CC BY
9
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
doi: 10.26794/2587-5671-2023-27-6-17-30 удк 338.2,338.012(045) jel c53, g38, g31
(СС) ]
Влияние импортозамещения на рост производства минеральных продуктов и металлургии: краткосрочное и долгосрочное прогнозирование базовых отраслей национального хозяйства
Е. А. Федорова3, А. Р. Неврединов", К. С. Мелиховс, А. И. Ященко"
а ^ d Финансовый университет, Москва, Россия; b МГТУ им. Н. Э. Баумана, Москва, Россия
АННОТАЦИЯ
Цель исследования заключается в выявлении на основе экономико-математического моделирования путей краткосрочного и среднесрочного развития минерального производства и металлургии РФ в условиях политики сан-кционного воздействия. Исследуется влияние санкций на производство в базовых отраслях экономики РФ, а также импортозамещения на производство в краткосрочном и долгосрочном периодах. Методология исследования включает в себя панельную регрессию с фиксированными эффектами и байесовскую векторную авторегрессию (BVAR модель). Санкционный индекс рассчитывается на основе сентимент-анализа текстов новостных публикаций. Построенный индекс основан на результатах компьютерного анализа массива тематических текстов (оценку частотности слов и словосочетаний, анализ корреляций, тематический анализ на основе нейронной сети BERT). Работа демонстрирует значимость индивидуального отраслевого подхода к проведению политики импортозамещения с учетом ее временного горизонта. Так, например, для отрасли производства минеральных продуктов текущая политика импортозамещения может считаться эффективной с точки зрения прогноза индекса производства, а для металлургической отрасли политика импортозамещения нуждается в пересмотре, поскольку при реализации базового сценария на краткосрочном периоде ожидается резкий спад, а в долгосрочном производстве стабилизуется, не показывая рост. Таким образом утверждается, что эффективность политики импортозамещения во многом зависит от отрасли, где такая политика проводится. Необходимо учитывать фондоемкость и другие факторы, влияющие на цикличность в отрасли, что позволяет прогнозировать результаты проводимой политики. Также подтверждается положительное влияние импортозамещения в долгосрочном периоде.
Ключевые слова: импортозамещение; отраслевое развитие; санкции; экономическая система; экономический рост; санкционные индексы; текстовый анализ
Для цитирования: Федорова Е.А., Неврединов А. Р., Мелихов К. С., Ященко А. И. Влияние импортозамещения на рост производства минеральных продуктов и металлургии: краткосрочное и долгосрочное прогнозирование базовых отраслей национального хозяйства. Финансы: теория и практика. 2023;27(6):17-30. DOI: 10.26794/2587-56712023-27-6-17-30
ORIGINAL PAPER
Import Substitution Impact on Growth of Production of Mineral Products and Metallurgy: Short-Term and Long-Term Forecasting of Basic Sectors of the National Economy
E.A. Fedorovaa, A. R. Nevredinovb, K. S. Melikhov1, A. I. Yashchenkod
a c d Financial University, Moscow, Russia; b Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia
ABSTRACT
The purpose of the study is to identify ways of short- and medium-term development of mineral production and metallurgy in the Russian Federation in the context of the policy of sanctions based on economic and mathematical modeling. The impact of sanctions on production in the basic sectors of the Russian economy, as well as the impact of
BY 4.0
© Федорова Е.А., Неврединов А. Р., Мелихов К. С., Ященко А. И., 2023 FINANCE: THEORY AND PRACTICE ♦ Vol. 27, No. 6 2023 ♦ FINANCETP.FA.RU »
import substitution on production in the short- and Long-term is investigated. The research methodology includes panel regression with fixed effects and Bayesian vector autoregression (BVAR model). The sanctions index is calculated based on a sentimental analysis of the texts of news publications. This index is based on the results of computer analysis of a set of thematic texts (evaluation of the frequency of words and phrases, correlation analysis, case analysis based on the BERT neural network). The paper demonstrates the importance of an industry-specific approach to the implementation of import substitution policy in view of its time horizon. For example, for the mineral products industry, the current import substitution policy can be considered effective in terms of the production index forecast, and for the metallurgical industry, the import substitution policy needs to be revised, since a sharp decline is expected in the short-term when the baseline scenario is implemented, and in the long-term production stabilizes without showing growth. As a result, the efficiency of the import substitution policy is considered to be completely dependent on the industry in which it is implemented. Fund intensity and other factors affecting industry cycles must be considered in order to forecast policy results. Import substitution also has a long-term positive impact.
