А. М. Носонов, Н. Д. Куликов. Теоретические основы исследования инновационных циклов

А. М. НОСОНОВ Н. Д. КУЛИКОВ

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ЦИКЛОВ¹

НОСОНОВ Артур Модестович, профессор кафедры международного и регионального туризма Национального исследовательского Мордовского государственного университета, доктор географических наук.

КУЛИКОВ Николай Дмитриевич, заведующий кафедрой экономики и управления аграрным производством Национального исследовательского Мордовского государственного университета, кандидат экономических наук, профессор.

Ключевые слова: инновационный цикл, диффузия нововведений, теория, метод, геоинформационное моделирование, экономические циклы

Key words: innovative cycle, innovations diffusion, theory, method, geo-information modelling, economic cycles

Инновационный цикл — одно из ключевых понятий макроэкономики. Он свойственен всем странам и характеризует процесс колебательного движения уровня производства, объема инвестиций, занятости и дохода, в результате чего происходит значительное расширение или сжатие деловой активности в большинстве секторов экономики. Исходные положения теории инноваций были сформулированы Н. Д. Кондратьевым, который связывал волны изобретений и инноваций с переходом к новому циклу². Он установил, что перед началом повышательной волны большого цикла (а иногда и в самом ее начале) происходят глубокие изменения в технике и технологии производства на основе появления кардинальных изобретений и открытий, радикальных нововведений, т. е. основные условия хозяйственной жизни общества подвергаются существенной трансформации.

Изменения в области техники производства (технологические инновации) предполагают два условия: наличие соответствующих научно-технических открытий и изобретений; хозяйственные возможности их применения. Само совершенствование техники включено в ритмический процесс развития больших циклов. Собственно инновационная теория была разработана И. Шумпетером, который одним из первых воспринял и применил идею кондратьевских циклов³. Экономическая динамика, как он считает, основана на распространении различных нововведений, которые инициируются действующими экономическими агентами (предпринимателями). И. Шумпетер определил длинноволновые колебания как одну из форм проявления экономической динамики, порождаемой инновационным процессом. По мнению ученого, побудительным мотивом к поиску и внедрению новых комбинаций является прибыль, которая становится вознаграждением за нововведения⁴. С. Ю. Глазьев связывал глубокие изменения в технике (технологии производства), отмеченные Н. Д. Кондратьевым, со сменой технологических укладов⁵. Чередование деловых циклов он относил к смене технологических укладов в общественном производстве. Технологический уклад характеризуется единым техническим уровнем составляющих его производств, связанных вертикальными и горизонтальными потоками качественно однородных ресурсов, опирающихся на общие ресурсы квалифицированной рабочей силы, общий научно-технический потенциал и пр.

Первым примером инновации и самым важным нововведением в истории человечества, по мнению А. Баркера, является переход человечества к сельскохозяйственному производству (от присваивающего хозяйства к производяще-му)⁶. Он считает, что сельское хозяйство не только сильно изменило человеческое общество, но и наглядно показало, что инновации возникают циклически, по спирали. Успешное производство продуктов питания приводит к появлению излишков, для обмена которыми необходима торговля. Она в свою очередь породила новые специализации и формы взаимодействий между людьми, что привело к появлению деревень и городов.

Если обобщить разные варианты выделения фаз инновационного цикла, то можно предложить следующую их структуру:

— креативная фаза (в результате творчества, фундаментальных исследований и открытий зарождаются инновационные идеи, вызванные человеческими потребностями и ходом процесса познания);

— фаза рационализации и изобретения (инновационные идеи получают техническое решение и институциональное обеспечение в ходе прикладных исследований);

— фаза виртуальных и реальных разработок и экспериментов;

— фаза реального нововведения, подразумевающая комплекс отношений по налаживанию опытного производства и пробному выходу на рынок продукта, содержащего новшество;

— фаза коммерциализации и распространения новшества;

— фаза потребления нововведения (оно одновременно диагностируется и признается как редкая системная полезность);

— фаза обновления (происходит частичная или полная смена инноваций);

— фаза трансформации инновации и инновационных отношений в экономическую традицию и традиционные отношения, которые становятся плацдармом, генетической средой инноваций.

