Роль высшей школы в формировании четвертой промышленной революции в России

«Работа выполнена за счет средств субсидии, выделенной Казанскому (Приволжскому) федеральному университету для выполнения государственного задания в сфере научной деятельности (26.9776.2017/8.9)»

Развитие мировой экономики в фарватере длинноволновых циклических колебаний демонстрирует поступательную смену технологических укладов в соответствии с теорией Н. Кондратьева ^[1]. Российская экономика, являясь важнейшим элементом мировой экономической системы, неуклонно следует данным тенденциям порой опережая их или, наоборот, запаздывая. Подобного рода диссонансы в эволюционном развитии национальной экономики обусловлены целым набором факторов институционального и конъюнктурного порядка, трансформирующихся под воздействием как внешней, так и внутренней среды. Исследование подобных факторов является важнейшей задачей в экономической науке, поскольку это открывает не только возможности долгосрочного прогнозирования и предсказания циклических траекторий социально-экономических систем, но и формирует устойчивые основы понимания логики эволюционного развития, опирающегося во многом на параметры научно-технологического развития.

На текущий момент времени все в большей степени набирают обороты вопросы перспектив и возможностей перехода российской экономической системы в так называемый фарватер четвертой промышленной революции, получившей условное название Россия 4.0. Данный тип экономического развития основывается на абсолютно новых принципах развития человечества, в основе которых происходит практически полная абсолютизация процесса кооперирования человеческих, биологических и цифровых технологий. Достаточно заметить, что по оценкам ряда ведущих экспертов и экспертных агентств ожидается, что к концу 2035 года количество роботизированных и автоматизированных рабочих мест достигнет порядка 95%, около половины рабочих мест, существующих сегодня, окажутся невостребованными ^[2].

Погружаясь в краткий исторический экскурс необходимо отметить, что предшественники рассматриваемого типа экономического уклада, в основе которого заложены уникальные, новые технологические принципы создания добавленной стоимости, отличались более высокой долей участия человека в технологическо-производственных процессах. Причем по мере перехода из одного типа технологического уклада к другому данная доля неуклонно сокращалась. Так, к примеру, первая промышленная революция (1770 – 1830), произошедшая в результате изобретения парового двигателя, предопределила первые на тот момент времени существенные импульсы перехода от ручного труда к машинному. Вторая – основанная на развитии электрофикации (появление электродвигателей, электроустановок, паровых турбин и т. п.) предопределила появление массового типа производства. В основе третьей промышленной революции был заложен процесс автоматизации производственных циклов на основе использования новых, на тот момент времени, информационных технологий передачи информации, микроэлектронике. Четвертый же тип промышленной революции основывается, как ранее это было отмечено, на основе максимальной синхронизации искусственного и человеческого интеллекта, развития интернет-вещей, наноэлектроники, нанотехнологий, наноматериалов, наноинструментов, гелиотермических, коллоидных ядерных двигательных установках, медицинских высокоточных технологий, появления беспилотного транспорта, квантовых компьютеров и т. п. ^[3]

Следует отметить, что российская экономика обладает значительным потенциалом не только в части синхронизации, относительно общемировых трендов, процесса вступления в четвертую промышленную революцию, активно поглощающую глобальную экономическую систему, но и признаками опережающего перехода в новый тип экономического уклада. При этом, несмотря на активную роль государства в этом вопросе, выраженную в частности, в разработке и реализации государственной программы «Национальная технологическая инициатива» ^[4], важнейшим фактором, обосновывающем или, наоборот, опровергающем тезисы о возможностях перехода российской экономики в новую действительность, является степень готовности хозяйствующих субъектов к подобного рода трансформациям и переменам. Несомненно, данная мера готовности естественным эволюционным образом, вкупе с мерами государственного воздействия, достигнет своего апогея, и российская экономика встроится в глобальные тренды, предусматривающие смену нового технологического уклада. Вопрос лишь заключается в том, когда это произойдет, какие ключевые факторы будут этому способствовать и насколько качественной будет подобная трансформация? Ответ на данные вопросы является весьма нетривиальным и требует своего комплексного и системного решения и анализа.

