Многие принимаемые в экономике стран СНГ решения недостаточно подкреплены расче-тами, что может приводить к серьезным ошибкам. В связи с этим исследования, нацеленные на увеличение полноты и точности аналитических оценок и прогнозов, могут внести значимый вклад в повышение качества экономической политики. В настоящей работе предложен алгоритм актуализации таблиц ресурсов и использования (ТРИ)/таблиц «затраты-выпуск» (ТЗВ) с учетом новых известных итогов, таких как компоненты ВВП. ТРИ/ТЗВ являются важнейшим инстру-ментом анализа согласованности данных макроэкономической статистики, а также служат основой для построения моделей общего равновесия, использующихся для выработки эффектив-ной экономической политики. Однако ТРИ/ТЗВ имеют большую задержку публикации (в России – 25/37 мес. после отчетного периода, соответственно), зачастую не обновляются из-за сложно-сти и дороговизны данной процедуры (например, в Армении). При этом часто возникает потреб-ность в быстром обновлении данных, с учетом новых известных итогов, публикуемых более свое-временно и с более высокой периодичностью. Существующие алгоритмы обновления таблиц, представляющие собой различные модификации метода RAS1, обладают рядом недостатков, среди которых отсутствие связи получаемых таблиц с конкретной структурой экономики, вы-бросы в данных, не согласующиеся с экономической логикой и др. В основе предложенного в ста-тье алгоритма лежит полноценная CGE2-модель с агрегированным внешним сектором, что поз-воляет учитывать не только численные соотношения в исходной таблице, но и полноценно вос-произвести экономические взаимосвязи между всеми величинами. Также, наличие полноценной CGE-модели в основании алгоритма позволяет вводить больше дополнительной информации в виде структурных параметров, ограничений на цены и т. д. В статье показана эффективность предложенного метода продления ТРИ/ТЗВ в сравнении с модифицированным методом RAS.
Идентификаторы и классификаторы
Одна из ключевых задач национальной экономической политики – обеспечение желательных структурных сдвигов (отраслевых, региональных, технологических и т. д.). В современной ситуации лучший инструмент для оценки, анализа и прогно-зирования структурных сдвигов – межотраслевой баланс (модель «затраты-выпуск», она же – модель Леонтьева). Однако в России и Армении отчетные межотраслевые балансы публикуются редко, и потому правительственным аналитикам необходимо иметь инструментарий, который позволяет быстро и с высокой точностью разраба-тывать промежуточные – расчетные межотраслевые балансы.
Список литературы
1. Седалищев В.В. Памяти Л. Йохансена: первая в мире CGE-модель и ее демонстрация на примере России // Экономическая политика. 2023. № 4. С. 108-137. [Sedalishchev V.V. Pamyati L. Joxansena: pervaya v mire CGE-model` i eyo demonstraciya na primere Rossii // Ekonomicheskaya politika. 2023. No. 4. S. 108-137. (In Russ.)]
2. Marzban S. An Interactive GAMS-based Model Management System for Economy Wide Analysis. The Third In-ternational Conference on Informatics and Systems. 2005. URL: https://www.researchgate.net/publication/-280612124_An_Interactive_GAMS-based_Model_Management_System_for_Economy_Wide_Analysis
3. Вотинов А.И., Лазарян С.С., Польщикова Ю.А. Влияние межсекторальной структуры экономики на свой-ства DSGE-моделей // Деньги и кредит. 2023. Т. 1. С. 32-54. [Votinov A.I., Lazaryan S.S., Pol`shchikova Yu.A. Vliyanie mezhsektoral`noj struktury` ekonomiki na svojstva DSGE-modelej // Den`gi i kredit. 2023. T. 1. S. 32-54. (In Russ.)]
4. Широв А.А., Янтовский А.А. Межотраслевая макроэкономическая модель RIM – развитие инструмента-рия в современных экономических условиях // Проблемы прогнозирования. 2017. № 3. С. 3-18. [Shirov A.A., Yantovskij A.A. Mezhotraslevaya makroekonomicheskaya model` RIM – razvitie instrumentariya v sovremennykh ekonomicheskikh usloviyakh // Problemy prognozirovaniya. 2017. No. 3. S. 3-18. (In Russ.)]