Таким образом, инновационный экономический цикл и его обеспечение — это экономический процесс, рассматриваемый во временном аспекте, охватывающий определенные экономические отношения от зарождения идеи и до ее использования и реализующийся посредством отдельных фаз, стадий, объединенных в единый цикл.

Распространение инноваций происходит посредством их диффузии. Э. Роджерс считал, что диффузия представляет собой процесс, в котором инновации передаются через определенные каналы в течение определенного времени среди членов социальной системы⁷. Теории диффузии инноваций разнообразны и охватывают несколько дисциплин. Впервые эту концепцию предложили Ф. Ратцель, Л. Фробениус⁸, Г. Тард⁹. Ее основные положения и закономерности сформулировал Э. Роджерс¹⁰. Т. Хегерстранд рассмотрел процесс диффузии социально-экономических явлений в сельской местности и осуществил ее моделирование с использованием метода Монте-Карло¹¹. П. Дойчманн провел одно из первых исследований диффузии сельскохозяйственных инноваций, таких как химические удобрения и пестициды¹².

Существуют разные варианты пространственного перемещения новаций-инноваций: носитель новации (человек) в результате миграций, утечки мозгов прибудет в тот населенный пункт, который лучше обеспечен финансовыми и информационными ресурсами, что позволяет быстрее и с меньшими затратами материализовать инновацию; нова-ционная (информационная) волна направляется туда, где для ее преобразования в инновацию имеются наилучшие финансовые и информационные ресурсы; в результате диффузии нововведений материализованная новация (инновация) оказывается в местах с максимальным спросом на нее¹³.

Скорость распространения инновации в обществе, по мнению Э. Роджерса, зависит от относительных преимуществ, совместимости, сложности, простоты апробации и коммуникативности инноваций¹⁴.

При исследовании экономической и инновационной цикличности сельского хозяйства в силу его особенностей более целесообразно использовать теорию длинных волн Н. Д. Кондратьева. Оригинальная статистическая обработка материалов содержится в трудах Я. Гедерена и С. Вольфа при рассмотрении технического процесса как фактора цикличности¹⁵.

Особую роль в разработке теории цикличности сыграл Н. Д. Кондратьев. Согласно его концепции «больших циклов конъюнктуры», развитию экономики наряду со средними и короткими циклами свойственны продолжительные длинноволновые колебания, охватывающие период от 45 до 60 лет. К такому выводу исследователь пришел, когда проанализировал статистические данные за 100—150 лет. Он отметил, что циклы динамики указанных показателей достаточно близко совпадают во времени и в определенной степени имеют взаимосвязь. На основе большого количества статистических данных он доказал существование «больших циклов», проследив с конца XVIII в. и до 1920 г. два полных и один незавершенный цикл. Первый цикл охватывал период около 60 лет, затем происходило постепенное сокращение длительности цикла.

Кроме того, Н. Д. Кондратьев отметил так называемые «эмпирические правильности». Это были явления, которые он проследил статистически, но не смог пока объяснить теоретически: в начале фазы подъема происходит массовое внедрение технических изобретений; фазы подъема характеризуются большим количеством социальных потрясений, чем фазы спада; на фазе спада больше всего страдает сельское хозяйство; средние и малые циклы «нанизаны» на большие циклы. Ученый, помимо этого, выдвинул некоторые гипотезы о механизме «больших циклов». Он использовал теорию циклов М. И. Туган-Барановского о взаимодействии сбережений и инвестиций¹⁶. Далее, применяя идеи А. Маршалла и Л. Вальраса о равновесии¹⁷, Кондратьев дал схему перехода во время цикла от «равновесия первого порядка» к «равновесиям» следующих порядков. «Равновесие первого порядка» — это период, в течение которого производственные условия (следовательно, и объем предложения) не могут существенно измениться, и повышение спроса может влиять только на товарные запасы и загрузку производственных мощностей. Затем идет «равновесие второго порядка», которое устанавливается в результате расширения производства в отраслях, создающих предметы потребления, за счет имеющихся запасов основных капитальных благ. Далее начинает расширяться работа в отраслях, связанных с появлением средств производства, влияющих на объем изготовления предметов потребления, что приводит к установлению «равновесия третьего порядка».