Одним из возможных инструментов, позволяющих приблизится к решению поставленного вопроса, может быть подход, основанный на оценке и построении долгосрочных экономических циклов применительно к национальной экономической системе. В соответствии с ним, а также опираясь на теорию Н. Д. Кондратьева, большие циклы формируются в результате нарушения или, наоборот, восстановления равновесного состояния экономики в длительном периоде ^[5]. Перед началом фазы роста, как утверждал исследователь, формируются научно-технические изобретения, которые впоследствии переходят в реальный сектор экономики, предопределяя тем самым прорыв в совершенствовании производительных элементов и экономическом развитии системы в целом. При этом сам подъем формируется в результате накопления капитала, позволяющего радикально перевооружить производственные ресурсы.

Таким образом определив текущую фазу долгосрочного циклического развития экономики можно предвидеть ее будущие преобразования и возможные перспективы долгосрочного развития. В связи с чем вопросы, раскрывающие перспективы перехода российской экономики в фарватер промышленной революции 4.0, могут быть раскрыты опираясь на инструменты моделирования длинноволновых колебаний национальной экономической системы и идентификацию факторов, генерирующих текущие и предстоящие фазовые сдвиги в системе так называемых больших циклов.

При этом следует заметить, что выявление логики влияния факторов на длинноволновые колебания и по сей день является наиболее сложной задачей в теории циклического развития в отношении которой остается целый ряд нерешенных и дискуссионных вопросов ^{[6, 7]}.

Ранее, в рамках публикации ряда авторских работ, посвященных тематике моделирования экономических циклов на основе построения и оценке ожиданий экономических агентов ^{[8, 9]}, нами достаточно подробно был представлен методологический аппарат, раскрывающий особенности идентификации циклических колебаний экономики кратко-, средне- и долгосрочного характера, основывающийся на построении и оценке ожиданий экономических агентов. В концентрированной форме его концепцию можно представить в виде предположения о том, что циклическое развитие нельзя охарактеризовать как регулярно протекающее во времени явление, напротив нерегулярность смен фаз экономических циклов является вполне естественным процессом. Таким образом, определение вероятности наступления этих фаз и их длительности имеет сложную функцию со множеством неопределенных переменных. В связи с чем существует необходимость разработки, научного обоснования (верификации) и апробации моделей циклических колебаний, построенных на основе таких факторов, которые бы имели высокий уровень чувствительности к изменениям во внешней и внутренней среде экономической системы. К таковым факторам, как это уже было отмечено и обосновано выше, относятся, в первую очередь, ожидания экономических агентов. Их идентификация и количественное выражение в значительной степени способствует пониманию предстоящих в будущем колебаниям экономической активности хозяйствующих субъектов, и, как следствие, прогнозированию фазовых сдвигов экономических циклов.

Применяемая в данном исследовании методика основана на использовании многофакторного подхода, то есть выявлении набора факторов, влияющих на ожидания экономических агентов, а, следовательно, на экономическую активность системы в целом. При таком подходе сначала анализируемые факторы объединяются в субиндексы, которые представляют собой сумму множества средневзвешенных оценок по анализируемым компонентам. На основе этой системы индикаторов, характеризующих определенные виды деятельности и модели поведения, и индексного метода рассчитывается интегральный (композитный) или сводный индекс - «Индекс циклов опережающего развития». При этом под циклами опережающего развития в данной работе понимаются периодические устойчивые колебания ожиданий экономических агентов с особыми видами закономерностей, подчиняющиеся смене краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных конъюнктурных и институциональных факторов и формирующие условия фазовых сдвигов экономической динамики, на основе трансформирующихся текущих и ментальных оценок относительно предстоящих преобразований в будущем, что позволяет на основе известных постулатов теории ожиданий повысить качество регионального прогнозирования, своевременно предсказать поворотные точки фазовых сдвигов экономического цикла в зависимости от программируемых (идентифицируемых) параметров ожиданий экономических агентов. При этом циклы опережающего развития подразделяются на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные в зависимости от состава лаговых переменных, имеющих признаки опережающего развития, входящих в аналитическую базу моделирования циклических колебаний.

Поскольку в основе изучения циклического развития лежит теория ожиданий, моделируемые циклы будут обладать значительными прогностическими свойствами, предсказывающими поворотные точки цикла в зависимости от состава используемых факторов и величины их лаговых значений.

