CC BY
63
ISSN 2311-875X (Online) Устойчивое развитие экономики
ISSN 2073-2872 (Print)
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА СТРАНЫ С ЭКСПОРТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ СЫРЬЕВОЙ ЭКОНОМИКОЙ С УЧЕТОМ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ПРОГРЕССА
Ирина Евгеньевна СЕЛЕЗНЁВА
инженер лаборатории экономической динамики и управления инновациями,
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, Российская Федерация
ir.seleznewa2016@yandex.ru
История статьи:
Принята 13.02.2017 Принята в доработанном виде 14.03.2017
Одобрена 06.04.2017 Доступна онлайн 29.05.2017
УДК 330.354
JEL: С51, С52, С54, 011, 031 https://doi.Org/10.24891/ni.13.5.843
Ключевые слова:
экономический рост, эндогенные и экзогенные переменные, научно-технический прогресс, сырьевая специализация, сценарии развития
Аннотация
Тема. Статья посвящена проблеме обеспечения повышения уровня жизни населения в стране и увеличения благосостояния населения, а именно - обеспечению устойчивого экономического роста в России.
Цели. Поиск необходимых условий долгосрочного экономического роста в России до 2022 г. Методология. Для разработки модели экономики России были использованы статистические данные для 8 макропоказателей: ВВП, внешнеторгового сальдо, инвестиций, численности занятых, производственных фондов, доли фонда заработной платы (ФЗП) в ВВП, цены экспортируемой из России нефти и численности населения в 1990-2011 гг. в годовом разрезе. Были определены эндогенные и экзогенные переменные модели. К последним отнесены следующие три макропоказателя: доля ФЗП в ВВП, цена экспортируемой из России нефти и численность населения; к эндогенным - ВВП, внешнеторговое сальдо, инвестиции, численность занятых и производственные фонды. Также в модели учитывается научно-технический прогресс.
Результаты. На основе разработанной модели построены сценарии дальнейшего развития экономики России до 2022 г. Для каждого варианта развития посчитаны значения эндогенных переменных и построены наглядные графики динамики ВВП на прогнозном промежутке времени.
Выводы. Для обеспечения долгосрочного экономического роста в России необходимо повышать уровень заработной платы в стране. С увеличением фонда заработной платы в ВВП растет и потребление населения, повышается производительность труда. В сфере образования и науки при повышении зарплаты научным сотрудникам увеличивается количество научных трудов и изобретений, тем самым способствуя появлению технологических новшеств и инноваций, то есть научно-техническому прогрессу.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2017
Введение
Экономический рост отражает экономическое развитие в стране, показывает уровень жизни и благосостояния населения [1].
Способность экономики отдельной страны к экономическому росту определяется следующими факторами: количеством основных фондов и их технологическим уровнем, количеством трудоспособного населения и их квалификаций, навыками, умениями, уровнем образованности, количеством и качеством материальных ресурсов. Также к таким факторам относят уровень оплаты труда, значения налоговых и процентных ставок по кредитам, депозитам. Немаловажную роль играет распределение денежных, материальных и трудовых ресурсов страны.
Государство посредством проведения своей экономической политики может оказать сильное воздействие на появление положительного экономического роста в стране [2-4]. Например,
проводя демографическую политику и реформы образования, повышая инвестиционную привлекательность капитала страны, стимулируя научно-исследовательские работы и повышая долю оплаты труда в ВВП.
Принято различать два крайних типа экономического роста: экстенсивный и интенсивный [5]. При преобладании в той или иной стране экстенсивного типа роста повышение благосостояния страны и уровня жизни населения происходит за счет количественного увеличения факторов и средств производства. При преобладании же интенсивного роста увеличение уровня жизни населения происходит за счет внедрения и использования технических инноваций во всех отраслях экономики [6]. Этот тип роста характеризуется преобладанием научно-технического процесса во всех видах экономической деятельности. За счет НТП происходит повышение эффективности факторов и средств производства.
В работе [7] рассмотрены два сценария долгосрочного развития экономики России на 2007-2030 гг.: инерционный и инвестиционный. В первом сценарии происходит замедление темпов экономического роста, во втором обеспечивается прирост ВВП к концу прогнозного отрезка на 85-95% за счет инноваций и новых технологий. В свою очередь, в статье [8] представлены два несколько иных сценария: инерционный с фиксированной долей оплаты труда в ВВП и фиксированным экспортом и сценарий выхода на магистраль с фиксированным экспортом, но растущей долей оплаты труда в ВВП. В первом случае ВВП вырастет в 1,5 раза к концу прогнозного отрезка, а во втором в 3,5 раза.
Три сценария - инерционный, энергосырьевой и инновационный - описаны в работе [9]. В первом сценарии ВВП к концу прогнозного отрезка вырастет в 1,8 раза; во втором - в 2,2 раза, в третьем - в 2,4 раза. В статье [10] рассмотрены также три сценария: либерально-консервативный, социально ориентированный и индустриальной модернизации. Основными чертами первого являются стабилизация макроэкономических условий и развитие российского бизнеса. Данный сценарий демонстрирует низкие темпы прироста ВВП. В социально ориентированном сценарии п р о и с хо д ит с ти м улир о в ан ие р о с та потребительского спроса и модернизация человеческого капитала. Высокий темп экономического роста затем сменяется на падение ВВП. В сценарии индустриальной модернизации предполагается активное участие государства в структурной модернизации экономики. Данный сценарий обеспечивает наиболее высокие темпы экономического роста.
где Y(t) - ВВП, K(t) - производственные фонды; r(t) - доля оплаты труда в ВВП; Z(t) - численность занятых; p(t) - цена на экспортируемую из России нефть; I(t) - инвестиции; а, в, X , в, о -оцениваемые параметры.