Keywords: import substitution; industry development; sanctions; economic system; economic growth; sanctions indexes; text analysis
For citation: Fedorova E. A., Nevredinov A. R., Melikhov K. S., Yashchenko A. I. Import Substitution impact on growth of production of mineral products and metallurgy: Short-term and long-term forecasting of basic sectors of the national economy. Finance: Theory and Practice. 2023;27(6):17-30. (In Russ.) DOI: 10.26794/2587-5671-2023-27-6-17-30
ВВЕДЕНИЕ
Экономическая политика Российской Федерации, выражаемая в виде конкретных хозяйственных решений, в значительной степени детерминируется особенностями внешнеполитических, межгосударственных взаимодействий. С 2014 г. для РФ подобное развитие формируется в условиях программ импортозамещения, ставших мерами национального реагирования на санкционную политику ряда стран — партнеров России. Хозяйственное развитие государства и глобальной межстрановой системы основывается на комплексном и устойчивом экономическом росте [1]. Подобный рост обеспечивается внешнеторговыми взаимоотношениями, позволяющими странам устанавливать наиболее перспективные направления деятельности, благодаря перераспределению ресурсов [2, 3]. Рассматриваемое в рамках данной работы импортозамещение потенциально предполагает переориентацию на внутренние производственные особенности, укрепление экономической самостоятельности и конечное государственное развитие [4, 5]. Цель исследования заключается в выявлении путей краткосрочного и среднесрочного развития хозяйственной системы РФ на основе экономико-математического моделирования в условиях политики санкционного воздействия.
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ И ГИПОТЕЗЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Теоретические аспекты, связанные с санкциями, предметно рассматриваются с 1950-х гг. Основные формальные теории санкций, сформированные в настоящее время, базируются на моделях ведения переговоров [6-9]. Первые учитывали взаи-
модействия между участниками ограничительных мероприятий в условиях малой численности мер ответного реагирования. Последние, напротив, рассматривали взаимодействия с учетом чередующихся ходов (способов поведения субъектов), бесконечным горизонтом (принятия решений) и полнотой (взаимной) информации. Мировой опыт показывает, что санкции приводят к снижению темпов роста ВВП страны — получателя санкций в среднем на 0,5-0,9 процентного пункта за 7-летний период [10] при точечном (адресном) введении. Однако систематическая результативность подобных ограничений оспаривалась рядом авторов. Так, часть исследователей [11, 12] предполагала, что сокращение международной торговли может стимулировать внутренние рынки целевой страны и исключать влияние санкцион-ных мер. Другой причиной неэффективности ограничений являются дополнительно создаваемые издержки для стран [12, 13]. С целью сопоставления исследовательских взглядов на санкционные ограничения авторы составили схему отношения разных авторов к ним (рис. 1).
Представленная схема позволяет определить разнонаправленные оценочные заключения, описывающие санкционное влияние. Опыт ограничительных мероприятий отличается от мирового, это связано с долгосрочным характером вводимых санкций против России, которые не всегда наносили ущерб хозяйственным процессам страны [14]. Вместе с этим экономическое развитие РФ и системы реагирования на ограничения, описанные отечественными авторами, полностью не сопоставляются с глобальными исследовательскими теориями (рис. 1). Для конкретного определения
Рис. 1 / Fig. 1. Ключевые теоретические взгляды на санкционные ограничения / Key Theoretical Views on Sanctions Restrictions
Источник / Source: составлено авторами / Compiled by the authors.
Рис. 2 / Fig. 2. Ключевые теоретические взгляды на внешнеэкономическую политику / Key Theoretical Views on Foreign Economic Policy
Источник / Source: составлено авторами / Compiled by the authors.
