CC BY
2
РЕГИОНАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ
МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ПРЯМОГО И КОСВЕННОГО ВЛИЯНИЯ САНКЦИЙ НА РЕСУРСНЫЙ ПОТЕНЦИАЛ НАЦИОНАЛЬНОЙ И РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИК
ЕРЕМИН Владимир Владимирович, к.э.н., [email protected], Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия ORCID: 0000-0002-2144-3543; Scopus Author ID: 57206891317 СИЛЬВЕСТРОВ Сергей Николаевич, д.э.н., профессор, [email protected], Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия ORCID: 0000-0002-7678-1283, Scopus Author ID: 56613146700
Статья посвящена оценке прямых и косвенных эффектов санкционного давления на российскую экономику. Оценка прямых эффектов санкционного давления проводится на основе исследования влияния санкций на уровень потребления конкретных видов предлагаемой продукции и, как следствие, на формирование ресурсного потенциала, необходимого для импортозамещения. Для оценки косвенных эффектов санкционного давления предлагается использовать значение мультипликатора инвестиций, так как мультипликативный эффект от санкций, снижающих объемы производства, как и мультипликативный эффект от инвестиций в формирование ресурсного потенциала, необходимого для импортозамещения, распространяется на достаточно широкий круг отраслей российской экономики. Основой объединения подходов к оценке влияния санкций на потребление и результаты мультипликативного эффекта является взаимодействие спроса и предложения продукции в российской экономике.
Данные из открытых источников позволили оценить прямое влияние санкций в рамках объема потребления конкретных товарных групп в российской экономике. Для оценки косвенного влияния санкций произведен расчет влияния производства отдельных видов продукции на величину регионального мультипликатора инвестиций (на примере Рязанской области).
Ключевые слова: санкционное давление, противодействие санкциям, мультипликатор инвестиций, ресурсный потенциал, структура экономики.
DOI: 10.47711/0868-6351-208-162-174
Введение. Масштаб принятых и принимаемых санкционных ограничений в отношении российской экономики не имеет исторических аналогов. Если санкции «первой волны» были нацелены на ограничение роста, торможение российской экономики, то официально объявленную финансовую, торговую, транспортную и технологическую блокаду правомерно назвать экономической войной [1].
Первоначально заявленная стратегическая задача - исключить Россию из мировой экономики и разрушить ее экономическую систему - не достигнута. В ответ на санкционные действия в 2022 г. в кратчайшие сроки была создана и эффективно сработала система антикризисного управления. Принимаемые меры гарантировали относительную устойчивость, и российская экономика в целом адаптировалась к новой геоэкономической реальности.
Помимо антисанкционных мер, адаптации российской экономики способствует ряд дополнительных факторов. Это, прежде всего, тенденция к снижению эффективности санкционной политики в условиях усложняющейся мировой экономики. Если за период с 1950-х до начала 1990-х годов доля неэффективных санкций в мировой
1 Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансовому университету при Правительстве Российской Федерации.
экономике составляла около 45%, то в 2021 г. значение этого показателя составило 67%, в 2022 г. - 83% [2]. Выгоды от присутствия на российском рынке и генерируемые им прибыли значительны, поэтому большое количество западных компаний, декларировавших свой уход из России, на практике сохранили свое частичное присутствие на российском рынке [3]. Немаловажным фактором противодействия санкционному давлению является и торговое взаимодействие со странами Глобального Юга [4].
Вместе с тем, механизмы и сферы применения санкций постоянно совершенствуются и расширяются [5], что несет в себе реальную угрозу дальнейшему развитию российской экономики. В конечном счете, весь набор санкций призван ограничить ресурсный потенциал страны, подорвать ее обороноспособность, понизить уровень жизни населения и создать условия для роста социальной напряженности в Российской Федерации [6-7].
В основе такого подхода к санкционной политике лежит использование теории экономической сложности (economic complexity), которая напрямую увязывает благосостояние экономики с количеством комбинаций ресурсов, доступных этой экономике для производства продукции [8-9].
Санкционное воздействие ограничивает комбинации ресурсов, доступных к использованию в национальной и региональных экономиках, за счет формирования дефицита импортных ресурсов и роста их стоимости. В свою очередь, сокращение ресурсного потенциала в условиях сохраняющейся зависимости ряда отраслей от импорта оборудования и материалов приводит к отставанию предложения от растущего спроса [10].
При всей сложности сложившихся обстоятельств следует в сжатые сроки сконцентрировать усилия на разработке и реализации стратегического перехода к более замкнутому внутреннему контуру национальной экономики, который требует структурной модернизации на основе реалистичной оценки ресурсных возможностей.
Алгоритм оценки прямого влияния санкций на российскую экономику. Санк-ционное воздействие на ресурсный потенциал экономики сдерживает и подавляет экономику предложения, формируя дисбалансы этого предложения и спроса, растущего на основе роста доходов и кредитования. Исходя из такого предположения, прямое влияние санкций на российскую экономику предлагается осуществлять на основе оценки потребления различных видов продукции. Алгоритм этой оценки включает в себя следующие этапы.
1. Сбор необходимых статистических данных по экономике каждого региона (субъекта Федерации) и национальной экономике в целом для отдельных видов производства по объему отгруженной продукции; объемам импорта и экспорта продукции; индексам цен на продукцию, курсам иностранных валют.
