, GR 2020 =1,32 и SCR 1993-2020 = -0,01); скорректированный чистый национальный доход на душу населения ( GR 2018 = 7,79, GR 2019 = 7,96, GR 2020 =8,1 и SCR 1993-2020 = 0,01); внешний баланс на товары и услуги ( GR 2018 = 548,88, GR 2019 = 503,61, GR 2020 =466,91 и SCR 1993-2020 = 0); импорт товаров и услуг ( GR 2018 = 19,49, GR 2019 = 17,82, GR 2020 = 16,46 и SCR 1993-2020 = -0,02); инфляция, дефлятор ВВП ( GR 2018 = 207,54, GR 2019 = 191,83, GR 2020 = 179,19 и SCR 1993-2020 = -0,01).

ВВП на душу

Безработица населения

Валовое накопление основного капитала

Сельское хозяйство

Высокотехно логичный экспорт

Затраты на исследования и разработки

Промышленн ость

Рисунок 2. Российско-турецкие отношения с доминированием турецкой экономики

Турецкая экономика может стать лидером в российско-турецких отношениях GR 2018-2020 и SCR 1993-2020 (рис. 2): ВВП на душу населения (в текущих ценах US $) ( GR 2018 = 11,72, GR 2019 = 11,24, GR 2020 =10,86 и SCR 1993-2020 = -0,04); валовое накопление основного капитала (% от ВВП) ( GR 2018 = 0,48, GR 2019 = 0,59, GR 2020 =0,68 и SCR 1993-2020 = 0,04), высокотехнологичный экспорт (% промышленного экспорта) ( GR 2018 = 12,42, GR 2019 = 11,18, GR 2020 = 10,23 и SCR 1993-2020 = -0,03), промышленность (добавленная стоимость (% ВВП)) ( GR 2018 = -1,49, GR 2019 = -1,32, GR 2020 = -1,19 и SCR 1993-2020 = 0,27); затраты на исследования и разработки (% от ВВП) ( GR 2018 = 4,12, GR 2019 = 4,27, GR 2020 = 4,37 и SCR 1993-2020 = 0,02); сельское хозяйство, добавленная стоимость (% ВВП) ( GR 2018 = -2,23, GR 2019 = -2,31, GR 2020 = -2,38 и SCR 1993-2020 = -0,03; безработица (всего (% от общей рабочей силы) (по методу МОТ)) ( GR 2018 = 0,6, GR 2019 = 0,78, GR 2020 = 0,92 и SCR 1993-2020 = 0,02).

капитала

Валовое накопление основного

Импорт товаров и услуг

ВВП на душу населения

Безработица

Скорректир ованный чистый

национальн

Высокотехно логичный экспорт

товары и услуги

Внешний баланс на

Затраты на исследования и разработки

Промышленн ость

Рисунок 3. Равноправное российско-турецкое сотрудничество

Для обеспечения равноправного сотрудничества необходимо устранить ∆ SCR 1993-2020 внешнего и внутреннего контура (рис. 3): ВВП на душу населения (∆ SCR 1993-2020 = 0,07), валовым внутренним сбережениям (∆ SCR 1993-2020 = -0,06), валовым накоплениям основного капитала (∆ SCR 1993-2020 =0,17), импорту товаров и услуг (∆ SCR 1993-2020 = 0,05), высокотехнологичному экспорту (∆ SCR 1993-2020 = 0,02), промышленности (∆ SCR 1993-2020 = -0,1), затратам на исследования и разработки (∆ SCR 1993-2020 = -0,05), сельскому хозяйству (∆ SCR 1993-2020 = 0,14), безработице (∆ SCR 1993-2020 = -0,04).

