DOI: 10.29141/2658-5081-2023-24-2-2 EDN: WLTDSU JEL classification: F51, F52
Е. В. Балацкий Финансовый университет при Правительстве РФ; Центральный экономико-
математический институт РАН, г. Москва, Российская Федерация Н. А. Екимова Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва, Российская Федерация
Антихрупкость национальной экономики: эвристическая оценка
Аннотация. Геополитическая турбулентность и практика применения масштабных международных санкций обусловливают необходимость оценки степени готовности государств к длительному цивилизационному противостоянию. Статья посвящена построению и апробации нового аналитического инструмента - индекса антихрупкости национальной экономики. Методологической основой исследования послужила идея о наличии ряда отраслей, образующих функциональный фундамент национальной экономики и предопределяющих способность государства к автономному существованию в условиях разрыва международных торговых связей. Для реализации этой идеи предложен эвристический алгоритм построения индекса антихрупкости экономики, учитывающий приоритетное положение таких отраслей, как аграрный сектор, фармацевтика, производство средств труда и добыча полезных ископаемых. Проведены пилотные расчеты указанного индекса на основе национальной статистики восьми государств - США, Канады, Великобритании, Германии, Франции, Швейцарии, Бразилии и России. Согласно полученным результатам, на временном интервале 2003-2020 гг. значение индекса антихрупкости повышалось только в России, тогда как в остальных семи странах это значение снижалось. Показано, что индекс антихрупкости позволяет улавливать особенности политических циклов и событийные шоки в мировой экономике. Получено эмпирическое подтверждение того, что смена страны-лидера помимо всего прочего связана с накоплением структурных диспропорций в экономике - ослаблением ее фундамента из жизненно важных отраслей и избыточным усложнением отраслевой надстройки в виде непроизводственной сферы. Предлагается масштабировать построенный индекс на более широкую выборку стран для выявления региональной диспозиции сил в мировом геополитическом пространстве.
Ключевые слова: национальная экономика; антихрупкость экономики; экономическая уязвимость; санкции; экономическая устойчивость; индекс .
Благодарности: Статья подготовлена в рамках государственного задания Правительства Российской Федерации Финуниверситету на 2023 г. по теме «Разработка рекомендаций по обеспечению экономического роста в России в условиях санкционных ограничений». Для цитирования: Balatsky E. V., Ekimova N. A. (2023). Antifragility of the national economy: A heuristic assessment. Journal of New Economy, vol. 24, no. 2, pp. 28-49. DOI: 10.29141/26585081-2023-24-2-2. EDN: WLTDSU.
Информация о статье: поступила 1 марта 2023 г.; доработана 22 марта 2023 г.; одобрена 30 марта 2023 г.
Evgeny V. Balatsky Financial University under the Government of the Russian Federation,
Central Economics and Mathematics Institute of RAS, Moscow, Russia Natalia A. Ekimova Financial University under the Government of the Russian Federation,
Moscow, Russia
Antifragility of the national economy: A heuristic assessment
Abstract. The geopolitical turbulence and the implementation of large-scale international sanctions dictate the need to assess the degree of readiness of the states to a long-term civilisational confrontation. The article aims to construct and test a new analytical tool - antifragility index of the national economy. Methodologically, the research is based on the idea that in the presence of several industries, the national economy obtains a functional foundation and a possibility to exist autonomously in conditions of disrupted international trade relations. To put this idea into practice, the article proposes a heuristic algorithm for constructing an antifragility index of the economy taking into account the priority of such industries as agriculture, pharmaceuticals industry, production of means of labour, and mineral extraction. Based on the national statistics of eight states - the USA, Canada, Great Britain, Germany, France, Switzerland, Brazil and Russia - the paper presents pilot calculations of the index. According to the results, only Russia's index showed an upward trend in 2003-2020, while in the other seven countries it went down. The antifragility index is shown to have an ability to capture the peculiarities of political cycles and event shocks in the world economy. The research provides empirical evidence that the change of the leading country, amongst other things, is associated with the accumulation of structural disproportions in the economy: the weakening of its foundation made up of vital industries and excessive complication of the industrial superstructure in the form of the nonproductive sphere. The paper proposes scaling up the constructed index to a broader sample of countries in order to clarify the regional disposition of forces in the global geopolitical space.
Keywords: national economy; antifragile economy; economic vulnerability; sanctions; economic resilience; index.
Acknowledgements: The paper is prepared as part of the state assignment of the Government of the Russian Federation to the Financial University for 2023 on the research topic "Development of recommendations to ensure economic growth in Russia in the context of sanctions restrictions".
For citation: Balatsky E. V., Ekimova N. A. (2023). Antifragility of the national economy: A heuristic assessment. Journal of New Economy, vol. 24, no. 2, pp. 28-49. DOI: 10.29141/26585081-2023-24-2-2. EDN: WLTDSU.
Article info: received March 1, 2023; received in revised form March 22, 2023; accepted March 30, 2023.
Введение
С февраля 2022 г., после начала специальной военной операции России на Украине, стартовала деглобализация мирового геополитического пространства на фоне развернувшейся гибридной войны цивилизаций. Одним из важнейших инструментов гибридной войны выступают международные экономические санкции (МЭС) в отношении
стран, противостоящих западной цивилизации. Это Северная Корея, Иран, Венесуэла, а теперь и Россия; отчасти под МЭС уже попадает и Китай. Целью таких действий со стороны Запада является ослабление соответствующих государств и принуждение к принятию ими «глобальных стандартов» поведения на международной арене. Одновременно с этим накапливается информация об эффективности или, наоборот, неэффективности МЭС в отношении указанных стран. Это обстоятельство выдвигает проблему оценки уязвимости национальных экономик к МЭС или, в более широкой трактовке, - их хрупкости относительно внешних ограничений.
Актуальность указанной проблемы детерминируется тем фактом, что на протяжении 2022-2023 гг. российская экономика, в отношении которой было принято 10 пакетов санкций и тем самым поставлен своеобразный санкционный рекорд, не испытала того шока, на который рассчитывали западные эксперты. Однако не исключено, что планируемый шок откладывается на последующие 2-3 года. Подобные вопросы выводят на передний край проблему количественной оценки самодостаточности национальной экономики России и других стран. Именно это качество позволяет государствам, попавшим под МЭС, следовать выбранным политическим курсом и успешно перенастраивать экономику с учетом неблагоприятных обстоятельств.
Цель исследования состоит в разработке метода оценки антихрупкости национальной экономики и его апробации на примере нескольких стран. Пространственно-временная картина значений индекса антихрупкости экономики позволит понять, какие страны мира являются слабым звеном и могут понести максимальный ущерб от разрыва международных экономических связей, а также определить, какие государства на протяжении последних десятилетий повышали экономическую независимость, а какие превращались в «беспомощные винтики» мировой хозяйственной системы.
Обзор литературы и релевантные примеры
Экономический кризис 2008 г. способствовал широкому распространению в экономической науке концепции устойчивости, использовавшейся ранее в медицине, инженерии и естественных науках для оценки устойчивости систем к шокам и их способности возвращаться к равновесному состоянию и адаптироваться к экономическим процессам [Simmie, Martin, 2010; Briguglio et al., 2009]. Однако исследования, в которых оценивалась экономическая уязвимость, появились гораздо раньше. Значительная их часть была ориентирована преимущественно на выявление способности стран противостоять различным стихийным бедствиям и восстанавливаться после их воздействия [Kliesen, 1994; Peduzzi et al., 2009; Chang, Rose, 2012].
Эмпирические работы по построению индекса экономической уязвимости основывались на предпосылке о том, что подверженность внешним потрясениям взаимоувязана с такими экономическими характеристиками, как степень экономической открытости, выраженная в коэффициенте отношения объема международной торговли страны к ее ВВП; концентрация экспорта, рассчитываемая через индекс торговли товарами и услугами; зависимость от стратегического импорта, определяемая как отношение импорта энергоносителей, продовольствия и промышленных товаров к ВВП [Briguglio, 1995; Briguglio, Galea, 2003].
В более поздних публикациях с учетом индекса экономической устойчивости, рассчитываемого через композитные показатели экономической стабильности, макроэкономической эффективности рынка, качества управления и социального развития, и определенного ранее индекса экономической уязвимости [Briguglio, Galea, 2003] были
выделены четыре группы стран в зависимости от сочетания экономической устойчивости и экономической уязвимости:
- Best Case - высокая устойчивость / низкая уязвимость (Австралия, Канада, США, Италия, Япония, Швейцария и др.);
- Self-Made - высокая устойчивость / высокая уязвимость (Норвегия, Сингапур, Люксембург, Латвия, Эстония, Барбадос и др.);
- Prodigal Son - низкая устойчивость / низкая уязвимость (Албания, Бразилия, Китай, Индия, Пакистан, Румыния, Россия, Турция и др.);
- Worst Case - низкая устойчивость / высокая уязвимость (Иран, Венесуэла, Египет, Уганда, Никарагуа и др.) [Briguglio et al., 2009].
