Статья 'Советский экономический рост в межстрановой перспективе: роль финансирования науки' - журнал 'Историческая информатика' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Порядок рецензирования статей > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат > Редакция > Редакционный совет
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

Публикация за 72 часа - теперь это реальность!
При необходимости издательство предоставляет авторам услугу сверхсрочной полноценной публикации. Уже через 72 часа статья появляется в числе опубликованных на сайте издательства с DOI и номерами страниц.
По первому требованию предоставляем все подтверждающие публикацию документы!
ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Историческая информатика
Правильная ссылка на статью:

Советский экономический рост в межстрановой перспективе: роль финансирования науки

Диденко Дмитрий Валерьевич

доктор экономических наук, кандидат исторических наук

Ведущий научный сотрудник, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации

119571, Россия, г. Москва, ул. Проспект Вернадского, 82 с.1

Didenko Dmitry Valerievich

Leading research worker, the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

119571, Russia, g. Moscow, ul. Prospekt Vernadskogo, 82 s.1

didenko-dv@ranepa.ru
Гринева Наталья Владимировна

кандидат экономических наук

доцент, Департамент анализа данных и машинного обучения, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

125993, Россия, г. Москва, ул. Ленинградский Проспект, 49

Grineva Natalia Vladimirovna

PhD in Economics

Associated professor, Department of Data Analysis and Computerized Learning, Financial University under the Government of the Russian Federation

125993, Russia, g. Moscow, ul. Leningradskii Prospekt, 49

n_grineva@list.ru

DOI:

10.7256/2585-7797.2021.1.34708

Дата направления статьи в редакцию:

22-12-2020


Дата публикации:

17-05-2021


Аннотация: В статье представлены оценки факторов экономического роста позднего СССР: финансирования научных исследований и разработок (НИР), наряду с накоплением физического и человеческого капитала, а также институциональной и технологической динамики. Сравнение результатов по СССР проводится относительно выборки референтных стран с использованием собранных статистических данных и оценок в литературе и наборах данных. В развитие теоретических идей П. Ромера (Romer, 1990), тестируется модель в виде производственной функции, в которую объем финансирования сектора НИР включен как источник эндогенного роста. Для опосредованной характеристики институциональной и общетехнологической динамики были выбраны соответствующие прокси-индикаторы. Включение указанных переменных в модифицированную производственную функцию является основной методологической новизной исследования в анализе развития исторических вариантов индустриальной экономики. В наибольшей степени модель соответствует данным по Японии, в меньшей – по другим индустриальным странам. Основные переменные обладают статистической значимостью для СССР в 1955-1990 гг., но не обладают в период 1965-1990 гг. Результаты исследования подкрепляют гипотезу, что в середине 1950-х – начале 1960-х гг. советская экономика имела определенные предпосылки для перехода к эндогенной модели роста на основе развития науки и технологий, которые впоследствии оказались по большей части нереализованными. Не подтверждается гипотеза об определяющей роли институциональных факторов в замедлении темпов роста СССР.


Ключевые слова: институциональная среда, человеческий капитал, исследования и разработки, производственная функция, экономика развития, новые теории роста, технологический уровень, количественные методы, математическое моделирование, СССР

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-010-00680 «Исследование институциональных механизмов взаимодействия науки и управления экономикой в СССР (середина 1950-х - конец 1980-х гг.) в контексте развития системы стратегического планирования в государственном секторе экономики РФ».

Abstract: The article estimates economic growth factors in the late USSR: research and development (R&D) expenditures along with physical and human capital accumulation as well as institutional and technological dynamics. The USSR results are compared with those of a sample of reference countries with the use of collected statistical data and estimates in the literature and data sets. Developing theoretical ideas by Romer (1990) the authors test a model of the production function which includes R&D expenditures as a source of endogenous growth. To indirectly characterize institutional and general technological dynamics they choose the relevant proxy indicators. The use of these variables within the modified production function is the principal methodological contribution of this research related to the analysis of historical variations of industrial economy development. The model mostly fits Japanese data and somewhat less data on other industrialized countries. The main USSR variables are statistically significant for the period of 1955-1990, but not for the period of 1965-1990. The research findings support the hypothesis that in the mid 1950s – early 1960s Soviet economy had certain prerequisites for transition to endogenous growth model based on R&D and technologies which turned out mostly unrealized. The authors have not found enough evidence to confirm the hypothesis of a decisive role of institutional factors influencing the slowdown growth in the USSR. 



Keywords:

quantitative methods, technological level, institutional environment, human capital, R&D expenditures, production function, development economics, new growth theories, mathematical modeling, USSR

Введение

Начиная со второй половины 1950-х гг. темпы роста экономики СССР стали замедляться. Сначала замедление было слабым и почти незаметным и лишь с определенным запозданием получило внимание в научной литературе (Анчишкин, Яременко, 1967, с. 26-37). Как следует из (MPD, 2018), в середине 1970-х гг. произошел перелом тенденции к сокращению отставания СССР и США по ВВП на душу населения, а с 1990 г. экономический рост перешел в область отрицательных значений.

Основной целью исследования является оценка значения факторов производства и его институциональной среды в замедлении экономического роста позднего СССР в сопоставлении со странами с рыночной экономикой.

Включение в эконометрический анализ переменных, опосредованно характеризующих институциональную и общетехнологическую динамику, а также объема финансирования сектора научных исследований и разработок (НИР)[1] как источника эндогенного роста, с соответствующей модификацией производственной функции, является основной методологической новизной проведенного исследования.

Согласно нашей гипотезе, в середине 1950-х – начале 1960-х гг. советская экономика имела предпосылки для перехода к эндогенной модели роста, однако впоследствии эти предпосылки оказались нереализованными, прежде всего вследствие снижения эффективности институциональных взаимодействий между субъектами управления экономикой.

источники данных, освещение проблемы в литературе и теоретико-методологические подходы к анализу

К основным источникам данных относятся следующие:

- Официальные статистические данные, опубликованные советскими высшими органами государственной статистики в общих и тематических сборниках (Внешняя торговля СССР, 1965, 1967, 1982, 1986; Внешние экономические связи СССР, 1991; Народное хозяйство СССР, 1982; Промышленность СССР, 1964, 1988), в тех аспектах, в которых они могут быть признаны достаточно достоверными, основываясь в том числе на результатах предшествующих исследований (Ханин, 1991, с. 19, 107; Didenko et al., 2013, p. 124-128; Van Leeuwen et al., 2015, p. 216-217, 237-246).

