«План Байдена» и «план Трампа»: последствия для Германии  11

Доклад

03.12.2020 10:00

МХ

7285  9.4 (21)  

«План Байдена» и «план Трампа»: последствия для Германии

фото: candidoblog.tumblr.com

Оглавление

  • Основные причины кризиса. Исчерпание либеральной экономической модели.
  • Реальный сектор США и мировая финансовая элита, их положение и интересы в период кризиса
  • «План Байдена» и «план Трампа». Финансовая поддержка мировой финансовой системы или реального сектора США в приложении к Германии.
  • Экономическая ситуация в Германии.
  • Метод динамического моделирования.
  • Моделирование результатов выполнения планов.
  • Источники статистических данных об экономике США.
  • Источники статистических данных об экономике ФРГ.

Доклад

  • Основные причины кризиса. Исчерпание либеральной экономической модели

К 70-м годам ХХ века бреттон-вудская модель исчерпала возможности своего естественного развития, заложенные в 1944 году. Кредитование через бреттон-вудские институты (МВФ и Всемирный банк) и транснациональные банки, соблюдение правил ГАТТ (будущего ВТО) и другие инструменты исчерпали себя в рамках той части мировой экономики, которую контролировали США. Как следствие, 15 августа 1971 года США были вынуждены отказаться от привязки доллара к золоту и начался кризис 70-х годов. Его оценка – достаточно сложное дело, поскольку статистические методики с тех пор неоднократно менялись. Наш (Фонда экономических исследований Михаила Хазина) анализ говорит о том, что 70-е годы прошлого века были периодом постоянного экономического спада в «западной» (то есть подчиняющейся на тот момент бреттон-вудской модели) системе разделения труда.

Исходя из разрабатываемой нами теории (см. М. Хазин «Воспоминания о будущем. Идеи современной экономики», 2019; англ. перевод. M. Khazin «Crisis of capital effectiveness», 2020) выхода в такой ситуации было два: либо расширять «западную» систему разделения труда, либо начать «внеэкономическое» (то есть за счёт искусственных, эмиссионных ресурсов) стимулирование спроса. Поскольку в 70-е годы советская (на базе ресурсов СССР) система разделения труда была незыблема, был выбран второй вариант, который в истории получил название «рейганомика» (хотя был разработан ещё при президенте США Дж.Картере).

Суть модели «рейганомики» состояла в стимулировании частного спроса за счёт банковского кредитования с одновременным рефинансированием долга под постоянно снижающийся процент. В 1980 году учётная ставка ФРС США была 18%, к 2008 году она снизилась до, практически, 0. Возможно, кризис произошёл бы и раньше, но в конце 80-х годов разрушилась советская система разделения труда и это дало западной (а с 1991 года – мировой) экономике около 10 лет передышки (т.н. «золотой век» Клинтона), поскольку резко выросло количество потребителей.

Кризис 2008 г. показал, что этот ресурс также оказался исчерпан. Некоторое время ФРС США печатала деньги, снабжая ими бюджет и затыкая прорехи в банковской системе, и этот ресурс используется до сих пор, но и он близок к истощению. Аналогично, входящий в (уже мировую) систему разделения труда, Евросоюз активно использует эмиссию для поддержания своей экономики, но эффективность такой политики всё более низкая (см. обзоры Фонда Хазина). Более подробно про развитие кризисного процесса можно прочитать в цитируемой выше книге М. Хазина, но в настоящем докладе мы рассматриваем текущую ситуацию в мировой экономике.

В любом случае, состояние дел в мировой экономике не представляется позитивным, остановить реальный спад не получается, а либеральная экономическая модель, выстроенная под логику «рейганомики», уже больше 10 лет демонстрирует, что обеспечить экономический рост она не может. Экономический кризис продолжается и налицо все условия для его перехода в крайне острую стадию (с исторической точки зрения мы сейчас находимся где-то в сентябре 1929 года). Если прекратить финансовую подпитку спроса, этот переход начнётся сразу же, а эффективность эмиссионного стимулирования экономики всё время падает, что требует постоянного увеличения мощности печатного станка.

Пандемия 2020 г. сопровождалась широкими карантинными мерами в самых различных странах. Значительная часть населения не выходила на работу или работала в удалённом режиме, что привело к заметному спаду производства. По сути дела, этот спад маскирует настоящий кризис, который должен был бы начаться чуть позднее. Однако фактор коронавируса, не вписывающийся в обычный экономический сценарий, подтолкнул развитие ожидаемый событий. Карантинные мероприятия просто запустили структурный кризис мировой экономики, аналогичный кризиса 1930-32 гг., который привёл к «Великой» депрессии. Потому, как мы ранее предупреждали, не приходится ожидать быстрого восстановления экономики.

Отметим отличие нынешней картины от ситуации 1929-32 годов. Тогда вначале был крах на фондовом рынке, затем его частичное восстановление и только весной 1930 года начался экономический кризис. Сейчас крах 2008 года был приостановлен за счёт эмиссии и в результате, экономически спад начался до обвала спекулятивных рынков. Аналога в мировой экономике не было, по этой причине делать какие-то выводы по развитию ситуации без серьезного моделирования мы считаем не совсем правильным.