2. Подготовка собранных статистических данных, включающая в себя дефлиро-вание данных и обеспечение их сопоставимости. Данные по экспорту и импорту, как правило, выражаются в долларах США, что требует их конвертации в рубли. Кроме того, статистика по объему отгруженных товаров представлена в разрезе кодов ОКВЭД2, тогда как таможенная статистика - в разрезе кодов ТН ВЭД ЕАЭС. Таким образом, таможенную статистику для расчетов следует сгруппировать в разрезе кодов ОКВЭД2. Предлагается также использовать данные в денежном выражении, так как статистика по производству продукции в натуральном выражении не учитывает качество данной продукции, зачастую характеризуемое ее стоимостью.
3. На основе собранных и подготовленных статистических данных расчет объема продукции, потребляемой в анализируемой экономике (национальной и региональных), для каждого отдельного вида этой продукции по формуле (1):
П = ОТ Г - ЭК; + ИМ; , (1)
где П - объем потребления /-го вида продукции в анализируемой экономике; ОТГ - объем отгрузки /-го вида продукции; ЭК (ИМг) - соответственно объем экспорта (импорта) отдельных видов продукции.
Таким образом, объем потребляемой в анализируемой экономике продукции базируется на объеме ее отгрузки. Часть ее идет на экспорт, «удаляясь» из потребления, тогда как объем потребляемой импортной продукции, добавляется (см. формулу (1)).
В рамках региональной экономики экспорт и импорт следует дополнить также продажами продукции в другие регионы Российской Федерации и закупкой продукции из этих регионов.
4. Определение доли импорта в объеме потребляемой продукции, рассчитанной по формуле (1). Необходимость ее определения состоит в том, что часть импорта до санкций поступала из стран, ставших недружественными. В настоящее время этот импорт либо не поступает полностью, либо поступает через масштабные цепочки посредников, как в сфере логистики, так и в финансовой сфере. При этом на фоне роста импорта из дружественных стран [11] банки этих стран периодически отказываются проводить российские платежи за него из-за угрозы «вторичных санкций» [12]. Все это приводит к удорожанию импортной продукции, что является одним из элементов санкционного давления на экономику России и ресурсный потенциал ее регионов.
5. Формирование выводов по результатам расчетов. Чем больше доля импорта в объеме потребления конкретного вида продукции в анализируемой экономике, тем в большей степени этот вид продукции (и, как следствие, потребляющая его и необходимая для его производства составляющая ресурсного потенциала) подвержены санкционному давлению. Способность экономики заместить импорт отечественной продукцией снижает это давление [13]. Следовательно, необходимо сравнение доли импорта в потреблении для конкретных видов продукции с приростом их внутреннего производства. Чем больше доля импорта, которую покрывает прирост производства, тем меньшим является санкционное давление на анализируемый сектор экономики, как в рамках отдельного региона, так и страны в целом. Такой подход позволяет ранжировать виды продукции по степени силы санкционного давления на них.
Алгоритм оценки косвенного влияния санкций на российскую экономику. Предложенный выше алгоритм выстроен со стороны спроса. Он не учитывает предложение и то, что формирование ресурсного потенциала требует инвестиций, которые, в свою очередь, предъявляют спрос на ресурсы и товары, часть из которых испытывает санкционное давление. Возникает определенная рекурсия. Чтобы производить товары, испытывающие санкционное давление, необходимы товары, испытывающие санкционное давление и т. д.
Избавиться от этой рекурсии, но не потерять ее результаты в рамках анализа позволит учет косвенного влияния санкций на формирование ресурсного потенциала регионов. Основой учета данного влияния является действие регионального мультипликатора инвестиций. Это коэффициент, показывающий количество единиц прироста ВВП (ВРП) в расчете на единицу инвестиций в формирование ресурсного потенциала страны (региона) [14-15].
Инвестиции в формирование ресурсного потенциала региона для расширения производства и предложения продукции (включая импортозамещение) будут сопровождаться действием мультипликатора, усиливающим их эффект в виде прироста спроса, доходов, количества рабочих мест и собираемых налогов [16-17]. В случае если дефицит импортной продукции, необходимой для формирования ресурсного потенциала региона, вызывает сокращение объемов регионального производства, действие мультипликатора инвестиций усилит этот негативный эффект.
Предлагаемый алгоритм оценки косвенного влияния санкций на российскую экономику включает следующие этапы.
1. Сбор необходимой статистической информации.
1.1. Для оценки значений мультипликаторов инвестиций необходимы данные национальной и региональных экономик, которые включают объемы потребительских расходов; поступлений налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации; объемы инвестиций в основной капитал.
1.2. Для оценки влияния отдельных видов регионального производства продукции на величину регионального мультипликатора инвестиций требуются данные по структуре регионального производства в разрезе отдельных видов продукции. Аналогичные данные необходимы и для проведения анализа на национальном уровне.
2. Подготовка необходимой статистической информации для расчетов, в частности, ее дефлирование.
3. Оценка косвенного влияния санкций на российскую экономику, состоящая из двух этапов.
3.1. Расчет значений региональных мультипликаторов инвестиций по модели (2):
М Т" акхТТ-оттП , (2)
(1----£)хотт
отт
где М - величина регионального мультипликатора инвестиций; ак - величина акселератора инвестиций (коэффициент, показывающий необходимое количество дополнительных инвестиций для удовлетворения единицы дополнительного спроса в региональной экономике [18-19]); отт - удельная величина оттоков из мультипликативного процесса (сумма предельной склонности к сбережению и предельной величины налоговых выплат) в анализируемой региональной экономике.
