Роль технологического фактора в развитии Российской экономики: результаты прогнозно-аналитических исследований Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

МАКРОЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ

Щ$. Суворов, С$. Трещина, 8.8. Ъахашова, ОЪ. Равидкова, (TQ Зенкова

РОЛЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ФАКТОРА В РАЗВИТИИ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ: РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОГНОЗНО-АНАЛИТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ'

1. Методологические проблемы совместного использования моделей межотраслевого баланса и отраслевых производственных функций

Результаты исследований, проводившихся в лаборатории прогнозирования структуры и динамики народного хозяйства ИНП РАН в 1990-х - 2000-х годах, позволили сформулировать общие принципы описания технологии процесса производства и технологических изменений, которые являются исходными для построения модельного инструментария, обеспечивающего количественную оценку роли технологических изменений в процессе экономического развития.

Названные принципы, с одной стороны, правомерно рассматривать как обобщение описания технологии в рамках модели производственной функции (ПФ). С другой стороны, они могут выступать и как обобщение теоретических предпосылок метода «затраты-выпуск», или метода межотраслевого баланса (МОБ). Более того, в рамках макроэкономического подхода использование межотраслевых коэффициентов затрат становится необходимым для верификации на отчетных статистических данных

1 Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект № 15-02-00411) и Российского фонда фундаментальных исследований (проект №14-06-00288).

8

структурных параметров народнохозяйственной ПФ и ПФ укрупненных отраслей экономики [1-5].

Вместе с тем производственный аппарат отдельных отраслей (видов деятельности), функционирующий в экономике в каждый данный момент времени, представляет собой конгломерат объектов (предприятий), введенных в действие в различные периоды времени. В связи с этим в процессе прогнозно-аналитических исследований, осуществляемых в рамках макроэкономического подхода, следует, во-первых, выработать методы согласования результатов использования МОБ и ПФ, и, во-вторых, обеспечить явное количественное описание связи результатов внедрения в производство научно-технических достижений с инвестициями в основной капитал (основные производственные фонды).

1.1. Обмен информацией в макроэкономических моделях планирования и прогнозирования: обзор ранее апробированных подходов

Предмет нашего рассмотрения - ряд работ в области межотраслевого моделирования, опубликованных в 1950-х - 1970-х годах. Последующие труды (как отечественные, так и зарубежные) по существу лишь воспроизводили в том или ином сочетании методические подходы в части совместного использования МОБ и ПФ, представленные в анализируемых далее работах. Исторически первая постановка задачи проведения перспективных расчетов структуры экономики с помощью межотраслевого баланса, в которой появляется проблема обмена информацией между моделями отраслевых производственных функций связана с использованием динамической модели МОБ с коэффициентами приростной капиталоемкости. Отраслевые ПФ при этом не выписываются явно, они заменены системой соотношений, связывающих приросты выпуска отраслей с объемом необходимых для этого капитальных вложений (инвестиций в основной капитал) через систему коэффициентов, показывающих потребность в инвестициях на единицу прироста выпуска (это и есть коэффициенты приростной капиталоемкости). Это означает, что используются однофакторные ПФ, в которых единственным производственным фактором является основной капитал (основные фонды). Коэффициенты приростной капиталоемкости в общем случае являются переменными. Изменение их во времени может отражать совместное

9

воздействие технического прогресса, изменения внешних условий процесса производства (например, изменения природных условий), замещения живого труда и т.д. Иными словами, при задании изменяющихся во времени коэффициентов приростной капиталоекости теоретически можно говорить о том, что отраслевые ПФ, соответствующие им, являются уже (неявно) многофакторными.

Сама модель динамического МОБ может быть сформулирована как система либо дифференциальных, либо разностных уравнений.

Модель динамического МОБ с постоянными во времени коэффициентами приростной капиталоемкости как система дифференциальных уравнений была сформулирована В. Леонтьевым [6]. Она является исторически первой моделью динамического МОБ. Однако это была чисто теоретическая конструкция, предназначенная лишь для описания математических свойств системы динамических уравнений МОБ, а не для расчетов на базе реальной статистической информации.

В прикладных моделях динамического МОБ, предназначенных для прогнозных расчетов, может использоваться лишь система разностных уравнений. Впервые подобная модель также была предложена В. Леонтьевым [7]. В матрично-векторной форме система этих уравнений выглядит следующим образом:

Xt = AXt + KAXt+i + Yt, (1.1)

где Xt вектор валовых выпусков в году t; А - матрица коэффициентов прямых затрат; К - матрица коэффициентов приростной капиталоемкости; AXt+1 = Xt+1 - Xt - вектор приростов валовых выпусков в году t+1; Yt - вектор нетто-конечного спроса, т.е. конечного спроса за вычетом инвестиций в основной капитал.

В этой схеме объем инвестиций данного года определяется приростом выпусков следующего года. Связь между значениями валовых выпусков соседних лет определяется соотношением:

(E - A + K)Xt = KXt+1 + Yt. (1.2)

Чтобы рассчитать значения валовых выпусков по заданной прогнозной траектории Yt при таком подходе необходимо каким-либо образом задать значения валовых выпусков для первого года, следующего за периодом прогнозирования. Соответствующая соотношению (1.2) система уравнений дает решение, не зависящее от исходного состояния непосредственно. Такая зависимость определяется лишь через динамику векторов Yt.

10

Главной проблемой подобной схемы (помимо необходимости задания вектора валовых выпусков в году, следующем первым за периодом прогнозирования) является то, что для значительного числа прогнозных траекторий векторов Yt за отдельные годы прогнозного периода могут получаться отрицательные значения валовых выпусков отдельных отраслей и объемов инвестиций. Это является следствием несовместимости динамики прогнозной траектории Yt и коэффициентов приростной капиталоемкости, входящих в матрицу К и, разумеется, лишено экономического смысла.

Поэтому необходимы процедуры корректировки прогнозных траекторий векторов Yt, позволяющие получать неотрицательные значения выпусков и инвестиций. Это, собственно, и есть в данном случае проблема обмена информацией между решениями МОБ и отраслевыми ПФ. На практике она решается следующим способом. Отраслевые компоненты нетто-конечного спроса задаются как функции от его общего объема:

Yit = f (Yt), (1.3)

где i - индекс отрасли.

Подобные функции отражают, прежде всего, зависимость структуры потребления домашних хозяйств от его общего уровня, а также нормативные представления об уровнях государственного потребления в составе конечного спроса. Далее перебором траекторий общего объема нетто-конечного спроса достигается допустимое решение.

Очевидным недостатком описанной выше схемы является то, что приросты выпусков непосредственно связываются с объемами инвестиций. Между тем сам уровень выпуска продукции определяется объемом применяемого в производстве основного капитала (основных фондов). Поэтому корректное описание процесса воспроизводства в динамическом МОБ предполагает описание, во-первых, процесса воспроизводства основного капитала (его ввода и выбытия), и во-вторых, лаговой структуры инвестиционного процесса, показывающего материализацию как инвестиций разных лет во вводах основного капитала в данном году.

Кроме того, в модели отсутствует связь между инвестициями в отрасли и изменением коэффициентов прямых затрат. Между тем именно посредством инвестиций изменяется технология производства и, соответственно, изменяются коэффициенты прямых затрат. Разумеется, В. Леонтьев понимал наличие такой связи. Однако с помощью

11

данной модели он проводил лишь построение так называемой динамической обратной матрицы, позволяющей решить уравнение (1.2) на ретроспективной информации с чисто аналитическими целями.

Модель динамического МОБ с описанием процесса воспроизводства основных фондов, использовавшаяся в СССР в плановых расчетах, была предложена Ф.Н. Клоцвогом [8]. В этой модели отраслевые ПФ являются так же однофакторными и задаются системой коэффициентов фондоемкости отраслевых выпусков. С незначительными упрощениями соотношения этой модели в части балансов основных фондов и капитальных вложений могут быть представлены следующим образом (индексы отраслей опущены):

ftXt =XVt + (1 -ц) Ft, (1.4)

It = Vt (1 + ц), (1.5)

Ft+1 = Ft(1 -ц) + Vt, (1.6)

где f - коэффициент фондоемкости, характеризующий потребность в среднегодовых основных фондах для производства единицы продукции отрасли в году t; Vt - ввод основных фондов в году t; X - коэффициент перевода фактического ввода фондов в среднегодовой; Ft - основные фонды на начало года t; ц - коэффициент выбытия основных фондов; It - капитальные вложения (инвестиции в основной капитал) в году t; ц - норма незавершенного строительства и капитальных затрат, не переходящих во ввод основных фондов.

Таким образом, процесс воспроизводства основных фондов и инвестиционный процесс описываются в данном случае предельно просто, посредством коэффициентов выбытия и нормы незавершенного строительства.

Описание лаговой структуры инвестиционного процесса в моделях динамического МОБ не вышло за рамки чисто теоретических упражнений. Кроме того, что построение лаговых моделей инвестиционного процесса требует специальных эконометрических расчетов, их включение в расчеты динамического МОБ имеет практический смысл тогда, когда в прогнозном периоде предполагается изменение сроков создания объектов. В случае же их неизменности и гладкой динамики капитальных вложений модели с описанием ла-говой структуры оказываются эквивалентными указанной выше простейшей зависимости с использованием экзогенно заданной нормы незавершенного строительства. Поэтому в практике плановых и

12

прогнозных расчетов модели, включающие описание лаговой структуры инвестиционного процесса, не применялись.

При подстановке соотношений (1.4)-(1.5) в исходную систему уравнений МОБ получается следующая система уравнений:

1 + л

Xt = AXt + (JXt - (1 -М)Ft )-^ + Yt. (1.7)

Соответственно, при заданной динамике Yt и известных значениях основных фондов на начало прогнозного периода система уравнений (1.7) в совокупности с (1.6) позволяет определить последовательно по годам значения валовых выпусков.

Свойства данной модели во многом схожи с описанной выше моделью В. Леонтьева. Она весьма чувствительна к качеству экзогенной информации. Неотрицательные объемы выпусков и капитальных вложений получаются лишь для весьма узкой области значений нетто-конечного спроса Yt. Соответственно, проблема обмена информацией между решениями МОБ и отраслевыми ПФ в данном случае так же решается посредством введения соотношений типа (1.3) и последовательного перебора уровней совокупного нетто-конечного спроса. Кроме того, в модель включается так же ограничение на общий объем инвестиций посредством задания нормы накопления в общей величине конечного спроса. В данной модели так же, как и в модели В. Леонтьева, отсутствует описание связи между инвестициями и изменениями коэффициентов прямых затрат.

Трудности практического применения динамических МОБ привели к использованию упрощенных их вариантов, среди которых выделяются модели с обратной рекурсией. В качестве основных эндогенных переменных в этих моделях фигурируют объемы валовых выпусков на последний год прогнозного периода и общие за весь период отраслевые объемы инвестиций. Условия перехода от базисного года к последнему году прогнозного периода задаются в виде закона распределения отраслевых объемов инвестиций по годам прогнозного периода. При заданной динамике вектора нетто-конечного спроса, коэффициентов фондоемкости и других параметров, характеризующих процессы инвестирования и воспроизводства основных фондов, аналогичных параметрам соотношений (1.4)-(1.6), модели такого типа позволяют сначала определить показатели валовых выпусков в последнем году прогнозного периода, а далее путем обратной рекурсии определить динамику за все предшествующие годы.

13

В данном типе моделей проблема согласования параметров отраслевых ПФ, представленных системой коэффициентов фондоемкости, и нахождения с помощью уравнений МОБ «правильного» вектора валовых выпусков (т.е. неотрицательных значений их) решается именно путем задания законов распределения суммарных инвестиций по годам прогнозного периода.

Кроме того, решения, получаемые в моделях данного типа, в содержательном плане имеют преимущества по сравнению с решениями, полученными на основе описанных выше моделей: в первых динамика экономического развития, начиная от базисного года, подчиняется конечным целям прогнозного периода. Это особенно проявляется при долгосрочных прогнозных расчетах, когда становится возможным отразить существенные изменения в структуре экономики и в распределении ресурсов между отраслями и секторами.

Общей проблемой моделей с обратной рекурсией является выбор закона распределения объемов инвестиций по годам прогнозного периода. При практических расчетах наиболее часто использовалась экстраполяция распределений, сложившихся в отчетном периоде. Кроме того, использовалась предпосылка о постоянном темпе роста инвестиций в прогнозном периоде. Для линеаризации соотношений модели равномерный закон роста может быть заменен параболой второго порядка. Возможны и другие подходы [911]. Отметим, что предпосылка о гладкости траекторий роста инвестиций соответствует действительности лишь тогда, когда рассматриваются агрегированная номенклатура отраслей, не превышающая 20-25 позиций. При более дробной номенклатуре ввод в строй даже одного предприятия создаст в прогнозном периоде пик в инвестициях и поэтому динамика их может быть неустойчивой.

Все известные практически реализованные модели с обратной рекурсией, как и описанные выше, характеризуются автономностью динамики коэффициентов прямых затрат и инвестиций.

Применение динамических схем МОБ любого типа, как ясно из изложенного выше, сопровождается использованием предельно упрощенного типа отраслевых ПФ, где единственным факторов является основной капитал. Если в рассмотрение вводится фактор труда, то по сути мало что меняется, поскольку применяется система коэффициентов трудоемкости выпусков, а динамика общей численности занятых задается экзогенно. Отметим ещё раз, что задание систем коэффициентов капитало- и трудоемкости теоретически по-

14

зволяет неявно отражать замещение между факторами производства, но практически этот вопрос всегда оказывался на «периферии» при оперировании моделями динамического МОБ.

Прикладные модели, в которых использовались отраслевые ПФ, отражающие в явном виде замещение факторов производства и фактор технологических изменений, представлены в [12]. Они основаны на сочетании статической модели МОБ и отраслевых ПФ.

Рассмотрим интегрированную модель для макроэкономического и межотраслевого планирования, применявшуюся в Японии для разработки среднесрочного плана развития экономии-ки на 1964-1968 годы [12]. Эта модель, в отличие от рассмотренных выше, оперирует показателями как в постоянных, так и в текущих ценах, увязывая параметры рыночного равновесия с производством и распределением продукции в постоянных ценах.

Взаимосвязи между объемами факторов производства, выпуска и конечного спроса можно предельно компактно и с несущественными упрощениями описать следующим образом.

Прежде всего, в блоке денежных доходов и расходов определяется общий объем частных инвестиций в основной капитал в текущих ценах:

I = а0 + a1(S + D) + a2F , (1.8)

где I - частные инвестиции; S - сбережения частных корпораций, эндогенно определяемые в модели как разность доходов, не связанных с заработной платой, прямых налогов на корпорации и выплаченных дивидендов; D - амортизационные отчисления частных предприятий (эндогенная переменная, определяемая посредством нескольких уравнений); F - так называемое «чистое предложение отраслевого финансирования», являющееся экзогенной переменной.

Государственные инвестиции и инвестиции в жилищное строительство задаются экзогенно. В результате определяется общий объем инвестиций в текущих ценах, соответствующий «предложению» инвестиций.

В блоке продукции и затрат факторов в неизменных ценах присутствуют зависимости, отражающие, во-первых, спрос на рабочую силу через систему эконометрических уравнений, связывающих

15

производительность труда (валовая добавленная стоимость в неизменных ценах) и реальную ставку заработной платы:

log Vj / Lj = а0j + аt} log w} / p , (1.9)

где Vj - валовая добавленная стоимость в неизменных ценах в отрасли j; Lj - численность занятых в отрасли j; w - ставка заработной платы; р - индекс потребительских цен.

Во-вторых, ставки заработной платы определяются (без учета отраслевого индекса j) следующим эконометрическим уравнением: log w = а0 + а1 log и + а2 log p + а3t, (110)

где и - коэффициент безработицы, показывающий численность безработных в общей численности активного населения; р - индекс потребительских цен; t - временной тренд.

В-третьих, определяется потребность (спрос) в основном капитале с помощью отраслевых ПФ типа Кобба-Дугласа (1.11) и для части отраслей (электроэнергия и газ, торговля, транспорт, недвижимость, финансы, госуправление и др.) в виде однофакторных функций леонтьевского типа (1.12):

log Vj /Lj = а о j + а 1 j logKj / Lj + а 2 jt, (1.11)

Kj = аV , (L12)

где Kj - основной капитал в отрасли j, остальные обозначения прежние.

Для сельского хозяйства применяется ПФ типа Кобба-Дугласа с включением дополнительного экзогенного фактора - площади обрабатываемой земли.

Требуемый прирост основного капитала плюс возмещение его выбытия (определяемое через коэффициенты выбытия) дают оценку необходимых отраслевых объемов инвестиций.

