CC BY
61
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
ОЦЕНКА МУЛЬТИПЛИКАТИВНОГО ЭФФЕКТА РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИОНЫХ ПРОЕКТОВ Заводов С.П.1, Харитонов В.В.2
'Заводов Семен Павлович — магистрант;
2Харитонов Владимир Витальевич - доктор физико-математических наук, профессор, кафедра экономики и менеджмента в промышленности, Национальный исследовательский университет Московский инженерно-физический институт, г. Москва
Аннотация: в работе описываются методика и этапы работ по задаче о расчете мультипликативного эффекта развития инновационных проектов России методом межотраслевого баланса. Описывается роль мультипликаторов инвестиций в проект и их связь с математической моделью «Затраты-Выпуск».
Ключевые слова: модель «Затраты-Выпуск», межотраслевой баланс, мультипликативный эффект.
Введение
Известно, что процедура принятия решения об инвестировании в развитие проекта, предприятия или целой отрасли экономики лежит в самой основе экономической политики как на уровне как организаций, фондов и корпораций, так и государства, особенно в условиях модернизации технического и научного потенциала страны.
Выбор эффективных направлений развития и составление портфеля инвестирования средств становится определяющим с точки зрения успешности реализации и развития проекта. Однако последнее необходимо оценивать не только на уровне проекта, оперируя прямыми показателями эффективности, такими как NPV, индекс прибыльности, срок окупаемости, но и учитывать структуру и сложность системы взаимосвязей и взаимодействий между всеми агентами и потребителями в экономике как на государственном, так и на региональном уровнях. Последнее формирует целый ряд косвенных экономических эффектов, которые могут превосходить прямые эффекты и способствовать еще большему развитию как для отдельных проектов, так и для всей экономики. При этом косвенные эффекты могут действовать как в долгосрочном периоде, так и в отельных случаях краткосрочном. Анализ на основе «затраты -выпуск» базируется на принципах взаимозависимости отраслей в экономике; каждая отрасль потребляет товары из других отраслей («затраты») в процессе производства своей собственной продукции, которая в свою очередь потребляется в других отраслях промышленности в качестве факторов производства. Межотраслевые операции за определенный период времени представляются в виде линейных уравнений, из которых можно составить матрицу «затраты - выпуск».
Теоретические основы метода «Затраты-Выпуск»
Для каждого выпуска отрасли существует два типа спроса: промежуточный и конечный. Первый представляет спрос других отраслей, и последний представляет спрос покупателей, которые являются внешними по отношению к производящим отраслям, например, домашние хозяйства, государство. На рисунке 1 представлена структура модели в виде трех квадрантов, также известная как открытая статическая модель Леонтьева.
Отрасль 1
Отрасль N
Отрасль 1
Отрасль N
1 Промежуточное потребление (Хц) II Конечный спрос (V)
III Валовая добавленная стоимость (V)
Рис. 1. Открытая статическая модель Леонтьева
I-й квадрант - таблица (матрица) ЫхЫ, где К-количество отраслей. Каждый элемент данной таблиц показывает поставки продукции одной отрасли на нужды производственного потребления в другие отрасли. Объем (в стоимостных или продуктовых единицах измерения) поставок из отрасли i в отрасль j на цели производственного использования обозначим хц.
II-й квадрант показывает объем продукции каждой отрасли, которая идет на конечное потребление домашними хозяйствами и государством, на накопление основного капитала, изменение запасов материальных активов, сальдо экспорта и импорта товаров и услуг. В сумме элементы составляют ВВП экономики.
В Ш-м квадранте показывает стоимость, добавленную обработкой промежуточной продукции: распределяется оплату труда, чистую прибыль и налоги.
Математическая структура описанных квадрантов МОБ выглядит следующим образом:
Таблица 1. Структура таблицы «затраты-выпуск» в разрезе двух отраслей
Отрасли 1 2 N Конечный спрос Валовый выпуск
1 Х11 Х12 Х1п У1 Х1
2 Х21 Х22 Х2п У2 Х2
N Хп1 Хп2 Хпп Уп Хп
ВДС VI V2 V, IV квадрант
Вал. Х1 Х2 Хп
Где Х^- суммарный выпуск 1-й отрасли (в денежном или материальном счете), ху- наблюдаемое значение «потока» продукции от 1-й отрасли для отрасли) (в денежном или материальном счете),
У1- конечный спрос на продукцию 1-й отрасли (в денежном или материальном счете). VI- ВДС 1-й отрасли (в денежном или материальном счете). Одноотраслевая модель Затраты-Выпуск
Основное предположение модели является то, что отрасль использует промежуточные «затраты» в определенной пропорции. Отношение затрат к выпуску, называется коэффициентом модели «затраты - выпуск» (далее коэффициент 1-0).