- Существующие расчеты и оценки по реконструкции показателей исторических национальных счетов СССР (Воскобойников, Дрябина, 2010; Becker, 1969; Bergson, 1961; Didenko et al., 2013; Easterly, Fischer, 1995; Moorsteen, Powell, 1966; Steinberg, 1990), финансирования НИР в СССР (Макаров, Варшавский, рук. авт. колл., 2001), человеческого капитала и демографических показателей (Андреев и др. 1993; Didenko et al., 2013; Karabchuk et al. 2017); уровню преступности (Лунеев, 2005), военным расходам (Brada, Graves, 1988; Ofer, 1987).

- Тематические межстрановые наборы данных в формате электронных ресурсов: прежде всего, данные по агрегированным показателям исторических национальных счетов Penn World Table – PWT 9, представленные вместе с (MPD, 2018), документированные также в (Feenstra et al., 2015); в качестве источников для сверки – Extended Penn World Tables (EPWT), документированные в (Marquetti, Foley, 2012), поддерживаемая Еврокомиссией Ameco (2020), страновое исследование по Испании (Prados de la Escosura, Rosés, 2010); финансирование НИР в странах ОЭСР (OECD-Eurostat, 2020); демографические данные (Baten, Blum, 2015; HLTD, 2019; UNICEF, 2019); данные по военным расходам (SIPRI, 2019); данные о выработке электроэнергии (Comin, Hohijn, 2004); латентный индекс демократии в (Foldvari, 2014).

В качестве исходных позиций исследования приняты основные идеи новых теорий роста, в которых человеческий капитал включен в число основных факторов производства. В данном случае речь идет об эндогенных моделях Р. Лукаса (Lucas, 1988) и П. Ромера (Romer, 1990). В модели П. Ромера источником эндогенного роста экономики является поток инноваций в секторе научных исследований и разработок, который требует соответствующего финансирования.

В качестве основного методологического подхода нами применена классическая производственная функция Кобба-Дугласа, с рядом рассматриваемых в следующем разделе модификаций. Анализ особенностей роста советской экономики методом производственной функции проводился в литературе с конца 1960-х гг. (Анчишкин, 2003, с. 17-21, 27-56, 108-156; Яременко, 2000, с. 177-202; Desai, 1987; Easterly, Fischer, 1995; Ofer, 1987; Popov, 2007; Weitzman, 1970). Однако в основном эти исследования ограничивались классическим набором факторов производства (физический капитал и труд), в редких случаях включали человеческий капитал (Easterly, Fischer, 1995; Van Leeuwen et al., 2015), но оставляли без внимания институциональную и технологическую динамику.

В то же время, в работах исследователей, аффилированных со Всемирным банком, проводилась идея, что невещественную часть национального богатства, наряду с иностранными финансовыми активами, составляют человеческий и институциональный капиталы (Hamilton et al., 2005, p. 91-98; World Bank, 2011, p. 96-102). Из нее следует, что институты могут не только быть аналитически выделены как фактор среды, влияющий на производственные возможности экономической системы[2], но и введены в состав производственной функции (Hamilton et al., 2005, p. 93-98).

Для тестирования модели эндогенного роста использовались исходные статистические данные по СССР и референтным странам с крупной национальной экономикой, потенциально способной создавать эффект масштаба: США, Великобритания, Германия, Франция, Испания, Япония.

В данном случае, на основе (Ростоу, 1961; Красильщиков и др., 1994) мы исходим из того, что к середине 1950-х гг. с завершением проводившейся мобилизационными методами ускоренной индустриализации в СССР было создано среднеразвитое индустриальное общество, перед которым стояли вызовы позднеиндустриальной модернизации. Среди этих вызовов выделяется сужение возможностей развития в рамках имитационной модели научно-технического развития при расширении на основе инновационной, в условиях возрастания роли человеческого капитала как фактора производства и источника социально-экономического развития.

Модель эндогенного научно-технического прогресса

Формулировка модели

Основу производственной функции, тестируемой на исторических данных, составляет математическая модель эндогенного научно-технического прогресса. Она позволяет выяснить, как вложения в научные исследования и разработки (интерпретируемые как потоки инвестиций в отдельный сегмент человеческого капитала национальной экономики) влияют на темпы роста индустриальной экономики, то есть изучить связанные с этим вопросы эффективности инвестиций в сектор науки. Таким образом, основное предназначение предлагаемой модели это определение четких пропорций распределения производимой добавленной стоимости между капиталовложениями в расширение физического, человеческого капитала и в научно-исследовательские программы в условиях динамики косвенно измеренных институциональной среды и технологического уровня производства.

В модели в качестве исходных допущений приняты следующие.

Технический прогресс считается нейтральным по Хиксу за счет величины капиталовложений в научные исследования, т.е. величина дохода Y определяется формулой:

(1)

где:

Y – объем ВНП/ВВП (в постоянных ценах по паритету покупательной способности – ППС)

A( Q ) – мультипликатор прогресса, показывающий эффективность затрачиваемых средств на научные исследования (текущий средний уровень технологических достижений)

K – объем физического капитала (в постоянных ценах по ППС)

H – индекс человеческого капитала

L – численность рабочей силы (тыс. чел.)

Q – суммарный объем вложений в сектор производства научных знаний (текущих и капитальных)

PI – прокси-индикатор институциональной среды или технологического уровня

Справедливо будет наложить на производственную функцию условия, аналогичные неоклассическим, т.е. считать, что она линейно-однородна, монотонна, строго вогнута по каждому аргументу и удовлетворяет следующим предельным соотношениям:

, ,

, (2)

Мультипликатор научно-технического прогресса положим равным

, , (3)

где – коэффициент нейтрального технического прогресса, – автономный (независимый от изменения объема применяемых факторов производства) темп изменения выпуска, отражающий в суммарном виде эффект изменения во времени структурных параметров функции, в нашем случае это темп прироста выпуска, благодаря техническому прогрессу.

Относительно производственной функции будем полагать также, что она имеет вид, Функция Кобба-Дугласа удовлетворяет всем перечисленным выше условиям.

Обобщенная модель производственной функции имеет следующий вид:

, (4)

, , , (5)

(6)

где:

t – время (год)

– прокси-индикатор институциональной среды

– прокси-индикатор технологического уровня

u – остатки

Особый интерес представляет изучение влияния перечисленных выше факторов на изменение темпов роста ВВП. Темп роста показывает интенсивность изменений какого-либо процесса по отношению к его начальному (в данном случае - предыдущему) значению.