В-четвертых, в данном блоке присутствуют эконометрические уравнения, определяющие экспорт и импорт по отраслям, а также собственно система уравнений статического МОБ. При этом все переменные переоценены в неизменные цены.

В блоке цен генерируются индексы цен для переоценки всех переменных в неизменные цены. Все индексы (индексы цен на отдельные группы потребительских товаров, индексы оптовых цен, цен на инвестиции, экспорт) определяются по эконометрическим уравнениям, фактором в которых выступает сводный индекс потребительских цен и, в отдельных уравнениях, ставка заработной платы.

16

Наиболее существенной частью модели является основная часть уравнений блока продукции и затрат факторов в неизменных ценах.

Самое существенное здесь - это организация вычислительной процедуры, которая отражает обмен информацией между отраслевыми ПФ и решением статического МОБ. На первой итерации в качестве начального приближения задаются объем конечного спроса в текущих ценах и фонд заработной платы. Далее с учетом всех экзогенных переменных осуществляются расчеты в блоке денежных доходов и расходов. В качестве начального приближения задается также значение сводного индекса потребительских цен. Это позволяет перевести показатели конечного спроса в постоянные цены, с помощью матрицы коэффициентов прямых затрат, вычислить отраслевые показатели валовых выпусков и добавленных стоимостей. Далее через отраслевые ПФ определяется спрос на рабочую силу и спрос на основной капитал. С учетом сказанного выше осуществляется оценка общего объема инвестиций.

Общий объем спроса на инвестиции, исчисленный в блоке продукции и затрат факторов в неизменных ценах, сопоставляется с аналогичной величиной, полученной первоначально в блоке денежных доходов и расходов. Если первая величина оказывается больше второй, а именно, необходимые инвестиции оказываются выше тех, которые получаются исходя из финансовых ресурсов, то величина этого разрыва корректирует величину частного потребления, в результате чего формируется новое значение сводного индекса потребительских цен. Соответственно, уровень цен на все другие (кроме потребления) компоненты конечного спроса также будет расти под влиянием инфляционного давления. При этом общие реальные расходы падают до тех пор, пока они не придут в соответствие с производственными возможностями, определяемыми системой коэффициентов прямых затрат и коэффициентами ПФ. Этот «механизм» регулирования уровня цен будет действовать до тех пор, пока разрыв между спросом на реальные инвестиции и их предложением не будет устранен. Если же объем спроса на реальные инвестиции оказывается меньше предложения, то снижение цен приведет к увеличению реальных расходов и к более высокой потребности в инвестициях.

После того, как получены новые значения величин реальных расходов, вычислительная процедура повторяется до тех пор, пока не будет достигнуто равновесие между спросом и предложе-

17

нием инвестиций, а также пока все эндогенные переменные в блоке продукции и факторов в неизменных ценах и блоке цен не придут к стационарному состоянию.

После достижения стационарного состояния переменные, фиксируемые в блоке денежных доходов и расходов как экзогенные, тоже подвергаются пересмотру. Здесь требуются, в свою очередь, новые расчеты эндогенных переменных в этом блоке. На их основе рассчитываются новые значения эндогенных переменных двух других блоков. Такие итеративные вычисления проводятся до тех пор, пока показатели фонда заработной платы и сводного индекса потребительских цен не уравновесятся.

Итак, в данной модели расчеты, связанные с обменом информации между отраслевыми ПФ и решениями статического МОБ, состоят из цикла расчетов «низшего порядка» в блоке продукции и факторов в неизменных ценах, цикла «среднего порядка», охватывающего названный блок и блок цен, и цикла «высшего порядка», связывающего все блоки. Вычислительная процедура следует от низшего цикла к высшему.

Данная модель, безусловно, является гораздо более сложной и содержательной по сравнению с моделями динамического МОБ, рассмотренными выше. Однако и в ней прогнозирование коэффициентов прямых затрат осуществляется автономно по отношению к определению изменений отраслевых объемов основного капитала и, соответственно, инвестиций.

В [12] представлено также описание включающих МОБ моделей, которые использовались при разработке пятого пятилетнего плана развития экономики Франции. В агрегированной модели, включающей четыре отрасли и применявшейся для разработки предварительного проекта плана, использовалась схема, включавшая расчеты для последнего года плана показателей валовых выпусков по статической модели МОБ. При этом часть элементов конечного спроса - государственное потребление и инвестиции, прирост запасов - задавались экзогенно. Доля инвестиций и сальдо внешней торговли фиксировалась в каждом цикле расчетов. Отраслевая структура потребления была представлена в параметрической форме аналогично соотношению (1.3).

Для сельского хозяйства показатели выпуска, основного капитала и занятости были заданы экзогенно. В промышленности для описания связи объемов выпуска и производственных факторов была использована ПФ типа Кобба-Дугласа с автономным техническим прогрессом.

18

Для услуг и торговли использованы функции леонтьевского типа, в которых взаимозаменяемость факторов отсутствует. При этом предполагалось, что инвестиции в промышленность растут в течение планового периода экспоненциально. Данная модель фактически аналогична модели с обратной рекурсией, но в ней используется единственная ПФ с взаимозаменяемостью производственных факторов.

Поиск решения данной модели и, соответственно, обмен информацией между таблицей МОБ и ПФ для промышленности, сводились к следующей процедуре.

Модель делилась на две подмодели, которые решались последовательно. Первая подмодель - статический МОБ - была представлена в параметрической форме. Содержимое каждой клетки таблицы МОБ было представлено в виде линейной функции от некоторого безразмерного параметра, перебор значений которого изменяет уровни потребления домохозяйств, экспорта и импорта.

Вторая подмодель описывала связи между объемом выпуска и факторами производства. Ее решение осуществлялось следующим способом. Задавалось начальное приближение для значения упомянутого выше безразмерного параметра. С помощью таблицы МОБ находились соответствующие этому значению показатели отраслевых выпусков и добавленной стоимости. По найденным уровням добавленной стоимости определялись значения производственных факторов в сельском хозяйстве, услугах и торговле.

Далее остатком определялись величины факторов, оставшиеся для промышленности. По этим значениям с помощью ПФ вычислялся объем предложения промышленной продукции, который сравнивался со спросом на нее, определенным по таблице МОБ. Поскольку объем выпуска представлял собой возрастающую функцию от значения упомянутого ранее безразмерного параметра, методом последовательных приближений можно было получить единственное искомое решение.

Отметим, что и в данном случае связь между динамикой коэффициентов прямых затрат и инвестициями отсутствует.

Основной вывод, который следует сделать из обзора предлагавшихся в прошлом моделей МОБ, в которые прямо или косвенно включались показатели отраслевых ПФ (или их корреляты), состоит в том, что в них не отражалась фундаментальная взаимосвязь инвестиций и уровней коэффициентов прямых затрат. Именно это направление научных исследований следует считать наиболее перспективным как с точки зрения выработки теоретиче-

19

ских схем такого учета, так и с точки зрения прикладных работ, направленных на разработку моделей анализа и прогнозирования, использующих имеющуюся в наличии статистическую информацию.

1.2. Система отраслевых прогнозно-аналитических расчетов: описание явного вида взаимосвязи капиталовложений и технологических изменений на уровне отрасли (вида экономической деятельности)

1.2.1. Общая характеристика схемы

прогнозно-аналитических расчетов

Система расчетов, описываемая ниже, первоначально была ориентирована на анализ возможностей (или экономических последствий), связанных с внедрением в отраслях промышленности новых методов производства (технологий) отдельных видов продукции [13]. В отличие от народнохозяйственных межотраслевых моделей в данной системе расчетов (разрабатывавшейся в начале 2000-х гг. по заданию сводного департамента науки и промышленности Минпромнауки) отсутствует описание обмена продукцией между отдельными отраслями.

Данная система оперирует совокупностью показателей, описывающих объем и динамику производства, объемы применяемых ресурсов, показатели эффективности использования имеющегося производственного аппарата, а также показатели эффективности новых (т.е. предполагаемых к внедрению в производство в перспективном периоде) технологий. При построении рассматриваемой системы прогнозноаналитических расчетов исходным является предположение, что технология производства в формализованном виде описывается набором показателей затрат (применяемых ресурсов) и выпуска.

Помимо абсолютных показателей технологию описывают относительные показатели, характеризующие удельный расход различных видов производственных затрат, удельную фондоемкость и трудоемкость в рамках данной технологии. В связи с этим исходная форма представления данных, характеризующих технологию, принята следующей (табл. 1). Представленное выше определение технологии производства применимо к укрупненной отрасли (отраслевому комплексу), к подотрасли отраслевого комплекса, а также к описанию производственного процесса отдельно взятого продукта (группы однородных продуктов или товарных групп).

20

Таблица 1

Перечень и обозначение характеристик технологии производства в отрасли (подотрасли)

Абсолютные показатели Относительные показатели

Объем производства (X) -

Основные фонды (K) Фондоемкость k=(K/X)

Занятые (L) Трудоемкость /=(L/X)

Материальные затраты, всего (M) в том числе: Материалоемкость, всего m=(M/X)

Электроэнергия (Me) Электроемкость Ше =(Me/X)

Топливо(Мт) Топливоемкость тт =(Mt/X)

Сырье и материалы, всего (Ms) Удельный расход сырья и материалов, всего ms =(Ms/X)

в том числе: в том числе:

1) Msi 1) msi =(Msi/X)

2) Ms2 2) т&2 =(Ms2/X)

Применительно к прогнозным расчетам различаются базовая, среднеотраслевая и новая технологии.

Базовой отраслевой технологией считается набор относительных показателей (табл. 1), имевших место в данной отрасли в последний (называемый далее базовый) год, предшествующий перспективному (прогнозному) периоду. Иными словами, это среднеотраслевые соотношения ресурсов и выпуска, сложившиеся в базовом году. Изменение абсолютных объемов производства по базовой технологии в прогнозном периоде происходит в результате выбытия в этот период основных фондов, имевшихся в отрасли в базовом году. Предполагается, что в прогнозном периоде выбывают лишь фонды, связанные с производством продукции по старой (базовой) технологии.

Изменение среднеотраслевых соотношений затрат и выпуска может быть достигнуто в результате внедрения в производство инноваций; внедрение инноваций в свою очередь связано с капиталовложениями (капитальными затратами). В связи с этим под новой отраслевой технологией здесь понимается набор абсолютных и корреспондирующих им относительных показателей, характеризующих объемы, а также соотношения ресурсов и выпуска, которые являются результатом капиталовложений.

Среднеотраслевой технологией считается набор относительных показателей (см. табл. 1), имеющий место в данной отрасли в каком-либо году перспективного периода. Иными словами, это

21

среднеотраслевые соотношения ресурсов и выпуска, сложившиеся, с одной стороны, в результате выбытия в прогнозном периоде основных фондов, имевшихся в отрасли в базовом году, и внедрения в производство новой технологии - с другой стороны.

Технологические соотношения, описываемые удельными показателями (см. табл. 1), зависят от степени загрузки производственного аппарата (основных фондов). В рамках данной системы расчетов предполагается, что уровень загрузки (использования) производственной мощности данной отрасли (производства отдельного вида продукции) оказывает влияние на коэффициенты фондо- и трудоемкости.

В связи с этим при описании вариантов прогнозных расчетов должны различаться фактически сложившиеся коэффициенты фондоемкости, исчисляемые как отношение объема основных фондов к объему выпускаемой в данном году продукции, и технологические коэффициенты капиталоемкости, исчисляемые как отношение наличного объема производственных фондов к максимально возможному выпуску (т.е. объему производства при 100-процентной загрузке производственной мощности).

В расчетной схеме различаются коэффициенты использования производственных мощностей для базовой и новой технологий, а также среднеотраслевой коэффициент использования (усредненный по новой и базовой технологиям). Коэффициенты использования базовой и новой технологий рассматриваются как сценарные переменные, нормативно задаваемые в каждом конкретном расчете.

Технологические коэффициенты базовой технологии в перспективном периоде могут изменяться по сравнению с их (коэффициентов) значениями, характерными для базового года. Чтобы учесть это обстоятельство в рассматриваемой далее схеме прогнозных расчетов в качестве специальных экзогенных параметров для перспективного периода вводятся корректирующие, или поправочные, коэффициенты. Эти коэффициенты либо задаются нормативно, либо должны быть параметризованы в зависимости от срока службы фондов базовой технологии или каких-либо других экономических факторов.

Капиталовложения - ключевой показатель данной системы перспективных расчетов, непосредственно связанный с вводом новых мощностей и основных фондов (что отождествляется с внедрением новой технологии). В рамках системы перспективных расчетов используются также балансовые уравнения, описывающие движение основных фондов и производственных мощностей; связь между объ-

22

емными показателями этих балансов описывается через коэффициенты удельных капитальных затрат в расчете на единицу вводимой и выбывающей производственной мощности.

Как известно, ввод новых основных фондов за определенный период времени не тождествен объему капиталовложений, осуществленных за этот же период. В рассматриваемой далее расчетной схеме используется упрощенный метод перехода от объемов производственных инвестиций к объему ввода основных фондов - а именно посредством введения специального нормативного коэффициента, отражающего в обобщенном виде как строительный лаг, так и то обстоятельство, что в составе капитальных затрат имеется компонента (прочие капитальные затраты), не переходящая в стоимость основных фондов.

При выделении в рамках прогнозного периода нескольких подпериодов (например, отдельных лет) должны в общем случае быть дифференцированы по подпериодам и данные о капиталовложениях, а, следовательно, и данные о соотношениях затрат и выпуска, отвечающие технологиям, внедряемым в производство в отдельные подпериоды прогнозного периода. В излагаемой далее расчетной схеме принято нижеследующее правило.

Объемы производства, относимые к новой технологии в последнем году каждого отдельного подпериода, определяются как разность между общеотраслевым объемом производства, с одной стороны, и объемом производства в данном году по базовой технологии; то же самое справедливо и для разбиения по технологиям объемов различных видов производственных ресурсов. Соответственно, объемы капиталовложений, связанные с внедрением новой технологии в данном году перспективного периода, должны исчисляться накопленным итогом с начала этого периода; объемы выбытия основных фондов также должны исчисляться накопленным итогом.

1.2.2. Информация, используемая при проведении расчетов, обозначение входных и выходных переменных

Данные расчетов для отдельно взятой отрасли или подотрасли, представлены, во-первых, в табл. 1, т.е. вектором, включающим относительные показатели среднеотраслевой, базовой и новой технологий по подпериодам перспективного периода, а также абсолютные показатели выпуска по названным технологиям. Для перспективного периода абсолютные показатели расхода материальных ресурсов, ис-

23

пользования труда и фондов могут быть получены расчетом из относительных показателей и объемов выпуска.

Во-вторых, объемами отраслевых капиталовложений, а также объемами выбытий основных производственных фондов в перспективном периоде. Для проведения прогнозных расчетов необходимы также абсолютные показатели, характеризующие начальное состояние отрасли (т.е. состояние в базовом году).

В-третьих, данные включают ряд нормативно задаваемых коэффициентов, используемых в процессе расчетов.

В табл. 2 приводятся описание и обозначения переменных, используемых в процессе расчетов (при описании опущен временной индекс, используемый далее в расчетных формулах).

Таблица 2 24

Переменные, используемые в рамках системы расчетов

Показатель Технология

базовая новая среднеотраслевая

Объем выпуска X0 X X

Фактический коэффициент фондо- k=(K/X)

емкости k"=(K0/X) X=(X/X)

Технологический коэффициент ка-

питалоемкости k=(K0/X)/ у0 кн=(Кн/ХнУун

Трудоемкость l0=(L0/X) lH=(LH/X) L=(L/X)

Материалоемкость, всего m0=(M"/X) mH=(MH/X) m=(M/X)

Удельные показатели расхода

электроэнергии, топлива, сырья и m0 =M0/X) m“ =(M“/X) mi =(M/X)

материалов по видам (i=E,T,Sl,S2,.) (i=E,T,Sl,S2,.) (i=E,T,Sl,S2,.)

Объем основных производствен-

ных фондов отрасли в базовом

году прогнозного периода Ко

Капиталовложения (в сумме с пер-

вого года прогнозного периода) I

Выбытие основных фондов (в

сумме с первого года прогнозно-

го периода) W

Нормативные коэффициенты

Уровень использования мощно-

стей базовой технологии у0

Уровень использования мощно-

стей новой технологии f

Коэффициент перевода капитало-

вложений во ввод основных

фондов (или новых мощностей) a

Поправочный коэффициент:

для фондоемкости базовой

технологии pK

для трудоемкости базовой

технологии pL

для материалоемкости базовой

технологии pm

24

Абсолютные значения показателей выпуска и применяемых производственных ресурсов, удельные показатели ресурсоемкости, а также нормативно задаваемые коэффициенты (см. табл. 2), подчиняются следующим соотношениям, которые либо представляют собой балансовые тождества, либо отражают связь объемов производства с объемами применяемых производственных ресурсов.

