Самарина Г.П., Дорошко С.Е. Анализ хозяйственной деятельности предприятий строительной отрасли
Глава 2.5.

Солнечные циклы, закон Оукена-Чекирды, кривые Самариной по образованию

Опираясь на работы А.Чижевского, Н.Кондратьева, С.Кузнеца, В. Купецкого авторами была выдвинута гипотеза о существенном влиянии на трудовую мотивацию активной части населения солнечных циклов, и как следствие на динамику развития мировой экономики. Повышенная солнечная активность вызывает рост заболеваемости, перегрев Земли как следствие снижение урожайности, резкие перепады давления – вызывая атмосферную нестабильность, рост катастроф и т.д.

Известно, что Земля, природа есть производная деятельности вселенной и солнечной системы. Очевидно, что Солнце должно активировать или тормозить биохимические процессы человека. Эти цикличные биохимические процессы в свою очередь неизбежно воздействуют на нервную систему и далее на психическую деятельность не только одного человека, но и всего человечества. Бесспорно, что на одних людей повышенная солнечная активность влияет возбуждающе, психомоторика других тормозится. Важно определить, каких людей в момент солнечной активности больше, к какой категории можно отнести руководителей лидирующих стран мира (какова их биохимия), а также насколько обострены социально-экономические процессы в этих странах.

Опираясь на работы А. Чижевского, в которых исследовалось влияние солнечной активности на психическую деятельность человека, масс, вызывающей психологическую подавленность и/или агрессивность, нами в 1997 г. было сделано предположение о росте вероятности неконструктивного принятия решений на различных уровнях управления государством. Это должно было вызвать в 2001-2003 г.г. нарушения в экономическом развитии, в безопасности жизнедеятельности человека и может привести к военным конфликтам.

В 1997 г. с помощью модифицированного авторами Фурье анализа, учитывающего вероятностные подходы при исследовании, обработке и моделировании стохастических процессов был построен прогноз солнечной активности до 2039 г. (см. рис. 2.7). Обратите внимание, что периодичность солнечных пиков (максимальных значений) начиная с 1700 г. изменяется в диапазоне от 8 до 16 лет, среднее значение солнечных пиков за исследованный период составило 11,34 лет. Возможно, поэтому в Китае, в гороскопах принят двенадцати летний период.

Исходные данные за период 1700-1993 г. были любезно предоставлены профессором В.Купецким.

Все гипотезы, выдвинутые в 1997 г., а также построенные модели в настоящее время полностью подтвердились, в частности, российский кризис 1998 г., кризис в США 2000-2001 г.г. и т.д. Как видно из графика (см. рис.2.7), следующую полосу кризисов можно ожидать в период пика солнечной активности в 2013-2014 г.г.

Обратите внимание на тот факт, что солнечная средняя активность в 20-м веке в 1,41 раза выше, чем в 18-ом и 19-ом веках. Такая повышенная активность солнца является одним из факторов, который в совокупности с техногенными и экологическими проблемами неизбежно будет ускорять процессы глобального потепления на Земле, и как следствие вести к росту ноосферных рисков. Конечно, анализ солнечных циклов и выводы можно подвергнуть сомнению. Тем, кто сомневается в наших расчетах можно предложить посетить Эрмитаж, там есть великолепная коллекция картин малых голландцев 17 века. На нескольких картинах изображены зимние бытовые сюжеты - катание на коньках по голландским каналам. Сегодняшние голландцы вряд ли смогут покататься зимой на коньках по своим знаменитым каналам - они практически не замерзают.

Рис. 2.7. Солнечные циклы 1700-1993 г.г.. Прогноз на 1994-2039 г.г.

Для динамического анализа Солнечной активности 1700-2070 г.г. и прогноза кризиса 2013-2014 г.г. переходим на ссылку

Существует и другие версии солнечного максимума, а также ожидаемые последствия, в частности, для систем связи. Согласно выводам ученых, работа навигационных и коммуникационных систем, зависящих от GPС-навигации, будет нарушена вследствие сильных вспышек солнца в 2011 году. По нашим расчетам в 2013-2014г.г.

Немного истории. В 2005 году инженеры Пол Кинтнер (Paul Kintner) и Алессандро Церутти (Alessandro Cerutti) сталкивались с проблемой неправильного функционирования навигационных систем Федеральной авиационной администрации США и Бразильских воздушных сил. Как позже выяснилось, нарушение работы GPС приемников было связано с повышенной активностью солнца. Кинтнер и Церутти считают, что эта проблема пока остается в тени, так как развитие GPС систем приходилось на периоды низкой активности Солнца. Но в 2011 году проблема себя проявит в полной мере.