Итоговая форма общей модели в подушевом выражении и в темпах изменений будет иметь следующий вид:

(7)

Для оценки параметров линеаризуем построенную нами производственную функцию с помощью логарифмического преобразования:

, (8)

где:

Прокси-индикаторы институциональной среды ( PI 1):

MR – уровень умышленных убийств (на 100 000 жителей в год)

LDI – латентный индекс демократии

ME – расходы на оборону (% ВВП)

Прокси-индикаторы технологического уровня ( PI 2):

FK – степень износа физического капитала, %

EL - энергоемкость ВНП/ВВП по выработке электроэнергии (кВт*ч на единицу ВВП)

IM – уровень младенческой смертности (на 1000 живых новорожденных в возрасте до 1 г.)

EE – доля энергоносителей в экспорте (%)

Таким образом, переменные, характеризующие факторы и результат производства (имеющие стоимостное выражение исходных данных), входили в функцию в подушевом (относительно численности рабочей силы) и дифференциальном выражении; переменные, косвенно с разных сторон характеризующие институциональную среду и технологический уровень производства, входили в функцию в дифференциальном выражении.

Порядок отбора переменных в модель

Оптимальный набор переменных для производственной функции отбирался тестированием на данных по СССР за период 1965-1990 гг. (за который доступны исторические данные по объему финансирования НИР в большинстве выбранных стран) в следующем порядке.

1. В качестве исходной принималась основная модель, которая включала только следующие независимые переменные: t, q , k , h .

2. К основной модели добавлялась переменная MR и поочередно включались переменные FK, EL , IM, EE .

3. Затем переменная MR заменялась переменной LDI и поочередно включались переменные FK, EL , IM, EE (аналогично предыдущему этапу).

4. В свою очередь, переменная LDI заменялась переменной ME и поочередно включались переменные FK, EL , IM, EE .

5. Из полученных по итогам выполнения действий на этапах 2-3 двенадцати комбинаций (частных моделей) вида «основная модель + прокси-индикатор институциональной среды + прокси-индикатор технологического уровня» последовательно выбиралась одна комбинация (оптимальная модель) по следующим критериям:

5.1. Максимальное количество значимых (по t -статистике) переменных основной модели.

5.2. Значимая переменная объема вложений в науку (q ). Если не было, то с максимальным значением по t -статистике.

5.3. Значимый прокси-индикатор институциональной среды. Если не было, то переход на следующий шаг.

5.4. Значимый прокси-индикатор технологического уровня. Если не было, то переход на следующий шаг.

5.5. Среди значимых (по критерию Фишера) коэффициентов детерминации выбирается с максимальной величиной.

Отбор оптимальной модели для СССР, США, Великобритании, Франции и Испании завершился на шаге 5.2, для Японии – 5.5.

Результаты исследования и их обсуждение

Регрессионный анализ среди 12 комбинаций, состоявших из основной модели и набора двух прокси-индикаторов по СССР за период 1965-1990 гг., показал следующее. Во всех комбинациях увеличение финансирования НИР сопровождалось замедлением темпов роста экономики, хотя ни в одной из них эта связь не достигала уровня статистической значимости. Гипотеза об основной роли ухудшения «качества институтов» в замедлении экономического роста в СССР не подтверждается, по крайней мере, при данном наборе прокси-индикаторов с доступными историческими данными: ни по одному из них не был достигнут критический уровень статистической значимости. При этом такие прокси-индикаторы технологического уровня, как электроемкость экономики и доля энергоносителей в экспорте, характеризовались высокой статистической значимостью и демонстрировали отрицательный вклад в динамику темпов экономического роста. Достаточно важно, что практически во всех комбинациях вклад человеческого капитала положителен и статистически значим: снижение темпов экономического роста связано со снижением темпов накопления человеческого капитала. Результаты анализа недостаточно подтверждают и распространенную в литературе версию об отрицательном влиянии на темпы роста со стороны перенакопления физического капитала: коэффициенты при данной переменной имеют положительные значения, которые, впрочем, всегда оказывались статистически незначимыми. Такие особенности важны для характеристики специфики среднеиндустриальной фазы развития СССР и вызовов на этапе позднеиндустриальной модернизации.

Модель, оптимизированная путем отбора из 12 комбинаций независимых переменных в соответствии с указанным выше алгоритмом для СССР, тестировалась также на данных для пяти других стран за тот же период 1965-1990 гг. Результаты тестирования представлены в табл. 1. Следует отметить хорошие значения коэффициентов детерминации R2 , которые в любых комбинациях обладали статистической значимостью по критерию Фишера. Преобладание отрицательных коэффициентов при переменной времени t (не всегда значимых) отражает наличие долгосрочной тенденции к понижению темпов роста почти во всех странах выборки. Однако только в СССР он был отрицательным в любых комбинациях.

Однозначно нельзя утверждать, что отрицательный или положительный коэффициент λ – это для темпов роста соответственно хорошо или плохо. Необходимо анализировать их связи в комбинации других факторов. Так, например, в Испании темпы роста ВВП падали, а коэффициент λ оказался положительным во всех комбинациях. Это говорит нам о том, что вложения в НИР являлись сдерживающим фактором более быстрого спада в экономике. В то же время, на примере США можно видеть, что положительный коэффициент λ в ряде комбинаций свидетельствует о более быстрых темпах роста экономики в целом.

Таблица 1. Страновые показатели общей регрессионной модели производственной функции, оптимальной для СССР (по данным за 1965-1990 гг.)

Страна

R2

λ

t

γ

q

α

k

β

h

μ1

ME

μ2

EL

СССР

0,540

-2,63E-05

(1,30E-05)

(-2,028)

-0,053

(0,031)

(-1,708)

0,197

(0,350)

(0,562)

1,312

(0,544)

(2,412)

0,179

(0,251)

(0,713)

-0,551

(0,287)

(-1,923)

США

0,652

2,41E-06

(3,78E-05)

(0,064)

0,006

(0,040)

(0,154)

-0,369

(0,276)

(-1,339)

0,069

(1,904)

(0,036)

-0,107

(0,038)

(-2,835)

-0,092

(0,143)

(-0,644)

Япония

0,882

-8,02E-05

(4,075E-05)

(-1,968)

0,039

(0,030)

(1,305)

-0,315

(0,278)

(-1,134)

39,84

(16,92)

(2,355)

-0,407

(0,189)

(-2,151)

-0,281

(0,177)

(-1,587)

Великобритания

0,758

-2,26E-05

(2,71E-05)

(-0,837)

-0,011

(0,021)

(-0,501)

(0,743)

(0,316)

(2,355)

5,208

(6,935)

(0,751)

-0,289

(0,0870)

-(3,317)

-0,475

(0,144)

-(3,296)

Франция

0,900

2,19E-06

(8,92E-06)

(0,245)

-0,010

(0,016)

(-0,643)

0,167

(0,324)

(0,516)

1,771

(1,554)

(1,139)

-0,330

(0,090)

(-3,658)

-0,296

(0,082)

(-3,619)

Испания

0,839

9,89E-06

(2,09E-05)

(0,472)

-0,016

(0,010)

(-1,619)

0,467

(0,317)

(1,473)

-3,575

(4,205)

(-0,850)

0,081

(0,052)

(1,549))

-0,549

(0,154)

(-3,554)

Примечание 1: A0 принято равным 0.