1) Объем производства по базовой технологии в последнем году подпериода

x5t=(Ko-wt)pKt yykv

2) Объем материальных затрат (по видам), используемых в рамках базовой технологии

M6U= PM m6 X6,

3) Объем трудовых ресурсов, связанный с производством продукции по базовой технологии

L6lt= pL l X6.

4) Объем производства по новой технологии

XHt=a It ytH /к \

5) Объем трудовых ресурсов, связанный с производством продукции по новой технологии

L it h X t

6) Объем материальных затрат (по видам), используемых в рамках новой технологии

M it=mHt X..

7) Общеотраслевой объем производства

X= XHt+ х6,

8) Объем основных производственных фондов

Kt=Ko+aIt -W.

9) Численность занятых в отрасли

Lt= LHt+ L6.

10) Объем материальных затрат (по видам), используемых в отрасли

Mit =MHit +M6.

11) Общий объем материальных затрат в отрасли

Mt = X ми.

i

12) Объем капиталовложений в новую технологию

It=(Kt -Ko+W)/a.

13) Технологический коэффициент капиталоемкости новой технологии

кну =a It yHt /X. 25

25

14) Средний по отрасли коэффициент использования производственных мощностей

yt=jtHd+(1-d)у 6t, где d=(a It Ik\)l[a It /kH t+(K0 -W)pK Ik6y\

В зависимости от варианта расчетов в качестве входных данных используется лишь часть указанного набора переменных.

1.2.3. Типы решаемых прогнозно-аналитических задач

В рамках разработанной системы перспективных расчетов могут быть решены весьма разнообразные прогнозно-аналитические задачи. При этом, в зависимости от характера анализируемой проблемы, часть показателей (переменных), охарактеризованных в предшествующем разделе, предполагается заданной на перспективу исходя из тех или иных содержательных соображений; остальные переменные должны быть определены по результатам расчетов.

Рассмотрим лишь некоторые, наиболее часто встречающиеся в практике прикладных экономических расчетов, задачи.

(1) Оценка возможностей новой технологии как фактора наращивания производства и (или) экономии ресурсов сырья, топлива, энергии, капиталовложений в перспективном периоде. Данная задача разбивается на следующие две подзадачи.

(1.1) Определение на перспективный период динамики производства данного вида продукции как функции степени обновления производственного аппарата (т.е. масштабов наращивания производственных фондов, связанных с выпуском продукции по новой технологии).

Исходными здесь являются перспективные удельные показатели ресурсоемкости базовой технологии и новой технологии; также нормативно задаются объемы капиталовложений в новые технологии и масштабы выбытия основных фондов, связанных с производством продукции по базовой технологии.

Выходными показателями при этом являются перспективные объемы отраслевого производства (исходя из заданных объемов капиталовложений и выбытий), а также удельные показатели ресурсоемкости среднеотраслевой технологии.

(1.2) Определение на перспективный период динамики производственных ресурсов в отрасли как функции динамики объема производства (при известных масштабах внедрения новой технологии). 26

26

Входные показатели: перспективные объемы отраслевого производства и удельные показатели ресурсоемкости среднеотраслевой технологии, полученные в результате решения задачи (1.1).

Выходные показатели: показатели динамики (индексы) изменения затрат сырья, топлива и энергии, связанных с производством заданного объема продукции.

В рамках обеих указанных подзадач роль инновационного фактора может быть охарактеризована в терминах относительных и абсолютных показателей. Так, среднеотраслевые показатели эффективности использования производственных ресурсов непосредственно представимы в виде функции от относительных масштабов внедрения новой технологии в перспективном периоде. Также поддаются определению абсолютные масштабы экономии сырья, топлива, энергии по отношению к базовому году вследствие внедрения новой технологии.

Внедрение в производство прогрессивной технологии, очевидно, должно сопровождаться повышением эффективности использования топливно-энергетических и сырьевых ресурсов. Соответственно перспективные масштабы экономии материальных ресурсов (по отношению к базовой технологии) задают пределы, в которых возможное в прогнозном периоде удорожание элементов текущих материальных затрат может быть компенсировано за счет технологических мер.

Вовлечение в процедуру расчетов информации о нескольких вариантах новой технологии (эти варианты в общем случае различаются удельными характеристиками) позволяет определить степень чувствительности среднеотраслевых показателей топливо- и энергоемкости, удельного расхода сырья и материалов в данной отрасли вследствие внедрения того или иного варианта новой технологии. Тем самым обеспечивается возможность сопоставительного анализа альтернатив развития производства данного вида продукции в перспективном периоде, и могут быть выявлены предпочтительные направления совершенствования технологии.

(2) Определение требований к удельным характеристикам или абсолютным масштабам применения новой технологии в перспективном периоде. Эта задача также может быть разбита на две подзадачи.

(2.1) Расчет удельных показателей ресурсоемкости новой технологии как функции перспективных среднеотраслевых показателей ресурсоемкости при заданном объеме производства и его распределении по технологиям. 27

27

Исходная информация: общий объем производства в перспективном периоде и его структура (т.е. доля выпуска по базовой и новой технологии в общем объеме); перспективные удельные параметры среднеотраслевой технологии; нормативно заданные масштабы выбытия основных фондов, связанных с производством продукции по базовой технологии.

Выходные показатели: капиталовложения в новые технологии, а также удельные характеристики расхода ресурсов для новой технологии.

(2.2) Определение необходимых объемов капиталовложений, обеспечивающих в перспективном периоде заданные удельные характеристики новой технологии (при известных удельных характеристиках среднеотраслевой технологии и известных объемах производства).

Исходная информация: общий объем производства продукции; удельные показатели ресурсоемкости среднеотраслевой технологии; масштабы выбытия основных фондов; ориентировочные значения показателей ресурсоемкости новой технологии.

Выходные показатели: объемы капиталовложений; объемы выпуска и объемы использования материальных и трудовых ресурсов в рамках новой технологии.

Результаты расчетов в рамках указанных подзадач позволяют осуществлять анализ различных прогнозных построений сценарного типа (например, отраслевых стратегий или концепций развития) с точки зрения обоснованности входящих в них среднеотраслевых показателей ресурсоемкости.

В частности, может быть проанализирована степень согласованности среднеотраслевых показателей ресурсоемкости с имеющейся информацией о технологических заделах по конкретным видам продукции.

1.2.4. Специфика задания параметров при различных типах расчетов

В рамках описанных выше задач возможная степень изменения отдельных элементов системы расчетов различна.

Например, в расчетах, реализованных на имеющейся статистической информации, перспективные показатели выбытия производственных мощностей и основных фондов принимались заданными вне зависимости от масштабов вложений в новую технологию; заданным и неизменным на перспективный период предполагался также коэффициент перехода от капиталовложений к вводу основных фондов. 28

28

Капиталовложения являются сценарной переменной в рамках задач (1.1), (2.1), (2.2); также в качестве сценарных переменных рассматриваются коэффициенты использования мощностей новой и базовой технологий. Соответственно варьирование данных показателей позволяет строить различные варианты перспективной динамики производства, а также порождать различные требования к величине удельных характеристик новой технологии.

В задаче (2.1) капиталовложения в новую технологию являются величиной, производной от перспективных отраслевых показателей выпуска и применяемых производственных ресурсов, а также производными от масштабов распространения новой технологии. Соответственно удельный вес продукции, производимой по новой технологии, в общеотраслевом выпуске является сценарной переменной в рамках задачи (2.1).

Интенсивность использования существующего производственного аппарата (т.е. коэффициент загрузки созданных к исходному моменту времени производственных мощностей) оказывает значительное влияние на перспективную динамику производства и (или) на возможную потребность в различных видах производственных ресурсов. Обоснование рационального уровня использования мощностей базовой технологии может быть связано прежде всего с дополнительным анализом структуры существующих производственных мощностей под углом зрения возрастных и технических характеристик. Уровень использования мощностей в рамках новой технологии при прогнозных расчетах должен, по-видимому, задаваться значением, соответствующим предположению максимально эффективной (с учетом необходимых резервов) эксплуатации вновь вводимых элементов производственного аппарата.

1.3. Согласование оценок дифференцированных показателей эффективности производственного аппарата с показателями отраслевых ПФ и показателями МОБ: интегрированная система модельных расчетов

Система расчетов, рассмотренная выше, предназначалась для исследования экономического эффекта технологических изменений в пределах отдельно взятой отрасли. Вместе с тем, очевидно, что формализация технологических взаимосвязей для всего ком- 29

29

плекса отраслей, входящих в реальный сектор экономики, по существу делает данную систему народнохозяйственной моделью, в которой, во-первых, в отличие от традиционной модели МОБ, отраслевая технология выпуска продукции представлена в дифференцированном виде. Во-вторых, в данной системе расчетов, как и в МОБ, используется предположение об отсутствии взаимозаменяемости отдельных видов производственных ресурсов. Тем не менее, как было показано при исследовании теоретических вопросов описания технологии производства, а также методов построения дифференцированных показателей ресурсоемкости, показатели ПФ, МОБ и частные показатели эффективности (фондо-и трудоемкости) правомерно рассматривать как взаимосвязанные макроэкономические «проекции» общих теоретических принципов описания технологии производства [2-3; 18].

Система расчетов, описанная выше, в принципе позволяет проводить расчеты перспективных значений коэффициентов прямых затрат МОБ, если исходная информация об удельных показателях ресурсоемкости по новой и базовой технологиям детализирована в отраслевой номенклатуре МОБ. Следовательно, это схема генерирования структурных характеристик экономики -альтернативная по отношению к методам прогнозирования коэффициентов прямых затрат, использовавшихся ранее в традиционных межотраслевых моделях. То же самое заключение справедливо и в отношении модели формирования коэффициентов затрат (МКЗ), разработанной в лаборатории прогнозирования динамики и структуры народного хозяйства ИНП РАН [2; 4].

В свете сказанного естественный путь интеграции инструментария МОБ, ПФ и системы отраслевых расчетов, основанной на дифференцированных коэффициентах ресурсоемкости, заключается в следующем. В зависимости от специфики прогнозноаналитической задачи каждый из упомянутых выше инструментальных методов должен применяться для расчета определенной части искомых переменных; специфика прогнозно-аналитической задачи будет при этом определять последовательность использования разных типов модельных конструкций и направление обмена результатами расчетов.

Сам по себе данный вывод, как следует из анализа, представленного в разд. 1.1, не может считаться принципиально новым. Новизна развиваемого здесь подхода в решающей мере определя- 30

30

ется спецификой ранее разработанных в лаборатории прогнозирования динамики и структуры народного хозяйства ИНП РАН отдельных элементов модельного аппарата [1-5; 13; 19].

(1) В части отраслевых схем прогнозно-аналитических расчетов принципиально важное значение имеет разделение среднеотраслевых технологических показателей на «новую» и «базовую» технологии.

Расчет показателей ресурсоемкости, дифференцированных по различным видам производственных мощностей, связан с преодолением трудностей методического характера. Так, прямая статистическая информация существует только применительно к новым (вновь вводимым) мощностям; для выбывающих мощностей их удельная капиталоемкость (равно как материалоемкость и трудоемкость) может быть определена условно, поскольку выбывают, как правило, мощности, введенные сравнительно давно, и не всегда возможно дать точную оценку их капиталоемкости. Аналогичная проблема связана и с оценкой капиталоемкости (в неизменных ценах) мощностей, функционирующих в каждом данном году (поскольку это конгломерат мощностей, введенных в разные годы). Вместе с тем методы расчетов коэффициентов ресурсоемкости, дифференцированных по «новым» и старым» (ранее созданным) элементам производственного аппарата, развитые в рамках исследований, результаты которых описаны ниже, позволяют получить оценку указанных коэффициентов за ретроспективный период макроэкономическими методами. Это позволяет обеспечить «наполнение» системы отраслевых прогнозно-аналитических расчетов, рассмотренной в разд. 1.2, необходимой информацией, полностью согласованной с данными о межотраслевых связях и совокупностью отчетных среднеотраслевых показателей фондо- и трудоемкости производства. Разработанный математический аппарат также применим и для генерирования прогнозных оценок дифференцированных коэффициентов эффективности использования производственных ресурсов.

(2) В отличие от традиционной модели МОБ разработанная межотраслевая балансово-эконометрическая модель (МКЗ) позволяет «эндогенизировать» процедуру построения прогнозных значений коэффициентов прямых затрат первого квадранта МОБ в зависимости от соотнесенной динамики валовых выпусков отдельных отраслей. При этом, если исходным пунктом прогнозноаналитических разработок является использование модели фор-

31

мирования коэффициентов затрат (МКЗ), для функционирования данной модели необходимо как минимум задать прогнозную динамику валовых выпусков отраслей. Далее среднеотраслевые технологические показатели могут быть детализированы - т.е. могут быть определены дифференцированные технологические коэффициенты в рамках каждой отрасли при условии, что отраслевое распределение капиталовложений на перспективный период также считается известным. Если же параметры ресурсоемкости новой и базовой технологии отраслей считаются экзогенно заданными, результатом расчетов будет выступать отраслевое распределение производственных инвестиций.

(3) В рамках исследований, проводившихся ранее [2; 3], был апробирован специальный тип ПФ, в которой динамика выпуска (как на уровне отрасли, так и реального сектора в целом) определяется как динамикой фондов и труда, так и динамикой коэффициентов текущих материальных затрат. Соответственно темпы «технического прогресса» (в терминах теории ПФ) определяются в отраслевых и макроэкономической ПФ этого типа также эндогенно, т.е. являются величиной, производной от динамики структурных взаимосвязей экономики.

При условии, что прогноз динамики отраслевых выпусков строится на основе использования отраслевых ПФ, для этого предварительно должны быть заданы на перспективу отраслевые объемы применяемых основных фондов и трудовых ресурсов; дальнейшие расчеты по МКЗ позволяют получить перспективные параметры межотраслевых связей. Соответственно, по результатам применения МКЗ могут быть скорректированы оценки динамики отраслевых выпусков, что, в свою очередь, вызовет изменение оценок межотраслевых связей, т.е. согласование результатов использования МОБ и ПФ в общем случае предполагает проведение нескольких итераций прогнозных расчетов.

Сказанное выше позволяет рассматривать модель формирования коэффициентов затрат, отраслевые и макроэкономическую ПФ, а также систему отраслевых прогнозно-аналитических расчетов как составляющие принципиально новой (в сравнении с реализованными ранее модельными конструкциями) интегрированной системы модельных расчетов по оценке роли технологического фактора в развитии реального сектора отечественной экономики.

32

При этом в рамках данной интегрированной системы модельных расчетов могут быть реализованы разнообразные варианты прогнозно-аналитических построений, а каждый из элементов системы может быть использован относительно автономно. Конкретные особенности процесса обмена информацией (т.е. сочетание входных и выходных показателей в каждом из элементов системы расчетов) в принципе аналогичны методам, использовавшимся в уже ранее реализованных моделях (системах моделей), рассмотренных выше. Принципиальная новизна инструментария, разработанного в процессе исследований, связана с содержательными особенностями модельных конструкций, используемых в рамках системы расчетов.

Тем не менее, можно указать следующие минимально необходимые дополнения в информационном обеспечении исходной схемы отраслевых прогнозно-аналитических расчетов (описанной выше), которые позволяют проводить согласование результатов межотраслевых расчетов, оценку динамики производства на основе ПФ и оценку дифференцированных коэффициентов ресурсоемкости на уровне отдельных отраслей. Во-первых, отраслевые схемы прогнозирования коэффициентов ресурсоемкости по «новой» и «базовой» технологиям должны быть разработаны для всех (или большинства) отраслей, входящих в номенклатуру укрупненного МОБ. Во-вторых, в эти отраслевые схемы (информационное обеспечение которых задается данными табл. 2) должны быть включены значения отраслевых коэффициентов эластичности производительности труда по фондовооруженности, полученные по результатам оценивания отраслевых ПФ на отчетных статистических данных [5]. Указанные коэффициенты необходимы для расчета отраслевых темпов изменения эффективности производства (или, что то же самое - темпов технологически изменений).

Одним из результатов исследований, связанных с разработкой инструментария макроэкономического описания технологии, как уже было отмечено, стала разработка конструкции ПФ, в которой темп технологических изменений определяется как функция темпов изменения коэффициентов текущих материальных затрат. Поэтому в рамках интегрированной системы модельных расчетов в принципе представляется необходимым использование (на уровне каждой отдельно взятой отрасли) уравнений, позволяющих согласовать перспективные оценки темпов технологических

33

изменений, с одной стороны, и динамики дифференцированных коэффициентов ресурсоемкости - с другой стороны. Эти уравнения должны выступать в качестве дополнительных ограничений на область возможного изменения искомых переменных системы прогнозно-аналитических расчетов.