Отдельные положения инновационной теории в дальнейшем получили новое развитие. В настоящее время теории и концепции в этой области можно разделить на несколько блоков.

Марксистская теория. К. Маркс первым научно обосновал общий методологический принцип, в соответствии с которым кризисы в экономике рассматриваются как отклонение от равновесия. Их главная причина — обострение противоречия между общественным характером производства и частным способом присвоения его результатов. Эти взгляды были развиты в работах Дж. Хикса, К. Эрроу¹⁸.

Инновационная теория. Она была разработана И. Шум-петером, который одним из первых воспринял и применил идею кондратьевских циклов. Экономическая динамика, по его мнению, основана на распространении различных нововведений, которые инициируются действующими экономическими агентами (предпринимателями). Исследователь определил длинноволновые колебания как одну из форм проявления экономической динамики, порождаемой инновационным процессом. По его мнению, мотивом к поиску и внедрению новых комбинаций является прибыль, которая становится вознаграждением за нововведения. Теория И. Шумпетера нашла отражение в работах С. Кузнеца, Г. Менша, А. Клайнкнехта, С. Ю. Глазьева и др.¹⁹

Теория перенакопления в капитальном секторе. Эта концепция появилась в середине 1970-х гг. благодаря Д. Форрестеру, создателю теории системной динамики. Он разработал сложную математическую модель, уравнения которой выведены в результате опроса бизнесменов, финансистов, политических деятелей. Она представляла собой анализ экономики, состоящей из двух секторов: производства потребительских товаров и изготовления средств производства. Рост потребления в первом секторе влияет, соответственно, на рост потребления во втором. Но эти изменения отличаются друг от друга, что и приводит к отклонениям от точки равновесия²⁰.

Теории, связанные с рабочей силой. Они основаны на рассмотрении теорий длинных волн с точки зрения закономерностей рабочей силы. В рамках этой теории К. Фримен совместил инновационные идеи с проблемами занятости и социальными аспектами. Согласно этой теории, одновременно с инновациями появляется спрос на высококвалифицированную рабочую силу. С ростом производства увеличивается спрос на труд. Но с насыщением рынка новым товаром происходит спад производства и спрос на данный фактор. Другими представителями этого направления являются Л. Соете, Дж. Кларк²¹ и др.

Ценовые теории. Согласно этим теориям, существенное влияние на цикличность экономики оказывают цены на сырье и товары. С их изменением происходит выделение отдельных отраслей и соответствующее изменение структуры экономики. Сторонниками ценового направления в объяснении длинных волн являются У. Ростоу, Б. Берри²² и др. По их мнению, изменения в спросе и предложении сырья и пищевых продуктов (соответственно, и цен на них) сказываются на инновационной активности, которая определяет последовательность лидирующих отраслей и сама зависит от них. С учетом решающего фактора выделялись три направления: инновационно-инвестиционное, демографическое и аграрно-ценовое.

Кейсианские и неокейсианские теории. Согласно этим теориям, из-за воздействия случайных импульсов на экономическую систему происходит цикличный отклик, затухающий со временем. Однако бизнес-циклы возникают вновь в связи с появлением новых импульсов, нарушающих экономическое равновесие. Таким образом, цикличность развития, наблюдаемая в экономике, есть результат воздействия на экономику серии последовательно возникающих независимых импульсов. Каждый из такого рода импульсов, или шоков, затем распространяется в экономике, причем способ распространения зависит от структуры экономической системы. Последователями этих теорий являются Э. Хансен, С. Фишер, П. Самуэльсон и др.²³

Интеграционный подход основан на исследовании длинных волн при помощи интеграции рассмотренных выше моноказуальных (однопричинных) моделей. Убежденные сторонники этой концепции — И. Дельбеке, П. Карпинен и др.²⁴

Среди теорий экономического цикла наименьшее развитие получили работы по инновационной цикличности развития сельского хозяйства, хотя начало этих исследований приходится на середину XIX в. Наиболее хорошо разработана теория влияния ритмов солнечной активности на экономические циклы. Среди первых теорий цикличности сельского хозяйства была теория У. С. Джевонса, согласно которой регулярно повторяющиеся годы повышенной солнечной активности являются также и годами климатических аномалий на Земле²⁵. Они приводят к неурожаям и кризисам в сельском хозяйстве, которые влекут за собой неблагоприятную обстановку в смежных с сельским хозяйством отраслях и т. д.

