Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Экономический рост и развитие. Учебное пособие
.pdf
и экспертные системы), нейронные сети, имитирующие работу нейронов
мозга, и эволюционные алгоритмы, имитирующие естественный отбор в
природе.
Ряд ученых и общественных деятелей, в частности С. Хокинг и И. Маск,
выразили обеспокоенность тем, что искусственный интеллект может привести к ликвидации человека как биологического вида.
Американский футуролог Р. Курцвейл предсказывает наступление
технологической сингулярности 2045 г. По его мнению, в это время вся
Земля начнет превращаться в один гигантский компьютер. По мнению
российского историка и социолога А. Коротаева, человечество у ж е
вступило в эпоху сингулярности, когда не только технологическое развитие, но и ключевые социальные процессы, включая демографические,
ускоряются либо меняют свою направленность [20].
В сети можно найти множество материалов об искусственном интеллекте
и технологической сингулярности, но нужно разделять результаты научных
исследований от гипотез футурологов и публицистов. В действительности
сейчас существуют чрезвычайно мощные программы машинного обучения.
Например, Google-переводчик постоянно повышает точность перевода благодаря уточнениям и исправлениям ошибок пользователями. Роботы-трейдеры могут достаточно эффективно торговать на финансовом рынке, если не
происходит некое экстраординарное событие, не встречавшееся ранее. Программы распознавания образов широко внедряются в системах безопасности.
Но пока не идет речи об автоматизации научной и изобретательской деятельности, поэтому говорить о наступлении технологической сингулярности рано.
Технологический детерминизм не похож на рядовую научную концепцию,
а имеет признаки новой философии и даже р е л и г ии для «продвинутой»
части общества, которая хотела бы верить в неограниченный рост благополучия, зная, что в условии ограниченности ресурсов такой рост невозможен.
Существует лишь один единственный способ достижения этой мечты – ускорить научно-технический прогресс до бесконечности.
Технологический детерминизм как научно-философская концепция не
лишена определенных недостатков и слабых мест, которые делают слишком
рискованной ставку на новые технологии как единственный и исключительный фактор экономического и социального прогресса. В ней нет места человеческим чувствам и эмоциям как неотъемлемой части социальных процессов,
будь то революции, вооруженные конфликты и даже крупные рискованные
бизнес-проекты.
Технологический детерминизм исключает человеческий фактор из
механизмов развития экономических и социальных систем, превращая
людей в безвольных роботов, реагирующих на внешние изменения согласно
прописанному алгоритму.
31
1.4. Технологический детерминизм
Он противоречит известным теориям, объясняющим изменения в обще-
12
10
14
«Экономический лимит» технологий, % (правая шкала)
16
18
90
80
70
60
50
40
30
20
10
стве уровнем социальной активности народа. В частности, теория этногене-
за Л. Гумилева в основу всех наиболее значимых исторических процессов
ставит пассионарность как способность индивида или группы индивидов к
сверхусилиям, сверхнапряжению, стремление к деятельности, направленной
на изменение своей жизни и окружающей обстановки, жертвенность ради
высоких целей. Технологический детерминизм исключает из рассмотрения
пассионарность равно как и любые другие проявления личностных качеств
людей и социальных групп.
Еще одним слабым местом технологического детерминизма можно назвать
допущение относительно постоянного нарастающего ускорения интенсивности инновационной деятельности, роста внедряемых в экономику технологических инноваций. Это допущение пока что строго не доказано, и существуют альтернативные точки зрения на предмет количества инноваций в
будущем, например «гипотеза Хюбнера».
Анализируя показатели инновационной активности в мировой экономике на основе статистики о научных изобретениях и выданных патентах за
период с середины XV в. до начала XXI в., американский физик Дж. Хюбнер
предсказывает замедление темпов инновационной активности с последующим
их снижением. Показатель количества новых изобретений в год в расчете на
численность населения Земли плавно увеличивался до начала ХХ в., затем, по
его расчетам, начал снижаться. Таким образом золотой век технических инноваций пришелся на период с 1847 по 1931 г. [21] (рис. 1.3). Данный вывод
косвенно подтверждается тем, что значительная часть инновационных проектов, представленных сегодня как последние научные достижения, защищена
патентами и авторскими свидетельствами двадцатилетней давности [22].
