Abstract (English):
The article gives a review of fundamental foreign and national macro - and meso-economic models of economic growth, containing methodological instruments to evaluate the level of scientific and technical progress. The research is focused on identification of such approaches to scientific and technical progress analysis, which consider the technological progress as an endogen factor of economic growth, that allows to understand nature and dynamics of innovative and technological development of the modern economy. It has been identified that complex evaluation of scientific and technical progress in the frames of the functional approach can be performed on the basis of the balance models, general economic equilibrium models, agent-oriented methods. It has been established that the analysis of scientific and technical progress is made through the prism of the following main indicators: number of patents for inventions, highly qualified specialists graduation and other indicators of training efficiency, growth of new knowledge in the sector of research and development, expenses on education, financing research and development. It was defined that specifics of the Russian statistical database do not allow using in calculations many of the indicators that are used abroad for scientific and technical progress evaluation (indicators of patent statistics). Therefore, the indicators of evaluation of scientific and technical progress used in the Russian studies are listed. In conclusion, an integrating system of particular indicators for evaluating scientific and technical progress level and efficiency on macro-, meso- and micro-levels of the economic system is proposed.

Keywords:
scientific and technological progress, evaluation methods, macroeconomic model, efficiency indicators, economic levels hierarchy

Введение Фундаментальной задачей современной экономической науки является исследование особенностей и закономерностей социально-экономического развития общества с целью определения ключевых источников роста и факторов конкурентоспособности национальной экономики. Поэтому в научной литературе продолжается активная дискуссия о характере, типах и моделях экономического роста. Согласно общепринятому представлению, экономический рост как макроэкономическая категория рассчитывается исходя из роста объема реального внутреннего валового продукта (ВВП) или из роста реального ВВП на душу населения. При этом возможности увеличения реального объема производства зависят от прямых факторов экономического роста (факторов предложения), включая количество и качество трудовых ресурсов, природные ресурсы, научно-технический прогресс (далее - НТП), технологию и организацию производства, объем инвестиций и др. Вместе с тем для экономического роста имеют значение и косвенные факторы, влияющие на изменение спроса. К ним относят государственное регулирование экономики, динамичный рост доходов и улучшение системы распределения доходов, налоговый климат, уровень развития финансового рынка, снижение степени монополизации экономики и т. д. Экономический рост может осуществляться экстенсивно, т. е. за счет вовлечения большего объема ресурсов в производство, либо интенсивно, за счет повышения эффективности использования имеющихся ресурсов и внедрения в производство результатов и достижений НТП. Расширенное воспроизводство на базе НТП является более прогрессивным способом обеспечения экономического роста, т. к. все более решающая роль в росте национальной экономики отводится достижениям науки и техники, воплощенным в инновациях. Именно инновации, как определяющий результат НТП, стимулируют рост производительности и эффективности использования факторов производства, повышение качества и конкурентоспособности продукции страны. Поэтому в середине ХХ в. правительства США, Японии, Финляндии, Германии и других стран, в настоящее время относимых к числу развитых государств, взяли открытый курс на инновации, сочетая интенсификацию НТП с институциональными преобразованиями в экономике и секторе государственного управления, направленными на повышение качества организации и управления экономической системой. Научно-технический прогресс как непрерывный и системный процесс внедрения в хозяйственную практику результатов развития науки и техники, а также новых методов организации производства и труда влияет на экономический рост и развитие несколькими способами: - во-первых, улучшение технологий позволяет увеличить валовый выпуск продукции без изменения совокупных затрат; - во-вторых, технологические преобразования производства приводят к изменению структуры выпускаемой продукции в пользу высококачественных товаров и услуг с высокой добавленной стоимостью; - в-третьих, НТП обусловливает большие изменения в предметах и средствах труда; - наконец, НТП вносит существенный вклад в повышение благосостояния общества и качества жизни населения страны [1]. Обзор подходов к моделированию и оценке НТП Сегодня в научной среде сложился достаточно обширный спектр теорий и концепций, в которых определяется значение НТП для развития экономики. Среди них особо следует выделить теорию длинных волн Н. Д. Кондратьева, на базе которой исследовались закономерности НТП («эмпирические правильности») [2], и теорию эволюционной экономической динамики Й. Шумпетера, основу которой составили инновации или «новые комбинации» [3]. Идеи Н. Д. Кондратьева и