С. Одзи исследовал циклическое развитие Японии и пришел к заключению, что с 1885 по 1984 г. произошли девять 11-летних солнечных циклов, которые совпали с промышленными циклами²⁶. Т. Симанака считает, что цикл Кузнеца равен двум солнечным циклам (22 года), а цикл Кондратьева — пяти солнечным циклам (55 лет)²⁷. У. X. Бе-веридж выявил ряд циклов в долгосрочной динамике цен на пшеницу, при этом характерный период одного из этих циклов оказался равным 54 годам²⁸. По X. Л. Муру, хорошие урожаи облегчают наступление, увеличивают длительность подъема и сокращают период депрессии. Часто они важны для объяснения течения данного цикла²⁹. Что касается процветания и депрессии в сельском хозяйстве, то здесь в основном показательны колебания цен на сельскохозяйственные продукты. Изменения этих цен определяются в значительной степени колебаниями совокупного спроса городского населения на сельскохозяйственные продукты. Таким образом, существует тесная связь между ценами на сельскохозяйственные продукты и покупательной способностью городских рабочих, а последняя зависит в основном от объема занятости.

Первостепенное значение для раскрытия механизма экономического и инновационного цикла и выявления основных причин его формирования имеет совершенствование методологии и методики исследования периодических колебаний в экономике. В настоящее время для выявления экономических циклов в большинстве случаев используются элементарные методы статистики, которые, как правило, не могут адекватно описать исследуемый процесс. Часто применяется модель Самуэльсона-Хикса, которая включает в себя только рынок благ. Модель разработана для идеализированных условий и позволяет выявить четыре важнейших сочетания величин акселератора и склонности к потреблению. Каждое сочетание определяет особую динамику производства. Причем одно сочетание может определять экономический рост с колебаниями, а другое — нисходящую динамику производства с колебаниями³⁰.

Однако в последние годы появляются работы, в которых используются оригинальные методы моделирования циклических процессов. В работах Р. Ленца, X. Айзенсона, Л. Гарт-мана и др. показаны пути использования математического моделирования не только для формализованного описания циклических трендов, но и для прогнозирования последующих тенденций, особенно в сфере научно-технического прогресса³¹. Все применяемые модели диффузии инноваций исходят из S-образных кривых диффузий. Конкретный вид кривых может быть различным. Наиболее типичной S-образной кривой является логистическая функция. Но для описания процессов диффузии применимы и другие S-образные кривые: модифицированная экспоненциальная, нормального и логнормального распределения, кривые Гом-пертца, Флойда, Шарифа-Кабира и др. Некоторым исследователям удалось найти эмпирические данные, подтверждающие наличие длинных волн в долгосрочной динамике мировых экономических индикаторов.

Особо следует отметить труды А. А. Акаева, который впервые предпринял попытку математической формализации теории деловых циклов И. Шумпетера с использованием модели марковских случайных процессов размножения и гибели³². Еще более достоверные результаты получены в исследовании А. В. Коротаева, С. В. Циреля. Они усовершенствовали методику оценки статистической значимости выделенных волн на основе спектрального анализа динамики мирового ВВП с использованием данных по динамике этой переменной за 1870—2007 гг.³³ Еще ранее был предпринят ряд попыток использовать спектральный анализ для выявления присутствия длинных волн в мировой производственной динамике. Т. Кушинский применил спектральный анализ для выявления длинных волн в мировом сельскохозяйственном и промышленном производстве, суммарном объеме мирового экспорта, изобретениях, инновациях и общем объеме мирового производства с 1850 по 1976 г.³⁴ Х.-Д. Хауштайн и Э. Нойвирт посредством спектрального анализа выявили кондратьевские волны в динамике мирового промышленного производства, потребления энергии, количества изобретений, инноваций и выданных патентов³⁵.

