Эксклюзив
Подберезкин Алексей Иванович
21 февраля 2022
724

Индексы и рейтинги ВС и ОПК ведущих государств и России

Main 21022022 0

В Традиционное значение ОПК определяется уровнем развития обрабатывающей промышленности, который за последние десятилетия стремительно падал в России, в особенности относительно США и Китая.

В 1990-е, и особенно в 2000-е годы, появилось новое поколение многофакторных индексов и рейтингов, в частности, произошел переход от концепции рейтингов, основанных на парадигме реализма с акцентом на силовом ресурсе, к рейтингам, основанных на либеральных ценностях и институтах.

Наиболее популярны рейтинги, учитывающие как силовые, так и иные критерии, например, рейтинг глобального присутствия Элькана. Как аддитивные (линейные), так и мультипликативные[1].

Как отмечают российские исследователи, наибольшую известность имеет аддитивная методика[2] подсчета индекса национального потенциала (Composit Index of National Capability, CINC), разработанная еще в 1963 году ведущим американским международником Д. Сингером, где складываются 6 основных показателей, которые делятся на постоянную величину – 6:

– доля наследия данной страны от общего населения планеты;

– доля городского населения от общего городского населения;

– доля выплавляемой стали и чугуна страны от мировой;

– доля потребляемой энергии;

– доля национальных военных расходов от мировых;

– доля численности национальных вооруженных сил от численности всех ВС стран мира.

Как отмечают некоторые авторы, за последние 50 лет методика подсчета практически не изменилась, хотя, как известно, в ВС, ВВСТ произошли за эти годы радикальные изменения. В результаты применения такого индекса, по оценке профессора Д. Дегтярева, в 2012 и 2017 годах наиболее сильные 10 государств мира по сводному индексу национального потенциала были[3]:

Китай           – 21,8% доли от мировой мощи;

США           – 13,9%;

Индия          – 8,1%;

Россия         – 4,0%;

Япония        – 3,6%;

Бразилия              – 2,5%;

Республика Корея         – 2,3%;

ФРГ                       – 1,8%;

Иран                     – 1,6%;

Великобритания   – 1,5%.

Лично у меня подобная метода определения величины относительного значения национального потенциала вызывает серьезные сомнения. Так, можно с трудом, но согласиться, что влияние КНР в 2017 году было сильнее, чем США, а Индии – чем России, на мало убедительным выглядит отставание Великобритании и Германии в мире от Бразилии и Японии. Тем не менее 2 из 6 показателей – численность армии и военные расходы – имеют прямее отношение к уровню и качеству ВС и ОПК этих стран.

Этот рейтинг не выглядит убедительным с точки зрения военного и политического планирования потому, что вообще не учитывает значение стратегии и политической воли. В особенности в отношении силового влияния в мире. Гораздо показательнее, на мой взгляд, метод одного из руководителей ЦРУ США в 70-е годы Р. Клайна, который в самом общем виде используется уже несколько десятилетий в мире, где собственно военным факторам и стратегии уделяется более важное место[4]. Напомню, что показатель внешнего влияния государства в мире формируется из двух множителей, где первый – ресурсы государства – демографические, экономические, промышленные и пр., а второй – качество его стратегии и политическая воля.

Но, главное при определении степени внешнего влияния, - значение той или иной стратегии нации и государства, качественного уровня стратегического планирования и стратегического прогноза, которые являются наиболее динамическими показателями развития национального человеческого капитала (НЧК) и его институтов (ИР НЧК)[5].

