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.
Идентификаторы и классификаторы
В условиях продолжающейся геополитической турбулентности в мире научно-технологическое развитие становится одним из ключевых драйверов обеспече-ния национального суверенитета и экономического роста. Для ускорения научного прогресса государства ставят амбициозные цели и реализуют стратегии и программы, направленные на получение значимых социально-экономических, экологических и иных эффектов. Неотъемлемой составляющей документов научно-технической поли-тики большинства развитых и развивающихся стран выступают целевые индикаторы науки, технологий и инноваций.
Список литературы
1. Godin B. National Innovation Systems: The System Approach in Historical Perspective, Working Paper. Project on the History and Sociology of STI Statistics. Quebec, Montreal. 2007. No. 36.
2. Freeman Ch., Soete L. Developing science, technology and innovation indicators: What we can learn from the past. Research Policy. 2009. No. 38. Pp. 583-589.
3. Grupp H., Mogee M.E. Indicators for national science and technology policy: how robust are composite indica-tors? Research Policy. 2004. No. 33. Pp. 137-1384.
4. Carvalho А. Wishful thinking about R&D policy targets: what governments promise and what they actually de-liver. Science and Public Policy. 2018. No. 45 (3). Pp. 373-391.
5. Гохберг Л.М., Заиченко С.А., Китова Г.А., Кузнецова Т.Е. Научная политика: глобальный контекст и рос-сийская практика / Издательский дом НИУ ВШЭ М., 2011. 312 с. [Gokhberg L.M., Zaichenko S.A., Kitova G.A., Kuznetzova T.E. Nauchnaya politika: global’nyj kontekst i rossijskaya praktika / Izdatel’skij dom NIU VSHE M., 2011. 312 p.(In Russ.)]
6. Grenacre M. Draft Council declaration sets R&I spending target at 4% of GDP. 31 Oct. 2024. Electronic resource. URL: https://sciencebusiness.net/news/fp10/draft-council-declaration-sets-ri-spending-target-4-gdp
7. Meissner D., Gokhberg L., Sokolov A., Dordrecht L. Indicators for Science, Technology and Innovation on the Crossroad to Foresight, in: Science, Technology and Innovation Policy for the Future — Potentials and Limits of Foresight Studies. Heidelberg, NY. Springer. 2013. Pp. 257-288.
8. Bührer S., Edler J., Kuhlmann S., Seus S. Evaluating Public Research and Innovation Policies: A Short History of Co-evolution. In: Edler J., Walz R. (eds.) Systems and Innovation Research in Transition. Sustainability and In-novation. Springer, Cham. 2024. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-66100-6_5
9. Goodhart C.A.E. Monetary Relationships: A View from Threadneedle Street. Papers in Monetary Economics. Reserve Bank of Australia. 1975.
10. Лахтин Г.А. Организация советской науки: история и современность. М., Наука. 1990. 217 с. [Lakhtin G.A. Organizaciya sovetskoj nauki: istoriya i sovremennost’. M., Nauka. 1990. 217 p. (In Russ.)]
11. Гохберг Л.М. Статистика науки. М., ТЕИС. 2003. [Gokhberg L.M. Statistika nauki. M., TEIS. 2003. (In Russ.)]
12. Frascati Manual 1963: Proposed Standard Practice for Surveys of Research and Development, The Measurement of Scientific and Technological Activities. OECD Publishing. Paris. 1963. 60 pp.
13. Клепач А.Н., Водоватов Д.Б., Дмитриева Е.А. Российская наука и технологии: взлет, или прогрессирующее отставание (Часть I) // Проблемы прогнозирования. 2022. № 6 (195). С. 76-93. DOI: 10.47711/0868-6351-195-76-93. URL: https://ecfor.ru/publication/otsenka-sostoyaniya-nauki-i-tehnologij-v-rossii/ [Klepach A.N., Vodovatov D.B., Dmitrieva E.A. Rossijskaya nauka i tekhnologii: vzlet, ili progressiruyushchee otstavanie (Chast’ I) // Problemy prognozirovaniya. 2022. No. 6 (195). Pp. 76-93. (In Russ.)]
14. Яворская Я.А., Гершман М.А., Бредихин С.В. Господдержка университетской науки в Китае. Электрон-ный ресурс. 2024. URL: https://issek.hse.ru/news/973297352.html [Yavorskaya YA.A, Gershman M.A., Bredikhin S.V. Gospodderzhka universitetskoj nauki v Kitae. Elektronnyj resurs. 2024. (In Russ.)]
15. Клепач А.Н., Водоватов Л.Б., Дмитриева Е.А. Российская наука и технологии: взлет, или прогрессирую-щее отставание (Часть II) // Проблемы прогнозирования. 2023. № 1 (196). С. 6-15. DOI: 10.47711/0868-6351-196-6-15. URL: https://ecfor.ru/publication/rossijskaya-nauka-i-tehnologii/ [Klepach A.N., Vodovatov L.B., Dmitrieva E.A. Rossiiskaya nauka i tekhnologii: vzlet, ili progressiruyushchee otstavanie (Chast’ II) // Problemy prognozirovaniya. 2023. No. 1 (196). Pp. 6-15. (In Russ.)]
