CC BY
103Антипов В.И. к.ф.-м.н., с.н.с. ИПУ РАН [email protected]
ИНЕРЦИОННЫЙ ПРОГНОЗ ЭКОНОМИКИ РОССИИ
Ключевые слова: прогноз, модель, числовой оператор, сценарий исходных данных, доля оплаты труда, темпы роста ВВП, доходы, конечное потребление домашних хозяйств.
Терминология модели
Перед тем как приступить к изложению содержательной части доклада, необходимо уточнить терминологию инструмента прогнозирования. Будем считать, что
'Х: - вектор наблюдаемых показателей социально-экономической системы (СЭС); Yt - вектор прогнозируемых показателей социально-экономической системы (СЭС); й - вектор помех;
и: - вектор управляющих воздействий; : - дискретное время (аналог календарного времени);
т - тактовый период наблюдения и предсказания показателей экономики (в нашем случае один год); й - начальный момент наблюдения (база); а - конечный момент наблюдения; а - Ш - интервал наблюдения показателей СЭС; :2 - начальный момент прогноза; Т - конечный момент прогноза;
а - Т - интервал прогнозирования показателей СЭС (горизонт прогноза);
А - символический оператор, который при помощи алгебраических операций преобразует входные показатели в выходные (аналитическая модель экономики);
В - программный оператор, который при помощи численных процедур преобразует входные показатели в выходные (численная модель экономики).
Любая аналитическая модель (с декларированной точностью) может быть преобразована в численную. Но не каждую численную модель можно преобразовать в аналитическую. Под выражением
Yt = Й, и:), : с (Й+1, Т)
мы будем понимать процесс воспроизведения и прогноза показателей СЭС на интервале Оо+1, Т), где й - «внутренний шум системы», «внешние санкции», «стихийные бедствия», «вооружённые конфликты», «непредсказуемые или неустранимые мировые экономические кризисы»;
И: - «мероприятия по выполнению государственных программ», «мероприятия по выполнению отраслевых программ», «мероприятия по выполнению региональных программ», «мероприятия по изменению хозяйственного механизма», «изменения технологий».
Для краткости будем называть: 0:о+1, а) - «интервал воспроизведения»; 0:2, Т) - «интервал прогноза».
Будем считать, что каждую компоненту вектора лХй можно представить как сумму «тренда» и «отклонений», вызванных «помехами» и «управлением». Т. е.
'Хй = ^(лХк) + юй, i=l,n :с0о+1, а) Введём обозначение Yit = 1г('Хй) + юй, i=l,n :с^о+1, Т) Очевидно Yit = 'Хй, i=l,n Ю^о+1, а)
Но для прогноза на интервале :с(:2, Т) величины юй, i=l,n не известны. Случайный процесс можно только имитировать, если известны его параметры. А если не известны - можно давать гарантированные оценки или вообще исключать его из рассмотрения.
Модель воспроизводства ВВП экономики России Р1-4.0(2018-1) представляет собой программный оператор
вида
Yt = Р:, ю: И:), Ю(Ш+1, Т)
где
р: - вектор параметров 1г('Хй);
о* - вектор случайных отклонений для интервала Ю^о+1, Т) ;
Щ1 - вектор управлений для интервала 1с(12, Т), который вычисляет последовательность У1 путём балансировки показателей СЭС как в текущих, так и в сопоставимых ценах. Базой является 1995 год. Таким образом, сопоставимые цены - это цены 1995 года. Официальная статистическая отчётность существует до 2016 года включительно. Поэтому, формально 1о =1995, 11 =2016, 12 =2017, Т = 2030.
Если оператор В(Х1,Х1-1,Х1-2, Р1, о1, Щ1) не содержит логических ошибок, то при воспроизведении наблюдаемых значений о1, 1с(1о+1, 11) должно наблюдаться равенство У11 = ЛХ11 , 1=1,п 1с(1о+1, 11). Тогда модель адекватна наблюдаемому объекту. Если относительные ошибки более 0,001, то модель не адекватна объекту наблюдения и процедуры оператора должны быть изменены. Дадим определения.
