Анализ долгосрочного межотраслевого прогноза российской экономики

М.Н. Узяков
Р.М. Узяков

Центральная идея концепции структурно-технологического мультипликатора (СТМ), описанная в работах [1-2], состоит в обосновании специальной методики анализа и предварительного (эскизного) прогнозирования динамических свойств экономики с использованием теории и методологии межотраслевого баланса [2-6].

В упомянутых работах показано, что накапливаемые со временем структурно-технологические изменения в экономике находят свое количественное выражение в значениях структурно-технологических мультипликаторов и тех пропорциях, которые между ними складываются как по строкам, так и по столбцам итоговой таблицы СТМ. При этом существенно то, что такого рода структурному анализу могут быть подвергнуты как результаты развития экономики в прошлом, так и варианты и сценарии будущего развития.

В данной статье в качестве статистического объекта структурного анализа и сравнительных сопоставлений рассматриваются два варианта межотраслевого прогноза российской экономики на период до 2035 г., разработанные в ИНП РАН с использованием межотраслевой модели CONTO¹.

Первый вариант прогноза социально-экономического развития (базовый) предполагает умеренно положительные среднегодовые темпы прироста экономики, достигающие 2,6% в 2025-2035 гг. (табл. 1). К основным предположениям о формировании динамики экономического роста можно отнести повышение темпов роста инвестиций в основной капитал и потребления домашних хозяйств.

Таблица 1

Темпы прироста ВВП и основных элементов конечного спроса по сценариям, в среднем за период, %

Источник: расчеты ИНП РАН, расчеты авторов.

Базовый сценарий исходит из сохранения существующих тенденций в долгосрочной перспективе. Доля накопления основного капитала и потребления домашних хозяйств в ВВП к 2035 г. возрастет, соответственно, до 34% и 58% по сравнению с 27% и 50% в 2024 г. Одновременно снизится доля экспорта и государственного потребления до 15% и 18% с 19% и 21% соответственно.

В рамках сценария опережающими темпами будут расти строительство (в среднегодовом выражении – на 4,6% за период 2025-2035 гг.) и производство услуг (в среднем на 3,1%). Среднегодовые темпы прироста промышленности будут равны 2,4% в долгосрочной перспективе.

Второй вариант социально-экономического развития (инерционный) предполагает замедление экономического роста в средне- и долгосрочной перспективе. В сценарии заложен пониженный спрос на углеводородное сырье в мире. Кроме того, предполагается значительная девальвация рубля в долгосрочной перспективе, с одной стороны, стимулирующая экспорт российских товаров на мировые рынки, с другой стороны – замедляющая темпы роста импорта, в том числе технологического.

В совокупности вышеизложенные факторы обеспечивают достаточно скромную динамику роста экономики: в среднесрочной перспективе 2025-2035 гг. среднегодовые темпы прироста ВВП оцениваются в 1,7%.

Инерционный сценарий исходит из предположения об относительно меньших возможностях наращивания инвестиций – доля накопления основного капитала составит к 2035 г. не более 30%. При этом доля потребления домашних хозяйств составит 59%. Консервация социальных расходов в рамках заложенной в этом варианте бюджетной политики предполагает ограничение роста потребления домашних хозяйств в среднесрочной перспективе, стагнацию уровня жизни населения и сохранение значительной его дифференциации по уровню дохода.

В рамках сценария опережающими темпами будут расти строительство (в среднегодовом выражении – на 2,8% за период 2025-2035гг.) и производство услуг (в среднем на 2,2%). Среднегодовые темпы прироста промышленности не будут превышать 1,6% в долгосрочной перспективе.

Задачи структурного анализа

Прежде чем анализировать те или иные варианты прогнозов, имеет смысл коротко остановиться на общих задачах и особенностях структурного анализа экономики. Структура экономики и связанные с ней структурные исследования – весьма широкие понятия, охватывающие практически все стороны экономической жизни. В узком смысле слова структура – это пропорции, определяемые соотношением частей и целого. В широком понимании «… под структурой экономики понимаются функциональные связи между отдельными элементами народного хозяйства, определяющие количественные и качественные характеристики его развития» [7, с. 23].

При таком понимании структурные исследования – нечто гораздо большее, чем анализ пропорций производства. Они включают исследование технологической и институциональной структуры экономики, ценовых пропорций, структуры занятости и доходов, изменений на региональном уровне, сдвигов в структуре внешней торговли и др. [8-13].