Понятно, что прогнозируемая повышенная солнечная активность, инициируемая ими глобальное потепление, и как следствие естественный значительный рост ноосферных рисков, требует пересмотра сложившихся подходов, традиций в строительстве, системе управления продовольственными, энергетическими, информационными комплексами и в целом в системе жизнеобеспечения человека. Именно этот выявленный факт или гипотеза, предположение заставили авторов при построении концепции современного умного дома, поселка, микрорайона, города в основу положить принцип максимальной автономности и самодостаточности данных систем. При этом, с одной стороны, жилье человека должно обеспечивать пищевую, энергетическую, информационную самодостаточность и устойчивость в условиях ожидаемого роста катастроф, катаклизмов. С другой стороны, сформировать новое экономическое понимание ноосферной концепции. Очевидно, что когда в рамках "умного" дома, поселка, микрорайона создается пищевая, энергетическая, информационная, социально-экономическая стабильность, то автоматически формируется и их экономико-устойчивая система рынков. Ведь в этом случае собственниками необходимой и достаточной пищевой цепи, энергии, информации, социальной среды, а значит, и финансовых потоков, становятся жители поселка, микрорайона.

Как будет доказано далее, каждый собственник бюджетного коттеджа в микрорайоне вкладывает 250 долл. США в квадратный метр своего дома и его информационную и энергетическую инфраструктуру. Кроме этого он дополнительно инвестирует 75 долл. США с каждого квадратного метра общей площади дома, а значит, становится собственником, акционером всей инженерной, энергетической, информационной (Интернет, сотовая связь и др.) инфраструктуры микрорайона. Он также дополнительно инвестирует 75 долл. США с каждого квадратного метра общей площади дома во всю социальную инфраструктуру микрорайона: детские сады, школы, поликлиники, больницы, торговые, культурно-спортивные центры, кредитные товарищества, банки, инвестиционные компании и др. На первый взгляд это кажется невозможным. Приведем цифры. Средний бюджетный коттедж на 5 человек имеет площадь . Минимальный размер микрорайона определен на 100 000 жителей или на 20 тыс. домов. В результате на всю инфраструктуру планируется вложить 600 млн. долл. При этом стоимость одного квадратного метра жилья с учетом всей инфраструктуры составит всего 350 долл. США. Необходимость вложений бюджетных средств государства во всю инфраструктуру микрорайона полностью отпадает. Участие в проекте РАО ЕС, нефтегазового комплекса, финансовых посредников, банков, ипотечных, страховых компаний, ЖКХ и прочее полностью исключается. Собственниками и акционерами, инвесторами всего микрорайона становятся его жители. Они формируют эти рынки и контролируют их. По положению, уставу микрорайона продажа акций запрещается. Учитывая, что жители поселка являются инвесторами пенсионного фонда РФ, то следует рекомендовать фонду выступить долгосрочным инвестором, в том числе ипотечным и страховым. Привлекательность данного проекта для фонда очевидна: минимальные ноосферные риски и стабильная доходность. Мощное информационное поле микрорайона и развитая инфраструктура позволят жителям микрорайона трудиться дома или в инфраструктуре микрорайона. Например, в США благодаря развитию Интернет-технологий одна треть работающих в экономике выполняют свою работу дома, а не в офисах. В результате сокращаются затраты фирм на аренду помещений, общества на транспорт, а как следствие на экологию и др. Так, авторы разработали технологию дистанционного Интернет обучения. Обучающийся может находиться в любой точке мира в комфортной для себе обстановке, не тратить время на поездки, транспорт и др. А качество обучения намного выше традиционного, т. к. постоянно используется компьютерные технологии обучения. При этом обеспечивается эффект виртуального зрительного контакта.

Рис. 2.8. Закон А.Окуня в интерпретации В.Чекирды [10,11,33-37,44]