Последовательность У1 = В(У1,У1-1,У1-2, Р1, о1, Щ1), 1с(12, Т) при условии о1 = 0, 1с(12, Т) и Щ1 =0, 1с(12, Т) будем называть инерционной траекторией параметров СЭС.
Последовательность У1 = В(У1,У1-1,У1-2, Р1, о1), 1с(12, Т) при условии о1 = ц1, 1с(12, Т) и Щ1 =0, 1с(12, Т), где ц1 - заранее известные неустранимые возмущения, будем называть опорной траекторией параметров СЭС.
Последовательность У1 = В(У1,У1-1,У1-2, Р1, о1), 1с(12, Т) при условии о1 = ц1, 1с(12, Т) и Щ1 =Щ, 1с(12, Т), где Я1 -заранее известное управление, будем называть вариантом развития СЭС. Сценарий исходных данных и прогноз
Переходя к содержательной части, отметим, что инерционный прогноз - это прогноз показателей СЭС с учётом трендов и стандартных соотношений:
«счёта товаров и услуг» в текущих и сопоставимых ценах; «доходов и расходов домашних хозяйств»; «численности населения, занятых и безработных»; «стоимости основных фондов, инвестиций, вводов и выбытия»;
«оценки ВВП производственным методом, методом использования доходов, по источникам доходов». Балансировка достигается путём численного решения системы нелинейных уравнений для каждого года прогнозного периода. Таким образом, мы получаем прогноз в рамках материально-вещественного аспекта воспроизводства ВВП экономики России. Как известно, любому прогнозу предшествует система рабочих гипотез. Для нашей модели их много, поэтому перечислим только некоторые.
Гипотеза об инфляции
версия
24 01 2018
1995
1996
1997
1998
1999
2000 2001 2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010 2011 2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020 2021 2022
2023
2024
2025
2026 2027 202в
2029
2030
Рисунок 1. Динамика индекса потребительских цен
Гипотеза об экспорте
Рисунок 2.
Наблюдаемые значения и прогноз базисного темпа экспорта Гипотеза о переводе капитальных вложений во вводы ОФ
□срсия
:'/л'
1996
1Щ
1998
1999
2000 2001 200! гооз шш 200? 2006 2005 2008
2009
2010 2011 2012
2013
2014 2013 201(1 2017 201$
2019
2020 2021 2022
2023
2024 202? 2026 2027 202Е
2029
2030
230 334 406 429 597 843 1118 1615 1816 1572 2944 3252 4296 5745 63 Ё6 6276 8813 10338 11160 10888 10721 13256
Ш
"■РАРУе
267
376 409 407 670 1 165 1505 1762 2186 2665 3611 4730 6716 3782 7976 8152 11036 12586 13450 13903 13807 1474Э
ЗЭ8 404 592 990 1353 1651 2033 261Э 3319 4320 6008 7063 В011 8860 10353 11933 13036 13681 13854 14494
990 1353 1651 2033 261Э 3319 4320 6008 7963 8011 6860 10353 11933 13036 13681 13854 14494
Ш
ЛОКАЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ ВВОДОВ ОСНОВНЫХ ФОНДОВ ОТ ИНВЕСТИЦИЙ
ч
/
/
/
/I
У
У
у
у = 0,8374x1 - 167,09 Я2 = 0,3811
хП= 0,7*1^+0,2*1^-1+0,1*1Ж-2
Рисунок 3.