Примечание 2: в скобках в первом ряду указаны стандартные ошибки, во втором - t -статистики (критерий Стьюдента при уровне значимости 0,1 и количестве степеней свободы 19 равен 1,729; жирным шрифтом выделены значимые показатели).

Источник: рассчитано авторами.

Среди институциональных прокси-индикаторов в четырех из шести рассматриваемых стран изменение уровня военных расходов отрицательно и статистически значимо ассоциировалось с колебаниями темпов экономического роста. Неожиданным результатом является то, что именно в случае с СССР эта связь имела обратное направление (замедлялся прирост и уровня военных расходов, и темпов роста экономики в ходе «разрядки» 1970-х гг. и «нового мышления» второй половины 1980-х гг.), но не достигла статистической значимости (в результате разнонаправленного движения в условиях ужесточения соперничества «сверхдержав» в конце 1970-х – первой половине 1980-х гг.).

Тем не менее, большинство переменных в оптимизированном для СССР наборе теряют статистическую значимость, будучи включенными в модели для других стран, несмотря на сильное повышение коэффициентов детерминации соответствующих регрессий. В этой связи были дополнительно проанализированы модели, оптимизированные в соответствии с указанным выше алгоритмом для других стран нашей выборки (табл. 2).

Таблица 2. Показатели общих регрессионных моделей производственных функций, оптимальных для соответствующих стран (по данным за 1965-1990 гг.)

а) СССР

R2

λ

t

γ

q

α

k

β

h

μ1

ME

μ2

EL

0,540

-2,63E-05

(1,30E-05)

(-2,028)

-0,053

(0,031)

(-1,708)

0,197

(0,350)

(0,562)

1,312

(0,544)

(2,412)

0,179

(0,251)

(0,713)

-0,551

(0,287)

(-1,923)

б) США

R2

λ

t

γ

q

α

k

β

h

μ1

MR

μ2

EL

0,530

-4,76E-05

4,52E-05

(-1,053)

0,059

(0,048)

(1,237)

-0,577

(0,308)

(-1,872)

3,002

(2,307)

(1,301)

-0,061

(0,061)

(-0,995)

-0,079

(0,166)

(-0,476)

в) Япония

R2

λ

t

γ

q

α

k

β

h

μ1

LDI

μ2

EL

0,858

1,07E-04

(4,27E-05)

(-2,499)

0,059

(0,033)

(1,777)

-0,573

(0,276)

(-2,074)

53,31

(17,39)

(3,064)

0,044

(0,529)

(0,083)

-0,306

(0,196)

(-1,559)

г) Великобритания

R2

λ

t

γ

q

α

k

β

h

μ1

ME

μ2

EL

0,758

-2,26E-05

(2,71E-05)

(-0,837)

-0,011

(0,021)

(-0,501)

(0,743)

(0,316)

(2,355)

5,208

(6,935)

(0,751)

-0,289

(0,0870)

-(3,317)

-0,475

(0,144)

-(3,296)

д) Франция

R2

λ

t

γ

q

α

k

β

h

μ1

LDI

μ2

EL

0,788

-2,01E-06

(1,24E-05)

(-0,162)

-0,041

(0,023)

(-1,782)

0,032

(0,475)

(0,067)

2,817

(2,139)

(1,317)

-0,112

(0,212)

(-0,526)

-0,048

(0,030)

(-1,609)

е) Испания

R2

λ

t

γ

q

α

k

β

h

μ1

LDI

μ2

I M

0,786

4,06E-05

(2,209E-05)

(1,845)

-0,015

(0,014)

(-1,104)

0,035

(0,435)

(0,081)

-12,184

(5,179)

(-2,353)

0,055

(0,042)

(1,326)

-0,429

(0,404)

(-1,061)

Примечания, источник: см. табл. 2.

При том, что коэффициенты детерминации немного снизились, количество значимых переменных возросло. Точность моделей следует признать хорошей (см. рис. 1).

Рис. 1. Фактические и модельные значения в оптимальных регрессиях по странам (1965-1990 гг.).

Примечание: темп изменения ВВП на душу населения (ln(yt)-ln(yt-1)) в постоянных ценах по ППС

Источник: рассчитано авторами.

Замененным для отдельных стран оказывался лишь прокси-индикатор институциональной среды, в то время как прокси-индикатором технологического уровня в оптимизированных страновых регрессиях (кроме модели по Испании) выступала электроемкость экономики. В случае с Великобританией в обеих моделях набор переменных совпал. Это еще раз подчеркивает особенное и общее в модели роста экономики СССР по сравнению с индустриально развитыми странами.

В оптимизированной модели по СССР отрицательное (на фоне положительного для ряда референтных стран) значение коэффициентов при переменной объема вложений в НИР и близкий к значимому показатель t -статистики свидетельствуют, что даже такая модель роста слабо «работает» на отечественных данных. С другой стороны, примечательно, что она значительно лучше соответствует данным Японии. Эта страна представляет собой альтернативный по отношению к СССР/России пример догоняющего развития, при этом наиболее референтный с позиций модернизационной парадигмы.[3] Еще до начала рассматриваемого периода она опередила СССР по ряду важнейших показателей, а к концу 1980-х гг. более успешно решила задачи позднеиндустриальной модернизации, в меньшей степени столкнувшись с замедлением роста в 1980-е гг. и рецессией в 1990-е гг. При этом следует принимать во внимание существенные отличия в геополитических позициях и целях государства (что отражается прокси-индикатором доли военных расходов в ВВП), а также наделенности природными ресурсами (что отражается прокси-индикатором доли энергоносителей в экспорте). Если увеличение темпов чистого накопления физического капитала в Японии ассоциировалось с замедлением роста экономики (в ряде комбинаций могло оказываться незначимым), то переменная человеческого капитала в любой комбинации включалась в модель с положительным знаком и как статистически значимая. Однако и в Японии в рамках эндогенной модели роста роль институтов оказывается ниже, чем технологических факторов (из значимых переменных в первую очередь следует отметить младенческую смертность).

Испания, находившаяся в рассматриваемый период на сопоставимом с СССР уровне ВВП на душу населения (условно соответствует среднеиндустральной стадии), также испытывала замедление темпов роста экономики, несмотря на быстрые темпы увеличения вложений в науку и при едва заметном увеличении темпов накопления человеческого капитала в сфере образования. Это единственная страна из нашей выборки, которая испытала радикальную смену политического режима (во второй половине 1970-х гг.), в связи с чем соответствующая переменная (LDI ) в одной из комбинаций переменных модели почти достигла уровня значимости 0,1% (по t -статистике).