По результатам ранее проведенных исследований [3; 5] наиболее устойчивыми (в математико-статистическом отношении) представляются результаты оценивания макроэкономической ПФ. В связи с этим, а также с целью некоторого упрощения расчетных процедур, при практическом использовании интегрированной системы расчетов (см. ниже) сфера использования уравнений, связывающих темпы технологических изменений с темпами изменения коэффициентов текущих материальных затрат, была ограничена согласованием макроэкономических показателей динамики выпуска и производственных ресурсов.

34

2. Проведение вариантных прогнозных расчетов изменения параметров межотраслевых связей и динамики эффективности производства в основных отраслях реального сектора отечественной экономики

Ниже представлены результаты практического использования интегрированной системы модельных расчетов для целей прогнозирования динамики и структуры производства и роли технологического фактора в развитии отечественной экономики. Результаты прогнозных построений призваны проиллюстрировать в количественных терминах требования к уровню эффективности использования производственных ресурсов, следующие из тех или иных гипотез о специфических особенностях экономического развития в перспективном периоде. Требования к эффективности использования основных фондов (основного капитала), трудовых ресурсов, различных видов материальных ресурсов в совокупности обеспечивают характеристику роли инновационного фактора в перспективном периоде.

В [14] в качестве иллюстрации возможностей использования модели формирования коэффициентов прямых затрат (МКЗ) были осуществлены расчеты перспективных показателей структуры межотраслевых связей, корреспондирующие двум альтернативным сценариям Минэкономразвития: инерционному и инновационному (см. [14]). Для того чтобы обеспечить определенную преемственность исследований проводившимся ранее, исходным пунктом прогнозных расчетов, результаты которых будут представлены далее, также послужили численные оценки динамики производства в отраслях реального сектора и отдельные макроэкономические показатели, соответствующие двум упомянутым выше сценариям Минэкономразвития России.

В свете изменений экономической конъюнктуры, произошедших в последние годы, приводимые ниже количественные оценки не могут претендовать на точное воспроизведение современных тенденций в российской экономике. Излагаемые далее количественные результаты имеют по преимуществу методическое значение, иллюстрируя проблемы и способы формирования статистической информации, необходимой для осуществления прогнозных расчетов. Вместе с тем, как будет показано далее, с точки зрения экономического содержания результаты представленного

35

анализа в значительной мере инвариантны относительно тех или иных начальных условий.

В прогнозных расчетах, описанных в [14], в качестве базового года прогноза выступал 2007 г., а сами прогнозные данные были сформированы на основе сценариев, разрабатывавшихся в период, непосредственно предшествовавший финансовому кризису 2008-2009 гг. Очевидно, что действительные объемы и структура производства реального сектора отечественной экономики в 2010 г. не соответствуют прогнозным характеристикам 2010 г., представленным в упомянутых сценарных разработках, в силу того, что в 2008-2009 гг. в отечественной экономике имело место снижение масштабов производства в большинстве отраслей (видов экономической деятельности).

Представляется правомерным принять отчетные показатели выпуска отраслей реального сектора в 2007 г., а также расчетную матрицу коэффициентов прямых затрат межотраслевого баланса (МОБ) 2007 г. [14] в качестве приближенных значений одноименных показателей за 2010 г. В дальнейшем будем предполагать, что отчетные данные за 2007 г. с достаточной степенью точности описывают состояние реального сектора отечественной экономики в 2010 г. Соответственно, сценарные построения Минэкономразвития для 2010 и 2020 гг. (описанные выше) будут рассматриваться как прогнозные варианты развития экономики на 13-летний период (с выделением 3-го года прогнозного периода).

Под углом зрения применимости экономико-математического инструментария, используемого в рамках данного исследования, принимаемые выше допущения не имеют сколько-нибудь принципиального значения. «Привязка» базового года прогнозных расчетов к состоянию экономики на 2010 г. необходима, как будет показано ниже, для того, чтобы предметно обозначить возможности и ограничения экономического роста, обусловленные перспективной динамикой технологических изменений.

2.1. Оценка вариантов перспективной динамики

производства, структуры межотраслевых связей и динамики производственных ресурсов

Как было отмечено в [14], вариантные расчеты параметров межотраслевых связей реального сектора в перспективном периоде опирались исключительно на показатели динамики отраслевых выпусков.

36

Имеющиеся в материалах Миэкономразвития данные о соотношении объемов производства и внутреннего потребления отдельных видов продукции в натуральном выражении (например, топливно-энергетических ресурсов) также, в принципе, могли быть задействованы в расчетах. Однако в результате анализа отраслевых данных были выявлены определенные (в ряде случаев - существенные) расхождения между динамикой стоимостных и натуральных итогов производства в рамках рассматривавшихся прогнозных вариантов. Вариантные оценки динамики валовых выпуской и коэффициентов межотраслевых связей приведены в Приложении.

Оценка динамики эффективности производства, как следует из результатов, изложенных в [3; 5], предполагает использование аппарата ПФ. Это, в свою очередь, порождает необходимость построения прогнозных показателей отраслевой динамики основных фондов и трудовых ресурсов. Вместе с тем исходные материалы Минэкономики, которые были доступны нам в процессе проведения данного исследования, не содержали никакой информации о динамике основного капитала (как в разрезе отдельных видов деятельности, так и по экономике в целом); сколько-нибудь подробная информация о перспективной динамике занятости по секторам экономики также отсутствует. В связи с этим получение необходимой информации о перспективной динамике ресурсов труда и капитала потребовало проведения ряда дополнительных расчетов.

1) Построение перспективных показателей отраслевой динамики основных фондов, корреспондирующих сценарным вариантам, было осуществлено исходя из следующих предположений.

а) Возможности увеличения капиталовложений в каждую из отраслей реального сектора определяются динамикой валового выпуска соответствующей отрасли. Данное предположение по своей сути эквивалентно гипотезе, что определяющим источником финансирования капиталовложений в отрасль являются ее (отрасли) собственные финансовые ресурсы. Отсюда следует, что при прочих равных условиях более быстрый рост производства в каком-либо из секторов предопределяет и более быстрое увеличение (в сравнении с другими секторами) вложений в основной капитал данного сектора. Другими словами, отраслевая структура капиталовложений в перспективном периоде предполагается производной от отраслевой структуры выпуска.

б) Отраслевые нормы выбытия основных фондов в перспективном периоде должны возрасти по сравнению с их значениями, имевшими

37

место на протяжении 2000-х гг. Последнее обусловливается в первую очередь настоятельной необходимостью замены наиболее изношенных элементов производственного аппарата отечественной экономики. Конкретизация данного предположения, базирующаяся на результатах исследования процесса воспроизводства основных фондов в период 1990-х - 2000-х годов [15-16] и принятая при проведении прогнозных расчетов, выражается в постепенном увеличении отраслевых норм выбытия основных фондов на протяжении перспективного периода с тем, чтобы по инновационному варианту значения отраслевых норм выбытия превысили их базовый уровень в 2 раза, а по инерционному - в 1,5 раза. Заметим, что вывод о необходимости как минимум двукратного роста коэффициентов выбытия основных фондов (как условия нормализации процесса воспроизводства основного капитала в отечественной экономике) был сформулирован еще на рубеже 2000 годов [15-16]. Вместе с тем, отраслевые коэффициенты выбытия, фактически имевшие место на протяжении 2000-х годов (в том числе и коэффициенты выбытия за 2007 г.), имеют такие же низкие значения, как и в период 1990-2000 гг. В свете сказанного, принятые в наших расчетах допущения о динамике выбытия основных фондов следует рассматривать как минимально необходимые требования к воспроизводственным характеристикам основных фондов.

в) Прогнозная динамика капиталовложений в основные фонды отраслей реального сектора экономики тождественна динамике общей суммы инвестиций в основной капитал, принятой в сценарных вариантах Минэкономразвития.

г) Коэффициенты, характеризующие отраслевые соотношения вводов основных фондов к отраслевым капиталовложениям, остаются на протяжении прогнозного периода постоянными и совпадают с базовыми значениями указанных коэффициентов.

Принятые предположения в совокупности позволяют рассчитать объемы основных фондов в отраслевом разрезе, корреспондирующие сценарным вариантам Минэкономразвития (табл. 3).

Как можно видеть, для ряда отраслей объемы основных фондов в конечном году прогнозного периода достаточно существенно различаются по вариантам. Вместе с тем динамика основных фондов отраслей в инерционном и инновационном вариантах различается в целом незначительно (несмотря на это темпы роста инвестиций в основной капитал в инновационном варианте существенно выше).

38

Таблица 3

Основные производственные фонды отраслей реального сектора, млн. руб. в ценах 1990 г. (по вариантам)

Отрасль Год прогнозного периода

базовый 3-й год 13-й год

Инерционный вариант

Электроэнергетика 96548 103039 129615

Нефтедобыча 96797 108154 144592

Нефтепереработка 15089 16522 21726

Газовая промышленность 20990 23236 31727

Угольная промышленность 11943 12743 15317

Черная металлургия 46593 47144 48871

Цветная металлургия 33037 35141 42990

Химия и нефтехимия 46968 50819 74201

Машиностроение 150847 153849 172231

Лесная промышленность 26653 28278 36712

Промышленность стройматериалов 20872 23059 34946

Легкая промышленность 17123 17385 19107

Пищевая промышленность 39631 43451 60464

Строительство 65158 65835 73445

Сельское хозяйство 147091 142779 125719

Транспорт и связь 346691 395479 686038

Инновационный вариант

Электроэнергетика 96548 103091 137878

Нефтедобыча 96797 108291 154686

Нефтепереработка 15089 16544 23695

Газовая промышленность 20990 23254 34167

Угольная промышленность 11943 12757 16445

Черная металлургия 46593 47153 50183

Цветная металлургия 33037 35216 45830

Химия и нефтехимия 46968 50903 87696

Машиностроение 150847 153867 193299

Лесная промышленность 26653 28285 40603

Промышленность стройматериалов 20872 23068 41023

Легкая промышленность 17123 17377 20800

Пищевая промышленность 39631 43485 66963

Строительство 65158 65880 90978

Сельское хозяйство 147091 142596 125623

Транспорт и связь 346691 395618 755298

Данный результат - прямое следствие чрезвычайно низких коэффициентов ввода основных фондов в отраслях реального сектора на протяжении 1990-х-2000-х годов. Соответственно даже кратное увеличение коэффициентов ввода на протяжении прогнозного периода весьма слабо сказывается на суммарных показателях динамики производственного аппарата.

39

Значения перспективных показателей вводов и выбытий основных фондов позволяют в дальнейшем определить соотношение «новых» (введенных в прогнозном периоде) и «старых» (сохраняющихся в эксплуатации с базового года) основных фондов, характеристики эффективности которых выступают одним из результатов прогнозных расчетов.

2) Построение перспективных показателей отраслевой динамики занятости, корреспондирующих сценарным вариантам, было осуществлено в два этапа. На первом этапе были рассчитаны предварительные показатели отраслевой занятости исходя из предположения, что коэффициенты удельной трудоемкости «новых» и «старых» фондов остаются в течение прогнозного периода неизменными и равными соответствующим коэффициентам базового периода. На втором этапе расчетов первоначальные отраслевые оценки были скорректированы с тем, чтобы динамика суммарной занятости в рассматриваемых отраслях реального сектора совпала с динамикой занятости, фигурирующей в материалах Минэкономразвития. В силу этого динамика численности занятых в отраслевом разрезе определяется после того, как рассчитываются отраслевые соотношения «новых» и «старых» фондов за соответствующие годы прогнозного периода. Результаты расчетов, представленные в табл. 4, показывают, что по вариантам занятость в отраслях реального сектора различается весьма незначительно, что непосредственно связано практически с одинаковой динамикой занятости в целом по экономике, как это представлено в материалах Минэкономразвития.

Применительно к таким отраслям реального сектора, как прочая топливная промышленность, прочие отрасли промышленности, а также торговля ретроспективные данные о занятости и (или) основных фондах у нас отсутствовали либо оказались непредставительными. Поэтому в отличие от расчетов динамики валового выпуска расчеты прогнозной динамики основных фондов и занятости не проводились применительно к указанным отраслям.

Кроме того, принятый метод расчета отраслевых показателей занятости делает в значительной мере условной перспективную оценку отраслевых коэффициентов эффективности использования трудовых ресурсов, дифференцированных по «новым» и «старым» основным фондам.

4 0

Таблица 4

Занятость в отраслях реального сектора, тыс. чел. (по вариантам)

Отрасль Год прогнозного периода

базовый год 3-й год 13-й год

Инерционный вариант

Электроэнергетика 940,0 961,4 951,0

Нефтедобыча 235,5 250,8 262,8

Нефтепереработка 109,0 115,6 124,2

Газовая промышленность 61,7 61,7 54,9

Угольная промышленность 213,1 220,3 216,1

Черная металлургия 582,6 561,4 438,0

Цветная металлургия 445,6 448,3 410,2

Химия и нефтехимия 803,4 790,2 699,5

Машиностроение 3785,7 3583,1 2587,8

Лесная промышленность 749,0 760,0 760,8

Промышленность стройматериалов 536,9 553,2 593,1

Легкая промышленность 483,2 503,3 557,4

Пищевая промышленность 1318,9 1343,5 1312,7

Строительство 5759,8 5612,9 4931,4

Сельское хозяйство 5284,1 4944,1 3424,7

Транспорт и связь 5300,4 5628,2 6963,6

Инновационный вариант

Электроэнергетика 940,0 964,8 935,3

Нефтедобыча 235,5 251,8 260,2

Нефтепереработка 109,0 116,1 126,3

Газовая промышленность 61,7 61,9 52,3

Угольная промышленность 213,1 221,3 216,4

Черная металлургия 582,6 562,9 406,5

Цветная металлургия 445,6 450,3 398,5

Химия и нефтехимия 803,4 792,7 695,6

Машиностроение 3785,7 3590,8 2375,6

Лесная промышленность 749,0 762,4 771,8

Промышленность стройматериалов 536,9 554,9 625,0

Легкая промышленность 483,2 505,1 605,4

Пищевая промышленность 1318,9 1347,9 1306,5

Строительство 5759,8 5632,7 5581,4

Сельское хозяйство 5284,1 4952,4 3135,1

Транспорт и связь 5300,4 5647,3 7028,4

В связи с этим все дальнейшие расчеты показателей эффективности проводятся, во-первых, по кругу отраслей, представленных в табл. 3-4; во-вторых, расчеты дифференцированных показателей эффективности использования производственных ресурсов ограничены расчетами показателей фондоотдачи и материалоемкости.

41

2.2. Метод и результаты расчетов отраслевых значений фондоотдачи и материалоемкости в прогнозной перспективе

2.2.1. Математическая модель

Статистические данные о динамике основных фондов, выпуска и текущих материальных затрат, полученные на первой стадии прогнозных построений, позволяют определить перспективные показатели фондоотдачи и материалоемкости, дифференцированные по новым и старым элементам производственного аппарата. Для этих расчетов использовалась модельная конструкция, в целом аналогичная схеме, применявшейся в расчетах ретроспективных показателей ресурсоемкости и представленной в [19].

Рассмотрим в качестве примера систему уравнений, используемую для расчета перспективных показателей фондоотдачи. Данная модельная схема представлена соотношениями, однотипными для каждой отрасли, охваченной расчетами, в связи с чем в приводимых ниже формулах опущен индекс отраслевой принадлежности переменных.

1) Уравнения, связывающие средние и дифференцированные коэффициенты фондоотдачи:

Xo/Fo=<yno(F„o /Fo)+<yso (Fso /^о)+8о;

X3 /F3=9n3(Fn3 /F3)+9s3(Fs3 /F3) +s3;

X13/F13=9n13(Fn13 /F13)+9s13(Fs13 /F13) +s13.

В приведенных выражениях для каждого отдельного года t Xt -валовой выпуск, Fnt и Fst - новые и старые основные фонды, фпЬ Фй - коэффициенты фондоотдачи новых и старых фондов соответственно. Значения t представлены базовым годом (0), 3-м и 13-м годами прогнозного периода. Теоретически данные соотношения представляют собой тождества, однако статистический метод, применяемый при расчете коэффициентов фондоотдачи, предполагает рассмотрение их (соотношений) как приближенных; последнее отражается стохастической компонентой st.