Й. Шумпетера легли в основу многих зарубежных и отечественных исследований, анализирующих взаимосвязи между уровнем развития технологий и темпами экономического роста стран мира [4-8]. Огромное влияние на формирование фундаментального представления о характере и структуре экономического роста оказали работы Р. Солоу [9] и его последователей [10]. Вместе с тем неоклассическая модель роста Солоу относит НТП к экзогенным факторам, что не позволяет объяснить природу роста производительности (или эффективности) труда на базе данной концепции. Осмысление НТП как фактора роста и развития экономики характерно и для основателей «новой теории экономического роста» П. Ромера и Р. Лукаса [11, 12]. Так, в эндогенных концепциях экономического роста повышение эффективности труда связывают с ростом инвестиций в исследования и разработки, увеличением числа исследователей и ученых, а также вложений в человеческий капитал. Данные концепции, в том числе их современные интерпретации, о которых речь пойдет ниже, позволяют прогнозировать уровень НТП и определять его влияние на экономический рост в среднесрочной и долгосрочной перспективе. Таким образом, существующие методы учета НТП в макромоделях можно условно разделить на два класса: эндогенный и экзогенный. Ключевое отличие эндогенных концепций от экзогенных заключается в том, что в первых уровень технического прогресса определяется внутри модели, а во вторых он является заданным извне параметром (рис.). Два класса методов учета НТП в макроэкономических моделях (схемы добавления эндогенного и экзогенного фактора НТП в экономические модели показаны в [13]) В случае отнесения НТП к экзогенным факторам, технологический прогресс учитывается в виде параметра, влияющего на фактор труда, либо фактор капитала, либо на объем выпуска. При последнем из названных подходов, чаще всего применяемом на практике, уровень НТП оценивают через экспоненциально возрастающую функцию времени с постоянным темпом прироста НТП и включением его в производственную функцию Кобба - Дугласа: , где Y - объем национального дохода или выпуска; e - основание логарифма; K - капитал (например, объем производственных фондов, в определенных случаях, инвестиции в основной капитал); L - труд (численность занятых); t - время; λ - темп НТП; α, β - показатели эластичности по капиталу и труду. Такая модель, например, используется для социально-экономического прогнозирования развития Республики Казахстан [13]. Далее перейдем к рассмотрению основных эндогенных подходов к анализу экономического роста. Они представляют для нас больший интерес, поскольку содержат методический инструментарий оценки уровня НТП (табл. 1). Таблица 1 Подходы к оценке научно-технологического прогресса: ключевые аспекты макроэкономических теорий Название теории/концепции (авторы) Отличительная особенность макромодели экономического роста Подход к оценке НТП Теория обучения на практике (К. Эрроу, 1962; П. Ромер, 1986; Ч. Джонс, 1998; С. Ребело, 1991) Экономический рост достигается за счет технического прогресса, являющегося следствием обучения работников без отрыва от производства НТП зависит от приобретенных на практике знаний, опыта и квалификации и измеряется параметром эффективности обучения Теории, основанные на инвестициях в человеческий капитал (Э. Денисон, 1965; Х. Узава, 1965; Р. Лукас, 1988; Г. Менкью, Д. Ромер, Д. Уэйл, 1998; А. Н. Моисеев, 2004) Темпы экономического роста определяются темпами накопления человеческого капитала НТП в виде новых знаний и инноваций, применяемых в производстве, базируется на воспроизводстве высококачественного человеческого капитала в национальной экономике Теория, основанная на значимости исследований и разработок (Reseach & Development) в обеспечении экономического роста (теория R&D) (П. Ромер, 1990) Экономический рост зависит от накопленного человеческого капитала и эффективности применения новых знаний в производстве промежуточных и конечных благ НТП зависит от продуктивности исследовательского сектора экономики. Его уровень определяется через прирост новых знаний в секторе R&D Теория вычислимой экономики знаний без отраслевой детализации (В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Н. В. Бахтизина, 2009) Объем произведенного конечного продукта зависит от деятельности трех секторов экономики: сектора науки и образования; инновационного сектора и сектора прочих агентов-производителей НТП измеряется через затраты на знания, обучение и инновационный продукт Теория экономики знаний с учетом отраслевой детализации (B. Bye, T.-R. Heggedal, T. Fæhn и B. Strøm, 2006) Модель показывает, как правительство может активизировать экономический рост в малой открытой экономике посредством инструментов инновационной политики (например, за счет инвестиционного налогового кредита) НТП зависит от накопленного запаса знаний, измеренного количеством патентов по отраслям, производительности отечественных знаний и знаний, приобретенных у иностранных агентов Дадим краткую характеристику методик оценки НТП, представленных в табл. 1. Уровень технического прогресса, по мнению К. Эрроу и П. Ромера, можно оценить путем определения объема знаний и опыта, которые приобрели работники в процессе работы. В свою очередь, объем этих знаний и навыков зависит от имеющегося у фирмы капитала, оснащённости рабочего места, либо от совокупного объема капитала, накопленного в экономике в целом. Кроме того, в моделях К. Эрроу и П. Ромера