Одним из интересных результатов анализа является отсутствие комбинации статистически значимых переменных модели, «работающей» на данных по США. Положительное влияние увеличения расходов на НИР в рамках данной модели едва ли прослеживается (наблюдается с разными знаками и никогда не достигает уровня статистической значимости). В любых комбинациях вклад человеческого капитала в темпы роста не являлся статистически значимым, в то время как физического – статистически значимым отрицательным фактором. Таким образом, динамика экономики США, опередившей другие страны в отношении начала перехода к постиндустриальной стадии развития (в данном случае – Великобританию, Францию), в наименьшей степени соответствует модели роста, характерной для индустриальной.

При этом, тестирование предложенной эндогенной модели на данных по СССР за период 1955-1990 гг. дает лучшие результаты в отношении значимости НИР, чем по сравнению с периодом за 1965-1990 гг. (табл. 3). Анализируемые комбинации основной модели и прокси-индикаторов содержат большее количество значимых переменных, а в шести комбинациях значимыми являются все переменные основной модели (против ни одной за период 1965-1990 гг.).

Таблица 3. Показатели общих регрессионных моделей производственных функций, оптимальных для СССР за разные периоды

а) СССР (1955-1990 гг.)

R2

λ

t

γ

q

α

k

β

h

μ1

MR

μ2

EL

0,734

-1,57E-05

(7,90E-06)

(-1,989)

-0,026

(0,013)

(-2,024)

0,395

(0,120)

(3,301)

0,974

(0,481)

(2,025)

-0,040

(0,044)

(-0,897)

-0,278

(0,115)

(-2,424)

б) СССР (1965-1990 гг.)

R2

λ

t

γ

q

α

k

β

h

μ1

ME

μ2

EL

0,540

-2,63E-05

(1,30E-05)

(-2,028)

-0,053

(0,031)

(-1,708)

0,197

(0,350)

(0,562)

1,312

(0,544)

(2,412)

0,179

(0,251)

(0,713)

-0,551

(0,287)

(-1,923)

Примечания, источник: см. табл. 2.

Для первого периода выше и значения показателей точности модели, что видно также из рис. 2.

Рис. 2. Фактические и модельные значения в оптимальных регрессиях по СССР за различные периоды

Примечания, источник: см. рис. 1.

Эти свидетельства подкрепляют предположение о том, что советская экономика, приступая к решению задач позднеиндустриальной модернизации, имела определенные предпосылки для перехода к эндогенной модели роста на основе научно-технологического прогресса, по крайней мере в 1955-1965 гг., однако эти предпосылки по большей части не были реализованы.

Заключение

На протяжении периода 1955-1990 гг. объем расходов на НИР в СССР имел явно выраженную тенденцию к возрастанию (в том числе в пересчете на численность занятых в экономике). Кроме того, в течение указанного периода, как и в отдельные подпериоды, накопление сформированного в сфере образования человеческого капитала в рамках нашей эндогенной модели выступало положительно значимым фактором экономического роста СССР. Это можно интерпретировать как наличие определенных предпосылок для перехода к росту за счет развития научно-технического потенциала и накопления человеческого капитала в сфере научных исследований и разработок. В то же время, результаты нашего исследования свидетельствуют об отсутствии статистически значимой связи между ростом затрат на науку и темпами экономического роста в СССР в период 1965-1990 гг., за который доступны исторические данные по основным референтным странам.

Не подтверждается гипотеза об определяющей роли институциональных факторов в замедлении экономического роста СССР: ни один из трех использованных прокси-индикаторов (в том числе характеризующий динамику политического режима) не обладал статистической значимостью, в то время как прокси-индикаторы технологического уровня (прежде всего, электроемкость экономики, отчасти – доля энергоносителей в экспорте) оказывались статистически значимыми переменными, связанными с замедлением экономического роста.

Изучение опыта СССР в межстрановом сопоставлении позволило уточнить ряд эмпирических закономерностей в теоретическом контексте экономики развития. В нем отечественная экономика предстает как особый случай развития, имевший как общие черты с референтными странами, так и особенности, характерные для отдельных из них. Основные переменные в данной модели эндогенного роста по-разному «работают» на данных для СССР и экономически развитых стран. В наибольшей степени построенная нами модель эндогенного роста соответствует динамике экономики Японии, другой страны догоняющего развития, сравнительно успешно решавшей задачи позднеиндустральной модернизации.

Представляется целесообразным дальнейшее исследование в направлении поиска иных индикаторов институциональной среды СССР, в большей степени характеризующих особенности государственного управления экономикой. Однако для этого необходимо преодолеть существующие ограничения в отношении доступности соответствующих исторических данных. Эти ограничения связаны главным образом с недостаточностью и неполнотой рядов данных по экономике СССР, засекреченностью значительной части детальной отчетности ЦСУ за 1970-1980-е гг.

[1] В рассматриваемый период чаще употреблялся термин «научные исследования и опытно-конструкторские разработки» (НИОКР).

[2] Как это сделано в (Норт, 1997, 2010).

[3] Подробное исследование данного вопроса с позиции ранней (линеарной) версии теории модернизации было проведено в (Black, ed., 1975).