2) Тождества, определяющие объемы «старых» и «новых» основных фондов в отдельные годы периода, охваченного расчетами:

Fn0 = ^ Vh , Fs0 = F0 - Fn0; h=-5

Fn3 = ^ Vh , Fs3 = F3 - Fn3;

h=-5

Fn13 = ^ Vh , Fs13 = F13 - Fn13.

h=-5

42

Таким образом, определение «новых» и «старых» основных фондов, принимаемое в данном случае, несколько отличается от определения, принятого в схеме для расчета ретроспективных дифференцированных коэффициентов эффективности использования производственных ресурсов, использовавшеся в работе [19]: «новыми» фондами для каждого текущего прогнозного года здесь считаются те основные фонды, которые введены в эксплуатацию в период после базового года; «новые» фонды базового года, представлены, как и в ранее разработанной схеме, суммой вводов основных фондов за предшествующее (по отношению к текущему моменту времени) пятилетие.

3) Соотношения, связывающие последовательные значения коэффициентов эффективности новых и старых фондов:

фи0-фи3 5n3, фи3-фи13=5п13; ф«гфй=5,й; фй-фп3=5?13.

В приведенных выражениях 5nt, 5st обозначают стохастические компоненты для разностей коэффициентов эффективности новых и старых фондов. В модели должны быть в явном виде сформулированы гипотезы относительно дисперсий стохастических компонент st, 5nt, 5st. При построении модельной схемы для расчетов ретроспективных показателей эффективности использования производственных ресурсов, разработанной в [19], было обосновано, что все стохастические компоненты, фигурирующие в схеме, имеют одинаковую (и заранее неизвестную) дисперсию. В силу того, что в данном случае ограничения на последовательные разности искомых дифференцированных коэффициентов эффективности применяются для периодов различной длительности (трех и десяти лет соответственно), естественно предполагать, что c2(5m3)=c2(5,3)=c2(st), а c2(5n3)=0,09*c2(5ni3) и а2(6,в)= 0,09*с2(5,13). Иными словами, более длительному интервалу времени, фигурирующему в модельной схеме, корреспондирует и возможность сравнительно большей вариации (при прочих равных условиях) разностей искомых коэффициентов.

4) Соотношения, определяющие начальные условия в рамках рассматриваемой задачи, сводятся к требованию близости расчетных значений коэффициентов фп0, ф80 их отчетным значениям за 2007 г. (см. [19]):

фп* = фп0+5п0 , ф,*= ф,0+5,0 ,

43

где ф„*, ф/ - отчетные (т.е. заданные) значения «новых» и «старых» дифференцированных коэффициентов за 2007 г., 5„0 , 5s0 -стохастические компоненты приведенных уравнений.

Получение численных оценок дифференцированных коэффициентов эффективности на основе сформулированной выше схемы основывается на решении задачи минимизации суммы квадратов стохастических компонент, фигурирующих в модели. Метод построения решения при этом совершенно аналогичен методу, разработанному применительно к задаче определения ретроспективных значений коэффициентов ресурсоемкости (см. [19]).

А именно, искомые коэффициенты {ф^,} (7=0,3,13; d=n,s) находятся из условия

min [s20+s23+s2i3+y*(52n0+52n3+0,09*52ni3+

+ 5V5V0,09*52si3)],

где у - параметр, принимающий некоторое заданное малое значение.

Как было отмечено в [19], существующая математическая теория решения некорректных задач не дает однозначных рекомендаций относительно правил выбора параметра у. Однако практические расчеты показывают, что применительно к модели, представленной описанными выше соотношениями, варьирование параметра у в значительных пределах не влияет на характер получаемого решения. Иными словами, существует область изменения у, для которой изменение искомых коэффициентов можно считать незначительными; при этом исходные балансовые тождества выполняются практически точно.

Система уравнений, используемая для расчета перспективных показателей текущей материалоемкости (удельных коэффициентов текущих материальных затрат на единицу применяемых основных фондов), формулируется совершенно аналогично путем замены в приведенных выше соотношениях показателей валового выпуска на показатели текущих материальных затрат; соответственно, изменяются и определения искомых дифференцированных коэффициентов эффективности, а также вводятся соответствующие отчетные начальные значения для этих коэффициентов.

2.2.2. Результаты отраслевых расчетов

Результаты расчетов дифференцированных коэффициентов фондоотдачи и материалоемкости (в расчете на используемые основные фонды) в отраслевом разрезе применительно к перспективному периоду представлены в табл. 5-6.

44

Таблица 5

Дифференцированные коэффициенты фондоотдачи отраслей реального сектора, руб./руб., цены 1990 г. по вариантам

Отрасль Год прогнозного периода фя фс ф\

А i 2 3 4

Инерционный вариант

Электроэнергетика Базовый 0,146 0,223 0,146

3-й 0,149 0,238 0,152

13-й 0,156 0,250 0,159

Нефтедобыча Базовый 0,102 0,183 0,102

3-й 0,098 0,177 0,094

13-й 0,082 0,168 0,073

Нефтепереработка Базовый 1,231 1,296 1,231

3-й 1,211 1,283 1,177

13-й 0,958 1,082 0,788

Газовая промышленность Базовый 0,704 0,787 0,704

3-й 0,694 0,776 0,686

13-й 0,600 0,702 0,560

Угольная промышленность Базовый 0,369 0,749 0,369

3-й 0,397 0,783 0,423

13-й 0,613 0,876 0,711

Черная металлургия Базовый 0,340 0,695 0,340

3-й 0,360 0,832 0,403

13-й 0,400 0,948 0,430

Цветная металлургия Базовый 0,549 0,882 0,549

3-й 0,565 0,921 0,585

13-й 0,658 1,022 0,706

Химия и нефтехимия Базовый 0,662 0,905 0,662

3-й 0,755 1,147 0,820

13-й 1,287 1,562 1,439

Машиностроение Базовый 0,894 1,096 0,894

3-й 0,964 1,437 1,031

13-й 1,340 2,066 1,482

Лесная промышленность Базовый 0,635 0,799 0,635

3-й 0,691 0,953 0,754

13-й 0,985 1,250 1,105

Промышленность стройматериалов Базовый 0,561 0,949 0,561

3-й 0,652 1,147 0,721

13-й 1,079 1,396 1,214

Легкая промышленность Базовый 1,143 0,904 1,143

3-й 1,171 1,001 1,195

13-й 1,387 1,356 1,471

Пищевая промышленность Базовый 1,640 3,107 1,640

3-й 1,829 3,467 2,056

13-й 2,613 3,954 2,976

Строительство Базовый 0,657 1,287 0,657

3-й 0,889 1,963 1,097

13-й 2,217 2,944 2,663

45

Продолжение табл. 5

А i 2 3 4

Сельское хозяйство Базовый 0,464 0,908 0,464

3-й 0,486 1,032 0,505

13-й 0,660 1,501 0,739

Транспорт и связь Базовый 0,110 0,152 0,110

3-й 0,123 0,177 0,134

13-й 0,173 0,211 0,190

Инновационный вариант

Электроэнергетика Базовый 0,146 0,223 0,146

3-й 0,150 0,242 0,156

13-й 0,170 0,269 0,178

Нефтедобыча Базовый 0,102 0,183 0,102

3-й 0,101 0,182 0,099

13-й 0,086 0,176 0,080

Нефтепереработка Базовый 1,231 1,297 1,231

3-й 1,230 1,325 1,229

13-й 1,037 1,206 0,940

Газовая промышленность Базовый 0,704 0,788 0,704

3-й 0,698 0,794 0,694

13-й 0,596 0,732 0,562

Угольная промышленность Базовый 0,369 0,749 0,369

3-й 0,416 0,819 0,457

13-й 0,685 0,886 0,779

Черная металлургия Базовый 0,340 0,695 0,340

3-й 0,371 0,874 0,435

13-й 0,485 1,138 0,548

Цветная металлургия Базовый 0,549 0,882 0,549

3-й 0,583 0,984 0,624

13-й 0,694 1,076 0,739

Химия и нефтехимия Базовый 0,662 0,905 0,662

3-й 0,793 1,193 0,882

13-й 1,625 1,611 1,785

Машиностроение Базовый 0,894 1,096 0,894

3-й 1,043 1,488 1,179

13-й 2,290 2,808 2,584

Лесная промышленность Базовый 0,636 0,799 0,636

3-й 0,712 0,972 0,796

13-й 1,196 1,323 1,337

Промышленность стройматериалов Базовый 0,561 0,949 0,561

3-й 0,677 1,161 0,763

13-й 1,322 1,403 1,463

Легкая промышленность Базовый 1,143 0,904 1,143

3-й 1,207 1,022 1,262

13-й 1,844 1,722 2,011

Пищевая промышленность Базовый 1,640 3,107 1,640

3-й 1,886 3,546 2,179

13-й 2,969 4,025 3,341

46

Окончание табл. 5

А i 2 3 4

Строительство Базовый 0,659 1,289 0,659

3-й 1,066 2,074 1,417

13-й 4,070 3,066 4,636

Сельское хозяйство Базовый 0,464 0,909 0,464

3-й 0,510 1,076 0,548

13-й 0,941 1,895 1,083

Транспорт и связь Базовый 0,110 0,152 0,110

3-й 0,122 0,177 0,133

13-й 0,157 0,197 0,166

Таблица 6

Дифференцированные коэффициенты материалоемкости (в расчете на основные фонды) отраслей реального сектора, руб./руб., цены 1990 г. (по вариантам)

Отрасль Год прогнозного периода Рн Рс РЛн

А 1 2 3 4

Инерционный вариант

Электроэнергетика Базовый 0,057 0,086 0,057

3-й 0,058 0,090 0,059

13-й 0,059 0,091 0,059

Нефтедобыча Базовый 0,029 0,055 0,029

3-й 0,028 0,053 0,027

13-й 0,024 0,051 0,022

Нефтепереработка Базовый 0,555 0,729 0,555

3-й 0,554 0,745 0,553

13-й 0,434 0,649 0,353

Газовая промышленность Базовый 0,428 0,472 0,428

3-й 0,424 0,469 0,420

13-й 0,365 0,423 0,340

Угольная промышленность Базовый 0,280 0,510 0,280

3-й 0,288 0,505 0,296

13-й 0,423 0,563 0,485

Черная металлургия Базовый 0,179 0,443 0,179

3-й 0,190 0,525 0,215

13-й 0,206 0,571 0,218

Цветная металлургия Базовый 0,357 0,513 0,357

3-й 0,352 0,486 0,346

13-й 0,376 0,513 0,389

Химия и нефтехимия Базовый 0,335 0,383 0,335

3-й 0,364 0,436 0,384

13-й 0,593 0,614 0,658

47

Продолжение табл. 6

А i 2 3 4

Машиностроение Базовый 0,350 0,527 0,350

3-й 0,386 0,686 0,420

13-й 0,602 1,047 0,684

Лесная промышленность Базовый 0,391 0,452 0,391

3-й 0,406 0,474 0,423

13-й 0,553 0,622 0,612

Промышленность стройматериалов Базовый 0,286 0,527 0,286

3-й 0,340 0,643 0,380

13-й 0,592 0,790 0,672

Легкая промышленность Базовый 0,596 0,424 0,596

3-й 0,604 0,442 0,611

13-й 0,682 0,570 0,713

Пищевая промышленность Базовый 1,579 3,232 1,579

3-й 1,730 3,494 1,912

13-й 2,497 3,970 2,852

Строительство Базовый 0,260 0,502 0,260

3-й 0,353 0,748 0,436

13-й 0,937 1,180 1,134

Сельское хозяйство Базовый 0,191 0,362 0,191

3-й 0,201 0,418 0,209

13-й 0,277 0,623 0,311

Транспорт и связь Базовый 0,021 0,031 0,021

3-й 0,023 0,034 0,024

13-й 0,028 0,038 0,030

Инновационный вариант

Электроэнергетика Базовый 0,057 0,086 0,057

3-й 0,058 0,092 0,060

13-й 0,062 0,096 0,063

Нефтедобыча Базовый 0,029 0,055 0,029

3-й 0,028 0,054 0,028

13-й 0,024 0,052 0,023

Нефтепереработка Базовый 0,555 0,729 0,555

3-й 0,553 0,732 0,550

13-й 0,506 0,703 0,482

Газовая промышленность Базовый 0,428 0,472 0,428

3-й 0,424 0,473 0,421

13-й 0,362 0,436 0,341

Угольная промышленность Базовый 0,280 0,511 0,280

3-й 0,306 0,550 0,328

13-й 0,449 0,586 0,498

Черная металлургия Базовый 0,179 0,443 0,179

3-й 0,195 0,543 0,230

13-й 0,247 0,665 0,277

Цветная металлургия Базовый 0,357 0,513 0,357

3-й 0,359 0,527 0,361

13-й 0,339 0,510 0,331

Химия и нефтехимия Базовый 0,335 0,384 0,335

3-й 0,381 0,464 0,412

13-й 0,727 0,638 0,794

48

Окончание табл. 6

А i 2 3 4

Машиностроение Базовый 0,350 0,527 0,350

3-й 0,423 0,696 0,490

13-й 1,076 1,386 1,230

Лесная промышленность Базовый 0,391 0,452 0,391

3-й 0,412 0,488 0,434

13-й 0,574 0,606 0,622

Промышленность стройматериалов Базовый 0,286 0,527 0,286

3-й 0,346 0,633 0,391

13-й 0,697 0,764 0,774

Легкая промышленность Базовый 0,596 0,424 0,596

3-й 0,619 0,439 0,638

13-й 0,888 0,735 0,958

Пищевая промышленность Базовый 1,579 3,232 1,579

3-й 1,823 3,656 2,112

13-й 2,948 4,154 3,335

Строительство Базовый 0,261 0,502 0,261

3-й 0,410 0,777 0,538

13-й 1,540 1,150 1,752

Сельское хозяйство Базовый 0,191 0,362 0,191

3-й 0,211 0,441 0,228

13-й 0,398 0,795 0,459

Транспорт и связь Базовый 0,021 0,031 0,021

3-й 0,023 0,036 0,025

13-й 0,025 0,037 0,025

При этом коэффициенты фондоотдачи и материалоемкости для «новых» фондов представлены двояким образом. А именно: коэффициенты фн, рн дают интегральную характеристику эффективности «новых» основных фондов, т.е. относятся к фондам, считающимися нарастающим итогом начиная с базового года прогноза; коэффициенты фЛн, рлн дают характеристику эффективности основных фондов, считающихся новыми соответственно в базовом, третьем и тринадцатом годах прогнозного периода (табл. 5-6).

Сравнение отраслевых показателей эффективности использования основных фондов, соответствующих отдельным вариантам, позволяет заключить следующее:

1) В части отраслей топливно-энергетического комплекса (ТЭК) оба прогнозных варианта предполагают в перспективном периоде снижение коэффициентов фондоотдачи (как применительно к новым, так и применительно к существующим элементам производственного аппарата) для нефтедобывающей, нефтеперерабатывающей и газовой промышленности. Электроэнергетическая отрасль характеризуется относительно умеренным рос-

49

том коэффициентов фондоотдачи: эффективность фондов, вводимых в эксплуатацию в прогнозном периоде, должна возрасти на 9% по инерционному варианту и на 17% - по инновационному. Наибольший рост эффективности использования основных фондов предполагается в угольной промышленности - здесь уровень фондоотдачи новых фондов должен составить в зависимости от варианта 166-185% по отношению к базовому году.

2) В отраслях, производящих конструкционные материалы (черная и цветная металлургия, лесная промышленность, а также промышленность строительных материалов) прогнозные варианты предполагают значительный рост фондоотдачи как новых, так и созданных ранее элементов производственного аппарата. При этом наиболее значительное увеличение фондоотдачи прогнозируется в промышленности строительных материалов. Согласно результатам расчетов, уровень фондоотдачи новых фондов в 13-м году прогнозного периода должен возрасти в отрасли в 1,95-2,35 раза по отношению к базовому году (в зависимости от варианта); уровень эффективности использования ранее созданных основных фондов должен возрасти примерно в 1,5 раза.

3) Чрезвычайно высокий рост уровня эффективности производственного аппарата предусматривается в строительстве: уровень фондоотдачи новых фондов должен составить к концу прогнозного периода (по отношению к базовому году) 340 и 618% по инерционному и инновационному вариантам соответственно.

4) В машиностроительном и химическом комплексах прогнозные проектировки предусматривают как существенный рост эффективности новых фондов, так и рост коэффициентов фондоотдачи сохраняемых на прогнозный период элементов ранее созданного производственного аппарата. При этом по результатам проведенных расчетов в машиностроительном комплексе в рамках инерционного варианта предполагается, что рост эффективности «старых» фондов будет даже превосходить масштабы увеличения фондоотдачи вновь вводимых фондов.