Регрессия вводов ОФ от инвестиций в ОК
Гипотеза о коэффициенте реальной удельной оплаты труда
10.11 ОТЧЕТ щенар
вертя Н 01 ЯП ОТ 1РС кии кЯи
млрпюб С/р б/р п.'» Щр
1995 646 1,00 64,1 1,00
1996 1023 1,22 62,9 1,32
1997 1203 1,35 60,0 1,47
1998 1263 2,49 58,4 0,86
1999 1934 3,40 63,1 0,89
2000 2937 4,09 65,1 1,09
2001 384В 4,35 65.1 1,20
2002 5065 5,56 66.7 1,35
2003 6231 6,25 66.3 1,49
2004 7845 6.99 67,3 1,65
2005 9440 7,75 68.3 1,76
2006 11886 8,44 69,2 2,03
2007 15526 9,45 70,8 2,30
2008 19560 10,70 71.0 2,55
2009 20412 11,64 69,4 2,50
2010 22996 12,66 69,9 2,57
2011 26337 13.44 70,9 2,74
2012 30201 14,32 71,5 2,91
2013 33792 15.25 71,4 3,07
2014 Э73В7 16,99 71,5 3,04
2015 38091 19,19 72.3 2,71 2,71
2016 40779 20,22 72.4 2,75 2,75
2017 2,79
2018 2,82
2019 2,84
2020 2,85
2021 2,86
2022 2,87
2023 2,87
2024 2,88
2025 2,88
2026 2,88
2027 2,88
2028 2.88
2029 2,88
2030 2,89
4,0
- коэффициент реальной удельной оплаты труда
кйи = 110Т/ {110То*1РС)
3,0
и >
/ \
V
±
I
Л /
/ \ ж
ОТ = кРи*1РС*12*иОТо
1,0 I /
отчёт
прогноз
Годы
^ 1» / / / г
Рисунок 4.
Наблюдаемые значения и прогноз коэффициента оплаты труда
Гипотеза о коэффициенте импорта
версия ЬБ тренд прогноз
29.03.2018 б/р 5/р 5/р
1995 0,268
1996 0,284
1997 0,281
1998 0,260
1999 0,219 0,219
2000 0,252 0,252
2001 0,275 0,275
2002 0,299 0,299
2003 0,325 0,325
2004 0,382 0,362
2005 0,384 0,384
2006 0,410 0,410
2007 0,443 0,443
2008 0,458 0,458
2009 0,395
2010 0,444
2011 0,473
2012 0,484
2013 0,492
2014 0,471
2015 0,415 0,415
2016 0,411 0,411
2017 0,431
2018 0,441
2019 0,441
2020 0,441
2021 0,441
2022 0,441
2023 0,441
2024 0,441
2025 0,441
2026 0,441
2027 0,441
2028 0,441
2029 0,441
2030 0,441
0,60
КОЭФФИЦИЕНТ ИМПОРТА В СОПОСТАВИМЫХ ЦЕНАХ
Тренд 1 '
& # # ^ ^ ^ ^ ^ ф ф ф' ф
Рисунок 5.
Доля импорта на внутреннем рынке России в ценах 1995 г.
Гипотеза о конечном потреблении ДХ
версия YD DH
29.03.2018 млрд руБ Млрд руп
1995 720 911
1996 1008 1357
1997 1235 1656
1998 1462 1776
1999 2526 2908
2000 3295 3984
2001 4318 5326
2002 5409 6831
2003 5537 8901
2004 8438 10976
2005 10S53 13819
2006 12975 17290
2007 16032 21312
2008 19957 25244
2009 20986 28698
2010 23518 32498
2011 29939 35649
2012 34492 39904
2013 38455 44650
2014 42016 47921
2015 43243 53526
2016 43941 54102
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
60000
45000
YD
Регрессия КП ДХ от денежных доходов населения
30000
15000
тренд
у = 0,8336х-523,88 R2 = 0,9932
DH
20000
Рисунок 6.