5. Гареев М.Ю., Полбин А.В. Наукастинг: оценка изменения ключевых макроэкономических показателей с ис-пользованием методов машинного обучения // Вопросы экономики. 2022. № 8. С. 133-157. [Gareev M.Yu., Polbin A.V. Naukasting: ocenka izmeneniya klyuchevykh makroekonomicheskikh pokazatelej s ispol`zovaniem metodov mashinnogo obucheniya // Voprosy ekonomiki. 2022. No. 8. S. 133-157. (In Russ.)]
6. Макеева Н.М., Станкевич И.П. Наукастинг элементов использования ВВП России // Экономический жур-нал ВШЭ. 2022. № 4. С. 598-622. [Makeeva N.M., Stankevich I.P. Naukasting elementov ispol`zovaniya VVP Rossii // Ekonomicheskij zhurnal VShE. 2022. No. 4. S. 598-622. (In Russ.)]
7. Fofana I., Lemelin A., Cockburn J. Balancing a social accounting matrix: theory and application. United Nations. 2005. URL: https://www.un.org/en/development/desa/policy/mdg_workshops/eclac_training_mdgs/fofana_lemelin_-cockburn_2005.pdf
8. Lenzen, Gallego, Wood. Matrix Balancing under Conflicting Information // Economic Systems Research. 2009. Vol. 1. No. 21. Рp. 23-44.
9. Ивантер В.В. Роль межотраслевого баланса в макроэкономическом анализе и прогнозировании // Про-блемы прогнозирования. 2018. № 6 (171). С. 3-6. [Ivanter V.V. Rol` mezhotraslevogo balansa v mak-roekonomicheskom analize i prognozirovanii // Problemy prognozirovaniya. 2018. No. 6. S. 3-6. (In Russ.)]
10. Bui T., Viet Phong N. A Short Note on RAS Method // Advances in Management & Applied Economics. 2013. Vol. 3. No. 4. Рp. 133-137.
11. Stone R., Brown A. A Computable Model of Economic Growth / A Programme for Growth. 1962. Vol. 1. URL: https://archive.org/details/trent_0116404915484/mode/2up
12. Bacharach M. Biproportional Matrices and Input-Output Change. Cambridge: Cambridge University Press, 1970. 192 p.
13. McDougall R.A. Entropy Theory and RAS are Friends. GTAP Working Papers. 1999. Paper 6. URL: http://docs.lib.purdue.edu/gtapwp/6
14. Preckel P., Ahmed S.A. A Comparison of RAS and Entropy Methods in Updating IO Tables. American Agricultural Economics Association Annual Meeting. Portland. 2007. P. 20. URL: https://www.researchgate.net/ publication/23772109_A_Comparison_of_RAS_and_Entropy_Methods_in_Updating_IO_Tables
15. Lee M.C. Social Accounting Matrix Balanced Based on Mathematical optimization Method and General Algebraic Modeling System // British Journal of Economics, Management & Trade. 2014. Vol. 4. No. 8. Рp. 1174-1190.
16. Rodrigues J.F.D. A Bayesian Approach to the Balancing of Statistical Economic Data // Entropy. 2014. No. 16. Рp. 1243-1271.
17. Луговой О.В., Полбин А.В., Поташников В.Ю. Байесовский подход к построению таблиц «затраты-вы-пуск» // Вопросы статистики. 2015. № 6. С. 26-35. [Lugovoj O.V., Polbin A.V., Potashnikov V.Yu. Bajesovskij podhod k postroeniyu tablicz «zatraty-vypusk» // Voprosy statistiki. 2015. No. 6. S. 26-35. (In Russ.)]
18. Таблицы ресурсов и использования товаров и услуг за 2019 г. Росстат: [сайт]. 2019. URL: https://rosstat.-gov.ru/storage/mediabank/tri-2019.xlsx [Tablicy resursov i ispol`zovaniya tovarov i uslug za 2019 g. Rosstat: [sajt]. 2019. (In Russ.)]
19. Таблицы ресурсов и использования товаров и услуг за 2020 г. Росстат: [сайт]. 2020. URL: https://rosstat.-gov.ru/storage/mediabank/tri-2020(1).xlsx [Tablicy resursov i ispol`zovaniya tovarov i uslug za 2020 g. Rosstat: [sajt]. 2020. (In Russ.)]
20. Национальные счета. Статистический комитет Республики Армения: [сайт]. URL: https://armstat.am/-ru/?nid=202 [Nacional`ny`e scheta. Statisticheskij komitet Respubliki Armeniya: [sajt]. (In Russ.)]