Предлагаемая к рассмотрению ноосферно-экономическая децентрализация, самодостаточность, устойчивость поселков, микрорайонов, городов принципиально отличается от современного экономико-олигархического подхода, который может предложить только дальнейшую глобализацию и концентрацию систем управления, как технологическую, так и экономическую на всех уровнях и это в условиях очевидного роста ноосферных рисков. Сегодняшние финансовые лидеры мира, за исключением представителей Римского клуба, до сих пор не могут принять и осознать тот факт, что их время ушло - их капиталы, нажитые финансовыми спекуляциями, манипуляциями неизбежно будут уничтожены не революциями и экономическими кризисами, а ноосферными рисками. Из-за своей слепоты они неизбежно втянут человечество в глобальную катастрофу. Это доказывается в докладе (ноябрь 2006г.) бывшего вице-президента Всемирного банка, экономического советника правительства Великобритании сэра Николаса Стерна. Понятно, что децентрализованная ноосферная система будет обладать минимальными рисками, как следствие это приведет к снижению не только процентных ставок, но что самое главное минимизирует возможные инфляционные процессы и финансовые кризисы. Такая ноосферная система имеет неоспоримые преимущества по сравнению с сегодняшней экономико-олигархической финансовой пирамидой. Именно этот факт и был осознан интеллектуальной, финансовой элитой Римского клуба в начале 70-х годов 20-го века.

Читателю (см. рис. 2.7.) предлагается самому определить – имеется ли взаимосвязь солнечных пиков (максимальных значений) с войнами, революциями и прочее.

Исследуя производственно-мотивационные функции отраслей США, авторы доказали влияние солнечной активности на безработицу и на цены международных сырьевых рынков.

Неадекватность принятия решений на государственном уровне из-за повышенной солнечной активности будет вызывать, в частности, военные конфликты, которые в свою очередь будут способствовать нестабильности на мировых сырьевых рынках, что приведет к повышению ноосферных рисков, и как следствие росту цен. Проведенные исследования позволили нашему коллективу модифицировать закон А. Оукена для современных условий. Рассчитаны временные лаги и функциональные зависимости (см. рис. 2.8.). В частности, на современном этапе развития экономики закон А. Оукена должен рассматриваться в следующей интерпретации. А именно, рост мировых цен на нефть вызовет рост безработицы с временным лагом в 1 год, что через механизмы спроса и предложения приведет к спаду ВВП. При этом необходимо учитывать влияние солнечной активности.

В процессе построения производственно-мотивационных функций отраслей США была выявлена необходимость пересмотра кривой Филлипса. Предложенная авторами модель при условии введения в нее ряда факторов, в частности, мировых цен на нефть сразу становится эконометрически значимой. При этом при подгонке модели в исследованиях авторы опирались на предположение, что кривая Филлипса является нелинейной, как по параметрам, так и по переменным.

Сделаем анализ нелинейной производственно-мотивационной функции на примере кривой Самариной по образованию (см. рис. 2.9.). Известно, что эти проблемы являются камнем преткновения для экономистов уже не одно десятилетие.

Рис. 2.9. Кривая Самариной по образованию. На оси Y расположен показатель ВВП на душу населения долл. США, на оси X уровень образования в %.

Примечание. Обратите внимание на отличие, ошибку интерпретации между реальной нелинейной функцией и линейной зависимостью. Конечно, проще в расчетах применять линейные зависимости и нормальные распределения, только нас интересует не простота расчетов, а правильность анализа и экономических выводов.

Очередной раз с этой проблемой авторы столкнулись при исследовании влияния разного уровня образования на эффективность жизнедеятельности различных уровней управления. Практически это является продолжением исследований, проводимых в научно-исследовательской лаборатории промышленно-экономических исследований при Ленинградском инженерно-экономическом институте им. П.Тольятти в области социально-экономической политики предприятий электротехнической отрасли СССР в 70-.г., но далее исследования были трансформированы в зону межгосударственного сопоставления макроуровня. Для выявления закономерностей были использованы базы данных программы Word Bank по 204 странам с глубиной до сорока лет. Авторами исследовалось около 120-150 стран с временной ретроспективой до 10 лет. Причина разброса по странам проста - в базах данных Word Bank по 204 странам, отсутствовали данные.  Материал был настолько богат, что было обидно проводить исследования только по традиционной схеме "всеобщих средних". Было решено анализировать данные всеми классическими эконометрическими инструментами. Далее в тексте они приведены. Кривые описывают зависимость ВВП на душу населения в сопоставимых долл. США. и уровня образования, т.е. доля в процентах исследуемого уровня образования к общей численности населения (см. рис. 2.9.).

Кривые по образованию наглядно подтверждают выводы, полученные по n-му мотивационному кресту, о том, что РФ находится в мотивационной яме (в фазовой точке). У нее два пути окончательно скатиться в мотивационную яму и стать сырьевым придатком развитых стран или продолжить развитие. Третьего не дано, т.к. известно, что любая динамическая система не может долго стоять на месте, т.е. быть в динамическом равновесии. Именно эти исследования и модели послужили толчком для разработки производственно-мотивационной функции и n-мерного мотивационного креста.