Практически каждый элемент затрат представляет собой продукцию, на производство которой затрачен целый перечень ресурсов. Одному циклу использования продукции предшествует другой, за ним третий цикл и т.д.
Приведем простой пример одноотраслевого расчета. Пусть мы имеем одну отрасль, например, атомная энергетика. Если предположить, что коэффициент 1-0 равен 0,6 в атомной энергетике, это означает, что для получения $1, требуется $0,6 затрат в качестве промежуточного выпуска. Предположим, что конечный спрос ядерную электроэнергию равен $ 1 000. Модель рассматривает вопрос выпуска (промежуточного и конечного), необходимого для удовлетворения этого конечного спроса. Первоначально ясно, что атомная промышленность должна производить не менее $ 1 000. Чтобы произвести $ 1 000, отрасль
нуждается $ 0,6 * 1 000 промежуточного выпуска в качестве вклада в производственный процесс. Для того чтобы участвовать в производстве $ 0,6 * 1 000, промышленности понадобится еще $ 0,4 * 0,4 * 1 000. Продолжая таким образом, общий суммарный выпуск для удовлетворения конечного спроса $ 1 000:
х = $1000 + $0.6* 1000 + $0.62 * 1000+...= $(1- О.бГ^ЮОО Таким образом, создается длинная цепочка взаимозависимости производственных процессов.
Двухотраслевая модель Затраты-Выпуск
В современной экономике трудно выделить одну независимую отрасль, невзаимодействующую с другими отраслями. Проиллюстрируем структуру таблицы «затраты -выпуск» в рамках модели в разрезе 2 отраслей. Межотраслевые операции за определенный период времени представляются в виде линейных уравнений: Xi = xii + xi2 + Yi, X2 = x21 + x22 + Y2, или в матричном виде:
X = Xi + Y. (i)
Очевидно, что отрасль платит за другие ресурсы, такие как рабочая сила и капитал, которые также включены в добавленную стоимость. Стоимость продукции равна сумме промежуточных и прямых затрат, а также добавленной стоимости, и если добавленную стоимость отрасли i обозначить за Vi, то: xii + x2i + Vi = Xi,
xi2 + x22 + V2 = X2,
или в матричном виде:
XTi + V = X (2)
Определить объем полных затрат (прямых и косвенных) на производство продукта возможно на основе обратной матрицы. В экономической литературе ее часто называют матрицей Леонтьева (матрица коэффициентов прямых затрат продукции i на производство продукции j).
(аи alnN
: : a„i ап
где aij = xij/Xj. Исходя из уравнения (i), имеем: X - AX = Y,
(I — А)Х = Y,
Если |1 - А| =£о, то решение для X: -i
X = (I - A) iY,
I представляет собой единичную матрицу.
-1
(I -A) — обратная матрица. Математическое решение этой задачи можно записать в следующем виде:
(I - A)-1 = I +A +A2 +A3 + ... +An
Поскольку доля bij выпуска продается промышленности j, издержки производства последней увеличиваются на bij. В свою очередь, промышленность j отдает часть этого увеличения (а именно bjk) промышленности k, уступая увеличение bjbjk:
/Ьц - blnN
В=( •
где bij = zij/Xi. Исходя из уравнения (2), имеем:
х' = iZ +V =ХВ +V.
, ii-i Если |1 - В| -J- 0, то решение для X : X = V (I - В)
При анализе межотраслевого взаимодействия методом «Затраты-выпуск» можно оценить влияние увеличения спроса на выпуск всей продукции с учетом всех межотраслевых взаимодействии.
Методика оценки эффективности инновационного проекта с помощью метода Затраты-Выпуск
В рамках данной работы развит подход к оценке эффективности инвестиций в инновационный проект - добавление проекта как 23-ю «отрасль». Данный метод особенно хорошо развит в работах [4] и [6], а также присутствует в методических рекомендациях по расчёту макроэкономической эффективности инновационных проектов Министерства образования и науки Российской Федерации.