При определении набора факторов (индикаторов), в контексте главной идеи исследования, раскрывающей особенности опережающих циклических колебаний как результат корректировок ожиданий экономических агентов, необходимо руководствоваться двумя ключевыми принципами.

Первый из них предполагает, что факторы должны иметь опережающий характер развития относительно эталонного ряда – валового внутреннего продукта (индекса промышленного производства) – как главного индикатора траектории развития экономической системы.

Второй - основывается на предположении о том, что система факторов должна учитывать всю совокупность параметров, влияющих на корректировку экономической активности хозяйствующих субъектов. При этом важным методологическим вопросом становится определение данных параметров в целом, а также на уровне типа (масштаба) циклических колебаний.

В обобщенном виде структурно-логическая схема моделирования циклов опережающего развития представлена на рисунке 1 ^[8].

Рисунок 1 - Структурно-логическая схема моделирования циклов опережающего развития

Поиск решений, направленных на идентификацию системы факторов на предмет и степень их опережающего развития относительно общеэкономического тренда системы (ИПП) был реализован посредством применения инструментов кросс-корреляционного анализа.

Результаты кросс-корреляционного анализа рассматриваемых статистических рядов, в качестве которых с одной стороны выступает результативный фактор (эталонный ряд), с другой – исследуемые временные ряды анализируемых факторов (всего было подвергнуто анализу 52 фактора институционального и конъюнктурного порядка), представлены в таблице 2. Агрегированные данные таблицы содержат результаты кросс-корреляционного анализа, позволившего идентифицировать из большой совокупности статистических факторов институционального и конъюнктурного порядка (в оценках участвовало 52 фактора) те, которые характеризуются опережающим эффектом относительно так называемого эталонного фактора – индекса промышленного производства. Значения в ячейках указывают на лаговое значение, указывающего на уровень опережения того или иного фактора относительного ИПП.

Таблица 2 – Состав факторов, характеризующихся опережающей динамикой относительного эталонного ряда (ИПП), в разрезе укрупненных опережающих индексов (пустые ячейки свидетельствуют об отсутствии опережающего эффекта фактора для соответствующего экономического цикла кратко-, средне- и долгосрочного порядка)

В таблице представлены значения лагов, для факторов, удовлетворяющих нашим требованиям относительно опережающей динамики их развития относительно эталонного ряда. При этом важным представляется то, что полученные по результатам оценок и расчетов, лаговые значения имеют весьма широкий диапазон от 1 до 12 лет.

Таким образом, по результатам кросс-корреляционного анализа в окончательный состав факторов, из первоначально определенного списка в количестве 52 ед. вошли 19 ед. Что же касается факторов, вошедших в условную группу показателей, участвующих в расчетах и оценках долгосрочных циклов опережающего развития, то здесь все полностью укладывается в парадигму теории длинных волн. В соответствии с ней в качестве ключевого фактора циклического развития выступает неравномерность инновационной активности в экономике, формирующей смены технологических укладов. Или, согласно теории Й. Шумпетера, «…главной движущей силой долговременных колебаний капиталистической экономики является волнообразная динамика технических и технологических нововведений» ^[12].

Индексный метод анализа предусматривает решение вопроса о выборе, и обосновании методологии определения весовых коэффициентов субиндексов. В нашем исследовании использован метод таксономического анализа, как наиболее методологически «продвинутый» метод определения весовых коэффициентов. Он основан на определении расстояний между точками многомерного пространства, размерность которого определяется количеством участвующих в модели факторов.

Реализация представленных выше методологических процедур позволяет перейти к заключительному этапу - построению так называемого сводного индекса опережающего развития (ИОР). Значение данного показателя, оценивающего ожидания экономических агентов, складывается из рассчитанных рядов индикаторов, или субиндексов.

В формульном виде расчет ИОР выглядит следующим образом:

I1 = W1*I1i + W2*I2i + W3*I3i + W4*I4i + W5*I5i + W6*I6i + W7*I7i

где Ii - значение индекса опережающего развития (ИОР);

i – значение периода (год в нашем случае);

I 1 i – индекс урбанистического развития в i -м году;

I 2 i – индекс человеческого капитала в i -м году;

I 3 i – индекс производственно-ресурсного развития в i -м году;

I 4 i – индекс институционально-культурного развития в i -м году;

I 5 i – индекс развития экономической активности в i -м году;

I 6 i – индекс научно-исследовательского потенциала в i -м году;

I 7 i – индекс изменения капитала;

W1, W2, W3, W4, W5, W6, W7 – весовые коэффициенты соответствующих индексов.