8
6
4
2
0
1500
1
Рис. 1.3. Гипотеза о возможном спаде инновационной активности в мире [22]
1600 1700 1800 1900 2000
Количество запантетованных в мире изобретений: патентов/год/
10 млн жителей (левая шкала)
32
0
Автор ввел понятие «экономического лимита» технологий, который объясняется, в том числе, ограниченностью возможности обработки и усвоения
человеком возрастающих потоков информации, а также сокращающейся
нормой прибыли в расчете на вложенный капитал.
Гипотеза Хюбнера иллюстрирует лишь один из сценариев динамики инновационной активности в мире, причем наименее вероятный. Вместе с
концепцией технологической сингулярности, эта гипотеза определяет верхнюю
и нижнюю границы прогнозов технологического развития, один из которых
выглядит как экспоненциальный рост, а второй – как снижение вплоть до
близких к нулю значений. Основной тренд находится где-то посередине,
представляя наиболее вероятные значения глобальной инновационной активности.
В настоящее время доминирует гипотеза о циклическом характере
динамики инновационной активности. Данная гипотеза занимает прочные
позиции в общей теории цикличности экономического развития, в том
числе теории длинных волн Кондратьева. Эта теория в русскоязычной
экономической литературе возведена в ранг аксиом, она даже не оспаривается. В то же время вопросы к ее доказательной базе остаются, поэтому
нельзя достоверно утверждать, что мы полностью изучили и описали закономерности развития науки и техники в их взаимосвязи с экономикой.
Даже если принять цикличность инноваций за аксиому, пока что мало
кому удается предсказать будущие периоды их роста или спада. В этом
состоит неопределенность научно-технического развития, которое в силу
своего высокого влияния на экономику представляет собой существенный
фактор неопределенности экономического развития.
1.5. Цифровая экономика
Про цифровую экономику написано достаточно много – от публицисти-
ки до серьезных научных работ, тема эта весьма популярна и обсуждаема.
Шведский футуролог К. Нордстрем, рассуждая о трансформации бизнеса и
социальной сферы в результате цифровизации, утверждает следующее [23]:
будущее человечества в ближайшие 20–30 лет определяется тремя важнейшими факторами: капитализмом, урбанизацией и дигитализацией (цифровизацией). Сейчас подавляющее большинство стран на планете капиталистические. Капитализм – это машина, способная сортировать все вещи по одному критерию – э ф ф ек ти вн ос ти.
Если цифровизация ведет к росту эффективности, следует ли нам ожидать
ускорения экономического роста и увеличения доходов в условиях цифровой
экономики? Факты показывают, что нет.
Довольно часто среди отличительных признаков цифровой экономики вы-
деляют ее влияние на занятость, отраслевую структуру и глобальные финан сы,
33
1.5. Цифровая экономика
акцентируя внимание прежде всего на экономических последствиях цифро-
визации. Например, использование роботов и искусственного интеллекта
приведет к снижению потребности в работниках (в живом труде) при увели-
чении инвестиций в долгосрочные материальные и нематериальные активы
(рост доли прошлого труда). Отраслевая структура экономик будет меняться
в направлении роста доли производства услуг и снижения доли производства
товаров в ВВП и занятости. Цифровые валюты будут заменять фиатные день-
ги, что изменит глобальную финансовую систему. Все перечисленные изме-
нения прогнозируются экспертами и футурологами, но по своей сути они
служат описанием продолжения тех эволюционных изменений экономической
системы, которые наблюдаются с момента зарождения рыночного хозяйства.
Это не есть описание цифровой экономики, а есть описание экономических
последствий ц и ф р о в и з а ц ии.
Первые успешные шаги в описании принципиально новой модели экономики предприняты в 1990-х гг. на пике роста интернета и сетевых технологий. В новой экономике, которая тогда называлась сетевой, а не цифровой,
будут действовать иные экономические законы, кардинально отличающиеся
от классических. Например, закон предельной полезности является классическим, в его формулировке чем более редко встречается благо (допустим, золото в сравнении с медью), тем выше его ценность. Этот закон действуют для
подавляющего большинства производимых товаров и услуг. В сетевой экономике действует противоположный «закон полноты», или «эффект факса», при
котором увеличение количества узлов сети, рост их доступности не уменьшает, а увеличивает ценность сети. Этот и другие законы новой экономики
описаны в известной работе К. Келли «Новые правила для новой экономики» [24]. Они есть не случайные исключения из правил, а теоретическая
база совершенно новых бизнес-моделей.
