Preview

Вопросы экономики

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Роль технологического фактора в долгосрочных прогнозах мировой экономики

https://doi.org/10.32609/0042-8736-2013-1-97-116

Полный текст:

Аннотация

В данной работе сопоставляются некоторые методики количественного и качественного прогнозирования с точки зрения их применимости в качестве инструментов долгосрочного прогнозирования развития мировой экономики с учетом влияния технологического фактора. На примере ряда качественных и количественных прогнозов динамики мировой экономики с горизонтом 10 лет и более выделяются преимущества и недостатки включения технологического фактора в долгосрочные экономические прогнозы. На основе анализа формулируются рекомендации по преодолению проблем статистической измеримости и качества измерения технологического развития с помощью подбора корректной методики долгосрочного прогнозирования.

Об авторе

А. Ю. Апокин
Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП); Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН (Москва)
Россия
к.  э.  н., ведущий эксперт Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП), старший научный сотрудник Института народнохозяйственного прогнозирования РАН (Москва)


Список литературы

1. Гранберг А. Г. (1988). Динамические модели народного хозяйства М.: Экономика.

2. Кондратьев Н. Д. (2002). Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избранные труды М.: Экономика, 2002.

3. Кузык Б.Н., Кушлин В. И., Яковец Ю. В. (2008). Прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование. М.: Экономика.

4. Найт Ф. Х. (2003). Риск, неопределенность и прибыль. М.: Дело.

5. Наумов И. В. (ред.) (2011). Проблемы и перспективы инновационного развития территориальных социально-экономических систем. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН.

6. Яременко Ю. В. (1997). Теория и методология исследования многоуровневой экономики. М.: Наука.

7. ЦМАКП (2005). Отчет по НИР «Разработка моделей долгосрочного прогноза развития российской экономики», шифр темы № 19.03.14 (МЭРТ, декабрь).

8. ЦМАКП (2006). Отчет по НИР «Развитие моделей долгосрочного прогноза развития российской экономики», шифр темы 1.3.5 (МЭРТ, ноябрь).

9. ЦМАКП (2007). Отчет по НИР «Развитие моделей долгосрочного прогноза развития российской экономики», шифр темы 0305-03-07 (МЭР, декабрь).

10. ЦМАКП (2008). Отчет по НИР «Совершенствование методов и моделей среднеи долгосрочного макроэкономического прогнозирования», шифр темы 010103-08 (МЭР, сентябрь 2008).

11. Aghion P., Howitt P. (1992). A Model of Growth through Creative Destruction // Econometrica. Vol. 60, No 2. P. 323—351.

12. AT (2010). The 2010 Intergenerational Report. Australia to 2050: Future Challenges / Australian Treasury. archive.treasury.gov.au/igr/igr2010/report/html/02_Chapter_1_Economic_and_demographic.asp.

13. Bernstein J. (1998). Inter-Industry and US R&D Spillovers, Canadian Industrial Production and Productivity Growth // Industry Canada Working Paper Series. No 19 / Micro-Economic Policy Analysis Branch, Strategic Policy Sector. Ottawa, ON.

14. Barro R. J. (1998). Determinants of Economic Growth: A Cross-country Empirical Study. Cambridge, MA: MIT Press.

15. Barro R. J., SalaiMartin X. (2003). Economic Growth: 2nd ed. Cambridge, MA: MIT Press.

16. Bodkin R., Klein L., Marwah K. (1991). A history of Macroeconometric Model-building. Aldershot: Edward Elgar.

17. Bor Y., Chuang Y.C., Laib W.W., Yang C.M. (2010). A Dynamic General Equilibrium Model for Public R&D Investment in Taiwan // Economic Modelling. Vol. 27, No 1. P. 171—183.

18. Coe D., Helpman E. (1995). International R&D Spillovers // European Economic Review. Vol. 39, No 5. P. 859—887.

19. CBO (2001). CBO’s Method for Estimating Potential Output: an Update / Congressional Budget Office, Congress of the United States.

20. CBO (2005). R&D and Productivity Growth / Congressional Budget Office, Congress of the United States.

21. CBO (2010). The Budget and Economic Outlook: Fiscal Years 2011 to 2021 / Congressional Budget Office, Congress of the United States.

22. Diao X., Rattsø J., Stokke H. (2005). International Spillovers, Productivity Growth and Openness in Thailand: An Intertemporal General Equilibrium Analysis // Journal of Development Economics. Vol. 76, No 2. P. 429—450.

23. Dixon P. B., Rimmer M. T. (2002). Dynamic General Equilibrium Modelling for Forecasting and Policy: A Practical Guide and Documentation of MONASH. Amsterdam: Elsevier.

24. Drinkwater S. et al. (2007). The Immigration Surplus Revisited in a General Equilibrium Model with Endogenous Growth // Journal of Regional Science. Vol. 47, No 3. P. 569—601.

25. EC (2005). European Energy and Transport / European Commission. EC (2010). Europe 2020 / European Commission.

26. FisherVanden K., Ho M. (2006). What Will a Science and Technology Takeoff in China Mean for Energy Use and Carbon Emissions? Manuscript / Dartmouth College. cbey.research.yale.edu//uploads/File/vanden_and_ho.pdf.

27. GAO (2012). GAO Long-Term Federal Budget Simulations. Spring update / U. S. Government Accountability Office. www.gao.gov/special.pubs/longterm/pdfs/spring2012_update_slides.pdf.

28. Garau G., Lecca P. (2007). The Effect of R&D Subsidy Policy on Regional Growth and Unemployment / Paper presented at the 16th International Input-Output Conference, Istanbul (Turkey), July 2.