В последние годы стремительно развивается применение ГИС-технологий и геоинформационного моделирования в научных исследованиях. Однако они не затрагивают вопросы цикличности, где они были бы эффективными. В настоящее время существуют два основных подхода к интеграции ГИС-технологий и моделей природных и социально-экономических процессов для создания пространственно распределенной системы моделирования. Первый основан на использовании ГИС-пакета как дополнительного модуля компьютерной модели процесса, обеспечивающего формирование массивов входных данных, а также предоставление результатов моделирования, выполняемого с помощью реализованных традиционными методами моделей. Второй подход заключается в полной интеграции ГИС и профильной модели процесса на основе реализации модели языковыми возможностями ГИС-пакета. Наиболее детально вопросы геоинформационного моделирования социально-экономических процессов рассмотрены в работах Е. Г. Капралова, В. С. Тикунова и др.³⁶ Они предлагают инновационные разработки в области комплексного и отраслевого системного тематического картографирования природных, социально-экономических, политических и других явлений и процессов на базе последних методологических и научно-технических достижений и приводят результаты их практического использования.

С конца 90-х гг. ХХ в. существует опыт объектно-ориентированного анализа и моделирования сложных динамических систем, использования ГИС для изучения земельных ресурсов в целом и создания почвенных баз данных, моделирования на основе технологии ГИС сценариев изменения потенциальной продуктивности земель в результате эрозии почв, оптимизационного геоинформационного картографирования, геоинформационного анализа оптимальности структуры землепользования на уровне отдельного хозяйства и на этой основе — геоинформационного моделирования структуры землепользования, геоинформационного моделирования территорий и др.

Таким образом, дальнейшее развитие исследований инновационных циклов, в том числе и в сельском хозяйстве, связано в первую очередь с поиском и использованием новых методов математического и геоинформационного моделирования. Предлагаемый проект посвящен решению этой проблемы.

ПРИМЕЧАНИЯ

¹ Выполнено при поддержке РФФИ (проект № 13-06-00200-а).

² См.: Кондратьев Н.Д. Основные учения о законах развития общественной жизни // Н.Д. Кондратьев. Избранные сочинения. М.: Экономика, 1993. 543 с.

³ См.: Шумпетер И. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1982. 401 с.

⁴ Там же.

⁵ См.: Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар, 1993. 310 с.

⁶ См.: Баркер А. Алхимия инноваций. М.: Вершина, 2003. 224 с.

⁷ См.: Rogers E.M. Diffusion of innovations. N. Y.: Free Press, 1962. 367 p.

⁸ См.: Ratzel F. Politische Geographie oder die Geographie der Staaten, des Verkehrs und des Krieges, Munch.: Verlag von R. Oldenbourg, 1897. 388 p.; Frobenius L. Die Geheimbiinde Afrikas, ethnologische Studie. Hamb.: Actien-Gesellschaft, 1894. 28 p.

⁹ См.: Tarde G. Les lois de l'imitation. P.: Alcan, 1890. 432 p.

¹⁰ См.: Rogers E.M. Diffusion of innovations.

¹¹ См.: Hagerstrand T. Innovationsf orloppet ur korologisk synpunkt. Lund: C.W.K Gleerup, 1953. 350 p.

¹² См.: Deutschmann P.J., Danielson W.A. Diffusion of knowledge of the major news story // Journalism Quarterly. 1960. № 37. P. 345—355.

¹³ См.: Бабурин В.Л. Инновационные циклы в российской экономике. М.: КРАСАНД, 2010. 216 с.

¹⁴ См.: Rogers E.M. Diffusion of innovations.

¹⁵ См.: Журавлева Г.П. Экономика: учебник. М.: Юристь, 2001. 574 с.

¹⁶ См.: Туган-Барановский М.И. Промышленные кризисы. Очерк из социальной истории Англии. СПб.: О.Н. Попова, 1900. 354 c.