Подробный анализ модели (2) представлен в работе [20]. Он основан на описании внутренних процессов распространения мультипликативного эффекта в экономике региона. Без понимания структуры этих процессов достаточно сложно использовать их результат в управленческих целях. При этом для оценки составляющих уравнения (2) - величины акселератора инвестиций, предельной склонности к сбережению, предельной величины налоговых выплат - предлагается использовать эконометри-ческую модель вида (3):
у = Ьхх , (3)
где х - объем ВВП (ВРП) в анализируемой национальной (региональной) экономике.
Если у - объем инвестиций в основной капитал, то Ь - величина акселератора инвестиций в анализируемой экономике. Если у - величина потребительских расходов, то (1 -Ь) - величина предельной склонности к сбережению в анализируемой экономике. Если у - величина поступления налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации из экономики анализируемого региона, то Ь - предельная величина налоговых выплат в анализируемой экономике.
3.2. Расчет влияния производств отдельных видов продукции на величину регионального мультипликатора инвестиций по модели (4):
М = к1 х о1 + к2 х о2 +-----Ь кп х оп, (4)
где М - значение регионального мультипликатора инвестиций; к - коэффициент, характеризующий влияние производства /-го вида продукции в региональной экономике на величину регионального мультипликатора инвестиций; ог- - доля производства /-го вида продукции в экономике анализируемого региона.
4. Формирование выводов по полученным результатам расчетов. Наибольшее косвенное давление санкций испытывают региональные виды производства с максимальным положительным значением кг-. Сокращение ресурсного потенциала для производства данных видов продукции в результате санкционного давления и, как следствие, сокращение их производства будет формировать максимальный негативный мультипликативный эффект. Наименьшее косвенное санкционное давление испытывает региональное производство продукции с отрицательной величиной к/. Но санкционное давление на производство с отрицательным кг-, не будет «полезным» для регионального ВРП, так как приведет к росту к/ в результате нехватки данного вида продукции для региональной экономики.
Периодичность и степень детализации расчетов. На наш взгляд, минимальная частота предлагаемых аналитических расчетов должна быть ежемесячной. Санкционное давление на российскую экономику, например, в виде новых отказов иностранных банков проводить платежи за российский импорт, изменяется ежедневно. Кроме того, для формирования эконометрической модели вида (3) необходимы как минимум месячные данные.
В модельной ситуации подобные расчеты следует проводить непрерывно. Однако такое требование сталкивается с отсутствием статистических данных, в особенности - по регионам. Решение этой проблемы кроется в автоматизации сбора необходимой статистики и автоматизации расчетов, для чего необходимо создание соответствующего программно-информационного комплекса. Отметим возможность применения такой системы в ситуационном центре Совета Безопасности Российской Федерации и в региональных ситуационных центрах.
Что касается продуктовой детализации расчетов, то на практике предлагаемые расчеты следует проводить не по группам продуктов, как иллюстративно сделано ниже в данной работе, а по отдельным видам продуктов исходя из широкой номенклатуры кодов ОКВЭД, с детализацией до конкретных видов продукции, связывая эту детализацию с перечнем продукции, импорт которой в Россию подвергся санк-ционному давлению. Значительный массив этих расчетов также свидетельствует в пользу необходимости их автоматизации.
Расчеты по предложенному алгоритму для региональных экономик следует дополнять аналогичными расчетами по национальной экономике в целом. Сравнение совокупности региональных результатов с полученными результатами для национальной экономики позволит выявить эффект прямого и косвенного влияния санкций на межрегиональные и международные связи в экономике Российской Федерации, тогда как исключительно региональные расчеты могут привести к выпадению из учета этого эффекта.
Иллюстрация применения алгоритма учета прямого влияния санкционного давления. Для определения прямого влияния санкций на экономику (влияния на потребление конкретных видов продукции) использованы данные за 2018, 2019, 2022 и 2023 гг. Данные 2020 г. и 2021 г. в анализе не используются, так как в эти годы наблюдалось ослабление международных связей и потребления, вызванное пандемией COVID-19.
Информационным обеспечением предлагаемого расчета являются данные Рос-стата и Федеральной таможенной службы. Собирая информацию для практических расчетов, мы сталкиваемся с тем, что значительная ее часть не находится в открытом доступе. В частности - это ряд данных по отдельным регионам, а также разбиение экспорта и импорта продукции с января 2022 г. по отдельным товарным группам. Отметим и то, что доступные данные представлены в годовом выражении, а не по месяцам, как это необходимо.
Необходимость опираться в статье на открытые данные приводит к использованию некоторых допущений, которые, тем не менее, позволяют проиллюстрировать
практическую применимость предлагаемой методологии. В частности, отсутствие в открытом доступе необходимых данных по экономикам регионов стало причиной того, что представленные ниже расчеты по оценке прямого влияния санкционного давления на потребление конкретных видов продукции осуществлены на основе данных по российской экономике в целом.
Этапы предложенного алгоритма на региональном уровне остаются неизменными и не требуют уточнения в связи с региональной спецификой. Проблема нехватки данных со стороны регионов, на наш взгляд, может быть решена на основе изменения системы региональной статистики, в результате которого она будет способна предоставлять необходимые для расчетов данные. Акцентируем внимание на том, что требования предложенного алгоритма к региональной статистике не являются чрезмерными. Если сбор данных по каждому виду продукции может быть затруднен, то ежемесячный сбор по продуктовым группам региональных данных об объемах отгрузки, экспорта, импорта, на наш взгляд, представляется вполне решаемой задачей.