Для устранения ∆SCR1993-2020 необходимо группировать положительные отклонения для России: ВВП на душу населения (∆SCR1993-2020 = 0,07), валовые накопления основного капитала (∆SCR1993-2020 = 0,17), импорт товаров и услуг (∆SCR1993-2020 = 0,05), высокотехнологичный экспорт (∆SCR1993-2020 = 0,02) и сельское хозяйство (∆SCR1993-2020 = 0,14), а также отрицательные – валовые внутренние сбережения (∆SCR1993-2020 = -0,06), промышленность (∆SCR1993-2020 = -0,1), затраты на исследования и разработки (∆SCR1993-2020 = -0,05), безработице (∆SCR1993-2020 = -0,04).

Основным препятствием для устранения ∆ SCR 1993-2020 в российско-турецких отношениях является низкая инновационная активность России и Турции, рассматривающие короткие временные горизонты развития экономики. Научные открытия и технологические инновации, требующие долгосрочных обязательств и инвестиций страдают от компенсационных расходов для людей и секторов, подверженных риску [So Young Kim, 2014. P. 107]), снижая реальные валовые внутренние сбережения.

Новые реалии мировой экономики тесно связаны с эмпирическими и теоретическими разработками, которые в значительной степени сосредоточены на вопросах, связанных с инновациями [Philip McCann and Raquel Ortega-Argiles, 2013. P. 187]. На каждом этапе экономический рост следует за траекторией распространения инноваций [John Foster, 2016. P. 871] и эмпирический фокус исследований смещается от производства к услугам [Ben R. Martin, 2016. P. 432]. При этом диалог знаний является лучшей моделью для реализации инновационной политики в регионах и странах, способствующих преодолению неравенства между развитыми и развивающимися странами [Christopher B. Anderson and Adrian Monjeau, Jaime R. Rau, 2015. P. 709].

Трансформации, связанные с разрушительными событиями, вызывают сдвиг в деятельности по планированию будущих технологий от отдельных широкомасштабных прогнозных действий до небольших внутренних движений, а также наращивание потенциала [K. Matthias Weber and Jennifer Cassingena Harper, Totti Könnola, Vicente Carabias Barcelo, 2012. P. 153]. Ожесточенная конкуренция и низкий спрос на продукцию могут усилить инновации и повысить производительность в фирмах [Lennart Erixon, 2016. P. 93], а сотрудничество может повысить производительность труда в несколько раз [Luca Berchicci and Jeroen P. J. de Jong, Mark Freel, 2016. P. 429]. При этом, динамика капитализма все большее внимание уделяет передаче инновационных парадигм [Christoph Deutschmann, 2011. P. 83].

Немногие страны в мире увеличили свои расходы на инновации так же быстро, как Россия в последние годы. Политика России в области инноваций не является идеальной и в большей мере схожа с китайской, которая обусловлена рядом противоречий: несогласованные цели исследования, ориентированные на миссию и совершенствование, доминируют над задачами; создание институтов, формирование потенциала и распространения; процесс определения приоритетов исследований характеризуется сочетанием принятия решений по основным целям - сверху вниз, а процесса децентрализации, обсуждения и консультаций с заинтересованными сторонами - снизу вверх [Mats Benner and Li Liu, Sylvia Schwaag Serger, 2012. P. 258]. Китайскую политику развития местных технологий активно в начале двадцать первого века стали применять не только Россия (университетская реформа, развитие кластеров и повышение производительности государственных предприятий, нанотехнологий) [Evgeny A. Klochikhin, 2013. P. 657], но и Индия (нанотехнологии [Koen Beumer and Sujit Bhattacharya, 2013. P. 628]). При этом для России процесс развития местных технологий, в большей мере, связан с приватизацией государственной собственности и особым вниманием «частных фирм» к новым областям исследований [Saul Estrin and Adeline Pelletier, 2018. P. 65].

Для России в сотрудничестве с Турцией необходимо уделить вопросам снижения импорта товаров и услуг, наращиванию высокотехнологичного экспорта, развитию сельского хозяйства. Нельзя допустить, чтобы это сотрудничество превратилось в «зомби». «Зомби» продолжает действовать, но без какого-либо прогресса в направлении их мандатов в мироустройстве [Julia Gray, 2018. P. 1]. Высокотехнологическое российско-турецкое сотрудничество должно быть ориентировано на освоение космоса в рамках «Договора по космосу», «Договора о запрещении испытаний», Устава ООН [Francis Grimal and Jae Sundaram, 2018], что позволит выровнять ∆ SCR 1993-2020 промышленности, затрат на исследования и разработки и безработице.

