Олег Вьюгин, выступая на сессии Финансового конгресса, настаивает на том, что для boost экономики необходимо сосредоточиться на производительности труда. Это абсолютно верная мысль.

Модель Солоу предполагает, что экономический рост зависит от трех факторов:

1️⃣ Трудовые ресурсы

2️⃣ Физический капитал (машины, здания, транспортные средства и т.д.)

3️⃣ И таинственная величина, называемая “общей факторной производительностью” (TFP), означающая совокупность факторов, влияющих на выпуск продукции, за исключением затрат труда и капитала. Обычно TFP ассоциируется с технологиями, инновациями и вот это вот всё. Хотя на самом деле, мы не знаем точно, что такое TFP. Как выражались современники Солоу, TFP - это мера нашего невежества.

Со временем численность населения трудоспособного возраста начинает сокращаться. А физический капитал имеет убывающую отдачу. То есть увеличение физического капитала сверх определенных значений обеспечивает прирост результата на все меньшую величину. Это означает, что в конечном счете строительство большего количества машин и зданий не поможет вам производить больше. Чтобы понять почему, просто представьте, что один человек пытается управлять 100 швейными машинами одновременно. Он определенно не будет производить в 100 раз больше продукции, чем один человек, работающий на одной швейной машине. Значит остается TFP.

Нынче в РФ сложилась ситуация, когда трудовые ресурсы полностью задействованы, а производственные мощности загружены. В долгосрочной перспективе TFP является наиболее важным фактором роста уровня жизни.

Но написать короткий пост об этом проще простого. Как воплотить эту задумку на практике - уже совсем другое дело. У меня нет удовлетворительного ответа на этот вопрос.

К репосту

Боюсь, что для повышения производительности там знают только "в консервные банки обую, а на работу пойдешь"©, а а для замены труда капиталом - "шпал не хватит - вас положу"©. Понятно, все это можно упаковать в "платформенную занятость" и "оплату цифровыми рублями", но смысл будет тот же.

ФНБ: дозаправка перед изнурительной дорогой

✔️ Размер ликвидных средств Фонда национального благосостояния (ФНБ) по итогам июня 2025 г. увеличился с 2,8 трлн до 4,1 трлн руб.

▪️ На счета ФНБ в прошлом месяце были зачислены 61,1 млрд китайских юаней и 74 тонны золота, которые закупались в период с января 2024 г. по февраль 2025 г. за счет «дополнительных» нефтегазовых доходов бюджета – тех доходов, которые превышают базовый уровень.

✔️ Однако это – последняя «дозаправка» перед второй половиной года, когда размер ликвидных средств ФНБ, наоборот, будет сокращаться:

▪️ По данным Минфина, в мае и июне 2025 г. нефтегазовые доходы бюджета были ниже базового уровня на 4% и 7% соответственно, и это далеко не предел.

▪️ Конфликт США и Ирана не оказал длительного воздействия на цены на нефть: цены Brent будут ниже $70 за баррель во второй половине года, а цены Urals – ниже $60, в том числе из-за смягчения условий сделки ОПЕК+ и торможения глобального нефтяного спроса. Поэтому большую часть оставшихся месяцев года нефтегазовые доходы будут ниже базового уровня.

▪️ Риском остаются и курсовые потери: по данным Минфина, курсовые потери по остаткам средств ФНБ в иностранной валюте достигли почти 408 млрд руб. за январь-июнь 2025 г.;

▪️ В декабре Минфин традиционно изымает часть ликвидных средств ФНБ для финансирования дефицита бюджета, а точнее – той его части, которая не была покрыта за счет заимствований: в декабре 2023 г. из ФНБ было изъято 2,9 трлн руб., а в декабре 2024 г. – 1,3 трлн руб.

▪️ В нынешнем году объем изъятий превысит прошлогодний уровень, в том числе из-за высокого дефицита федерального бюджета: по итогам первых пяти месяцев 2025 г. дефицит достиг 3,4 трлн руб. против 730 млрд руб. годом ранее.