делается предположение, что знания могут свободно передаваться и распространяться между работниками, а результат роста производительности, достигнутый через обучение на практике, присваивается фирмами в качестве внешнего эффекта. С точки зрения математического описания модель долгосрочного роста К. Эрроу базируется на исходных предпосылках экзогенных теорий роста, использующих производственную функцию Кобба - Дугласа с включением нейтрального по Харроду технического прогресса: Yt = Ktα(AtLt)1-α. Научно-технический прогресс в модели есть функция обучения работников, которая может быть представлена в двух вариантах: - как зависимость от общего объема капитала: A = Kf, где f - эластичность запаса знаний по капиталу (отражает эффективность обучения). - как зависимость от уровня капиталовооруженности: A = kf = (K/L)f. В первом варианте темп прироста капиталовооруженности и выпуск на душу населения положительно зависят от эффективности обучения и темпа прироста населения (n - темп прироста населения). Во втором варианте устойчивый темп прироста выпуска на душу населения при постоянной отдаче от масштаба равен разнице нормы сбережений, темпа прироста населения и нормы выбытия капитала. При убывающей отдаче устойчивое состояние достигается при нулевом темпе прироста интенсивных переменных в производственной функции. В другой эндогенной модели роста П. Ромера технологические изменения выступают важнейшим фактором экономического развития страны. Под технологическими изменениями П. Ромер понимает более совершенные инструкции, позволяющие использовать различные сочетания имеющихся в экономике ресурсов [12] (т. е. фактически новые производственные технологии). П. Ромер разделяет экономику на три сектора. Исследовательский сектор (сектор R&D) на базе имеющегося в стране человеческого капитала и существующего запаса знаний производит новое знание. В этом секторе и развивается НТП, оценить который можно параметром прироста нового знания (Аʹ): , (1) где HA - человеческий капитал (исследователи, производящие новые знания); А - запас знаний (технологии, знания, идеи); δ - коэффициент научной продуктивности или производительность труда в производстве знаний. Уравнение (1), показывающее, что производство новых знаний зависит от количества исследователей и существующего объема знаний, составлено П. Ромером для производственной функции знаний с постоянным эффектом масштаба. Модель П. Ромера была развита Ч. Джонсом, который, в частности, снял положение о постоянстве эффекта масштаба производства. В модели Ч. Джонса темп НТП положительно зависит от темпа роста исследователей, также дополнительно учитывается уровень технологического развития страны [14-16]. Преобразование уравнения (1) в уравнение темпа роста знаний в стационарном состоянии (2) позволяет увидеть, что в долгосрочном периоде производство новых знаний (или темп НТП) увеличивает темп экономического роста на душу населения: . (2) Второй сектор экономики (промежуточный) приобретает полученные в исследовательском секторе знания для производства оборудования (средств производства). В третьем секторе изготавливается конечная продукция. П. Ромер показывает, что достигнутому уровню запаса знаний соответствует определенный уровень развития науки и технологий. Следовательно, показателями НТП могут служить количество используемых технологий, количество изобретений, уровень затрат на исследования и разработки, численность исследователей. Подход П. Ромера свидетельствует о том, что темп экономического роста напрямую зависит от величины человеческого капитала, сосредоточенного в сфере научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок (НИОКР). А сами R&D, являясь необходимым условием экономического роста, способствуют накоплению человеческого капитала. Вместе с тем выводы П. Ромера не раз подвергались критике. Например, экономистами отмечен тот факт, что увеличение численности работников сферы НИОКР в США в пять раз с 1950 по 1990 гг. не привело к существенному ускорению темпов экономического роста [17]. Согласно эмпирическим результатам, полученным как зарубежными, так и отечественными исследователями, важнейшим фактором экономического роста и благосостояния населения страны является её человеческий капитал. Так, исследование Э. Денисона показывает, что рост производительности труда на 28 % обеспечен внедрением в производство результатов НТП (инноваций) и на 14 % - обучением и повышением квалификации работников [18]. Согласно эндогенным моделям Узава - Лукаса и Мэнкью - Ромера - Уэйла, накопление человеческого капитала оказывает положительное влияние на ВВП и среднедушевые доходы. В свою очередь, количественные оценки значения накопленных знаний и человеческого капитала как факторов регионального экономического роста получены А. В. Комаровой и О. В. Павшок на базе модели Мэнкью - Ромера - Уэйла [19]. В производственной функции моделей параметр, отвечающий за технологии, зависит от доли человеческого капитала в росте объема производства [12]. При этом для обеспечения стабильных темпов роста необходимы устойчивые инвестиции в человеческий капитал [20, 21], качество которого определяет уровень инновационной активности в стране. Этот вывод подтверждается результатами корреляционно-регрессионного анализа, согласно которым: - повышение индекса развития человеческого потенциала (ИРЧП) на 1 % ведет к увеличению доли инновационно активных предприятий на 5,5 % (выборка по 19 