экономическая глобализация и выбор стратегии развития экономики страны на основе природных факторов

Построение модели для стран периферии и полупериферииПеред богатыми природными ресурсами развивающимися странами (БРРС) стоит непростая задача преобразования природного богатства в другие активы, которые содействуют устойчивому развитию, одновременно поддерживая механизмы, позволяющие избежать циклов резких подъемов и спадов, обусловленных изменчивостью поступлений от продажи природных ресурсов. Отличительные характеристики этих стран (низкий доход на душу населения, дефицит отечественного капитала и ограниченный доступ на международные рынки капитала) ведут к неуместности рекомендаций, основанных на традиционных теориях потребления — сбережений/инвестиций.Рассмотрим влияние цен на ресурсы (нефть, золото, алюминий) на страны полупериферии и периферии, в качестве примера возьмем Грецию и Бангладеш (самый низкий уровень дохода на душу населения по выборке из 80 стран). Статистический анализ приведен в приложении 3.Таблица 15 – Объем ВВП, млрд.долларов СШАПериодГрецияБангладеш20034229.111142.220044605.911853.320054552.212623.020064362.613377.220074378.014028.720084879.814291.620095033.013938.920105458.814526.620115855.015060.020125984.015650.0По результатам анализа можно сделать вывод, что на ВВП Греции существенно влияют цены на анализируемые ресурсы, на ВВП Бангладеш существенное влияние имеют цена на золото и цена на алюминий, цена на нефть не оказывает влияния на объем ВВП Бангладеш.Для стран полуферии рост цены на нефть увеличивает стоимость производства и снижает прибыль предприятий, тем самым влияя на экономическую активность. Для стран периферии цена на нефть не оказывает существенное влияние.Анализ роли минерально-сырьевых ресурсов в экономике различных стран позволяет утверждать, что они являются основой развития промышленности. Потребление минеральных ресурсов возрастает с развитием различных отраслей экономики, т. е. рост внутреннего спроса на ресурсы пропорционален росту деловой активности в стране. Более половины добывающихся в мире полезных ископаемых потребляется странами, в которых проживает около 16-ти % населения. С развитием экономики страны увеличивается интенсификация отработки полезных ископаемых, т. е. происходит более эффективная переработка сырья, объясняемая применением более высоких технологий в развитых странах. ВыводыВ имеющихся экономических стереотипах экономический рост обычно отождествляется с ростом валового внутреннего продукта (ВВП), максимизацией прибыли, финансовых потоков и прочих финансовых показателей, а качество роста и его издержки (экологические и социальные) обычно игнорируются. Во многом применяемые в процессе принятия решений экономические и финансовые показатели, которые не в полной мере отражают реальные экономические, социальные и экологические процессы, и привели к глобальному кризису. Примером такого некорректного с точки зрения устойчивости развития индикатора является классический и наиболее распространенный в мире показатель – ВВП [3]. До сих пор подавляющее большинство стран, в том числе и Россия, измеряют успешность своего развития по величине этого индикатора. До недавнего времени главной целью нашей экономики было удвоение ВВП. Между тем показатель ВВП адекватен скорее для традиционных индустриальных экономик, он начал применяться с начала 1950-х годах. Современные реалии постиндустриальных стран, требования модернизации для трансформирующихся экономик во многом другие. Например, для стран с большим природным капиталом рост ВВП за счет сырьевого сектора неоднозначен. Проще всего такого роста добиться за счет сверхэксплуатации месторождений энергоресурсов, леса, земли и т.