Принципиально новые законы цифровой экономики, по всей видимости,
еще окончательно не сформулированы и не описаны в виде единой системы,
однако некоторые рабочие очертания новых бизнес-моделей уже сейчас просматриваются на примере деятельности цифровых корпораций (Big Tech) и
стартапов. Особенности цифровых бизнес-моделей состоят в ином отношении
владельцев и инвесторов к прибыли и затратам, иных способах обоснования
и выбора инвестиционных проектов. В первом приближении можно перечислить следующие особенности цифровой экономики, отличающие ее от
известной нам ранее экономики:
снижение прибыльности;
ориентация на нефинансовые результаты;
сужение рынков и видов деятельности.
Стоимость акций компании Tesla растет экспоненциально: с 6 дол. за
акцию в 2012 г. до 70 дол. за акцию в 2017 г. и до 800 дол. за акцию в начале
2021 г.1, при этом общая сумма капитализации компании уже выросла до
700 млрд дол. Между тем, 2020 г. стал первым годом в истории компании,
1
1
Биржевые котировки акций Tesla ru.investing.com/equities/tesla-motors
34
когда она не получила убытков [25], а до того последние 5 лет рентабельность
инвестиций составляла сотые доли процентов или была отрицательной.
Как может частная компания долгие годы работать с нулевой или отрицательной рентабельностью, постоянно увеличивая при этом свою рыночную
стоимость?
Инвесторы и акционеры Tesla либо готовы ждать своих дивидендов долгие
годы, либо надеются вовремя продать растущие акции, заработав на разнице
курсов, либо… не ставят главной целью получение доходов.
С какой целью они тогда инвестируют?
Как ни странно, подобные инвестиции могут оказаться не вопросом выгоды, а вопросом в е ры и отношения к определенным идеям и ценностям.
Одним из новых подходов к организации инвестиционного процесса становится краудфандинг, который может базироваться как на капиталовложениях в приносящие прибыль проекты, так и на совместном финансировании
некоммерческих проектов, включая благотворительность, создание социальных и общедоступных благ. Общий рынок краудфандинга пока невелик: в
2018 г. в США он немного лишь превысил 40 млрд дол. Но впечатляют темпы
роста – в 10 раз за 5 лет [26]. Многие из краудфандинговых проектов никогда не окупятся в традиционном понимании, т.е. будущие прямые доходы
проекта не превысят вложенные инвестиции. Однако они генерируют косвенные положительные эффекты (экстерналии) в смежных сферах деятельности, благодаря чему инвесторы получают финансовую или нефинансовую
выгоду от капиталовложений.
Низкие прибыли и минимальная рентабельность могут быть характерны
не только для стартапов, но также для крупных акционерных компаний цифрового профиля. В табл. 1.2 приведены данные по капитализации, выручке и
прибыли компаний американского Big Tech, суммарная рыночная стоимость
которых составляет 5–7 трлн дол. Для сравнения: ВВП России по номинальному обменному курсу в 2020 г. составил около 1,5 трлн дол. Валовой выпуск
всех промежуточных и конечных товаров и услуг в России составил в том же
году около 3 трлн дол.
Таблица 1.2. Капитализация, выручка и прибыль
американских компаний Big Tech [27]
№ в рейтинге
Компания
Amazon 4 1,2 9 280 12 0,97
Apple 3 1,3 12 260 55 4,28
Alphabet 5 0,9 29 162 34 3,70
Microsoft 2 1,4 47 126 39 2,87
Facebook 6 0,6 144 71 18 3,08
по капитали-
зации 2020
Капитализация
(апрель 2020),
трлн дол.
№ в рейтин-
ге Fortune
2020
Выручка,
млрд дол.
Прибыль,
млрд дол.