странам Европейского союза) [22]; - наблюдается прямая связь между ИРЧП и числом научных статей (коэффициент корреляции превышает 0,7; выборка по 30 странам ОЭСР). При этом для 12 менее развитых в технологическом отношении стран, входящих в ОЭСР, коэффициент корреляции между числом опубликованных статей и ИРЧП составляет 0,931 против 0,309 для оставшихся 18 наиболее развитых стран [22]. Подробное описание более сложных неоклассических моделей, анализирующих вклад человеческого капитала в экономический рост и учитывающих фактор запаздывания, можно посмотреть в статье [23]. Одной из заслуживающих внимания односекторных эндогенных моделей учета НТП является модель А. Н. Моисеева [24]. В модели рассматриваются производственный сектор, сектор НИОКР и сектор образования. Производственные функции этих секторов являются мультипликативно-степенными: - - выпуск в производственном секторе; - - производственная функция сектора НИОКР; - - производственная функция сектора образования. В модели А. Н. Моисеева объем национального дохода (выпуска) складывается из валового потребления и инвестиций, население растет с темпом n, темп выбытия физического капитала равен. Валовый выпуск также зависит от следующих параметров: - индекс НТП, увеличивающий эффективность использования капитала и труда в производственном секторе (); - доля физического капитала, идущая в сектор НИОКР (); - показатель запаса знаний в стране (); - доля человеческого капитала, поступающего в сектор образования ; - темпы выбытия знаний, человеческого капитала (, ). Особый интерес представляет оценка индекса НТП: где - индекс НТП, который интерпретируется в методике А. Н. Моисеева как число овеществленных в производстве технологий. Модель предполагает, что новые технологии, используемые в производстве, должны быть обеспечены соответствующим ростом квалификации рабочей силы. Подход, предложенный А. Н. Моисеевым, показывает существование сбалансированного эндогенного роста. При различных значениях степенных параметров из производственной функции Моисеева можно получить как частный случай модель Р. Солоу, П. Ромера, Р. Лукаса. Анализ литературных источников показал, что оценка уровня НТП возможна не только в рамках эндогенных теорий роста, но и на базе принципов теории общего экономического равновесия. Экономико-математические модели общего экономического равновесия можно кратко описать при помощи трех ключевых аспектов: - эти модели включают в себя экономических агентов, результаты деятельности которых находят отражение во всей экономической системе (именно поэтому такие модели называют общими); - модели общего экономического равновесия включают в себя систему уравнений, посредством решения которой достигается равновесие на рынке каждого товара, услуги и фактора производства (отсюда их называют равновесными); - данные модели выдают численные результаты, что позволяет называть их вычислимыми. Так, В. Л. Макаровым, А. Р. Бахтизиным и Н. В. Бахтизиной разработана «вычислимая модель экономики знаний» [25], представленная семью экономическими агентами и соответствующими секторами. Отметим, что к агентам-производителям конечного продукта (добавленной стоимости) в модели причислены: - экономический агент № 1 - сектор науки и образования; - экономический агент № 2 - инновационный сектор, представляющий собой совокупность инновационно активных предприятий и организаций, которые генерируют новые технологии; - экономический агент № 3 - прочие отрасли экономики. Производственные возможности этих трех агентов-производителей описываются модифицированной производственной функцией Кобба - Дугласа: , (3) где I = 1, 2, 3 - номер экономического агента; компонентами производственной функции являются: основные фонды (берется среднее значение стоимости основных фондов на начало и конец года - Ki(t-1) и Ki(t), соответственно); спрос на рабочую силу, оплачиваемую по государственной (P3l) и рыночной (P1l) цене; Air - коэффициент, относящийся к регулированию размерности; Aik - коэффициент, относящийся к основным фондам; Ail - коэффициент, относящийся к труду; αi - коэффициент, относящийся к затратам сектора на новые знания (в первую очередь результаты НИОКР); βi - коэффициент, относящийся к затратам сектора на образовательные услуги; γi - коэффициент, относящийся к затратам сектора на инновационные товары [25]. Авторы вычислимой модели знаний поясняют, что НТП, представленный в уравнении (3) как экспоненциальный множитель, является эндогенным фактором и учитывает все затраты на производство знаний (затраты на сами знания, на обучение и на создание инновационных продуктов), что является отличительной чертой подхода В. Л. Макарова, А. Р. Бахтизина и Н. В. Бахтизиной. К достоинствам вычислимой модели знаний следует отнести: - возможность численной оценки мультипликативного эффекта, возникающего в экономике, например, в результате интенсификации вложений в инновационную сферу; - представление экономики как модели динамической системы большой размерности, рассматривающей сектора «экономики знаний» (или новой экономики) в отдельности и учитывающей их взаимосвязь с остальной экономической системой [26]. Однако её недостатком, по мнению М. С. Перлова, Р. А. Файзрахманова и Е. В. Долгова, является отсутствие детализации по отраслям реального сектора национальной экономики [13]. Следовательно, модель Макарова - Бахтизина - Бахтизиной позволяет делать только макроэкономические прогнозы. В частности, её авторы оценивают эффективность финансовых вложений в инновационную составляющую российской экономики, в сектор науки и образования. По их оценкам, вложения в сектора, производящие знания, приводят к дополнительному росту ВВП РФ почти на 5 %; при этом финансирование экономики знаний, согласно вычислимой модели, следует признать более эффективным по сравнению с субсидированием прочих отраслей экономики [25]. Отметим, что отечественными учеными разработана и вычислимая модель для модернизируемых отраслей, включающая компьютерный инструментарий моделирования инновационной, операционной и финансовой деятельности предприятий [27]. Среди зарубежных методик, относящихся к теории общего равновесия, можно выделить модель ученых из Норвегии B. Bye, T.