Таблица 1.
N
|
Коэфицент замещения зп
|
Максимальная пенсия
2061 год
|
Максимально возможное число пенсионеров*
|
Максимальные расходы в первый год
драм
|
Стоимость одного года
|
1
|
40%
|
503855.9636
|
44239
|
22,290,215,537.62
|
10720.33
|
2
|
30%
|
377891.9727
|
44239
|
16,717,661,653.21
|
8040.25
|
3
|
25%
|
314909.9773
|
44239
|
13,931,384,711.01
|
6700.21
|
*Под максимально возможным числом пенсионеров подразумевается число людей в возрасте 18 лет (в момент перехода на новую систему), доживших до пенсионного возраста (в данном случае предполагается 0-ая смертность и миграция)
|
Источник: ADS Draft Ministry of Finance of RA, National Statistic Service of RA
1.2. Минимальная потребительская корзина для пенсионеров
Другим методом подсчета пенсий может стать связь пенсий и МПК. В данном В данном случае государство, назначает отношение максимальной пенсии к минимальной потребительской корзине для пенсионеров.
Необходимость существования отдельной потребительской корзины для пожилого населения об'ясняется тем фактом, что структура потребленя пожилого населения сильно отличается от структуры потребления работоспособного населения. Как результат ИПЦ для пожилого и молодого населения сльно отличается. Как следствие государство может переплатить или недоплатить пенсионерам.
Заметим, что аналогичные идеи были представленны в конгрессе США и в Израйле, однако на данный момент обе концепции находятся в стадии разработки.
Необходимость данного вида ИПЦ (потребительской корзины), не уменьшается при переходе на систему индивидуальных пенсионных счетов, так как регулирующий орган должен находить баланс между допустимой рисковостью вложений и инфляцией, в данном случае ИПЦ. Тогда отдельная МПК для пожилого населения позволит более точно спрогнозировать инфляцию, а следовательно и установить соответствующую норму доходности.случае государство, назначает отношение максимальной пенсии к минимальной потребительской корзине для пенсионеров.
В виду отсутствия возможности оценки МПК для пенсионеров, за основу была взята минимальная потребительская корзина.Было сделанно предположение о том, что ИПЦ будет равен уровню инфляции, который зафиксируется на уровне в 4.5% в год. Пенсии подсчитываются по аналогичной системе приведенной в Модели 1.1, однако с той разницей, что место средней заработной платы в данном случае занимает минимальная потребительская корзина. Тогда:
P = K * T
K = R * B / M
Где P- размер ежемесячной пенсии,K- стоимость одного года прожитого в РА, T- количество лет прожитых на территории РА,R- коэфицент покрытия минимальной потребительской корзины ,B- стоимость МПК на данный период, M- максимально возможное число лет прожитых в РА.
В данно случае при прогнозировании расходов и стоимости одного года за основу был взята МПК 2061 год, в случае неизменного списка товаров и консантной годовой инфляции в 4.5% (см. таблица 2).
Таблица 2.
N
|
Коэффициент замещения, % от МПК
|
Максимально возможное число пенсионеров
|
Максимально возможные расходы
|
Стоимость одного года
|
1
|
140
|
44239
|
6,095,299,886
|
11481
|
2
|
120
|
44239
|
5,224,542,759
|
9841
|
3
|
100
|
44239
|
4,353,785,633
|
8201
|
Источник: ADS Draft Ministry of Finance of RA, National Statistic Service of RA
В данном случае расходы намного меньше, однако стоит учесть, что прогноз неточен и применяется скорее для показательных рассчетов чем для определения реальных расходов государства.
Таким образом предложенные модели могут решить проблему выпадения сельского населения из системы, а также помогут более тщательно планировать бюджет и расходы государства на систему, также стоимость каждого года может послужить стимулом к тому, чтобы человек остался в РА.