Для проверки корректности приведенной теоретической связи нужно проводить регрессионный анализ эконометрической формулы уравнения (1). Причем в уравнении (1)
o(t) - iu (t - 0) -п o(t) - - ,
где o(t) - относительная эффективность новых технологий [14, 15];
u(t- т) - технологический уровень производственного фонда, дата рождения которого t - т;
u(t - 0) - технологический уровень новорожденных фондов (рожденных в момент времени t);
U(t) - средний технологический уровень фондов в момент времени t.
Если
/ Ч Л /и ( t - 0) , N
= то — 1)= 1
и, следовательно, и(у - 0) = ЦУ). Другими словами, если относительная эффективность новых технологий в момент времени t равна 0, то технологический уровень новорожденных фондов (рожденных в момент времени У) совпадает со средним технологическим уровнем фондов в момент времени У. То есть научно-технического прогресса как такового не происходит.
Два альтернативных сценария развития инновационно-сырьевой и внутриориентированный представлены в работе [11]. В обоих сценариях наблюдается рост душевого ВВП. В первом сценарии душевой ВВП вырастет к 2030 г. по отношению к 2010 г. в 4,7 раза, а во втором -в 2 раза.
Построение модели экономики России
Уравнение для ВВП. Эконометрическая формула уравнения для ВВП имеет следующий вид (подробнее см. работы [12, 13]):
Y(t) = aY(t - 1) + Р([1 - г(0][ (ДО - К(У - 1))/ К(У -
- 1)] + г(0[ (ДО - ^ - 1))/ ъ($ - 1)] т - 1) + + Xр(ШУ - 1) +8р(У - 1) Y(t - 1) + в а[ДУ - 1)/ К(У -
- 1) ] Y(t - 1) г(0 , (1)
- Если o(t) > 0
,и (у - 0) ,, , то — 1)> 1
и, следовательно, и(У - 0) > V(0. Иначе говоря, если относительная эффективность новых технологий в момент времени t положительна, то технологический уровень новорожденных фондов (рожденных в момент времени 0 превышает средний технологический уровень фондов в момент времени У. То есть имеет место научно-технический прогресс.
Если
/ Ч ^ ¡и ( t — 0) , N
°(0 < 0, то ( V (()' — 1) < 1
и, следовательно, и(у - 0) < ЦУ). Другими словами, если относительная эффективность новых технологий в момент времени У отрицательна, то технологический уровень новорожденных фондов (рожденных в момент времени У) меньше среднего
технологического уровня фондов в момент времени t. То есть имеет место регресс научно-технического процесса.
Уравнение для производственных фондов. Эконометрическая формула уравнения для производственных фондов имеет вид [16]:
K(t) = I(t) + в K(t - 1) , (2)
где в - оцениваемый параметр; K(t) -производственные фонды; I(t) - инвестиции.
В результате оценки, проведенной далее, параметр в получился положительным.
Уравнение для инвестиционного спроса.
Предложена следующая эконометрическая формула для инвестиционного спроса [17]:
I(t) = aY(t - 1) - eK(t - 1) - yTr(t - 1) + 9[r(t) - r(t -
- 1)] Y(t - 1) , (3)
где a, в, Y, Ф - оцениваемые параметры; I(t) -инвестиции; Y(t) - ВВП; K(t) - производственные фонды; Tr(t) - сальдо внешнеторгового баланса; r(t) - доля оплаты труда в ВВП. Первый член правой части ассоциируется с долей прибыли в ВВП, второй член связан с амортизацией производственных фондов и тратами собственника на себя, третий член - с вывозом капитала, четвертый - с динамикой доли оплаты труда, то есть с динамикой внутреннего спроса.
Уравнение для численности занятых.
Предложена следующая эконометрическая формула для численности занятых:
Z(t) = a N(t) + в r(t)Y(t - 1) + у K(t) , (4)
где a, в, Y - оцениваемые параметры; Z(t) -численность занятых; K(t) - производственные фонды; r(t) - доля оплаты труда в ВВП; Y(t - 1) -ВВП; N(t) - численность населения. В результате оценки, проведенной далее, параметры a, в, Y получились положительными.
Уравнение для внешнеторгового сальдо. Предложена следующая эконометрическая формула для внешнеторгового сальдо1 (5):
Tr(t) = aY(t) + в p(t) + уY(t) p(t) + ф p2 (t) + y Y2 (t) ,
где a, в, Y, Ф и y - оцениваемые параметры; Tr(t) -внешнеторговое сальдо; Y(t) - ВВП; p(t) - цена на экспортируемую из России нефть. Внешнеторговое сальдо зависит от уровня цены на
1 Дубовский С.В. Динамика технологической структуры
и экономический рост // Процессы глобального развития: моделирование и анализ. 1984. Вып. 3. С. 30-48.
экспортируемую из России нефть и уровня ВВП. В результате проведения вычислительных экспериментов коэффициент детерминации уравнения регрессии для внешнеторгового сальдо c входящими в него линейными членами давал низкое значение, равное 0,86. Следовательно, p(t) и Y(t) были выброшены из данной формулы для внешнеторгового сальдо. Окончательно эконометрическая формула для внешнеторгового сальдо имеет следующий вид:
Tr(t) = у ДО p(t) + ф p2 (t) + у У2 (t) , (6)
где у, ф и у - оцениваемые параметры.
Вычислительные эксперименты
Вычислительные эксперименты проведены в два этапа. На первом этапе оценены неизвестные параметры уравнений модели (1) - (4), (6). Статистические данные, которые использованы для оценки, представлены в табл. 1. Это массив данных для восьми макропоказателей (численность занятых, инвестиции, ВВП, внешнеторговое сальдо, производственные фонды, цена на экспортируемую из России нефть, доля ФЗП в ВВП и численность населения) за 19902011 гг. в годовом разрезе. Длина ряда - 22 точки.