Это может так или иначе повторять многочисленные идеи и концепции моделирования и прогнозирования, в частности, известной модели Р. Клайна[6], который предложил одну из наиболее универсальных формул «воспринимаемой мощи государства»:

                                          P = (C+E+M) x (S+W),

где, напомню:

P – воспринимаемая сила государства, которая зависит от первого множителя (C+E+M), который ограничен только тремя параметрами:

C – критическая масса (демография и территория)

E – экономика

M – военная сила[7]

На мой взгляд, к этому набору следовало бы добавить несколько показателей, прежде всего, количество и качество НЧК субъекта МО и его институтов, которое резко влияет на мощь и возможности государства. Достаточно сказать, что за последние 30 лет в Китае было подготовлено более 400 миллионов специалистов с высшим образованием, которые стали главным условием быстрого развития страны. Похожая ситуация сложилась в Индии и ряде других стран.

ИР НЧК – государственные и не государственные, в свою очередь превратились в решающие силовые средства внешней политики развитых государств. Попытки изменения внутриполитического строя – от «цветных» революций в Северной Африке до событий в Белоруссии и Казахстане – пример эффективности использования этих инструментов, который особенно ярко проявился в событиях на Украине 2013–2014 годов.

В этой формуле особо отмечу значение второго множителя, который может либо усилить влияние констант, либо их качественно снизить и даже совсем уничтожить:

                                 (S+W)

Его можно назвать условно «эффективность государственной стратегии»[8]. Эта эффективность в СССР практически сравнялась с «нулевым» критерием, что привело к развалу мощного государства, обладавшего лучшими в мире ВС и ОПК.

Именно от качества государственной стратегии в максимальной степени будет зависеть эффективность внешней и военной политики страны. Как писал в 20-е годы прошлого века А.А. Свечин, «Государства, имеющие слабые армии в мирное время, ведут долгие войны. Перенос центра тяжести на мобилизацию военной промышленности ведёт к тому же…. Поскольку военные бюджеты… отстают от роста производительных сил и максимум стратегического напряжения становится ныне достижимым лишь через полгода после окончания экономической мобилизации, то … мы в будущем будем иметь преимущественно длительные войны»[9].

Иными словами, ОПК требуется постоянно не просто поддерживать, но и развивать, имея ввиду готовность к длительным войнам. Эта мысль А.А. Свечина подтвердилась в ходе Второй Мировой войны, когда ОПК СССР, Германии, Великобритании и США смогли выйти на высший уровень через год–полтора после начала мобилизации. Примечательно, что и недавние войны США в Корее, Вьетнаме, Ираке, Афганистане, Сирии, как правило, продолжались по нескольку лет и даже десятку лет и стоили огромных затрат.

В Центре военно-политических исследований МГИМО также предпринимались попытки анализа основных критериев влияния государств в мире с акцентом на силовую составляющую[10]. Текст ниже является частью общего отчета по гранту, который формируется коллективом ЦВПИ, и одновременно кратким описанием его технической части. В соответствии с заявкой, это исследование посвящено изучению двух конфликтов:

1. СССР — США, холодная война 1950–1990 гг.

2. Египет — Сирия — Израиль, войны 70-х годов ХХ века.

Во всей данной работе используются термины:

Проект – отдельное исследование (прошлое, текущее, планируемое см. http://eurasian-defence.ru/richdb/shork420/shork420.php?e=j), статус большинства из них обнулен, активны только актуальные на данном этапе.

Источники – статистические показатели по странам, не все они активны (см. http://eurasian-defence.ru/richdb/shork420/shork420.php?e=s), источники объединены в группы:

1. Военно-экономическая сила.

2. Человеческий капитал.

3. Институты развития ЧК.

Сырые данные — собранные из открытых источников и сохраненные в БД PostgreSQL статистические данные по странам и годам.

Нормализованные данные — вычисленные на основе сырых данных, очищенные от разнородных единиц измерения величины, которые можно сравнивать,  т. к. их относительный вес сохранен.

Формула:   

Главные компоненты – смысл этого термина в снижении размерности (количества параметров описывающих страну в текущем проекте) с 5–10 до двух.

Подробное описание метода главных компонент (англ. principal component analysis, PCA) см. https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_главных_ компонент.