Поскольку либеральная («мёйнстримовская») экономическая теория структурные кризиса не описывает, бреттон-вудские институты и политики пытались создать ощущение неминуемого возврата к показателям начала года. Ожидания на скорое окончание спада и начало роста не оправдались, уже к концу лета текущего года восстановление экономики после кризиса практически прекратилось (см. Обзоры фонда Хазина), и судя по текущей ситуации, снова возвращается к спаду, не восстановившись после предыдущих потрясений. Это полностью соответствует нашей теории и основной совет, который мы можем дать нашим читателям: исходить из того, что экономического роста в ближайшие годы не будет.

  • Реальный сектор США и мировая финансовая элита, их положение и интересы в период кризиса

Бреттон-вудская финансово-экономическая модель существенно изменила место и статус США в мировой экономической системе. Если в 1944 году доля США в мировом ВВП составляла не менее 50%, то на сегодня доля США по производству не превышает 20%. При этом в большим количеством стран США имеют серьёзный дефицит торгового баланса. В то же время, подавляющая часть расчётов производится именно в долларах США.

До 2008 года дефицит внешнеторгового баланса компенсировался профицитом платёжного, поскольку большая часть мировых инвестиций осуществлялась в долларах США, то и прибыль от этих инвестиций автоматически возвращалась в долларовую систему. Но с 2008 года совокупная прибыль от инвестиций в мировую экономику (точнее, её реальный сектор) стала отрицательной, начался серьёзный кризис (четвёртый ПЭК-кризис в соответствии с классификацией «Воспоминаний о будущем»). До 2014 года эта ситуация компенсировалась чистой эмиссией, но затем проблемы с долларовой ликвидностью мировой экономический системы стали стремительно нарастать.

Фактически, для того, чтобы спасти мировую долларовую систему, нужно ещё более снизить долю американского производства в мировой экономике с ее нынешних 17-18% до, условно, 5%. В этом случае, если что-то произойдёт с мировой долларовой системой, Америка не сможет прокормить свое население, а денег на то, чтобы импортировать, не будет. Понимание этого обстоятельства, в общем, в элитах США есть и именно по этой причине уже с ноября 2014 года (по результатам промежуточных выборов 4 ноября) стало понятно, что та часть американских элит, которая хочет отказаться от бреттон-вудской системы и вернуть положение американской экономики («Make America Great Again») вернула себе право голоса.

При этом в процессе реализации программы «рейганомики» (которая является вариантом бреттон-вудской модели) в США, да и в других странах, непомерно выросла доля финансового сектора, прежде всего, в части перераспределения в свою пользу общей прибыли. Хотя текущая статистика даёт этому сектору менее 10% произведённого ВВП (рис. 1), его доля в прибыли (рис. 2) превышает 30% (с учётом перераспределения прибыли нефинансовых компаний в пользу своих финансовых подразделений эта доля должна быть ещё выше)[1].

Рис. 1

Рис. 2

Всё это происходило за счёт постепенного упадка реального сектора, в первую очередь в США. Это естественно – поскольку основным источником прибыли является эмиссия. Однако масштаб явления производит впечатление. Если бы доля реального сектора в ВВП сохранилась на уровне начала 80-х, его объём был бы заметно выше (рис. 3).

рис.3

В настоящее время в США действует такая система: деньги дают банкам, полагая, что они будут вкладывать в реальный сектор, но банки не делают этого, видя, что инвестиции в реальный сектор убыточны. Они инвестируют в финансовые спекуляции. Как заставить банки вкладывать в реальный сектор – непонятно. Можно создать для этого государственные институты, но, во-первых, эти институты еще надо организовать, во-вторых, всегда есть риск коррупции. Таким образом, модель больше не работает, поэтому можно печатать денег сколько угодно, а экономика все равно будет падать, но зато станут расти финансовые институты, особенно с учётом того, что именно финансовый сектор используется для стерилизации избыточных денег (эмиссию для поддержания частного спроса никто с 1981 не отменял, рис. 4 и рис. 5).

Рис. 4

Рис. 5

Сейчас ФРС печатает деньги, потому что финансовой системе не хватает долларов. В результате, несмотря на продолжающийся спад производства, индекс Dow Jones вырос до рекордного уровня в 30 000 пунктов. Такие достижения - это преддверие кризиса.

В этой ситуации два базовых экономических сценария, неявно сформулированные еще в конце 2014 года (например, 5 марта 2014 года на Дартмутской конференции в Дейтоне, Огайо, это сделал М. Хазин), фактически, перешли в явную форму. Первый сценарий соответствует интересам финансового сектора и его защищает Демократическая партия США. Он состоит в том, что США любой ценой (фактически – ценой реального сектора своей экономики) спасают мировую долларовую систему. Второй – спасают реальный сектор американской экономики ценой разрушения мировой долларовой системы. Условно первый план назовём «планом Байдена», а второй – «планом Трампа».

Отметим, что колоссальный вброс ликвидности, осуществлённый весной-летом текущего года, и, частично, продолжающийся до сих пор, осуществляется как раз в рамках «плана Трампа», поскольку большая часть ценных бумаг, выкупаемых ФРС с рынка, являются бумагами компаний реального сектора, а не финансового.

  • «План Байдена» и «план Трампа». Финансовая поддержка мировой финансовой системы или реального сектора США в приложении к Германии

Как уже отмечалось, к осени 2014 года элитные группы в США, представляющие национальное реальное производство, приобрели такую силу, что запланировали выдвинуть собственную кандидатуру в президенты и выиграть президентские выборы. Дело закончилось победой Трампа в 2016 г.