влияния санкций на хозяйственную деятельность страны авторы работы предпринимают попытку его изучения, выражаемого в рамках конкретной гипотезы.
Гипотеза 1. Санкции, вводимые против хозяйственной системы России, приводят к сокращению производства в ее базовых отраслях.
Импортозамещение как мера ответного стра-нового реагирования на ограничения для хозяйственной системы государств рассматривается как одна из основных причин неэффективности санкций. Подобное реагирование вкупе с переориентацией производственных возможностей описывается в рамках модели «затраты-выпуск» и моделей реорганизации экономической деятельности в условиях рыночного развития [15, 16]. Импортозамещение, по мнению ряда исследователей, способствует развитию отдельных отраслей стран и усиленному экономическому росту [17]. Вместе с этим существовала и выраженная критика идей импортозамещения в условиях санкций [4], учитывающая невозможность получения дополнительного капитала из-за рубежа при их наличии. Исследовательские подходы к импортозамещению у указанных авторов рассматривались в привязке к идеям свободной торговли, широко изучаемым с 1950-х гг. Сопоставление описанных научных взглядов представлено на рис. 2.
В условиях внешнеторговых ограничений ряд исследователей подчеркивали высокую зависимость секторов отечественной экономики от зарубежного оборудования (преимущественно в обрабатывающей промышленности), где масштабы замещения не велики [18]. Вместе с этим даже в условиях структурной трансформации экономической системы 2022-2023 гг. ряд исследователей положительно оценивают возможности развития российского импортозамещения [19]. Авторы данной работы предлагают оценивать прежде всего базовые отрасли государства, обеспечивающие системное и постоянное поддержание экономики страны.
Гипотеза 2. Импортозамещение, проводимое в базовых отраслях экономики России, влияет на производство в них.
В рамках указанной системы ключевое влияние на отечественную экономическую систему в рамках работы было установлено для: добычи и производства минеральных продуктов (в том числе, нефтепродуктов; разделы 25-27 классификатора ЕАЭС); добычи и обработки металлов и изделий из них (разделы 72-83 классификатора ЕАЭС). Выбор указанных отраслей объясняется их высокой значимостью в экономической системе РФ. За период 2017-2022 гг. на них пришлось в среднем 37,09% всех налоговых доходов федерального бюджета
(или 27,96% всех поступлений в бюджет)1 и 60,47% всех экспортных (внешнеторговых) доходов организаций2.
Доля зарубежной продукции, конкурирующей с отечественной, в таких отраслях находится на достаточно низком уровне. Так как действующие программы импортозамещения запланированы на ограниченный временной период: 2021(2022-2024 гг. (от 3 до 4 лет), авторами были детально рассмотрены планы их развития с ежегодными критериями. Данные о программах импортозамещения за 2022 г. использовались в качестве ретроспективных сведений, направленных на повышение точности прогнозирования в рамках эконометрического анализа, данные о сценариях импортозамещения представлены в табл. 1.
Представленные в табл. 1 сведения основываются на программе Минпромторга, переработанной после начала структурной трансформации экономической системы России в 2022 г.3 Аналогичные табл. 2 сведения, представленные министерством до начала отечественной хозяйственной перестройки 2021-2023 гг., разработаны для отрасли добычи и обработки металлов и изделий из них4.
Гипотеза 3а. Импортозамещение в базовых отраслях экономики России отрицательно влияет на рост производства в краткосрочном периоде.
Гипотеза 3б. Импортозамещение в базовых отраслях экономики России положительно влияет на рост производства в долгосрочном периоде.
МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
Первые две гипотезы будут проверяться на основе панельной регрессии с фиксированными эффек-
1 Расчет авторов, для добычи и обработки металлов и изделий из них учитывались разделы: 07, 23-25; для добычи и производства минеральных продуктов разделы: 05-06, 19; данные с 2017 по 2021 г. Источник: Аналитический портал ФНС России. URL: https://analytic.nalog.gov.ru/ (дата обращения: 21.12.2022).