В то же время в прикладном плане наиболее важный и актуальный вопрос – как те или иные изменения в структуре экономики влияют на динамику производства [14-15], т. е. речь идет о преимущественно количественном анализе с попыткой выхода на некоторые обобщающие выводы качественного характера. Мы исходим из того, что именно количественный сценарный анализ позволяет содержательно исследовать пространство возможных альтернатив развития экономики в будущем. Таким образом, результаты количественного структурного анализа являются важным подспорьем при обосновании различных вариантов экономической политики [16-17].

Следует отметить, что в большинстве исследований, посвященных анализу и последствиям изменений в структуре российской экономики, в качестве измерителя структурных сдвигов в экономике используется преимущественно показатель доли того или иного направления экономической деятельности в изучаемом агрегате, будь то валовой выпуск, ВВП или какой-либо иной агрегат.

Следует подчеркнуть, что это – хотя и наиболее распространенная, но далеко не единственная метрика структуры и структурных сдвигов² в экономике. Смысл этой базовой характеристики структурных сдвигов – показать изменения и их интенсивность для составляющих в агрегате. В то же время данная метрика не дает количественного измерения интенсивности структурных сдвигов для агрегата в целом, не говоря уже о том, чтобы дать ту или иную качественную характеристику структурных сдвигов.

Например, с аналитической точки зрения чрезвычайно важно понимать, усилилась или замедлилась интенсивность структурных сдвигов в исследуемом явлении. Еще более интересным является вопрос о характере воздействия структурных сдвигов на рассматриваемое явление – эти сдвиги содействовали развитию экономики или нет, их следует оценить со знаком плюс или со знаком минус? В этом ряду, естественно, и вопрос о влиянии структурных сдвигов на экономический рост. Именно в таком достаточно широком и содержательном контексте большинство исследователей и рассматривают проблему взаимодействия структурных сдвигов и экономической динамики.

Задействовать структурные факторы роста – это значит, в первую очередь, определить те отрасли (производства), которые смогут в перспективе расти быстрее других и создать условия для более быстрого общего роста. Это буквально и есть не что иное, как создание и тиражирование новых точек (областей) роста. Иногда – это, действительно, принципиально новые направления развития и производства.

Но факт состоит в том, что далеко не всегда структурные факторы роста связаны с наиболее современными, прорывными технологиями [18-19].

Таким образом, задействовать структурные факторы роста – это означает создать условия для ускоренного роста тех секторов экономики, которые действительно могут расти в тех или иных условиях. Применительно к нашей стране это не обязательно услуги по цифровизации или создание суперкомпьютеров; это, прежде всего, производства, связанные с теми потребностями населения и экономики, которые в настоящее время характеризуются низким уровнем насыщенности [20-21].

Поэтому важно понимать, какие части экономики (какие отрасли, подотрасли) могут расти быстрее и почему. В этом смысле важно заранее оценивать потенциал роста различных отраслей. Очень часто потенциал роста отраслей – не что иное, как потенциал роста спроса. При этом существенным является различие между спросом внутренним и спросом мирового рынка.

Внутренний спрос всегда несколько ограничен, всегда есть пределы по мощностям, запасам товаров, возможностям отраслей. Что касается мирового рынка, то с точки зрения одной страны (причем не самой экономически развитой) он дает гораздо больше возможностей для экспансии. Это означает, что ориентация на внешние рынки существенно расширяет потенциал роста. Но ориентация на внешние рынки возможна лишь при должной конкурентоспособности производимых товаров и услуг. И здесь фактором (условием) роста доли в суммарном производстве того или иного вида деятельности становятся характер и скорость технологического развития.

Для всеобъемлющего описания и оценки влияния структурных изменений в экономике на экономический рост, очевидно, требуется более широкий набор метрик и измерителей; единственным показателем оценить влияние структуры на изменения в экономике невозможно.

Характер реакции экономики на внешние воздействия в решающей степени определяется ее структурными параметрами. Тем самым, именно разнообразная реакция экономики на те или иные возмущающие воздействия (изменения экзогенных переменных) является наиболее полной характеристикой свойств ее структуры. Важнейшим количественным выражением этой реакции являются матрица структурно- технологических мультипликаторов и значения их приращений.

Изучение такого рода реакции на протяженных временных интервалах, по сути, является исследованием динамических свойств структуры экономики. Такого рода исследование возможно лишь с использованием статистического инструментария, учитывающего действие прямых и обратных связей, описывающего широкий спектр взаимодействий в экономике между отдельными ее секторами и функциональными направлениями.

Статистическим инструментарием, удовлетворяющим этим требованиям, является межотраслевой баланс (таблицы «затраты-выпуск»). Следует подчеркнуть, что исследование динамических свойств структуры экономики требует наличия динамических рядов симметричных таблиц «затраты-выпуск» в постоянных ценах [4; 6]. Именно отсутствие соответствующих динамических рядов межотраслевых балансов не позволило большинству исследователей структуры экономики в полной мере проанализировать ее динамические свойства.