На втором этапе при помощи полученных уравнений модели с оцененными параметрами рассмотрены различные варианты развития экономики России до 2022 г. [18]. Определены эндогенные и экзогенные переменные модели. Для каждого сценария рассчитаны значения эндогенных переменных в каждом году из рассматриваемого прогнозного промежутка [2012; 2022] и построены наглядные графики динамики ВВП на данном отрезке. Из всех рассмотренных сценариев выделены самые благоприятные, жизнеспособные и наиболее вероятные. Все расчеты проводились в пакете MS Excel.
Идентификация параметров модели
Вначале была произведена оценка неизвестных параметров полученных эконометрических уравнений модели. Для этого для каждого уравнения модели проведен регрессионный анализ статистических данных для макропоказателей, входящих в это уравнение. Статистические данные представлены в табл. 1. Во всех уравнениях модели все оцениваемые параметры оказались статистически значимыми, поскольку имеют отличную t-статистику. Коэффициенты детерминации каждого уравнения имеют высокое значение (R2 = 0,99; R2 = 0,97), что говорит
о высоком качестве построенной модели, так как 99% (97%) вариации зависимых переменных объясняется входящими в уравнения регрессии факторами. В результате были получены следующие уравнения регрессии:
формула для инвестиционного спроса
1(0 = 0,4932 Y(t - 1) - 0,0626 К(у - 1) - 0,2647 Тг(У -
- 1) + 0,7741 [г(0 - г(У - 1)] Y(t - 1) ; (7)
формула для численности занятых (8)
Z(t) = 0,3046 N(0 + 0,0606 г(^ - 1) + 0,0057 К(У) ;
формула для внешнеторгового сальдо (9)
Тг(0 = 0,0015 Y(t) р(0 - 0,0011 р2(0 - 0,0002 Y2(t) ;
формула для производственных фондов
К(0 = 1(0 + 0,97005 К(У - 1) ; (10)
формула для ВВП с учетом НТП (о Ф 0)
Y(t) = 1,047075522Y(t - 1) + 2,452147523{ [1 - г(У)] [ (К(0 - К(У - 1))/ К(У - 1)] + г(0[^(0 - Z(t - 1))/ -
- 1)] ЩУ - 1) + 0,000255689р(У^(У - 1) + + 0,000352817р(У - 1)Y(t - 1) - 2,791568163 -
- 1)[1(У - 1)/ К(У - 1)] , (11)
откуда о = - 2,791568163/ 2,452147523 = -1,1.
То есть на временном отрезке 1990-2011 гг. относительная эффективность новых технологий отрицательна. Другими словами, технологический уровень новорожденных фондов (рожденных в любой момент времени У, из временного отрезка [1990; 2011]) меньше среднего технологического уровня фондов в момент времени У. То есть имел место регресс научно-технического процесса на временном промежутке [1990; 2011].
Далее в работе при рассмотрении различных сценариев развития экономики России до 2022 г. уравнение для ВВП с учетом НТП на промежутке [2012; 2022] имеет вид [19]:
Y(t) = 0,976256176Y(t - 1) + 2,533744325{[1 - г(У)] [ (К(0 - К(У - 1))/ К(У - 1)] + г(У)[ (ДО - Z(t - 1))/ - 1)] }Y(t - 1) + 0,000280242р(У^(У - 1) -
- 0,000329737р(У - - 1) + 1,266872г(У) Y(t - 1) [1(У - 1)/ К(У - 1) ] . (12)
В данном уравнении имеет место НТП с относительной эффективностью новых технологий о, равной 0,5, то есть технологический уровень новорожденных фондов на промежутке [2012; 2022] в 1,5 раза больше среднего технологического уровня фондов.
846
Cценарии развития экономики России до 2022 г.
На данном этапе рассмотрены различные варианты долгосрочного развития страны, рассчитаны прогнозные значения ВВП к 2022 г. К каждому сценарию построены наглядные графики динамики ВВП, для чего в построенной модели выделены эндогенные и экзогенные переменные (4 эндогенных: численность занятых, инвестиции, ВВП, внешнеторговое сальдо и производственные фонды; 3 экзогенных: цена на экспортируемую из России нефть, доля ФЗП в ВВП и численность населения). Эндогенные переменные определяются по выведенным формулам (регрессиям). Предположения о поведении экзогенных переменных на
прогнозном отрезке [2012; 2022] порождают
2
различные сценарии изменения эндогенных и, соответственно, различные конечные значения ВВП (ВВП в 2022 г.). Также в проведенных расчетах сделано предположение о наличие НТП на прогнозном промежутке, причем относительная эффективность новых технологий о положена равной 0,5, то есть технологический уровень новорожденных фондов на промежутке [2012; 2022] в 1,5 раза больше среднего технологического уровня фондов. Расчеты проведены по формулам (7)-(10) и (12). В таблицах курсивом выделены исходные статистические данные.
Вначале рассмотрен сценарий, в котором все три экзогенные переменные модели постоянны (табл. 2, рис. 1). На протяжении всего периода прогноза наблюдается устойчивый экономический спад, в именно: ВВП и душевой ВВП упадут к 2022 г. в 1,1 раза. Вывод: данного варианта развития следует избежать.
Из данного сценария следует, что если одна из трех экзогенных переменных уменьшается при фиксированных остальных, то наблюдается экономический спад. То есть при падении цены на экспортируемую из России нефть и при постоянных доле ФЗП в ВВП и численности населения происходит уменьшение ВВП. Следовательно, данный вариант развития является неблагоприятным.