Несмотря на противодействие Конгресса, ФРС и всего американского истеблишмента, Трамп неукоснительно продвигает свои политические планы, предусматривающие в конечном итоге спасение реального сектора американской экономики ценой разрушения мировой долларовой системы, возвращение производства в США. Для этого нужен спрос, и стимулировать его – это сложная задача, так как после кризиса 2008 г., который приостановили, но не ликвидировали, долги домохозяйств составляют 100% от их годовых доходов. В результате деньги потребителей тратятся на обслуживание кредитов. План Байдена, как отмечено выше, предусматривает обратное – финансовую поддержку финансового сектора и сохранение мировой финансовой элиты при разрушении реального сектора США.

Трамп заставил ФРС сменить свою политику, хотя это было чрезвычайно непросто. Дело в том, что сегодня доходность капиталов в среднем в мире отрицательная. Здесь самый наглядный показатель – это доходность по депозитам. В Западной Европе он уже отрицательный, что означает, что капитал не воспроизводится. По данной причине руководство ФРС, представляющее интересы как раз финансовых элит, решило, что надо поднять ставку. В США ставка была нулевой, то есть кредитование реального сектора экономики было убыточным (точнее, стимулировалось за счёт эмиссионных механизмов). Трамп активно выступил против поднятия ставки и, с учётом развития кризиса, в конце концов настоял на своём.

Именно эта ситуация вызвала такое жёсткое (с нарушением практически всех «неписаных» правил) противодействие Трампу со стороны сторонников финансистов, в том числе Демократической партии США. Но в базе всё равно лежит принципиальный вопрос о том, как будут распределяться эмиссионные деньги и о судьбе реального сектора экономики США и мировой долларовой (бреттон-вудской) системы.

  • Экономическая ситуация в Германии

Германия является основой экономики Евросоюза, который, формально, сравним с США по масштабам ВВП и рынка. Однако, сравнивать их достаточно сложно, поскольку бреттон-вудская система разделения труда построена на долларе и в этом смысле положение США резко выделяется среди других стран мира. Попытки «завершить» бреттон-вудскую реформу и вывести эмиссию «мировой валюты» из-под юрисдикции США в 2008-2011 годах (проект «центробанка центробанков»), то есть уравнять США в правах с другими странами, завершилась неудачей летом 2011 года после «дела Строс-Кана».

Идея Евросоюза заключалась, в первую очередь, в том, чтобы создать самодостаточную систему разделения труда, которая бы обеспечивала развитие за счёт внутреннего спроса. Однако уже в 80-е годы прошлого века такое развитие не могло осуществляться без эмиссионной накачки спроса и/или существенного профицита внешнеторгового баланса. По этой причине развитие ЕС совершенно невозможно без использования долларового спроса, как на экспорт из ЕС, так и внутри его экономической системы, в которой эмиссия евро, во многом, происходит под экспортный долларовый доход.

Это значит, что экономика ЕС вообще и Германии в частности принципиально зависят от политики США в отношении доллара. Все попытки создать независимую экономическую систему на базе Германии пока обречены, тем более, что и США активно следят за тем, чтобы ЕС и Германия не проявляли избыточной самостоятельности (в качестве примера можно, например, привести пример проект «Северный поток-2).

При этом «люфт» в кредитно-денежной политике ЕС значительно меньше, чем в США, в частности, аналогов «плана Трампа» и «плана Байдена» здесь быть не может, речь идёт о некоторой сбалансированной политике, с ориентацией на реальный сектор и поддержкой жизненного уровня населения (основные страны ЕС поддерживают лево-либеральную политику в отличие от правого консерватора Трампа и правого либерала Байдена). По этой причине говорить о развитие ситуации в Германии можно только исходя из логики реакции немецкой экономики на те или иные действия США.

Таким образом, предметом нашего доклада является описание «коридора возможности» развития экономики Германии в предположении, что «план Трампа» и «план Байдена» будут реализованы во всей своей чистоте. Разумеется, в реальности политика США будет промежуточной (хотя и ближе к одному из вариантов, в зависимости от того, чем закончатся выборы), соответственно, и результаты для экономики Германии будут промежуточными.

Кроме того, нужно учитывать, что власти ЕС (в частности, ЕЦБ) и собственно Германии могут так или иначе усиливать или ослаблять внешние факторы, действующие со стороны США. Точно оценить эту работу мы не можем, поскольку принятие соответствующих решений будет носить политический характер, но можем предположить, что целью будет минимизация негативного влияния на экономику Западной Европы.

Фактически, наш доклад описывает «вилку» показателей, в которой будет развиваться экономическая ситуация в Германии в ближейшие годы.

  • Метод динамического моделирования

Для прогнозирования влияния реализации планов Байдена и Трампа на экономику Германии мы использовали метод динамического компьютерного моделирования. Он был разработан в последние 50 лет доктором экономических наук А.А. Кугаенко, который опубликовал по теме исследований значительное количество монографий, в том числе переведённых на английский язык[2] [3].

Динамическое моделирование – это один из экономико-математических методов, который значительно отличается от других, применяемых в настоящее время. Он предназначен для отображения сложных объектов – социально-экономических систем. Под социально-экономической системой будем понимать такой комплекс, в который входит, как минимум, производство и потребление продукции. Другие компоненты этого комплекса, которые возможно моделировать дополнительно – экология, управление обществом, оборона, демография и другие.