д. Так, по оценкам некоторых ведущих российских экспертов, прирост ВВП в докризисный период на 50-70% был обусловлен благоприятными внешнеэкономическими условиями, прежде всего высокими ценами на нефть. Огромный вклад ценового фактора в ВВП подтверждается анализом Минэкономразвития: изменение цены на нефть на 10 долларов за баррель соответствует изменению роста ВВП российской экономики примерно на 0,4-0,5% процентного пункта (из выступления замминистра Минэкономразвития А. Клепача на 2-м Инвестиционном форуме ВТБ Капитал «РОССИЯ ЗОВЕТ!» (http://izvestia.ru/news/366777)). Т.е. катастрофическое падение мировых цен на нефть в конце 1990-х годов и в 2008 году, и значительный ценовой подъем после этих периодов как раз дают несколько процентов изменений ВВП, которые мало связаны с реальными процессами в материальном производстве и предоставлении услуг. Тем самым, благоприятные показатели ВВП до кризиса и в посткризисный период базируются на истощении природного капитала, превращении экономики России в экспортно-сырьевую, попадающую в прямую зависимость от глобальной экономики. Таким образом, опасной чертой современной экономики является значительное расхождение стоимостных (финансовых) и материальных потоков. Стоимостные потоки часто отражают виртуальную экономику и живут по своим законам, слабо связанным с реальной жизнью. А материальные потоки отражают реальные потоки продукции и ее производства, использование природного сырья и объемы загрязнения окружающей среды. Очевидно, что в посткризисной экономике такая диспропорция между стоимостными и материальными потоками должна быть осознана и учтена (а в дальнейшем и устранена) в процессе принятия решений.Список используемой литературыБабин, Э. П. Внешнеэкономическая политика [Текст] : учебное пособие / Э. П. Бабин, Т. М. Исаченко. – М. : Экономика, 2006. Волчкова Н. Новая теория международной торговли и новая экономическая география, 2011. URL: http://institutiones.com/general/1162-teoriya-mezhdunarodnoj-torgovli.htmlГрицай О. В., Иоффе Г. В., Трейвиш А. И. Центр и периферия в региональном развитии. – М.: Наука, 2011. – 168 с.Гордеев, В. В. Мировая экономика и проблемы глобализации [Текст] учебное пособие / В. В. Гордеев. – М. :Высш. шк., 2008. Гурова, И. П. Мировая экономика [Текст] : учебник / И. П. Гурова. – М. : Омега-Л, 2007. Зубаревич Н. В., Сафронов С. Г. Региональное неравенство в крупных постсоветских странах // Изв. РАН. Сер.геогр. – 2011. – № 1. – С. 17–30.Колесов, В. П. Международная экономика [Текст] : учебник / В. П. Колесов, М. В. Кулаков. – М. : ИНФРА-М, 2009. Куричев Н. К. Новая экономическая география: взгляд экономико-географа // Региональные исследования. – 2011. – № 4 (34). – С. 3–16.Ломакин, В. К. Мировая экономика [Текст] : учебник для студ. вузов, обуч. по экон. спец. и напр. / В. К. Ломакин. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2010. Манаков А. Г. Федерализм и единство России // Псковский регионологический журнал. – Псков: ПГПУ, 2006. – № 2. – С. 36–41.Манаков А. Г. Развитие Псковского региона в свете теории Больших циклов Кондратьева // Псковский регионологический журнал. – Псков: ПГПУ, 2007. – № 5. – С. 18–25. Манаков А. Г. Где расположена Псковская область – на западной окраине России или в центре Европы (к вопросу о выгодах геополитического положения региона) // Псковский регионологический журнал.– Псков: ПГПУ, 2008. – № 6. – С. 21–25. Международные экономические отношения [Текст] : учебник для вузов / Е. Ф. Жуков, Т. И. Капаева [и др.] ; под ред. проф. Е. Ф. Жукова. – М. : ЮНИ-ТИ- ДАНА, 2009. Международные экономические отношения [Текст] : учебник / под ред. И. П. Фаминского. – М. :Экономистъ, 2008. Миклашевская, Н. А. Международная экономика [Текст] : учебник / Н. А. Миклашевская, А. В. Холопов ; под общ.