Далее рассмотрен вариант развития, в котором численность населения и доля ФЗП в ВВП зафиксированы на уровне 2009 г., а цена на экспортируемую из России нефть меняется. При росте цены на нефть на 4% в год ВВП к концу
2 Горидько Н.П., Нижегородцев РМ. Имитационное моделирование сценариев управления экономической динамикой в условиях нарастания внешних угроз // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. № 46. С. 48-59.
прогнозного периода увеличится в 1,6 раза. При росте цены на нефть на 7% в год ВВП к концу прогнозного отрезка увеличится в 2 раза. Наблюдается устойчивый экономический рост, ВВП увеличивается с каждым годом (табл. 3, 4, рис. 2). Однако реализация этих сценариев сильно зависит от внешнеэкономической конъюнктуры цены на нефть, и от поведения мирового рынка. Кроме того вероятность 4%-го и 7%-го роста цен на нефть мала, поскольку с большой вероятностью в период до 2025 г. будут происходить небольшие колебания цен на нефть около некоего положения равновесия и никакого устойчивого роста цен не произойдет. Данный вывод сделан из анализа графиков динамики цены на нефть за последние три года. Вывод: данные варианты развития являются маловероятными.
Далее фиксированы цена на нефть и численность населения, меняется доля ФЗП в ВВП. При изменении ФЗП на 5% в год ВВП к концу прогнозного периода вырастет в 1,6 раза. При изменении ФЗП на 6% в год ВВП к концу прогнозного отрезка вырастет в 2 раза, то есть наблюдается устойчивый экономический рост. ВВП увеличивается с каждым годом (табл. 5, 6, рис. 3). Реализация данных сценариев зависит от внутриэкономической политики государства.
Далее изменяется численность населения, остальные экзогенные переменные зафиксированы.
Численность населения растет за счет увеличения численности мигрантов и за счет естественного прироста населения. При изменении численности населения на 3% в год ВВП к концу прогнозного периода вырастет в 1,4 раза, а душевой ВВП увеличится незначительно - в 1,04 раза. При изменении численности населения на 5% в год ВВП к концу прогнозного периода вырастет в 2 раза, а душевой ВВП увеличится в 1,2 раза. Наблюдается устойчивый рост ВВП, однако душевой ВВП вначале уменьшается, а только потом, к концу периода, начинает расти (табл. 7, 8, рис. 4, 5). Данные сценарии следует исключить из рассмотрения, поскольку в них отсутствует устойчивый рост уровня благосостояния, уровня жизни населения, а поначалу даже происходит небольшой спад этого уровня.
Заключение
Проведенные сценарные расчеты показали, что возможно достичь увеличения ВВП к 2022 г. в 1,6 раза или даже в 2 раза по отношению к уровню 2009 г. при неизменных ценах на нефть, неизменной численности населения, если на фоне роста НТП (технологический уровень новорожденных фондов в любой точке из промежутка [2012; 2022] в 1,5 раза больше среднего технологического уровня фондов) доля зарплаты в ВВП будет расти на 5 и 6% ежегодно соответственно.
Таблица 1
Статистические данные
Table 1
Statistical data
Год I(t), млрд руб. в ценах 1990 г. F(t), млрд руб. в ценах 1990 г. K(t), млрд руб. в ценах 1990 г. на конец года t Tr(t), млрд долл. США Z(t), млн чел. p(t), долл. США/т N(t), млн чел. r(t)
1990 249,1 644,2 1 927 -4,1 75,3 83,4 148 0,49
1991 211,7 612 1 993 18 73,8 121,8 148,5 0,464149
1992 127,7 521,8 2 030 10,63 71,07 120 148,7 0,419996
1993 112,4 476,7 2 041 14,97 70,85 104,7 148,3 0,408641
1994 85,1 418,7 2 036 17,28 68,48 120,6 148 0,369327
1995 76,5 399,4 2 038 20,3 64,15 101 147,9 0,342302
1996 62,6 386,5 2 036 22,6 62,93 127,6 147,6 0,327904
1997 59,5 393 2 028 17 60,02 112,2 147,1 0,318922
1998 52,4 373,6 2 020 6,9 58,44 71,1 146,7 0,300793
1999 55,1 393 2 022 36,2 63,08 99,9 146,3 0,290774
2000 64,7 425,2 2 026 60,6 64,47 166,3 145,6 0,305836
2001 70,4 444,5 2 030 49,6 64,66 147,9 144,8 0,30189
2002 72,37 465,389 2 087 46,3 66,27 152,9 145,2 0,295818
2003 81,42 499,363 2 120 59,9 67,15 173,6 145 0,292811
2004 92,57 535,317 2 154 85,8 67,13 226 144,2 0,319041
2005 102,66 599,577 2 195 118,4 68,6 330 143,5 0,296767
2006 119,81 643,946 2 248 139,3 69,19 412 142,8 0,299762
2007 147 696,106 2 401 130,9 70,81 470 142,2 0,300124
2008 161,56 735,088 2 487 179,7 70,6 663 142 0,307004
Источник: составлено автором Source: Authoring
Таблица 2
Все три экзогенные переменные модели постоянны Table 2
All three exogenous variables of the model are constant
ВВП
Год I(t) Z(t) K(t) Y(t) Tr(t) на душу населения N(t) r(t) p(t)
2009 135,38 69,25 2569 677,016 112,1 4,771078 141,9 0,277564 406
2010 144,59 69,62 2646,07 704,097 167,4 4,927201 142,9 0,280499 545
2011 145,406 67,9 2730,74 734,373 83,719 5,135476 143 0,271087 755