-R. Heggedal, T. Fæhn и B. Strøm [28], которая как и модель Макарова - Бахтизина - Бахтизиной, учитывает фактор НТП через инновации (новые идеи, которые оформляются патентами) в секторе R&D. Производство новых идей представлено в их модели функцией: , где R - накопленный запас знаний (патентов), который оценивается по формуле (4); s1 - эластичность по накопленному запасу отечественных знаний (патентов); A - фактор производительности знаний, приобретаемых у иностранных агентов (заграницы); s2 - эластичность по накопленному запасу иностранных знаний (патентов) [28]. . (4) Отметим, что норвежская модель лишена отмеченного для вычислимой модели экономики знаний недостатка, поскольку реальный сектор экономики представлен в ней в разрезе 16 отраслей, однако для оценки НТП сбор статистики о количестве патентов по отраслям экономики России и её регионов затруднителен. Оригинальным направлением учета достижений НТП в экономическом росте является подход, основанный на так называемых функциях НТП, построенных на базе относительных показателей (модель Калдора - Мирлиса, функция Байзакова). Так, в модели Калдора - Мирлиса функция НТП определяется зависимостью прироста производительности труда от прироста капиталовооруженности. В модели С. Б. Байзакова, разработанной в Институте экономических исследований Республики Казахстан, НТП есть зависимость прироста фондоотдачи в расчете на единицу овеществленного труда от степени опережения капиталовооруженности над затратами на его оплату [29]. Региональные исследования, в которых ставятся и реализуются задачи оценки уровня НТП, производятся на основе модификации методик, проанализированных выше. В них, как правило, используется функция Кобба - Дугласа, что объясняется доступностью статистических данных, а также принимается предпосылка об экзогенном или эндогенном характере технологического прогресса. Например, в работе М. В. Мельничук проведено исследование факторов экономического роста в разрезе всех субъектов РФ на основе неоклассической концепции экономического роста, результатом которого стала классификация регионов по уровню эффективности. Научно-технический прогресс в моделях М. В. Мельничук определяется через «инновационность» экономики региона как величина удельных затрат на НИОКР с учетом эластичности производительности труда по инновациям, эластичности производительности труда по инвестициям и нормы замены инвестиций инновациями. Это позволило установить восприимчивость регионов к инновациям (т. е. инновационная активность в регионе может быть высокой, а восприимчивость экономической системы к инновациям - низкой, и наоборот) [30]. В исследовании Х. Н. Гизатуллина предложена методика оценки вклада знаний в экономический рост регионов на основе моделирования функции: , где M - оборотные фонды; R - затраты на образование, в том числе на переподготовку кадров; α, β, γ, μ - параметры эластичности; e - основание натурального логарифма; r - показатель технического прогресса (темпы роста за счет НТП); t - время. Предложенная Х. Н. Гизатуллиным методика относится к экзогенному классу подходов к оценке НТП. Она позволяет определить относительную степень влияния таких факторов, как затраты на образование, численность занятых в экономике на изменение валового регионального продукта ВРП [31]. Б. Л. Лавровским предложен подход к измерению инновационной компоненты регионального экономического роста, в основе которого лежит сопоставление результатов, достигаемых разными регионами за счет инноваций и затрат, связанных с инновациями. Результаты апробации методики на статистике федеральных округов РФ не противоречат сложившимся представлениям о характере технологического прогресса в масштабе национальной экономики [32]. Новым средством для получения знаний о характере и влиянии НТП на экономику страны и регионов является так называемое агент-ориентированное моделирование, относящееся к классу инструментов, в основе реализации которых лежит анализ поведения экономических агентов при помощи технологий компьютерной симуляции (специального программного обеспечения). Основная идея, лежащая в основе агент-ориентированных моделей, заключается в построении вычислительного инструментария, представляющего собой совокупность агентов с определенным набором свойств и позволяющего проводить симуляции реальных явлений. Большое количество разработанных агент-ориентированных моделей представлено в специализированном зарубежном он-лайн журнале Journal of Artificial Societies and Social Simulation [33] и российском ежеквартальном интернет-журнале «Искусственные общества» [34]. В рамках агент-ориентированного моделирования, на наш взгляд, интерес