21. Комментарий к базовым таблицам «затраты-выпуск» за 2016 год. Росстат. 2024. URL: https://rosstat.-gov.ru/storage/mediabank/comment-tzv-2016.htm [Kommentarij k bazovy`m tabliczam «zatraty`-vy`pusk» za 2016 god. Rosstat. 2024. (In Russ.)]
22. Судаков С.С., Зинченко А.А. Разработка методологии оценки экспортного потенциала и ее апробация на при-мере Республики Узбекистан // Финансовый журнал. 2024. Т. 16. № 1. С. 61-77. [Sudakov S.S., Zinchenko A.A. Razrabotka metodologii ocenki eksportnogo potenciala i ee aprobaciya na primere Respubliki Uzbekistan // Finansovy`j zhurnal. 2024. Т. 16. No. 1. S. 61-77. (In Russ.)]
Выпуск
Другие статьи выпуска
В последние несколько лет цены на жилье в России в строящихся домах росли быстрыми тем-пами и опережали динамику потребительской инфляции, доходов населения, стоимости аренды и себестоимости строительства. В результате, с начала 2020 г. средние цены на первичное жи-лье возросли в два раза. Динамика цен на жилую недвижимость складывается под влиянием мно-жества факторов. В статье адаптируется подход, предложенный в недавней работе A. Shapiro (2022), и оценивается, в какой мере факторы спроса и предложения объясняют рост цен на жи-лье в российских регионах. В статье представлена первая в научной литературе декомпозиция динамики цен на жилье в России в 2016-2024 гг. на факторы спроса и предложения в региональном разрезе. Проведенные авторами расчеты и анализ позволяют свежим взглядом посмотреть на рост цен на жилье в разных регионах России, оценить эффективность мер поддержки рынка жилья и понять, чего ждать от динамики цен в дальнейшем.
В статье представлен сравнительный анализ прогнозов динамики численности населения мира и России до 2100 г. В качестве основных источников данных использованы прогнозы ООН (World Population Prospects1 2019, 2022 и 2024 гг.), а также прогнозы IHME2, IIASA3 и Росстата. Выявлена тенденция к замедлению роста мирового населения во всех прогнозных сценариях, с вы-сокой вероятностью достижения пикового значения численности к концу XXI века. Проведен сравнительный анализ ключевых сценариев прогнозов, с акцентом на роль предположений о рож-даемости, смертности и миграции в формировании долгосрочных демографических оценок. Ана-лиз демографических прогнозов России включает критическую оценку заложенных гипотез о рождаемости, смертности и миграции в контексте текущих демографических трендов и ис-торической динамики. Показано, что большинство прогнозов характеризуется завышенными оценками рождаемости и смертности, что делает реализацию низких и средних сценариев более вероятной, тогда как высокие сценарии маловероятны для достижения в условиях современной демографической ситуации.
В статье рассматриваются возможности оптимизации отраслевой структуры железнодо-рожных грузоперевозок в восточном направлении при ограниченной мощности Восточного поли-гона. Цель работы заключается в оценке экономических эффектов от частичной замены экс-портных перевозок угля другими грузами.
С помощью оптимизационной межотраслевой межрегиональной модели (ОМММ-транс-порт) выполняется сценарное прогнозирование развития экономики до 2030 г. для различной то-варной структуры перевозок. Альтернативные варианты сравниваются по объему валовой про-дукции, конечного потребления и занятости по России и в региональном разрезе. Оценивается также разница налоговых поступлений в бюджетную систему страны между сценариями.
Расчеты показали, что оптимальным вариантом замены 8 млн т угля на Восточном полигоне является комбинация зерна, цветных металлов и нефтепродуктов. Дополнительный прирост ко-нечного потребления в 2030 г. оценивается в 1,2%. Реализация оптимального варианта потре-бует государственной поддержки некоторой реструктуризации экономики страны.
Целью исследования является изыскание источников финансирования социально-экологических, модернизационных и природоохранных мероприятий посредством взимания с промышленных предпри-ятий полного размера платы за загрязнение окружающей среды. В соответствии с поставленной це-лью решены следующие задачи: 1. Проведена оценка экологического вреда, причиняемого деятельно-стью ПАО «Северсталь» и АО «Апатит» на территории Вологодской области; 2. Проведен сравни-тельный анализ платежей за негативное воздействие на окружающую среду (НВОС), уплачиваемых ПАО «Северсталь» и АО «Апатит» в консолидированный бюджет Вологодской области, и реального ущерба от загрязнения, возникающего в процессе работы данных предприятий; 3. Предложен ком-плекс мер, направленных на полное возмещение причиняемого экологического вреда и должное попол-нение источников финансирования мероприятий по улучшению качества окружающей среды.