Родионов

Угольная эквилибристика
Экспортно ориентированный угольный сектор по-прежнему находится под давлением и балансирует на грани убыточности

✅ Основные зарубежные рынки демонстрируют вялый спрос, что затрудняет реализацию продукции по приемлемым ценам. В странах Азии интерес к энергетическому углю остается низким, а в Турции цементные предприятия все чаще отдают предпочтение местному нефтяному коксу, снижая объемы импорта твердого топлива. Об этом говорится в еженедельном отчете NEFT Research «Железнодорожная и портовая логистика угля»
📊 Дополнительное давление испытывает рынок коксующегося угля. В Китае, несмотря на стабильные потребности в сырье, продолжается рост собственной добычи, в то время как производство стали замедляется: в мае 2025 г. оно снизилось на 7% в годовом выражении (до 86,6 млн т), а по итогам первых пяти месяцев текущего года —на 1,7% г./г. (до 431,6 млн т). В Индии спрос на уголь также снизился из-за начавшегося сезона муссонов, а ситуацию усугубляет сохраняющаяся неопределенность в отношении квот на импорт кокса, что сдерживает закупочную активность.

✅ Экспорт угля КТК в 2024 г. рухнул в четыре раза. АО "Кузбасская топливная компания" (КТК, производитель и поставщик угля энергетической марки Д) в 2024 г. экспортировал лишь 1,07 млн т угля, в то время как в 2023 г. – 4,25 млн т. Об этом говорится в отчете компании за прошедший год.
"Основными экспортными направлениями в 2024 г. были Китай и Турция. Доставка угольной продукции зарубежным потребителям осуществляются железнодорожным транспортом в экспортные порты, а также до железнодорожных погранпереходов с Китаем", - говорится в отчете. Кроме того, уголь поставлялся в Белоруссию.
📊 Уточняется, что 0,98 млн тонн угля (92% от всех экспортных поставок) было реализовано через восточные порты (Суходол, Ванино, "ТрансУголь"), 65,5 тыс. тонн угля (6,1% всех поставок) - через западные порты (Усть-Луга, Мурманск), через Тамань было отправлено 10,6 тыс. тонн (1% всего экспорта). Через погранпереходы с Китаем провезли 9,8 тыс. тонн (0,9%).
Сообщалось также, что КТК в прошлом году вдвое сократило угледобычу - с 11,14 млн тонн в 2023 году до 5,8 млн тонн угля в 2024 г.

✅ Порт Санкт-Петербург перевалил в январе-мае 2025 года рекордные за последние 25 лет 0,8 млн т угля (рост в 3 раза год к году). Львиная доля отгрузок угля пришлась на терминал стивидорной компании «Балтийский судомеханический завод» (БСМЗ) миллиардера Ильи Трабера, который начал перевалку твердого топлива год назад.
📊 За пять месяцев этого года БСМЗ перегрузил почти 0,4 млн т угля при около 0,35 млн т за весь 2024-й. Стоимость перевалки тонны продукции на терминале в этот период составляла до $12.
Терминал начал перевалку антрацита, позже перешел на другие виды металлургического угля, а с февраля — энергетического угля из Казахстана, за последние четыре месяца получив более 0,23 млн т топлива. От российских горняков поступило 0,12 млн т, в основном антрацита.

✅ Доходность оперирования полувагонами сократилась в 2-2,5 раза в июне 2025 г. по отношению к началу прошлого года. В среднем стоимость предоставления подвижного состава под транспортировку угля на направлении Кузбасс — порты Дальнего Востока сократилась за месяц на 16%, до 105 тыс. руб. за рейс для типовых вагонов и на 13%, до 132 тыс. руб. для инновационных.
📊 Ставки аренды по краткосрочным и долгосрочным контрактам также обрушились до 1,4-1,6 тыс. руб. за вагон в сутки в зависимости от типа. В этих условиях владельцы вагонов не могут окупить новый парк, приобретенный после 2018 г. Участники рынка не видят перспектив для восстановления уровня ставок в течение третьего квартала. Улучшить положение помог бы рост угольной погрузки, в противном случае сформируется локальный дефицит вагонов.