Особой составляющей российско-турецкого сотрудничества должно стать усиление политических, экономических, социальных отношений, не включая другие страны, не размывая общий потенциал. Естественно в этом формате могут обостриться проблемы неравенства доходов и политики перераспределения [Jose Aleman, Dwayne Woods, 2018. P. 171]. Так же возможны ограничения денежно-кредитной и налогово-бюджетной политики для установления долгосрочных траекторий роста, которые можно заменить экономической стратегией на основе технологий, нацеленной на долгосрочный рост производительности [Gregory Tassey, 2013. P. 293].

Выводы. В результате исследования GR 2018-2020 и SGR 2018-2020 выявлены перспективные преимущества России в российско-турецких отношениях: валовые внутренние сбережения, скорректированный чистый национальный доход, внешний баланс на товары и услуги, импорт товаров и услуг и инфляция. Турецкая экономика может стать лидером в российско-турецких отношениях: ВВП, валовое накопление основного капитала, высокотехнологичный экспорт, промышленность, затраты на исследования и разработки, сельское хозяйство и безработица.

Для обеспечения равноправного российско-турецкого сотрудничества необходимо группировать положительные ∆ SCR 1993-2020 для России: ВВП на душу населения (∆ SCR 1993-2020 = 0,07), валовые накопления основного капитала (∆ SCR 1993-2020 = 0,17), импорт товаров и услуг

(∆ SCR 1993-2020 = 0,05), высокотехнологичный экспорт (∆ SCR 1993-2020 = 0,02) и сельское хозяйство (∆ SCR 1993-2020 = 0,14), а также отрицательные – валовые внутренние сбережения (∆ SCR 1993-2020 = -0,06), промышленность (∆ SCR 1993-2020 = -0,1), затраты на исследования и разработки (∆ SCR 1993-2020 = -0,05), безработице (∆ SCR 1993-2020 = -0,04).

Для устранения ∆ SCR 1993-2020 в российско-турецких отношениях необходимо повысить инновационную активность России и Турции на перспективу, а также усилить политическое и экономическое сотрудничество.

Список литературы Динамика экономического развития России и Турции: ретроспектива и перспективы