Известно, что инвестиционные проекты, особенно связанные с коммерциализацией технологий и инноваций, имеют сложную межотраслевую структуру затрат. Тем самым при реализации данного проекта участвуют и взаисодействуют множество отраслей удовлетворяя промежуточный спрос технологичного проекта, особенно это ярко выраженно, когда промежуточный спрос требует новые подходы к технологии, оптимизации и создание новых материалов и продуктов, которые могут найти не только новый промежуточный спрос других отраслей, но и индукцию конечного спроса. Это приводит к косвенному приращению ВВП, которое может превышать прямое.
Известно, что ВВП можно представить в виде суммы элементов конечного спроса:
Y = C + G +1 + (E - U),
где С - потребление домашних хозяйств, G - потребление государственных учреждений, I -инвестиции, E-U - экспортно-импортное сальдо в экономике.
С другой стороны, ВВП представляет собой сумму элементов добавленной стоимости и косвенных налогов:
Y = W + R + T,
где W- оплата труда, R - чистая прибыль и потребления основного капитала, T - косвенные налоги на производство и продукты.
Введем следующие функции спроса на основании теоретического описания в [4]: d р*( 1-t) ( 1-d) d R,
d G = u * dW +1 ( 1 - d ) d R + т] , d I = k [^dW +1 ( 1 - d ) d r] + [ d + у * ( 1 -1) ( 1 - d ) ] d R, dl0 = const.
Где d С - индуцированное потребление домашних хозяйств, d G - индуцированное потребление государственных учреждений, - индуцированный поток инвестиций, -начальный уровень инвестиций в проект.
Также в функциях представлены следующие макропараметры которые задаются экзогенно (Таблица 2).
Таблица 2. Макроэкономические параметры в рамках модели
Норма социальных начислений на заработную плату g
Налог на доходы физических лиц а
Доля амортизации в валовой прибыли d
Налог на прибыль t
Ставка налога на импорт m
Доля налогов, идущая на потребление органов государственного управления u
Доля налогов, идущая на инвестиции k
Доля социальных отчислений, идущая на потребление (через пенсии и пособия) SC 0,693 h
Склонность к потреблению C0
Доля чистой прибыли, идущая на потребление P
Доля чистой прибыли, идущая на инвестиции y
На основе рассчитанных индуцированных элементов конечного спроса, можно рассчитать мультипликатор Кейнса:
_ dC + dG + di + dl0
^ейнс = d I о
Далее, чтобы связать мультипликатор Кейнса со структурой взаимосвязей таблицы затраты выпуск, необходимо произвести дифференциацию индуцированных элементов конечного спроса по отраслям и рассчитать матричный мультипликатор:
d C¡ = ajd С , d G¡ = Pjd G, d I¡ = y! d I, dIoi = 1 * dIOJi = 23.
Где a¡, р., y- - безразмерные коэффициенты, обозначающие распределение соответствующих элементов конечного спроса по отраслям.
За счет изменения отраслевых элементов конечного спроса dC¡, dG¡, d/¡ вектор
конечного спроса Y в рамках модели преобразуется в Y , элементы которого можно рассчитать как:
Y\ = Yi + dC¿ + dG¿ + dh.
Суммарный валовый выпуск соответственно получаем из решения матричного уравнения модели «Затраты-Выпуск»:
X' = (I - А) - 1 Y'.
Обозначим суммарное изменение валового выпуска, измененное за счет реализации проекта как dX:
¿=22
dX=
Í=1
Тогда мультипликатор учитывающий взаимосвязи между агентами межотраслевого баланса введем как:
_dx+ di0 + ^=l3x23J
№ Затраты—Выпуск •
Последний рассчитывается как соотношение увеличения валового выпуска как следствие индуцированных элементов конечного спроса, начальных инвестиций и затрат проекта на промежуточную продукцию для других отраслей к начальным инвестициям в проект.