В статье анализируется потенциал и выявляются ограничения достижения технологиче-ского суверенитета в сегменте электронного машиностроения на примере полупроводниковых литографических систем. Показано, что в условиях деглобализации рынка электронного машино-строения формируется несколько групп игроков, различающихся по целям и стратегиям дости-жения технологического суверенитета. Определено, что гонка технологий в сфере фотолито-графии, которая является основой для массового производства современной микроэлектроники, несмотря на перспективность дальнейших технологических усовершенствований, может столк-нуться с ограничениями в развитии. Выявлено, что при переходе от глобализации к локализации полупроводниковых производств и стремлении к технологическому суверенитету в сегменте по-лупроводниковой литографии страны реализуют два основных подхода: воссоздание традицион-ной технологии фотолитографии и разработку собственных альтернативных методов. Сделан вывод, что такая тенденция в ближайшие годы может привести к перераспределению долей между старыми и новыми производителями оборудования и изменению структуры технологий на рынке полупроводниковой литографии.
В статье рассматривается платформенная экономика с точки зрения отличающих ее от традиционных форм отношений характеристик и ее влияния на экономические процессы. По-казано, что, хотя формирование платформенной экономики предопределяется техническим про-грессом, ей свойственны принципиально новые механизмы, основанные на платформенной бизнес-модели и сетевых эффектах. Были проанализированы конкретные последствия распространения платформ для структуры затрат отраслей экономики. Оценка этих последствий производилась с помощью статической модели межотраслевого баланса. Наши расчеты показывают, что при достаточно высоком прямом вкладе платформенной экономики в ВВП и занятость населения РФ (около 3-5%) итоговое влияние развития платформенной экономики с учетом структурных сдви-гов и сокращения валовой добавленной стоимости в традиционных секторах оказывается срав-нительно скромным – менее 1% прироста ВВП в рассмотренных сценариях.
В статье представлены результаты оценки значений целевого показателя в сфере науки (утвержденного Указом Президента Российской Федерации № 309 «О национальных целях раз-вития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года») в 2012-2022 гг. по его отдельным компонентам. Приведены также расчеты прогнозных значений этого показателя на перспективу 2024-2030 гг. в консервативном и базовом (умеренно-оптимистич-ном) сценариях на основе прогнозной модели развития сферы науки в России, разработанной Ин-ститутом статистических исследований и экономики знаний Национального исследователь-ского университета «Высшая школа экономики» (ИСИЭЗ НИУ ВШЭ). Полученные результаты могут быть использованы федеральными органами исполнительной власти РФ при разработке и корректировке стратегических и программных документов в сфере науки и технологий. Они также могут служить в качестве информационно-аналитической и методической базы в про-цессе принятия управленческих решений в рамках реализации государственной научной и научно-технической политики на разных уровнях власти.
Статья описывает результаты количественных расчетов в соответствии со сценарными прогнозами мировой и отечественной экономики, а также российского сектора информационно-коммуникационных технологий (ИКТ). На основе сценарных условий определены количественные параметры прогнозов развития отечественного сектора ИКТ в четырех сценариях: «максималь-ном» (целевой сценарий), «осторожного роста», «умеренной экспансии» и «кризисном» (худший из возможных) с учетом их характерных особенностей.
Сложный временной отрезок для экономики страны и ее общества сформировался в настоя-щее время: потребовалась быстрая адаптация к возникшим угрозам и поиск эффективных путей противодействия санкционному давлению. Вопреки санкциям экономика РФ стабильно растет. Вместе с тем, накопленный потенциал развития используется неполно, что связано не только с исправлением прошлых ошибок, но и с поиском способов преодоления новых вызовов.
В статье рассматриваются некоторые накопленные ранее недостатки в использовании по-тенциала развития экономики и возможные способы их преодоления.