40000
60000
80000
Регрессия конечного потребления ДХ от доходов населения Гипотеза о коэффициентах чистых налогов
□срсип Z1.01.J018 п1 пропю: п2 прогноз
6/р Ыр \ й/р Б/р
1995 0.039 0.054
1956 0.047 0.067
1ЭЭ7 0,050 0,073
1998 0.054 0.080
1959 O.OSO 0,079
2000 0.066 0.087
2001 0 069 0,07В
2002 0.066 0.085
2003 0,06В 0,060
2004 0.074 0.086
2005 0,064 0,102
2006 0.085 0.104
2D07 0.082 0,09В
2008 0.085 0.102
2009 0.073 0.085
2010 0.076 0.089
2011 0,061 0,077
2012 0,081 0,077
2D13 0,075 0,073
2014 0,077 0,074
2D15 0,059 0,0585 0,057 0.0573
2016 0.056 0.0560 0.055 0.0554
2017 0,0600 0.0600
2018 0.0620 0.0614
2019 0,0530 0 0618
2020 0.0636 0.0619
2D21 0,0537 D.0620
2022 0.0638 0.0620
2023 0.053В 0 0620
2024 0.0639 0.0620
2D25 0.0540 D.0620
2026 0,0640 0.0620
2027 0.0540 0.0620
2028 0,0640 0.0620
2029 0.0540 0,0620
2030 0.0640 0.0620
0.10
КОЭФФИЦИЕНТЫ ЧИСТЫХ НАЛОГОВ
112-CN2 / (ХО+Ш)
отчет
прогноз
# # # # # # ^ /
А А
i? #
■Р' <£>"
Ф
Рисунок 7.
Наблюдаемые значения и прогноз коэффициентов чистых налогов
Гипотеза о базисных дефляторах экспорта и импорта
IPC CNF F1
ь/р
S/fa F I ¡í(Hp I I .I*1 ' >
1,00 1,22 1,35 2,49 3,40 4,09 4,85 5,58 S,25 6,99 7,75
8.44
9.45 1070 11,64 12,66 13.44
14.32 15,26 16,99 19,19 20,22 20,73 21,18 21,61 22,04 22,48 22,93 23,30
23.86
24.33 24.82 25.32 25.82
26.34
26.87
17,1
20.5 19.1 12,7 17.7 2B.3 24,4 25.0 23.9
33.3
54.4 65,4 72,7 97.7 61.9
79.6 111.0 121.4 108,8
93.9 52.4 44,0 55,6
64,8 72,2 78 1 32 S
se 6 sse
52.1
94.0 95.5
96.8
97.8
S3 6
99.2
0.9 2,2 2,2
3.0
4.1
1,96 2,52 2.69 3.55 9,77
5.3 11,31 5,8 12,44 6,6 13,33
7.4 13,21 3,6 13,21
10,1 14,06
11,3 13,81
12.6 14,29
15.1 14,95
14.2 17,67
16.0 17,98
18.3 18.22
19.7 19,36 19,9 20,23
21.1 23.42
20.8 31.72 21 4 34,27 22,5 30,98
23.4 30,21 24,1 30,18 24,8 30,38
25.5 30,62 26,1 30,87
26.7 31,10
27.3 31,58
27.8 31,07
28.4 32,40 28.0 32,06
29.4 33,44 30,0 33,92
30.5 34,35
4,2 5,6 5,8 6,0 24.6 28,2 30,1
31.4
29.5
27.8 28,8
26.3
25.6
24.0
31.7
30.4 29.4
31.1
31.9 38,4 61,0 67,0 54,9
51.3 50,2 49,6 49,6
49.4 49,4 49,6 49,8 50,4 50,8 51,2 51,6 51,8
| J
1,00 1,21 1.34 1.87 4.26 6,01 5,91 6,19 6,72 7,56 9,22 10,25 10,65
13.64 12,01 14,01 17.41
18.65 18,36 20,75 22,28 20,04
1,00 1,17 1,40 2.08 4.89 5.14 5.34 5.70 5,79 5,62 5,93 5.95 5,07 5.62 8.30 8,12 8.28 8,67 9,06 10,71 15,14 16,23
20
РЕГРЕССИЯ БАЗИСНЫХ ДЕФЛЯТОРОВ ЭКСПОРТА И ИМПОРТА
F1-ФАКТОР ЭКСПОРТА = 0,Э5'1РС+0,05* CNF
! у = 0,9712х-0,4583
R* = 0.9843
>
я/
i
/
/
V-
у
у = 0.4650* - 0,1731 R* = 0.9925
F2 - ФАКТОР ИМПОРТА = 0,7'IPC+,3'WKU
20
40
60
Рисунок 8.