Межотраслевой прогноз и возможности анализа с помощью СТМ

Анализ рассматриваемых в данной статье межотраслевых прогнозов свидетельствует о том, что при их разработке был использован ряд упрощающих гипотез. Тем не менее, основная часть массива прогнозных переменных характеризуется уникальной динамикой, что позволяет исследовать полученные результаты с помощью инструментария СТМ. Такого рода анализ представляет интерес также и потому, что он будет проводиться на данных агрегированных 14-отраслевых прогнозных межотраслевых балансов, в то время как основные прогнозные расчеты проводились на межотраслевых балансах в разрезе 59 отраслей. Фактически здесь мы тестируем и развиваем идеологию эскизного прогнозирования [2] на предмет возможности делать предварительные содержательные выводы о структурных особенностях вариантов прогноза с использованием достаточно сильно агрегированной свертки исходных прогнозных балансов.

В рамках методики СТМ каждый вариант прогноза в случае подробного его анализа исчерпывающим образом описывается с помощью совокупности таблиц СТМ за каждый год прогнозного периода. В то же время максимально укороченный (экономный) вариант анализа, в соответствии с идеей предварительного (эскизного) прогнозирования, возможен даже на одной таблице, например, таблице приращений СТМ за анализируемый период, которую, впрочем, придется рассмотреть под разными углами зрения, с точки зрения пропорций приращений СТМ по вертикали и по горизонтали таблицы.

Фактически подходы к анализу межотраслевых прогнозов с помощью концепции и методики СТМ еще только прорабатываются, чему, собственно, во многом и посвящена данная статья. Именно поэтому все используемые в статье исходные таблицы СТМ вынесены в приложения: в Приложении 1 содержатся таблицы базового варианта, в Приложении 2 – таблицы инерционного варианта. Вторая таблица – таблица СТМ отчетного 2024 г. идентична для обоих вариантов прогноза. Первая таблица – таблица СТМ 2035 г. уникальна для каждого варианта прогноза. Третья таблица – таблица приращений всех значений СТМ за период с 2024 по 2035 гг. Ее необходимо рассматривать как по строкам (вклады факторов компонентов конечного спроса в динамику выпуска соответствующего вида экономической деятельности), так и по столбцам, что позволяет понять состав отраслей, обеспечивших основной вклад в прирост валового выпуска.

Анализ в терминах СТМ

На что следует обратить внимание в первую очередь, –это итоговая строка каждой из таблиц СТМ, характеризующая вклады компонентов конечного спроса в динамику валового выпуска (табл. 2).

Таблица 2

СТМ и их изменения за прогнозный период по строке валового выпуска – базовый сценарий*, %

* Занумерованные шесть столбцов таблицы содержат значения СТМ в первых двух строках и приращения СТМ за период в третьей строке. Последний столбец содержит суммы по строкам СТМ за 2035 и 2017 гг., а последняя строка – характеристику интенсивности структурно-технологических изменений для экономики в целом. Пояснения, связанные с содержанием данного показателя, представлены далее в тексте.

Источник: расчеты авторов.

Рассмотрим для удобства в виде небольшой таблицы итоговые строки трех таблиц Приложения 1, описывающие изменения за рассматриваемый период в рамках суммарного валового выпуска для базового варианта.

По характеру построения таблиц СТМ итоговая строка валового выпуска, во-первых, в определенной мере отражает усредненный уровень СТМ по всем 14 агрегированным отраслям, а, во-вторых, так же, как и для всех этих отраслей, строка описывает пофакторное разложение однопроцентного изменения суммарного валового выпуска по экономике.

Как следует из концепции и обоснования СТМ, суммы по строкам 2035 г. и 2024 г. равны 1%. Таким образом, очевидно, что вклад в однопроцентный рост валового выпуска однопроцентного роста, например, потребления домашних хозяйств (ПДХ) в 2035 г. составляет в рамках данного прогноза 61,0%; накопления основного капитала – 39,9%; экспорта – 16,8%. Для 2024 г. эти значения, соответственно, составляют 57,6%, 31,7%, 21,2%. Таким образом, вклад ПДХ в общий рост экономики увеличивается в 2035 г. по сравнению с 2024 г. на 3,5 проц. п., накопления основного капитала на 8,3 проц. п., вклад экспорта – снижается на 4,4 проц. п., государственного потребления – на 2,4 проц. п.

