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

Построение модели для стран периферии и полупериферии

Перед 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 СШАПериод

ГрецияБангладеш20 034 229.

111 142.

220 044 605.

911 853.

320 054 552.

212 623.

20 064 362.

613 377.

220 074 378.

14 028.

720 084 879.

814 291.

620 095 033.

13 938.

920 105 458.

814 526.

620 115 855.

15 060.

20 125 984.

15 650.

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. Выводы

В 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/366 777)). 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 литературы

Бабин, 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-ТИДАНА, 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. 80 105 (60 400) «Финансы и кредит», 80 102 (60 600) «Мировая экономика», 80 107 (351 200) «Налоги и налогообложение», 80 109 (60 500) «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 Америки15 684 800 501 202

Китай822 710 357 403

Япония5 959 718 478 704

Германия3 399 589 440 105

Франция2 612 878 417 506

Великобритания2 435 174 382 507

Бразилия2 252 664 116 308

Россия2 014 775 127 009

Италия20 132 633 384 010

Индия1 841 717 153 011

Канада18 214 245 097 012

Австралия15 206 085 957 013

Испания13 493 513 011 014

Мексика1 177 271 974 015

Южная Корея11 295 982 267 016

Индонезия878 043 342 017

Турция7 892 571 083 018

Нидерланды7 722 274 825 019

Швейцария6 321 948 273 020

Саудовская Аравия5 768 241 803 021

Швеция5 257 425 612 022

Иран514 060 429 023

Норвегия4 996 679 886 024

Польша4 897 951 267 025

Бельгия4 837 094 499 026

Аргентина47 486 527

Австрия3 996 494 816 028

Южная Африка384 313 761 029

Венесуэла3 824 241 247 030

Колумбия369 813 699 031

Таиланд365 564 521 032

Объединенные Арабские Эмираты3 602 453 604 033

Дания3 142 425 977 034

Малайзия303 526 980 035

Сингапур2 747 014 721 036

Чили2 683 141 428 037

Гонконг2 632 593 656 038

Нигерия262 606 143 039

Египет257 286 300 040

Филиппины250 265 247 041

Финляндия2 500 244 694 042

Греция2 490 992 326 043

Израиль2 429 292 893 044

Пакистан231 182 126 045

Португалия2 124 542 058 046

Ирландия2 103 313 897 047

Ирак210 280 587 048

Алжир207 955 411 049

Казахстан201 680 973 050

Перу197 111 588 051

Чехия1 956 571 813 052

Кувейт1 765 904 473 053

Украина176 309 350 054

Катар1 729 827 872 055

Румыния169 396 842 056

Вьетнам141 669 140 057

Новая Зеландия1 397 683 062 058

Венгрия1 255 081 239 059

Бангладеш11 561 084 060

Ангола114 197 458 061

Пуэрто-Рико10 149 662

Марокко 196 729 294 063

Словакия916 191 717 064

Эквадор84 532 519 065

Сирия73 672 261 066

Оман717 821 912 067

Азербайджан67 198 605 068

Беларусь63 267 653 069

Шри-Ланка59 421 292 070

Доминикана58 951 646 071

Судан 258 769 145 072

Люксембург571 177 696 073

Хорватия564 421 329 074

Узбекистан51 113 172 075

Болгария51 030 687 076

Гватемала50 806 312 077

Уругвай490 601 351 078

Тунис45 662 415 079

Словения454 692 271 080

Коста

Рика451 278 740

Приложение 2 Влияние цены на золото (ВВП Японии) NП21П22 117 885 286.

81 130 899.

24 221 214 314.

81 167 444.

64 320 722 524.

84 194 128.

36 419 032 278.

76 358 561.

44 519 166 884 485 392.

89 623 812 448.

4 754 118.

56 725 331 089 916 808.

25 829 798 497.

441 499 890.

99 342 810 252 428 304.

8 910 358 082 562 784 256.

69∑247 052 604.