Регрессия базисных дефляторов экспорта и импорта от факторов
версия 25 01 2018
1995
1996
1997
1998
1999
2000 2001 2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010 2011 2012 201.3
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020 2021 2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
Рисунок 9.
Наблюдаемые значения и прогноз с.г. цен на нефть марки BRENT
Гипотеза о ценах на нефть
CNF
5/бар
17.1
20.5 19,1 12,7 17,7
28.3
24.4 25,0 28,9
38.3
54.4 85,4 72,7 97,7 81,9
79.6 111,0 121,4 108,8
98,9 52,4 44,0 55 6
тренд
прогноз
54,4 65,4
75.3 84,2 92,2
99.4 105,9 111,8 117,0 121,8 126,0 129,9
133.3
136.4
139.2
141.8
144.0
146.1
147.9
149.5 151,0
152.4
153.6
154.7
155.3
156.5
44.0 55,3 34,8 72,2
78.1 82,8
92.1 94,0 95,5 95,8 97,8 98,5
99.2
160
CNF
ЦЕНА НА НЕФТЬ МАРКИ BRE№ (доля / барель)
120
отчетные значения
прогноз
Гипотеза о валютном курсе рубля
Рисунок 10.
Валютный курс и паритет покупательной способности рубля
Схема циркуляции материальных потоков в экономике России в терминах СНС.
Результаты прогноза
Рисунок 11.
Наблюдаемые значения и инерционный прогноз темпов ВВП
Рисунок 12.
Потребные и располагаемые производственные мощности
Рисунок 13.
Наблюдаемые значения и прогноз доли оплаты труда в ВВП
Рисунок 14.
Наблюдаемые значения и прогноз конечного потребления ДХ
31 яг 2011 22 02 ЛЩ •I.7W 12W 'Щ I В7
ПГЧВГ 41Ч0Г РОЕЧЬГ
IS9E 64.1 64,1 6.6В 4.63
<99$ ег.9 52.9 5.73 е. 73
1997 50,0 60,0 а,об 8,06
1938 58.4 5Э.4 8,90 8.90
1998 63,1 63.1 9.09 9.09
2000 S5.1 65,1 7.70 7.70
2001 65.1 55.1 5.42 5.42
2002 66,7 66,7 5,70 5,70
2003 56,3 66,3 5.93 5.93
2004 67,3 67.3 6,67 5,67
2005 68.3 6S3 6,24 5.24
2006 592 59.2 5.25 525
2007 70, в 70,В 4,52 4,52
2008 71.0 71,0 4.70 4.70
2006 69.4 69.4 6,28 6.28
2010 69.9 69 9 5.54 5.54
2011 20,9 70.9 4.92 4.92
2012 71,5 71,5 4.13 4.13
2013 71,4 71.4 4.14 4,14
2014 7V> 71.5 3.89 3.39
2015 72,3 72.3 4.26 4.26
2015 72,4 72,4 4.24 4,24
2017 72,6 4,23
2018 тг.в 4.30
2019 72 .а 4.27
2D20 73,0 4.26
2021 73.1 429
2022 73,2 4,35
2023 73,3 4.44
2024 733 4.56
2D25 73.4 4.67
2028 73.4 4.31
2027 73,4 4.96
2028 73,4 S.11
2029 73.4 5,27
2030 73 4 5.43
75.0
ЗАНЯТЫЕ И БЕЗРАБОТНЫЕ ПО MOT
БЕЗРАБОТНЫЕ
/ т # # / # # # / # / # # # # /
Рисунок 15.