16. Научно-техническая политика: глобальные тренды и практики / М.А. Гершман (рук. авт. кол.), Ф.Х. Брам-била Мартинес, С.В. Бредихин, Л.М. Гохберг и др. / под ред. Л.М. Гохберга, М.А. Гершмана; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М., ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. 157 c. [Nauchno-tekhnicheskaya politika: glob-al’nye trendy i praktiki / M.A. Gershman (ruk. avt. kol.), F.Kh. Brambila Martines, S.V. Bredikhin, L.M. Gokhberg i dr.; / pod red. L.M. Gokhberga, M.A. Gershmana. Nats. Issled. un-t «Vysshaya shkola ekonomiki». M., ISIEZ VShE, 2024.157 p. (In Russ.)]
17. Dongbo S., Weichen L., Yanbo W. Has China’s Young Thousand Talents program been successful in recruiting and nurturing top-caliber scientists? Science. 2023. No. 379. P. 62-65. DOI:10.1126/science.abq1218.
18. Zhu J., Potkin F., Baptista E., Martina M. Insight: China quietly recruits overseas chip talent as US tightens curbs. Reuters. 24th August. 2023. URL: https://www.reuters.com/technology/china-quietly-recruits-overseas-chip-tal-ent-us-tightens-curbs-2023-08-24/
19. Office memorandum DST/PCPM/Z-06/2022 (E-file – 41804). 26th June. 2023. Ministry of Science & Technology. Department of Science & Technology. Government of India. URL: https://dst.gov.in/sites/de-fault/files/1687843045_Revision_of_emoluments_OM.pdf
20. Pioneer. Global Science for Global Good. A UK Prospectus for Opportunities Beyond Horizon Europe. 6th April. 2023. URL: https://www.gov.uk/government/publications/pioneer-global-science-for-global-good
21. Hendry D.F. How Economists Forecast. Understanding Economic Forecasts / D.F. Hendry, N.L. Ericsson (eds.). Cambridge. MA., MIT Press. 2003. 225 p.
22. Ericsson Neil R. Economic forecasting in theory and practice: An interview with David F. Hendry. International Journal of Forecasting. 2017. Vol. 33. Issue 2. Pp. 523-542. ISSN 0169-2070.
23. Clements M., Hendry D. Forecasting Economic Time Series. Cambridge University Press. 2009. URL: https://doi.org/10.1017/CBO9780511599286
24. Турунцева М. Прогнозирование в России: обзор основных моделей // Экономическая политика. 2011. № 1. С. 193-202. URL: https://www.iep.ru/files/text/policy/2011_1/turuntceva.pdf [Turuntseva M. Prognozirovanie v Rossii: obzor osnovnykh modelei // Ekonomicheskaya politika. 2011. No. 1. Pp. 193-202. (In Russ.)]
25. Широв А.А. Макроструктурный анализ и прогнозирование в современных условиях развития экономики // Проблемы прогнозирования. 2022. № 5 (194). С. 43-57. DOI: 10.47711/0868-6351-194-43-57. URL: https://ecfor.ru/publication/makrostrukturnye-issledovaniya-ekonomiki-shirov-a-a/ [Shirov A.A. Makrostrukturnyi an-aliz i prognozirovanie v sovremennykh usloviyakh razvitiya ekonomiki. Problemy prognozirovaniya. 2022. No. 5 (194). Pp. 43-57. (In Russ.)]
26. Ивантер В.В., Суворов А.В., Сутягин В.С. Основные задачи и принципы социально-экономического про-гнозирования // Управление. 2015. Том. 3. № 1. С. 8-17. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-zadachi-i-printsipy-sotsialno-ekonomicheskogo-prognozirovaniya [Ivanter V.V., Suvorov A.V., Sutyagin V.S. Os-novnye zadachi i printsipy sotsial’no-ekonomicheskogo prognozirovaniya / Upravlenie. 2015. Vol. 3. No. 1. Pp. 8-17. (In Russ.)]
27. Прикладное прогнозирование национальной экономики: учебное пособие /под ред. В.В. Ивантера, И.А. Бу-данова, А.Г. Коровкина, В.С. Сутягина. М., Экономистъ. 2007. 887 с. URL: https://ecfor.ru/publication/pri-kladnoe-prognozirovanie-natsionalnoj-ekonomiki/ [Prikladnoe prognozirovanie natsional’noi ekonomiki: uchebnoe posobie / pod red. V.V. Ivantera, I.A. Budanova, A.G. Korovkina, V.S. Sutyagina. M., Ekonomist. 2007. 887 p. (In Russ.)]
28. Armstrong J. S., ed. Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners. Norwell, Massa-chusetts. Kluwer Academic Publishers. 2001.
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.
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.
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.
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