Помимо рассмотренной выше попытки построения и анализа индекса экономической устойчивости региона было проведено достаточно много исследований, в которых оценивалось огромное количество индикаторов, влияющих на данный индекс. В частности, были изучены такие факторы, как структура экспорта и доля в нем рынков экономически развитых стран [Vega, Elhorst, 2014], топологическая структура сетей «поставщик -производитель» [Xu et al., 2019], наличие и количество природных, физических и человеческих ресурсов [Giannakis, Bruggeman, 2017], структура экономической деятельности [Christopherson, Michie, Tyler, 2010] и роль сектора услуг в этой деятельности на региональном уровне [Navarro-Espigares, Martín-Segura, 2012], инфраструктура, инновации, квалифицированная рабочая сила, адекватная финансовая система [Di Caro, 2015].
Проведенные научные изыскания показали следующее: наиболее устойчивыми являются регионы с повышенным экономическим разнообразием [Nistotskaya, Charron, Lapuente, 2015]; узкая специализация в определенных сферах деятельности негативно влияет на рассматриваемый показатель [Capello, Caragliu, Fratesi, 2015]; влияние производственного сектора наиболее существенно на стадии укрепления способности экономики сопротивляться потрясениям, тогда как сектор услуг приобретает особую значимость в период ее восстановления после пережитых шоков; слабое воздействие на устойчивость оказывают сельское хозяйство, физический капитал и численность населения [Oprea et al., 2020]. Кроме того, анализ выявил, что наиболее устойчивы к внешним шокам страны с большой степенью делового взаимодействия и стабильной политикой обменного курса, такие как США и Китай, тогда как самыми уязвимыми являются страны Южной Африки в силу слабой структуры топологии промышленности [Duan et al., 2022]. Таким образом, именно вовлеченность в глобальные промышленные цепочки и структурное многообразие экономики относятся к ключевым критериям ее устойчивости.
Представление о глобальности мировой экономической системы и высокой взаимосвязи всех государств является теоретическим ядром политики МЭС. Наличие международных цепочек добавленной стоимости и вовлеченность в них всех стран мира позволяет исключать некоторые страны из этого глобального процесса и тем самым наносить им колоссальный ущерб вплоть до полного экономического краха. Однако на практике этот вполне справедливый тезис показывает весьма ограниченную работоспособность. Например, ни Иран, ни Северная Корея, ни Венесуэла не поменяли своего политического курса из-за введенных в отношении них МЭС; более того, они перестроили свои экономики в сторону самодостаточности и продолжают уверенно двигаться по пути экономического, технологического и социального прогресса [Malakhov, Yurevich, Aushkap, 2018]. Нечто похожее пока наблюдается и в России. Одновременно с этим события 2022 г. показали, что МЭС в отношении РФ имели и обратную сторону - породили колоссальные проблемы для европейских стран. Этот факт уже сам по себе вызывает множество вопросов. Например, почему страны ЕС, производительность труда
которых в среднем в два раза превышала российский уровень, оказались более уязвимы к МЭС? Почему технологически более передовые государства попали в столь сильную зависимость от «ресурсного придатка» мировой системы? Не является ли структура экономики Евросоюза изначально деформированной в определенных направлениях? И почему состояние экономики США также оказалось не слишком благополучным в этот период времени?
Самый поверхностный и очевидный ответ - искажение «естественной» структуры национальной экономики в сторону непроизводительных секторов. Одним из проявлений такого положения дел можно считать гипертрофированную индустрию зрелищ [Воронина, 2021]. Ее широкое распространение, несомненно, вносит весомый вклад в валовую добавленную стоимость (ВДС) страны, однако не дает экономике реальной прочности. Яркими примерами «холостых» результатов непроизводственной сферы могут служить два боя по боксу в США - в 2015 г. между Флойдом Мейвезером и Мэнни Пакьяо и в 2017 г. между Мейвезером и Конором Макгрегором. Общая выручка от первого боя составила 600 млн долл., а от второго - 550 млн долл.1 Фактически это означает, что указанные боксерские поединки увеличили ВВП США на 1,2 млрд долл., тогда как на материальной сфере они никак не отразились. Большой объем ВВП или ВДС сегодня сам по себе ничего не говорит о прочности национальной экономики и ее способности противостоять внешним вызовам. Если страна на мировом рынке торгует фильмами, а закупает продукты питания, то разрыв связей для нее будет означать тотальный голод местного населения. Этот случай может служить точкой отсчета для дальнейших рассуждений и вычислительных процедур, иллюстрируя тот факт, что различные виды деятельности и целые секторы экономики в зависимости от складывающейся ситуации могут быть как конструктивными, так и деструктивными.
Родоначальником и идеологом понятия антихрупкости (antifragile) является Нассим Талеб, который ввел в оборот соответствующий термин, дал его содержательную трактовку, определил его чисто математически и обосновал роль эвристических методов для изучения данного явления [Талеб, 2014]. В соответствии с принципами словообразования под антихрупкостью следует понимать свойство, обратное хрупкости. В нашей трактовке антихрупкость - это способность системы сопротивляться разрушительным воздействиям извне и в процессе этой борьбы реорганизовывать себя в сторону повышения функциональности по сравнению с изначальным уровнем. МЭС выступают в роли стрессора для национальной экономики и порождают бифуркацию ее дальнейшего существования - либо разрушение, либо усиление. Надо сказать, что страны, попадавшие под МЭС, всегда изначально протестовали против сложившегося мирового порядка и стремились выйти за его пределы. Некоторым из них это удалось. Так, Северная Корея и Иран, выдержав многолетнее испытание МЭС, теперь обладают политическим, экономическим и технологическим суверенитетом и претендуют на особое место в геополитическом пространстве. Сегодня по этому пути идет Россия - до окончательного итога еще слишком далеко, но сам факт бифуркации налицо.
В реальности измерить антихрупкость экономики весьма проблематично, однако косвенные оценки, очень близкие к указанному понятию, уже давно вошли в экономическую повестку. Например, в 2003-2007 гг. появилась серия работ, в которых предложен индекс сложности экспорта, позволяющий оценивать уровень технологического развития национальной экономики [Hausmann, Rodrik, 2003; Bergsten, Gill, Lardy, 2006; Rodrik,
1 Баденхаузен К. (2018). Ударный труд: как Флойд Мейвезер заработал рекордные $275 млн за один вечер // Forbes. https://www.forbes.ru/biznes/362933-udarnyy-trud-kak-floyd-meyvezer-zarabotal-rekordnye-275-mln-za-o din-vecher.
2006; Hausmann, Hwang, Rodrik, 2007]. В 2018 г. компания Bristlecone разработала индекс антихрупкости - комплексный показатель для оценки уязвимости цепочек поставок глобальных компаний перед внешними угрозами1.
В. В. Попов в предисловии к книге К. Ф. Бергстена и его соавторов о Китае как «зарождающейся сверхдержаве» [Bergsten et al., 2006] дал емкое и понятное описание этой аналитической конструкции: сначала исчисляется средневзвешенный душевой ВВП для стран, экспортирующих определенный товар (из 5 000 возможных товарных позиций), и тем самым определяется душевой доход в гипотетической стране, которая специализируется на экспорте только этого товара; затем такой же гипотетический уровень душевого ВВП исчисляется для страны с данной структурой экспорта и сопоставляется с фактическим для этой страны уровнем душевого ВВП. Оказалось, что подобное сопоставление может быть очень информативно для объяснения экономического роста. Например, Китай в период 1992-2003 гг. имел наибольший разрыв - от 3 до 6 раз - между гипотетическим и фактическим уровнем душевого ВВП, то есть структура китайского экспорта соответствовала уровню развития страны, которая в несколько раз опережала Китай по душевому ВВП.
Такого рода расчеты показывают истинную технологическую мощь государства и его возможности для производственного маневра, в том числе в условиях режима автаркии. Примечательно, что впоследствии логика индекса сложности экспорта была распространена на импорт и всю экономику для построения соответствующих масштабных рейтингов стран мира2. Вместе с тем совершенно очевидно, что индексы сложности экономики раскрывают потенциальные производственные возможности разных стран в условиях глобальной экономической системы, но не помогают уяснить их способность противостоять разрыву внешних связей.
Значимым направлением исследований, относящихся к определению силы и устойчивости государств, является тематика национальной безопасности. В рамках этого направления можно отметить серию работ В. В. Шумова [2015, 2016]. Автор активно моделирует и оценивает такое явление, как функция безопасности государства, которая представляет собой произведение функции суверенности (развития) и функции сохранения (надежности) государства. В свою очередь, функция суверенности аппроксимируется геополитическим потенциалом государства, зависящим от доли страны в общемировых показателях в территориальной, демографической, экономической и военной сферах [Шумов, 2016, с. 12]. В качестве вспомогательной величины в расчетах используется индекс социальных технологий, определяемый в зависимости от показателей душевого ВВП, доли городского населения и прироста населения страны [Там же, с. 15]. На основе указанных построений выполнена историческая реконструкция динамики безопасности Римской империи, включая и Римскую Республику, с 200 г. до н. э. до 400 г. н. э. [Там же, с. 88], а также Российской империи, включая СССР и РФ, с 1500 до 2009 гг. [Там же, с. 95]; получена сравнительная динамика безопасности таких имперских образований, как Великобритания, США, Китай и Россия, на временном интервале 1700-2009 гг. [Там же, с. 114]. Вместе с тем все рассмотренные методы направлены на уяснение долгосрочных закономерностей и не приспособлены к оценке локальных шоков типа МЭС, сказывающихся в течение пяти лет.