Использование, заложенных в методологическую модель циклов опережающего развития, механизмов диагностики их развития позволяет выявить вклад каждого фактора в траекторию сводного индекса опережающего развития. По результатам проведенных оценок и расчетов, согласно изложенным методологическим подходам, были получены результаты, определяющие характер и тренды долгосрочного циклического развития национальной экономики (рисунок 2). Значения индексов определены как взвешанная сумма сумма стандартизированных значений анализируемых рядов, обобщенных по групповому признаку, построенных на основе выявленных по результатам кросс-корреляционного анализа, факторов.

Рисунок 2 – Долгосрочные циклы опережающего развития экономики в период с 1951 по 1999 гг.

Согласно полученным данным о траектории развития сводного индекса опережающего развития возможный перлом депрессивного состояния экономики, с точки зрения теории длинных волн, датируется периодом 1997-2000 гг. (и это, не смотря на дефолт 1998 года имевший место в российской экономике). Таким образом, можно предположить (проецируя данные об опережающем развитии на реальный временной тренд), что фаза формирования нового долгосрочного цикла в российской экономике, характеризующаяся оживлением и развитием новых технологий, соответствующих шестому технологическому укладу, вступила в свои «права» на рубеже конца 2000-х – начала 2010-х годов. Учитывая то, что данный период смены технологических укладов (эмбриональная фаза в терминологии С. Глазьева ^[11]) длиться порядка 10-15 лет фаза роста в экономике РФ наступит не ранее 2020-2025 годов.

Результаты проведенных оценок и экспериментальных расчетов, базирующихся на основе построения долгосрочных циклов опережающего развития, позволили выявить вклад каждого из семи рассматриваемых индикаторов (субиндексов) на характер и динамику сводного индекса опережающего развития (Рисунок 3, таблица 4).

Таблица 4 – Значения весовых коэффициентов субиндексов сводного индекса опережающего развития экономики СССР в период с 1947 по 1990 гг. (долгосрочные циклы)

Рисунок 3 - Влияние укрупненных индикаторов опережающего развития (субиндексов) на характер и динамику долгосрочного циклического развития экономики СССР в период с 1947 по 1990 гг.

Результаты проведенных экспериментальных оценок, демонстрируют то, что на динамику и скорость фазовых преобразований в долгосрочных циклах опережающего развития наибольшее воздействие оказывает индекс, оценивающий научно-исследовательский потенциал системы I6= 0,217).

Действительно, сложно представить смену технологических укладов, генерирующих длинноволновые колебания, без развития и внедрения в реальный сектор экономики новых технологий, запускающих механизмы генерации продуктовых, процессных и технологических инноваций. Условия формирования новых технологических укладов создаются в процессе реализации соответствующих заделов в научно-исследовательских открытиях и конструктивных разработках. По мере того как имеющиеся технологические возможности наращивания капитала исчерпываются в силу снижения их отдачи в виде маржинальных показателей эффективности, указанные условия получают мощный импульс реализации, что находит свое выражение в виде технологических сдвигов в процессе эволюционирования экономических систем.

Итак, в соответствии с ранее проведенными и представленными выше оценками, можно с высокой долей уверенности предположить, что в случае сохранения отмеченных в период 1997-2000 гг. (рисунок 2) опережающих тенденций развития переход экономики РФ в стадию шестого технологического уклада происходит в достаточной степени синхронно относительно развитых стран. Это, в свою очередь, означает то, что к концу 2010-х годов энергосырьевая модель извлечения прибыли существенно исчерпала себя в экономике РФ и капитал начинает искать новые ниши самореализации, что в значительной степени запускает новые механизмы извлечения прибыли на основе обновленных бизнес-парадигм, обеспечивающих в конечном итоге технологическое смещение макроэкономических генераций.