представляет разработанная в 2009 г. в Центральном экономико-математическом институте Российской академии наук на базе геоинформационной системы (ГИС[2]) агент-ориентированная модель научного потенциала России и её регионов. В модели рассматривается поведение трех агентов: обычный работник, ученый, «прикладник». Ученые непосредственно не участвуют в создании валового продукта, но в то же время они производят знание, потребляемое «прикладниками», которые участвуют в процессе производства ВВП, и формируют среду, оказывающую влияние на количество «прикладников». Подробное концептуальное описание модели приведено в монографии В. Л. Макарова «Горизонты инновационной экономики в России: Право, институты, модели» [26]. С помощью данной агент-ориентированной модели можно рассчитать последствия следующих действий: увеличения зарплаты всем типам работников, организации инновационных центров, направления дополнительных инвестиций в науку. Модель, например, позволяет прогнозировать ВВП и ВРП на душу населения в зависимости от уровня зарплат ученых и «прикладников» относительно средней зарплаты в регионе. Иерархическая система частных показателей оценки уровня и эффективности НТП Проведенный обзор литературных источников показал, что для оценки НТП и его эффективности в основном используется так называемый функциональный подход, в соответствии с которым предлагается характеризовать НТП через параметры, отражающие результаты воздействия технологического прогресса на ключевые показатели развития национальной и региональной экономики (в первую очередь, темпы роста ВВП и ВРП на душу населения). Вместе с тем сущность НТП можно представить через систему частных показателей патентной статистики, численности научных кадров, количества изобретений и открытий, количества новых видов продукции, показателей рационализаторской работы и т. д. Такой способ оценки, относящийся к пифагорейской трактовке технологического прогресса, характеризует НТП по более чем 100 показателям [35, 36]. Принимая во внимание расширенное представление критериев оценки НТП и основываясь на результатах проведенного исследования, предлагаем использовать следующую систему частных показателей, учитывающую уровни иерархии экономической системы: макро-, мезо- и микроуровень (табл. 2). Таблица 2 Система основных показателей оценки уровня НТП и его эффективности: иерархический подход* Уровень экономики Показатели оценки уровня НТП Показатели оценки эффективности НТП Макроуровень Доля расходов на НИОКР в ВВП страны. Объем финансирования исследований и разработок по видам работ и источникам финансирования. Доля организаций, выполняющих исследования и разработки. Доля организаций, осуществляющих технологические инновации. Уровень инновационной активности организаций. Численность научных работников на 10 тыс. занятых. Выпуск специалистов с высшим профессиональным образованием. Основные средства сектора R&D. Нематериальные активы сектора R&D Создание и использование передовых производственных технологий. Объем высокотехнологичного экспорта и его доля в товарном экспорте. Поступление и выдача патентов на изобретения. Публикации отечественных авторов, индексируемых в международных базах цитируемости, их доля в общемировом числе публикаций. Выпуск аспирантуры и докторантуры с защитой диссертационных работ. Мезоуровень Доля расходов на НИОКР в ВРП. Объем регионального финансирования исследований и разработок по видам работ и источникам финансирования. Доля организаций, выполняющих исследования и разработки в регионе. Доля организаций, осуществляющих технологические инновации в регионе. Уровень инновационной активности организаций региона. Численность научных работников на 10 тыс. Занятых в регионе. Выпуск специалистов с высшим профессиональным образованием в регионе. Основные средства сектора R&D региона. Нематериальные активы сектора R&D региона. Создание и использование передовых производственных технологий в регионе. Объем высокотехнологичного экспорта и его доля в товарном экспорте региона. Поступление и выдача патентов на изобретения в регионе. Публикации отечественных авторов региона, индексируемых в международных базах цитируемости, их доля в общемировом числе публикаций. Выпуск аспирантуры и докторантуры с защитой диссертационных работ в регионе. Микроуровень Доля расходов на НИОКР в общих затратах фирмы. Расходы фирмы на исследования и разработки, создание и внедрение инноваций по видам и источникам финансирования. Доля работников фирмы, занятых исследованиями и разработками. Внедрение инноваций. Рост производительности труда. Экономия ресурсов. Рост технологической оснащенности производства. * Составлено на основе аналитического литературного обзора. Разработанная система показателей может быть использована в экономико-математическом моделировании НТП стран, регионов, отраслей и предприятий. Заключение Обзор литературных источников позволяет утверждать, что экономический рост в новой экономике базируется не на накоплении факторов производства, а на производстве знаний, инноваций, технологии и развитии человеческого капитала страны и регионов. НТП, прямо пропорционально влияющий на эффективность имеющихся в распоряжении у экономики факторов производства, выступает необходимым условием роста производительности в долгосрочном периоде. Из этого следует, что повышение темпов НТП является приоритетным направлением экономического развития передовых государств.