2012 172,654 71,66779 2821,619 704,558 154,5677 4,965172 141,9 0,277564 406
2013 129,8196 71,42511 2866,943 707,8689 155,6992 4,988505 141,9 0,277564 406
2014 128,3139 71,72324 2909,403 709,3763 156,2129 4,999128 141,9 0,277564 406
2015 126,2617 71,97206 2948,54 708,4773 155,9066 4,992793 141,9 0,277564 406
2016 123,4479 72,15764 2983,691 704,8319 154,6615 4,967103 141,9 0,277564 406
2017 119,7778 72,27007 3014,119 698,1172 152,3543 4,919783 141,9 0,277564 406
2018 115,1709 72,29937 3039,029 688,0281 148,8542 4,848683 141,9 0,277564 406
2019 109,5613 72,23562 3057,584 674,2973 144,0261 4,751919 141,9 0,277564 406
2020 102,9052 72,06944 3068,927 656,7212 137,7375 4,628056 141,9 0,277564 406
2021 95,19106 71,7926 3072,216 635,189 129,8671 4,476314 141,9 0,277564 406
2022 86,44901 71,39875 3066,664 609,7122 120,3187 4,296774 141,9 0,277564 406
Источник: составлено автором Source: Authoring
Таблица 3
Цена экспортной нефти растет на 4% в год Table 3
Export price for oil increments by 4 percent per annum
ВВП
Год I(t) Z(t) K(t) Y(t) Tr(t) на душу населения N(t) r(t) p(t)
2009 135,38 69,25 2569 677,016 112,1 4,771078 141,9 0,277564 406
2010 144,59 69,62 2646,07 704,097 167,4 4,927201 142,9 0,280499 545
2011 145,406 67,9 2730,74 734,373 83,719 5,135476 143 0,271087 755
2012 172,654 71,66779 2821,619 782,5983 127,6865 5,515139 141,9 0,277564 785,2
2013 175,4244 72,99809 2912,548 813,7094 137,9271 5,734387 141,9 0,277564 816,608
2014 182,3615 74,0646 3007,69 843,1997 146,2325 5,94221 141,9 0,277564 849,2723
2015 188,7475 75,12405 3106,369 872,8619 154,0812 6,151247 141,9 0,277564 883,2432
2016 195,1178 76,20589 3208,464 902,6227 161,2609 6,360977 141,9 0,277564 918,5729
2017 201,4997 77,30837 3313,883 932,2201 167,3222 6,569557 141,9 0,277564 955,3159
2018 207,889 78,42656 3422,534 961,3527 171,6999 6,77486 141,9 0,277564 993,5285
2019 214,2921 79,55492 3534,335 989,7037 173,7241 6,974656 141,9 0,277564 1033,27
2020 220,7356 80,6878 3649,232 1016,959 172,6273 7,166731 141,9 0,277564 1074,6
2021 227,271 81,81993 3767,223 1042,828 167,5599 7,349037 141,9 0,277564 1117,584
2022 233,98 82,94687 3888,39 1067,068 157,6159 7,519859 141,9 0,277564 1162,288
Источник: составлено автором
Source: Authoring
Таблица 4
Цена экспортной нефти растет на 7% в год Table 4
Export price for oil increments by 7 percent per annum
ВВП
Год I(t) Z(t) K(t) Y(t) Tr(t) на душу населения N(t) r(t) P(t)
2009 135,38 69,25 2569 677,016 112,1 4,771078 141,9 0,277564 406
2010 144,59 69,62 2646,07 704,097 167,4 4,927201 142,9 0,280499 545
2011 145,406 67,9 2730,74 734,373 83,719 5,135476 143 0,271087 755
2012 172,654 71,66779 2821,619 787,2597 118,6735 5,547989 141,9 0,277564 807,85
2013 180,1093 73,10324 2917,232 826,4254 120,0601 5,823999 141,9 0,277564 864,3995
2014 193,0693 74,36557 3022,942 868,2538 120,3526 6,118773 141,9 0,277564 924,9075
2015 206,9996 75,73414 3139,417 915,6186 122,3888 6,452562 141,9 0,277564 989,651
2016 222,5245 77,26456 3267,929 969,6538 127,7159 6,83336 141,9 0,277564 1058,927
2017 239,7142 78,98335 3409,782 1031,385 138,0914 7,268395 141,9 0,277564 1133,051
2018 258,5273 80,91475 3566,2 1101,82 155,6028 7,764763 141,9 0,277564 1212,365
2019 278,8315 83,08172 3738,238 1181,882 182,6008 8,328981 141,9 0,277564 1297,231
2020 300,3942 85,50433 3926,687 1272,308 221,5276 8,966229 141,9 0,277564 1388,037
2021 322,8821 88,19742 4131,98 1373,502 274,6168 9,679369 141,9 0,277564 1485,199
2022 345,877 91,16783 4354,121 1485,38 343,4408 10,46779 141,9 0,277564 1589,163
Источник: составлено автором Source: Authoring
Таблица 5
Доля ФЗП в ВВП растет на 5% в год Table 5
Percentage of wages in GDP increments by 5 percent per annum
ВВП
Год I(t) Z(t) K(t) Y(t) Tr(t) на душу населения N(t) r(t) p(t)
2009 135,38 69,25 2569 677,016 112,1 4,771078 141,9 0,277564 406
2010 144,59 69,62 2646,07 704,097 167,4 4,927201 142,9 0,280499 545
2011 145,406 67,9 2730,74 734,373 83,719 5,135476 143 0,271087 755
2012 176,6769 72,00568 2825,642 709,7898 156,3536 5,002042 141,9 0,284641 406
2013 139,4945 72,50714 2880,52 723,7097 161,0527 5,100139 141,9 0,298873 406
2014 142,2302 73,73415 2936,49 740,1035 166,4888 5,215669 141,9 0,313817 406
2015 145,9882 75,08106 2994,542 758,7663 172,5482 5,34719 141,9 0,329507 406
2016 150,6395 76,55931 3055,508 780,4111 179,4037 5,499726 141,9 0,345983 406
2017 156,4546 78,20205 3120,462 806,0844 187,2954 5,680651 141,9 0,363282 406
2018 163,8421 80,0564 3190,859 837,2517 196,5264 5,900294 141,9 0,381446 406
2019 173,3871 82,18884 3268,693 876,0143 207,4721 6,173463 141,9 0,400518 406