/=23
Добавление слагаемого в соотношение мультипликатора по сути
моделирует добавление 23-й строки в итоговый межотраслевой баланс, а d. описывает все мультипликативные изменения за счет добавления 23-го столбца, включая элементы валовой добавленной стоимости. Заключение
В данной работе поставлены методика и этапы работ по задаче о расчете мультипликативного эффекта развития инновационных проектов России методом межотраслевого баланса. Актуальность разработки и использования межотраслевых моделей, обусловлена возможностями комплексного анализа экономических взаимосвязей на основе интеграции значительного количества показателей. Аналитический и прогностический потенциалы межотраслевого баланса позволяют в должной мере координировать систему макроэкономических показателей с последующим выбором наиболее эффективных управленческих решений.
Список литературы
1. Система таблиц «Затраты-Выпуск» России за 2003 г.: стат. сб. / Госкомстат России. М., 2006.
2. Ивантер В. Об оценке инвестиций в атомную отрасль. Атомный эксперт, 2014. № 5-6, С. 8-9.
3. Харитонов В.В. Динамика развития ядерной энергетики. Экономико-аналитические модели. М.: НИЯУ МИФИ, 2014. 328 с.
4. Суворов А.В., Иванов В.Н., Сухорукова Г.М. «Подходы к оценке воздействия сдвигов в уровне и структуре доходов населения на макроэкономические показатели». Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, 2005. Т. 3. С. 381-394.
5. Баланс денежных доходов и расходов населения России. Росстат. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/urov/ (дата обращения: 16.06.2017).
6. Методологические положения по статистике. Выпуск 2. Госкомстат России. М., 1998. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ru/documents/metod/met/ (дата обращения: 16.06.2017).
7. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. Утверждены Министерством экономики РФ, Министерством финансов РФ, Государственным комитетом РФ по архитектурной, строительной и жилищной политике 21.06.1999 № ВК 47. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_28224/ (дата обращения: 16.06.2017).
ОЦЕНКА И СТРАХОВАНИЕ РИСКОВ ХОЗЯЙСТВУЮЩИХ
СУБЪЕКТОВ Руденко А.С.1, Дуженко Т.И.2
'Руденко Анна Сергеевна — магистрант;
2Дуженко Тамара Ивановна — кандидат экономических наук, доцент, кафедра инноваций и предпринимательства, Новосибирский государственный университет экономики и управления, г. Новосибирск
Аннотация: в статье проводится анализ процесса оценки рисков, делается вывод о высокой значимости проведения данного процесса. Приводятся рекомендации для повышения эффективности идентификации и анализа рисков. В качестве одного из наиболее эффективных инструментов минимизации последствий наступления рисковых событий предлагается их страхование.
Ключевые слова: идентификация рисков, приоритеты, уязвимость, скорость наступления.
Риск является неотъемлемой частью функционирования любого хозяйствующего субъекта, при этом стратегически мыслящие предприятия не должны стремиться устранить риск или даже минимизировать его, напротив, в современных условиях предприятия должны управлять рисками во всех структурных элементах организации. Должна быть определена оптимальная зона принятия риска, в связи с чем становится понятной и актуальной значимость оценки возможных рисков - именно таким образом хозяйствующие субъекты получают представление о том, насколько значителен каждый вид риска для достижения общих целей. Для чего предприятиям требуется процесс оценки риска, который будет практичным, устойчивым и легким для понимания. Данный процесс должен быть структурированным и учитывать размер, сложность и географический охват предприятия. Следует отметить, что, несмотря на то, что управление рисками на уровне предприятия является относительно новой экономической теорией, за последнее десятилетие были разработаны различные методы ее применения (Н.Ю. Величко, Н.Н. Осадчая [2], М.А. Одинцова [4], Е.А. Касюк [5]).
Согласно подходу, рассмотренному П.М. Бойцовым [6], оценка риска следует за идентификацией события и предшествует реагированию на риск. Ее цель - понять, насколько велики риски, чтобы сосредоточить внимание на наиболее важных угрозах и возможностях, а также заложить основу для реагирования на риски. Оценка риска направлена на измерение и определение приоритетов рисков, чтобы уровни риска управлялись в пределах определенных пороговых значений. События, которые могут инициировать оценку риска, включают в себя первоначальное создание программы управления рисками, периодическое обновление, начало нового проекта, слияние, приобретение или крупную реструктуризацию.
Традиционный анализ рисков определяет риск как функцию вероятности и воздействия. Однако маловероятные события происходят слишком часто, и многие вероятные события не происходят. С другой стороны, маловероятные события часто происходят с поразительной скоростью. То есть, вероятность и воздействие сами по себе не могут полностью оценить