Прибыль/
стоимость
капитала, %
35
1.5. Цифровая экономика
Капитализация Big Tech компаний определяется не стоимостью физических
активов, включая недвижимость и технологическое оборудование, и даже не
стоимостью нематериальных активов, включающих патенты и лицензии на
права использования объектов интеллектуальной собственности, а предположениями рынка относительно ценности той информации, которые они
накопили и продолжают накапливать (с учетом существующих и ожидаемых
в будущем технологий ее обработки). Во многом это персональные данные о
гражданах, их поведении, состоянии здоровья и социальных связях, сфера
использования которой не ограничена коммерцией.
Если понимать окупаемость инвестиций как получение инвестором прибыли или положительного кэш-фло, перекрывающего с учетом дисконта в
обозримом периоде времени вложенные в бизнес средства, то инвестиции в
рассмотренные цифровые компании окупятся в течение 20 или более лет.
Прямая финансовая выгода в виде чистой прибыли акционерных компаний
еще нескоро превысит вложенные средства. Таких компаний и проектов
сейчас большинство.
Времена пространственной экспансии рыночного хозяйства, когда строились заводы, города и инфраструктура, формировались новые рынки, росло
население и уровень его благосостояния, судя по всему, проходят. В эпоху
индустриальной революции инвестиции действительно быстро окупались за
счет использования, как тогда казалось, безграничных и дешевых природных
ресурсов на фоне бесконечного демографического подъема. Теперь мир выходит на «демографическое плато», ресурсы истощаются и дорожают, традиционные рынки заняты. Инновации уже не открывают новые рынки, но
позволяют отвоевать у более слабых конкурентов уже занятые, а измерителем
силы или слабости чаще всего становятся т е х н о л о г и и.
Цифровые компании постепенно занимают рыночные ниши специализации традиционных видов деятельности: финтех-компании вытесняют с
рынка банки, онлайн обучение – традиционные университеты, онлайн продажи замещают розничные торговые сети. Интернет-сервисы такси делают
поездки дешевыми и более доступными, при этом доходы перевозчиков не
растут.
Вместо создания стоимости все больше просматриваются процессы
разделения и перераспределения стоимости, чему способствуют цифровые
технологии.
Очевидна монополизация Big Tech компаниями информационного про-
странства, вытеснение с национальных рынков традиционных СМИ с целью
продвижения определенных геополитических интересов. Доведение до широкой общественности информации в нужном ракурсе через «лидеров мнений», блокировки и ограничение аккаунтов социальных групп, подающих
информацию в «неправильном» ключе, являются действенными инструментами в работе цифровых корпораций. В качестве целей их деятельности могут
1
36
выбираться явно немонетизируемые показатели – охват целевой аудитории
пользователей, число просмотров определенных постов. Частично затрачиваемые цифровыми компаниями финансовые ресурсы компенсируются через
рекламу, рынок которой также перемещается в онлайн, но следует принимать
во внимание и нефинансовые экстерналии, на которые ориентирована их
деятельность и которым сложно дать экономическую оценку.
Случайно или нет, но эпоха всеобщей цифровизации совпала по времени
с периодом замедления экономического роста и снижения прибылей на фоне
усиления внутриотраслевой и межотраслевой конкуренции. Работа частной
компании с минимумом прибыли или даже убытками сейчас считается нормальной, если фирма обеспечивает вклад в «зеленый рост», борьбу против
бедности и за равноправие и совершает прочие общественно значимые действия. Авторы широко обсуждаемой сейчас книги «COVID-19: Великая перезагрузка» К. Шваб и Т. Маллере критикуют форму капитализма, ориентированного на максимизацию прибыли и стоимости акционерного капитала [28]. По их мнению, коронакризис нанес серьезный удар по позициям
неолиберализма или «рыночного фетишизма», возводящего в абсолют конкуренцию и принцип «созидательного разрушения». Основные показатели
экономического прогресса, основанные на ВВП, должны быть пересмотрены.
Это касается как показателей номинального ВВП, так и ВВП на душу населения. В качестве нового целевого ориентира приводится термин degrowth –
«уменьшение роста», означающий отказ от консьюмеризма, снижение потребления, ориентир на принципы зеленой экономики и устойчивого развития.