2 Расчет авторов, ежегодные показатели экспорта в страны СНГ и дальнего зарубежья. Товарная структура экспорта и импорта. Федеральная таможенная служба Российской Федерации: URL: https://customs.gov.ru/folder/502 (дата обращения: 05.01.2023).
3 Об утверждении Плана мероприятий по импортозамеще-нию в отрасли химической промышленности Российской Федерации и о признании утратившими силу некоторых приказов Минпромторга России: приказ Министерства промышленности и торговли Российской Федерации от 15.11.2022 № 4743 СПС «КонсультантПлюс»: М.; 2023.
4 Могут быть представлены по запросу авторами статьи, ограничение объема статьи не позволило вставить таблицу.
тами [15], спецификация модели представлена формулой (1).
Р1и = а + р^ + в2Ши + Рз^ + р4К®, + е,,, , (1)
где Р1., — производственный индекс г-й отрасли в ^й период; ЕХ1, — объем экспорта г-й отрасли в ^й период; 1Ш{, — объем импорта г-й отрасли в ^й период; БАМ, — санкционный индекс на основе сенситивного анализа в ^й период; иББ, — курс доллара США в ^й период; е ,, — ошибка модели.
Методологией для проверки третьей гипотезы выступит байесовская векторная авторегрессия (BVAR). Используемая в исследовании модель представляет собой пятимерную векторную авторегрессию с лагом 7 и использованием сопряженного нормального обратного Уишерта априорного распределения, она может быть представлена формулой (2).
PI, PI< - j
EX, 7 EXt - j
IM, = C + Mt - j
SAN j=1 SANt - j
USDt USD, - j
+ eit
(2)
где PIt — производственный индекс t-й период; EXt — объем экспорта в t-й период; IMt — объем импорта в t-й период; SANt — санкционный индекс на основе сенситивного анализа в t-й период; USDt — курс доллара США в t-й период; c — вектор констант; ф . — матрицы коэффициентов авторегрессии; £ , t — вектор ошибок модели.
Санкционный индекс будет рассчитываться на основе сентимент-анализа, мы использовали статьи новостного портала lenta.ru. За период январь 2014 — март 2023 г. выгружались более 16 200 публикации по разделам «экономика» и «наука и техника». Из них отобраны только те, что содержали слово «санкция» или слово «запрет», выделив 1960 публикаций в сумме (из них примерно 1700 приходится на раздел «экономика»). Тексты мы очистили от стоп-слов, лишних символов и лемматизировали. Наша методология построения санкционного индекса включала несколько этапов контент-анализа собранной эмпирической базы: оценку частотности слов и словосочетаний; анализ корреляций — мы ориентируемся на связь слов с термином «санкция» для выделения важнейших для индекса слов; тематический анализ на основе нейронной сети BERT [20] для выявления
Таблица 1 / Table 1
Сценарии импортозамещения в отрасли добычи и производства минеральных продуктов / Import Substitution Scenarios in the Mining and Production of Mineral Products
Временной период (год) / Time period (year) Вид сценарного прогноза / Type of scenario forecast
Базовый (реалистичный) / Basic (realistic) Оптимистичный* / Optimistic* Пессимистичный** / Pessimistic**
2022 Сокращение объема импорта на 11% (в условиях ограничения экспортно-импортных операций для РФ) Сокращение объема импорта на 4% Рост объема импорта на 6%
2023 Рост объема импорта на 6% (в соответствии с переориентацией производственно-хозяйственной деятельности и ростом экономической активности) Сокращение объема импорта на 5% Рост объема импорта на 8%
2024 Сокращение объема импорта на 5% (в условиях перехода к выполнению планов программы Минпромторга предыдущих лет) Сокращение объема импорта на 7% Рост объема импорта на 5%
Источник/Source: составлено авторами / Compiled by the authors.
Примечание/Note: * Плановые ежегодные показатели Минпромторга (прогнозные изменения г/г) [приказ Минпромторга]; ** Прогнозные сведения по показателям уровня периода до внедрения программ импортозамещения (прогнозные изменения г/г) / * Planned annual indicators of the Ministry of Industry and Trade (forecast changes y/y) [Order of the Ministry of Industry and Trade]; ** Forecast data on indicators of the level of the period before the introduction of import substitution programs (forecast changes y/y).