Библиография
1.
AMECO (2019). Annual macro-economic database of the European Commission's Directorate General for Economic and Financial Affairs (DG ECFIN). Available at: http://ec.europa.eu/economy_finance/db_indicators/ameco/zipped_en.htm.
2.
Anchishkin A.I. (2003 [1968, 1969]). Forecasting the pace and factors of economic growth / Comp. A.V. Suvorov. Moscow: MAX Press (In Russian).
3.
Anchishkin A.I., Yaremenko Yu.V. Rates and proportions of economic development. Moscow: Ekonomika (in Russian).
4.
Andreev E.M., Darsky L.E., Kharkov T.L. (1993). The population of the Soviet Union 1922-1991. Мoscow: Science Publishing House (In Russian).
5.
Baten J., Blum M. (2015). Infant mortality. Available at: http://hdl.handle.net/10622/H83HEV, accessed via http://www.clio-infra.eu.
6.
Becker A.S. (1969). Soviet national income, 1958-1964: National accounts of the USSR in the seven year plan period. Berkeley: Univ. of California Press.
7.
Bergson A. (1961). Real National Income of Soviet Russia since 1928. Cambridge (Mass.): Harvard University Press.
8.
Black C. (ed.) (1975). The Modernization of Japan and Russia: А Comparative Study. New York: The Free Press.
9.
Brada J.C., Graves R.L. (1988). Slowdown in Soviet Defense Expenditures. Southern Economic Journal, 54, 969-984.
10.
Comin D., Hohijn B. (2004). Cross-Country Technological Adoption: Making the Theories Face the Facts. Journal of Monetary Economics, 51, 1, 39-83. Available at: http://www.nber.org/hccta/hcctad.xls.
11.
Desai P. (1987). The Soviet Economy: Problems and Prospects. Oxford: Basil Blackwell.
12.
Didenko D., Földvári P., Van Leeuwen B. (2013). The spread of human capital in the former Soviet Union area in a comparative perspective: Exploring a new dataset. Journal of Eurasian Studies, 4, 2, 123-135. + Supplementary data. Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1879366513000122.
13.
Easterly W., Fischer S. (1995). The Soviet economic decline: Historical and Republican data. World Bank Economic Review, 9, 3, 341-371. Available at: https://datacatalog.worldbank.org/dataset/wps1284-soviet-economic-decline.
14.
External economic relations of the USSR in 1990. Statistical Abstract (1991). Мoscow (In Russian).
15.
Feenstra R.C., Inklaar R., Timmer M.P. (2015). The Next Generation of the Penn World Table. American Economic Review, 105, 10, 3150-3182. Available at: www.ggdc.net/pwt.
16.
Foldvari P. (2014). A latent democracy measure 1850-2000. CGEH Working Paper Series. Working paper 59. Available at: www.cgeh.nl/sites/default/files/WorkingPapers/cgehwp59_foldvari.pdf.
17.
Foreign trade of the USSR in 1918-1966. Statistical Abstract (1967). Мoscow: Mezhdunarodnye otnosheniia (In Russian).
18.
Foreign trade of the USSR in 1959-1963. Statistical Abstract (1965). Мoscow: Vneshtorgizdat (In Russian).
19.
Foreign trade of the USSR in 1985. Statistical Abstract (1986). Мoscow: Finansy i statistika (In Russian).
20.
Foreign trade of the USSR. 1922-1981. Jubilee Statistical Abstract (1982). Мoscow: Finansy i statistika (In Russian).
21.
Hamilton K., Ruta G., Bolt K., Markandya A., Pedroso-Galinato S., Silva P., Ordoubadi M.S., Lange G.-M., Tajibaeva L. (2005). Where is the wealth of nations?: Measuring capital for the 21st century. Washington, D.C.: World Bank. Available at: http://documents.worldbank.org/curated/en/287171468323724180/Where-is-the-wealth-of-nations-measuring-capital-for-the-21st-century.
22.
HLTD (2019). Human Life Table Database. Max Planck Institute for Demographic Research. Available at: https://www.lifetable.de/cgi-bin/data.php.
23.
Industry of the USSR. Statistical Abstract (1964). Мoscow: Statistika (In Russian).
24.
Industry of the USSR. Statistical Abstract (1988). Мoscow: Finansy i statistika (In Russian).
25.
Karabchuk T., Kumo K., Selezneva E. (2017). Demography of Russia: From the Past to the Present. London: Palgrave Macmillan.
26.
Khanin G.I. (1991). The dynamics of economic development of the USSR. Novosibirsk: Science Publishing House (In Russian).
27.
Krasilshchikov V.A., Belousov A.R., Gutnik V.P., Klepach A.N., Kuznetsov V.I. (1994). Modernization: Foreign experience and Russia. Moscow: Infomart (In Russian).
28.
Lange G.-M., Hamilton K., Ruta G., Chakraborti L., Desai D., Edens B., Ferreira S., Fraumeni B., Jarvis M., Kingsmill W., Li H. (2011). The Changing Wealth of Nations: Measuring Sustainable Development in the New Millennium. Environment and Development. Washington, D.C.: World Bank. Available at: https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/2252.
29.
Lucas R.E. (1988). On the Mechanics of Economic Development. Journal of Monetary Economics, 22, 1, 3-42.
30.
Luneev V.V. (2005). Criminality of the XX century: Global, regional, and Russian trends. 2nd ed. Moscow: Wolters Kluwer (In Russian).
31.
Makarov V.L., Varshavskii A.E. et al. (2001). Science and high technologies of Russia on the border of the Third Millennium (social and economic aspects of development). Moscow: Nauka (in Russian).
32.
Mankiw N.G., Romer D., Weil D.N. (1992). A Contribution to the Empirics of Economic Growth. Quarterly Journal of Economics, 107, 2, 407-437.
33.
Marquetti A., Foley D. (2012). Extended Penn World Tables v. 4.0 – EPWT 4.0. Available at: https://sites.google.com/a/newschool.edu/duncan-foley-homepage/home/EPWT.
34.
Moorsteen R., Powell R. (1966). The Soviet Capital Stock, 1928-1962. Homewood (Illinois): Richard D. Irwin, Inc.
35.
MPD (2018). Maddison Project Database. Bolt J., Inklaar R., de Jong H., van Zanden J.L. “Rebasing ‘Maddison’: new income comparisons and the shape of long-run economic development”. Maddison Project Working paper 10. Available at: https://www.rug.nl/ggdc/historicaldevelopment/maddison/releases/maddison-project-database-2018.
36.
National economy of the USSR. 1922-1982. Jubilee Statistical Yearbook (1982). Мoscow: Finansy i statistika (In Russian).
37.
North D. (1997 [1990]). Institutions, institutional changes and the functioning of the economy. Moscow: Fund of book on economics “Sources” (In Russian).
38.
North D. (2010 [2005]). Understanding the process of economic change. Moscow: Publishing House of the Higher School of Economics (SU-HSE) (In Russian).
39.
OECD-Eurostat (2019). Joint OECD-Eurostat international data collection on resources devoted to R&D. Available at: http://stats.oecd.org/.
40.
Ofer G. (1987). Soviet Economic Growth: 1928-1985. Journal of Economic Literature, 25, 4, 1767-1833.
41.
Popov V. (2007). Life Cycle of the Centrally Planned Economy: Why Soviet Growth Rates Peaked in the 1950s. In: Estrin S., Kolodko G.W., Uvalic M. (eds.). Transition and Beyond. Studies in Economic Transition. London: Palgrave Macmillan, 35-57.
42.
Prados de la Escosura L., Rosés J.R. (2010). Human Capital and Economic Growth in Spain, 1850–2000. Explorations in Economic History, 47, 4, 520–532.
43.
Romer P.M. (1990). Endogenous Technological Change. The Journal of Political Economy, 98, 5 (2), S71-S102.
44.
Rostow W.W. (1991). The stages of economic growth. New York: Frederick A. Praeger Publishers (In Russian).
45.
SIPRI (2019). Military Expenditure Database. Available at: https://www.sipri.org/databases/milex.
46.
Steinberg D. (1990). The Soviet Economy 1970-1990: A statistical analysis. San Francisco: Intern. Trade Press.
47.
UNICEF (2019). UNICEF Global Databases. Country-specific infant mortality rate. Available at: http://data.unicef.org.
48.
Van Leeuwen B., Didenko D., Földvári P. (2015). Inspiration versus perspiration in economic development of the Former Soviet Union and China (ca. 1920–2010). Economics of Transition, 23, 1, 228-230.
49.
Voskoboinikov I.B., Dryabina E.V. (2010). Historical statistics of fixed assets of Russian industry in 1970-2004. Issues of Statistics = Voprosy statistiki; 3, 28-45 (In Russian).
50.
Weitzman M.L. (1970). Soviet Postwar Economic Growth and Capital-Labor Substitution. American Economic Review, 60, 5, 676-692.
51.
Yaremenko Yu.V. (2000 [1981]). Theory and methodology of the study of multilevel economics. Part 1. Moscow: Science Publishing House (In Russian).