1 Civision PR Newswire. (2018). Bristlecone launches the world's first Antifragility Index. https://www.prnews-wire.com/news-releases/bristlecone-launches-the-worlds-first-antifragility-index-668426273.html.
2 Atlas of Economic Complexity. Country & Product Complexity Rankings. https://atlas.cid.harvard.edu/rank-ings; https://oec.world/en.
Одной из последних и, несомненно, наиболее важных и влиятельных работ по рассматриваемой тематике является книга Рэя Далио о циклах мирового порядка [Далио, 2023]. Автор построил обобщенный индекс богатства и силы страны, представляющий собой усредненное значение его восемнадцати составляющих - частных индексов, характеризующих следующие сферы жизни: рынок денег; внутренний порядок (внутри страны); внешний порядок (между странами); образование; инновации и технологии; конкуренция (затраты); военная мощь; состояние торговли; производство; финансовый центр; статус резервной валюты; геология и география; система распределения ресурсов; стихийные бедствия; инфраструктура и инвестиции; характер нации; управление и верховенство закона; неравенство доходов, возможностей и ценностей [Далио, 2023, с. 67]. Однако детальное описание методики расчетов и исходных данных Р. Далио приводит только на своем сайте, равно как там же предоставляет дополнительные материалы в ответ на индивидуальные запросы пользователей. Некоторые из применяемых им показателей рассчитываются традиционным образом, некоторые - на основе экспертных оценок. Идентификация циклов мирового порядка выполнена автором для одиннадцати ведущих империй с 600 г. н. э. до 2000 г.; особенно тщательно определена динамика таких центров силы, как Нидерланды, Великобритания, США, Китай и Россия, начиная с 1500 г. Нельзя не отметить, что циклы мирового порядка для Нидерландов, Великобритании и США соответствуют циклам накопления капитала Дж. Арриги [2006] и могут использоваться для уточнения их хронологии. Вместе с тем, как и исследования по национальной безопасности государств, циклы Р. Далио ориентированы на уяснение долгосрочных закономерностей; краткосрочные эффекты под воздействием внешних шоков типа МЭС в них не фигурируют.
В рамках этого же направления находятся исследования вероятности наступления дефолтов. Например, крупные международные рейтинговые агентства активно используют собственные методики для построения официальных рейтингов надежности различных стран мира с присущими им элементами субъективности и ангажированности. Разновидностью указанного инструментария является так называемый технический метод оценки вероятности дефолта. Его использование применительно к фактическим данным США за 2015 г. показало, что по стандартам истории латиноамериканских дефолтов мировой гегемон в указанном году был уже трехкратным фактическим банкротом, а по азиатским меркам - семикратным [Балацкий, 2016]. Такая нестыковка теории и практики обусловлена привилегированным положением США в мировой экономике, но вместе с тем обнажает истинное экономическое положение государства-лидера и его низкую способность выравнивать свои финансовые диспропорции.
Таким образом, несмотря на наличие значительного числа работ, посвященных исследованию экономической уязвимости, вопрос ее оценки остается открытым. Более того, последние события продемонстрировали, что распространенные индексы и показатели неприменимы для рассмотрения сложившейся ситуации, что требует поиска новых алгоритмов оценки антихрупкости экономики. Решению этой проблемы и посвящены последующие разделы статьи.
Эвристический алгоритм оценки антихрупкости экономики
Основная идея разрабатываемого алгоритма состоит в отборе из всех отраслей национальной экономики нескольких наиболее приоритетных с точки зрения обеспечения работоспособности всего хозяйства страны. Экономика, в которой доли ВВП (ВДС) таких отраслей достаточно велики, при разрыве международных связей сможет перейти на режим самообеспечения и в течение разумного периода (около 5 лет) продолжить
нормальное функционирование. В противном случае хрупкость экономики слишком высока и ее автономное функционирование окажется невозможным из-за нехватки самых необходимых жизненных благ, поставляемых приоритетными отраслями.
Вполне логично для долей этих отраслей ввести специальные повышающие коэффициенты значимости, которые будут учитывать их состояние для сохранения режима воспроизводства национальной экономики. Если хгк - доля г-й отрасли в ВДС к-й страны (в процентах), то первичная версия индекса антихрупкости к-й национальной экономики (/к) может быть представлена в следующем виде:
т т
/к = I и уг хгк + (100 - I х^); (1)
(г = 1) У (г = 1)
I Хгк = 100, (2)
(г = 1)
где т - число приоритетных отраслей; п - общее число отраслей; условие (2) является обычным условием нормировки; иг - повышающие коэффициенты значимости для приоритетных отраслей; уг - нормирующий коэффициент для г-й отрасли. Звездочками в формулах (1) и (5) обозначены первый и второй промежуточные варианты индекса антихрупкости соответственно.
Определенного комментария заслуживает коэффициент уг. Так как в реальности доли приоритетных отраслей могут различаться на порядок, то для учета их влияния введения линейной шкалы повышающих коэффициентов недостаточно. Эта цель достигается дополнительной нормировкой долей согласно следующему правилу:
(3)
где хГа - средняя по всем странам доля г-й отрасли.
Рассмотрение структуры индекса (1) позволяет увидеть, что смысловую нагрузку несут только приоритетные отрасли, тогда как остальными можно пренебречь. Одновременно в данный индекс должен вводиться дополнительный коэффициент, отражающий достигнутый страной уровень благосостояния и технологического развития. Это связано с тем, что одинаковая отраслевая доля для разных стран означает совершенно разный абсолютный уровень производства соответствующей продукции. Для учета этого обстоятельства достаточно домножить агрегат (1) на следующий коэффициент:
(4)
где гк - душевой ВВП к-й страны по паритету покупательной способности.
Тогда индекс (1) примет вид:
т
/к* = 1к I иг уг Хгк. (5)
(г = 1)
В окончательном виде индекс антихрупкости к-й национальной экономики (/к) должен учитывать априорную нормировку с помощью дополнительного калибрующего коэффициента а:
т
/к = а1к I иг уг Хк. (6)
(г = 1)
Нижняя граница индекса определена при хгк = 0 для всех г и принимает значение 0. Если исходить из предположения, что верхняя граница индекса антихрупкости будет составлять 10 (баллов) и достигаться при максимально возможных для всех стран
отраслевых долях хк в самом богатом государстве мира, то калибрующий коэффициент а можно получить из следующего соотношения:
т
а I и уг>ш1а шах^ {х^} = 10, (7)
а = 1)
где t - индекс времени (года); индекс ¡к из уравнения (6) входит в уравнение (7) со значением 1, так как калибровка а осуществляется по самому богатому государству; если расчеты выполняются за ряд лет, то максимальные отраслевые доли определяются для всего периода исследования, что находит отражение во введении индекса времени £ - нормирующий коэффициент для г-й отрасли, взятый в среднем для всех стран и всего периода исследования.
Таким образом, индекс антихрупкости национальной экономики находится в интервале 0 < ¡к < 10.
Имея общую конструкцию (6), нужно определить приоритетные отрасли. Для этого будем исходить из следующих соображений.
Первой и наиболее важной отраслью национальной экономики является аграрный сектор, который включает сельское хозяйство, лесное хозяйство и рыболовство (по классификации ОКВЭД-2 раздел А). Понятно, что недостаток питания ставит на повестку дня выживание населения страны, а геополитические задачи в этом случае отодвигаются на задний план. Соответственно, аграрный сектор является базовым элементом экономического суверенитета государства, а сбои в его функционировании делают национальную экономику крайне уязвимой ко всем видам внешнеэкономического давления. В связи с этим напомним, что в Северной Корее с 2020 г. из-за закрытия границы с Китаем и прекращения оттуда поставок продовольствия наметился продовольственный кри-зис1; тайфуны и прочие природные катаклизмы лишь усугубили проблему.
Второй отраслью, имеющей стратегическое значение для выживания населения, является производство орудий труда (средств производства) - производство машин и оборудования, не включенных в другие группировки (по классификации ОКВЭД-2 отраслевая позиция С28; до 2011 г. - раздел Б 29-29.6). В данном случае речь идет о способности нации обеспечить себя необходимым минимумом средств труда для последующей производственной деятельности. В противном случае недопоставка комплектующих автоматически приведет к параличу большинства отраслей национальной экономики.