Незыблемый принцип рыночной экономики сформулирован А. Смитом
в работе «Исследование о природе и причинах богатства народов» в 1776 г. в
форме тезиса о «невидимой руке» рынка. Действуя в своих корыстных интересах, предприниматель способствует росту общественного благосостояния
более действенным образом, чем сознательная деятельность людей на благо
интересам общества [29]. Получается, что в цифровой экономике последние
могут быть поставлены выше интересов предпринимателя, побуждая его сознательно действовать во благо общественных интересов и нарушая тем самым
традиционное понимание основ рыночной экономики.
Таким образом, в цифровой экономике зачастую сложно свести все
затраты и выгоды к финансовым потокам, что накладывает ограничения
на применение традиционного инструментария экономики и финансов к
оценке эффективности инвестиционных и текущих решений. Высокотехнологичный бизнес не обязательно будет высокоприбыльным. Он может
не создавать, а ликвидировать рабочие места, а также ликвидировать целые
отрасли, делать ранее дорогой продукт бесплатным. По большому счету,
он меняет модель рыночного хозяйства, и новая модель будет отличаться
не деталями, а основными, базовыми положениями и закономерностями.
Какой будет новая экономическая модель – пока неизвестно, но сейчас
самое время задуматься над ней и при возможности повлиять на ее становление и развитие.
37
1.5. Цифровая экономика
1.6. Неопределенность и риск
Понятия неопределенности и риска сопутствовали процессу экономического развития всегда, но в последние годы общий уровень неопределенности
существенно изменился, приобрел новое качество. Лучше всего для восприятия нового уровня неопределенности подходит известное высказывание
Д. Рамсфельда, бывшего Министра обороны США, которое он произнес в
2002 г.: «Есть известные понятия, то есть вещи, о которых мы точно знаем,
что они есть. По-английски назовем их known knowns. Также мы допускаем,
что существуют некоторые вещи, о которых в данный момент мы не знаем.
Это unknown knowns. Но кроме них есть еще неизвестные нам вещи, про
существование которых мы даже не догадываемся – unknown unknowns».
В чем состоит особенность текущей ситуации неопределенности не только в экономике, но и в жизни в целом? Прежде всего – это частое появление
новых событий unknown unknowns – неблагоприятных и существенных для
нас событий, о наступлении которых мы раньше не догадывались. Череда
революций на постсоветском пространстве, кризисы, коронавирус – это все
они. Риск настолько велик, что нельзя предсказать вообще наступление данного события, нельзя достоверно оценить ущерб от него, нельзя описать
возможные сценарии разрешения ситуации.
Unknown unknowns в чем-то схожи с событием, получившим название
«черный лебедь» в популярной сейчас теории Н. Талеба. Под этим термином
он понимает труднопрогнозируемые и редкие события, которые имеют значительные последствия. С точки зрения автора, практически все значимые
научные открытия, исторические и политические события, достижения искусства и культуры – события типа «черный лебедь». Талеб также отмечает,
что человечество неспособно успешно прогнозировать свое будущее, а уверенность в своих знаниях опережает сами знания.
Согласно критериям, предложенным Талебом, «черный лебедь» характеризуется следующими признаками:
событие является неожиданным;
событие имеет значительные последствия;
после наступления, в ретроспективе, событие имеет рационалистическое
объяснение, как если бы событие было ожидаемым.
Теория Н. Талеба приобрела популярность среди трейдеров, биржевых
спекулянтов, для которых важно вовремя интуитивно предугадать приход
черного лебедя. Это событие не предскажет ни один алгоритм, ни одна компьютерная модель. В философском смысле появление черных лебедей можно
истолковать иначе. Такого рода события не всегда нужно воспринимать как
неожиданные препятствия к осуществлению намеченных целей. Скорее, это
сигнал о том, что ранее намеченные планы нужно менять, пока не поздно.
Один «черный лебедь» за другим превращаются в поток неприятностей, сме-
1
1
Источник: medium.com/datadriveninvestor/known-knowns-unknown-knowns-and-un-
1
known-unknowns-b35013fb350d
38
тают на своем пути некогда спокойных обывателей, действующих согласно
заранее составленным планам, превращают их размеренную жизнь в хаос.
Возможно, черные лебеди, или unknown unknowns, существовали всегда,
однако слишком малая вероятность наступления подобных событий позволяла ими пренебречь, объединив в группу «форс-мажорных факторов». Теперь
же форс-мажорных факторов стало с л и ш к о м много, при их наличии
стандартный анализ вероятности наступления предсказуемых событий теряет смысл.