контекста тематик освещения санкций и получения ключевых слов. Первым этапом является частотный анализ, представленный в табл. 2.
На втором этапе анализа корпуса текстов мы анализировали коэффициенты корреляции, результаты представлены в табл. 3.
Прежде всего в СМИ рассматривался источник санкций, их направление и характер (табл. 3). В совокупности со списком частотности они позволяют приступить к формированию словаря индекса, но нами принято решение также провести тематический анализ при помощи нейронной сети BERT. Полученный словарь санкционного индекса SAN состоит из следующих слов и словосочетаний: санкция, экономический санкция, ограничение, запрет, блокада, блок, барьер, запрет на импорт, запрет на экспорт, жесткий санкция, штрафной санкция, ограничительный, эмбарго, ответный мера, антироссийский, запад санкция, введение санкция, санкция евросоюз, реакция вашингтон, западный санкция, пакет санкция, санкционный список, новый санкция, запрет поставка, санкци-онный давление, запрет ввоз.
На рис. 3 отображен результат оценки санкционного индекса, данные по годам усреднены для наглядности.
Из графика рис. 3 видно, что основные пики введения санкций приходятся на начало периода в 2014 г., тогда еще наиболее слабые, а также на 2018 и конец 2021 гг.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Авторское исследование основывается на имеющихся макроэкономических данных по десяти базовым отраслям российской экономики с 2014 по 2021 г. помесячно — итого 960 наблюдений для пяти показателей: производственного индекса (Росстат5), объема экспорта и импорта (ФТС России6), санкционного индекса, курса доллара США (ЦБ РФ7). Результаты оценки общей для всех отраслей модели представлены в табл. 4.
Допустимо считать, что оценки коэффициентов при переменной санкционный индекс значимы как
5 Росстат. [Статистика промышленности]. URL: https:// rosstat.gov.ru/enterprise_industrial (дата обращения: 05.03.2023).
6 Товарная структура экспорта и импорта. Федеральная таможенная служба Российской Федерации. URL: https:// customs.gov.ru/folder/502 (дата обращения: 05.03.2023).
7 ЦБ РФ. Большая байесовская векторная авторегрессионная модель для российской экономики. URL: https://cbr.ru/ Content/Document/File/16740/wps_1.pdf. (дата обращения: 05.03.2023).
Таблица 2/ Table 2
Частотность слов и словосочетаний / Frequency of Words and Phrases
Слово / Word Частота / Frequency Слово / Word Частота / Frequency
Запрет 795 Запрет импорт 68
Ограничение 749 Запрет поставка 64
Эмбарго 292 Экономический санкция 61
Антироссийский 172 Запрет экспорт 42
Ввести санкция 169 Санкция евросоюз 41
Антироссийский санкция 153 Ослабление рубль 40
Ограничительный 142 Санкционный давление 35
Новый санкция 137 Запрет ввоз 35
Ограничительный мера 108 Ответный мера 29
Введение санкция 102 Ответный мера 29
Санкционный список 97 Жесткий санкция 28
Западный санкция 90 Штрафной санкция 24
Блок 84 Барьер 22
Американский санкция 76 Санкция вашингтон 13
Пакет санкция 76 Блокада 8
Источник/ Source: расчеты авторов / Author's calculations.
Таблица 3/ Table 3
Анализ корреляций слов со словом «санкция» / Analysis of Word Correlations with the Word
"Sanction"
Слово / Word Коэфф. корр. / Corr. coeff. Слово / Word Коэфф. корр. / Corr. coeff.
Против 0,887 Вводить 0,627
Отношение 0,832 Американский 0,625
Ввести 0,812 Евросоюз 0,623
Ограничение 0,807 Эмбарго 0,597
Введение 0,746 Угроза 0,580
Антироссийский 0,709 Запрет 0,564
Сторона 0,702 Государство 0,530
Новый 0,696 Пакет 0,522
Мера 0,684 Штрафной 0,495
Ограничительный 0,661 Ответный 0,489
Ответ 0,650 Европейский 0,446
Вашингтон 0,644 Экономический 0,418
Источник/ Source: расчеты авторов / Author's calculations.