Для иллюстрации работоспособности предложенного алгоритма в условиях нехватки региональных данных основой для расчетов становится объем отгруженной продукции в российской экономике, выборочно представленный в табл. 1.
Таблица 1
Объем отгруженной продукции по отдельным видам производства, Российская Федерация, млрд руб. (выборочно)
Продукция Код ОКВЭД2 2018 г. 2019 г. 2022 г. 2023 г.
Пищевые продукты 10 5470,80 5818,19 8540,45 9825,53
Напитки 11 705,77 755,03 968,25 1193,99
Текстильные изделия 13 203,03 230,28 332,51 385,43
Одежда 14 172,30 192,90 247,52 317,42
Лекарственные средства и ма-
териалы, применяемые в ме-
дицинских целях 21 500,37 557,80 1355,39 1103,93
Резиновые и пластмассовые
изделия 22 1019,69 1160,52 1809,94 2011,66
Электрическое оборудование 27 907,05 1001,51 1366,35 1474,69
Источник: Производство основных видов продукции в натуральном выражении // Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/enterprise_industrial
Представленные в табл. 1 данные дополняются объемом импорта и уменьшаются на объем экспорта. В ходе подготовки данных проведено сопоставление кодов ОКВЭД2 и ТН ВЭД ЕАЭС, по результатам которого данные таможенной статистики сгруппированы по кодам ОКВЭД2 (табл. 2).
Таблица 2
Объем российского импорта, млн долл. в разбивке по ОКВЭД2 (выборочно)
Продукция Код Импорт
ОКВЭД2 2018 г. 2019 г.
Пищевые продукты 10 6349,6 6588,6
Напитки 11 2681,7 3028,1
Текстильные изделия 13 161,8 167,0
Одежда 14 7061,7 7342,4
Лекарственные средства и материалы, применяемые
в медицинских целях 21 8223,3 10605,2
Резиновые и пластмассовые изделия 22 1887,6 1969,1
Электрическое оборудование 27 29916,2 29770,4
Источник: составлено авторами по данным URL: https://customs.gov.ru/folder/502
Перевод таможенных данных в рубли осуществлен на основе среднегодовых курсов валют: 2018 г. - 62,7078 руб./долл.; 2019 г. - 64,7362 руб./долл.2
Отсутствие в открытом доступе данных по экспорту и импорту разных видов продукции в российской таможенной статистике после января 2022 г. обусловило принятие в расчетах допущения о том, что доля импорта в потреблении конкретных видов продукции в 2022 г. и 2023 гг. осталась на уровне 2018-2019 гг., т. е. последних не затронутых пандемией лет.
Примеры используемых для дефляции индексов цен на продукцию представлены в табл. 3.
Таблица 3
Примеры используемых в анализе индексов цен на конец декабря каждого года к соответствующему периоду предыдущего года, %
Продукция 2018 г. 2019 г. 2021 г. 2022 г. 2023 г.
Мясо и прочие продукты убоя, включая
мясо консервированное 118,2 82,8 116,8 96,2 116,1
Напитки безалкогольные прочие 107,9 101,5 101,0 120,6 102,8
Сигареты 107,5 105,7 101,2 124,6 119,1
Спецодежда 106,0 102,6 111,2 123,4 108,9
Инсектициды 103,2 102,1 100,1 126,1 99,4
Шины, покрышки пневматические для
легковых автомобилей новые 102,5 99,0 115,7 118,1 100,8
Источник: Цены производителей //Росстат URL: https://rosstat.gov. ru/statistics/price
Объединение полных наборов представленных данных позволило рассчитать долю импорта в объеме потребления для ряда видов продукции внутреннего рынка Российской Федерации. Полученные результаты представлены в табл. 4.
Таблица 4
Доля импорта в потреблении ряда видов продукции, %
Продукция Код ОКВЭД2 Доля импорта в потреблении
2018 г. 2019 г. Среднее значение
Пищевые продукты 10 6,51 6,37 6,44
Напитки 11 18,40 19,49 18,95
Текстильные изделия 13 4,27 4,38 4,33
Одежда 14 69,66 70,71 70,18
Кожа, изделия из кожи 15 57,67 58,22 57,95
Лекарственные средства и материалы, применяемые
в медицинских целях 21 48,04 51,80 49,92
Резиновые и пластмассовые изделия 22 9,26 9,47 9,36
Готовые металлические изделия, кроме машин и
оборудования 25 5,47 5,55 5,51
Электрическое оборудование 27 65,19 64,92 65,06
Автотранспортные средства, прицепы и полуприцепы 29 31,87 31,81 31,84
Мебель 31 29,86 30,58 30,22
Источник: составлено авторами.
На основании данных Росстата рассчитан прирост производства в 2022 г. и 2023 г. к 2019 г. по анализируемым видам продукции (табл. 5).
Ранжируем виды продукции по силе санкционного влияния на них, сравнивая средние данные по доле импорта в потреблении (см. табл. 4) со средними данными по приросту производства (табл. 5). Сравнение прироста производства в 20222023 гг. к 2019 г. с долей импорта за 2018-2019 гг., как указано выше, производится
2 Курсы валют ЦБ РФ в архиве // RuMyfin. URL: https://ru.myfin.by/currency/cb-rf-archive
в связи с закрытостью таможенной статистики и допущением о неизменности доли импорта в потреблении анализируемой продукции в 2019-2023 гг.