2020 185,9504 84,69548 3356,759 925,4888 220,5811 6,52212 141,9 0,420544 406
2021 202,8483 87,71975 3459,086 990,489 236,3359 6,98019 141,9 0,441572 406
2022 226,1895 91,4842 3581,689 1078,83 255,0751 7,602747 141,9 0,46365 406
Источник: составлено автором
Source: Authoring
Таблица 6
Доля ФЗП в ВВП растет на 6% в год Table 6
Percentage of wages in GDP increments by 6 percent per annum
ВВП
Год I(t) Z(t) K(t) Y(t) Tr(t) на душу населения N(t) r(t) p(t)
2009 135,38 69,25 2569 677,016 112,1 4,771078 141,9 0,277564 406
2010 144,59 69,62 2646,07 704,097 167,4 4,927201 142,9 0,280499 545
2011 145,406 67,9 2730,74 734,373 83,719 5,135476 143 0,271087 755
2012 178,2179 72,1351129 2827,183 711,8183 157,0432 5,016338 141,9 0,287352 406
2013 141,8962 72,8128435 2884,417 728,4797 162,6453 5,133754 141,9 0,304593 406
2014 145,8511 74,2666927 2943,891 748,8725 169,353 5,277466 141,9 0,322869 406
2015 151,3316 75,9054635 3007,065 773,2414 177,1534 5,4492 141,9 0,342241 406
2016 158,3892 77,7631954 3075,405 802,9957 186,3597 5,658884 141,9 0,362775 406
2017 167,5846 79,9074261 3150,893 840,2503 197,3943 5,921426 141,9 0,384542 406
2018 179,7857 82,4380665 3236,322 888,1695 210,7823 6,259122 141,9 0,407614 406
2019 196,3312 85,5055687 3335,739 951,682 227,1304 6,706709 141,9 0,432071 406
2020 219,3833 89,3457229 3455,23 1038,877 246,9816 7,321192 141,9 0,457995 406
2021 252,6478 94,3473018 3604,408 1163,913 270,2119 8,202346 141,9 0,485475 406
2022 302,9654 101,193556 3799,436 1353,653 293,679 9,539485 141,9 0,514603 406
Источник: составлено автором Source: Authoring
Таблица 7
Численность населения растет на 3% в год Table 7
The population number increments by 3 percent per annum
ВВП
Год I(t) Z(t) K(t) Y(t) Tr(t) на душу населения N(t) r(t) p(t)
2009 135,38 69,25 2569 677,016 112,1 4,771078 141,9 0,277564 406
2010 144,59 69,62 2646,07 704,097 167,4 4,927201 142,9 0,280499 545
2011 145,406 67,9 2730,74 734,373 83,719 5,135476 143 0,271087 755
2012 172,654 73,3089128 2821,619 717,035 158,809 4,868185 147,29 0,277564 406
2013 134,8503 74,6502023 2871,974 733,6786 164,371 4,836101 151,7087 0,277564 406
2014 138,4323 76,6152435 2924,402 751,7272 170,2789 4,810748 156,26 0,277564 406
2015 142,4857 78,6596681 2979,313 771,2301 176,5184 4,791804 160,9478 0,277564 406
2016 147,013 80,787833 3037,108 792,4501 183,1368 4,780241 165,7762 0,277564 406
2017 152,1062 83,0081814 3098,265 815,7249 190,1917 4,77732 170,7495 0,277564 406
2018 157,8867 85,3310677 3163,371 841,4775 197,7484 4,784603 175,872 0,277564 406
2019 164,509 87,7690967 3233,15 870,2414 205,8795 4,804032 181,1481 0,277564 406
2020 172,1718 90,3377921 3308,502 902,6987 214,6625 4,838066 186,5826 0,277564 406
2021 181,1343 93,0565366 3390,56 939,7322 224,1761 4,889853 192,18 0,277564 406
2022 191,7404 95,9499064 3480,767 982,503 234,4901 4,963504 197,9454 0,277564 406
Источник: составлено автором
Source: Authoring
Таблица 8
Численность населения растет на 5% в год Table 8
The population number increments by 5 percent per annum
ВВП
Год I(t) Z(t) K(t) Y(t) Tr(t) на душу населения N(t) r(t) P(t)
2009 135,38 69,25 2569 677,016 112,1 4,771078 141,9 0,277564 406
2010 144,59 69,62 2646,07 704,097 167,4 4,927201 142,9 0,280499 545
2011 145,406 67,9 2730,74 734,373 83,719 5,135476 143 0,271087 755
2012 172,654 74,17971 2821,619 723,6554 161,0345 4,81955 150,15 0,277564 406
2013 137,5263 76,5881 2874,65 748,9208 169,3687 4,750302 157,6575 0,277564 406
2014 144,459 79,7465 2933,024 778,2465 178,7264 4,701249 165,5404 0,277564 406
2015 152,7884 83,13079 2997,98 812,3839 189,1921 4,673778 173,8174 0,277564 406
2016 162,7853 86,76798 3070,988 852,539 200,914 4,671235 182,5083 0,277564 406
2017 174,9132 90,69546 3153,938 900,3462 214,0399 4,698267 191,6337 0,277564 406
2018 189,8207 94,9615 3249,311 958,0538 228,6826 4,761335 201,2154 0,277564 406
2019 208,4312 99,62988 3360,438 1028,835 244,8482 4,869621 211,2761 0,277564 406
2020 232,0994 104,7875 3491,906 1117,305 262,2738 5,036535 221,8399 0,277564 406
2021 262,8839 110,5567 3650,221 1230,424 280,0552 5,282334 232,9319 0,277564 406
2022 304,0496 117,1173 3844,961 1379,152 295,7499 5,638894 244,5785 0,277564 406
Источник: составлено автором Source: Authoring
Рисунок 1
Все три экзогенные переменные модели постоянны Figure 1
All three exogenous variables of the model are constant
Источник: составлено автором Source: Authoring
Рисунок 2
Цена экспортной нефти растет на 4 и 7% в год Figure 2
Export price for oil increments by 4 and 7 percent per annum
Источник: составлено автором Source: Authoring
Рисунок 3
Доля ФЗП в ВВП растет на 5 и 6% в год