Третья строка в табл. 2 содержит значения приращений СТМ для валового выпуска с 2024 по 2035 г., и в силу того, что суммы по строкам 1 и 2 равны единице, естественно, что сумма этих приращений равна нулю. Таким образом, изменения СТМ всегда представляют собой картину перераспределения вкладов конечного спроса в однопроцентную динамику валового выпуска такого свойства, что сумма положительных изменений СТМ в строке тождественно равна сумме отрицательных изменений.

Применительно к валовому выпуску базового варианта, представленному в табл. 2, положительные приращения значений СТМ для ПДХ, накопления основного капитала (НОК), прироста запасов (ПЗ) равны сумме абсолютных значений отрицательных приращений СТМ по государственному потреблению (ГП), экспорту (Э) и импорту (И). Эта величина, представленная в последней строке табл. 2, равняется 0,127, или 12,7% однопроцентного прироста валового выпуска. Масштаб перераспределения эффектов от импульсов роста, порождаемых компонентами конечного спроса, естественно интерпретировать как характеристику интенсивности структурных сдвигов в производстве, порождаемых сдвигами в конечном спросе. На самом деле, как показано в работах [1-2], структурно-технологические мультипликаторы и их изменения отражают интенсивность, как в структуре производства, так и в технологиях. Таким образом, в данном случае более корректно говорить об интенсивности структурно-технологических сдвигов. Итак, интенсивность структурно-технологических изменений в базовом варианте прогноза на интервале 2024-2035 гг. оценивается в 12,7%.

Следует отметить, что уровень интенсивности структурно-технологических изменений в базовом варианте прогноза не очень высокий. Достаточно сказать, что оцененная аналогичным образом (с использованием расчетных МОБ ИНП РАН) интенсивность структурно-технологических сдвигов на периоде 1999-2017 гг. превышала 30%.

Базовый вариант прогноза оставляет двойственное впечатление. С одной стороны, увеличивается вклад в экономический рост ПДХ и НОК, с другой, весь этот рост покрывается снижением экспорта и увеличением импорта. Рост потребления и инвестиций, опирающийся не столько на внутреннее наращивание производства и импортозамещение, сколько на увеличение импорта, поддерживается увеличением вклада прироста запасов. При этом следует отметить, что положительный прирост вклада НОК превышает отрицательный прирост вклада импорта. Это позволяет говорить о том, что часть прироста накопления основного капитала обеспечивается за счет внутреннего производства.

Далее рассмотрим аналогичную таблицу изменений в формировании валового выпуска в инерционном варианте (табл. 3).

Таблица 3

СТМ и их изменения за прогнозный период по строке валового выпуска – инерционный сценарий, %

Источник: расчеты авторов.

Сопоставление СТМ по вариантам свидетельствует о том, что направления изменений во многом совпадают. Так, в обоих вариантах наблюдается увеличение вклада в экономический рост потребления домашних хозяйств и накопления основного капитала. При этом в базовом варианте существенно больше приращение вклада в экономический рост фактора накопления основного капитала (8,3 проц. п. по сравнению с 4,7 проц. п. в инерционном варианте) и несколько ниже приращение вклада по фактору ПДХ (3,5 проц. п. по сравнению с 4,4 проц. п. в инерционном варианте).

Различия вариантов по влиянию внешней торговлей невелики. В обоих вариантах сокращается вклад в экономический рост экспорта, причем в большей степени в базовом варианте (минус 4,4 проц. п. в базовом варианте и минус 2,7 проц. п. в инерционном). Влияние на общий рост изменений в импорте также имеет отрицательную направленность, причем в обоих вариантах увеличение зависимости от импорта имеет практически тождественный масштаб – минус 6 проц. п. в терминах вклада в экономический рост. Некоторые признаки импортозамещения прослеживаются только в базовом сценарии, поскольку варианты полноформатного импортозамещающего процесса должны характеризоваться увеличением вклада импорта в экономический рост за счет снижения зависимости от импортных товаров и услуг.

В обоих вариантах увеличение отрицательного вклада импорта сопровождается снижением положительного вклада экспорта, в связи с чем необходимо понять, за счет каких доходов может финансироваться при этом растущий импорт.

Варианты характеризуются несколько различающейся глубиной структурно-технологических изменений как в целом по экономике, так и по ключевым секторам. Так, уровни интенсивности структурно-технологических изменений по вариантам (инерционному и базовому) характеризуются следующими оценками: в производстве машин и оборудования, соответственно, 25,6% и 25,3%; в химическом производстве 38,9% и 34,6%; в металлургии 15,0% и 30,3%; в прочих обрабатывающих производствах 3,1% и 4,4%; в транспортировке и хранении 10,3% и 12,4%; в сельском хозяйстве 8,1% и 15,5%.