79 720 098.

05Sобщ = 247 052 604.

7 + 9 720 098.

05 — 10 • 2 • 2906.

162 = 87 857 965.

07 Sф = 10(4933.

842 + 878.

472) — 2 • 2906.

162 = 82 230 129.

18 Sост: Sост = Sобщ — Sф = 87 857 965.

07 — 82 230 129.

18 = 5 627 835.

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) NП21П22 117 885 286.

812 049 478.

56 221 214 314.

812 944 656 320 722 560.

843 604 302.

25 419 032 278.

766 604 386.

15 191 668 846 961 154.

56 623 812 448.

46 619 299.

847 253 310 892 771 584.

4 829 798 497.

444 722 363.

619 342 810 255 751 808.

8 910 358 082 564 494 336∑247052604.

746 523 442.

76Sобщ = 247 052 604.

7 + 46 523 442.

76 — 10 • 2 • 3526.

092 = 44 909 833.

7 Sф = 10(4933.

842 + 2118.

342) — 2 • 3526.

092 = 39 635 201.

25 Sост: Sост = Sобщ — Sф = 44 909 833.

7 — 39 635 201.

25 = 5 274 632.

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) NП21П221 124 148 620.

84 812.

252 140 500 720.

891 436.

4 131 593 401 293 036.

14 178 949 479.

8 443 565 196 804 423.

695 285.

296 204 249 830.

569 682.

567 194 292 933.

213 943.

848 211 022 107.

566 432.

4 922 680 360 012 298.

811 024 492 250 012 032.

25∑1 881 034 345.

5 959 273.

46Sобщ = 1 881 034 345.

59 + 59 273.

46 — 10 • 2 • 6860.

682 = 939 716 389.

94 Sф = 10(13 649.

152 + 72.22) — 2 • 6860.

682 = 921 667 856.

51 Sост: Sост = Sобщ — Sф = 939 716 389.

94 — 921 667 856.

51 = 18 048 533.

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) NП21П221 124 148 620.

84 130 899.

242 140 500 720.

89 167 444.

643 159 340 129 194 112.

364 178 949 479.

84 358 561.

445 196 804 423.

69 485 390.

896 204 249 830.

56 754 118.

567 194 292 933.

21 916 806.

258 211 022 107.

561 499 890.

992 268 036 002 428 288.

89 102 449 225 002 778 624.69∑1 881 034 345.

599 720 098.

05Sобщ = 1 881 034 345.

59 + 9 720 098.

05 — 10 • 2 • 7263.

812 = 835 495 729.

32 Sф = 10(13 649.

152 + 878.

472) — 2 • 7263.

812 = 815 451 338.

31 Sост: Sост = Sобщ — Sф = 835 495 729.

32 — 815 451 338.

31 = 20 044 391.

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) NП21П221 124 148 620.

842 049 478.

562 140 500 720.

89 294 465 631 593 401 965 084 672.

254 178 949 479.

846 604 386.

15 196 804 423.

696 961 154.

566 204 249 830.

566 619 299.

847 194 292 933.

212 771 559.

48 211 022 107.

564 722 363.

6 192 268 036 005 751 808.89102449225004494400∑1 881 034 345.

5 946 523 442.

76Sобщ = 1 881 034 345.

59 + 46 523 442.

76 — 10 • 2 • 7883.

752 = 684 489 083.

85 Sф = 10(13 649.

152 + 2118.

342) — 2 • 7883.

752 = 664 797 896.

28 Sост: Sост = Sобщ — Sф = 684 489 083.

85 — 664 797 896.

28 = 19 691 187.

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) NП21П22 138 025 812.

25 253 038.

91 436.

41 358 903.

293 036.

1 470 384.

94 356 596 845.

445 285.

296 121 591.

699 682.

567 107 125.

293 943.

84 893 269.

166 432.

499 734 412 298.

81 106 502 511 990.

25∑801 551.

559 273.