Третья стратегическая отрасль экономики - добыча полезных ископаемых (по классификации ОКВЭД-2 раздел В; до 2011 г. - раздел С). Вопреки устоявшему мнению о примате высокотехнологичных обрабатывающих производств, совершенно ясно, что отсутствие минимума природных ресурсов не дает возможности запустить и все остальные виды производства. Нехватка энергоресурсов, сырья и материалов не позволит стране долго сопротивляться экономической блокаде.
Наконец, четвертой отраслью, которую можно включить в список приоритетных, является фармацевтика (по классификации ОКВЭД отраслевая позиция С21). Адекватная представленность товаров этой отрасли в виде медикаментов различной номенклатуры выступает залогом обеспечения здоровья населения в среднесрочной перспективе; без этого возникает риск большой смертности в результате даже незначительных и неопасных заболеваний.
Разумеется, в основе идентификации ядра приоритетных отраслей из четырех секторов экономики лежат предельно простые рассуждения, которые подлежат критике.
1 Портякова Н. (2021). На страх и рис: на самом ли деле в КНДР продовольственный кризис // Известия. 22 июня. https://iz.ru/1181673/nataliia-portiakova/na-strakh-i-ris-na-samom-li-dele-v-kndr-prodovolstvennyi-krizis.
Однако, на наш взгляд, базовые вопросы жизнеобеспечения не должны опираться на сложные теоретические построения, в связи с чем и используется простая эвристика. Не исключено, что в будущем могут быть предложены альтернативные и даже более эффективные процедуры отбора и калибровки приоритетных отраслей.
Продолжая эвристику индекса (6), рассмотрим шкалу приоритетности отраслей. Если отрасли, не являющиеся приоритетными, учитывать с единичным коэффициентом, то тогда приоритетные отрасли получают коэффициент, заметно больший числа 1. Забегая вперед, укажем, что в нашей схеме аграрный сектор получает повышающий коэффициент 4,5, сектор производства средств труда - 3,5, добыча природных ресурсов - 2,5, а фармацевтика - 1,5. Такая шкала не является безупречной, но она полностью соответствует понятной модели выживания: люди должны иметь пищу и медикаменты, а производство - сырье и оборудование для его переработки. В дальнейшем будут апробированы два сценария оценки антихрупкости экономики - расширенный (для четырех приоритетных отраслей) и усеченный (для трех отраслей, без фармацевтики).
Для постижения возможностей наращивания устойчивости экономики целесообразно ввести понятие тактического или локального резерва страны в части антихрупкости. Для установления этой величины достаточно определить на временном интервале (т; т + T) максимальные значения долей приоритетных отраслей и подставить их в выражение (6):
m
JkT = a[[maxt {Ikt}] Z ui Vi,mid [maxk,t fe}]. (8)
(i = i)
Величина (8) определяет тот уровень антихрупкости экономики, на которую та реально способна, исходя из имеющейся ретроспективы данных на временном интервале в T лет. Подчеркнем, что это не умозрительная (теоретическая) расчетная величина, а реальная оценка возможностей экономики, так как ранее она уже имела соответствующие параметры и, следовательно, ничто не мешает ей достичь их снова. Тогда локальный резерв антихрупкости национальной экономики будет определяться величиной А/:
А/ = /kT - /k. (9)
Исходя из принятой логики резерв (9) при необходимости может быть задействован в краткосрочной перспективе - в течение 2-3 лет. В качестве глобального резерва антихрупкости национальной экономики выступает максимальная оценка индекса (6) - 10. Эта величина может быть достигнута, ибо соответствующие ей параметры уже были характерны для некоторых стран в определенные периоды времени. Но сделать это можно, как правило, лишь гипотетически и только в долгосрочной перспективе - в течение 10-15 лет. Одновременно с этим можно ввести в рассмотрение предельно допустимую границу индекса антихрупкости /dan, которая получается, если в формулу (6) подставить минимально возможные значения отраслевых долей:
m
/dan = a[mink {Ikt}] Z, ui Vi,mid [maxk,t {xikt}. (10)
(i = 1)
Приближение странового индекса к границе (10) означает, что способность национальной экономики держать удар в условиях МЭС проявляется в самой минимальной степени.
Предложенные показатели позволяют получить достаточно полные ориентиры относительно среднесрочной уязвимости национальной экономики. Так, глобальный минимум индекса антихрупкости составляет 0, глобальный максимум - 10 (условных баллов); для всех стран имеется локальный минимум в виде границы опасности /DAN, а для каждой
страны можно определить ее локальный максимум /кт, позволяющий вычислить ее резерв А/ в укреплении надежности экономики. Все четыре величины являются константами на рассматриваемом временном интервале исследования, что делает их достаточно удобными для анализа развития изучаемых процессов.
Выбор шкалы приоритетов отраслей и тест на инвариантность
Рассмотрим вопрос о выборе шкалы приоритетности отраслей. Как уже указывалось, во всех расчетах была использована эвристическая шкала с шагом в 1 балл: 1,5; 2,5; 3,5; 4,5. Правомерно задать вопрос о том, насколько субъективна эта шкала, для ответа на который проведем вычислительные эксперименты для нескольких сценариев. Указанный выше вариант выступает в качестве базового сценария I, а помимо него используются еще три сценария - с шагом в 0,5; 1,5 и 2,0 балла (табл. 1).
Таблица 1. Результаты экспериментов с весовыми коэффициентами, 2020 Table 1. Results of experiments with weight coefficients, 2020
Показатель Сценарий
I II III IV
Повышающий отраслевой коэффициент (u)
Отрасль:
аграрный сектор добыча природных ресурсов 4,5 3,5 3,0 2,5 6,0 4,5 7,5 5,5
машиностроение фармацевтика 2,5 1,5 2,0 1,5 3,0 1,5 55
Индекс антихрупкости (Jk)
Страна: Россия 2,64 2,47 2,74 2,81
США 1,64 1,64 1,65 1,65
Германия 1,63 1,69 1,59 1,57
Расчеты показывают достаточно высокую инвариантность индекса антихрупкости по отношению к шкале приоритетов. Даже переход к максимально выпуклой шкале в сценарии IV не ведет к каким-либо принципиальным изменениям. Фактически все оценки индекса корректируются на уровне первого знака после запятой. Причем если для России размах между максимально плоской (сценарий II) и максимально выпуклой (сценарий IV) шкалами дает вариацию в 0,17 пункта, то для США - всего лишь в 0,06 пункта. Это обстоятельство недвусмысленно показывает, что полученные в базовом сценарии оценки позволяют получить вполне однозначную и объективную картину изучаемого явления.
Установленное свойство инвариантности индекса антихрупкости по отношению к шкале отраслевых приоритетов позволяет с достаточной степенью доверия относиться к прикладным расчетам. По всей видимости, для этой шкалы имеет значение только иерархия отраслей - какая из них самая важная, а какая - менее важная; сам же наклон вектора отраслевых приоритетов играет второстепенную роль.
Второй тест, который необходим для определения надежности предложенного индекса антихрупкости, состоит в проверке инвариантности результатов в зависимости от перехода к более агрегированному или, наоборот, детализированному отраслевому набору. Для этого проведены расчеты для трех и четырех приоритетных отраслей. При этом выборка для четырех отраслей (сценарий I) состояла из восьми стран мира, а выборка
для трех отраслей (сценарий II) - из десяти; в обоих вариантах использовался базовый вектор коэффициентов приоритетности.
Результаты расчетов оказались вполне ожидаемыми - в более агрегированном случае (сценарий II) индекс антихрупкости, как правило, имеет большие значения. Например, в 2019 г. согласно сценарию I индекс антихрупкости для России имел значение 2,31, США - 1,27, Канады - 1,93, тогда как в сценарии II его значения составили 2,78, 1,12 и 2,22 соответственно. Единственной страной, для которой смещения индекса оказались значимыми, является Швейцария - указанный индекс в 2019 г. равнялся 2,61 и 1,09 в сценариях I и II соответственно. Этот факт связан с особым местом страны на мировом рынке фармацевтики, что обусловливает ее значительное усиление в рамках сценария I.
Что касается качественной картины динамики процессов, то результаты по двум сценариям абсолютно идентичны. Например, в сценариях I и II тренд индекса антихрупкости для России является повышательным, тогда как для остальных стран - понижательным. В сценарии II к семи странам с понижательным трендом - Канаде, Бразилии, Германии, Великобритании, США, Франции и Швейцарии - добавились Южная Корея и Япония. Таким образом, качественная картина в обоих вариантах расчетов оказывается одинаковой. Этот же результат сохраняется и для структурного соотношения между странами. Например, в обоих указанных сценариях лидером на старте, в 2003 г., была Канада, а лидером на финише, в 2020 г., оказалась Россия. К аутсайдерам как на старте, так и на финише относились Бразилия, Великобритании и Франция. Соответственно, на качественном уровне оба метода расчета дают непротиворечивые результаты, что свидетельствует об объективности положенного в их основу подхода.