Если опираться на предложенный нами показатель интенсивности структурно-технологических сдвигов, можно сделать вывод, что уровни интенсивности этих сдвигов в рассматриваемых прогнозных вариантах в целом по экономике достаточно близки и не слишком велики: 10,1% – в инерционном варианте и 12,7% – в базовом.

Первая гипотеза, объясняющая столь сильное различие в характеристиках интенсивности структурно-технологических сдвигов на ретроспективе и в прогнозе, – действительно, более интенсивный характер технологических и структурных изменений в период, включающий годы наиболее быстрого роста экономики России в новейшей ее истории. Вторая гипотеза состоит в том, что ретроспективные межотраслевые балансы пусть даже сделанные расчетным образом, но на отчетной статистике, в силу самой технологии их разработки объективно содержат более богатую и релевантную информацию, чем прогнозные балансы, разработанные небольшой группой исследователей.

Пример отраслевого анализа

Аналогичным образом проанализируем и характеристики структурно-технологических сдвигов для отдельных отраслей. Для примера, рассмотрим сходные с таблицами, рассмотренными выше, таблицы по вариантам для отрасли машиностроение (табл. 4 и табл. 5).

Таблица 4

СТМ и их изменения за прогнозный период по строке машиностроения – базовый сценарий

Источник: расчеты авторов.

Таблица 5

СТМ и их изменения за прогнозный период по строке машиностроения – инерционный сценарий

Источник: расчеты авторов.

Первое, что обращает на себя внимание, – это существенно более значимая в машиностроении, чем в среднем по экономике, интенсивность структурно-технологических изменений, этого, впрочем, следовало ожидать. В то же время следует еще раз отметить, что это не самые высокие значения интенсивности структурно-технологических изменений на отраслевом уровне. Так, в базовом варианте химическое производство имеет показатель интенсивности в 34,6%, а в инерционном варианте этот показатель оценивается в 38,9%.

В этой связи необходимо отметить то обстоятельство, что в последние три года наиболее значимыми структурными изменениями в экономике стали изменения, связанные с трансформацией роли внешней торговли в экономическом росте. Именно поэтому представленные в таблицах оценки имеет смысл рассматривать отдельно в части воздействия внутреннего спроса на динамику выпуска и в части воздействия на динамику выпуска потоков внешней торговли.

В отрасли машиностроения имеет место чрезвычайно высокая отрицательная эластичность по динамике импорта (больше единицы), которая не только сохраняется, но и увеличивается в обоих сценариях. Это свидетельствует, в первую очередь, о сохраняющейся очень низкой конкурентоспособности отечественной машиностроительной продукции. Общий баланс воздействий со стороны внешнеторговых потоков остается значимо отрицательным, в том числе в силу снижения вклада экспорта в рост производства, и продолжает увеличиваться. Во многом это связано с высокой долей импорта машиностроительной продукции инвестиционного назначения. Об этом свидетельствует, в том числе, повышение в обоих вариантах значения эластичности динамики выпуска по динамике накопления основного капитала, которое в прогнозе также существенно превышает единицу. Важно отметить, что в базовом сценарии в отличие от инерционного сценария разрыв между положительным вкладом НОК и отрицательным вкладом импорта сокращается к 2035 г., что свидетельствует о плавном внедрении процессов импортозамещения.

Нормированная интенсивность структурно-технологических изменений

Важно четко понимать, как формируется отраслевая структура выпуска по вариантам прогноза. В первую очередь она определяется уже сложившимися уровнем и пропорциями производства и потребления продукции. При этом пропорции производства во многом определяются пропорциями потребления, как конечного, так и промежуточного, в том числе, пропорциями между потреблением данной отраслевой продукции в данном направлении конечного спроса и соответствующим отраслевым выпуском. Таким образом, то или иное изменение конечного спроса приводит к изменениям в отраслевых выпусках в соответствии с особенностями, складывавшимися на ретроспективе в отраслевой структуре конечного спроса. Поскольку отраслевая структура каждого из направлений конечного спроса уникальна и существенно отличается от отраслевой структуры других направлений, итоговые изменения в отраслевых выпусках несут на себе печать изменений в динамике каждой из составляющих конечного спроса, а также изменений в динамике коэффициентов прямых затрат. Разложение СТМ на структурную и технологическую составляющие описано в [1]. Следует напомнить, что в конструкции СТМ, используемой для предварительных сценарных прогнозных расчетов, отраслевая структура каждого из направлений конечного спроса в соответствии с идеологией эскизного прогнозирования остается фиксированной.