НА-ГОРА. Угольная аналитика

Вместо нефти

По поводу прекращения Росстатом публикации сведений о демографической ситуации в РФ, могу сказать только, что
а) это само по себе многое дает понять о демографических реалиях
б) совершенно логично, в свете начальственного рассуждения о людях, как о "второй нефти". Если Росстат с какого то момента не публикует сведений "о нефти", так и "о людях" зачем публиковать?
(на самом деле "люди - это первая нефть (источник ренты), но это уже другая история)

По поводу закрытия информации о демографической статистике в РФ – на самом деле существует ряд прокси-показателей, которые позволяют (пусть не вполне точно) оценить тенденции в этой сфере
Например, во второй половине нулевых, когда стали платить «за второго ребенка», выросло количество рождений (там сошлось несколько факторов – большое количество женщин вступило в фертильный возраст – производная от всплеска количества рождений в 1980е, ну и маткапитал мотивировал «родить второго раньше») – и мы сразу же увидели рост количества магазинов с детскими товарами, и вообще коммерческих проектов в сфере материнства/детства.
Сейчас мы никакого бума в этой индустрии не видим (все развивается постольку-поскольку), значит, логично предположить, что и бума рождаемости пока нет

UPD: ув. коллеги справедливо напомнили, что детские сады растут как грибы после дождя, а в некоторых регионах в них стоят очереди - соглашусь, но это факт может иметь и другое объяснение - матери не могут позволить себе сидеть дома с ребенком, в то же время, напоминают коллеги, часть торговли детскими товарами могла уйти на маркетплейсы. Ни в коем случае не буду спорить, в тезисе о невысокой рождаемости рад бы был ошибиться, но это не отменяет главного - если данные о демографии не публикуют, значит, там есть о чем молчать, и второе - можно будет увидеть тренды в этой сфере через другие показатели. Надо только поискать, буду признателен читателям за подсказку (пишите на @dpolarfox)
UPD2: подсказали, что

с начала 2025 года количество заявлений о рождении ребёнка превысило 1 миллион, причём , в 39% случаев для матери это был первый ребенок, в 32% — второй. Третьего ребенка родили 18% мам, а четвертого и последующего — 11%

Так что информацию можно собрать, сопоставить вот это вот все

Люди – первая нефть

Здесь вот какой момент – поскольку в РФ есть проблемы с накоплением капитала (по-другому не может быть там, где институт собственности называется «дай сюда»), то капитал дорог (в его цену закладываются риски отъема собственности), а значит, дефицит капитала компенсируется ростом нагрузки на труд. Увеличивать нагрузку на труд можно по-разному – можно прямо через рост нормы выработки и снижение зарплаты – а можно косвенно – через рост цен, снижение качества потребительских товаров, высокую долю расходов на питание («работа за еду»)

Вообще, труженик в России словно блуждает между статусами «барщинного», «оброчного» и «дворового» крестьянина времен крепостного права – «барщинный крестьянин» - тот, кто работает «от звонка до звонка» на «производстве», «дворовый» - это тот же «бюджетник», ну а «самозанятый» - тот, кто до времени «отпущен на оброк»

Главное о ритейле и том, что с ним связано - обзор @producttoday - выпуск 69 (30 июня — 6 июля 2025 года)

🚴‍♂️ Средняя рыночная зарплата курьеров сейчас на 11% выше, чем у специалистов с высшим образованием, и на 26% выше, чем у специалистов без высшего образования, заявили в SuperJob (продолжая регулярно обсуждать эту тему). В целом предложения по зарплатам для курьеров за год выросли аж на 46%, с лихвой обогнав любую инфляцию, хоть официальную, хоть неофициальную.

🍞 Госрегулирование цен на хлеб приведёт к тому, что бизнес «извернётся» и придумает, как это обойти, считает владелец крупнейшего производителя хлеба — БКХ «Коломенский» Алексей Тулупов.

🗣 Россия практически полностью зависит от зарубежных поставок сухого обезжиренного молока, которое является обязательным компонентом для производства сухих молочных смесей. Аналогичная ситуация сложилась и с заквасками, высказалась спикер Совета Федерации Валентина Матвиенко.

🦾 «Магнит» открыл в Подмосковье частично роботизированный распределительный центр. Утверждается, что там автоматизировано более 30% всех процессов, а людей заменили AMR- и FMR-роботы, роборуки, инфосканеры и новая система управления складом.

🍷 Доля российского вина в меню общепита может быть увеличена до 30–40% с планируемых 20%, если отечественные компании смогут удовлетворить спрос, заявил министр промышленности и торговли РФ Антон Алиханов. Но пока и с 20% не всё так очевидно.