Гаврилов Виктор Петрович
к.э.н., ИЭ РАН
ПРИРОДНО-КЛИМАТИЧЕСКИЕ ЦИКЛЫ И ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ
ОБЩЕСТВА И ПРИРОДЫ
Процесс эволюции человеческого общества неразрывно связан с природой. Более того, наличие благоприятных природных условий предопределяет существование человечества. Но природные факторы изменчивы и они могут стать такими, при которых оно не сможет выжить. И такая вероятность может превратиться в реальность уже в ближайшие десятилетия.
Природно-климатические условия на Земле подвергаются цикличным изменениям. Через определенные интервалы времени на нашей планете возникают похолодания (оледенения)и потепления. Последний ледниковый период закончился около 10 тыс. лет назад, после чего стало наступать постепенное потепление. Именно в этот период возникли и развивались известные науке цивилизации, включая и современную.
Похолодание на Земле способствует сокращению испарения и повышению влажности внеледниковой территории. В замкнутых бассейнах за счет увеличения речного стока повышается уровень воды, они переполняются и заливают окрестности. В то же время понижается уровень воды в открытых и полузамкнутых морях. В максимум оледенения (20-18 тыс. лет назад) уровень мирового океана понижался, по разным оценкам, на 90-115 м. Достигнув максимума ледники начинают отступать. Отступление ледников и возвращение к прежним доледниковым природно-климатическим условиям происходит примерно в 5 раз медленнее, чем их наступление. При этом все природные процессы протекали в обратном порядке: климат аридизировался (иссушался), уровень внутренних водных бассейнов снижался, а мировой океан наполнялся и возвращался к прежним берегам.
Помимо «большого ледникового периода» на Земле возникают и «малые ледниковые периоды», наступающие каждые 1850 лет. С соответствующей периодичностью на планете происходят и изменения природно-климатических условий по сценарию: похолодание и переувлажнение континентов – потепление и иссушение земной поверхности.
Это явление было открыто палеоклиматологом О. Петтерсоном и географом А.В. Шнитниковым. В начале ХХ века О. Петтерсон опубликовал свою гипотезу о космической обусловленности колебаний климата в послеледниковый период на Земле. В соответствии с этой гипотезой плоскость лунной орбиты постепенно меняет свое положение и примерно через каждые 1800 лет оказывается совмещенной с плоскостью земной орбиты. В результате происходит суммирование приливообразующей силы Луны и Солнца с возрастанием ее на 12% по сравнению с наименьшими значениями.
Указанная сила приводит к возникновению в океане внутренних волн, поднимающих к поверхности огромные массы холодной воды, которая охлаждает и насыщает влагой воздух и тем самым – климат Земли. В 1957 г. советский географ А.В. Шнитников на основе обобщения огромного фактического материала в своей книге «Изменчивость общей увлажненности материков Северного полушария» выделил и описал 1850-летние климатические периоды послеледниковой эпохи, соответствующие космическим циклам О. Петтерсона. Таким образом, ритмы Петтерсона-Шнитникова оформились в стройную систему знания, но они не стали общеизвестными8.
Циклические изменения природно-климатических условий выступают глубинной причиной больших и малых переселений народов и гибели цивилизаций, так как при наступлении пиковых значений этих изменений, некоторые территории становились невозможными для жизни людей. Следовательно, существование цивилизаций и благополучие человечества определяется состоянием природы и ее циклических изменений. Но на состояние природы оказывает непрерывное негативное воздействие и само человечество. С развитием общества, с расширением познания человека об окружающем его мире это воздействие нарастает. При этом человечество не обладает знаниями об экологической емкости планеты и возможно уже теперь она находится у той опасной черты, за пределами которой возникнут необратимые процессы, способные привести к глобальной экологической катастрофе.
Негативные изменения в природной среде, связанные с человеческой деятельностью, ведут к сокращению площади лесов, загрязнению атмосферы, мирового океана, почвы, рек, озер, подземных вод и представляют все возрастающую угрозу не только здоровью, но и будущему человечества.
Инновации, реализуемые мировым сообществом в промышленной и сельскохозяйственной деятельности, далеко не всегда учитывают их экологические последствия. Поэтому инновационный рывок в той или иной антропогенной деятельности может и не осуществиться, если человечество не сумеет кардинально изменить свои взаимоотношения с природой.