Средние за два года значения сравниваются, исходя из того, что доля импорта в потреблении за каждый год в идеальных условиях должна быть «закрыта» приростом производства. Естественной является ситуация, когда в один год соотношение между долей импорта и приростом производства меньше, чем в другой.
Таблица 5
Прирост производства по анализируемым видам продукции
Продукция Прирост производства к 2019 г., %
2022 г. к 2019 г. 2023 г. к 2019 г. Среднее значение
Пищевые продукты 8,61 15,02 11,82
Напитки 16,53 18,16 17,35
Текстильные изделия 21,47 22,2 21,84
Одежда 17,52 22,34 19,93
Кожа, изделия из кожи 10,32 23,89 17,11
Лекарственные средства и материалы,
применяемые в медицинских целях 51,04 53,91 52,48
Резиновые и пластмассовые изделия 17,59 28,4 23,00
Готовые металлические изделия, кроме
машин и оборудования 31, 87 68, 53 50, 20
Электрическое оборудование 8,01 28,54 18,28
Автотранспортные средства, прицепы и
полуприцепы -43,79 -36,15 -39,97
Мебель 39,02 67,8 53,41
Источник: составлено авторами по данным: URL: https://rosstat.gov. ru/enterprise_industrial
В таких условиях более информативно использовать средние за два года значения анализируемых показателей. С учетом сказанного ранжируем анализируемые виды продукции по силе санкционного давления на них (табл. 6).
Таблица 6
Ранжирование видов деятельности по силе санкционного давления на них
Продукция Средняя доля импорта в потреблении, табл. 4 Средний прирост производства 2022-2023 гг. к 2019 г., табл. 5 Разница (3) - (2) Ранг по силе давления
1 2 3 4 5
Пищевые продукты Напитки Текстильные изделия Одежда Кожа, изделия из кожи Лекарственные средства и материалы, применяемые в медицинских целях Резиновые и пластмассовые изделия Готовые металлические изделия, кроме машин и оборудования Электрическое оборудование Автотранспортные средства, прицепы и полуприцепы Мебель 6,44 18,95 4,33 70,18 57,95 49,92 9,36 5,51 65,06 31,84 30,22 11,82 17,35 21,84 19,93 17,11 52,48 23,00 50,20 18,28 -39,97 53,41 5,38 -1,61 17,51 -50,25 -40,85 2,55 13,64 44,69 -46,79 -71,81 23,19 7 5 9 2 4 6 8 11 3 1 10
Источник: составлено авторами.
Первый ранг в табл. 6 соответствует максимальному санкционному давлению на данный вид продукции из всех анализируемых, одиннадцатый ранг - минимальному.
Проведенный анализ позволил сделать вывод, что максимальному санкционному давлению из рассмотренных видов деятельности подвергаются автотранспортные средства, прицепы и полуприцепы, что объясняется уходом значительного числа ведущих автопроизводителей из Российской Федерации и удорожанием автотранспорта.
На втором месте по санкционному давлению - одежда. Во многом это давление купируется наличием в отечественных магазинах одежды китайского производства. Но риск усложнения и блокировки платежей формирует для внутреннего рынка риски приостановки поставок практически монопольного поставщика - Китая. Это делает давление на данный сектор внутреннего рынка в большей степени потенциальным, но его риск нельзя сбрасывать со счетов.
На третьем месте по силе давления - электрическое оборудование, доля импорта в структуре потребления которого чрезвычайно велика. Четвертое место - изделия из кожи, ситуация по которым аналогична ситуации с одеждой. На пятом месте -напитки. Санкционное давление в рамках этой категории минимально, что связано с «мнимым» уходом ряда крупных производителей напитков из России и сокращением соответствующих поставок. Санкционное давление на другие виды продукции, представленные в табл. 6, успешно купируется внутренним производством.
Иллюстрация применения алгоритма учета косвенного влияния санкцион-ного давления. Проиллюстрируем возможность практического применения моделей (2) и (4) для оценки косвенного влияния санкционного давления на формирование ресурсного потенциала региона. Имеющихся в открытом доступе годовых данных достаточно для иллюстрации этого применения на примере конкретной региональной экономики. Для анализа выбран Центральный федеральный округ (ЦФО), регионы которого ранжированы по уровню ВРП на душу населения. Данные по этому показателю в сборниках Росстата доступны за 2021 г. Усредненная величина ВРП на душу населения ЦФО за анализируемый период времени составила 556201 руб. Ближе всего к значению этого показателя Владимирская (552811 руб.), Воронежская (546329 руб.) и Рязанская (487276 руб.) области. Из трех этих регионов нами выбрана для иллюстрации применения методики определения косвенного влияния санкционного давления на ресурсный потенциал региона Рязанская область как регион с наименьшим (из близких к среднему значений) ВРП на душу населения, а следовательно - более уязвимый по этому критерию.
Исходные данные для расчета годовых значений мультипликатора инвестиций Рязанской области по формуле (1) выборочно представлены в табл. 7.
Таблица 7
Исходные данные для расчета годовых значений мультипликатора инвестиций Рязанской области (выборочно)
Показатель 2005 г. 2008 г. 2011 г. 2014 г. 2017 г. 2020 г. 2021 г.