46Sобщ = 801 551.

05 + 59 273.

46 — 10 • 2 • 175.

752 = 243 098.

41 Sф = 10(279.

292 + 72.22) — 2 • 175.

752 = 214 431.

34 Sост: Sост = Sобщ — Sф = 243 098.

41 — 214 431.

34 = 28 667.

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) NП21П22 138 025 130 899.

24 253 038.

9 167 444.

64 358 903.

29 194 128.

36 470 384.

9 358 561.

44 596 845.

44 485 390.

896 121 591.

69 754 118.

567 107 125.

29 916 806.

25 893 269.

161 499 890.

99 973 442 428 298.

8 910 650 252 784 559.69∑801 551.

59 720 098.

05Sобщ = 801 551.

05 + 9 720 098.

05 — 10 • 2 • 578.

882 = 3 819 608.

01 Sф = 10(279.

292 + 878.

472) — 2 • 578.

882 = 1 795 083.

36 Sост: Sост = Sобщ — Sф = 3 819 608.

01 — 1 795 083.

36 = 2 024 524.

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) NП21П221 380 252 049 478.

56 253 038.

92 944 656 358 903.

293 604 302.

25 470 384.

96 604 386.

1 596 845.

446 961 154.

566 121 591.

696 619 299.

847 107 125.

292 771 559.

4 893 269.

164 722 363.

619 973 445 751 842.8910650254494400∑801 551.

546 523 442.

76Sобщ = 801 551.

05 + 46 523 442.

76 — 10 • 2 • 1198.

812 = 18 581 845.

73 Sф = 10(279.

292 + 2118.

342) — 2 • 1198.

812 = 16 910 524.

51 Sост: Sост = Sобщ — Sф = 18 581 845.

73 — 16 910 524.

51 = 1 671 321.

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) NП21П2 212 970.

25 812.

2 523 492.

811 436.

4 133 733.

213 036.

144 251.

44 356 554 765 285.

2 967 140.

259 682.

5 679 006.

13 943.

84 811 151.

366 432.

491 322 512 298.

811 014 089.

6 911 990.25∑74 535.

6 259 273.

46Sобщ = 74 535.

62 + 59 273.

46 — 10 • 2 • 77.732 = 12 970.

02 Sф = 10(83.262 + 72.22) — 2 • 77.732 = 611.

62 Sост: Sост = Sобщ — Sф = 12 970.

02 — 611.

62 = 12 358.

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) NП21П2 212 970.

25 130 899.

2 423 492.

81 167 444.

6 433 733.

21 194 128.

3 644 251.

4 358 561.

4 455 476 485 390.

8 967 140.

25 754 118.

5 679 006.

1 916 806.

25 811 151.

361 499 890.

99 132 252 428 298.

891 014 089.

692 784 559.

69∑74 535.

629 720 098.

05Sобщ = 74 535.

62 + 9 720 098.

05 — 10 • 2 • 480.

872 = 5 170 010.

71 Sф = 10(83.262 + 878.

472) — 2 • 480.

872 = 3 161 794.

72 Sост: Sост = Sобщ — Sф = 5 170 010.

71 — 3 161 794.

72 = 2 008 215.

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) NП21П2 212 970.

252 049 478.

5 623 492.

81 294 465 633 733.

213 604 302.

2 544 251.

46 604 386.

1 554 766 961 154.

5 667 140.

256 619 299.

8 479 006.

12 771 559.

4 811 151.

364 722 363.

619 132 255 751 842.

891 014 089.

694 494 400∑74535.

6 246 523 442.

76Sобщ = 74 535.

62 + 46 523 442.

76 — 10 • 2 • 1100.

82 = 22 362 765.

58 Sф = 10(83.262 + 2118.

342) — 2 • 1100.

82 = 20 707 753.

03 Sост: Sост = Sобщ — Sф = 22 362 765.

58 — 20 707 753.

03 = 1 655 012.

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.