Модели социально-экономических объектов различаются по методам, используемым для их построения. Соответственно, модели могут быть:

  1. статическими, то есть со структурой, неизменной во времени, или динамическими – с переменной структурой;
  2. статистическими – в них продлеваются в будущее ряды прошлых статистических данные либо используются вероятностные подходы – или детерминированными, в которых результаты моделирования вполне определённы и зависят только от меняющихся свойств самой модели;
  3. линейными, построенные только на линейных внутренних связях элементов, или нелинейными и т. д.

Эти альтернативы принципиально различны с точки зрения отображения социально-экономических систем и получаемых результатов моделирования. Чтобы модели соответствовали социально-экономическим системам, они должны быть динамическими, детерминированными (то есть построенными без использования случайных величин) и нелинейными.

Статическое и динамическое моделирование

Статическое моделирование отличается от динамического тем, что в моделях предусматривается неизменная внутренняя структура, которая сохраняется при получении расчётов. В статической модели используются зависимости между параметрами, сложившееся на определённый момент, и предполагается, что это соотношение не меняется во времени. В реальной экономике всё не так: любые связи и соотношения, которые удаётся понять и зафиксировать, постоянно меняются, хотя скорость этих изменений может быть совершенно разной. При динамическом моделировании значительная часть параметров непрерывно меняется, а это как раз и происходит в отображаемых социально-экономических системах.

В современной практике экономических расчётов широко используются статические методы: линейное и нелинейное программирование, балансовый и другие методы. Из-за постоянной структуры моделей эти методы используются на коротких интервалах времени, так как любая экономика обладает инерцией, но не годятся для длительных прогнозов. Попытки обойти этот недостаток усложняют расчёты, но не приводит к нужным результатам.

Метод динамического моделирования (МДМ), который используется в наших моделях, предназначен для прогнозирования на неограниченных интервалах времени. При этом в ходе моделирования меняется структура модели, точно так же, как это происходит в реальной экономике. Эти изменения зависят от того, как была сделана исходная модель, и от любых подвижек, возникших в ходе моделирования до момента наблюдения результатов прогнозирования. Изменения могут создаваться двояко: автоматически, самой моделью, и в результате управления. Модели снабжаются средствами управления: можно в любой момент изменить любые параметры, которые составляют экономическую стратегию (налоговые ставки, тарифы, квоты, возможные внешние влияния и другие). Для того, чтобы модель была динамической, она должна содержать в своём составе хотя бы один динамический элемент (например, оператор интегрирования).

Важная особенность МДМ – обязательное отображение различных ресурсов. Они моделируются двумя способами: в виде потоков, которые показывают количество ресурсов – сколько их произвели, переместили или использовали за единицу времени – и в виде накоплений, когда просто отображается количество ресурсов. Например, к потокам ресурсов относится натуральный объём отраслевого выпуска – единицы продукции в год, квартал; выручка предприятия, средний доход членов социальной группы – единиц денег за год или месяц и т. д. Накопления же моделируют запасы ресурсов в штуках или тоннах, деньги на счетах в миллионах рублей или в других валютах и пр.

Другая важная особенность МДМ – возможность реализации в модели непрерывных процессов, которые часто не гладкие (например, ступенчатые). Статические методы расчётов не выявляют быстрых изменений параметров, что приводит к заметным ошибкам в результатах, тогда как динамическое моделирование позволяет отражать скачкообразные изменения параметров, что значительно повышает корректность проектируемого управления.

​Статистические и детерминированные модели

​Детерминированные и статистические модели различаются по видам используемых алгоритмов. В статистических моделях алгоритмы базируются на прошлых статистических показателях или определяют значения параметров с помощью случайных чисел. Детерминированные модели основаны на алгоритмах, отражающих зависимости одних параметров от других. Эти алгоритмы формализуются на основе гипотез, некоторые из которых уже проверены практикой, а другие подлежат дальнейшей проверке на достоверность.

При создании моделей социально-экономических объектов использование методов математической статистики (определение корреляции рядов данных и т. п.) для получения прогнозов весьма рискованно, поскольку определённые соотношения параметров возникают в конкретные исторические моменты при сочетании многих причин, совокупность которых неповторима. В реальной экономике всегда есть минимальное количество одинаковых ситуаций – напротив, в основном там происходят уникальные процессы, которые постоянно меняются во времени. Невозможно получить адекватные, стабильные соотношения параметров, если они наблюдаются в ходе статистически независимых событий. Кроме того, даже если когда-то в прошлом на основе статистических методов были получены связи параметров (в нашем случае – социально-экономических), то перенести на будущее эти связи возможно только при соблюдении следующих условий:

  1. модели построены в границах исходных постулатов математической статистики;
  2. моделируемый объект (как и модель) обладает стационарной структурой связей элементов.

Из постулатов математической статистики в данном случае важны следующие:

  1. количество испытаний должно быть настольно велико, чтобы их увеличение не меняло результаты;
  2. все испытания проводятся в одинаковых условиях;
  3. результаты испытаний не должны влиять друг на друга;
  4. испытания не позволяют выявить причинно-следственную зависимость параметров, а только устанавливают тесноту связей между ними.