ред. д. э. н., проф. А. В. Сидоровича. – М. : Дело и Сервис, 2008. Мировая экономика [Текст] : учебник для студ. вузов, обуч. по экон. спец. и напр. / под ред. А. С. Булатова. – М. :Экономистъ, 2008. Мировая экономика [Текст] : учебник для студ. вузов, обуч. по спец. «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Мировая экономика» / под ред. Ю. А. Щербанина. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2007. Мировая экономика [Текст] : учебное пособие для вузов / под ред. проф. И. П. Николаевой. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2007. Мировая экономика [Текст] : учебник для студ., обуч. по спец. 080105 (060400) «Финансы и кредит», 080102 (060600) «Мировая экономика», 080107 (351200) «Налоги и налогообложение», 080109 (060500) «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» / под ред. Б. М. Смитиенко. – М. :Высш. образование : Юрайт, 2009. Носонов А. М. Теории пространственного развития в социально-экономической географии // Псковский регионологический журнал.– Псков: ПГПУ, 2011. – № 11. – С. 3–16.Пилясов А. Н. Новая экономическая география: предпосылки, идейные основы и применимость моделей // Изв. РАН. Сер.геогр. – 2011. – № 4. – С. 7–17.Фаминский, И. П. Мировое хозяйство: динамика, структура производства. Мировые товарные рынки [Текст] : учебное пособие / И. П. Фаминский. – М. : Магистр, 2007. Цыпин, И. С. Мировая экономика [Текст] : учебник / И. С. Цыпин, В. Р. Веснин. – М. : Проспект, 2008. Шкваря, Л. В. Мировая экономика в вопросах и ответах [Текст] : учебное пособие / Л. В. Шкваря. – М. :Эксмо, 2008. Приложение 1МЕСТО по объему ВВПЭКОНОМИКАРАЗМЕР ВВП ($ МЛН.)доход на душу населения, долл. США1Соединенные Штаты Америки15684800501202Китай822710357403Япония5959718478704Германия3399589440105Франция2612878417506Великобритания2435174382507Бразилия2252664116308Россия2014775127009Италия20132633384010Индия1841717153011Канада18214245097012Австралия15206085957013Испания13493513011014Мексика1177271974015Южная Корея11295982267016Индонезия878043342017Турция7892571083018Нидерланды7722274825019Швейцария6321948273020Саудовская Аравия5768241803021Швеция5257425612022Иран514060429023Норвегия4996679886024Польша4897951267025Бельгия4837094499026Аргентина47486527Австрия3996494816028Южная Африка384313761029Венесуэла3824241247030Колумбия369813699031Таиланд365564521032Объединенные Арабские Эмираты3602453604033Дания3142425977034Малайзия303526980035Сингапур2747014721036Чили2683141428037Гонконг2632593656038Нигерия262606143039Египет257286300040Филиппины250265247041Финляндия2500244694042Греция2490992326043Израиль2429292893044Пакистан231182126045Португалия2124542058046Ирландия2103313897047Ирак210280587048Алжир207955411049Казахстан201680973050Перу197111588051Чехия1956571813052Кувейт1765904473053Украина176309350054Катар1729827872055Румыния169396842056Вьетнам141669140057Новая Зеландия1397683062058Венгрия1255081239059Бангладеш11561084060Ангола114197458061Пуэрто-Рико10149662Марокко 196729294063Словакия916191717064Эквадор84532519065Сирия73672261066Оман717821912067Азербайджан67198605068Беларусь63267653069Шри-Ланка59421292070Доминикана58951646071Судан 258769145072Люксембург571177696073Хорватия564421329074Узбекистан51113172075Болгария51030687076Гватемала50806312077Уругвай490601351078Тунис45662415079Словения454692271080КостаРика451278740Приложение 2 Влияние цены на золото (ВВП Японии)NП21П22117885286.81130899.24221214314.81167444.64320722524.84194128.36419032278.76358561.44519166884485390.89623812448.04754118.56725331089916806.25829798497.441499890.099342810252428298.8910358082562784559.69∑247052604.79720098.05Sобщ = 247052604.7 + 9720098.05 - 10 • 2 • 2906.162 = 87857965.07 Sф = 10(4933.842 + 878.472) - 2 • 2906.162 = 82230129.18 Sост: Sост = Sобщ - Sф = 87857965.07 - 82230129.18 = 5627835.89 Оценка факторной дисперсии больше оценки остаточной дисперсии, поэтому можно сразу утверждать не справедливость нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий по слоям выборки. Вывод: цена на золото оказывает существенное влияния на ВВП Японии.