29. Ghiglino C. (2002). Introduction to a General Equilibrium Approach to Economic Growth // Journal of Economic Theory. Vol. 105, No 1. P. 1—17.

30. Ghosh M. (2007). R&D Policies and Endogenous Growth: A Dynamic General Equilibrium Analysis of the Case for Canada // Review of Development Economics. Vol. 11, No 1. P. 187—203.

31. Goulder L., Schneider S. (1999). Induced Technological Change and the Attractiveness of CO2 Abatement Policies // Resource and Energy Economics. Vol. 21, No 3—4. P. 211—253.

32. Griliches Z. (1988). Productivity Puzzles and R&D: Another Non-explanation // Journal of Economic Perspectives. Vol. 2, No 4. P. 9—21.

33. Grossman M., Helpman E. (1991). Innovation and Growth in the Global Economy. Cambridge, MA: MIT Press.

34. IEA (2011). World Energy Model / International Energy Agency. IEA (2012). World Energy Outlook 2012 / International Energy Agency.

35. Jones C. (1995). R&D Based Models of Economic Growth // Journal of Political Economy. Vol. 103, No 4. P. 759—784.

36. Laxton D., Isard P., Faruqee H. et al. (1998). MULTIMOD Mark III: The Core Dynamic and Steady-state Models // IMF Occasional Paper. No 164.

37. Lejour A., Nahuis R. (2005). R&D Spillovers and Growth: Specialization Matters // Review of International Economics. Vol. 13, No 5. P. 927—944.

38. Mankiw N., Romer D., Weil D. (1992). A Contribution to the Empirics of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. Vol. 107, No 2. Р. 407—437.

39. NIC (2008). Global Trends 2025: A Transformed World / National Intelligence Council. November. www.dni.gov/nic/nic_2025_project.html.

40. NIC (2012). Global Trends 2030: Alternative Worlds / National Intelligence Council. December. www.dni.gov/files/documents/GlobalTrends_2030.pdf.

41. O’Neill J., Stupnytska A. (2009). The Long-Term Outlook for the BRICs and N-11 Post Crisis // Global Economics Paper. No 192 / Goldman Sachs. www.goldmansachs.com/our-thinking/topics/brics/long-term-outlook.html

42. OBR (2012). Fiscal Sustainability Report. Office for Budget Responsibility / Office for Budget Responsibility.July.cdn.budgetresponsibility.independent.gov.uk/FSR2012WEB.pdf.

43. OECD (2009). The Benefits of Long-Term Fiscal Projections // OECD Observer. October.

44. RMF (2012). The National Budget 2012: A Summary / Royal Ministry of Finance. www.statsbudsjettet.no/upload/Statsbudsjett_2012/dokumenter/pdf/nb_summary.pdf.

45. Romer P. (1990). Endogenous Technological Change // Journal of Political Economy. Vol. 98, No 5. P. S71—S102.

46. Shell (2009). Shell Energy Scenarios to 2050. www-static.shell.com/static/public/downloads/brochures/corporate_pkg/scenarios/shell_energy_scenarios_2050.pdf.

47. Solow R. (1957). Technical Change and the Aggregate Production Function // Review of Economics and Statistics. Vol. 39, No 3. P. 312—320.

48. Stokke H. (2004). Technology Adoption and Multiple Growth Paths: An Intertemporal General Equilibrium Analysis of the Catch-Up Process in Thailand // Review of World Economics. Vol. 140, No 1. P. 80—109.

49. The Economist (2006). Foresight 2020: Economic, Industry and Corporate Trends. The, 2006 / Economist Intelligence Unit.

50. Ulla P. (2006). Assessing Fiscal Risks through Long-term Budget Projections // OECD Journal on Budgeting. Vol. 6, No 1. P. 127—187.

51. Verbič M., Majcen B., Ivanova O. (2009). SIDYN, Version 2.0: Technical Description of an Intertemporal Dynamic Computable General Equilibrium Model for Slovenia. Ljubljana: Institute for Economic Research.

52. Wang Q. (2000). Trade Flows and Trade Protection: A Multi-country and Multi-sectoral Investigation. Dissertation / University of Maryland. College Park.

53. Ward K. (2011). The World in 2050: Quantifying the Shift in the Global Economy / HSBC Global Research.

54. WEC-IIASA (2007). WEC Energy Policy Scenarios to 2050. WEF (2011). Global Risks. 6th ed. / World Economic Forum.

55. WETO (2003). World Energy, Technology and Climate Policy Outlook / EU Directorate-General for Research.

56. Wilson D., Purushothaman R. (2003). Dreaming with BRICs: The Path to 2050 / Goldman Sachs.

57. Wing I. (2001). Induced Technical Change in Computable General Equilibrium Models for Climate-Change Policy Analysis. Ph. D. dissertation / Massachusetts Institute of Technology.

58. Zürn M. et al. (2007). R&D Investments and Knowledge Input in a Technology Oriented CGE Model / Institute of Energy Economics and the Rational Use of Energy, Universität Stuttgart.


Для цитирования:


Апокин А.Ю. Роль технологического фактора в долгосрочных прогнозах мировой экономики. Вопросы экономики. 2013;(1):97-116. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2013-1-97-116

For citation:


Apokin A. The Role of Technological Change in the Long-run Global Economy Forecasting. Voprosy Ekonomiki. 2013;(1):97-116. (In Russ.) https://doi.org/10.32609/0042-8736-2013-1-97-116

Просмотров: 79


ISSN 0042-8736 (Print)