Нарушение даже одного постулата математической теории – а они нарушаются при любой экстраполяции статистических данных – на практике всегда приводит к существенным ошибкам. Следовательно, применение методов математической статистики, оперирующей случайными событиями, недопустимо для прогнозирования процессов в социально-экономических объектах и для подготовки управленческих решений. Использование статистического анализа прошлого для целей управления экономикой аналогично управлению автомобилем, при котором водитель наблюдает дорожную ситуацию, глядя не вперёд, а в зеркало заднего вида.

Как однажды заметил Э.С. Бир, теоретик и практик так называемой «второй волны» кибернетики, «…понятие случайности аналогично понятию непредсказуемости. Дело в том, что по крайней мере можно утверждать, что любое событие непредсказуемо лишь постольку, поскольку мы не понимаем его причинного механизма». Из этого следует, что чем тщательнее описан моделируемый объект, тем меньше в описании должно быть случайного и, напротив, больше – определённого (детерминированного).

Статистический подход привнёс в экономическую практику метод экстраполяции данных. Показатели прошлых периодов выстраиваются в некий тренд, который продлевается в будущее. Использование такого приёма недопустимо, поскольку показатели необоснованно изменяются как бы сами собой, без влияния других факторов. На самом деле показатели изменяются не от времени, а от воздействия различных факторов, которые тоже подчиняются определённым закономерностям. Подвижная социально-экономическая структура порождает в прошлом процессы, отражённые в статистике, но в будущем структура меняется, что создаёт новый характер процессов. В социально-экономическом объекте сохраняются только общие законы взаимовлияния факторов, а структуры внутренних связей подвергаются изменениям. Статистика, следовательно, отражает состояние объекта только в отдельные моменты прошлого. При экстраполяции совершается две ошибки:

  1. сохраняется стационарная структура объекта, а отсюда необоснованно допускается сохранение в будущем выявленных закономерностей по своему характеру и месту проявления;
  2. утверждается монолитность алгоритмов преобразования внутри нестационарного объекта, чего не может быть по определению. 

Таким образом, статистические методы не позволяют получить корректные прогнозы развития общества, а детерминированные методы открывают возможности прогнозировать будущие процессы.

Необходимо в то же время учесть, что выразить социально-экономические закономерности можно только в результате статистического анализа прошлых событий и причин. Только обобщая большое количество явлений и статистически анализируя вызвавшие их причины, можно описать некоторые общие зависимости. Мощный математический аппарат статистики целесообразно использовать для формализации социально-экономических процессов с учётом различных факторов и связей явлений.

Статистическая информация о прошлом позволяет лишь оценить постфактум ранее принятые управленческие решения. Вместе с тем, если удаётся раскрыть сущность взаимосвязей параметров объекта, сложившихся в прошлом, но независимых от времени, то возникает возможность найти закономерности этих связей, которые с определёнными оговорками можно использовать для построения динамических моделей. При этом важно подбирать параметры не произвольно, а таким образом, чтобы они действительно зависели друг от друга. Кроме того, статистические данные позволяют сформировать стартовые значения параметров динамической модели для прогнозирования её будущей динамики.

Детерминированный подход при динамическом моделировании социально-экономических объектов основан на гипотезах о связях параметров объекта и исходных структурах этих связей. При этом необходимо помнить, что действующие правила ведения хозяйства могут соответствовать объективным законам функционирования объекта, но могут и препятствовать их проявлению. Поэтому одна из главных задач моделирования – проверка хозяйственного механизма на адекватность законам социально-экономического развития, а также выявление интервалов времени, когда применимы директивы хозяйственного механизма.

В ходе моделирования нередко можно обнаружить неожиданные изменения параметров модели. Чтобы найти причины этих изменений, необходимо неоднократно повторить прогноз на модели с повторением всех ранее выполненных управленческих воздействий (если эти воздействия не изменять, они автоматически повторяются при новом моделировании). В детерминированных моделях, где не используются случайные числа, всегда будут повторяться результаты предыдущего моделирования. Это позволяет обнаружить место и время возникновения в модели исходной причины неожиданных результатов прогнозирования, а также определить причинно-следственные цепи, по которым передаётся воздействие от места и времени возникновения исходной причины к месту и времени проявления неожиданного результата.

​Линейные и нелинейные модели

При создании экономико-математических моделей традиционными методами основное внимание уделяется линейным способам формализации свойств объекта (линейное программирование, теория игр, факторный анализ, методы оптимизации и т. д.). Однако по мере детализации модели линейное отражение всё меньше отвечает требованиям практики. В реальной жизни линейные зависимости практически отсутствуют. Как показал опыт моделирования социально-экономических объектов, наличие в модели даже одного неизменного коэффициента на продолжительном интервале времени всегда приводит к разрушению модели, чего не скажешь о реальной экономике, где длительные линейные связи отсутствуют. Поэтому постоянные нормативные значения нужно заменять в модели на переменные. ​

Для корректного моделирования необходимо учитывать меняющиеся ограничения, действующие на потоки ресурсов, возможности производственных фондов, скорость развития отдельных секторов экономики и т. д. Кроме того, очень важно учитывать динамику интенсивности и порога чувствительности модели к разного рода воздействиям, изменение этих воздействий и влияние социально-психологических факторов (привыкание, усталость, зависимость целей от времени и состояния объекта). Моделирование должно отражать изменение социальных, производственных и иных структур.

Математическое описание нелинейных связей модели, если они сформулированы, не представляют больших сложностей. Сложно создать работоспособную нелинейную модель, поскольку необходима её длительная настройка, а использование сопряжено с нетривиальным поиском первопричин возникающих результатов моделирования.