References (transliterated)
1.
AMECO (2019). Annual macro-economic database of the European Commission's Directorate General for Economic and Financial Affairs (DG ECFIN). Available at: http://ec.europa.eu/economy_finance/db_indicators/ameco/zipped_en.htm.
2.
Anchishkin A.I. (2003 [1968, 1969]). Forecasting the pace and factors of economic growth / Comp. A.V. Suvorov. Moscow: MAX Press (In Russian).
3.
Anchishkin A.I., Yaremenko Yu.V. Rates and proportions of economic development. Moscow: Ekonomika (in Russian).
4.
Andreev E.M., Darsky L.E., Kharkov T.L. (1993). The population of the Soviet Union 1922-1991. Moscow: Science Publishing House (In Russian).
5.
Baten J., Blum M. (2015). Infant mortality. Available at: http://hdl.handle.net/10622/H83HEV, accessed via http://www.clio-infra.eu.
6.
Becker A.S. (1969). Soviet national income, 1958-1964: National accounts of the USSR in the seven year plan period. Berkeley: Univ. of California Press.
7.
Bergson A. (1961). Real National Income of Soviet Russia since 1928. Cambridge (Mass.): Harvard University Press.
8.
Black C. (ed.) (1975). The Modernization of Japan and Russia: A Comparative Study. New York: The Free Press.
9.
Brada J.C., Graves R.L. (1988). Slowdown in Soviet Defense Expenditures. Southern Economic Journal, 54, 969-984.
10.
Comin D., Hohijn B. (2004). Cross-Country Technological Adoption: Making the Theories Face the Facts. Journal of Monetary Economics, 51, 1, 39-83. Available at: http://www.nber.org/hccta/hcctad.xls.
11.
Desai P. (1987). The Soviet Economy: Problems and Prospects. Oxford: Basil Blackwell.
12.
Didenko D., Földvári P., Van Leeuwen B. (2013). The spread of human capital in the former Soviet Union area in a comparative perspective: Exploring a new dataset. Journal of Eurasian Studies, 4, 2, 123-135. + Supplementary data. Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1879366513000122.
13.
Easterly W., Fischer S. (1995). The Soviet economic decline: Historical and Republican data. World Bank Economic Review, 9, 3, 341-371. Available at: https://datacatalog.worldbank.org/dataset/wps1284-soviet-economic-decline.
14.
External economic relations of the USSR in 1990. Statistical Abstract (1991). Moscow (In Russian).
15.
Feenstra R.C., Inklaar R., Timmer M.P. (2015). The Next Generation of the Penn World Table. American Economic Review, 105, 10, 3150-3182. Available at: www.ggdc.net/pwt.
16.
Foldvari P. (2014). A latent democracy measure 1850-2000. CGEH Working Paper Series. Working paper 59. Available at: www.cgeh.nl/sites/default/files/WorkingPapers/cgehwp59_foldvari.pdf.
17.
Foreign trade of the USSR in 1918-1966. Statistical Abstract (1967). Moscow: Mezhdunarodnye otnosheniia (In Russian).
18.
Foreign trade of the USSR in 1959-1963. Statistical Abstract (1965). Moscow: Vneshtorgizdat (In Russian).
19.
Foreign trade of the USSR in 1985. Statistical Abstract (1986). Moscow: Finansy i statistika (In Russian).
20.
Foreign trade of the USSR. 1922-1981. Jubilee Statistical Abstract (1982). Moscow: Finansy i statistika (In Russian).
21.
Hamilton K., Ruta G., Bolt K., Markandya A., Pedroso-Galinato S., Silva P., Ordoubadi M.S., Lange G.-M., Tajibaeva L. (2005). Where is the wealth of nations?: Measuring capital for the 21st century. Washington, D.C.: World Bank. Available at: http://documents.worldbank.org/curated/en/287171468323724180/Where-is-the-wealth-of-nations-measuring-capital-for-the-21st-century.
22.
HLTD (2019). Human Life Table Database. Max Planck Institute for Demographic Research. Available at: https://www.lifetable.de/cgi-bin/data.php.
23.
Industry of the USSR. Statistical Abstract (1964). Moscow: Statistika (In Russian).
24.
Industry of the USSR. Statistical Abstract (1988). Moscow: Finansy i statistika (In Russian).
25.
Karabchuk T., Kumo K., Selezneva E. (2017). Demography of Russia: From the Past to the Present. London: Palgrave Macmillan.
26.
Khanin G.I. (1991). The dynamics of economic development of the USSR. Novosibirsk: Science Publishing House (In Russian).
27.
Krasilshchikov V.A., Belousov A.R., Gutnik V.P., Klepach A.N., Kuznetsov V.I. (1994). Modernization: Foreign experience and Russia. Moscow: Infomart (In Russian).
28.
Lange G.-M., Hamilton K., Ruta G., Chakraborti L., Desai D., Edens B., Ferreira S., Fraumeni B., Jarvis M., Kingsmill W., Li H. (2011). The Changing Wealth of Nations: Measuring Sustainable Development in the New Millennium. Environment and Development. Washington, D.C.: World Bank. Available at: https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/2252.
29.
Lucas R.E. (1988). On the Mechanics of Economic Development. Journal of Monetary Economics, 22, 1, 3-42.
30.
Luneev V.V. (2005). Criminality of the XX century: Global, regional, and Russian trends. 2nd ed. Moscow: Wolters Kluwer (In Russian).
31.
Makarov V.L., Varshavskii A.E. et al. (2001). Science and high technologies of Russia on the border of the Third Millennium (social and economic aspects of development). Moscow: Nauka (in Russian).
32.
Mankiw N.G., Romer D., Weil D.N. (1992). A Contribution to the Empirics of Economic Growth. Quarterly Journal of Economics, 107, 2, 407-437.
33.
Marquetti A., Foley D. (2012). Extended Penn World Tables v. 4.0 – EPWT 4.0. Available at: https://sites.google.com/a/newschool.edu/duncan-foley-homepage/home/EPWT.
34.
Moorsteen R., Powell R. (1966). The Soviet Capital Stock, 1928-1962. Homewood (Illinois): Richard D. Irwin, Inc.
35.
MPD (2018). Maddison Project Database. Bolt J., Inklaar R., de Jong H., van Zanden J.L. “Rebasing ‘Maddison’: new income comparisons and the shape of long-run economic development”. Maddison Project Working paper 10. Available at: https://www.rug.nl/ggdc/historicaldevelopment/maddison/releases/maddison-project-database-2018.
36.
National economy of the USSR. 1922-1982. Jubilee Statistical Yearbook (1982). Moscow: Finansy i statistika (In Russian).
37.
North D. (1997 [1990]). Institutions, institutional changes and the functioning of the economy. Moscow: Fund of book on economics “Sources” (In Russian).
38.
North D. (2010 [2005]). Understanding the process of economic change. Moscow: Publishing House of the Higher School of Economics (SU-HSE) (In Russian).
39.
OECD-Eurostat (2019). Joint OECD-Eurostat international data collection on resources devoted to R&D. Available at: http://stats.oecd.org/.
40.
Ofer G. (1987). Soviet Economic Growth: 1928-1985. Journal of Economic Literature, 25, 4, 1767-1833.
41.
Popov V. (2007). Life Cycle of the Centrally Planned Economy: Why Soviet Growth Rates Peaked in the 1950s. In: Estrin S., Kolodko G.W., Uvalic M. (eds.). Transition and Beyond. Studies in Economic Transition. London: Palgrave Macmillan, 35-57.
42.
Prados de la Escosura L., Rosés J.R. (2010). Human Capital and Economic Growth in Spain, 1850–2000. Explorations in Economic History, 47, 4, 520–532.
43.
Romer P.M. (1990). Endogenous Technological Change. The Journal of Political Economy, 98, 5 (2), S71-S102.
44.
Rostow W.W. (1991). The stages of economic growth. New York: Frederick A. Praeger Publishers (In Russian).
45.
SIPRI (2019). Military Expenditure Database. Available at: https://www.sipri.org/databases/milex.
46.
Steinberg D. (1990). The Soviet Economy 1970-1990: A statistical analysis. San Francisco: Intern. Trade Press.
47.
UNICEF (2019). UNICEF Global Databases. Country-specific infant mortality rate. Available at: http://data.unicef.org.
48.
Van Leeuwen B., Didenko D., Földvári P. (2015). Inspiration versus perspiration in economic development of the Former Soviet Union and China (ca. 1920–2010). Economics of Transition, 23, 1, 228-230.
49.
Voskoboinikov I.B., Dryabina E.V. (2010). Historical statistics of fixed assets of Russian industry in 1970-2004. Issues of Statistics = Voprosy statistiki; 3, 28-45 (In Russian).
50.
Weitzman M.L. (1970). Soviet Postwar Economic Growth and Capital-Labor Substitution. American Economic Review, 60, 5, 676-692.
51.
Yaremenko Yu.V. (2000 [1981]). Theory and methodology of the study of multilevel economics. Part 1. Moscow: Science Publishing House (In Russian).