Тем не менее, информации, содержащейся в таблицах СТМ, достаточно для того, чтобы понять, как меняются во времени (особенно на ретроспективе) значения показателя интенсивности структурно-технологических изменений. Тем самым, появляется возможность выявить отрасли с наибольшим потенциалом роста в рамках тех или иных макроструктурных сценариев. При прочих равных условиях, чем выше показатель интенсивности структурно-технологических изменений, тем больше необходимость и возможность для роста и развития данной отрасли.

Табл. 6 содержит усредненные значения интенсивностей структурно-технологических изменений в отраслях и экономике РФ в целом на периоде 2024-2035 гг. по вариантам прогноза (курсивом выделены показатели интенсивности, превышающие ее значения для валового выпуска).

Таблица 6

Интенсивность структурно-технологических изменений 2025-2035 гг. по вариантам, %

Источник: расчеты авторов.

Для более корректного сопоставления вариантов прогноза, в том числе по отраслям, а также соотнесения результатов прогнозных расчетов с возможностями нашей экономики на ретроспективе полезно ввести понятие нормированной интенсивности структурно-технологических изменений, под которой будем понимать среднегодовые на периоде приращения интенсивности. Так, например, среднегодовое приращение интенсивности в рамках базового варианта прогноза в целом по экономике составляет около 1,2% в год, в рамках инерционного – примерно 0,9% в год. В то же время это приращение, оцененное на ретроспективе 1998-2017 гг., составляло более 1,6% в год. Таким образом, есть основания предполагать, что в рассмотренных прогнозных сценариях потенциал структурных сдвигов, а также возможности экономического роста несколько недооценены.

Следует отметить, что важен также анализ отраслевых изменений СТМ по столбцам. Он позволяет увидеть, за счет каких отраслей, в первую очередь, происходит итоговое формирование положительной реакции валового выпуска на импульсы от конечного спроса.

Так, например, положительное приращение валового выпуска по столбцу ПДХ в базовом сценарии (на 3,5 проц. п.) в значительной степени было обеспечено приростом продукции сельского и лесного хозяйства (прирост значения СТМ – 11,0 проц. п.), химического производства (13,2 проц. п.), связи и телекоммуникаций (4,6 проц. п.), прочих услуг (5,5 проц. п.).

Аналогичное приращение валового выпуска по столбцу ПДХ в Инерционном сценарии (на 4,4 проц. п.) было связано в основном с положительными приращениями СТМ в химическом производстве (на 19,0 проц. п.), производстве машин и оборудования (6,7 проц. п.), транспортировке и хранении (5,1 проц. п.), прочих услугах (4,5 проц. п.).

Выводы

Анализ таблиц СТМ, а также их приращений по двум вариантам прогноза (базовому и инерционному) свидетельствует о том, что оба эти варианта прогноза, по крайней мере в части структурно-технологических проявлений, достаточно близки. Можно даже утверждать, что один из вариантов является подвариантом другого, в том смысле, что они не были разработаны по отдельности, независимо друг от друга, а разрабатывались последовательно – один на основе другого.

Как уже было отмечено, структурно-технологические изменения в прогнозе имеют существенно меньшую интенсивность по сравнению с той, которая имела место в период быстрого экономического роста в конце 1990-х-начале 2000-х годов.

Процессы импортозамещения, которые являлись важным драйвером роста в 20232024 гг., и остаются таковыми, по крайней мере, на среднесрочную перспективу нашли свое отражение в базовом сценарии, но характеризуются слабой интенсивностью.

Технологический уровень производства, судя по пропорциям и динамике внешней торговли, также не повышается, экспорт в прогнозном периоде растет крайне медленно, импорт вновь начинает существенно опережать динамику экспорта.

Все это означает, что в ближайшее время вновь предстоит сконцентрироваться на разработке преимущественно нормативных сценариев экономического развития. В этой связи в очередной раз необходимо поставить задачу формирования нормативного образа будущего.

Заключение

Приоритет задач достижения технологического суверенитета, ускоренного социального развития и структурно-технологической перестройки российской экономики диктует необходимость разработки таких сценариев среднесрочного и долгосрочного развития, которые обосновывают возможность достижения поставленных долгосрочных целей развития на макроэкономическом и макроструктурном уровнях.

Естественным инструментарием разработки и отладки такого рода сценариев являются методология и инструментарий межотраслевого баланса. При этом важно оценивать не только итоговую экономическую динамику и отраслевую структуру производства, но и синтетические показатели влияния ключевых направлений экономической политики на экономическую динамику и структурно-технологические изменения.

В этом отношении чрезвычайно полезным является использование методики СТМ, которая задействует ключевые динамические взаимосвязи между конечным спросом и отраслевыми выпусками.