Подтверждает выявленный тренд смены в РФ на рубеже 2010-2015 гг. долгосрочных циклов экономического развития также и то, что один из ключевых индикаторов, характеризующих эффективность запуска механизмов подобных трансформаций, оценивающий степень и качество опережающего развития научно-исследовательского потенциала, отчетливо демонстрирует в период с 1996-2002 гг. признаки перелома нисходящих тенденций сводного индекса (Рисунок 4). Что, в соответствии с основами разработанной методологии прогнозирования, означает повышение спроса на продукцию НИОКР с лагом в 10+ лет. То есть механизмы повышенного спроса на инновационную продукцию, в том числе технологические, продуктовые, процессные инновации, получили значительные импульсы развитие в 2006-2012 годах. Учитывая, что время перехода проектов из стадии НИОКР в стадию промышленного освоения составляет в среднем 10-15 лет, смена технологического уклада в РФ наступит, в соответствии с трендом развития рассматриваемого индикатора, в период с (2016-2021 гг.) – (2022-2027 гг.).

Рисунок 5 – Траектории формирования индекса научно-исследовательского потенциала долгосрочного опережающего развития в период с 1962 по 2002 гг.

Реализованные оценки во многом свидетельствуют о том, что национальная экономика РФ развивается в фарватере общемировых тенденций. Основываясь на выводе о том, что смена нового технологического уклада прогнозируется в период 2020-2025гг., а также руководствуясь усредненными значениями длины фазы цикла (8-10 лет) ожидается, что к 2030-2035 гг. экономика РФ вступит в фазу активного долгосрочного роста. Тем самым есть все основания полагать, что четвертая промышленная революция всецело захлестнет российскую экономику в этот период времени, что существенным образом синхронизируется с выводами о том, что к концу 2035 года количество роботизированных и автоматизированных рабочих мест в мире достигнет порядка 95%, около половины рабочих мест, существующих сегодня, окажутся невостребованными.

Однако, несмотря на полученные оценки и прогнозы важным нерешенным вопросом остается проблема качества нового долгосрочного цикла экономического развития национальной экономики. Под качеством в данном случае понимается уровень соответствия параметров и структуры воспроизводственных процессов ключевым факторам, генерирующих новый тип экономического устройства. К таковым факторам, как это ранее было представлено, можно отнести уровень интеграции в систему российской экономики таких инструментов, как синхронизация искусственного и человеческого интеллекта, развитие интернет-вещей, наноэлектроники, нанотехнологий, наноматериалов, наноинструментов, гелиотермических, коллоидных ядерных двигательных установок, медицинских высокоточных технологий, появления беспилотного транспорта, квантовых компьютеров и т. п. ^[3].

В более концентрированной форме перечисленные инструменты развития, соответствующие четвертой промышленной революции, сосредотачиваются относительно стержневого столпа будущего типа экономического роста – цифровой экономики, развитие которой во многом опирается на систему высшего образования.

При этом, с сожалением следует констатировать, что на современном этапе развития, несмотря на очевидные прорывы, имеющие место в последние несколько лет, высшая школа не соответствует в полной мере ожидаемым вызовам будущих трансформаций в системе глобальных воспроизводственных процессов, основанных на цифровизации экономики, обуславливающей новый тип организации и развития рынка труда, новые тренды в формировании производительности труда, новые созидательные возможности общества. Между тем новый тип экономического роста требует новых форм организации системы высшей школы, направленных на развитие таких видов деятельности и типов организации труда, которые бы способствовали и органично соответствовали новым потребностям рынка труда через 15-20 лет.

Несмотря на новые запросы и тренды, на текущий момент времени подавляющая часть ВУЗов России использует модель организации процессов, основывающейся на концентрации процессов в образовательной среде («teaching universities»), при этом уделяя незначительное или несоответствующее внимание вопросам развития научно-исследовательской сферы и ее коммерциализации. В результате этого сегодня высшая школа РФ играет недостаточную роль в организации инновационных процессов в системе региональных экономических систем и, соответственно, национальной экономике. Во многом сложившееся положение дел обусловлено недостаточным вниманием к отрасли высшего образования в 90-е годы. Однако, несмотря на существенную интенсификацию процессов активизации развития системы высшей школы начиная с 2000-х годов, проблемы, приобретенные в эпоху «перестройки», все еще остаются. Важнейшие из них заключаются в недостаточном финансировании научно-исследовательских разработок (Объем финансовых ресурсов РФ, выделяемых на проведение научных исследований и разработок составляет сегодня около 1% ВВП, что практически в 2 раза ниже аналогичного показателя в среднем по миру). Так, к примеру, объемы финансовых ресурсов, выделяемых на исследования и разработки в РФ на сегодняшний момент времени ниже аналогичных ассигнований стран ОЭСР в 10 раз ^[12]. Около половины ВУЗов России характеризуются крайне низкими показателями эффективности в сфере НИОКР. Так, в 40% российских ВУЗов объем НИОКР в расчете на одного научно-педагогического работника составляет менее 100 тыс. рублей (чуть более 1 тыс. евро) ^[12] (для сравнения значение данного показателя в странах Европы составляет в среднем порядка 50 тыс. евро.).