¹⁷ См.: Маршалл А. Принципы экономической науки. М.: Прогресс, 1993. 594 с.; Walras L. Elements of Pure Economics. L.: Allen and Unwin, 1877. 266 p.

¹⁸ См.: Хикс Дж. Стоимость и капитал. М.: Прогресс, 1988. 191 с.; Arrow K. The Economic Implication of Learning by Doing // Review of Economic Studies. 1962. Vol. 29. P. 155—173.

¹⁹ См.: Kuznets S. Economic Growth of Nations: Total Output and Production Structure Cambridge, 1971. 363 p.; Mensch G. Das technologische Patt: Innovationen uberwinden die Depression. Fr.: Umschau Verlag, 1975. 115 s.; Kleinknecht A. Innovation patterns in crisis and prosperity: Schumpeter's long cycle reconsidered. L.: Macmillan, 1987. 235 p.; Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития.

²⁰ См.: Форрестер Д. Мировая динамика. М.: АСТ, 2006. С. 384.

²¹ См.: Freeman Ch., Clark J., Soete L. Unemployment and technical innovation. L., 1982. P. 81—83.

²² См.: Rostow W. The Stages of Economic Growth: A Non-Communist Manifesto. Cambridge University Press, 1960. P. 89; Berry B.J.L. Long-wave rhythms in economic development and political behavior. Balt.: Johns Hopkins

University Press, 1991. 242 p.

²³ См.: Хансен Э. Экономические циклы и национальный доход. М.: Экономика, 1997. 416 с.; Fischer S. The Role of Macroeconomic Factors in Growth // Journal of Monetary Economics. 1993. № 32. P. 485—512; Саму-

эльсон П., Вильям Н. Economics. М.: «Вильямс», 2006. 1360 с.

²⁴ См.: Delbeke J. LongTerm Trends in Belgian Money Supply, 1877— 1984 // The Long Wave Debate. Berlin, 1987. Р. 313—325; Korpmen P. Monetary Model of Long Cycles // The Long Wave Debate. B., 1987. Р. 333—344.

²⁵ См.: Jevons W.S. On the Study of Periodic Commercial Fluctuations, with five Diagrams // Read before the Economic Science and Statistics Section of the British Association at Cambridge. Camb., 1862. 157 p.

²⁶ См.: Экономическая теория / под ред. М.А. Сажиной, Г.Г. Чибрикова. М.: Норма, 2007. 672 с.

²⁷ Там же.

²⁸ Там же.

²⁹ См.: Мур Х.Л. Законы заработной платы: эссе по статистической экономике. 1911. 122 с.

³⁰ См.: Самуэльсон П., Вильям Н. Economics.

³¹ См.: Баженова В.В., Баженов В.П. Потенциал и производительная сила предпринимательской деятельности в кластере инноваций // Инновационная экономика и промышленная политика региона (ЭКОПРОМ-2010): тр. Междунар. науч.-практ. конф. 29 сент. — 3 окт. 2010 г. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. Т. 1. С. 25—32.

³² См.: Акаев А.А. Анализ экономических циклов с помощью математической модели марковских случайных процессов // ДАН РФ. 2006. Т. 409. № 26. С. 727—731.

³³ См.: Системный мониторинг: глобальное и региональное развитие / ред. Д.А. Халтурина, А.В. Коротаев. М.: Книж. дом «ЛИБРОКОМ», 2010. 296 с.

³⁴ См.: Kuczynski Th. Spectral Analysis and Cluster Analysis as Mathematical Methods for the Periodization of Historical Processes // Kondratieff Cycles — Appearance or Reality? Edinburgh: International Economic History Congress, 1978. Vol. 2. P. 79—86.

³⁵ См.: Haustein H.-D., Neuwirth E. Long Waves in World Industrial Production, Energy. Consumption, Innovations, Inventions, and Patents and their Identification by Spectral Analysis. 1982. P. 53—89.

³⁶ См.: Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Тикунов В.С. Геоинформатика: учебник для вузов / под ред. В.С. Тикунова. М.: Академия, 2010. Кн. 2. 432 с.

Поступила 15.05.2013.