Структурные изменения постоянно возникают как в нелинейной модели, так и в отображаемом объекте. Одни внутренние связи исчезают, другие возникают, поэтому говорить о конкретной структуре модели можно только для определённого момента времени, а в иной момент структура изменится, то есть по сути возникнет другая модель. Структурные изменения зависят не только от исходного математического описания оригинала, но и во многом от моделируемого хозяйственного механизма.

Экономика – это целенаправленная деятельность людей в управлении ресурсами, основанная на сопоставлении прогнозируемых приобретений и потерь ресурсов с планируемыми затратами ресурсов, необходимыми для достижения поставленных целей. Сами же цели постоянно изменяются. Например, вначале экономике требуется «выжить», потом появляется необходимость в «равноправии с конкурентами», а впоследствии целью становится «лидерство» на рынке. Поэтому в связи с постоянными изменениями экономической структуры, целей управления, внутренних условий и внешних воздействий необходимо непрерывное взаимодействие подсистемы планирования и прогнозирующего инструмента для создания стратегии национальной экономики.

Экономический прогноз необходим для формирования стратегии достижения экономикой изменяющейся социально-экономической цели, а план необходим для разработки технологии и расчётов управления ресурсами на основании сформированной стратегии достижения цели.

Динамическая модель социально-экономического объекта с множеством обратных связей, нестационарной структурой и нелинейными преобразованиями параметров для неподготовленного пользователя представляется «черным ящиком» со случайным переключением связей элементов модели. Однако все изменения структуры динамической модели полностью детерминированы, а возникающие процессы, внешне похожие на случайные, на самом деле являются детерминированными, порождаемыми сложной нестационарной структурой, которая изменяется по нелинейным, но вполне определённым алгоритмам.

Инструмент ДИН

Инструмент ДИН предназначен для того, чтобы спрогнозировать неприятности при любом варианте управления. Цель его применения – поиск стратегий управления, не допускающих кризисы. С помощью ДИН моделируется динамика сложных нелинейных экономических объектов с нестационарной архитектурой и множеством обратных связей. Прогнозирование выполняется на моделях, представляющих собой связанные системы нелинейных дифференциальных уравнений с обратными связями, одни из которых развивают экономику, а другие разрушают её.

Практика моделирования показала, что для моделей – а значит, и для реальных объектов – наиболее губительным является длительное ускорение. Если ускорение происходит даже по единственному параметру в течение одного года или дольше, модель начинает «разваливается». Ускорение «заражает» другие параметры, активируя в модели положительные обратные связи. Лавину ускорения очень скоро становится невозможно остановить за счёт перераспределения ресурсов, и происходит экономический крах. Если ускорение возникло, то иногда его можно приостановить, только изменив структуру экономики. В этом случае очень действенным изменением является усиление планового начала в экономике. Бескризисная экономика возникает при достижении необходимого баланса рыночного и планового механизмов.

Таким образом, крайне важно уметь предсказать ускорения и найти их причины. Инструмент ДИН нужен, чтобы предотвращать катастрофы. Требуется прогнозировать причины продолжительных ускорений.

В «спокойно» развивающейся системе (без кризисов) должен соблюдаться непрерывно изменяющийся баланс не только между количеством положительных и отрицательных обратных связей, но и баланс интенсивностей влияний этих связей.  В системе ДИН для такого баланса часто применяются автоматические алгоритмы (экономические «автопилоты»), управляющие сигналами обратных связей, что способствует бескризисному консервативному развитию, т.е. развитию экономики с постоянной скоростью без продолжительных ускорений.

ДИН предусматривает создание моделей с целью корректного отражения существующих социально-экономических систем. Любые связи между отдельными переменными моделей должны быть проверяемыми и обоснованными – в частности, отображать связи параметров, аналогичные взаимодействию объектов и явлений в реальной жизни. Встроенные алгоритмы управления перераспределяют ресурсы и меняют экономические структуры во времени по критерию недопущения кризиса. Они воспроизводят комплекс экономических, финансовых, социальных, политических и других структур, изменения которых порождают не очевидные ситуации в будущем. На любом шаге прогноза можно изменить параметры управления, тем самым моделируя предполагаемые шаги по управлению реальной экономикой.

Цель применения ДИН – поиск стратегий управления, не допускающих продолжительные кризисы. С помощью ДИН моделируется динамика социально-экономических объектов, которые характеризуются, как

  1. сложные (порождающие хаос);
  2. нелинейные (с изменяющимися операциями преобразования сигналов);
  3. динамические, моделирующие изменения скоростей и ускорений параметров объектов, которые обладают изменяющейся (нестационарной) структурой и содержат множество обратных (положительных и отрицательных) связей, а также множество перекрестных (встречных) связей (которые не являются кибернетическими обратными связями).

Анализ результатов прогнозирования показывает, что одним рычагом управления невозможно получить удовлетворительные результаты на больших интервалах времени. Необходимы непрерывные управления многими рычагами и, что самое важное, необходим корректный «подбор» моментов времени, последовательности и интенсивности применения каждого рычага управления.  Причем следует иметь ввиду неодинаковую чувствительность нелинейной динамической системы к управляющим воздействиям в разные интервалы времени ее «жизни», она всегда будет различной.