Наблюдаемые значения и прогноз занятости населения России
Факторами низких доходов «Домашних хозяйств» являются очень низкая оплата труда и несправедливая система налогообложения, которая не позволяет увеличить социальные трансферты населению. Отсутствие справедливой тарифной сетки стимулирует коррупцию и повышает неравномерность доходов. Если бы государство собирало больше налогов с «богатых», то могло бы увеличить социальные трансферты для «нищих» - людей, чьи доходы ниже прожиточного уровня. По разным оценкам таких от 20 до 22 миллионов человек. В США 40 миллионов бедных получают пособия. У нас - тишина.
Ещё одна «подробность». Правительство в 2018 году выделило на некую «материальную мотивацию» чиновникам 630 миллиардов рублей. И это в тот момент, когда дефицит пенсионного фонда составлял 250 млрд. рублей. Дефицит ПФ (в публичных выступлениях чиновников) считался чем-то ужасным и неисправимым, хотя Правительство вполне могло исправить ситуацию, слегка сократив «материальную мотивацию».
Нашу промышленность губит низкий внутренний спрос, высокие кредитные ставки коммерческих банков (которые определяются ЦБ) и несправедливые условия конкуренции с внешним Миром. Из-за систематически высокой инфляции цены нашего внутреннего рынка выше цен импортных товаров и услуг (рис. 16), наши производители обречены на поражение в ценовой конкуренции.
40
ВЕРСИИ 20 2017 О* IPC. Dm
6/р 6!р i/p
IMS 1.00 1.00 1.00
1996 1,52 1.22 1.17
1997 1,72 1.35 1.40
1990 2 40 2.49 2.06
1999 4.66 3.40 4.69
2000 5.0В 4,OS 5.14
1901 е 2е 4.BS 5.34
2502 7,07 5,5В 5.70
2003 7 66 6.25 5.79
20СИ 9.05 6.99 552
20€b 10,07 7.75 5,93
2м 11.24 в.44 5.95
2907 12.39 S.45 5.97
looa 15.40 10.70 6.62
2№ 1S.21 11.54 5.30
201D 20,21 12.56 5.12
2911 23,50 13.44 5.15
2912 25,56 14.32 5.57
2913 27,37 15.26 9.D6
1914 30,35 10. S3 10.71
2915 37,05 19.19 15.14
¡916
291Г
191В
2919
1910
1911
2922
2923
1914
2915
193«
192?
1910
1919
2930
ДИНАМИКА БАЗИСНЫХ ДЕФЛЯТОРОВ ОТЕЧЕСТВЕННОГО ВЫПУСКА И ИМПОРТА Ох - базисный дефлятоз отечественного выпуска IPC - базисный индекс потребительских цен Dm - Оазисный дефлятор импорта
Рисунок 16.
Наблюдаемые значения базисных дефляторов отечественного выпуска, импорта и базисного индекса потребительских цен
Индекс промышленного производства в России, 1990-2017* годы, 1998 год = 100
-с-До бывающая пром-сть -о-Обрабатывающая пром-сть
-с Электроэнергия, газ, вода -о-Промышленность - всего
* Первое полугодие 2017 г.