5) В отраслях аграрно-промышленного комплекса (АПК) - легкой и пищевой промышленности, а также сельском хозяйстве - как инерционный, так и инновационный прогнозные варианты предполагают рост эффективности использования не только вновь вводимых основных фондов, но и значительное увеличение коэффициентов фондоотдачи «старых» элементов производственного аппа-

50

рата. В частности, в соответствии с проектировками инновационного варианта уровень фондоотдачи сохраняемых в прогнозном периоде «старых» основных фондов должен составить 190% - для легкой промышленности и 208% - для сельского хозяйства.

6) В транспортном комплексе в соответствии с прогнозными вариантами также должен происходить рост эффективности как новых, так и уже существующих основных фондов. Вместе с тем в данной отрасли, в отличие от большинства других, требования к масштабам роста уровня фондоотдачи в рамках инновационно -го варианта оказываются менее значительными в сравнении с инерционным вариантом.

В целом следует констатировать, что как инерционный, так и инновационный варианты предполагают чрезвычайно высокие требования к эффективности использования производственного аппарата в большинстве отраслей реального сектора в прогнозном периоде. Так, по результатам проведенных расчетов оказывается, что в прогнозные материалы Минэкономразвития заложено (в явном или неявном виде) предположение о возможности кардинального изменения динамики фондоемкости выпуска в реальном секторе (за исключением трех отраслей ТЭК). Вместе с тем, по результатам проведенных исследований [19], на протяжении ретроспективного периода в отраслях реального сектора сформировалась принципиально иная тенденция - тенденция к снижению среднеотраслевых показателей фондоотдачи, обусловленная различиями в уровне эффективности «новых» и «старых» элементов производственного аппарата, причем указанная тенденция носит ярко выраженный долговременный характер. Это означает, что даже если допустить возможность роста уровня фондоотдачи новых основных фондов в прогнозном периоде в соответствии с данными, представленными в табл. 5, изменение уровня эффективности «старых» фондов, вообще говоря, должно быть существенно иным по сравнению с результатами представленных выше расчетов. А именно: при прочих равных условиях фондоотдача сохраняемых на протяжении прогнозного периода «старых» основных фондов должна была бы снижаться в силу сказанного выше. Соответственно рост уровня фондоотдачи «старых» фондов в прогнозном периоде оказывается тождественным предположению о росте коэффициента загрузки производственных мощностей в реальном секторе экономики. При описании

51

системы прогнозно-аналитических расчетов, базирующейся на дифференцированном представлении технологии производства (см. выше), отмечалось, что проведение прогнозных расчетов предполагает в общем случае нормативное задание ряда структурных параметров, одним из которых является так называемый корректировочный коэффициент для фондоотдачи «старых» основных фондов. С учетом высказанных выше замечаний правомерно утверждать, что отношение коэффициента фондоотдачи «старых» фондов в прогнозном периоде к уровню этого коэффициента в базовом году как раз и задает нижнюю границу упомянутого поправочного коэффициента, т.е. позволяет определить минимальные требования к росту уровня использования производственной мощности рассматриваемых отраслей. Соответствующие данные приведены в табл. 7.

Таблица 7

Потенциально необходимые темпы изменения уровня использования производственных мощностей в конечном году прогнозного периода, %

Отрасль Инерционный вариант Инновационный вариант

Электроэнергетика 112,0 119,5

Нефтедобыча 91,7 96,1

Нефтепереработка 83,5 93,0

Газовая промышленность 89,2 93,0

Угольная промышленность 166,2 118,3

Черная металлургия 136,5 163,8

Цветная металлургия 115,9 122,0

Химия и нефтехимия 172,6 178,0

Машиностроение 188,5 256,1

Лесная промышленность 156,5 165,5

Промышленность стройматериалов 147,1 147,9

Легкая промышленность 150,0 190,6

Пищевая промышленность 127,3 129,6

Строительство 228,7 237,9

Сельское хозяйство 165,3 208,5

Транспорт и связь 138,8 129,5

Анализ табл. 7 позволяет заключить, что вытекающие из прогнозных проектировок Минэкономразвития России требования к росту уровня использования производственных мощностей не могут быть реализованы для целого ряда отраслей. Это относится, прежде всего, к строительству, химической и лесной промышленности, машиностроению и сельскому хозяйству: в обоих прогнозных

52

вариантах необходимый рост уровня использования «старого» производственного аппарата составляет от 1,65 до 2,4 раз. Вместе с тем уровень использования производственных мощностей в наиболее значимых производствах химической промышленности в настоящее время превышает 60%, в машиностроении - 55%; в строительстве даже в кризисные 1990-е годы уровень использования производственного потенциала составлял порядка 50%. Применительно к сельскому хозяйству официальная статистика уровня использования производственного потенциала не разрабатывается, однако на протяжении последнего двадцатилетия имело место существенное сокращение машинного парка сельскохозяйственной техники, сопровождавшееся ростом нагрузки (объема сельхозработ) на каждую единицу тракторов и других сельскохозяйственных машин. Для лесной промышленности минимально необходимый рост уровня использования производственного потенциала также представляется чрезмерным (в особенности это относится к инновационному варианту), поскольку уже в середине 2000-х годов коэффициент использования производственных мощностей превысил 70%.

Наряду с коэффициентами фондоотдачи, дифференцированными по «новым» и «старым» элементам производственного аппарата, результатом прогнозных расчетов выступают также технологические коэффициенты, характеризующие отраслевые показатели удельных материальных затрат (в расчете на применяемые основные фонды); эти коэффициенты в разрезе прогнозных вариантов приведены в табл. 6. Соотнесение указанных коэффициентов с коэффициентами фондоотдачи позволяет оценить тенденции изменения отраслевых показателей материалоемкости в прогнозном периоде. При этом представленные в табл. 8 коэффициенты материалоемкости по «новой» технологии для каждой отрасли также представлены двумя показателями: сн характеризует уровень материалоемкости продукции, получаемой с фондов, считающихся накопленным итогом начиная с базового года, а сЛн характеризует уровень материалоемкости продукции, производимой на фондах, введенных в действие соответственно в базовом, третьем и тринадцатом годах прогнозного периода.

А именно: коэффициенты фн, рн дают интегральную характеристику эффективности «новых» основных фондов, т.е. относятся к фондам, считающимися нарастающим итогом начиная с базового года прогноза; коэффициенты фЛн, рЛн дают характеристику эффек-

53

тивности основных фондов, считающихся новыми соответственно в базовом, третьем и тринадцатом годах прогнозного периода.

Таблица 8

Дифференцированные коэффициенты материалоемкости (в расчете на валовой выпуск) отраслей реального сектора, руб./руб., в ценах 1990 г. (по вариантам)

Отрасль Год прогнозного периода Он сс сДн

А i 2 3 4

Инерционный вариант

Электроэнергетика Базовый 0,3935 0,3873 0,3935

3-й 0,3899 0,3781 0,3860

13-й 0,3770 0,3652 0,3712

Нефтедобыча Базовый 0,2876 0,3003 0,2876

3-й 0,2867 0,2992 0,2856

13-й 0,2929 0,3018 0,2979

Нефтепереработка Базовый 0,4506 0,5625 0,4506

3-й 0,4577 0,5805 0,4702

13-й 0,4533 0,6002 0,4486

Газовая промышленность Базовый 0,6086 0,5990 0,6086

3-й 0,6104 0,6048 0,6118

13-й 0,6079 0,6025 0,6065

Угольная промышленность Базовый 0,7596 0,6816 0,7596

3-й 0,7255 0,6444 0,6991

13-й 0,6906 0,6425 0,6818

Черная металлургия Базовый 0,5254 0,6377 0,5254

3-й 0,5283 0,6315 0,5336

13-й 0,5151 0,6027 0,5067

Цветная металлургия Базовый 0,6502 0,5817 0,6502

3-й 0,6225 0,5273 0,5908

13-й 0,5723 0,5016 0,5513

Химия и нефтехимия Базовый 0,5067 0,4238 0,5067

3-й 0,4818 0,3797 0,4679

13-й 0,4605 0,3931 0,4573

Машиностроение Базовый 0,3918 0,4812 0,3918

3-й 0,4002 0,4773 0,4070

13-й 0,4490 0,5069 0,4611

Лесная промышленность Базовый 0,6155 0,5658 0,6155

3-й 0,5878 0,4976 0,5617

13-й 0,5608 0,4975 0,5539

Промышленность стройматериалов Базовый 0,5106 0,5555 0,5106

3-й 0,5211 0,5603 0,5273

13-й 0,5489 0,5658 0,5536

Легкая промышленность Базовый 0,5216 0,4693 0,5216

3-й 0,5158 0,4417 0,5111

13-й 0,4919 0,4208 0,4844

54

Продолжение табл. 8

А i 2 3 4

Пищевая промышленность Базовый 0,9630 1,0403 0,9630

3-й 0,9461 1,0078 0,9299

13-й 0,9556 1,0041 0,9583

Строительство Базовый 0,3965 0,3900 0,3965

3-й 0,3968 0,3811 0,3970

13-й 0,4228 0,4008 0,4257

Сельское хозяйство Базовый 0,4114 0,3980 0,4114

3-й 0,4129 0,4050 0,4141

13-й 0,4192 0,4150 0,4211

Транспорт и связь Базовый 0,1932 0,2072 0,1932

3-й 0,1848 0,1936 0,1782

13-й 0,1609 0,1791 0,1558

Инновационный вариант

Электроэнергетика Базовый 0,3935 0,3873 0,3935

3-й 0,3891 0,3793 0,3846

13-й 0,3642 0,3588 0,3563

Нефтедобыча Базовый 0,2875 0,3003 0,2875

3-й 0,2829 0,2945 0,2773

13-й 0,2838 0,2951 0,2844

Нефтепереработка Базовый 0,4506 0,5621 0,4506

3-й 0,4493 0,5522 0,4473

13-й 0,4876 0,5827 0,5128

Газовая промышленность Базовый 0,6086 0,5989 0,6086

3-й 0,6078 0,5966 0,6071

13-й 0,6072 0,5953 0,6069

Угольная промышленность Базовый 0,7596 0,6820 0,7596

3-й 0,7352 0,6715 0,7182

13-й 0,6549 0,6608 0,6400

Черная металлургия Базовый 0,5254 0,6375 0,5254

3-й 0,5262 0,6215 0,5277

13-й 0,5104 0,5838 0,5045

Цветная металлургия Базовый 0,6501 0,5818 0,6501

3-й 0,6155 0,5349 0,5797

13-й 0,4888 0,4739 0,4484

Химия и нефтехимия Базовый 0,5066 0,4239 0,5066

3-й 0,4805 0,3893 0,4672

13-й 0,4473 0,3962 0,4445

Машиностроение Базовый 0,3919 0,4810 0,3919

3-й 0,4059 0,4676 0,4157

13-й 0,4697 0,4937 0,4758

Лесная промышленность Базовый 0,6153 0,5659 0,6153

3-й 0,5784 0,5026 0,5457

13-й 0,4803 0,4584 0,4650

Промышленность стройматериалов Базовый 0,5105 0,5553 0,5105

3-й 0,5119 0,5450 0,5126

13-й 0,5272 0,5447 0,5287

Легкая промышленность Базовый 0,5216 0,4693 0,5216

3-й 0,5124 0,4293 0,5053

13-й 0,4815 0,4268 0,4767

55

Окончание табл. 8

А i 2 3 4

Пищевая промышленность Базовый 0,9630 1,0403 0,9630

3-й 0,9664 1,0309 0,9695

13-й 0,9929 1,0319 0,9981

Строительство Базовый 0,3963 0,3898 0,3963

3-й 0,3847 0,3745 0,3800

13-й 0,3783 0,3750 0,3780

Сельское хозяйство Базовый 0,4114 0,3981 0,4114

3-й 0,4144 0,4103 0,4166

13-й 0,4225 0,4197 0,4238

Транспорт и связь Базовый 0,1932 0,2073 0,1932

3-й 0,1887 0,2021 0,1850

13-й 0,1578 0,1873 0,1518

Прогнозная динамика материалоемкости, как следует из данных табл. 8, обладает рядом принципиальных отличий по сравнению с динамикой фондоотдачи:

1) существенно меньшие масштабы изменения уровня материалоемкости в отраслях реального сектора в течение прогнозного периода;

2) на фоне общего (в целом по реальному сектору экономики) снижения уровня материалоемкости необходимо констатировать рост материалоемкости машиностроения (по обоим прогнозным вариантам);

3) на протяжении прогнозного периода практически во всех отраслях имеет место сближение уровней материалоемкости по новой и базовой технологиям; лишь применительно к таким отраслям, как цветная металлургия и транспорт, правомерно говорить о нарастании различий между базовой и новой технологиями в плане уровня текущей материалоемкости.

Расчет перспективной динамики среднеотраслевых коэффициентов текущей материалоемкости, как было указано ранее, был осуществлен при помощи МКЗ и опирался исключительно на экзогенно заданную динамику валовых выпусков отраслей реального сектора, т.е. не был как-либо связан с прогнозом изменения основных фондов. Именно данное обстоятельство и определило специфические особенности технологических изменений, фиксируемые в анализируемых прогнозных вариантах - исключительно быстрое (в сравнении с ретроспективным периодом) изменение коэффициентов фондоотдачи при гораздо менее значительном по масштабам изменении коэффициентов удельных материальных

56

затрат. Под углом зрения тенденций изменения технологических коэффициентов, имевших место в ретроспективном периоде, правомерно сделать вывод о том, что достижение желаемого (с точки зрения прогнозных материалов Минэкономразвития) состояния отечественной экономики предполагает весьма специфический тип технологических изменений, не имеющий преемственности по отношению к характеру сдвигов в технологических коэффициентах в последние 10-15 лет. Характер и масштабы изменений в эффективности использования основных производственных фондов, предполагаемые в перспективном периоде, также существенно отличаются и от тенденций изменения эффективности использования производственного аппарата, имевших место на протяжении 1980-х годов.

2.3. Оценка темпов технологических изменений в реальном секторе в рамках инерционного и инновационного прогнозных вариантов

Как было показано в [3], обобщающая оценка прогнозной динамики эффективности производства, или оценка темпов «технического прогресса», предполагает использование аппарата производственных функций (ПФ).

В соответствии с результатами проведенных исследований макроэкономическая (отраслевая) ПФ, описывающая связь выпуска и производственных ресурсов, должна иметь следующий вид:

X= A(MJXt ,M2JXtMnt/Xt)F(Kt , Lt ), (2.1)

где Xt - объем выпуска; Kt - объем используемых основных фондов (основного капитала); Lt - численность занятых в отрасли; MJXt , M2/Xt ...; MnJXt - коэффициенты текущих материальных затрат, используемых в процессе производства; A - некоторая функция коэффициентов текущих материальных затрат; t - временной индекс; n - общее число учитываемых в модели видов текущих затрат.

Из теоретических требований следует также, что функция F(«) должна быть линейно-однородной по переменным K, L.

Логарифмическое дифференцирование выражения (2.1) позволяет перейти к темповой записи ПФ:

xrlt=at(kt-lt)+I.Vitmit+fit, (2.2)

где xt=/n(Xt/Xt_i), kt,=ln(Kt/Kt-1); lt=ln(Lt/Lt-1) - логарифмические темпы изменения (разности натуральных логарифмов соответствующих величин за последовательные годы) выпуска, основного

57

капитала и труда; mit=ln(MiJX)- ln(Mit_1/Xt_1) - разности логарифмов соответствующих коэффициентов текущих затрат; a,vi р -структурные коэффициенты модели, которые должны быть численно определены на эмпирических данных.

В общем случае структурные коэффициенты a,Vj р уравнения (2.2) являются переменными во времени величинами.

Темп технологических изменений, или темп «технического прогресса», определяется из (2.2) как (в дальнейшем индекс t опускается)

X= x -a(k-l) = a(x -k) +(l-a )(x-l),

т.е. X представляет собой линейную комбинацию темпов изменения частных показателей эффективности - фондоотдачи (x-k) и производительности труда (x-l).

Таким образом, для расчета прогнозных значений X в данном случае нет необходимости использовать явное представление Х=Е vmi+р .

Оценки отраслевых темпов изменения выпуска и их составляющих - динамики производственных ресурсов и темпов «технического прогресса» представлены в табл. 9. Здесь также приведены относительные данные, характеризующие вклад темпа технологических изменений в темпы роста отраслевых выпусков, или показатели «доли интенсивных факторов» (по терминологии А.И. Анчишкина [17-18]). Как можно видеть, в большинстве отраслей технологические изменения являются основным фактором расширения производства, намного превосходя вклад ресурсной составляющей; более того, для ряда отраслей доля интенсивных факторов превосходит 100% вследствие отрицательной динамики сводного показателя производственных ресурсов.