Подчеркнем, что лучшим вариантом является четырехотраслевой метод не только ввиду его большей информационной наполненности, но и вследствие большей гибкости и одновременно устойчивости значений искомого индекса. Ему и будет отдано предпочтение при последующем анализе реального положения дел.
Исходные данные и результаты расчетов
Оговорим, что наша главная задача состоит в апробации предложенного индекса антихрупкости национальной экономики и демонстрации его работоспособности. Детальный анализ мировой хозяйственной системы по всем странам выходит за рамки исходных целей, поэтому проводимые расчеты носят скорее иллюстративный, нежели сугубо оценочный характер.
В качестве исходных данных были использованы показатели валовой добавленной стоимости по отраслям экономики1, представленные на официальных сайтах органов статистики анализируемых стран (России, Швейцарии, Канады, США, Германии, Бразилии, Франции, Великобритании, Южной Кореи, Японии), а также показатель душевого ВВП (ППС) указанных стран согласно данным Всемирного банка.
Расчеты, проведенные в отношении 8 стран мира на временном интервале 2003-2020 гг., демонстрируют весьма интересные результаты (табл. 2, рисунок).
Во-первых, за исключением России, просматривается явная тенденция к сокращению индекса антихрупкости рассматриваемых стран, а следовательно, их способности противостоять внешним вызовам и угрозам наподобие МЭС. В течение прошедших десятилетий XXI в. передовые государства мира откровенно пренебрегали вопросами экономической безопасности, уделяя пристальное внимание преимущественно эффективному
1 Отрасли экономики рассматривались в соответствии с Общероссийским классификатором видов экономической деятельности (ОКВЭД 2) и Международной стандартной отраслевой классификацией всех видов экономической деятельности (Rev 4).
Таблица 2. Значения индекса антихрупкости для некоторых стран мира Table 2. Antifragility index values for some countries
Страна Индекс антихрупкости (/k) Тренд, 2003-2020 Локальный максимум JkT)
2003 2020
Россия 1,07 1,82 Т 2,98
Швейцария 2,07 1,76 1 3,28
Канада 2,48 1,73* 1 3,59
США 1,30 0,89 1 2,22
Германия 1,24 1,20 1 2,01
Бразилия 0,92 0,73 1 1,42
Франция 0,89 0,61 1 1,34
Великобритания 1,10 0,51 1 1,48
* - расчетная оценка авторов.
- Россия - Бразилия - Германия Великобритания
---США ---Франция - Швейцария ---Канада
Динамика индекса антихрупкости по странам, 2003-20201 Dynamics of the antifragility index by country, 2003-2020
встраиванию в систему международного разделения труда. Итогом такой близорукой политики стало существенное снижение функциональности экономики указанных стран по жизненно важным направлениям. По всей видимости, подобная синхронность в динамике экономического развития мира стала следствием своеобразного идеологического клише, согласно которому приоритет должен отдаваться «умным» отраслям с самыми современными технологическими достижениями и модными продуктами. Традиционные отрасли - аграрный сектор, добыча природных ресурсов, производство орудий труда и лекарственных препаратов - попали в категорию неперспективных, а поставка производимых ими товаров стала считаться прерогативой развивающихся государств.
Во-вторых, для мирового геополитического пространства характерна крайняя неоднородность стран по уровню надежности национальной экономики. Локальная граница опасности /dan составляет 0,10. К ней уже приблизилась Великобритания, что говорит о
1 Составлено на основании расчетов авторов.
ее очень высокой уязвимости к любым негативным внешним воздействиям. Для сравнения: индекс антихрупкости у Великобритании в 2020 г. был в 4 раза ниже, чем у Швейцарии, и в 5 раз ниже, чем у Канады в 2003 г. При этом сама британская экономика за 18 лет стала в 2,2 раза более хрупкой, что говорит о системной ошибке в выбранной руководством страны экономической политике. Это предположение подтверждается тем фактом, что фактический индекс антихрупкости в Великобритании в 2020 г. был в 3 раза ниже ее границы локального максимума, в то время как в Бразилии он ниже только в 2 раза на фоне ее более скромной величины верхней границы. Иными словами, Великобритания может, но не хочет использовать свой потенциал для повышения надежности и независимости экономики. Аналогичная картина характерна и для Канады, которая, будучи рекордсменом по возможности обеспечения экономического суверенитета, только на 48 % использует имеющиеся резервы. Нынешнее состояние Великобритании в 7 раз уступает тому уровню, который способна обеспечить Канада. Эти цифры показывают, насколько сильно различается выживаемость народов разных государств.
В-третьих, индекс антихрупкости позволяет довольно успешно проследить политические циклы и характер политики, проводимой в те или иные годы различными национальными правительствами. Например, на рисунке хорошо видно, что индекс антихрупкости США при республиканце Джордже Буше-младшем возрастал, а с 2009 г., когда на пост президента страны вступил демократ Барак Обама, начал убывать. В первый срок правления Обамы индекс имел неустойчивую динамику, а во второй срок он устремился вниз; в последний год президент-демократ сохранил только половину от наследия Бу-ша-младшего. Приход к власти в 2017 г. республиканца Дональда Трампа способствовал очередному повышательному развороту индекса антихрупкости, но из-за пандемии СОУГО-19 ситуация снова ухудшилась, в связи с чем образовался «горб Трампа». Есть все основания предполагать, что правление демократа Джозефа Байдена ознаменуется заметным падением способности американской экономики к сопротивлению негативным явлениям.
В Канаде период 2003-2006 гг., связанный с деятельностью премьер-министра от либеральной партии Пола Мартина, ознаменовался ростом индекса антихрупкости. После этого до 2015 г., во время правления лидера консервативной партии Стивена Харпера, индекс резко падал, делая периодические попытки снова подняться, а с приходом либерала Жюстена Трюдо снова начал медленно возрастать. В России циклы правящей партии отсутствуют, однако хорошо просматриваются событийные политические закономерности: на траектории первых 8 лет правления Владимира Путина наблюдался уверенный рост индекса антихрупкости, в 2008-2012 гг., когда президентом страны был Дмитрий Медведев, индекс немного упал и стабилизировался, а затем, после присоединения Крыма и последовавших за этим МЭС, он снова заметно снизился в 2016 г., после чего начал системный рост, прервавшийся коронавирусной пандемией. Таким образом, можно вполне обоснованно утверждать, что динамика антихрупкости национальной экономики напрямую сопрягается с политикой правительства.
В-четвертых, страновые траектории индекса антихрупкости позволяют идентифицировать геополитическую поляризацию мира и цивилизационное противостояние его основных участников. Например, как уже указывалось, для 7 из 8 стран был характерен убывающий тренд данного индекса и только для России - возрастающий. Тем самым США, будучи лидером современного мира, задавали другим странам Запада модель развития, которой те благополучно и следовали. Что же касается России, то в свете генерируемых в ее адрес цивилизационных вызовов она вынуждена переходить в режим осажденной крепости, что и предполагает повышение антихрупкости ее экономики. Можно
предположить, что Иран и Северная Корея придерживаются аналогичной стратегии, однако эта гипотеза нуждается в эмпирическом подтверждении.
В-пятых, динамике индекса антихрупкости свойственны особые точки синхронизации для многих стран, которые знаменуют некие глобальные экономические коллизии. Например, в 2009 и 2016 гг. во всех странах, входящих в выборку, произошло синхронное падение индекса антихрупкости (см. рисунок). Ипотечный кризис 2008 г. с годовым запаздыванием привел к ослаблению базовых основ всех национальных экономик, что представляется вполне естественным итогом. Что касается 2016 г., то он ознаменовался многими далеко идущими шоковыми событиями, такими как брексит (на референдуме о членстве Великобритании в ЕС большинство британцев проголосовали за выход из союза); отмена большинства санкций в отношении Ирана и поставка этой страной нефти на мировой рынок; договоренность стран ОПЕК о сокращении нефтяной добычи; рост вложений многих государств в экологически чистые источники энергии1. Примечательно, что брексит оказал асимметричное действие на саму британскую экономику, которая в 2016 г. немного укрепила свои жизнеобеспечивающие отрасли. Таким образом, индекс антихрупкости хорошо вписывается в общие тренды мировой экономики и может служить дополнительным индикатором происходящих процессов.
Обсуждение результатов
Выше были приведены некоторые фактологические результаты апробации индекса антихрупкости. Однако все они нуждаются в содержательном обсуждении с точки зрения адекватности использованного подхода. В связи с этим рассмотрим несколько взаимосвязанных вопросов.