Для построения расширенной модели Ричардсона на данном этапе была собрана база данных и написан интерфейс к ней в виде вышеупомянутого сайта. База данных и графики построенные на ее основе представляют и самостоятельный интерес, ниже будет приведено несколько примеров. Используя интерфейс сайта можно построить намного больше подобных примеров.

На рис. 0 приведена упрощенная схема иллюстрирующая архитектуру базы данных. Она приведена здесь для лучшего понимания принятых в этой работе терминов, относящихся к базе данных.

Каждый Проект, можно представить себе как многомерную матрицу. После преобразования по методу главных компонент размерность матрицы сокращается до двух. Более подробно система описана в «Документации для администратора системы»[11].

Ниже приводятся примеры использования интерфейса сайта для анализа процессов в экономике и социальной сфере, сопровождавших противостояния, получившие впоследствии названия «Холодная война» и «Ближневосточный конфликт».Используя собранную из открытых достоверных источников базу данных и язык программирования Python, было построено и опубликовано на сайте более 50 графиков в форматах PNG и PDF. Некоторые из них используются в примерах.

Пример 1.

Сравним рис. 1 и рис. 2. Они содержат графики нормализованных данных по всем источникам для США и СССР за период 1950 — 1990 гг.

На рис. (нормализованные данные США)) отчетливо различимы 4 пары линий:

– ВВП на душу населения (оранжевая)

– Валовая добавленная стоимость пром. сектора (красная)

– Занятость населения в промышленности (зеленая)

– Часов отработано в пром. секторе (фиолетовая)

– Число врачей всех специальностей (коричневая)

– Число сред. мед. персонала (лиловая)

– Выпущено аспирантов/Doctorate recipients (серая)

– Военные расходы, % от ВВП (синяя)

Первые три пары заметно коррелируют (что легко объясняется здравым смыслом) и в целом растут более-менее спокойно.

Четвертая пара резко расходится: число аспирантов быстро растет (1957–1973), а доля военных расходов в ВВП плавно снижается (195–1990).

На рис. первые три пары также отчетливо коррелируют, однако растут под другими углами к оси времени. Четвертую пару здесь просто «колбасит», в основном по вине синей линии.

Акцентировав внимание на этих фактах, их интерпретацию я оставляю читателю (интересно каков будет разброс мнений). Пишите: an2k@mail.ru.

Горячей войны/вооруженного конфликта между СССР и США не произошло.

Пример 2.

Сравним рисунки 3, 4 и 5.

В этих похожих на хаос линиях труднее обнаружить порядок – кажется всё движется непредсказуемо. Однако слабую корреляцию между синей и фиолетовой линиями можно увидеть и объяснить: производство стали и численность армий взаимосвязаны – каждому танку нужен экипаж.

Конечно очень резко к концу периода у всех растут военные расходы и у всех избыток человеческих ресурсов (желтая и зеленая линии). У Израиля меньше численность населения, но очень высок индекс продолжительности жизни).

Война была неизбежна, потому что для противников, кроме роста армий и затрат на нее, все остальное было непредсказуемо, это вызывало тревогу и страх.

Когда хаос и страх достигли пика – война началась.

Здесь: http://eurasian-defence.ru/richdb/shork420/shork420.php?e=g   можно посмотреть еще графики.