Из графиков наглядно видно, что чем выше уровень образования в стране, тем больше уровень показателя ВВП на душу населения в сопоставимых долл. США. На графиках можно обнаружить критические точки, после которых скорость нарастания кривой ВВП на душу населения резко возрастает. Эти критические точки находятся на уровне 80% для профессионального образования и 90% для среднего. Это, несомненно, в обществе или на производстве происходят качественные изменения, когда доминирует образованное население, персонал. Первый всплеск наблюдается в пределах 50% уровня профессионального образования и 65-70% для среднего, но они не продолжительны, т.к. уровень образования общества еще не достиг своей критической массы. Практически  наблюдаются те же процессы, которые описывают физики в космологии. До этих исследований существовала интуитивно понятная гипотеза, что уровень образованности общества эволюционно, т.е. линейно воздействует на рост благосостояния как общества в целом, так и его граждан. Данные не опровергают эти утверждения, но модель требует пересмотра упрощенного линейного мышления и представлений о проходящих латентных процессах. Обратите внимание, на рисунке сознательно дана линейная функция, показан исходный массив данных, а также представлена мотивационная модель. Как видно, линейное представление гипотезы ничего общего не имеет с реально происходящими процессами. Процесс образования не зависит от общественных устройств, формаций, от декларируемых ценностей. Он зависит от накопленного интеллектуального человеческого капитала, который начинает интенсивно работать как взрыв только после накопления критической массы. При этом следует отметить одну особенность, которая видна на графике и требует своей интерпретации. В общей массе образованных граждан только 10-20% могут генерировать идеи, способные ускорять движение общества, прогресса вне зависимости от области знаний. Но этим генераторам необходима интеллектуальная среда в размере 80-90% образованных граждан. Например, при 40-50 чел. образованных в обществе трансформации не видны, т.к. генераторов идей на 100 человек только 5-10 чел., что не дает толчка. При достижении 15 чел. при 80-90 чел. образованных на 100 чел. происходит качественная трансформация – вектор функции полностью меняет свое направление почти на 70-80 градусов. Только после достижения критической массы начинаются реальные, позитивные, революционные изменения в обществе.

Рис. 2.10. Функции распределения показателя ВВП на душу населения долл. США (ось Y), и показателя уровня образования в % (ось Х).

Данную мотивационную модель по образованию ее функциональную зависимость можно описать следующим образом. При внимательном рассмотрении она напоминает яму с пологим, плоским дном и почти вертикальными стенками. Без изменения мировоззрения бюджетной  политики общества, государства из этой ямы не вылезти. Сырьевое богатство страны способно породить голландскую болезнь, но не изменить мировоззрение общества. Страны, в которых главный приоритет отдан бесплатному образованию всех граждан, в настоящее время с большим разрывом лидируют в современных инновационных технологиях. Примером служат Финляндия, Германия, Франция. Япония, которые во второй половине 20 века во главу угла своей государственной политики поставили человеческий капитал, и стали уже через 20 лет лидером мирового развития. Изменение этого направления в социальной политике привело японскую экономику к торможению и неожиданному спаду. В РФ роль образования в настоящее время в лучшем случае декларируется, общество увлечено иллюзиями бесконечных реформ.

Полученные функциональные зависимости должны заинтересовать специалистов. Для нас главным "ожидаемо-неожиданным" стал результат, который демонстрируется на графике с данными по среднему, начальному образованию. На нем даны две функциональные зависимости, описываемые средней линейной оценкой и нелинейной зависимостью. Смещения, полученные различными методами, были убедительными в превосходной степени, что наглядно и демонстрируют эти две зависимости (см. рис. 2.9.), но и это только часть выявленной проблемы. Дополнительно были исследованы функции распределения исходных статистических данных Y & X.

В результате, по нашему мнению, была обнаружена картина с дальнейшими интересными выводами. Рассмотрим эти распределения (см. рис. 2.10.). Как видно на графиках (см. рис. 2.10.), данные функции распределения имеют ярко выраженную асимметрию. По зависимой переменной она составила AsY=1,8875, при этом средняя величина MY=6024,3, а по показателю уровня образования, соответственно AsХ=-0,637, MХ=76,8. Понятно, эти данные и функции голосуют явно не в пользу нормального распределения и связанных с ними укоренившихся традиций. Нами доказано, что в реальной экономике не существует теоретической, математической конструкции в виде нормальных распределений, и как следствие линейных процессов. Обратимся к теории.