Первый вопрос касается того, насколько правомерно рассматривать выбранные четыре отрасли в качестве приоритетных с точки зрения антихрупкости национальной экономики. В свою защиту мы может указать, что в данном случае следовали традиции Томаса Мальтуса, который указывал на три возможных негативных следствия роста населения - голод, эпидемии и войны [Мальтус, Печчеи, 2021]. Эти опасения универсальны и проецируются на страны, подвергающиеся МЭС. Война не является сугубо внутренним делом одной страны, тогда как голод и эпидемии находятся под контролем национальных правительств. Именно поэтому для устранения голода и эпидемий следует поддерживать в дееспособном состоянии аграрный сектор и фармацевтику, усиленные добычей природных ресурсов и производством орудий труда. Таким образом, фундаментом национальной экономики выступают указанные четыре отрасли, обеспечивающие выживание людей, на которых, в свою очередь, держится вся остальная отраслевая надстройка, направленная на создание дополнительных жизненных благ.
Второй вопрос выводит на первое место дискуссию о глобальном приоритете аграрного сектора, который давно уже не является критерием успешности национальной экономики. Достаточно провести мысленный эксперимент относительно Китая, который, имея очень высокий индекс сложности экспорта, в случае обрыва внешних связей не сможет найти рынка сбыта своих промышленных товаров и тем самым лишится средств для закупки необходимых продуктов питания. В данном случае речь идет о том, что технологически развитая держава может в одночасье оказаться на грани вымирания. Стратегическое значение аграрного сектора уже де факто признано Белым домом и Конгрессом США путем принятия в 2022 г. пятилетнего плана по «климатическим интервенциям» в целях создания технологий управления климатом и солнечной радиацией.
1 Чемоданова К. (2016). Побег из Европы: главные события 2016 года в мировой экономике. Ы^:// russian.rt.com/business/article/343690-mirovaya-ekonomika-itogi-2016.
Столь неоднозначные с научной и политической точек зрения планы во многом спровоцированы борьбой по сдерживанию доминирования России в сельском хозяйстве. Эксперты признают, что сельское хозяйство - наиболее уязвимая отрасль американской экономики, особенно в условиях климатических изменений: из-за жары, засухи и деградации почвы площадь пахотных земель страны ежегодно сокращается; согласно прогнозам, к 2040 г. урожайность в традиционных сельскохозяйственных штатах может упасть на 90 %, а регион выращивания зерновых сместится к канадской границе. В противоположность этому Россия, наоборот, выигрывает от глобального потепления: согласно имеющимся оценкам, зона эффективного земледелия в Сибири к 2080 г. расширится вдвое, после чего страна станет главным производителем пшеницы на планете с долей рынка в 20 %1. Таким образом, есть все основания считать, что аграрный сектор в новых условиях возвращает себе роль стратегически значимого.
Третий вопрос требует прояснения связи динамики индекса антихрупкости и нынешнего этапа геополитической инверсии, характеризующегося заменой мирового центра капитала в лице США на новый, но пока не определившийся центр [ВаЫзку, 2014]. Несложно видеть, что эти процессы действительно связаны. Дело в том, что рассмотренные четыре приоритетные отрасли образуют фундамент любой экономики, на котором выстраиваются высокотехнологичные секторы и различные сегменты непроизводственной сферы. Однако в процессе развития отраслевая надстройка усложняется и увеличивается в масштабах относительно экономического фундамента, что приводит к глобальным структурным диспропорциям в хозяйстве страны. Если развитие идет по инерции, как это обычно и бывает, то рано или поздно отрасли надстройки насыщают соответствующие рынки и утрачивают свою изначальную функциональность. Этот процесс является совершенно естественным и присущ буквально всем отраслям экономики и знания. Когда же это происходит, то возникает глобальный структурный дисбаланс в экономике: ослабевший фундамент из приоритетных отраслей не выдерживает неэффективной и гипертрофированной отраслевой настройки. Рано или поздно этот конфликт породит кризис и перестройку экономики в сторону очередного усиления фундамента и обновления отраслевой надстройки. Именно этим обстоятельством объясняется факт циклического перемещения мирового центра капитала по территории планеты. Таким образом, полученный нами результат проливает дополнительный свет на движущие силы и механизм геополитической инверсии.
В связи со сказанным напомним, что Дж. Арриги рассматривал два этапа формирования мирового центра капитала - территориализм и капитализм. На стадии территори-ализма, которую можно назвать фазой материальной экспансии, развивается реальный сектор экономики - промышленность, торговля, строительство и т. п.; на стадии капитализации, или финансовой экспансии, начинает доминировать нематериальная сфера -банки, страховые, инвестиционные, аудиторские и аналитические компании, индустрия зрелищ и т. п. [Арриги, 2006, с. 134]. Позже была высказана мысль о том, что на стадии территориальной экспансии норма прибыли производственного сектора, как правило, выше, чем финансового, тогда как на стадии капитализации ситуация становится прямо противоположной. Соответственно, каждый сектор экономики имеет свой собственный цикл развития в противофазе с другим сектором [Балацкий, 2018].
К сказанному можно добавить, что на втором этапе формирования центра капитала происходит не просто рокировка в эффективности и рентабельности двух сегментов экономики, но и перестановка их масштабных характеристик - вклад в совокупный продукт аграрного и добывающего секторов, производства оборудования и медикаментов
1 РИА Новости (2023). Последний аргумент. Америка готовится применить климатическое оружие. https://ria.ru/20230312/klimat-1856861090.html.
уменьшается по сравнению с непроизводственными видами деятельности. Сегодня мы стали свидетелями кризиса инфраструктуры в США, где 2023 г. ознаменовался рекордным числом техногенных, транспортных и иных катастроф. Фактически непроизводственный сектор оторвался от реальности, что и сказалось на приоритетных отраслях экономики. В связи с этим еще раз подчеркнем: в основе глобального кризиса лежит ментальная ошибка, когда действия правительственного регулятора и экономических агентов базируются на приоритете виртуального сектора экономики по сравнению с реальным. Именно чрезмерное усиление первого на фоне игнорирования проблем второго и является главной причиной перетекания капитала в страны с более правильными и реалистичными ментальными установками.
Таким образом, предложенная выше эвристика в форме индекса антихрупкости экономики не только логично вписывается в имеющиеся теоретические концепты, но и позволяет их существенно обогатить и уточнить.
Рекомендации и предложения
Проведенные расчеты можно использовать для определения целей и ориентиров при реализации структурной политики в интересах обеспечения технологического суверенитета страны. Рассмотрим этот вопрос на примере России.
Первый тезис, который вытекает из полученных результатов, состоит в необходимости продолжать суверенизацию своей экономики. Например, в 2019 г. индекс антихрупкости в России составлял 77,5 % от ее возможностей, а в 2020 - только 61,1 %. Значит, в настоящее время у страны есть возможность примерно на треть нарастить устойчивость своей экономики, что и необходимо делать в течение ближайших 3-4 лет. В период геополитического противостояния, который, судя по всему, затянется на 15-20 лет, следует стремиться к обеспечению индекса антихрупкости на уровне 90-95 % от его максимально возможной величины.
Второй тезис заключается в требовании ликвидировать слабые звенья в отраслевом фундаменте экономики. Статистические данные показывают, что такими узкими местами для России являются машиностроение и фармацевтика, объем продукции которых следует увеличивать ударными темпами. Если отталкиваться от данных 2020 г., то по указанным двум отраслям Россия фигурировала в качестве абсолютного аутсайдера в выборке исследуемых стран, что является недопустимым в условиях геополитического противостояния. В кратко- и среднесрочной перспективе целесообразно стремиться к тому, чтобы доля машиностроения в России возросла с 0,5 % в 2020 г. до бразильского уровня в 1,2 %; в долгосрочном периоде в качестве целевого может выступать немецкий уровень в 3,0 %. Следовательно, в течение 3-4 лет России необходимо увеличить долю машиностроения в 2,0-2,5 раза, а в течение 10 лет - в 5-6 раз. В отношении фармацевтики в кратко- и среднесрочной перспективе необходимо выйти с 0,4 % в 2020 г. на бразильский уровень в 0,6 %; в долгосрочном периоде в качестве целевого можно использовать швейцарский уровень в 4,8 %. Соответственно, в течение 3-4 лет доля фармацевтической отрасли должна быть увеличена в 1,5-1,7 раза, а в течение 10 лет - в 10-12 раз. Данные оценки позволяют уяснить масштаб необходимых для России структурных маневров. При этом продвижение по указанному пути приведет и к росту верхнего предела индекса антихрупкости России, что будет расширять ее потенциал устойчивости и зону оптимизации самой конфигурации из четырех приоритетных отраслей.
Третий аспект связан с необходимостью поддержания темпов роста приоритетных отраслей в соответствии с принятыми структурными ориентирами. Для определения искомых темпов можно воспользоваться простейшей формулой:
(11)
где х(0) - доля приоритетных отраслей в начальный момент времени; х* - целевой ориентир доли приоритетных отраслей; Ах = х* - х(0) - намечаемый структурный сдвиг в приоритетных отраслях; X - предполагаемый темп роста национальной экономики; X* - необходимый темп роста продукции приоритетных отраслей; Т - период проектирования структурных сдвигов.