Влияние цены на алюминий (ВВП Японии)NП21П22117885286.812049478.56221214314.812944656320722524.843604302.25419032278.766604386.015191668846961154.56623812448.046619299.847253310892771559.04829798497.444722363.619342810255751842.8910358082564494400∑247052604.746523442.76Sобщ = 247052604.7 + 46523442.76 - 10 • 2 • 3526.092 = 44909833.7 Sф = 10(4933.842 + 2118.342) - 2 • 3526.092 = 39635201.25 Sост: Sост = Sобщ - Sф = 44909833.7 - 39635201.25 = 5274632.45 Оценка факторной дисперсии больше оценки остаточной дисперсии, поэтому можно сразу утверждать не справедливость нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий по слоям выборки. Вывод: цена на алюминий оказывает существенное влияния на ВВП Японии. Влияние цены на нефть (ВВП США)NП21П221124148620.84812.252140500720.891436.4131593401293036.014178949479.8443565196804423.695285.296204249830.569682.567194292933.213943.848211022107.566432.04922680360012298.811024492250011990.25∑1881034345.5959273.46Sобщ = 1881034345.59 + 59273.46 - 10 • 2 • 6860.682 = 939716389.94 Sф = 10(13649.152 + 72.22) - 2 • 6860.682 = 921667856.51 Sост: Sост = Sобщ - Sф = 939716389.94 - 921667856.51 = 18048533.43 Оценка факторной дисперсии больше оценки остаточной дисперсии, поэтому можно сразу утверждать не справедливость нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий по слоям выборки. Вывод: цена на нефть оказывает существенное влияния на ВВП США. Влияние цены на золото (ВВП США)NП21П221124148620.84130899.242140500720.89167444.643159340129194128.364178949479.84358561.445196804423.69485390.896204249830.56754118.567194292933.21916806.258211022107.561499890.0992268036002428298.89102449225002784559.69∑1881034345.599720098.05Sобщ = 1881034345.59 + 9720098.05 - 10 • 2 • 7263.812 = 835495729.32 Sф = 10(13649.152 + 878.472) - 2 • 7263.812 = 815451338.31 Sост: Sост = Sобщ - Sф = 835495729.32 - 815451338.31 = 20044391.01 Оценка факторной дисперсии больше оценки остаточной дисперсии, поэтому можно сразу утверждать не справедливость нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий по слоям выборки. Вывод: цена на золото оказывает существенное влияния на ВВП США. Влияние цены на алюминий (ВВП США)NП21П221124148620.842049478.562140500720.89294465631593401293604302.254178949479.846604386.015196804423.696961154.566204249830.566619299.847194292933.212771559.048211022107.564722363.6192268036005751842.89102449225004494400∑1881034345.5946523442.76Sобщ = 1881034345.59 + 46523442.76 - 10 • 2 • 7883.752 = 684489083.85 Sф = 10(13649.152 + 2118.342) - 2 • 7883.752 = 664797896.28 Sост: Sост = Sобщ - Sф = 684489083.85 - 664797896.28 = 19691187.57 Оценка факторной дисперсии больше оценки остаточной дисперсии, поэтому можно сразу утверждать не справедливость нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий по слоям выборки. Вывод: цена на алюминий оказывает существенное влияния на ВВП США. Приложение 3Влияние цены на нефть (ВВП Греции)NП21П22138025812.25253038.091436.41358903.293036.01470384.094356596845.445285.296121591.699682.567107125.293943.84893269.166432.0499734412298.81106502511990.25∑801551.0559273.46Sобщ = 801551.05 + 59273.46 - 10 • 2 • 175.752 = 243098.41 Sф = 10(279.292 + 72.22) - 