Figure 3
Percentage of wages in GDP increments by 5 and 6 percent per annum
1 600 1 400 1 200 1 000 800 600 400 200
—
-доля доля
ФЗП в ВВП растет на 5% в год ФЗП в ВВП растет на 6% в год
OOi-NOtlillOSOOIOi-« Oi-1-i-rT-ri-T-T-T-NnCN
оооооооооооооо
CMCNCNOJCNCNCMCMCMCNOJCNJCNCNI
Источник: составлено автором Source: Authoring
Рисунок 4
Численность населения растет на 3 и 5% в год - ВВП Figure 4
The population number increments by 3 and 5 percent per annum - GDP
1 600 1 400 1 200 1 ООО 800 600 400 200 0
CM CO
10 CD
со о
Источник: составлено автором Source: Authoring
численность населения растет на 3% в год численность населения растет на 5% в год
т- см
8 8 сч сч
Рисунок 5
Численность населения растет на 3 и 5% в год - ВВП на душу населения Figure 5
The population number increments by 3 and 5 percent per annum - GDP per capita
Источник: составлено автором
Source: Authoring
Список литературы
1. Черемных Ю.Н. Математическое моделирование народнохозяйственной динамики. М.: Знание, 1987. 48 с.
2. Гребнев Л. «Концепция - 2020»: среднесрочная тактика для долгосрочной стратегии? // Вопросы экономики. 2008. № 8. С. 131-138.
3. Гусев А. Концепция 2020: правильно ли избран стратегический вектор развития российской экономики? // Общество и экономика. 2008. № 8. С. 5-12.
4. Голиченко О.Г. Экономическое развитие в условиях несовершенной конкуренции: подходы к многоуровневому моделированию. М.: Наука, 1999. 191 с.
5. Комков Н.И. Роль инноваций и технологий в развитии экономики и общества // Проблемы прогнозирования. 2003. № 3. С. 24-43.
6. Вагапова Я.Я. Учет инвестиций в экологию и социальную сферу при моделировании экономического роста // Аудит и финансовый анализ. 2006. № 3. С. 97-104.
7. Ивантер В.В., Узяков М.Н. и др. Долгосрочный прогноз развития экономики России на 2007-2030 гг. (по вариантам) // Проблемы прогнозирования. 2007. № 6. С. 3-45.
8. Дубовский С.В. Прогнозирование российского экономического роста и финансовой динамики в условиях глобализации и нестабильности // Общественные науки и современность. 2005. № 3. С. 129-136.
9. Глазьев С.Ю. О стратегии развития России до 2020 года // Свободная мысль. 2008. № 5. С. 5-20.
10. Белоусов Д.Р. Итоги развития российской экономики в 2009 году и ее долгосрочный прогноз // Проблемы прогнозирования. 2010. № 6. С. 24-44.
11. Широв А.А., ГусевМ.С., Янтовский А.А. Обоснование возможных сценариев долгосрочного развития российской экономики // ЭКО. 2012. № 6. С. 60-80.
12. Клоцвог Ф.А., Костин В.А. Макроструктурные модели - инструмент народнохозяйственного прогнозирования // Проблемы прогнозирования. 2004. № 6. С. 17-28.
13. Смирнова А.К. Анализ агрегированных динамических моделей: монография. М.: МАКС Пресс, 2001. 152 с.
14. Зеликина Л.Ф. Оптимальные вложения в научно-технический прогресс в макроэкономических моделях и магистральные теоремы // Экономика и математические методы. 1975. Т. 11. Вып. 3. С.453-467.
15. Дубовский С.В., Осипов С.Н. Вопросы структурной устойчивости в модели экономического роста и циклов // Автоматика и телемеханика. 1994. Вып. 9. С. 134-140.
16. Черемных Ю.Н. Математические модели развития народного хозяйства: монография. М.: Изд-во МГУ, 1986. 104 с.
17. Дубовский С.В. Новые модели инвестиционных и технологических циклов в экономике. В кн.: Сб. трудов ВНИИСИ. М.: Изд-во ВНИИСИ, 1991. Вып. 12. С. 4-13.
18. Черемных Ю.Н. Анализ поведения траекторий динамических народнохозяйственных моделей: монография. М.: Наука, 1982. 177 с.
19. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: АСТ, 2003. 384 с. Информация о конфликте интересов
Я, автор данной статьи, со всей ответственностью заявляю о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке данных, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.
ISSN 2311-875X (Online) Sustainable Development of Economy
ISSN 2073-2872 (Print)
THE ECONOMETRIC MODEL OF ECONOMIC GROWTH OF THE NATION IN LINE WITH THE RESOURCE-BASED AND EXPORT-ORIENTED ECONOMY AND SCIENTIFIC AND TECHNOLOGICAL PROGRESS
Irina E. SELEZNEVA
VA. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation ir.seleznewa2016@yandex.ru
Article history:
Received 13 February 2017 Received in revised form 14 March 2017 Accepted 6 April 2017 Available online 29 May 2017
JEL classification: C51, C52, C54, O11, O31
https://doi.org/10.24891/ni.13.5.843
Keywords: economic growth, endogenous variable, exogenous variable, S&T, resource, development scenario
Abstract
Importance The article discusses how the population's standard of living and welfare can be increased in the country, thus ensuring sustainable growth in Russia.