0.007 0.006 0.005 0.004 0.003 0.002 0.001 0
Рис. 3 / Fig. 3. Динамика санкционного индекса SAN новостей портала lenta.ru за 2014-2021 гг. /
Dynamics of the Sanctions Index SAN News Portal lenta.ru for 2014-2021
Источник/ Source: расчеты авторов / Author's calculations.
Таблица 4/ Table 4
Результаты оценки влияния санкций на производство / Results of the Impact Assessment
of Sanctions on Production
Переменные модели / Model variables Экономика в целом / Economy in general Минеральные продукты / Mineral products Металлургия / Metallurgy
Объем экспорта 0,001 0,007" -0,035
(0,001) (0,003) (0,034)
Объем импорта 0,019""" -0,424"" 0,208"
(0,003) (0,206) (0,122)
Санкционный индекс 0,08""" 0,02""" -0,01""
(0,012) (0,003) (0,006)
Курс доллара США -0,003"" -0,011""" 0,009""
(0,001) (0,000) (0,004)
Константа 1,01""" 1,513""" 0,616""
(0,056) (0,208) (0,289)
Скорректированный R-квадрат 0,27 0,33 0,21
Источник/ Source: расчеты авторов / Author's calculations, Примечание/Note: p-value: * < 0,1; ** < 0,05; *** < 0,01.
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Рис. 4/Fig. 4. Прогноз производственного индекса в отрасли производства минеральных продуктов на 2022-2024 гг. / Forecast of the Production Index in the Mineral Products Industry for 2022-2024
Источник/ Source: расчеты авторов / Author's calculations.
для экономики в целом, так и для отраслей производства минеральных продуктов и металлургической продукции на уровне значимости не менее 5%. При этом положительно санкции сказываются на производстве в целом по экономике и в отрасли производства минеральных продуктов, для металлургической отрасли влияние санкций негативное. Первая гипотеза подтверждена для металлургической отрасли и опровергнута для экономики в целом и отрасли производства минеральных продуктов. Вторая гипотеза подтверждена для экономики в целом и металлургической отрасли и опровергнута для отрасли производства минеральных продуктов.
Для проверки гипотезы 3 авторы использовали байесовскую векторную авторегрессию. Прогнозы, полученные с помощью применения данной модели к авторским данным, были скорректированы на показатели, предусмотренные сценариями импор-тозамещения в базовых отраслях экономики РФ для проверки гипотезы о влиянии импортозамещения на рост производства в этих отраслях. По результатам оценки модели BVAR получены прогнозы значений производственного индекса на 2022-2024 гг. для отраслей производства минеральных продуктов (рис. 4) и металлургии (рис. 5).
Согласно прогнозу по модели (рис. 4) производство в отрасли минеральных продуктов будет
расти, причем темпы прироста будут увеличиваться после 2023 г.
Согласно прогнозу по модели (рис. 5) изменение индекса производства в отрасли металлургии будет иметь негативный характер: в первой половине
2022 г. индекс двигается в понижательном тренде, затем стабилизируется и к 2025 г. будет составлять приблизительно 1,12. Полученные прогнозы скорректированы на сценарии импортозамещения (базовый, оптимистичный, пессимистичный — согласно программам Минпромторга, табл. 2,3) и снова направлены на моделирование. В результате оценки модели по сценарным данным получены прогнозы производства для отрасли производства минеральных продуктов (рис. 6) и металлургической отрасли (рис. 7), исходя из реализации сценариев Минпромторга.
Согласно прогнозу (рис. 66) отрасль производства минеральных продуктов будет развиваться в рамках растущего тренда. При реализации базового сценария Минпромторга (нестабильное, шоковое сокращение импорта), табл. 2, в краткосрочном периоде произойдет «бум» производства в отрасли, в долгосрочном индекс производства все равно остается высоким, но перед этим скорректируется практически до стагнации в период с середины
2023 до второй четверти 2024 г. При реализации
Рис. 5 / Fig. 5. Прогноз производственного индекса в отрасли металлургии на 2022-2024 гг. / Forecast of the Production Index in the Metallurgy Industry for 2022-2024
Источник/ Source: расчеты авторов / Author's calculations.