Результатами применения инструмента ДИН являются не будущие состояния социально-экономических объектов, а прогнозы изменений параметров этих объектов (прогнозы изменения скоростей и ускорений параметров и изменений экономических структур) под воздействием управленческих решений и внешних влияний. При этом на основе прогнозных данных можно оценивать эффективность решений комплексно, с учётом как непосредственных откликов объекта воздействия, так и косвенных последствий для других объектов, но также, что очень важно, не только ближайшие, но и отдалённые последствия принимаемых решений на всём интервале прогнозирования.

На базе применения ДИН обеспечивается:

  1. тестирование программ экономического развития, а также отдельных важных решений в границах имеющихся ресурсов и предполагаемых внешних воздействий, поиск бескризисных стратегий управления макроэкономикой в условиях внешнего (международного) воздействия;
  2. прогнозирование (от 1 года до 5-10 лет) реализации программ социально-экономического развития, включая экономическое и военно-политическое взаимодействие с другими странами;
  3. обучение навыкам и приемам управления динамикой экономических объектов с использованием тренажеров, типовых модулей и алгоритмов отражения экономической. Управление реализуется доступными в реальной жизни «рычагами» управления экономическими, финансовыми, социальными и др. объектами, отражёнными в моделях;
  4. деловые игры в виде тренинга и экономического практикума ведения бизнеса в условиях рынка с конкуренцией или кооперацией (деловые игры нескольких участников, где алгоритмы рынка и поведение потребителей результатов бизнеса моделируется на компьютере, а бизнес управляется игроками);
  5. тестирование персонала компаний для их повышения по службе или при конкурсах на замещение вакансий.

Для прогнозирования социально-экономической динамики имеется:

  1. система (программное обеспечение) и технология динамического моделирования ДИН прогнозируемых объектов; 
  2. методы динамического моделирования системы, нелинейных, дифференциальных уравнений с нестационарной структурой и множеством различных обратных связей (это моделирование позволяет получать детерминированные хаотические процессы, т.е. полностью неожиданные изменения будущей динамики);
  3. специальный уникальный интерфейс для одновременного управления моделью с помощью многочисленных управляющих параметров и наблюдения за прогнозируемыми результатами;

Инструмент ДИН – это результат ведущихся более 40 лет разработок в области динамического компьютерного моделирования, по этой тематике было опубликовано более 10 монографий с описанием синтеза экономико-математических моделей сверхвысокой сложности.

Инструмент ДИН корректно отражают будущую динамику​ процессов в следующих сферах:

  1. производство,
  2. уровень и качество жизни социальных групп населения (как в стране, для которой составляются модельные прогнозы, так и в других странах), индекс социальной напряженности,
  3. параметры социальных групп населения (безработица, уровень финансовых накоплений в банках, индекс интеллекта, доля времени оплаченного досуга, индекс потребности в бытовых услугах, индекс обеспеченности в жилье и многое другое);
  4. демография и миграция,
  5. система народного образования (среднее и высшее образование, переподготовка существующих кадров и т. п.),
  6. оборонная промышленность,
  7. внешняя торговлю,
  8. всех сопряженные между собой контуры финансовой динамики (налоги, кредиты, цены, инфляция, валютные обмены и т. д., множество других параметров и показателей, которые могут изменяться в результате предполагаемых управленческих воздействий),
  9. первопричин создания и распада международных коалиций (союзов, блоков и т. п.) и влияние этих процессов на национальную экономику.

Кроме того, существует несколько десятков «стандартных» (исходных) модельных модулей (т. е. макетов моделей), которые могут быть доработаны до уровня рабочих моделей. К таким исходным модулям относятся, например, модели динамики:

  1. рыночного ценообразования товаров на рынке продаж, включая непрерывное изменение коэффициента эластичности спроса на товар от изменения цены на него с учетом множества непрерывно изменяющихся внешних условий рынка;
  2. феномена моды на что-либо (товары, музыку, политику и т.п.);
  3. конкуренции коммерческих банков;
  4. конкуренции предприятий.

  • Моделирование результатов выполнения планов

Представленные здесь прогнозы выполнения планов Байдена и Трампа для Германии разработаны на специальных компьютерных моделях. В них моделируется экономика Германии, которая, как и всякая другая экономика, представляет собой сложную систему взаимосвязанных объектов, которая постоянно меняется во времени.

Модели, построенные с использованием статистических методов, базируются на прошлых статистических показателях или на выборке случайных значений. Однако проблема в том, что любая экстраполяция статистических данных, так же как использование случайных значений, всегда приводят к существенным ошибкам. Это не позволяет использовать такие методы для прогнозирования социально-экономических процессов и подготовки управленческих решений. Применять прошлую статистику для управления экономикой – это примерно то же, что управлять автомобилем, глядя не вперёд, а в зеркало заднего вида. Точно так же недопустимо использовать традиционные наборы сценариев – «пессимистический», «оптимистический» и «наиболее вероятный». Сценариев может быть сколько угодно, это зависит от выбранного способа управления.

Наши детерминированные модели основаны на алгоритмах, отражающих связи внутри реальной экономики. При этом действующие правила ведения хозяйства могут стимулировать экономическое развитие, но могут и препятствовать ему. Поэтому одна из главных задач моделирования – проверить хозяйственный механизм на адекватность, а также найти интервалы времени, на которых действующий хозяйственный механизм не приводит к кризисам.