Если предположить, что в настоящее время доля фармацевтики и машиностроения в России находится на уровне 2020 г., экономика в ближайшие 4 года будет расти темпом в 2 %, целевой ориентир для фармацевтики совпадает с нынешним американским уровнем в 1 %, а машиностроения - с нынешним швейцарским в 1,5 %, то продукция указанных двух отраслей в России должна будет расти среднегодовым темпом в 3,2 %. Такой результат отнюдь не находится за пределами возможного и может быть достигнут путем правильной организации производства и сбыта продукции. Более сжатые сроки и высокие целевые ориентиры потребуют более динамичного развития приоритетных отраслей и большей мобилизации ресурсов.
Предложенная концепция оценки антихрупкости национальной экономики в данном случае прошла пилотную апробацию на довольно небольшой выборке стран. Полученные результаты позволяют надеяться, что дальнейшее применение и шлифовка базовой методики окажутся полезны не только для понимания глобальных экономических процессов, но и для проектирования структурных сдвигов в экономике. В связи с этим нам видится следующее направление развития проекта.
Во-первых, можно существенно расширить выборку стран и ретроспективный период для прикладных расчетов. Это позволит построить международный рейтинг антихрупкости национальных экономических систем, что, в свою очередь, может содействовать уяснению диспозиции, складывающейся в мировом геополитическом пространстве. Можно предположить, что большой массив информации даст возможность увидеть те закономерности трансформации мирохозяйственной системы, которые на малых выборках не видны. Примером похожей инициативы является индекс сложности экспорта, который сегодня уже превратился в стандартный аналитический инструмент с тотальной пространственно-временной табуляцией, осуществляемой различными исследовательскими центрами (например, Лабораторией роста Гарвардского университета (Harvard Growth Lab) или Центром коллективного обучения (Center for Collective Learning) при университетах Тулузы (University of Toulouse) и Корвина (Corvinus University)1) на системной основе.
Во-вторых, индекс антихрупкости экономики может и должен стать одним из индикаторов системы национальной безопасности, и прежде всего ее экономического блока. Ежегодную диагностику этого показателя следует сделать стандартной процедурой при оценке экономического суверенитета страны. Более того, нет причин сомневаться, что этот показатель может быть полезен и для текущей макроэкономической политики, которая не должна провоцировать режимы по ослаблению фундамента экономики в виде ее приоритетных отраслей.
В-третьих, индекс антихрупкости можно совершенствовать в направлении расширения входящих в него приоритетных отраслей. Не исключено, что добавление в их состав
1 OEC. The best place to explore trade data. https://oec.world/en; The Center for Collective Learning. https:// centerforcollectivelearning.org/.
Заключение
одной-двух позиций позволит существенно повысить индикативные способности данного индекса. Вычислительные эксперименты в этом направлении могут дать неожиданные результаты.
Несмотря на эвристическую природу индекса антихрупкости, его количественные оценки и содержательные интерпретации позволяют констатировать, что он имеет право на существование и дальнейшее совершенствование. Этот новый инструмент становится актуальным в связи с переходом мира от периода глобализации к фазе деглобали-зации, когда технологическая конкуренция сложных производств на траектории роста сменяется конкуренцией ресурсного обеспечения сравнительно простыми продуктами на траектории относительной стагнации национальных экономик.
Соответственно, старые аналитические инструменты и индикаторы в такое время утрачивают свою эффективность и информативность, тогда как показатели антихрупкости экономики приобретают первостепенное значение. По всей видимости, эти новые измерители также не являются универсальными характеристиками социальной системы и будут актуальны в основном в течение переходного периода международной конфронтации. Однако этот период может затянуться на 20-30 лет, чем и обусловлены нынешний интерес к ним и перспективы их совершенствования.
Источники
Арриги Дж. (2006). Долгий двадцатый век: Деньги, власть и истоки нашего времени. Москва: Территория будущего. 472 с.
Балацкий Е. В. (2016). «Технический» метод оценки вероятности суверенных дефолтов // Мир новой экономики. Т. 10, № 3. С. 48-61.
Балацкий Е. В. (2018). Концепция циклов накопления капитала Дж. Арриги и ее приложения // Terra Economicus. Т. 16, № 1. С. 37-55. DOI: 10.23683/2073-6606-2018-16-1-37-55.
Воронина В. Н. (2021). Индустрия развлечений в мировой экономике // Российский внешнеэкономический вестник. № 10. С. 22-37. DOI: 10.24412/2072-8042-2021-10-22-37.
Далио Р. (2023). Принципы изменения мирового порядка. Почему одни нации побеждают, а другие терпят поражение. Москва: Манн, Иванов и Фербер. 528 с.
Малахов В. А., Юревич М. А., Аушкап Д. С. (2018). Иран: позитивный опыт развития науки и технологий // Мировая экономика и международные отношения. Т. 62, № 11. С. 116-124. DOI: 10.20542/0131-2227-2018-62-11-116-124.
Мальтус Т., Печчеи А. (2021). «Слишком тесно». О пользе войн и эпидемий. Москва: Родина. 228 с.
Талеб Н. Н. (2014). Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса. Москва: КоЛибри, Азбука-Аттикус. 768 с.
Шумов В. В. (2015). Национальная безопасность и геопотенциал государства: математическое моделирование и прогнозирование // Компьютерные исследования и моделирование. Т. 7, № 4. С. 951-969.
Шумов В. В. (2016). Государственная и общественная безопасность: Моделирование и прогнозирование. Москва: Ленанд. 144 с.
Balatsky E. V. (2014). Prerequisites for global geopolitical inversion. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, vol. 32, no. 2, pp. 28-42. DOI: 10.15838/esc/2014.2.32.4.
Bergsten C. F., Gill B., Lardy N. R., Mitchell D. (2006). China: The balance sheet. What the world needs to know about the emerging superpower. New York: Public Affairs. 206 p.
Briguglio L. (1995). Small island developing states and their economic vulnerabilities. World Development, vol. 23, no. 9, pp. 1615-1632. https://doi.org/10.1016/0305-750X(95)00065-K.
Briguglio L., Cordina G., Farrugia N., Vella S. (2009). Economic vulnerability and resilience: Concepts and measurements. Oxford Development Studies, vol. 37, issue 3, pp. 229-247. DOI: 10.1080/ 13600810903089893.
Briguglio L., Galea W. (2003). Updating the economic vulnerability index. Malta: Islands and Small States Institute of University of Malta. 15 p.
Capello R., Caragliu A., Fratesi U. (2015). Spatial heterogeneity in the costs of the economic crisis in Europe: Are cities sources of regional resilience? Journal of Economic Geography, vol. 15, issue 5, pp. 951-972. DOI: 10.1093/jeg/lbu053.
Chang S. E., Rose A. Z. (2012). Towards a theory of economic recovery from disasters. International Journal of Mass Emergencies & Disasters, vol. 30, no. 2, pp. 171-181. DOI: 10.1177/028072701203000202.
Christopherson S., Michie J., Tyler P. (2010). Regional resilience: Theoretical and empirical perspectives. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, vol. 3, issue 1, pp. 3-10. DOI: 10.1093/cjres/ rsq004.
Di Caro P. (2015). Testing and explaining economic resilience with an application to Italian regions. Regional Science, vol. 96, issue 1, pp. 93-113. DOI: 10.1111/pirs.12168.
Duan W., Madasi J. D., Khurshid A., Ma D. (2022). Industrial structure conditions economic resilience. Technological Forecasting and Social Change, vol. 183, 121944. DOI: 10.1016/j.techfore.2022.121944.
Giannakis E., Bruggeman A. (2017). Determinants of regional resilience to economic crisis: A European perspective. European Planning Studies, vol. 25, issue 8, pp. 1394-1415. DOI: 10.1080/09654313. 2017.1319464.
Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. (2007). What you export matters. Journal of Economic Growth, vol. 12, no. 1, pp. 1-25. DOI: 10.1007/s10887-006-9009-4.
Hausmann R., Rodrik D. (2003). Economic development as self-discovery. Journal of Development Economics, vol. 72, no. 2, pp. 603-633. DOI: 10.1016/ S0304-3878(03)00124-X.
Kliesen K. L. (1994). The economics of natural disasters. Regional Economist (Federal Reserve Bank of St Louis), issue April, pp. 5-9.
Navarro-Espigares J. L., Martín-Segura J. A. (2012). The role of the service sector in regional economic resilience. The resilience of the global service economy. The Service Industrial Journal, vol. 32, issue 4, pp. 571-590. DOI: 10.1080/02642069.2011.596535.
Nistotskaya M., Charron N., Lapuente V. (2015). The wealth of regions: Quality of government and SMEs in 172 European regions. Environment and Planning C: Policy and Space, vol. 33, issue 5, pp. 1125-1155. DOI: 10.1177/0263774X15610058.
Oprea F., Onofrei M., Lupu D., Vintila G., Paraschiv G. (2020). The determinants of economic resilience. The case of Eastern European regions. Sustainability, vol. 12, issue 10, 4228. DOI: 10.3390/ su12104228.