Рис. 6/Fig. 6. Прогноз производственного индекса в отрасли производства минеральных продуктов на 2022-2024 гг. / Forecast of the Production Index in the Mineral Products Industry for 2022-2024
Источник / Source: расчеты авторов / Author's calculations.
Таблица 5/ Table 5
Результаты сценарного прогнозирования индекса производства в отрасли производства минеральных продуктов и проверки гипотез / Results of Scenario Forecasting of the Production Index in the Mineral Products Industry and Verification of Hypotheses
Индекс производства / Production index Сценарий импортозамещения / Import substitution scenario
Базовый / Basic Оптимистичный / Optimistic Пессимистичный / Pessimistic
В краткосрочном периоде (на начало 2023 г.) 1,42 1,25 0,97
Гипотеза 3а Опровергнута Опровергнута Подтверждена
В долгосрочном периоде (на конец 2024 г.) 1,31 1,37 1,04
Гипотеза 3б Подтверждена Подтверждена Подтверждена
Источник/Source: составлено авторами / Compiled by the authors.
оптимистичного сценария (постепенное стабильное снижение импорта), табл. 2, прогнозируется стабильная положительная динамика индекса производства вплоть до 2025 г. При реализации пессимистичного сценария (рост импорта, отсутствие импортозамещения), табл. 2, прогнозируется резкий спад индекса производства уже к середине 2022 г., и последующая стагнация, незначительное восстановление роста производства произойдет только к 2025 году. В табл. 5 представлены результаты прогноза индекса производства и проверки гипотез 3а, 3б для отрасли производства минеральных продуктов.
Согласно прогнозу (рис. 7), металлургическая отрасль будет находиться в менее безопасном положении, и, хотя на горизонте трех лет выпуск будет расти (в среднем), тренды в случае реализации некоторых сценариев неутешительны.
При реализации базового сценария Минпромторга (нестабильное, шоковое сокращение импорта), табл. 3, в краткосрочном периоде произойдет резкий спад производства — индекс будет находиться в зоне сокращения выпуска, в долгосрочном индекс производства все еще будет оставаться на уровнях, характерных для сокращения производства, но пройдет в зону восстановления в середине 2023 — начале 2024 г., к 2025 г. стабилизируется в районе единичного роста (его отсутствия). При реализации оптимистичного сценария (постепенное стабильное снижение импорта), табл. 3, прогнозируется стабильная негативная динамика индекса производства вплоть до 2025 г., что объясняется позитивным влиянием импорта на индекс производства, табл. 6 (результаты оценки влияния санкций на производ-
ство), т.е. потребностью в импорте; к концу 2024 г. индекс при этом сценарии будет находиться в зоне сокращения производства.
При реализации пессимистичного сценария (рост импорта, отсутствие импортозамещения), табл. 3, прогнозируется стабильный высокий производственный индекс вплоть до 2025 г. В табл. 6 представлены результаты прогноза индекса производства и проверки гипотез 3а, 3б для металлургической отрасли.
В результате проведения оценки влияния санкций на производственный индекс в экономике в целом и некоторых базовых отраслях продемонстрированы неоднозначные результаты для разных отраслей. Так, на отрасль производства минеральных продуктов санкции влияют позитивно, на металлургическую отрасль — негативно. Работа демонстрирует значимость индивидуального отраслевого подхода к проведению политики импортозамещения с учетом ее временного горизонта. Например, для отрасли производства минеральных продуктов текущая политика импортозамещения может считаться эффективной с точки зрения прогноза индекса производства, а для металлургической отрасли политика импортозамещения нуждается в пересмотре.