Численность населения (оценка
на конец года), тыс. чел. 1188,80 1167,90 1148,50 1135,40 1121,50 1110,40 1098,60
Валовой региональный
продукт, млрд руб. 84,38 150,15 214,14 295,61 395,28 461,22 531,96
Инвестиции в основной
капитал, млрд руб. 23,63 53,23 53,16 60,56 62,29 62,51 75,73
Потребительские расходы
в среднем на душу населе-
ния (в месяц), тыс. руб. 3,36 7,48 10,77 16,39 18,47 21,66 25,12
Поступление налогов, сборов
и иных обязательных пла-
тежей в бюджетную
систему РФ, млрд руб. 19,12 36,81 56,14 76,20 111,19 146,44 141,76
Источник: составлено авторами на основе: URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13205
Отметим, что в рамках региональной статистики отсутствует помесячное разбиение данных, представленных в табл. 7, тогда как такое разбиение необходимо для определения составляющих величины мультипликатора инвестиций по модели вида (3). Для определения годового значения параметра Ь этой модели необходим набор как минимум из 10 ежемесячных данных. В связи с этим составляющие годовых величин мультипликаторов инвестиций в данной работе определялись не как предельные (что рекомендовано алгоритмом), а как средние за год на основе данных табл. 7. Годовые значения мультипликаторов инвестиций Рязанской области, рассчитанные по формуле (2) на основе средних величин составляющих мультипликативного процесса, представлены в табл. 8.
Таблица 8
Структура производства, % и значение мультипликатора инвестиций для экономики Рязанской области, выборочно
Производство 2005 г. 2008 г. 2011 г. 2014 г. 2017 г. 2020 г. 2021 г.
Пищевых продуктов, напитков,
табачных изделий 25,4 17,4 17,1 17,9 15,9 16,5 14,5
Продукции текстильного и швейного
производства, кожи и изделий
из кожи 1,9 4,2 3,5 3,3 3,7 2,4 2,4
Изделий из дерева, кроме мебели, об-
работка древесины 4,5 0,8 1,0 0,5 0,8 1,3 1,3
Бумаги и бумажных изделий; полигра-
фия, копирование носителей инфор-
мации 3,9 1,3 1,3 1,0 0,8 1,1 1,2
Кокса и нефтепродуктов; резиновых и
пластмассовых изделий, химических
веществ 8,8 22,9 23,8 24,7 28,3 27,6 32,0
Прочей неметаллической минераль-
ной продукции 11,2 11,3 13,1 14,4 12,9 12,0 12,6
Металлургическое; готовых металли-
ческих изделий, кроме машин и
оборудования 5,6 8,6 7,9 7,6 8,1 10,2 10,3
Электрооборудования, электронного и
оптического оборудования 5,0 17,2 18,6 20,0 20,1 18,2 16,9
Машин, транспортных средств и
оборудования 27,8 13,7 10,6 7,6 4,9 6,2 5,3
Прочих видов обрабатывающих про-
изводств, включая производство
мебели и ремонт машин 5,9 2,6 3,1 3,0 4,5 4,5 3,5
Величина мультипликатора инвестиций 1,646 1,951 1,884 1,889 1,722 1,611 1,587
Источник: составлено авторами по данным: URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/
На основе данных табл. 8 по модели (3) нами определено влияние расширения отдельных видов производства продукции на величину мультипликатора инвестиций Рязанской области и, как следствие, на величину ВРП региона. В результате эконометрического моделирования по данным табл. 8 получена модель (5):
М = 0,0551 х о1 - 0,1187 х о2 + 0,0212 хо3 - 0,0742 хо4- 0,0328 хо5-0,0645 х о6 + 0,0043 х о7 + 0,0826 х о8 + 0,1252 х о9 + 0,035 х о10 . (5)
Результатом этой модели является величина регионального мультипликатора инвестиций (М), факторами - доли разных видов производства в структуре региональной экономики (о*). Нормированный R квадрат модели равен 0,85383; значимость F - 6,66E-08. t-статистика по коэффициентам к и их сопоставление по видам производства региональной экономики представлены в табл. 9.
Интерпретация данных, представленных в табл. 9, позволяет сделать вывод, что по косвенному эффекту санкций наиболее подверженным санкционному давлению
в экономике Рязанской области является производство машин, транспортных средств и оборудования. На втором месте - производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования и т. д.
Таблица 9
Влияние расширения отдельных видов производства продукции на величину мультипликатора инвестиций Рязанской области
Производство Коэффициент к, модели (5) Влияние на величину мультипликатора - значение коэффициента к, из модели (5) /-статистика
Пищевых продуктов, напитков, табачных изделий к1 0,0550 4,851
Текстильное и швейное; кожи и изделий из кожи к2 -0,1187 -7,701
Изделий из дерева, кроме мебели, обработка
древесины кз 0,0212 6,377
Бумаги и бумажных изделий; полиграфия,
копирование носителей информации к, -0,0742 -8,309
Кокса и нефтепродуктов; резиновых и пластмас-
совых изделий, химических веществ кз -0,0328 -4,456
Прочей неметаллической минеральной продукции кб -0,0645 -5,421
Металлургическое; готовых металлических
изделий, кроме машин и оборудования к7 0,0043 5,658
Электрооборудования, электронного и оптического
оборудования ка 0,0826 7,155
Машин, транспортных средств и оборудования к9 0,1252 6,023
Прочие виды обрабатывающих производств,
включая производство мебели и ремонт машин к10 0,0350 9,708
Источник: составлено авторами по данным табл. 8.