Peduzzi P., Dao H., Herold C., Mouton F. (2009). Assessing global exposure and vulnerability towards natural hazards: The Disaster Risk Index. Natural Hazards and Earth System Sciences, vol. 9, issue 4, pp. 1149-1159. DOI: 10.5194/nhess-9-1149-2009.
Rodrik D. (2006). What's so special about China's exports? China and World Economy, vol. 14, no. 5, pp. 1-19. DOI: 10.2139/ssrn.832651.
Simmie J., Martin R. (2010). The economic resilience of regions: Towards an evolutionary approach. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, vol. 3, issue 1, pp. 27-43. DOI: 10.1093/cjres/rsp029.
Vega S. H., Elhorst P. (2014). Modelling regional labour market dynamics in space and time. Regional Science, vol. 93, issue 4, pp. 819-841. DOI: 10.1111/pirs.12018.
Xu M., Radhakrishnan S., Kamarthi S., Jin X. (2019). Resiliency of mutualistic supplier-manufacturer networks. Scientific Reports, vol. 9, 13559. DOI: 10.1038/s41598-019-49932-1.
Информация об авторах Балацкий Евгений Всеволодович - доктор экономических наук, профессор, директор Центра макроэкономических исследований. Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва, РФ; главный научный сотрудник Лаборатории математической экономики. Центральный экономико-математический институт РАН, г. Москва, РФ. E-mail: evbalatsky@inbox.ru Екимова Наталья Александровна - кандидат экономических наук, доцент, ведущий научный сотрудник Центра макроэкономических исследований. Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва, РФ. E-mail: n.ekimova@bk.ru
■ ■ ■
References
Arrighi G. (2006). The long twentieth century: Money, power and the origins of our times. Moscow: Territoriya budushchego Publ. 472 p. (In Russ.)
Balatsky E. V. (2016). "Technical" method for estimating the probability of sovereign defaults. Mir novoy ekonomiki = The World of New Economy, vol. 10, no. 3, pp. 48-61. (In Russ.)
Balatsky E. V. (2018). The Arrighi's concept of capital accumulation cycles and its applications. Terra Economicus, vol. 16, no. 1, pp. 37-55. DOI: 10.23683/2073-6606-2018-16-1-37-55. (In Russ.)
Voronina V. N. (2021). Entertainment industry in the global economy. Rossiyskiy vneshneekonomich-eskiy vestnik = Russian Foreign Economic Journal, no. 10, pp. 22-37. DOI: 10.24412/2072-8042-2021-1022-37. (In Russ.)
Dalio R. (2023). Principles for dealing with the changing world order: Why nations succeed and fail. Moscow: Mann, Ivanov i Ferber Publ. 528 p. (In Russ.)
Malakhov V. A., Yurevich M. A., Aushkap D. S. (2018). Iran: The positive experience of S&T development. Mirovaya ekonomika i mezhdunarodnye otnosheniya = World Economy and International Relations, vol. 62, no. 11, pp. 116-124. DOI: 10.20542/0131-2227-2018-62-11-116-124. (In Russ.)
Malthus T., Peccei A. (2021). "Too crowded". On benefits of wars and epidemics. Moscow: Rodina Publ. 228 p. (In Russ.)
Taleb N. N. (2014). Antifragile: Things that gain from disorder. Moscow: KoLibri Publ., Azbuka-Atti-kus Publ. 768 p. (In Russ.)
Shumov V. V. (2015). National security and geopotential of the State: mathematical modeling and forecasting. Kompyuternye issledovaniya i modelirovanie = Computer Research and Modeling, vol. 7, no. 4, pp. 951-969. (In Russ.)
Shumov V. V. (2016). State and public security: Modelling and Forecasting. Moscow: Lenand Publ. 144 p. (In Russ.)
Balatsky E. V. (2014). Prerequisites for global geopolitical inversion. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, vol. 32, no. 2, pp. 28-42. DOI: 10.15838/esc/2014.2.32.4.
Bergsten C. F., Gill B., Lardy N. R., Mitchell D. (2006). China: The balance sheet. What the world needs to know about the emerging superpower. New York: Public Affairs. 206 p.
Briguglio L. (1995). Small island developing states and their economic vulnerabilities. World Development, vol. 23, no. 9, pp. 1615-1632. https://doi.org/10.1016/0305-750X(95)00065-K.
Briguglio L., Cordina G., Farrugia N., Vella S. (2009). Economic vulnerability and resilience: Concepts and measurements. Oxford Development Studies, vol. 37, issue 3, pp. 229-247. DOI: 10.1080/ 13600810903089893.
Briguglio L., Galea W. (2003). Updating the economic vulnerability index. Malta: Islands and Small States Institute of University of Malta. 15 p.
Capello R., Caragliu A., Fratesi U. (2015). Spatial heterogeneity in the costs of the economic crisis in Europe: Are cities sources of regional resilience? Journal of Economic Geography, vol. 15, issue 5, pp. 951-972. DOI: 10.1093/jeg/lbu053.
Chang S. E., Rose A. Z. (2012). Towards a theory of economic recovery from disasters. International Journal of Mass Emergencies & Disasters, vol. 30, no. 2, pp. 171-181. DOI: 10.1177/028072701203000202.
Christopherson S., Michie J., Tyler P. (2010). Regional resilience: Theoretical and empirical perspectives. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, vol. 3, issue 1, pp. 3-10. DOI: 10.1093/cjres/ rsq004.
Di Caro P. (2015). Testing and explaining economic resilience with an application to Italian regions. Regional Science, vol. 96, issue 1, pp. 93-113. DOI: 10.1111/pirs.12168.
Duan W., Madasi J. D., Khurshid A., Ma D. (2022). Industrial structure conditions economic resilience. Technological Forecasting and Social Change, vol. 183, 121944. DOI: 10.1016/j.techfore.2022.121944.
Giannakis E., Bruggeman A. (2017). Determinants of regional resilience to economic crisis: A European perspective. European Planning Studies, vol. 25, issue 8, pp. 1394-1415. DOI: 10.1080/09654313. 2017.1319464.
Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. (2007). What you export matters. Journal of Economic Growth, vol. 12, no. 1, pp. 1-25. DOI: 10.1007/s10887-006-9009-4.
Hausmann R., Rodrik D. (2003). Economic development as self-discovery. Journal of Development Economics, vol. 72, no. 2, pp. 603-633. DOI: 10.1016/ S0304-3878(03)00124-X.
Kliesen K. L. (1994). The economics of natural disasters. Regional Economist (Federal Reserve Bank of St Louis), issue April, pp. 5-9.
Navarro-Espigares J. L., Martín-Segura J. A. (2012). The role of the service sector in regional economic resilience. The resilience of the global service economy. The Service Industrial Journal, vol. 32, issue 4, pp. 571-590. DOI: 10.1080/02642069.2011.596535.
Nistotskaya M., Charron N., Lapuente V. (2015). The wealth of regions: Quality of government and SMEs in 172 European regions. Environment and Planning C: Policy and Space, vol. 33, issue 5, pp. 1125-1155. DOI: 10.1177/0263774X15610058.
Oprea F., Onofrei M., Lupu D., Vintila G., Paraschiv G. (2020). The determinants of economic resilience. The case of Eastern European regions. Sustainability, vol. 12, issue 10, 4228. DOI: 10.3390/ su12104228.
Peduzzi P., Dao H., Herold C., Mouton F. (2009). Assessing global exposure and vulnerability towards natural hazards: The Disaster Risk Index. Natural Hazards and Earth System Sciences, vol. 9, issue 4, pp. 1149-1159. DOI: 10.5194/nhess-9-1149-2009.
Rodrik D. (2006). What's so special about China's exports? China and World Economy, vol. 14, no. 5, pp. 1-19. DOI: 10.2139/ssrn.832651.
Simmie J., Martin R. (2010). The economic resilience of regions: Towards an evolutionary approach. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, vol. 3, issue 1, pp. 27-43. DOI: 10.1093/cjres/rsp029.
Vega S. H., Elhorst P. (2014). Modelling regional labour market dynamics in space and time. Regional Science, vol. 93, issue 4, pp. 819-841. DOI: 10.1111/pirs.12018.
Xu M., Radhakrishnan S., Kamarthi S., Jin X. (2019). Resiliency of mutualistic supplier-manufacturer networks. Scientific Reports, vol. 9, 13559. DOI: 10.1038/s41598-019-49932-1.
Information about the authors
Evgeny V. Balatsky, Dr. Sc. (Econ.), Prof., Director of the Center for Macroeconomic Research. Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia; Chief Researcher of the Mathematical Economics Laboratory. Central Economics and Mathematics Institute of RAS, Moscow, Russia. E-mail: evbalatsky@inbox.ru
Natalia A. Ekimova, Cand. Sc. (Econ.), Associate Prof., Lead Researcher of the Center for Macroeconomic Research. Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia. E-mail: n.ekimova@bk.ru
© Балацкий Е. В., Екимова Н. А., 2023