Анализ вкладов конечного спроса в экономический рост и их изменения отражают накопленные структурно-технологические изменения в экономике, которые, с одной стороны, объясняют и количественно определяют уже произошедшие изменения в структуре и технологическом уровне производства, а с другой, позволяют предвидеть и оценивать различные макроструктурные сценарии будущего роста.

¹ Межотраслевая макроэкономическая модель предназначена для детального прогнозирования макроэкономической и отраслевой динамики на средне- и долгосрочную перспективу, более подробно см. [3]. Ее назначение состоит в согласовании макроэкономических и отраслевых показателей с использованием пошагового расчета ключевых таблиц МОБ в постоянных и текущих ценах. Данный инструментарий используется не только для разработки макроструктурных прогнозов, но и для оценки народнохозяйственных последствий реализации отдельных отраслевых стратегий и программ. Макроэкономическая модель CONTO является ядром комплекса макроэкономических расчетов и постоянно дополняется функциональными блоками, отвечающими задачам обоснования различных направлений экономической политики.

² Далее в описании используются материалы работы: Узяков Р.М. Метрики структурных сдвигов и необходимость учета межотраслевых связей // Проблемы прогнозирования. 2020. № 2 (179). С. 25-35.

Приложение 1

Структурно-технологические мультипликаторы для базового варианта прогноза за 2035 г. и 2024 г. и их приращения на периоде

Таблица П1.1

Структурно-технологические мультипликаторы, 2035 г.

Источник здесь и далее: расчеты ИНП РАН, расчеты авторов.

Таблица П1.2

Структурно-технологические мультипликаторы, 2024 г.

Таблица П1.3

Приращения СТМ, 2024-2035 гг.

Приложение 2

Структурно-технологические мультипликаторы в инерционном варианте прогноза за 2035 г. и 2024 г. и их приращения на периоде

Таблица П2.1

Структурно-технологические мультипликаторы, 2035 г.

Таблица П2.2

Приращения СТМ: 2024-2035 гг.