Оценки темпов технологических изменений, или что то же самое, темпов изменения эффективности производства, приведенные выше, базируются на сопоставлении темпов роста выпуска продукции (напомним, что в рамках рассматриваемых прогнозных вариантов эти последние являются экзогенно заданными) и темпов изменения ресурсов основных фондов и труда, применяемых в отраслях реального сектора. Наличие прогнозных данных о динамике межотраслевых связей позволяет сформировать оценку вероятных темпов «технического прогресса» исходя из динамики коэффициентов текущих материальных затрат. Для этого необходимо знать величины структурных коэффициентов^}, фигурирующих в соотношении (2.2).

58

Таблица 9

Характеристика темпов и факторов динамики отраслей реального сектора (среднегодовые показатели), %

(по вариантам)

Отрасль Год прогнозного периода Темпы изменения валового выпусках Темпы изменения производительности труда И) Темпы изменения фондоотдачи (х-к) Ресурсная компонента темпов изменения выпуска /■ = а&+(1-а)1 Темпы «технического прогресса» Х= a (x-k) -Kl-aXx-l) Доля интенсивных факторов (\/х)

А 1 2 3 4 5 6 7

Инерционный вариант

Электроэнергетика 1-й -3-й г. 3,39 2,64 2,76 0,68 2,72 80,1

4-й - 13-й г. 1,86 1,97 1,65 0,08 1,78 95,6

Нефтедобыча 1-й-3-й г. 0,70 -1,40 -0,30 1,41 -0,71 -101,7

4-й - 13-й г. 0,14 -0,33 -0,21 0,40 -0,26 -180,7

Нефтепереработка 1-й-3-й г. 3,05 1,10 2,00 1,44 1,61 52,7

4-й- 13-й г. 0,47 -0,24 0,19 0,47 0,00 0,7

Газовая промышленность 1-й - 3-й г. 2,89 2,87 2,06 0,53 2,36 81,5

4-й- 13-й г. 1,55 2,73 1,24 -0,24 1,78 115,3

Угольная промышленность 1-й - 3-й г. 0,90 -0,22 0,50 0,77 0,13 14,4

4-й- 13-й г. 2,26 2,46 2,05 0,00 2,26 99,9

Черная металлургия 1-й - 3-й г. 5,82 7,06 5,54 -0,57 6,39 109,7

4-й- 13-й г. 0,68 3,16 0,64 -1,37 2,05 301,8

Цветная металлургия 1-й - 3-й г. 2,00 1,80 1,68 0,26 1,74 87,2

4-й- 13-й г. 2,27 3,16 2,07 -0,38 2,66 116,9

Химия и нефтехимия 1-й - 3-й г. 8,65 9,20 8,07 -0,04 8,69 100,4

4-й- 13-й г. 6,84 8,06 6,61 -0,56 7,40 108,2

Продолжение табл. 9

А 1 2 3 4 5 6 7

Машиностроение 1-й-3-й г. 8,79 10,62 8,73 -1,03 9,82 111,7

4-й- 13-й г. 3,89 7,14 3,84 -1,85 5,74 147,6

Лесная промышленность 1-й-3-й г. 6,73 6,25 6,17 0,52 6,21 92,3

4-й- 13-й г. 4,94 4,93 4,76 0,09 4,85 98,3

Промышленность стройматериалов 1-й-3-й г. 8,46 7,46 7,73 0,87 7,59 89,7

4-й - 13-й г. 5,60 4,91 5,31 0,50 5,10 91,0

Легкая промышленность 1-й-3-й г. 4,58 3,22 4,33 0,83 3,75 81,8

- 4-й - 13-й г. 3,74 2,72 3,72 0,54 3,19 85,4

Пищевая промышленность 1-й-3-й г. 4,62 4,00 3,94 0,65 3,97 86,0

4-й- 13-й г. 3,82 4,05 3,53 0,00 3,82 99,9

Строительство 1-й-3-й г. 12,77 13,63 13,01 -0,61 13,38 104,8

4-й- 13-й г. 4,61 5,91 4,58 -0,77 5,39 116,7

Сельское хозяйство 1-й - 3-й г 1,90 4,12 2,30 -1,35 3,26 171,3

4-й- 13-й г 1,39 5,07 1,48 -1,97 3,37 241,6

Транспорт и связь 1-й-3-й г 7,81 5,81 6,63 1,66 6,15 78,7

4-й - 13-й г 6,86 4,73 6,46 1,41 5,44 79,4

Инновационный вариант

Электроэнергетика 1-й-3-й г. 3,96 3,10 3,34 0,72 3,24 81,8

4-й- 13-й г. 2,88 3,19 2,67 0,00 2,87 100,0

Нефтедобыча 1-й - 3-й г, 1,16 -1,08 0,16 1,46 -0,30 -26,0

4-й- 13-й г. 0,55 0,22 0,19 0,35 0,20 36,7

Нефтепереработка 1-й - 3-й г. 3,15 1,05 2,10 1,50 1,64 52,2

4-й- 13-й г. 2,23 1,39 1,95 0,53 1,70 76,4

Газовая промышленность 1-й-3-й г. 3,18 3,06 2,35 0,57 2,61 82,1

4-й- 13-й г. 2,19 3,87 1,88 -0,42 2,61 119,2

Угольная промышленность 1-й-3-й г. 3,46 2,20 3,07 0,84 2,62 75,7

4-й- 13-й г. 2,47 2,70 2,26 -0,01 2,49 100,5

Черная металлургия 1-й-3-й г. 6,81 7,96 6,52 -0,52 7,33 107,6

4-й- 13-й г. 1,99 5,25 1,95 -1,80 3,80 190,5

Окончание табл. 9

Как было показано в [2-3], непосредственная оценка параметров уравнения типа (2.2) на макроэкономических и отраслевых данных, как правило, затруднена вследствие того, что число коэффициентов текущих материальных затрат, которое должно быть учтено в модели типа (2.2), достаточно велико. Это, в свою очередь, не позволяет произвести оценку параметров уравнений типа (2.2) стандартными статистическими методами (например, методом наименьших квадратов). В этих условиях практически реализуемый метод оценивания модели типа (2.2) - замена исходной совокупности показателей темпов изменения коэффициентов материальных затрат их «свертками» - линейными комбинациями, исчисляемыми при помощи метода главных компонент, и использование небольшого числа главных компонент при статистическом оценивании уравнений типа (2.2). В этом случае оцениванию подвергается регрессионное уравнение следующего вида:

x:-/=a(£-/)+Ipg+p+s, (2.3)

в котором, в отличие от (2.2), вместо первичных показателей {mi} используются главные компоненты, образованные из этих переменных; через в обозначена случайная ошибка уравнения.

Как было показано при изложении результатов оценивания макроэкономической ПФ [3], статистически удовлетворительное описание отчетных данных в рамках модели (2.3) достигается при использовании двух главных компонент (при том, что исходные данные о материальных затратах представлены пятнадцатью коэффициентами); при этом р в выражении (2.3) принимает нулевое значение.

После того, как найдены значения коэффициентов {pi}, может быть произведено вычисление оценок коэффициентов {vj для исходного уравнения типа (2.2), поскольку, как уже было сказано, главные компоненты являются линейными комбинациями исходных данных о динамике коэффициентов затрат. В табл. 10 представлены значения коэффициентов эластичности выпуска по отдельным коэффициентам текущих материальных затрат, определенные указанным выше способом для макроэкономической ПФ применительно к базисному периоду.

В соответствии с приведенными оценками, наибольшее влияние на темпы «технического прогресса» оказывает снижение коэффициентов затрат топливно-энергетических отраслей и рост коэффициентов затрат химической промышленности и машино-

62

строения; также значим эффект снижения затрат сельскохозяйственного происхождения.

Таблица 10

Коэффициенты эластичности, определяющие зависимость темпа технологических изменений от темпов изменения отраслевых показателей текущей материалоемкости для макроэкономической ПФ

Показатели текущей материалоемкости по отраслевому происхождению Коэффициент эластичности v-

Электроэнергетика -0.318

Нефтедобыча -0.230

Нефтепереработка -0.203

Газовая промышленность -0.249

Угольная промышленность -0.236

Черная металлургия 0.036

Цветная металлургия 0.023

Химия и нефтехимия 0.170

Машиностроение и металлообработка 0.288

Лесная промышленность 0.004

Промышленность стройматериалов 0.030

Легкая промышленность 0.033

Пищевая промышленность -0.030

Прочие отрасли промышленности 0.017

Сельское хозяйство -0.165

Расчет прогнозных темпов «технического прогресса» для реального сектора в соответствии с формулой:

X*=^vm-, , (2.4)

в которой используются отраслевые коэффициенты эластичности {v;} из табл. 10, позволяет сделать вывод, что для инерционного варианта альтернативные оценки темпа технологических изменений достаточно близки; вместе с тем применительно к инновационному варианту можно констатировать, что оценка X = a(x-k) +(1-a)(x-/), на протяжении прогнозного периода существенно превосходит по величине оценку X* (табл. 11).

Таким образом, в рамках инерционного варианта динамика частных показателей эффективности производственных ресурсов фондов и труда, с одной стороны, и динамика текущих материальных затрат - с другой, могут рассматриваться как приближенно взаимосогласованные, тогда как в рамках инновационного варианта такая согласованность отсутствует.

63

Таблица 11

Альтернативные оценки темпов «технического прогресса» для прогнозных вариантов (среднегодовые темпы изменения), %

Показатель X X*

Инерционный вариант

1-й - 3-й г 6,61 6,47

4-й - 13-й г 3,20 2,81

В целом за прогнозный период 3,99 3,65

Инновационный вариант

1-й - 3-й г 7,91 5,83

4-й - 13-й г 5,71 3,17

В целом за прогнозный период 6,22 3,79

Подчеркнем: что данный результат не означает, что инерционный вариант следует рассматривать как более реалистичный в сравнении с инновационным вариантом. Речь идет о том, что инновационный вариант не только предполагает чрезвычайно высокую «нагрузку» на эффективность производственных ресурсов, но и изменение сложившегося в базисном периоде механизма взаимосвязи динамики отдельных показателей ресурсоемкости с показателями темпов экономического роста.

2.4. Альтернативный вариант экономической динамики: технологически достижимые темпы экономического роста

С учетом выявленных противоречий, свойственных рассмотренным выше прогнозным вариантам, целесообразно изменить отдельные посылки, исходя из которых были получены количественные и структурные характеристики реального сектора. А именно: к анализу прогнозной перспективы можно подойти следующим образом.

Правомерно выдвинуть предположение, что объемы валовых выпусков отраслей реального сектора, структура межотраслевых связей, а также масштабы капиталовложений и численность занятых (т. е. производственные ресурсы и выпуск), соответствующие проектировкам Минэкономразвития в последнем, 13-м году прогнозной перспективы, можно рассматривать в качестве некоего «эталонного» состояния реального сектора, которое должно быть реализовано в прогнозном периоде. Сама же длительность этого периода должна определяться из требования X*= X, т.е. совпаде-

64

ния прогнозных оценок темпов технологических изменений, получаемых двумя различными методами, описанными ранее.

Последствия увеличения срока достижения условий конечного года рассмотренных выше прогнозных вариантов по объемам и структуре производства, а также объемам инвестиций выражаются в: 1) снижении среднегодовых темпов увеличения капиталовложений и основных фондов; 2) снижении среднегодовых темпов роста конечного спроса и темпов «технического прогресса»; 3) росте к концу прогнозного периода доли «новых» основных фондов (т.е. фондов, вводимых в эксплуатацию на протяжении прогнозного периода) в общем объеме применяемых основных фондов по сравнению с исходным 13-летним периодом; 4) повышенного абсолютного объема основного капитала, функционирующего в реальном секторе в последнем году прогнозного периода. В совокупности условия 3) и 4) предопределяют снижение требований к уровню эффективности использования производственного аппарата по мере удлинения прогнозного периода.

В качестве «эталонного» состояния экономики в данном случае далее будет рассматриваться последний год прогнозного периода инновационного варианта, как в наибольшей мере отвечающего решению наиболее насущных (в соответствии с установками Минэкономразвития) среднесрочных задач социального и экономического характера.

Результаты расчетов темпов роста конечного спроса реального сектора (х), динамики производственных ресурсов, а также альтернативных оценок темпов «технического прогресса», соответствующие прогнозным периодам различной длительности, представлены в табл. 12.

Таблица 12

Оценки параметров экономического роста для прогнозных периодов различной продолжительности (в среднем за период), %*

Длительность прогнозного периода х r 7 7 * iri х*

13 лет 7,28 1,02 6,22 3,79 24,4 10,6 4,81

18 лет 5,26 0,82 4,44 2,73 16,0 7,7 3,55

23 года 4,11 0,78 3,34 2,14 11,5 6,0 2,91

* В таблице приняты обозначения: х и х* альтернативные оценки темпов изменения конечного спроса; r=ak+(1-a)l — ресурсная компонента темпов конечного спроса; X и X*-альтернативные оценки темпов «технического прогресса»; in и in — альтернативные оценки темпов роста капиталовложений.

65

Данные табл. 12 позволяют заключить, что по мере увеличения длительности периода достижения «эталонного» состояния реального сектора разрыв в значениях X* и X сокращается, но не исчезает даже при увеличении длины прогнозного периода на 10 лет. Это означает, что объемные характеристики конечного года прогнозного периода (валовые выпуски отраслей и соответствующие им масштабы конечного спроса) не соответствуют производственным возможностям, проистекающим из объема капиталовложений, направляемых на расширение производственного аппарата реального сектора.

В табл. 12 также приводятся оценки темпов наращивания капиталовложений (iH), обеспечивающих равенство альтернативных оценок темпов «технического прогресса» в рамках прогнозных периодов различной длительности. Как можно видеть, необходимые темпы увеличения инвестиций значительно превосходят темпы (/„), вытекающие из объема капиталовложений, соответствующего «эталонному» состоянию для последнего года прогнозного периода.

Таким образом, с технологической точки зрения «эталонное» состояние экономики в описанном выше понимании не может быть достигнуто даже при увеличении длины прогнозного периода. Вместе с тем проведенный анализ указывает и на главную проблему прогнозной перспективы - явную недостаточность предполагаемых темпов наращивания капиталовложений как источника обеспечения требуемого роста производства. Иными словами, достижение целей экономического развития (опять-таки в том виде, как эти цели понимаются в материалах Минэкономразвития) с необходимостью требует ускорения темпов роста производственных инвестиций.

Из данного вывода логически вытекает следующий метод анализа возникающей проблемной ситуации. Пусть технологическое состояние экономики (ее реального сектора), описываемое в терминах межотраслевых коэффициентов затрат, не может быть достигнуто при объемах производства, свойственных инновационному варианту. Однако, очевидно, что указанная совокупность коэффициентов затрат гипотетически может иметь место при совершенно различных объемах производства. Более того, именно отраслевая структура выпуска реального сектора в совокупности с системой межотраслевых коэффициентов затрат и выступают первичной характеристикой технологических особенностей экономики; сама же абсолютная величина валовых выпусков отраслей и конечного спроса являются при этом лишь характеристикой

66

масштабов экономической системы2. Соответственно развитие экономики в перспективном периоде правомерно исследовать и с точки зрения возможности достижения именно определенных структурных характеристик, включающих как систему коэффициентов затрат, так и отраслевую структуру производства. Темпы экономического роста и необходимые для обеспечения этого роста масштабы увеличения инвестиций выступают в таком случае производными, вторичными характеристиками.

Представленные в табл. 12 значения темпов роста конечного спроса x*, полученные как сумма темпов изменения ресурсной компоненты (ак +(1-а)/) и темпов «технического прогресса»

Х*=Уум,- , представляют собой оценки экономической динамики, обоснованные (или «технологически достижимые») как с точки зрения динамики производственных ресурсов, так и с точки зрения экономического эффекта технологических изменений (при заданных темпах наращивания инвестиций).

Определенные таким образом технологически достижимые темпы роста реального сектора безусловно существенно ниже в сравнении с показателями экономической динамики, вытекающими из проектировок инновационного варианта в его первоначальном виде. Вместе с тем достижение на 13-летнем перспективном периоде среднегодовых темпов прироста конечного спроса реального сектора на уровне 5% означает, что прогнозные масштабы производства, обоснованные с точки зрения ресурсных и технологических возможностей, увеличиваются в сравнении с базовым годом прогнозного периода в 1,9 раза, что представляется весьма значительным макроэкономическим результатом. Еще более существенно то, что при сделанных предположениях указанный рост почти на 80% обеспечивается за счет технологического фактора. Иными словами, в рамках 13-летней прогнозной перспективы оказывается принципиально возможным реализовать сценарий развития, радикально отличающийся от того, как складывалось функционирование реального сектора в период подъема производства (т.е. после 1998 г.), когда по существу

2 В рамкахМКЗ, использованной для генерирования коэффициентов прямых затрат межотраслевого баланса на основе информации о динамике отраслевых объемов производства, получаемое решение (т.е. искомые коэффициенты затрат) в решающей мере определялось именно изменениями в отраслевой структуре производства в прогнозном периоде по сравнению с базовым периодом [1; 4].