Примечание: данные за 2014-2017 годы приведены по ОКВЭД2. Источник - Росстат, 2017; Российский статистический ежегодник 2001
СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Размер подоходного налога по странам мира
• Австралия 17-47 % (0 %, если годовой доход ниже 6 000 австралийских долларов), 1,5% медицинский налог
• Австрия 36,5-50 % (0 %, если годовой доход ниже 11 000 евро (2011 год), 25 % на доходы с капитала
• Аргентина 9-35 %
• Беларусь 12 %
• Бельгия 25-50 %
• Болгария 10 %
• Бразилия 15-27,5 %
• Великобритания до 50 %
• Венгрия 16 %
• Вьетнам 0-40 %
• Германия 14-45 %
• Греция 0-40 %
• Дания 38—59 %
• Египет 10-20 %
• Замбия 0-35 %
• Израиль 10-47 %
• Индия 10-30 %
• Индонезия 5-35 %
• Ирландия 20-41 %
• Испания 24-43 %
• Италия 23-43 % (0 %, если годовой доход ниже 8000 евро (2008 год), налог на депозит 27 %
• Канада 15-29 %
• Кипр 20-30 %
• Китай 5-45 %
• Латвия 26 %
• Литва 15 % и 24 %
• Люксембург 0-38 %
• Мальта 15-35 %
• Марокко 0-41,5 %
• Молдавия 7 % и 18 %
• Мексика 0-28 %
• Нидерланды 0-52 %
• Новая Зеландия 0-39 %
• Норвегия 28-51.3 %
• Пакистан 0-25 %
• Польша 18-32 %
• Португалия 0-42 %
• Россия 9 %, 13 %
• Румыния 16 %
• Сербия 10-20 %
• Сингапур 3,5-20 %
• Словакия 19 %
• Словения 16-41 %
• США 0-35 %
• Таиланд 5-37 %
• Тайвань 6-40 %
• Турция 15-35 %
• Узбекистан 9-16-22 %
• Украина 15/17 %
• Филиппины 5-32 %
• Финляндия 8,5-31,5 %
• Франция 0-75,04%
• Черногория 15 %
• Чехия 15 %
• Швеция 0-56 %
• Эстония 21 % (0 %, если годовой доход физического лица меньше 1728 евро (2011 год))
• ЮАР 24-43 %
• Япония 5-40 %
И только у нас одинаковая налоговая ставка 13% для бедных и богатых, поскольку парламентское «большинство» отклоняет все (регулярно поступающие) предложения об её изменении.
Кстати, о текущих событиях. В рамках Федерального бюджета на 2019 год доля преференций для капитала достигла 12 трлн. руб. - это освобождение капитала от налога на движимое имущество. 12 триллионов - это деньги, которые бюджет недополучит с корпораций. Но, если в стране профицитный бюджет и денег хватает на все отрасли и развитие, то по какой причине на население падает такая нагрузка? Это отражается в увеличении налоговой нагрузки на людей, дополнительные 600 млрд. рублей, которую получат через повышение НДС и заплатят за всё это в первую очередь потребители.
Обратим внимание на средние зарплаты в различных странах мира по состоянию на июль 2018 года по данным Международной организации труда (МОТ).
Место в рейтинге Наименование страны Размер средней зарплаты в $ Размер средней зарплаты в рублях
1 2 3 4
1 Швейцария 5426,27 341209,54
2 Бермудские острова 4840,73 304389,86
3 Катар 3372,63 212074,14
4 Австралия 3306,13 207892,82
5 Объединенные Арабские Эмираты 3182,48 200117,31
6 Норвегия 3176,34 199731,73
7 Сингапур 3148,24 197964,31
8 Дания 3068,11 192926,04
9 Соединенные Штаты 2835,07 178271,88
10 Гонконг 2750,64 172962,85
11 Ирландия 2609,14 164065,17
12 Япония 2495,92 156946,05
13 Нидерланды 2473,05 155507,81
14 Финляндия 2451,07 154125,9
15 Германия 2420,63 152211,43
16 Новая Зеландия 2406,44 151319,65
17 Швеция 2360,21 148412,24
18 Кувейт 2358,91 148330,66
19 Исландия 2307,46 145095,64
20 Великобритания 2270,29 142757,93