☕️ Кофе и какао подорожали в РФ на треть, их стали чаще покупать онлайн. Спрос на кофе онлайн увеличился почти в два раза — на 87,3%, наибольшим спросом пользуются дрип-пакеты, растворимый и молотый кофе. Вероятно, из-за очень высоких цен на кофе в общепите и кофейнях, люди всё чаще предпочитают покупать его сами и готовить дома.

🍫 Глазированные сырки в бельгийском молочном шоколаде — лидирующий по темпам роста сегмент. За последние 12 месяцев их продажи в натуральном выражении выросли сразу на 94,5%. Действительно, все бросились писать про бельгийский шоколад на упаковке.

🍏 Урожай яблок и ягод в регионах России некому собирать из-за отсутствия трудовых мигрантов, утверждает президент Ассоциации садоводов Игорь Муханин. В пример он привел Краснодарский край и Тамбовскую область. Чтобы хоть как-то снизить дефицит рабочих рук, агрохолдинги привлекают для труда школьников и студентов.

🥚 Цены на яйца должны пойти вверх, считает министр сельского хозяйства РФ Оксана Лут. Сейчас закупочные цены на куриное яйцо уже не окупают расходы на производство, поэтому через какое-то время начнут повышаться, что отразится и на розничной цене. Но рост цен на яйцо, по мнению Лут, могут уравновесить дешевеющие овощи.

Все новости ритейла от Продукт Медиа (совместно с @moneyandpolarfox)

Такси вчера в Питере подорожало в 4 раза. Потому что мобильного интернета нет. Нет не сложности. Треть таксистов не смогли выйти на маршруты. Без навигатора.

По улицам десятки просто автомобилистов ехали направо показывая левый поворот, и наоборот. Проще говоря весомое число людей не понимают в родном городе дорог, не знают как ехать без подсказок.

Ну как весомое. 85% людей не могут без шпаргалок, костыля и советов. Я просто себе представил, что завтра, вам обезьянам, ИИ вручат не как игрушку, а как критически важный рабочий инструмент. А вы право от лева не отличаете, и в большом городе не можете даже дорожными знаками и светофорами без навигатора пользоваться.

в этой оценке ув. @infranews строг, но справедлив, в оценке, в первую очередь, неспособности "платформ" организовать работу такси в сложных условиях. Понятно, приложение приложением, но СМС-ки то работали

Ещё ряд доводов заместителя директора Центра трудовых исследований ВШЭ Ростислава Капелюшникова, приведённые им в монографии «Искусственный интеллект и проблема сингулярности в экономике», ВШЭ, 2025, почему внедрение ИИ скорее всего не приведёт к взрывному росту производительности труда (как ранее это не смогли сделать компьютеризация и интернет).

«Даже если механизм сверхэкспоненциального роста удастся когда-либо запустить, он не сможет действовать бесконечно из-за фундаментальных физических ограничений. Пусть благодаря ИИ мы сможем наилучшим образом использовать физические ресурсы для производства продукции, но если количество таких ресурсов фиксировано, то дальнейшее увеличение выпуска станет невозможно. Достигнув этой точки, мы утратим возможность реинвестировать часть выпуска в прирост производственных факторов для получения с их помощью ещё большего выпуска: петля положительной обратной связи «больше выпуск → больше накапливаемых ресурсов → больше выпуск» окажется разорвана.

Говоря иначе, ограничения роста могут задаваться не только и столько пределами познания (то есть возможностями человеческого интеллекта, которые предположительно сможет преодолеть сверхразумный ИИ), сколько фундаментальными законами природы — скорость света, закон сохранения энергии, второй закон термодинамики и т.д.

Все физические процессы требуют энергии, но её запас не беспределен. В числе других количественно ограниченных ресурсов — пресная вода, кислород, земля, редкие минералы и т.д. Такие ресурсы могут быть не менее важны, чем станки и компьютеры, но в отличие от них не могут накапливаться в большем количестве с помощью более совершенных технологий. Современная экономика пока ещё очень далека от того, чтобы приблизиться к этим физическим границам, но при сверхвысоких темпах роста она рано или поздно на них натолкнётся.