67

единственным фактором роста выступало повышение уровня использования производственных мощностей.

Рост производства в реальном секторе в 1,9 раза означает, что валовые выпуски отраслей и конечный спрос составляют более 70% (в конечном году периода) по сравнению с проектировками инновационного варианта. Таким образом, общий объем конечного спроса в технологически реализуемом варианте практически совпадает с масштабами производства по инерционному варианту прогноза.

В силу принятых исходных предположений в данном (технологически реализуемом) прогнозном варианте отраслевая структура валовых выпусков, а также значения коэффициентов текущих материальных затрат идентичны показателям инновационного варианта. Это в свою очередь означает, что все межотраслевые соотношения эффек-тивностных показателей технологически реализуемого варианта (т.е коэффициентов фондоотдачи, трудо- и материалоемкости) совпадают с пропорциями эффективностных показателей инновационного варианта. Сами же значения показателей эффективности технологически реализуемого варианта ниже аналогичных показателей инновационного варианта. Иными словами, различие в масштабах производства инновационного и технологически реализуемого вариантов - не что иное, как характеристика различий в уровне эффективности производства в реальном секторе для этих вариантов.

Итак, анализ инерционного и инновационного прогнозных вариантов, основывающихся на материалах Минэкономразвития, позволил сформулировать альтернативный вариант развития реального сектора отечественной экономики в среднесрочной перспективе, специфика которого - сочетание межотраслевых пропорций инновационного варианта и общих масштабов производства инерционного варианта. При этом темпы роста инвестиций, обеспечивающие реализацию данного варианта, совпадают с динамикой инвестиций инновационного варианта. Из этого следует, что технологически реализуемый вариант экономического развития предполагает, что макроструктура валового внутреннего продукта (ВВП) к концу прогнозного периода должна быть существенно иной в сравнении со сценарными условиями, вытекающими из материалов Минэкономразвития. В рамках технологически реализуемого варианта требуется удвоение доли инвестиций в ВВП, тогда как проектировки Минэкономразвития предполагают, что рост инвестиций по отношению к ВВП не превысит 1,6 раза.

68

Литература и информационные источники

1. Суворов Н.В., Балашова Е.Е. Методы интеграции балансового и эконометрического подходов в исследовании динамики межотраслевых связей // Проблемы прогнозирования. 1997. № 4.

2. Суворов Н.В. Макроэкономическое моделирование технологических изменений (теоретические, прикладные и инструментальные вопросы). М.: ГУ-ВШЭ, 2002.

3. Суворов Н.В. Методы и результаты макроэкономического анализа эффективности производства в реальном секторе отечественной экономики // Проблемы прогнозирования. 2008. № 3.

4. Суворов Н.В., Балашова Е.Е. Модельный инструментарий прогнозно-аналитических исследований динамики межотраслевых связей отечественной экономики // Проблемы прогнозирования. 2009. № 6.

5. Суворов Н.В., Балашова Е.Е. Применение межотраслевого метода в исследовании факторов динамики выпуска отраслей реального сектора отечественной экономики //Проблемы прогнозирования. 2011. № 5.

6. Леонтьев В. Исследования структуры американской экономики. М.: Госстатиз-дат, 1958.

7 Леонтьев В. Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика. М.: Политиздат, 1990.

8. Планирование и анализ народнохозяйственной структуры капитальных вложений. М.: Экономика, 1970.

9. Методы планирования межотраслевых пропорций / Под ред. Л.Я. Берри и А.Н. Ефимова. М.: Экономика, 1965.

10. Смехов Б.М., Уринсон ЯМ. Методы оптимизации народнохозяйственного плана. М.: Экономика, 1976.

11. Аганбегян А.Г., Багриновский КА, Грандберг А.Г. Система моделей народнохозяйственного планирования. М.: Мысль, 1972.

12. Макроэкономические модели планирования и прогнозирования. М.: Статистика, 1971.

13. Суворов Н.В., Давидкова О. Б. Система прогнозно-аналитических расчетов для оценки воздействия новых технологий на динамику и эффективность производства в отраслях промышленности //Научные труды ИНПРАН. М.: МАКС Пресс, 2005.

14. Суворов Н.В., Балашова Е.Е. Прогнозно-аналитические исследования динамики межотраслевых пропорций реального сектора отечественной экономики // Проблемы прогнозирования. 2010. № 1.

15. Водянов АА. Промышленные мощности: состояние и использование // Экономист. 1999. № 9.

16. Гладышевский А.И. Прогнозирование воспроизводственных процессов в экономике (инвестиционный аспект). М.: МАКС Пресс, 2004.

17. Анчишкин А.И. Прогнозирование роста социалистической экономики. М.: Прогресс, 1973.

18. Анчишкин А.И. Прогнозирование темпов и факторов экономического роста. М.: МАКС Пресс, 2003.

19. Суворов Н.В., Балашова Е.Е., Давидкова О.Б., Зенкова Г.В. Эконометрические методы в исследовании динамики показателей ресурсоемкости отечественной экономики (инструментарий и статистические результаты) //Проблемы прогнозирования, 2013, № 5.

69

Приложение

Таблица п1

Перспективная динамика производства в прогнозном периоде, по сценариям развития (темпы роста за период), %

Отрасль 3-й год прогнозного периода к базовому году 13-й год прогнозного периода к 3-му году прогнозного периода

Инерционный сценарий

Электроэнергетика 110,7 120,4

Нефтедобыча 102,1 101,4

Нефтепереработка 109,6 104,8

Газовая промышленность 109,1 116,7

Угольная промышленность 102,7 125,4

Черная металлургия 119,1 107,0

Цветная металлургия 106,2 125,5

Химия и нефтехимия 129,6 198,2

Машиностроение 130,2 147,6

Лесная промышленность 122,4 163,8

Промышленность стройматериалов 128,9 175,2

Легкая промышленность 114,7 145,3

Пищевая промышленность 114,9 146,6

Прочие отрасли промышленности 114,2 135,1

Строительство 146,7 158,6

Сельское хозяйство 105,9 115,0

Транспорт и связь 126,4 198,5

Торговля 139,6 155,9

Инновационный сценарий

Электроэнергетика 112,6 133,3

Нефтедобыча 103,5 105,6

Нефтепереработка 109,9 125,0

Газовая промышленность 110,0 124,5

Угольная промышленность 110,9 128,1

Черная металлургия 122,7 122,1

Цветная металлургия 114,4 125,6

Химия и нефтехимия 137,4 253,5

Машиностроение 133,7 223,1

Лесная промышленность 127,9 191,7

Промышленность стройматериалов 127,7 226,2

Легкая промышленность 114,2 208,2

Пищевая промышленность 119,4 165,2

Прочие отрасли промышленности 116,3 168,3

Строительство 157,5 279,8

Сельское хозяйство 111,5 134,0

Транспорт и связь 129,2 200,6

Торговля 143,2 196,7

70

Таблица п2

Матрица коэффициентов прямых затрат базового года*

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

1 0,00939 0,04466 0,02642 0,01152 0,02050 0,03061 0,05210 0,03537 0,00943 0,01899 0,02633 0,00688 0,00352 0,02221 0,00615 0,00189 0,03054 0,02650

2 0,01574 0,31874 0,01488

3 0,04104 0,02020 0,00640 0,00699 0,00886 0,00607 0,01714 0,02417 0,00448 0,00900 0,00645 0,08483

4 0,17445 0,04406 0,02824 0,01777 0,00383 0,01902 0,00152 0,00122 0,01813

5 0,07420 0,24093 0,03966

6 - 0,30290 0,01764 0,01892 0,05031 0,03063 0,04359

7 0,04113 0,41829 0,00872 0,04278

8 0,16233 0,01372 0,01720 0,03107 0,01934 0,00586 0,00544 0,01551

9 0,04643 0,00910 0,06287 0,04560 0,02216 0,28202 0,09937 0,06722 0,03033

10 0,02434 0,00879 0,00497 0,22716 0,00463 0,02294 0,03961

11 0,00296 0,11563 0,15660

12 0,02886 0,00581 0,29243

13 0,00722 0,24972 0,06891 0,02717

14 0,00306 0,00552 0,11052 0,06628

15

16 0,06643 0,07078 0,60761 0,04517 0,16305

17

18

19

20

КВЗ** 0,03567 0,01696 0,01913 0,01083 0,06841 0,03008 0,06715 0,01265 0,00215 0,10457 0,05396 0,00613 0,02025 0,15382 0,01204 0,01638 0,02510 0,08438 0,31486 0,22042

Примечание: * Последовательность отраслей в таблице: 1) электроэнергетика; 2) нефтедобывающая промышленность; 3) нефтеперерабатывающая промышленность; 4) газовая промышленность; 5) угольная промышленность; 6) черная металлургия; 7) цветная металлургия; 8) химия и нефтехимия; 9) машиностроение; 10) лесная промышленность; 11) промышленность стройматериалов; 12) легкая промышленность; 13) пищевая промышленность; 14) прочие отрасли промышленности; 15) строительство 16) сельское и лесное хозяйство; 17) транспорт и связь; 18) торговля; 19) прочие отрасли реального сектора; 20) прочая топливная промышленность.

** В данной строке представлены коэффициенты второстепенных затрат (КВЗ), равные сумме коэффициентов затрат по каждой отрасли (столбцу матрицы) помимо коэффициентов, представленных в таблице.

Таблица пЗ

Матрица коэффициентов прямых затрат 3-го года прогнозного периода (инерционный вариант)*

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

1 0,00915 0,04194 0,02333 0,01177 0,01876 0,02663 0,04563 0,02879 0,00842 0,01493 0,02405 0,00645 0,00326 0,02268 0,00477 0,00161 0,02612 0,02628

7 0,01581 0,31945 0,01487

0,04036 0,01923 0,00609 0,00665 0,00730 0,00587 0,01612 0,02299 0,00430 0,00774 0,00656 0,07766

4 0,16986 0,04274 0,02753 0,01588 0,00382 0,01856 0,00149 0,00122 0,01688

4 0,07054 0,22512 0,03867

6 0,29605 0,01679 0,02024 0,05121 0,03079 0,03897

7 0,04107 0,38237 0,00813 0,04104

8 0,14390 0,01445 0,01597 0,03145 0,01772 0,00650 0,00567 0,01484

9 0,04727 0,00862 0,06072 0,04893 0,01820 0,28025 0,11089 0,07404 0,03193

10 0,02263 0,00977 0,00459 0,19340 0,00457 0,02409 0,04527

11 0,00286 0,11130 0,13993

17 0,03227 0,00566 0,26672

13 0,00699 0,25120 0,07237 0,02858

14 0,00295 0,00539 0,11325 0,07236

14

16 0,05930 0,07103 0,57712 0,04731 0,16354

17

18

19

70

квз 0,03541 0,01729 0,01835 0,01055 0,06833 0,02998 0,06825 0,01086 0,00216 0,09402 0,05394 0,00571 0,02035 0,15816 0,01199 0,01678 0,02531 0,08457 0,30915 0,21910

Примечание: * Обозначения аналогичны обозначениям табл. п2.

Таблица п4

Матрица коэффициентов прямых затрат 13-го года прогнозного периода (инерционный вариант)*

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

1 0,00906 0,03887 0,02188 0,01157 0,01679 0,02096 0,03933 0,02747 0,00729 0,01295 0,02278 0,00565 0,00309 0,02301 0,00434 0,00140 0,01995 0,02509

2 0,01606 0,30315 0,01439

3 0,03458 0,01771 0,00559 0,00549 0,00727 0,00583 0,01296 0,02042 0,00404 0,00722 0,00615 0,06201

4 0,16218 0,04139 0,02607 0,01725 0,00404 0,01745 0,00154 0,00126 0,01438

5 0,06855 0,22301 0,03712

6 0,27301 0,01578 0,01795 0,04996 0,03174 0,03899

7 0,04116 0,36660 0,00937 0,03964

8 0,16405 0,01366 0,01657 0,03079 0,01835 0,00696 0,00566 0,01378

9 0,05140 0,00856 0,06190 0,05187 0,02034 0,29610 0,12082 0,07656 0,03355

10 0,02367 0,00952 0,00456 0,19853 0,00474 0,02450 0,04710

11 0,00299 0,11727 0,15383

12 0,02790 0,00585 0,27019

13 0,00798 0,24761 0,07137 0,02925

14 0,00284 0,00538 0,11647 0,07220

15

16 0,06141 0,07012 0,54543 0,04714 0,16440

17

18

19

20

квз 0,03600 0,01710 0,01818 0,01010 0,06780 0,02809 0,06473 0,01300 0,00209 0,09566 0,05379 0,00576 0,01961 0,16143 0,01211 0,01668 0,02733 0,08099 0,31015 0,22268

Примечание: * Обозначения аналогичны обозначениям табл. п2.

Таблица п5

Матрица коэффициентов прямых затрат 3-го года прогнозного периода (инновационный вариант)*

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

1 0,00912 0,04105 0,02355 0,01180 0,01860 0,02639 0,04595 0,02754 0,00814 0,01500 0,02456 0,00623 0,00320 0,02266 0,00454 0,00160 0,02542 0,02586

2 0,01617 0,30988 0,01488

3 0,03842 0,01936 0,00613 0,00648 0,00731 0,00598 0,01584 0,02297 0,00428 0,00762 0,00657 0,08181

4 0,17075 0,04252 0,02707 0,01565 0,00382 0,01830 0,00152 0,00122 0,01644

4 0,07218 0,22875 0,03924

6 0,29766 0,01706 0,02009 0,05261 0,03057 0,03798

7 0,04112 0,38299 0,00827 0,04056

8 0,14760 0,01441 0,01613 0,03152 0,01732 0,00691 0,00555 0,01454

9 0,04767 0,00880 0,06076 0,04987 0,01812 0,27616 0,10900 0,07115 0,03231

10 0,02291 0,00963 0,00456 0,18721 0,00456 0,02415 0,04432

11 0,00279 0,11082 0,13456

17 0,03213 0,00555 0,26883

П 0,00696 0,24417 0,07118 0,02830

14 0,00297 0,00540 0,11290 0,07150

1 4

16 0,05819 0,07057 0,59192 0,04511 0,16770

17

18

19

70

квз 0,03547 0,01695 0,01874 0,01032 0,06822 0,02978 0,06640 0,01098 0,00214 0,09269 0,05308 0,00573 0,02001 0,15785 0,01195 0,01696 0,02578 0,08492 0,32170 0,22414

Примечание: * Обозначения аналогичны обозначениям табл. п2.

Таблица пб

Матрица коэффициентов прямых затрат 13-го года прогнозного периода (инновационный вариант)*

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

1 0,00903 0,03571 0,02052 0,01182 0,01556 0,01890 0,03625 0,02529 0,00641 0,00993 0,02122 0,00490 0,00281 0,02203 0,00316 0,00131 0,01680 0,02578

2 0,01552 0,30521 0,01468

3 0,03592 0,01795 0,00543 0,00580 0,00754 0,00567 0,01307 0,02005 0,00415 0,00599 0,00612 0,06224

4 0,14959 0,04032 0,02332 0,01679 0,00402 0,01599 0,00154 0,00124 0,01212

5 0,06870 0,22339 0,03711

6 0,27231 0,01518 0,01717 0,05332 0,03204 0,03243

7 0,03744 0,32840 0,00977 0,03462

$ 0,17069 0,01485 0,01503 0,03117 0,01951 0,00784 0,00627 0,01257

9 0,05308 0,00823 0,05983 0,05115 0,02058 0,30543 0,11966 0,07704 0,03475

10 0,02228 0,01007 0,00403 0,16794 0,00473 0,02537 0,04697

11 0,00283 0,11248 0,12473

12 0,02670 0,00574 0,27318

13 0,00787 0,26228 0,06980 0,02871

14 0,00261 0,00563 0,11456 0,07209

15

16 0,05465 0,06965 0,55385 0,04675 0,16904

17

18

19

20

КВЗ 0,03757 0,01644 0,01769 0,00986 0,06950 0,02899 0,06556 0,01377 0,00209 0,08841 0,05425 0,00586 0,01996 0,16396 0,01255 0,01693 0,02791 0,08304 0,31342 0,21956

Примечание: * Обозначения аналогичны обозначениям табл. п2.