21 Канада 2253,74 141717,11
22 Южная Корея 2167,48 136293,42
23 Франция 2121,82 133422,16
1 2 3 4
24 Израиль 2079,5 130761,17
25 Бельгия 2048,73 128826,11
26 Австрия 1982,06 124633,68
27 Оман 1891,73 118953,93
28 Саудовская Аравия 1868,24 117476,72
29 Италия 1841,34 115785
30 Тайвань 1626,59 102281,67
31 Бахрейн 1573,56 98947,11
32 Пуэрто-Рико 1481,28 93144,21
33 Испания 1412,39 88812,67
34 Мальта 1200,53 75490,51
35 Кипр 1188,79 74752,56
36 Южная Африка 1163,46 73159,65
37 Словения 1118,92 70358,59
38 Бруней 1100,15 69178,3
39 Ливан 1056,87 66457,19
40 Эстония 909,38 57182,66
41 Чешская Республика 908,43 57122,91
42 Малайзия 892,22 56103,78
43 Китай 888,29 55856,39
44 Португалия 883,61 55562,3
45 Чили 872,62 54871,39
46 Греция 862,39 54227,82
47 Коста-Рика 846,34 53218,94
48 Аргентина 845,53 53168,07
49 Словакия 817,38 51397,86
50 Польша 766,58 48203,4
51 Хорватия 751,08 47228,88
52 Ирак 748,53 47068,17
53 Турция 689,34 43346,31
54 Панама 683,51 42980,04
55 Латвия 668,86 42058,79
56 Литва 668,39 42029,13
57 Палестинская территория 662,38 41651,39
58 Иордания 619,35 38945,26
59 Уругвай 613,12 38553,61
60 Намибия 601,08 37796,29
61 Бразилия 586,63 36888,14
62 Гватемала 577,11 36289,39
63 Ливия 575,12 36164,23
64 Мексика 551,98 34708,79
65 Венгрия 544,18 34218,3
66 Россия 527 33138,21
67 Перу 502,92 31623,89
68 Румыния 502,29 31584,51
69 Индия 501,72 31548,96
70 Болгария 492,89 30993,44
71 Черногория 485,46 30526,29
72 Иран 485,44 30524,91
73 Боливия 482,38 30332,46
74 Эквадор 462,96 29111,28
75 Босния и Герцеговина 453,65 28525,8
76 Таиланд 414,8 26082,76
77 Марокко 389,45 24489,13
78 Доминиканская Республика 378,13 23777,06
79 Сербия 369,52 23235,61
80 Казахстан 360,75 22684,31
81 Сальвадор 350,47 22037,73
82 Беларусь 347,89 21875,78
83 Колумбия 343,01 21568,67
84 Бангладеш 331,59 20850,88
85 Нигерия 325,46 20464,97
86 Филиппины 323,89 20366,3
87 Индонезия 322,05 20250,69
88 Гана 321,22 20198,57
89 Македония 320,17 20132,86
90 Кения 314 19744,72
91 Алжир 308,04 19369,98
1 2 3 4
92 Тунис 293,21 18437,24
93 Египет 288,35 18131,96
94 Азербайджан 282,9 17789,15
95 Армения 265,71 16708,33
96 Грузия 264,9 16657,32
97 Пакистан 259,55 16320,77
98 Вьетнам 254,13 15980,16
99 Узбекистан 249,32 15677,38
100 Эфиопия 240,18 15102,6
101 Шри Ланка 238,7 15009,66
102 Молдавия 199,41 12539,41
103 Украина 194,88 12254,45
104 Камбоджа 187,06 11762,45
105 Непал 169,56 10661,79
106 Уганда 165,16 10385,26
107 Сирия 129,39 8136,38
108 Венесуэла 24,6 1547
Как видим, средняя зарплата трудящихся России - одна из самых низких в мире. Коэффициент фондов, который указывает на соотношение доходов 10% самых богатых и 10% самых бедных граждан у нас только растёт с 13,9 в 2000 году до - 15,6 в 2015. В развитых странах он значительно ниже.
Кстати, на всех экономических форумах, которые нескончаемой чередой идут между Владивостоком, Сочи и Петербургом нам непрерывно твердят об инвестициях, но о заплатах - ни слова! Но кто же будет покупать новые продукты, полученные на новых предприятиях? Никто, поскольку внутренний рынок стабилизировался. Следовательно, покупать будут за рубежом. Выручку корпорации будут оставлять себе тоже за рубежом. А население здесь совершенно не при чём.