Objectives The research is aimed at finding necessary conditions for long-term economic growth in Russia up to 2022.
Methods Russia's economy model is based on statistical data of eight macroeconomic indicators, i.e. GDP, foreign trade balance, investment, employed population, production assets, percentage of payroll fund in GDP, price for oil exported from Russia and the number of population within 1990-2011 broken down by year.
Results Relying upon the model, I outlined development scenarios of the Russian economy up to 2022. I assessed endogenous variables and prepared illustrative graphs of GDP trends within the forecast period.
Conclusions and Relevance Long-standing economic growth of Russia requires higher wages. As the percentage of payroll in GDP and public consumption increase, productivity will demonstrate the same trend. When salaries go up in education and science, it boosts the number of scientific proceedings and inventions, thus inducing technological novelties and innovations, or ensuring S&T progress.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2017
References
1. Cheremnykh Yu.N. Matematicheskoe modelirovanie narodnokhozyaistvennoi dinamiki [Mathematical modeling of economic dynamics]. Moscow, Znanie Publ., 1987, 48 p.
2. Grebnev L. [Conception of Development - 2020: medium-term tactics for long-term strategy?]. Voprosy Ekonomiki, 2008, no. 8, pp. 131-138. (In Russ.)
3. Gusev A. [Conceptualizing 2020: Is it the right choice of strategic vector for the development of Russia's economy?]. Obshchestvo i ekonomika = Society and Economics, 2008, no. 8, pp. 5-12. (In Russ.)
4. Golichenko O.G. Ekonomicheskoe razvitie v usloviyakh nesovershennoi konkurentsii: Podkhody k mnogourovnemu modelirovaniyu [Economic development amid imperfect competition: Approaches to multi-tiered modeling]. Moscow, Nauka Publ., 1999, 191 p.
5. Komkov N.I. [The role of innovation and technology in the development of economy and society]. Problemyprognozirovaniya = Problems of Forecasting, 2003, no. 3, pp. 24-43. (In Russ.)
6. Vagapova Ya.Ya. [Registration of investments into ecology and social orb at simulation of economic growth]. Audit i finansovyi analiz = Audit and Financial Analysis, 2006, no. 3, pp. 97-104. (In Russ.)
7. Ivanter V.V., Uzyakov M.N. et al. [Long-term forecast or Russian economic development for 2007-2030: Possible options]. Problemy prognozirovaniya = Problems of Forecasting, 2007, no. 6, pp. 3-45. (In Russ.)
8. Dubovskii S.V. [Forecasting Russia's economic growth and financial trends during the globalization and instability]. Obshchestvennye nauki i sovremennost' = Social Sciences and Modernity, 2005, no. 3, pp. 129-136. (In Russ.)
9. Glaz'ev S.Yu. [About Russia's development strategy - 2020]. Svobodnaya mysl' = Free Thought, 2008, no. 5, pp. 5-20. (In Russ.)
10. Belousov D.R. [Results of the development of the Russian economy in 2009 and its long-term forecast].
Problemyprognozirovaniya = Problems of Forecasting, 2010, no. 6, pp. 24-44. (In Russ.)
11. Shirov A.A., Gusev M.S., Yantovskii A.A. [Substantiation of possible scenarios of long-term development of Russia's economy]. EKO = ECO, 2012, no. 6, pp. 60-80. (In Russ.)
12. Klotsvog F.A., Kostin VA. [Macrostructural models are a tool for forecasting the national economy]. Problemy prognozirovaniya = Problems of Forecasting, 2004, no. 6, pp. 17-28. (In Russ.)
13. Smirnova A.K. Analiz agregirovannykh dinamicheskikh modelei: monografiya [Analyzing aggregate dynamic models: a monograph]. Moscow, MAKS Press Publ., 2001, 152 p.
14. Zelikina L.F. [Optimal investment in scientific and technological progress in macroeconomic models and main theorems]. Ekonomika i matematicheskie metody = Economics and Mathematical Methods, 1975, vol. 11, iss. 3, pp. 453-467. (In Russ.)
15. Dubovskii S.V., Osipov S.N. [Issues of structural sustainability in the model of economic growth and cycles]. Avtomatika i telemekhanika, 1994, iss. 9, pp. 134-140. (In Russ.)
16. Cheremnykh Yu.N. Matematicheskie modeli razvitiya narodnogo khozyaistva: monografiya [Mathematical models of national economy development: a monograph]. Moscow, Moscow State University Publ., 1986, 104 p.
17. Dubovskii S.V. Novye modeli investitsionnykh i tekhnologicheskikh tsiklov v ekonomike. V kn.: Sbornik trudov VNIISI [New models of investment and technological cycles in the economy. In: VNIISI Proceedings]. Moscow, VNIISI Publ., 1991, iss. 12, pp. 4-13.
18. Cheremnykh Yu.N. Analiz povedeniya traektorii dinamicheskikh narodnokhozyaistvennykh modelei [Analyzing the behavior of the trajectory of dynamic models of the national economy]. Moscow, Nauka Publ., 1982, 177 p.
19. Forrester J. Mirovaya dinamika [World Dynamics]. Moscow, AST Publ., 2003, 384 p.
Conflict-of-interest notification
I, the author of this article, bindingly and explicitly declare of the partial and total lack of actual or potential
conflict of interest with any other third party whatsoever, which may arise as a result of the publication of this
article. This statement relates to the study, data collection and interpretation, writing and preparation of the
article, and the decision to submit the manuscript for publication.