Газетов Антон Николаевич
к.э.н.
Генеральный директор
Фонд развития НПО
РАЗВИТИЕ КОВОРКИНГ ЦЕНТРОВ В РЕГИОНАХ
Методы стимулирования деловой активности, инноваций среди субъектов МСП является одной приоритетных государственных задач, при этом не только в РФ, но и во многих развитых странах: Японии, странах ЕС. Однако, каждая страна имеет свои традиции, объективные преимущества, так и недостатки.
В этой связи корректировка механизмов государственной поддержки деловой активности, в том числе в инновационной сфере, с учетом современных российских условий, является научно-практической проблемой, в том числе и по тому, что в городе Москве, система поддержки субъектов МСП подверглась существенной ревизии:
- сократил виды субсидий субъектам МСП, а деятельность фондов содействия кредитованию, микро финансовых организаций поддерживается в меньшей степени, либо не поддержки вовсе;
- снизилось общее количество организаций инфраструктуры поддержки МСП, в частности ликвидированы либо функционируют лишь номинально территориальные организации инфраструктуры в административных округах столичного мегаполиса.
Конкретной задачей по разработке механизмов стимулирования деловой активности в муниципальных образованиях является:
- формирование механизмов стимулирования, при которых прямое либо косвенное воздействие со стороны государственных/муниципальных органов власти на конкретных получателей государственной поддержки снижается в отличие от имеющихся форм и организации государственной поддержки.
В первую очередь, предусматривается разработка методов организации центров развития деловой активности в формате «коворкинг» центров, совмещающихся сервисные функции по обеспечению оборудованными рабочими местами начинающих предпринимателей, обучающими и культурно-развлекательными программами. Тем самым, формируются центры деловой активности, инноваций и развития предпринимательства в муниципальных образованиях.
Во вторую очередь, критическим оценивается механизм выделения субсидий, как прямой финансовой поддержки субъектом МСП. Предусматривается разработка новой формы этой поддержки и ее организационные процедуры, с акцентом на начинающее и инновационное предпринимательство.
Гапоненко Надежда Васильевна
член-корр. РАЕН
нач. отдела ИПРАН РАН
директор российского офиса, Миллениум проект (США)
КОНЦЕПЦИЯ СЕКТОРАЛЬНЫХ ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОРЫВА В ОБЛАСТИ НАНОТЕХНОЛОГИЙ И ФОРМИРОВАНИЯ СЕТЕВОЙ, АДАПТИВНОЙ И КОНКУРЕНТНОЙ СИС В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛИЗАЦИИ И УСКОРЕНИЯ РИТМА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
Концепция секторальных инновационных систем (СИС) начала формироваться на рубеже веков. Концепция НИС, которая долгое время находилась в фокусе и ученых, и политиков направлена на развитие основных институтов важных для всех секторов и агентов, на обеспечение институциональной макросбалансированности системы, формирование инновационного климата, инновационной культуры и взаимосвязей между основными агентами системы. Однако специфические особенности развития секторальной базы знаний, технологий и рынков требуют разработки адекватных методов анализа и оценки, а также соответствующих механизмов регулирования для поддержки секторальных институтов, сетей, рынков и СИС в целом. В глобализирующейся экономике даже технологически развитые страны не могут обеспечить лидерство на мировых рынках во всех секторах. Это предопределило сдвиг в сторону концепции СИС. Секторальные инновационные системы представляют собой сети агентов, чья деятельность основывается на единой научной и технологической парадигме и базе знаний, встроена в экономическую, социальную и институциональную среду и направлена на генерирование, диффузию и использование знаний и инноваций с целью обеспечения конкурентоспособности секторальной науки, технологий и продукции [1]. Концепция СИС является инструментом, направленным на формирование сбалансированной, адаптивной системы, позволяет выявить основные драйверы и барьеры на пути генерации, диффузии и использования знаний и инноваций, сформировать механизмы политики, адекватные специфике сектора. На этапе перехода к новой экономике ее значимость возрастает, поскольку базисные технологии нового уклада приводят к зарождению новых СИС, а традиционные системы трансформируются фундаментально. Именно поэтому особую важность приобретают проблемы обеспечения институциональной сбалансированности, развития институтов и сетей и формирования механизмов политики, адекватных новым технологиям и условиям развития. Это обусловило своего рода бум на исследования в этой области; уже выполнено ряд проектов для различных секторов и в странах ЕС, и в других регионах мира. Для России концепция СИС может стать одним из ключевых инструментов при решении поставленных Правительством задач модернизации и формирования инновационной экономики, обеспечения прорыва в высокотехнологичных секторах и снижения зависимости от экспорта энергетических ресурсов.