Значимый недостаток, ограничивающий развитие научно-исследовательской среды в регионах России, заключается и в отсутствии эффективной системы организации подготовки кадров высшей категории для активной реализации научных прорывов и создания, на их основе, инноваций. Во многом это связано с недостаточным уровнем стипендий аспирантам и исследователям, которые зачастую вынуждены сосредотачиваться на альтернативных источниках заработка, тем самым фактически ограничивая себя в самореализации на научном поприще.

Важнейшей системной проблемой, в процессе развития высшего образования в РФ, является и низкий уровень востребованности среди абитуриентов инженерных программ подготовки. Другими словами, приобретение специальных навыков по технологическим направлениям подготовки не популярны среди школьников. Так, в соответствии с опубликованными данными Министерства и образования науки РФ ^[12] около четверти всех поступающих на инженерные специальности абитуриентов имеют средний бал по ЕГЭ около 55 баллов, что, фактически, соответствует оценке «удовлетворительно» по школьным дисциплинам естественного профиля.

Ключевой проблемой российских ВУЗов является и «оторванность» от реального сектора экономики, современных достижений в науке и техники. В связи с чем требуется реализация целевых мероприятий, направленных на гармонизацию данных явлений и процессов в результате выстраивания сетевых отношений с внешней и внутренней средой университетов.

Констатируя вышеизложенное можно отметить, что сложившаяся система инновационно-технологического развития РФ в значительной степени недофинансирована. Результатом всех рассмотренных явлений, характеризующих основные параметры развития научно-исследовательской сферы в российской экономике, стал невысокий уровень эффективности функционирования российских ВУЗов - главнейших генераторов исследований и научных разработок. По данным Доклада Центра стратегических разработок и Высшей школы экономики ^[12] «… Россия сегодня участвует менее чем в 5% из тех научных направлений, которые наиболее активно развиваются на глобальном рынке исследований и инноваций. Имеет место резкое отставание по числу оформленных патентов (40 тыс. у России против 1300 тыс. у Китая в 2017 году».

Инерционное развитие системы высшего образования в России в сложившихся условиях, по всей видимости, не позволит перейти экономике РФ на траекторию ускоренного технологического развития. Вместе с тем прогнозируемая траектория очередного долгосрочного экономического цикла, стадия оживления которого ожидается в РФ на рубеже 2016-2020гг. (рисунок 2) все же будет способствовать трансформации воспроизводственных процессов в национальной экономике. Однако качество подобных изменений может во многом не соответствовать прогрессивным на тот момент времени технологиям развития, основанным, как это ранее было отмечено, на инструментах тотальной цифровизации операционных процессов и создания новых форм организации труда.

Система высшего образования – связующее звено, которое может и должно обеспечить качественный переход российской экономики в фарватер четвертой промышленной революции и формирующей устойчивые основы экономического роста. Однако для того чтобы этот процесс состоялся необходима существенная переоценка ценностей и форматов развития высшей школы и всей системы образования в целом. И в первую очередь требуется институционализация новых рабочих процессов и результатов, новых принципов организации высшей школы, ориентированных на выращивание действующих и новых прогрессивных научных школ, активизации предпринимательской активности в научной среде, развития культуры инноваций.

Ликвидация обозначенных проблем в сфере высшей школы позволит создать базис, способствующий более прогрессивному и ускоренному развитию национальной экономики в период очередного долгосрочного экономического цикла, в начале которого сейчас находится национальная экономическая система.