Взрывной рост потребует шумпетерианского «созидательного разрушения» невиданных масштабов. При удвоении производительности каждые 2,5 года гигантские объёмы физического и человеческого капитала будут практически мгновенно устаревать и отправляться «в утиль». Ежегодно придется коренным образом перестраивать инфраструктуру, демонтировать огромную часть прежнего оборудования и устанавливать на его месте новое, переобучать многочисленный контингент рабочей силы. Скорее всего, такое радикальное обновление физического и человеческого капитала за кратчайшие сроки окажется недостижимым из-за естественных пределов, с которыми оно будет сталкиваться.

Существуют достаточно жёсткие физические границы, с какой скоростью можно менять старые машины на новые, старые навыки на новые. В реальном мире эти процессы неизбежно оказываются растянутыми во времени и поэтому маловероятно, чтобы они позволили экономике приблизиться к взрывным темпам роста около 20–30%.

Кроме того, при столь стремительном устаревании физического и человеческого капитала стимулы к инновациям, скорее всего, резко ослабнут, потому что у инноваторов будет оставаться слишком мало времени на то, чтобы их вложения успевали окупиться. Парадоксально, но негативное влияние ИИ на стимулы к инновациям может иметь результатом не ускорение, а замедление темпов технологического прогресса.

Согласно шумпетерианскому подходу, стимулы к инновациям связаны с возможностью извлечения ренты от временной монополии, которой пользуются инноваторы, защищая свои нововведения с помощью патентов, коммерческой тайны и т.д. Если ИИ облегчит копирование инноваций, от этого выиграют конкуренты инноваторов, но станут проигрывать они сами, потому что период получения ренты от разработанных ими новых технологий сократится — возможно, даже до нуля. В подобных условиях мало кто будет заинтересован в производстве новых идей. При столь резком ослаблении склонности к инновациям экономический рост может замедлиться или вообще остановиться. Конечно, это не приведёт к падению уровня душевого ВВП, но вполне может привести к его фактической стагнации».

Увеличит ли ИИ неравенство?
Брайан Альбрехт, Университет Миннесоты.

В дополнение к репосту

...В отличие от традиционных моделей автоматизации, где технологии в первую очередь заменяли низкооплачиваемых работников, ИИ-технологии демонстрируют обратную закономерность. Исследования показывают, что наиболее подвержены влиянию ИИ именно высокооплачиваемые профессии, требующие высшего образования.

Ключевые выводы:
1. Навыки и автоматизация: Навыки программирования и письменной речи имеют сильную положительную корреляцию с подверженностью ИИ-воздействию, тогда как рутинный физический труд показывает отрицательную корреляцию.
2. Продуктивность: Переводя показатели подверженности в показатели продуктивности, мы видим, что технология может повысить эффективность работников с высшим образованием на 10-50%, практически не затрагивая работников со средним образованием.
3. Эффект неравенства: Это создает мощный положительный шок для спроса на квалифицированную рабочую силу, что теоретически должно увеличить неравенство.

Однако если "подверженность" означает, что GPT может выполнять вашу работу, возникает иной эффект. Многие задачи, ранее требовавшие высшего образования (анализ таблиц, написание отчетов, базовое программирование), теперь могут выполняться выпускниками школ с помощью ИИ. В терминах моделей, основанных на задачах, ИИ извлекает когнитивно-рутинную работу из "квалифицированной" категории и создает новые гибридные категории "неквалифицированный труд + ИИ".

• Это можно рассматривать как эффективный рост предложения квалифицированных работников даже без увеличения числа выпускников вузов.
• Такой сдвиг должен оказывать понижательное давление на зарплатные премии.
• Однако данные свидетельствуют об увеличении относительного спроса на работников, формально относящихся к неквалифицированному труду, но приобретающих новые навыки благодаря ИИ.

Исследования ИИ также предоставляет косвенные доказательства увеличения заменяемости между разными уровнями квалификации. Авторы различают:
• Задачи, которые ИИ можетт выполнять напрямую
• Задачи, требующие дополнительного программного обеспечения

1. Многие "высококвалифицированные" задачи (юридические исследования, финансовый анализ, проверка кода), ранее требовавшие специальной подготовки, теперь показывают высокую прямую подверженность автоматизации.
2. Другие высококвалифицированные задачи (научные рассуждения, критическое мышление) демонстрируют низкую подверженность.