Автором разработаны два подхода к исследованию эволюции и трансформации, к анализу и управлению СИС, которые основываются на рассмотрении СИС как открытой, сложной, адаптивной, развивающейся системы с нелинейными взаимосвязями между агентами [1]. Первый подход – институциональный; он фокусируется на базисных институциональных подсистемах и предназначен для картирования и исследования зарождения, развития и адаптации основных институтов, для очерчивания институциональной структуры и институциональных границ системы. Для каждой институциональной подсистемы сформирована система показателей для измерения процессов генерирования, диффузии и использования знаний, оценки специализации сектора, анализа потоков финансовых ресурсов, человеческого капитала, взаимосвязей агентов и структурных изменений в системе. Система показателей комплексной оценки СИС включает в дополнение к широко используемым показателям Руководства Фраскати и Руководства Осло комплементарные показатели и позволяет оценить количественные и качественные изменения, развитие и разнообразие институтов, оценить процессы, обусловленные ростом уровня сложности СИС, концентрацию знаний в технологических областях, выявить основных игроков, а в эволюционном контексте уловить смену лидеров и факторы структурных изменений, формирующиеся сети, их структуру и соответствие возрастающему уровню сложности системы [2]. Второй подход – эволюционный; в нем выделяются базисные эволюционные подсистемы, играющие ключевую роль в эволюции, трансформации и адаптации системы; он дает возможность понять и оценить внутреннюю эволюционную логику развития системы, взаимосвязи между основными базисными подсистемами и агентами в эволюционном контексте, а также взаимодействие СИС с внешней средой [1].
Оба подхода дополняют друг друга и создают основу для более глубокого исследования механизмов развития СИС как целостных, иерархических систем, которые одновременно являются уязвимыми и устойчивыми, могут демонстрировать хаотическую динамику и согласованные упреждающие стратегии.
Использование этих подходов при реализации проекта NANORUCER 7- ой Рамочной программы ЕС позволило впервые в российской и международной практике оценить развитие СИС России в области нанотехнологий, выявить институциональные бизбалансы, тенденции и проблемы, основные драйверы и структурные сдвиги, развитие сетевого потенциала [2, 3]. В качестве информационной базы были использованы проведенные автором опросы научных организаций, нанокомпаний, венчурных фондов и объектов инновационной инфраструктуры, базы данных основных институтов СИС, материалы ОЭСР, Евростата, Европейской комиссии, ННФ США, Минобрнауки РФ, корпорации Роснано, научно-консалтинговых компаний Cientifica, Lux Research.
1. Гапоненко Н.В. Теоретические основы исследования секторальных инновационных систем.- М.: ИПРАН РАН, 2013. - 212 с.
2. Гапоненко Н.В. Секторальная инновационная система России в области нанотехнологий. – М.: ИПРАН РАН, 2013. – 336 с.
3. Gaponenko, N.V. Assessment of Russian NN activity. – Brussels: European Commission, NANORUCER, 2010. - 223 p.
4. Gaponenko, N. Building Balanced and Adoptive Sectoral Innovation System in Nanotechnology to Accelerate Scientific & Technological Breakthroughs and Improve Human Conditions. - Washington DC.: Millennium Project, 2007. - 16 p. |