Наконец, другая сторона вопроса значения ВС и ОПК – оценка состояние НИОКР и технологий, определяющих экономическую и военную мощь страны. Этот показатель во многом предопределен не только уровнем развития фундаментальной науки и НИОКР, но, прежде всего, ИР НЧК. Этот показатель, в особенности после массированного введения санкций против России, стал решающим, но до настоящего времени ни за рубежом, ни в России не пришли к согласию относительно его важнейших критериев. Так, например, считается, что Россия качественно отстает от Запада по производству суперкомпьютеров, хотя этот «качественный» показатель никак не аргументируется. Top500.org опубликовал в 2021 году список 500 самых производительных в мире суперкомпьютеров. В этом рейтинге стран, обладающих суперкомпьютерами, Россия заняла 10-ое место по совокупности факторов, учитывающих количество и мощность машин . Top500 – авторитетный рейтинг, он рассчитывается раз в полгода и публикуется в 58-й раз. Критерии – спорные и не всегда объяснимы и понятны. Так, самый мощный суперкомпьютер Fugaku находится в Японии, его производительность составляет 442 010 Тфлопс, а количество ядер – 7 630 848. Второй по производительности суперкомпьютер Summit (148 600 Тфлопс, 2 414 592 ядер) находится в США, как и третья по мощности машина – Sierra (94 640 Тфлопс, 1 572 480 ядер).

Интегральный индекс для стран учитывает количество суперкомпьютеров, попавших в Top500, и их суммарную производительность. Первое место в рейтинге стран занимает Китай, второе – США – 149, третье – Япония. Первые 30 стран см. здесь, выбрав «County/Region» и «November 2021». Россия попаданием в Top10 обязана «Яндексу», чьи суперкомпьютеры вошли в Top500 на 19, 36, 40 местах. Ещё одна отечественная машина, вошедшая в рейтинг на 43 месте, принадлежит «Сберу».

 

________________________________________

[1] Аддитивные индексы, когда показатели складываются, и мультипликативные индексы, когда показатели перемножаются. На интервальном уровне допустимы линейные преобразования. к которым относятся сложение переменных и умножение переменной на постоянное число. Соответственно, здесь возможны только аддитивные индексы. Никакие индексы не могут быть рассчитаны на основе номинальных и порядковых переменных

[2] Аддитивные методы – зд.: методы, использующие  приемы и методы технологии послойного наращивания и синтеза объектов (англ. Additive Manufacturing).

[3] Индикаторы мирового развития: монография / колл. авт.; под ред. Л.М. Капицы. 3-е изд., перераб. и доп. М.: КНОРУС, 2021. 556 с., сс. 501–503.

[4] См. подробнее: Байгузин Р.Н., Подберёзкин А.И. Политика и стратегия. Оценка и прогноз развития стратегической обстановки и военной политики России. М.: Юстицинформ, 2021. 768 с.

[5] Подберёзкин А.И., Родионов О.Е. Институты развития человеческого капитала – альтернатива силовым средствам политики // Обозреватель, 2021, № 7, сс. 33–47.

[6] Рэй Стайнер Клайн работал с 1943 по 1973 в ЦРУ. В какое-то время заведовал всем аналитическим отделом этой конторы. Успешно боролся с коммунизмом в Азии, помогал корейцам, предсказал (или подготовил) раскол между СССР и КНР. Во время Карибского кризиса давал Белому дому очень качественные разведданные.

[7] Этот критерий условно можно свести к показателю количества и качества ВВСТ и военных технологий. См.: Зарудницкий В.Б. Факторы достижения победы в военных конфликтах будущего // Военная мысль, 2021, № 8, сс. 34–47.

[8] У Дм. Тренина это называется «политическая воля» и «поддержка элит и общества». См.: Тренин Дм. Новый баланс сил: Россия в поисках внешнеполитического равновесия. М.: Альпина Паблишер, 2021, сс. 71–73.

[9] Свечин А.А. Стратегия. М.: С.П.: Кучково поле, 2003, сс. 112–113.

[10] См.: База данных и сайт http://eurasian-defence.ru/richdb/shork420/shork420.php

[11] См. http://eurasian-defence.ru/richdb/shork420/doc/admin_richardson.pdf

Рейтинг всех персональных страниц

Избранные публикации

Как стать нашим автором?
Прислать нам свою биографию или статью

Присылайте нам любой материал и, если он не содержит сведений запрещенных к публикации
в СМИ законом и соответствует политике нашего портала, он будет опубликован