Выводы. Предлагаемая методология позволяет выстроить четкую иерархию оценок влияния санкционного давления на ресурсный потенциал российских регионов. Основа этой иерархии - оценка прямого влияния санкций на потребление отдельных видов продукции и, как следствие, необходимость формирования ресурсного потенциала для расширения их производства. Следующий уровень данной иерархии -оценка косвенного, мультипликативного влияния санкционного давления на производство продукции и, как следствие, ВРП.
Объединяет два этих подхода взаимодействие спроса и предложения. Для снижения прямого влияния санкций необходимо сократить долю импорта в потреблении конкретного вида товаров, а для этого необходимо расширение его внутреннего производства посредством инвестиций в формирование ресурсного потенциала соответствующей отрасли региональной экономики.
Мы далеки от мысли об экономической автаркии - полном обеспечении внутренних потребностей в разных товарах исключительно на основе собственного производства. Предлагаемая методология определяет ключевые точки влияния санкций на отечественную экономику. Она призвана помочь лицам, принимающим управленческие решения, связанные с пониманием того, на производство какой продукции следует обратить внимание в первую очередь и как оптимизировать распределение ограниченных ресурсов: расширить собственное производство или отказаться от этого, расширив импорт такой продукции из дружественных стран.
Таким образом, мы рассматриваем предложенную методологию как ядро более сложной системы поддержки принятия управленческих решений в сфере противодействия санкционному давлению на экономику российских регионов и, как следствие, Российской Федерации в целом.
Литература / References
1. Казанцев С.В. Зоны воздействия антироссийских санкций //Мир новой экономики. 2024. № 18 (1). С. 2744. DOI: 10.26794/2220-6469-2024-18-1-27-44. [Kazantsev S.V. Anti-Russian sanctions impact areas. The World of New Economy. 2024. № 18 (1). Pp. 27-44. (In Russ.)]
2. Федюнина А.А., Симачев Ю.В. Всегда ли международные санкции достигают своей цели? Ограничения санкционной политики //Журнал «ЭКО». 2023. № 7 (589). С. 95-107. DOI: 10.30680/EC00131-7652-2023-7-95-107. [Fedyunina A.A., Simachev Yu.V. Do international sanctions always achieve their purpose? Limitations of sanctions policies. ECO Journal. 2023. № 7 (589). Pp. 95-107. (In Russ.)]
3. Evenett S.J., Pisani N. Geopolitics, conflict, and decoupling: evidence ofWestern divestment from Russia during 2022. Journal of International Business Policy, 2023. Vol. 6 (4). Pp. 511-540. DOI: 10.1057/s42214-023-00167-y.
4. Гнидченко А.А., Михеева О.М., Сальников В.А. «Уходя — уходи»: кто остается с Россией и как перераспределяется импорт? // Вопросы экономики. 2023. № 12. С. 48-65. DOI:10.32609/0042-8736-2023-12-48-65. [Gnidchenko A.A., Mikheeva O.M., Salnikov V.A. «When you leave, go away»: who stays with Russia and how is import redistributed? Voprosy Ekonomiki. 2023. No. 12. Pp. 48-65. (In Russ.)]
5. Сафиуллин М.Р., Ельшин ЛА. Санкционное давление на экономику России: пути преодоления издержек и выгоды конфронтации в рамках импортозамещения // Финансы: теория и практика. 2023. № 27 (1). С. 150-161. DOI: 10.26794/2587-5671-2023-27-1-150-161. [Safiullin M.R., Elshin LA. Sanctions pressure on the Russian economy: Ways to overcome the costs and benefits of confrontation within the framework of import substitution. Finance: Theory and Practice. 2023. No. 27 (1). Pp. 150-161. (In Russ.)]
6. Itskhoki O., Mukhin D. Sanctions and the Exchange Rate. Intereconomics. 2022. No. 57 (3). Pp. 48-151. DOI: 10.3386/w30009.
7. Du X., Wang Z. Multinationals, global value chains, and the welfare impacts of economic sanctions. Economics Letters, Elsevier. 2022. Vol. 220. DOI: 10.1016/j.econlet.2022.110870.
8. Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. What you export matters. Journal of Economic Growth. 2007. Vol. 12. Pp. 125. DOI: 10.1007/s10887-006-9009-4.
9. Tacchella A., Cristelli M., Caldarelli G. et al. A New Metrics for Countries' Fitness and Products' Complexity. Scientific Reports. 2012. Vol. 2 (723). Pp. 1-7. DOI: 10.1038/srep00723.
10. Лола И.С., Семина В.В., Мануков А.Б. Тенденции импортозамещения в промышленности в 2022-2023 гг. М., НИУВШЭ. 2023. 9 с. [LolaI.S., Semina V.V., ManukovA.B. Tendencii importozameshhenija vpromyshlennosti v 2022-2023 gg. M., National Research University Higher School of Economics. 2023. 9p. (In Russ.)]
11. Землянский Д.Ю., Чуженькова В.А. Производственная зависимость от импорта в российской экономике: региональная проекция // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2023. № 87 (5). С. 651-665. DOI: 10.31857/S2587556623050102. [Zemlyanskii D.Yu., Chuzhenkova V.A. Production Dependence on Imports in the Russian Economy: Regional Projection. Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriya Geo-graficheskaya. 2023. No. 87 (5). Pp. 651-665. (In Russ.)]
12. Кулакова А.В. Трансграничные платежи в условиях санкций: вызовы и перспективы //Журнал прикладных исследований. 2024. № 4. С. 107-111. DOI: 10.47576/2949-1878.2024.4.4.016. [Kulakova A.V. Cross-border payments under sanctions: challenges and prospects. Journal of Applied Research. 2024. No. 4. Pp. 107-111. (In Russ.)]