1. Lyahno N. I. Nauchno-metodicheskie podhody i ocenka vliyaniya nauchno-tehnologicheskih processov (NTP) na social'no-ekonomicheskoe razvitie / N. I. Lyahno. Azimut nauchnyh issledovaniy: ekonomika i upravlenie. 2014. № 1. S. 66-69.

2. Kondrat'ev N. D. Bol'shie cikly kon'yunktury i teoriya predvideniya. Izbr. tr. / N. D. Kondrat'ev. M.: Ekonomika, 2002. 767 s.

3. Shumpeter Y. Teoriya ekonomicheskogo razvitiya / Y. Shumpeter. M.: Progress, 1983. 454 s.

4. Fagerberg J. Technological Dynamics and Social Capability: US States and European Nations / J. Fagerberg, M. Feldman, M. Srholec // Journal of Economic Geography. 2014 // URL: http://www.janfagerberg.org/wp-content/uploads/2013/04/Technological-dynamics-and-social-capability-in-the-US-and-Europe.pdf (data obrascheniya: 31.03.2015).

5. Fagerberg J. Innovation: A Guide to the Literature / J. Fagerberg. Centre for Technology, Innovation and Culture, University of Oslo // URL: http://in3.dem.ist.utl.pt/mscdesign/03ed/files/lec_1_01.pdf (data obrascheniya: 09.02.2015).

6. Théophile A. Introduction to the special issue on "Innovation, inclusive growth and sustainable development" / A. Théophile, M. Goedhuys, B. Verspagen // Structural Change and Economic Dynamics. 2012. № 23. R. 403-405.

7. Sukharev O. S. Theory of Economic Changes. Problems and Decisions / O. S. Sukharev. M.: KRASAND, 2013. 368 p.

8. Suharev O. S. Strukturnye izmeneniya, ekonomicheskiy rost i tehnologicheskoe razvitie / O. S. Suharev // Vestn. Yuzhno-Ros. gos. tehn. un-ta (Novocherk. politehn. in-t.). 2013. № 5. S. 10-28.

9. Solou R. M. Teoriya rosta // Panorama ekonomicheskoy mysli konca XX stoletiya; pod red. D. Grinaueya, M. Blini, I. Styuarta. T. 1. SPb.: Ekon. shk., 2002. S. 479-506.

10. Schlicht E. Directed Technical Change and Capital Deepening: A Reconsideration of Kaldor’s Technical Progress Function / E. Schlicht. Munich Discussion Paper No. 2015. // URL: http://epub.ub.uni-muenchen.de/20959/8/schlicht_2013_directed_TC_v2.pdf (data obrascheniya: 10.02.2015).

11. Lucas R. E. On the mechanics of economic development / R. E. Lucas // Journal of Monetary Economics. 1988. № 22. P. 3-42.

12. Romer P. M. Endogenous technological change / P. M. Romer // Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98, № 5. P. 71-102.

13. Perlov M. S. Modelirovanie pokazateley nacional'noy ekonomiki v usloviyah vliyaniya faktora innovacionnogo razvitiya / M. S. Perlov, R. A. Fayzrahmanov, E. V. Dolgova // Upravlenie ekonomicheskimi sistemami: elektronnyy nauchnyy zhurnal. 2012. № 6 // URL: http://uecs.ru/instrumentalnii-metody-ekonomiki/item/1379-2012-06-04-06-46-38 (data obrascheniya: 16.02.2015).

14. Jonec C. Introduction to the economic growth / C. Jonec. N. Y.: W. W. Norton & Company, 1998. 2000 p.

15. Jonec C. R&D-based models of economic growth / C. Jonec // Journal of Political Economy. 1995. Vol. 103. № 4. P. 759-784.

16. Jonec C. Growth and ideas / C. Jonec // URL: http://web.stanford.edu/~chadj/JonesHandbook2005.pdf (data obrascheniya: 02.02.2015).

17. Laytman M. Obeschanie schast'ya. Kak stat' schastlivym v global'nom mire / M. Laytman. Har'kov: OOO «BET», 2012. 448 s.