Последствия увеличения σ (σ эластичность замены - ключевой параметр: чем выше σ, тем легче заменить квалифицированных работников неквалифицированными (и наоборот):
1. Сглаживание реакции зарплатных премий: При σ ≈ 1,4 10%-ный скачок спроса на квалифицированный труд приводит к 7%-ному росту премии. При σ = 2 тот же шок дает лишь 5%-ный рост.
2. Усиление влияния изменений предложения: При высоком σ увеличение числа выпускников вузов оказывает большее влияние на сокращение зарплатной премии.
3. Повышение волатильности: Более плоская кривая спроса усиливает влияние любых колебаний предложения - размеров выпускных классов, циклических увольнений, повышения квалификации с помощью ИИ внутри компаний.

Общие эффекты и прогнозы
Скорее всего, мы увидим раздвоение эффектов:
1. На верхушке распределения навыков ИИ выступит как "турбо-ускоренный" технический прогресс, создавая огромный спрос на людей, способных эффективно работать с ИИ-системами. Это усилит неравенство между людьми с высшим образованием и остальными.
2. Внутри группы с высшим образованием ИИ может сократить неравенство, делая рутинную когнитивную работу более доступной для менее специализированных работников.

Главный вопрос не в том, изменит ли ИИ неравенство (это произойдет), а в направлении и масштабе этих изменений. Возможно, потребуется разделить рынок труда на большее количество групп. Хотя модель Каца-Мерфи дает систематический способ анализа этих сил, но, как и в любой хорошей экономической модели, дьявол кроется в параметрах - а они меняются в реальном времени.

(источник) Спасибо ув. Сергею Егиеву, обратившему внимание на эту публикацию

Модель Каца-Мерфи показывает, как спрос на разные типы работников и их доступность на рынке труда влияют на разрыв в зарплатах. и позволяет объяснить, почему одни работники (например, с высшим образованием) получают больше денег, чем другие (например, без диплома).

Как это работает?
Представим себе две группы работников

✔️Квалифицированные (например, программисты, юристы, инженеры).
✔️Неквалифицированные (например, работники без специального образования).

Зарплаты зависят от спроса и предложения

✔️Если квалифицированных работников мало, а спрос на них высокий — их зарплаты растут.
✔️Если их становится больше (например, много людей получают высшее образование), их зарплаты могут снижаться.

Но технологии меняют правила игры

Раньше компьютеры и автоматизация заменяли в основном неквалифицированный труд (например, станки вместо рабочих на заводе).
Теперь ИИ может выполнять задачи, которые раньше делали квалифицированные работники (анализ данных, написание текстов)

Что это значит для неравенства?
✔️Если ИИ заменяет исполнителей "квалифицированных" задач → спрос на таких работников может падать → их зарплаты снижаются.
✔️Но если ИИ помогает неквалифицированным работникам делать сложные вещи → они могут претендовать на более высокие зарплаты → разрыв в зарплатах сокращается.

Главный вывод:
Модель Каца-Мерфи помогает понять, как технологии, образование и рынок труда влияют на разницу в доходах. Сейчас, из-за ИИ, всё становится сложнее:

✔️Некоторые высокооплачиваемые профессии могут терять ценность.
✔️Неквалифицированные работники с доступом к ИИ могут начать зарабатывать больше.
✔️Всё зависит от того, насколько легко ИИ заменит одни профессии и "усилит" производительность в других.

Если коротко: технологии не просто автоматизируют труд — они меняют правила игры на рынке работы, и модель Каца-Мерфи помогает это отслеживать.

К предыдущему посту. Из журнала "Крокодил", 1979 год.

Впечатляющая история о советских проектах развития вычислительной техники и информационно-поисковых систем, рассказанная ув. @USSResearch, на мой взгляд нуждается в дополнении, отчасти объясняющем мотивы инициаторов этих проектов

Экономист и математик Игорь Бирман, стоял у истоков «кибернетизации планирования» (если так можно выразиться), советской экономики. В 1966 году на Всесоюзной конференции АН СССР по применению экономико-математических методов в отраслевом планировании и управлении Бирман представил доклад «Спорные вопросы отраслевого планирования» в котором, говорилось следующее.