На рис. 1.4 представлены три этапа в современной экономической истории,
которые отличаются различным уровнем риска и восприятием риска. На
первом этапе, условно с 1950 по 1990 г. динамику роста мировой экономики
можно было описать линейным трендом. Основные риски были более-менее
предсказуемы, поэтому не составляло особого труда прогнозировать будущее
на основе линейных моделей, например на основе экстраполяции ранее достигнутых показателей. Таким путем прогнозировался объем продаж для фирм,
равно как и ВВП для национальных экономик.
Индикаторы деловой активности
Экспоненциальный
рост
Линейный рост
Рис. 1.4. Условный характер экономического развития по периодам
W-образная
динамика
20081900
Примерно с начала 1990-х гг. в мировой экономике проявились первые
результаты важных структурных изменений, напрямую связанных с процессом
глобализации. В результате распространения аутсорсинга и посредством прямых иностранных инвестиций мировая промышленность начала перемещаться с Запада на Восток, что привело к бурному росту ВВП и доходов в странах
Юго-Восточной Азии, доминированию транснациональных корпораций в
мировом производстве, ускоренному обновлению оборудования и технологий.
Не только ВВП, но и объемы международной торговли, а также цены на
сырье и активы стали увеличиваться экспоненциально, с ускорением, и линейная аппроксимация уже не отображала реального тренда экономического
роста. Мир вступил в более рискованную стадию своего развития, когда течение времени ускорилось, цена ошибок в принятии решений возросла.
Инструменты анализа рисков существенно усложнились – в финансовой
системе получили распространение деривативы, производные финансовые
1.6. Неопределенность и риск
39
инструменты, позволившие перераспределять (хеджировать) риски между
инвесторами и одновременно накапливать огромные размеры капитала.
Финансовый кризис 2008 г. показал всю хрупкость глобальной системы
хеджирования рисков, когда падение потребительского спроса и цен во всем
мире запустило неконтролируемый процесс банкротства финансовых институтов. Только национальные государства в лице центральных банков смогли
предотвратить финансовый коллапс за счет смягчения денежно-кредитной
политики. С этого момента мировая экономика перестала расти «сама по
себе», ее рост постоянно стимулируется с различной интенсивностью через
снижение процентных ставок и денежную эмиссию. Отказ от стимулирования
приводит кризисам в разных сегментах мировой хозяйственной системы,
например в сырьевом секторе в 2014 г.
Кризисы стимулируют дезинтеграцию мировой экономики – протекцио низм, усиление региональных экономических союзов, спад мировой
торговли.
Современный этап экономического развития, начинающийся с 2008 г.,
представляет собой чередующиеся во времени фазы спадов и подъемов, что
особенно характерно для развивающихся экономик. Такой характер экономической динамики называют W-образным в отличие от единичных коротких
(V-образных) или длинных (U-образных) спадов с последующим восстановлением. Это еще не самый плохой вариант, поскольку наименее желателен
L-образный характер изменения деловой активности, когда кризис приводит
к депрессии, из которой экономика уже не выходит.
Очевидно, никакое страхование, хеджирование рисков в условиях W-об-
разной динамики не поможет избежать ущерба, приходится менять отношение к риску, принимая его за неотъемлемую часть повседневности, за условие
любого принимаемого решения. Отказ от решения также не ведет к снижению
риска, наоборот, промедление в действиях только увеличивает ущерб.
В условиях принятия высокого риска становятся важными параметры,
которые достаточно сложно описать математически в рамках теории вероятностей или известных моделей риск-менеджмента (например, доступность
информации и фактор времени).
Риск связан с наличием информации относительно будущих событий. Чем
меньше информации, тем выше риск, поскольку решения приходится принимать наугад. Поиск информации, необходимой для общего понимания
ситуации и принятия решения, становится важнейшим условием достижения
успеха.
Довольно часто достоверна только инсайдерская информация, общедоступные сведения чаще оказываются ложью или полуправдой.
Риск связан с фактором времени и скоростью принятия решений. Если
лицо, принимающее решение, не успевает вовремя обработать информацию
1
40
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]