18. Denison E. Issledovanie razlichiy v tempah ekonomicheskogo rosta / E. Denison. M.: Progress, 1971. 645 s.

19. Komarova A. V. Ocenka vklada chelovecheskogo kapitala v ekonomicheskiy rost regionov Rossii (na osnove modeli Menk'yu - Romera - Ueyla) / A. V. Komarova, O. V. Pavshok // Vestn. Novosib. gos. un-ta. Ser.: Social'no-ekonomicheskie nauki. 2007. T. 7, vyp. 3. S. 191-201.

20. Steger T. Uzawa - Lucas model (complete) / T. Steger // URL: http://www.wifa.uni-leipzig.de/fileadmin/user_upload/itvwl-vwl/makro/Lehre/ws/bgpe/Uzawa_Lucas_complete.pdf (data obrascheniya: 01.03.2015).

21. Liman I. A. Novye endogennye teorii ekonomicheskogo rosta / I. A. Liman, A. K. Egine, E. E. Naumenko // Upravlenie ekonomicheskimi sistemami. 2014. № 12 (72) // URL: http://uecs.ru/uecs-72-722014/item/3269-2014-12-25-08-32-14 (data obrascheniya: 01.03.2015).

22. Innovacionnaya orientaciya rossiyskih ekonomicheskih institutov / pod red. V. E. Dement'eva. M.: Knizhnyy dom «LIBROKOM», 2009. 368 s.

23. Simonov P. M. Ob odnom metode issledovaniya dinamicheskih modeley makroekonomiki / P. M. Simonov // Vestn. Perm. un-ta. Ser.: Ekonomika. 2014. № 1 (20). S. 14-27.

24. Moiseev A. N. Optimal'nye i sbalansirovannye traektorii v modelyah ekonomicheskogo rosta s endogennoy formoy NTP // Aktual'nye voprosy ekonomiko-matematicheskogo modelirovaniya; pod obsch. red. M. V. Grachevoy. M.: TEIS, 2004. S. 178-190.

25. Makarov V. L. Vychislimaya model' ekonomiki znaniy / V. L. Makarov, A. R. Bahtizin, N. V. Bahtizina // Ekonomika i matematicheskie metody. 2009. T. 45, № 1. S. 70-82.

26. Gorizonty innovacionnoy ekonomiki v Rossii: Pravo, instituty, modeli / obsch. red. V. L. Makarova. M.: LENAND, 2010. 240 s.

27. Pleschinskiy A. S. Vychislimaya model' moderniziruemoy otrasli / A. S. Pleschinskiy, E. S. Zhil'cova // Ekonomika i matematicheskie metody. 2013. T. 49, vyp. 3. S. 69-83.

28. Bye B. A CGE model of induced technological change: A detailed model description / B. Bye, T.-R. Heggedal, T. Fæhn, B. Strøm // Statistics Norway. 2006. No. 11 // URL: https://www.ssb.no/a/english/publikasjoner/ pdf/doc_200611_en/doc_200611_en.pdf (data obrascheniya: 02.02.2015).

29. Bayzakov S. B. Nauchno-tehnologicheskiy progress i ocenka ego vklada v razvitie proizvoditel'nyh sil Kazahstana / S. B. Bayzakov // Sovremennye proizvoditel'nye sily. 2014. № 1. S. 120-131.

30. Mel'nichuk M. V. Social'no-ekonomicheskoe razvitie rossiyskih regionov: osnovnye napravleniya i problemy / M. V. Mel'nichuk // Regional'nye problemy i preobrazovaniya ekonomiki. 2011. № 1. S. 17-33.

31. Gizatullin H. N. Problemy kompleksnoy ocenki regional'nogo razvitiya / H. N. Gizatullin // Sovremennye proizvoditel'nye sily. 2014. № 1. S. 154-161.

32. Lavrovskiy B. L. K voprosu ob izmerenii innovacionnogo faktora: regional'nyy aspekt / B. L. Lavrovskiy // Region: ekonomika i sociologiya. 2012. № 4. S. 171-182.

33. Journal of Artificial Societies and Social Simulation // URL: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/JASSS.html (data obrascheniya: 14.03.2015).

34. Nauchnyy internet-zhurnal «Iskusstvennye obschestva» // URL: http://www.artsoc.ru/magazine/ (data obrascheniya: 14.03.2015).

35. Sahal D. Tehnicheskiy progress: koncepcii, modeli, ocenki / D. Sahal. M.: Finansy i statistika, 1985. 368 s.

36. Magomedov A. G. Teoreticheskie osnovy strategii upravleniya razvitiem proizvodstva na baze NTP / A. G. Magomedov, R. A. Kadyrov // Regional'nye problemy preobrazovaniya ekonomiki. 2010. № 3. S. 1-12.