13 Тюкавкин Н.М., Анисимова В.Ю. Процессы импортозамещения в промышленности России: теоретические и практические аспекты // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2023. Т. 14. № 1. С. 43-57. DOI: 10.18184/2079-4665.2023.14.1.43-57. [Tyukavkin N.M., Anisimova V.Yu. Import substitution processes in Russian industry: theoretical and practical aspects. MIR (Modernization. Innovation. Research). 2023. Vol. 14. No. 1. Pp. 43-57. (In Russ.)]
14. Miller R.E. Input—Output Analysis Foundations and Extensions. Second Edition. Cambridge: Cambridge University Press, 2009. 768 p. DOI: 10.1017/CBO9780511626982.
15. Широв А.А. Оценка мультипликативных эффектов в экономике: возможности и ограничения // ЭКО. 2011. № 2. С. 40-58. [Shirov A.A. Assessment of multiplier effects in the economy: possibilities and limitations. ECO. 2011. No. 2. Pp. 40-58. (In Russ.)]
16. Ksenofontov M.Yu., Shirov A.A., Polzikov D.A., Yantovskii A.A. Assessing multiplier effects in the Russian economy: input-output approach. Studies on Russian Economic Development. 2018. Vol. 29. No. 2. Pp. 109-115. DOI: 10.1134/S1075700718020089.
17. Горидько Н.П., Нижегородцев Р.М. Точки роста региональной экономики и регрессионная оценка отраслевых инвестиционных мультипликаторов // Экономика региона. 2018. Т. 14. № 1. С. 29-42. DOI: 10.17059/2018—1—3. [Goridko N.P., Nizhegorodtsev R.M. The Growth Points of Regional Economy and Regression Estimation for Branch Investment Multipliers. Economy of Region. 2018. Vol. 14. No. 1. Pp. 29-42. (In Russ.)]
18. Шестаков Р.Б., Ловчикова Е.И. Инвестиционный акселератор сельскохозяйственного производства // Экономика региона. 2019. Т. 15. № 3. С. 908-923. DOI: 10.17059/2019-3-21. [Shestakov R.B., Lovchikova E.I. Investment Accelerator of Agricultural Production. Economy of region. 2019. Vol. 15. No. 3. Pp. 908-923. (In Russ.)]
19. Хансен Э. Экономические циклы и национальный доход. Классики кейнсианства: в 2-х т. Т. 1. М., Экономика. 1997. 416 с. [Hansen E. Jekonomicheskie cikly i nacional'nyj dohod. Klassiki kejnsianstva: in 2 volumes. Vol. 1. M., Economica. 1997. 416p. (In Russ.)]
20. Еремин В.В. Фрактальная основа мультипликативных процессов в сфере инвестиций // Экономическая наука современной России. 2022. № 1 (96). С. 28-44. DOI: 10.33293/1609-1442-2022-1(96)-28-44. [Ere-min V. V. Fractal Basis of Multiplicative Processes in the Investment Sphere. Economics of Contemporary Russia. 2022. No. 1 (96). Pp. 28-44. (In Russ.)]
Статья поступила в редакцию 14.08.2024. Статья принята к публикации 24.09.2024.
Для цитирования: В.В. Еремин, С.Н. Сильвестров. Методология оценки прямого и косвенного влияния санкций на ресурсный потенциал национальной и региональных экономик // Проблемы прогнозирования. 2025. № 1 (208). С. 162-174. БО!: 10.47711/0868-6351-208-162-174
Summary
METHODOLOGY FOR ASSESSING THE DIRECT AND INDIRECT IMPACT OF SANCTIONS ON THE RESOURCE POTENTIAL OF NATIONAL AND REGIONAL ECONOMIES
V.V. EREMIN, Cand. Sci. (Econ.), Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
ORCID: 0000-0002-2144-3543; Scopus Author ID: 57206891317
S.N. SIL'VESTROV, Doct. Sci. (Econ.), Professor, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
ORCID: 0000-0002-7678-1283, Scopus Author ID: 56613146700
Abstract. The article is devoted to assessing the direct and indirect effects of sanction pressure on the Russian economy. The direct effects of sanctions pressure is assessed based on studying the effect of sanctions on the consumption level for specific supplied products and consequently on developing resource potential required for import substitution. In order to assess the indirect effects of sanctions pressure it is proposed to use the value of the investment multiplier since the multiplier effect of sanctions that reduce production volumes, as well as the multiplier effect of investments in the formation of resource potential necessary for import substitution occur in a fairly wide range of sectors in the Russian economy. The basis for combining approaches to assessing the impact of sanctions on consumption and the results of the multiplier effect is the interaction of supply and demand in the Russian economy. Data from public records made it possible to assess the direct impact of sanctions with regard to the consumption of specific commodity groups in the Russian economy. In order to assess the indirect impact of sanctions, it was calculated how the production of certain types of goods affected the value of the regional investment multiplier (using the case study of Ryazan oblast).
Keywords: sanctions pressure, countering sanctions, investment multiplier, resource potential, economic structure.
Received 14.08.2024. Accepted 24.09.2024.
For citation: V. V. Eremin, and S.N. Sil'vestrov. Methodology for Assessing the Direct and Indirect Impact of Sanctions on the Resource Potential of National and Regional Economies // Studies on Russian Economic Development. 2025. Vol. 36. No. 1. Pp. 103-112. DOI: 10.1134/S1075700724700576