Литература / References

1. Узяков Р.М. Структурно-технологический мультипликатор как характеристика динамических свойств структуры экономики // Проблемы прогнозирования. 2024. № 1 (202). С. 54-66. DOI: 10.47711/0868-6351202-54-66. [Uzyakov R.M. The structural and technological multiplier as a characteristic of the dynamic properties of the structure of the economy // Problemy Prognozirovaniya. 2024. No. 1 (202). Pp. 54-66. (In Russ.)]
2. Широв А.А., Узяков М.Н., Узяков Р.М. Эскизное прогнозирование как инструмент сценарного анализа // Научные труды. Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2023. № 4. С. 6-22. DOI: 10.47711/2076-3182-2023-4-6-22. [Shirov A.A., Uzyakov M.N., Uzyakov R.M. Sketch forecasting as a tool for scenario analysis. Scientific works. Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences. 2023. No. 4. Pp. 6-22. (In Russ.)]
3. Широв А.А., Янтовский А.А. Межотраслевая макроэкономическая модель как ядро комплексных прогнозных расчетов // Проблемы прогнозирования. 2014. № 3. С. 18-31. [Shirov A.A., Yantovsky A.A. An intersectoral macroeconomic model as the core of complex predictive calculations. Problemy Prognozirovaniya. 2014. No. 3. Pp. 18-31 (In Russ.)]
4. Маслов А.Ю. Построение системы симметричных таблиц затраты-выпуск // Научные труды. М., МАКС Пресс, 2004. С. 77-92. [Maslov A.Yu. Building a system of symmetric input-output tables. Scientific papers. M., MAKS Press. 2004. Pp. 77-92. (In Russ.)]
5. Широв А.А. Макроструктурный анализ и прогнозирование в современных условиях развития экономики // Проблемы прогнозирования. 2022. № 5 (194). С. 43-57. [Shirov A.A. Macrostructural analysis and forecasting in modern conditions of economic development. Problemy Prognozirovaniya. 2022. No. 5 (194). Pp. 43-57. (In Russ.)]
6. Широв А.А., Саяпова А.Р. Основы метода «затраты-выпуск». Учебник. М., МАКС Пресс. 2019. 336 с. ISBN 978-5-317-06263-7. URL: https://doi.org/10.29003/m801.978-5-317-06263-7 [Shirov A.A., Sayapova A.R. Fundamentals of input-output method. M., MAKS Press, 2019. 336 p. (In Russ.)]
7. Широв А.А. Многоуровневые исследования и долгосрочная стратегия развития экономики. Дисс. на соискание уч. ст. докт. экон. наук. ИНП РАН. М., МАКС Пресс. 2015. 264 c. ISBN 978-5-317-05033-7. [Shirov A.A. Multilevel research and long-term economic development strategy. Dissertation for the degree of Doctor of Economics INP RAS. M., MAKS Press. 2015. 264 p. (In Russ.)]
8. UNIDO United Nations Industrial Development Organization, Industrial Development Report. The Role of Technology and Innovation in Inclusive and Sustainable Industrial Development. Vienna: UNIDO. 2016. 262 p. ISBN: 978-92-1-106454-4.
9. Симачев Ю., Акиндинова Н. и др. Структурные изменения в российской экономике и структурная политика / Аналитический доклад. НИУ ВШЭ. 2018. 252 с. [Simachev Yu., Akindinova N. et al. Structural changes in the Russian economy and structural policy. Analytical report. Higher School of Economics. 2018. 252 p. (In Russ.)]
10. Рикардо Д. Сочинения. Т. 2. Начала политической экономии и налогообложения / Перевод под ред. чл.-корр. АН СССР М. Смит. М., Госполитиздат. 1941. 288 с. [Ricardo D. Essays. Vol. 2. The Beginnings of political Economy and Taxation. Ricardo's Writings. Vol. 2. / Translated under the editorship of chl.-cor. Academy of Sciences of the USSR M. Smith. M., Gospolitizdat. 1941. 288 p. (In Russ.)]
11. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. В 2 т. М., Наука. 1993. 570 с. [Smith A. A study on the nature and causes of the wealth of nations. In 2 volumes. M., Nauka. 1993. 570 p. (In Russ.)]
12. Lin J.Y. The Quest for Prosperity: how Developing Economies can take off / J.Y. Lin. Princeton University Press, 2014. 234 p.
13. Ильин В.А., Ускова Т.В., Лукин Е.В., Кожевников С.А. Анализ и моделирование экономики на основе межотраслевого баланса: монография / под науч. рук. чл.-корр. РАН В.А. Ильина. Вологда, ФГБУН ВолНЦ РАН, 2017. 158 с. ISBN 978-5-93299-388-0. [Ilyin V.A., Uskova T.V., Lukin E.V., Kozhevnikov S.A. Analysis and modeling of economics based on intersectoral balance: a monograph / under the scientific direction of the corresponding member RAS V.A. Ilyin. Vologda, FGBUN VolSC RAS, 2017. 158 p. (In Russ.)]
14. Гребенников В.Г., Суворов А.В. Измерения сдвигов в структуре российской экономики (технологический, отраслевой, институциональный аспекты и их взаимосвязь) // Экономика и математические методы. 1998. Т. 34. № 2. С. 17. [Grebennikov V.G., Suvorov A.V. Measuring shifts in the structure of the Russian economy (technological, sectoral, institutional aspects and their interrelation). Economics and Mathematical Methods. 1998. Vol. 34. No. 2. P. 17. (In Russ.)]
15. Ксенофонтов М.Ю., Ползиков Д.А. Ретроспективные структурные сдвиги в российской экономике // Проблемы прогнозирования. 2018. № 6 (171). С. 62-81. [Ksenofontov M.Yu., Polzikov D.A. Retrospective structural shifts in the Russian economy. Problemy Prognozirovaniya. 2018. No. 6 (171). Pp. 62-81. (In Russ.)]
16. Lin J.Y. New Structural Economics: A Framework for Rethinking Development 1. The World Bank Research Observer. 2011. Vol. 26 (2). Pp. 193-221.
17. Rodrik D. Structural change, fundamentals and growth: an overview. Institute for Advanced Study. September. 2013. 23 p.
18. Solow R. Technical Change and the Aggregate Production Function. Review of Economics and Statistics. 1957. No. 39. Рp. 312-320.
19. Solow R. А Contribution to the Theory of Economic Growth. Quarterly Journal of Economics. 1956. No. 70. Рp. 65-94.
20. Россия 2035: к новому качеству национальной экономики. Научный доклад / Под ред. члена-корреспондента РАН А.А. Широва. М., Артик Принт. 2024. 264 с. (Научный доклад ИНП РАН). ISBN 978-5-60518411-9 ISSN 2712-9209. DOI: 10.47711/sr1-2024. [Russia 2035: towards a new quality of the national economy. Scientific report / Edited by Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences A.A. Shirov. M., Artik Print. 2024. 264 p. (Scientific report of INP RAS) (In Russ.)]
21. Аганбегян А.Г. О целевой направленности региональной стратегии социально-экономического развития // Экономические стратегии. 2020. Т. 22. № 1 (167). С. 6-17 [Aganbegyan A.G. On the target orientation of the regional socio-economic development strategy Economic strategies. 2020. Vol. 22. No. 1 (167). Pp. 6-17 (In Russ.)]