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Рецензия на статью
«Советский экономический рост в межстрановой перспективе: роль финансирования науки»
Автор рецензируемой статьи выбрал для исследования очень непростой период развития СССР. В 1950-60-е годы двадцатого столетия в СССР начался переход к научно-технической революции. Особое внимание в те годы было уделено автоматизации производства, развитию энергетики, космонавтики. В приоритете также была тяжелая промышленность. Для этого были необходимы высококвалифицированные кадры. Определение влияния таких индикаторов, как технологический уровень производства, энергоемкость ВНП/ВВП и др., а также индикаторов институциональной среды, на темпы роста ВВП представляется очень интересной темой. Это и определяет несомненную актуальность представленной статьи.
В статье не только строятся различные модели, полученные по данным о динамике развития СССР, но и проводится всесторонний сравнительный анализ с такими странами, как США, Япония, Великобритания, Франция и Испания. По результатам построенных моделей делаются выводы о влиянии и значимости тех или иных индикаторов на темпы роста экономик. Содержание статьи полностью соответствует названию.
Несомненным достоинством работы можно считать использование российской и зарубежной литературы по макроэкономическому моделированию динамики советской экономики с помощью производственных функций.
Другим достоинством работы является использование широкого круга исторических данных, включая имеющиеся в литературе расчеты и оценки реконструкции показателей исторических национальных счетов СССР, финансированию НИР в СССР (которые в той или иной степени корректируют официальные статистические данные); а также использование наборов данных признанных международных исследовательских центров по различной отраслевой тематике (размещенные в качестве электронных ресурсах в сети Интернет).
В качестве основной модели автор выбрал математическую модель эндогенного научно-технического прогресса вида Кобба-Дугласа, обосновал включение в нее новых переменных. В качестве результирующего показателя выбрано изменение темпов роста ВВП страны. Автор акцентирует свое внимание на влиянии научно-технического прогресса (в качестве показателей выбран автономный темп прироста благодаря техническому прогрессу, объем внутренних затрат на НИР) в совокупности с прокси-индикаторами институциональной среды и технологического уровня. Автор провел исследование 12 комбинаций независимых переменных для каждой страны, выяснил влияние того или иного прокси-индикатора и кратко объяснил их в анализе результатов исследования. Рисунок 1 наглядно демонстрирует хорошую точность построенных моделей. Интерес представляет таблица 3 и обсуждение результатов, где автору удалось добиться высокого значения коэффициентов детерминации.
Все полученные результаты изложены в академичном стиле, аргументированы и наглядно подтверждены таблицами и рисунками. Заключение содержит как выводы как прикладного характера, так и теоретические обобщения. Научная новизна исследования заключается во ведении в модель эндогенного научно-технического прогресса прокси-индикаторов институциональной среды и технологического уровня, оценивании их влияния как в СССР, так и в других исследуемых странах.
Таким образом, статья представляет несомненный научный интерес, автором ясно изложены цель и задачи исследования, проанализирована историография проблемы, представлены и всесторонне обсуждены результаты, сформулированы конкретные выводы. Рекомендую статью к публикации в журнале «Историческая информатика».
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"