2 • 175.752 = 214431.34 Sост: Sост = Sобщ - Sф = 243098.41 - 214431.34 = 28667.07 Оценка факторной дисперсии больше оценки остаточной дисперсии, поэтому можно сразу утверждать не справедливость нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий по слоям выборки. Вывод: цена на нефть оказывает существенное влияния на ВВП Греции. Влияние цены на золото (ВВП Греция)NП21П22138025130899.24253038.09167444.64358903.29194128.36470384.09358561.44596845.44485390.896121591.69754118.567107125.29916806.25893269.161499890.099973442428298.8910650252784559.69∑801551.059720098.05Sобщ = 801551.05 + 9720098.05 - 10 • 2 • 578.882 = 3819608.01 Sф = 10(279.292 + 878.472) - 2 • 578.882 = 1795083.36 Sост: Sост = Sобщ - Sф = 3819608.01 - 1795083.36 = 2024524.65 Оценка факторной дисперсии больше оценки остаточной дисперсии, поэтому можно сразу утверждать не справедливость нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий по слоям выборки. Вывод: цена на золото оказывает существенное влияния на ВВП Греции. Влияние цены на алюминий (ВВП Греции)NП21П221380252049478.56253038.092944656358903.293604302.25470384.096604386.01596845.446961154.566121591.696619299.847107125.292771559.04893269.164722363.619973445751842.8910650254494400∑801551.0546523442.76Sобщ = 801551.05 + 46523442.76 - 10 • 2 • 1198.812 = 18581845.73 Sф = 10(279.292 + 2118.342) - 2 • 1198.812 = 16910524.51 Sост: Sост = Sобщ - Sф = 18581845.73 - 16910524.51 = 1671321.21 Оценка факторной дисперсии больше оценки остаточной дисперсии, поэтому можно сразу утверждать не справедливость нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий по слоям выборки. Вывод: цена на алюминий оказывает существенное влияния на ВВП Греции. Влияние цены на нефть (ВВП Бангладеш)NП21П2212970.25812.2523492.811436.4133733.213036.0144251.044356554765285.2967140.259682.5679006.013943.84811151.366432.0491322512298.811014089.6911990.25∑74535.6259273.46Sобщ = 74535.62 + 59273.46 - 10 • 2 • 77.732 = 12970.02 Sф = 10(83.262 + 72.22) - 2 • 77.732 = 611.62 Sост: Sост = Sобщ - Sф = 12970.02 - 611.62 = 12358.4 Оценка факторной дисперсии меньше оценки остаточной дисперсии, поэтому можно сразу утверждать справедливость нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий по слоям выборки. Вывод: цена на нефть не оказывает существенного влияния на ВВП Бангладеш. Влияние цены на золото (ВВП Бангладеш)NП21П2212970.25130899.2423492.81167444.6433733.21194128.3644251.04358561.4455476485390.8967140.25754118.5679006.01916806.25811151.361499890.099132252428298.891014089.692784559.69∑74535.629720098.05Sобщ = 74535.62 + 9720098.05 - 10 • 2 • 480.872 = 5170010.71 Sф = 10(83.262 + 878.472) - 2 • 480.872 = 3161794.72 Sост: Sост = Sобщ - Sф = 5170010.71 - 3161794.72 = 2008215.99 Оценка факторной дисперсии больше оценки остаточной дисперсии, поэтому можно сразу утверждать не справедливость нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий по слоям выборки. Вывод: цена на золото оказывает существенное влияния на ВВП Бангладеш. Влияние цены на алюминий (ВВП Бангладеш)NП21П2212970.252049478.5623492.81294465633733.213604302.2544251.046604386.01554766961154.5667140.256619299.8479006.012771559.04811151.364722363.619132255751842.891014089.694494400∑74535.6246523442.76Sобщ = 74535.62 + 46523442.76 - 10 • 2 • 1100.82 = 22362765.58 Sф = 10(83.262 + 2118.342) - 2 • 1100.82 = 20707753.03 Sост: Sост = Sобщ - Sф = 22362765.58 - 20707753.03 = 1655012.55 Оценка факторной дисперсии больше оценки остаточной дисперсии, поэтому можно сразу утверждать не справедливость нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий по слоям выборки. Вывод: цена на алюминий оказывает существенное влияния на ВВП Бангладеш.