  • Aleman, Jo., and Woods, D. (2018). A Comparative Analysis of Inequality and Redistribution in Democracies//International Studies Quarterly, vol. 62, iss. 1, pp. 171-181.
  • Antle, Jo. М. (2011). Parsimonious Multi-dimensional Impact Assessment//American Journal of Agricultural Economics, vol. 93, iss. 5, pp. 1292-1311.
  • Benner, M., and Liu, L., Serger, S. S. (2012). Head in the clouds and feet on the ground: Research priority setting in China//Science and Public Policy, vol. 39, iss. 2, pp. 258-270.
  • Berchicci, L., and Jeroen P. J. de Jong, Freel, M. (2016). Remote collaboration and innovative perform-ance: the moderating role of R&D intensity//Industrial and Corporate Change, vol. 25, iss. 3, pp. 429-446.
  • Beumer, K., and Bhattacharya, S. (2013). Emerging technologies in India: Developments, debates and si-lences about nanotechnology//Science and Public Policy, vol. 40, iss. 5, pp. 628-643.
  • Bо, T. H., and Dysvik, B., Jonassen, I. (2004). LSimpute: accurate estimation of missing values in microarray data with least squares methods // Nucleic Acids Research, vol. 32, iss. 3, e34. Cardiel N. (2009). Data boundary fitting using a generalized least-squares method // Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, vol. 396, iss. 2, pp. 680-695.
  • Christopher B. Anderson, Ch. B., and Monjeau, A, Rau, Ja., R. (2015). Knowledge Dialogue to Attain Global Scientific Excellence and Broader Social Relevance//BioScience, vol. 65, iss. 7, pp. 709-717.
  • Deutschmann, Ch. (2011). A pragmatist theory of capitalism//Socio-Economic Review, vol. 9, iss. 1, pp. 83-106.
  • Erixon, L. (2016). Is firm renewal stimulated by negative shocks? The status of negative driving forces in Schumpeterian and Darwinian economics//Cambridge Journal of Economics, vol. 40, iss. 1, pp. 93-121.
  • Estrin, S. and Pelletier, A. (2018). Privatization in Developing Countries: What Are the Lessons of Re-cent Experience?//The World Bank Research Observer, vol. 33, iss. 1, pp. 65-102.
  • Factor., M. (2011). Innovation, intellectual property, and economic growth//Journal of Intellectual Property Law & Practice, vol. 6, iss. 5, pp. 347-348.
  • Foster, Jo. (2016). The Australian growth miracle: an evolutionary macroeconomic explanation//Cambridge Journal of Economics, vol. 40, iss. 3, pp. 871-894.
  • Galetovic, A., and Haber, St. (2017). The Fallacies of Patent-Holdup Theory//Journal of Competition Law & Economics, vol. 13, iss. 1, pp. 1-44.
  • Galetovic, A., and Haber, St., Levine, R. (2015). An Empirical Examination of Patent Holdup//Journal of Competition Law & Economics, vol. 11, iss. 3, pp. 549-578.
  • Gray, Ju. (2018). Life, Death, or Zombie? The Vitality of International Organizations//International Studies Quarterly, vol. 62, iss. 1, pp. 1-13.
  • Grigoli, F., and Cesca, S., Dahm, T., Krieger, L. (2012). A complex linear least-squares method to derive relative and absolute orientations of seismic sensors//Geophysical Journal International, vol. 188, iss. 3, pp. 1243-1254.
  • Grimal, F., and Sundaram, Ja. (2018). The Incremental Militarization of Outer Space: A Threshold Analysis//Chinese Journal of International Law, jmy006.
  • Jarratt, P., and Mack, C. (1968). A least squares method for Laplace's equation with Dirichlet boundary conditions//The Computer Journal, vol. 11, iss. 1, pp. 83-87.
  • Khabaza, I. M. (1963). An Iterative Least-Square Method Suitable for Solving Large Sparse Matrices//The Computer Journal, vol. 6, iss. 2, pp. 202-206.
  • Kim, S. Yo. (2014). Government R&D funding in economic downturns: Testing the varieties of capitalism conjecture//Science and Public Policy, vol. 41, iss. 1, pp. 107-118.
  • Klochikhin., E. A. (2013). Innovation system in transition: Opportunities for policy learning between China and Russia//Science and Public Policy, vol. 40, iss. 5, pp. 657-673.
  • Lipartito, К (2016). Reassembling the Economic: New Departures in Historical Materialism//The American Historical Review, vol. 121, iss. 1, pp. 101-139.
  • Maloney, W. F., and Nayyar, G. N. (2018). Industrial Policy, Information, and Government Capacity//The World Bank Research Observer, lkx006.
  • Martin, B. R. (2016). Twenty challenges for innovation studies//Science and Public Policy, vol. 43, iss. 3, pp. 432-450.
  • McCann, Ph., and Ortega-Argiles, R. (2013). Modern regional innovation policy//Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, vol. 6, iss. 2, pp. 187-216.
  • Tassey, G. (2013). Beyond the business cycle: The need for a technology-based growth strategy//Science and Public Policy, vol. 40, iss. 3, pp. 293-315.
  • Weber, K. M., and Harper, Je. C., Konnola, T., Barcelo, V. C. (2012). Coping with a fast-changing world: Towards new systems of future-oriented technology analysis//Science and Public Policy, vol. 39, iss. 2, pp. 153-165.
  • Xu, Yu., and Mildred, E. (2015). Warner. Understanding employment growth in the recession: the geographic diversity of state rescaling//Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, vol. 8, iss. 2, pp. 359-377.
Еще
Статья научная