Когда речь идет о создании систем отраслевого управления, отраслевого планирования, то прежде всего надо задать себе (а также другим) вопрос — чего мы хотим добиться, для чего мы хотим сохранить или изменить существующее. Недостаточность, мягко говоря, действующих отраслевых систем настолько очевидна, что крайняя необходимость существенных изменений не вызывает сомнений. Однако, что должно быть сделано, совсем неясно. Многие ученые и практики замечают, что увеличение объемов производства приводит к весьма существенному возрастанию требующейся для управления информации. Делается вывод, что увеличение сложности управления есть следствие именно возрастания объемов информации, выводятся даже математические закономерности грядущих информационных катастроф.

Так, видный ученый объявил в газетной статье, что количество необходимой для управления информации растет пропорционально квадрату роста объема производства. При этом он заключил, что если не принять немедленно радикальные меры, если не уснастить все управляющие и планирующие органы мощными ЭВМ, если немедленно не создать специальные и многочисленные каналы связи, если не разработать соответствующие алгоритмы и машинные программы, если, короче, не создать автоматизированные системы управления, то к 1980 г. все взрослое население страны будет занято обработкой информации.

Надеюсь, что данный ученый не хотел этого, но прокламированная им закономерность, приобретя поразительную популярность, стала, так сказать, научной основой для широко распространившегося среди экономистов мнения о том, что нынешняя система планирования и управления народным хозяйством нехороша только и исключительно из-за неспособности аппарата справиться при ручных методах работы с возрастающими потоками экономической информации.

Отсюда последовали два вывода. Часть экономистов старого толка не надеется на рациональность последних хозяйственных реформ.

Дескать, все эти разговоры про прибыль, про самостоятельность и расширение прав — все это не очень серьезно и не надолго. Надо поскорее переходить на ЭВМ, и вот тогда станет вполне эффективным централизованное управление. Дело лишь в том, чтобы в центре знать все, чтобы разнообразнейшие сведения немедленно поступали в центр, из которого виднее, что нужно делать. Вольно или невольно немалочисленные сторонники такой точки зрения видят в электронных машинах техническую основу для увековечения сложившейся системы планирования и хозяйственного руководства. Не правда ли, забавно: консерваторы, рутинеры стремятся опереться на сверхмодную кибернетику.

Второй вывод сделали, к сожалению, некоторые представители экономико-математического направления. Словом и делом они способствуют созданию сети информационно-вычислительных центров и связывающих их каналов, пишут алгоритмы и программы для сбора, передачи, переработки и хранения информации. Все это было бы хорошо, если бы они не исходили из представления, что в такую сеть должна попадать поистине всеобъемлющая информация, что чем больше ее будет передано в центр, тем лучше, что именно такие информационные потоки должны стать основой управления. Именно в этом видят суть автоматизированных систем управления.

Другими словами, предупреждал Бирман, начальство видело в ЭВМ новый инструмент тотального учета и контроля над деятельностью людей – и только с этой точки зрения смотрели на его использование

(Продолжение)

Из доклада Игоря Бирмана «Спорные вопросы отраслевого планирования» (1966) (продолжение, начало здесь)

С грустью должен заметить, что этим представлениям почти не противоборствует теория оптимального планирования.

Наши теоретики хорошо показывают зияющие ныне недостатки, глубоко и интересно разрабатывают коренные вопросы грядущей системы оптимального планирования, но совсем или почти совсем не перебрасывают мостиков на сегодня, не заботятся о потребностях сегодняшнего дня.


Между тем именно теория или, на худой конец, хотя бы продуманная и обоснованная концепция, должна была бы стать основой различных практических шагов уже осуществляемых или намеченных. Сначала — теория, и только затем — создание управляющих систем. Сначала — экономическая концепция, и только затем — вычислительная техника.

Нелепо отрицать необходимость всемерного внедрения в планирование и управление ЭВМ, однако, надо же наконец договориться о том, где и для чего они нужны, какая информация, в каком объеме и для каких целей должна ими перерабатываться.
Требование — подавать на каждый уровень иерархической системы управления лишь ту информацию, которая здесь нужна, элементарно. В статьях и докладах по экономической кибернетике это требование обязательно формулируется, но в практических работах, в практических предложениях оно игнорируется и, как правило, я повторяю это, стремятся объять всю информацию и всю ее подать в центр.