В практике моделирования часто используются линейные методы (линейное программирование, теория игр, факторный анализ, методы оптимизации и т. д.). Но чем детальнее модели, тем меньше линейные методы показывают реальную картину. В реальной жизни линейные зависимости почти отсутствуют. Если в модели есть неизменные параметры, то на длительных интервалах времени модели всегда разрушаются. Поэтому постоянные значения в модели нужно заменять на переменные. ​

Мы используем нелинейный метод моделирования. Он позволяет учитывать меняющиеся ограничения и вообще любые изменения социальных, производственных и иных структур, которые постоянно возникают в отображаемом объекте. Одни внутренние связи исчезают, другие возникают, поэтому говорить о конкретной структуре модели можно только для определённого момента времени. Далее структура модели изменится, то есть, по сути, возникнет другая модель. Структурные изменения зависят не только от исходного описания объекта, но и во многом от моделируемого хозяйственного механизма.

Результаты прогнозов влияния на экономику ФРГ планов Байдена и Трампа (рис. 6 и рис. 7) были спрогнозированы на моделях, которые обладают требуемыми свойствами (модели динамические, детерминированные и нелинейные).

При прогнозировании была учтена пандемия COVID-19, при которой значительное количество работников остаётся дома, работая удалённо или не работая совсем. Это привело к снижению выпуска продукции в натуральном выражении, а также к снижению ВВП. На рисунке эти графики ведут себя по-разному, поскольку выпуск продукции жёстко связан с ресурсными ограничениями, а формирование ВВП обладает значительной инерционностью. Кроме ограниченного выхода на работу, в модели была использована гипотеза о падении объёмов выданных кредитов из-за снижения стоимости акций предприятий. Это дополнительно повлияло на падение производства и ВВП, причём даже после окончания пандемии. Дополнительно на третий год моделирования было принято, что в результате распада мировых рынков ФРГ лишается торгового профицита. Прогноз оказался следующим.

Рис. 6

Меры в рамках реакции экономики Германии на «план Байдена» направлены на поддержку финансового сектора. При этом предприятия реального сектора, во-многом, теряют возможность кредитования, поскольку все их активы быстро падают в цене (рис. 6). Аналогичные меры в случае ФРГ приводят к тому, что натуральный выпуск продукции, измеренный в тоннах, киловатт-часах и прочих количественных показателях, падает более чем в 4 раза за 3 года. Валовой внутренний продукт (ВВП), рассчитанный в текущих ценах (колебания ВВП в начале и в конце периода моделирования вызваны динамикой текущих цен), падает примерно с такой же скоростью. Если рассчитывать ВВП в неизменных ценах, его падение будет ещё заметнее.

Рис. 7

При реализации в США «плана Трампа» в Германии удаётся избежать сокрушительного сценария (рис. 7), хотя и в этом случае есть падение обоих показателей. В этом варианте стабилизация экономики достигается за счёт протекционистских мер, направленных на оказание помощи нефинансовым предприятиям, прежде всего промышленности, энергетике, транспорту, сельскому хозяйству и связанным с ними отраслям. Поддержка экономики происходит за счёт приобретения государством и ЕЦБ акций и других ценных бумаг предприятий, что увеличивает стоимость акций и открывает возможность кредитования.

При реализации обоих планов происходят структурные изменения в экономике, связанные с ускоренным падением производства услуг, спрос на которые снижается быстрее всего (рис. 8 и рис. 9).

Рис. 8

Рис. 9

В ФРГ при реализации мер поддержки экономики в ситуации реализации в США «плана Байдена», значительнее растёт безработица и существеннее падают объёмы внешней торговли и доходы бюджета (рис. 10-12).

Рис. 10

Рис. 11

Рис. 12

При реакции на «план Трампа» меньше растёт соотношение государственного долга и ВВП, а также меньше снижаются объёмы кредитования корпораций и населения. В случае «плана Байдена» происходит всё наоборот (рис. 13-14).

Рис. 13

Рис. 14

В случае реализации в США «плана Трампа» Германию ожидает меньшее падение совокупного экспорта и доходов населения по сравнению с «планом Байдена» (рис. 15-16).

Рис. 15

Без заголовка_37Рис. 16

Таким образом, для экономики Германии явно предпочтительней «план Трампа», хотя от самой Германии тут практически ничего не зависит. Но понимание масштаба тех изменений, которые описывает приведённое выше моделирование, может позволить властям Германии разработать меры противодействия, которые бы позволили минимизировать негативные последствия кризиса.

  • Источники статистических данных об экономике США

Государственный долг

Долг населения

Долг корпораций

Добавленная стоимость финансового сектора

Прибыль финансового сектора

  • Источники статистических данных об экономике ФРГ

Отраслевые данные и ВВП

[1] Здесь и далее расчётные показатели получены по данным сайта

[2] Кугаенко А.А. Экономическая кибернетика: учеб. пособие. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: Вузовская книга, 2015. – 880 с.: ил. Тираж 300 экз. ISBN 978-5-89522-261-4

[3] A.A. Kougaenko. Economic Cybernetics. Study guide. Moscow, Capital and Culture, 2018. – 814 p.


Заметили ошибку в тексте? Сообщите об этом нам.
Выделите предложение целиком и нажмите CTRL+ENTER.


Оцените статью

Спасибо за обращение

Вам запрещено оценивать комментарии.
Обратитесь в администрацию.