В статье представлен методический инструментарий оценки импортозависимости и им-портозамещения экономических систем различных иерархических уровней. Предложен широ-кий набор методов количественной оценки импортозамещения в экономических системах: ис-пользование индекса Балассы для оценки уровня импортозависимости товаров по стране в це-лом и по отраслям народного хозяйства; оценка степени импортозависимости в различных секторах промышленности с помощью соотношения объема импорта и объема внутреннего потребления; расчет коэффициента покрытия импорта экспортом для оценки уровня внешне-торговой обеспеченности, а также коэффициента покрытия импорта производством для оценки уровня обеспеченности экономики собственным производством. Разработана новая ав-торская методика нахождения динамического коэффициента импортозамещения, который рассчитывается на основе изменений объема производства и импорта. Данный коэффициент позволяет выявить различные сценарии экономической политики и разделить их на восемь зон в зависимости от значений коэффициента. Среди них следует выделить наиболее благоприят-ный сценарий импортоопережения, когда снижение импорта сопровождается более значимым ростом уровня производства. Верификация предложенного инструментария показала, что ав-торские результаты могут быть использованы при количественной оценке импортозамещения экономических систем различных иерархических уровней.
Цель исследования состоит в модификации методологии межотраслевого баланса с учетом особенностей российских данных путем введения частных функций спроса для продукции отраслей. В статье предлагается итеративный алгоритм достижения текущего экономического и ценового равновесия на статистических данных, заключающийся в подборе параметров функций спроса для каждой отрасли и вычислении равновесных цен до получения сходимости модельных показателей с фактическими данными. Проведены модельные эксперименты на данных Росстата за 2020 г. по двум сценариям: рост спроса на строительство и повышение валютного курса. Стимулирование строительной отрасли приводит к росту производства в смежных отраслях и их переориентации на промежуточный спрос. Увеличение курса доллара критически сказывается на показателях про-изводства автомобилей, текстиля, электротехники, электронного и компьютерного оборудования, фармацевтики, мебели и других, наиболее зависимых от импорта отраслей, вызывая рост цен в них, в то время как отрасли услуг остаются стабильными. Анализ позволил выделить отрасли с различ-ными уровнями эластичности спроса по цене. Наиболее устойчивыми к ценовым шокам оказались услуги: социальные, образования, здравоохранения и государственного управления.
В статье проводится анализ макроэкономической политики Армении в условиях глобальных экономических кризисов на предмет выявления ее проциклического или контрциклического харак-тера. Исследование охватывает период с 2000 по 2023 гг. Рассматривается влияние фискальной и монетарной политики на экономическое развитие страны, ее реакция на экзогенные шоки раз-личного генеза. Результаты анализа показывают, что в условиях кризисов правительство и Цен-тральный банк Армении в основном реализуют ограниченную контрциклическую политику.
Статья систематизирует эффекты климатических изменений для отраслей экономики России. Предложен метод количественной экономической оценки последствий, связанных с де-градацией многолетней мерзлоты, наводнениями, для хозяйственных объектов в сфере ТЭК, сельского и лесного хозяйства. Оценки всех эффектов приведены к общей единице измерения – изменение ВВП России при увеличении среднегодовой температуры на 1 С. На основе сценар-ных расчетов доказывается, что активная политика адаптации к изменению климата позво-ляет получить позитивный эффект для экономики страны. Напротив, отказ или отсутствие мер адаптации чреваты значительным ущербом и потерями для экономики стоимостью более 3 трлн руб. или порядка 1,9% ВВП (2022 г.).
В статье анализируется ситуация, сложившаяся в российской экономике после годичного цикла повышения ключевой ставки в 2023-2024 гг. Показано, что ключевыми факторами ускоре-ния роста цен стали сдвиг в структуре производства, произошедший в 2022-2024 гг., и связанная с ним разбалансировка спроса и предложения. На этом фоне ужесточение денежно-кредитной политики лишь в ограниченной мере влияло на динамику цен, что является характерным не только для российской экономики, но и для экономики многих стран мира. Единственным фак-тором, который сможет изменить ситуацию на внутреннем рынке, должен стать рост пред-ложения, который невозможен при низком уровне инвестиционной активности. Избыточная жесткость денежно-кредитной политики в данных условиях может остановить инвестиционный цикл в большинстве секторов и привести к стагнации экономики. Альтернативой являются пере-смотр таргетов по инфляции и реализация программы снижения инфляции на горизонте 3-5 лет.
Издательство
- Издательство
- ИНП РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 117418, г. Москва Нахимовский проспект, д. 47
- Юр. адрес
- 117418, г. Москва Нахимовский проспект, д. 47
- ФИО
- Широв Александр Александрович (Директор)
- Контактный телефон
- +7 (499) 1293633
- Сайт
- https:/ecfor.ru