При этом не хотят или не могут понять суть реформы, которая состоит во всемерном расширении хозяйственной самостоятельности предприятий и их объединений. В этих условиях становится ненужным так называемое конкретно-оперативное управление промышленностью из центра, т.е. именно такое управление, для которого и была бы нужна всеобъемлющая информация. Если мы, следуя духу и букве решений Сентябрьского Пленума ЦК КПСС, признаем, что министерства и главки не должны нарушать автономных прерогатив предприятий в их текущей деятельности, то мы должны, будучи последовательными, осознать, что кончается эра централизованного текущего административного планирования-управления. А раз так, то и не нужна текущая информация о подаче вагонов на завод или о невыходах на работу по категориям персонала. Планирование и руководство из центра должны быть направлены на перспективные вопросы, на наиболее эффективное использование выделенных центром капитальных вложений. И именно в этой связи надо говорить об отраслевых системах управления.

Главной задачей таких систем должно стать непрерывное, в хорошем смысле этого слова, перспективное оптимальное планирование. Министерство или иной управляющий отраслью орган, должен в каждый данный момент иметь оптимальный для этого момента план перспективного развития отрасли. Непрерывно следя за изменениями в потребности на продукцию, за открытием новых месторождений сырья, появлением новых технологических процессов и т.п., министерства должны систематически обновлять матрицу исходных условий и выполнять новые расчеты оптимального отраслевого плана.

Нужна ли для решения этой задачи электронная техника? Конечно, расчеты и пересчеты оптимальных планов должны выполниться на машинах. А вот специальные каналы связи министерств с предприятиями ни к чему. Для перспективного планирования не требуется непрерывная информация с действующих предприятий. Между тем уже теперь в некоторых министерствах устанавливают телетайпы, проектируются системы управления, в которых предусматриваются такие каналы и предусматриваются потоки информации. В одном министерстве запросили все главки и управления — какая информация, в каком объеме и в какие сроки нужна. Главки и управления перечислили свои отчетные и плановые формы. Некоторые добавили к этому и без того не короткому списку пожелания о дополнительных сведениях. И ни один ответ не был составлен с пониманием того, что произойдет после хозяйственной реформы…

Иллюстрация: Журнал Крокодил (1972 год)

Пусть нас не пугают "дефицитом труда" (на самом деле его нет - есть дефицит желающих работать за низкую зарплату, но изменение экономических условий будет подталкивать к тому, что за пределами правительственного сектора рост зарплатных ожиданий людей замедлится, если вообще зарплатные ожидания не снизятся) (иллюстрация Краткий обзор рынка труда. Июнь 2025. от @HR_Perezagruzka, обратите внимание, что

рынок продолжает смещаться в пользу соискателей в дефицитных сферах (розница, медицина, рабочие специальности), но конкуренция за «офисные» позиции (IT, маркетинг, HR) обостряется.

Однажды кентавръ Филалетъ, наставникъ троянскаго героя Полидаманта, сказал ему:
— Въ одной деревнѣ было три мельника. У одного зерно было въ избыткѣ, но стертые жернова — они только давили зерно, а муки изъ него не получалось. У втораго жернова были отмѣнные, но зерна почти не было, и его жернова крутились вхолостую, только истирая друг друга. Так что, если бы первому помѣняли жернова, его раздавленное зерно къ тому времени сгнило бы, а если бы второму подвезли зерно, его сработанные жернова съ нимъ бы не справились. У третьяго было много зерна и хорошіе жернова, и онъ одинъ кормилъ всю деревню.
— Объясни мнѣ смыслъ этой притчи, Филалетъ, — попросилъ Полидамантъ.
— Жернова — это умъ, зерно — знанія. Если знаній у тебя нѣтъ, твой умъ работаетъ вхолостую и не даетъ муки новой истины. Если ты много помнишь, но думать не можешь, твой умъ не справляется со знаніями и не даетъ муки новой истины. Получить ее можно лишь тогда, когда въ порядкѣ и то и другое.