Ввиду снижения объема импорта в 2022 г. на 13% в базовом сценарии Минпромторга индекс производства снизится с 1,18 на начало до 0,84 на конец 2022 г. Поэтому, в отличие от отрасли производства минеральных продуктов, гипотеза 3а об отрицательном влиянии импортозамещения на индекс производства в краткосрочном периоде в отрасли металлургии подтверждается для всех сценариев,
- I I I — Наблюдаемые значения III-
— Базовый сценарий
Оптимистичный сценарий
Пессимистичный сценарий М i'lW : V
Mi ■/ Л :i| I ' ' 1 Л
1 \ / V ; R :» ItAY^- i ÏÏ A ^
II 1 • il! \ •••■•■•• i ■J(.: V ; Щ 1 1
2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
Рис. 7 /Fig. 7 Прогноз производственного индекса в металлургической отрасли на 2022-2024 гг. / Forecast of the Production Index in the Metallurgical Industry for 2022-2024
Источник / Source: расчеты авторов / Author's calculations.
Таблица 6/ Table 6
Результаты сценарного прогнозирования индекса производства в отрасли производства минеральных продуктов и проверки гипотез / Results of Scenario Forecasting of the Production Index in the Mineral Products Industry and Verification of Hypotheses
Индекс производства / Production index Сценарий импортозамещения / Import substitution scenario
Базовый / Basic Оптимистичный / Optimistic Пессимистичный / Pessimistic
В Краткосрочном периоде (на начало 2023 г.) 0,84 0,96 1,21
Гипотеза 3а Подтверждена Подтверждена Опровергнута
В Долгосрочном периоде (на конец 2024 г.) 1,01 0,99 1,14
Гипотеза 3б Подтверждена Опровергнута Подтверждена
Источник/Source: составлено авторами / Compiled by the authors.
кроме пессимистичного. В свою очередь, гипотеза
3б о положительном влиянии импортозамещения ]
на индекс производства в долгосрочном периоде ^
подтверждается для базового и пессимистичного i
сценариев в отрасли производства минеральных i
продуктов и отвергается для оптимистичного сце- т
нария в отрасли металлургии. ]
ВЫВОДЫ
По результатам исследования авторы делают следующие выводы: степень потребности отраслей в импортных комплектующих или оборудовании влияет на те эффекты, которые политика импортозамещения оказывает на выпуск в этих отраслях. При вынужденном импортозамещении отраслям,
на которые оно влияет отрицательно, придется пройти структурную трансформацию, которая на трехлетнем горизонте будет сопровождаться сжатием выпуска; влияние политики импортозамещения на выпуск в базовых отраслях однонаправ-лено с влиянием санкций, поскольку часто это два сопряженных явления. При определении параметров политики импортозамещения следует исходить в первую очередь из потребности конкретной отрасли в проведении такой политики — в случае, когда импортозамещаемые элементы являются
структурно значимыми в производственной цепочке отрасли, их импортозамещение будет сопряжено с рисками сжатия выпуска.
Дальнейшими направлениями исследований могут стать: адаптация стохастических моделей под потребности прогноза результатов применения программ импортозамещения с целью учета вероятностей, описывающих степень успешности проводимой политики в конкретных отраслях, определения значимости изменений соответствующих экономических индикаторов.
БЛАГОДАРНОСТИ
Работа выполнена по гранту Российского научного фонда № 23-28-01427 «Оценка влияния санкций на финансовый рынок РФ». Финансовый университет, Москва, Россия.
ACKNOWLEDGEMENTS
The work was carried out under the Russian Science Foundation grant No. 23-28-01427 "Assessing the impact of sanctions on the financial market of the Russian Federation". Financial University, Moscow, Russia.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ / REFERENCES
1. Schumpeter J. A. Theoretical problems: Theoretical problems of economic growth. The Journal of Economic History. 1947;7:1-9. DOI: 10.1017/S 0022050700065189
2. Маркс К. Капитал. Критика политической экономии. Т. 1. Кн. 1: Процесс производства капитала. Пер. с нем. Харьков: Пролетарий; 1923. 610 с.
Marx K. Das Kapital. Kritik der politischen Ökonomie. Bd. 1. Buch 1: Der Produktionsprocess des Kapitals. Hamburg: Verlag von Otto Weissner; 1867. 784 p. (Russ. ed.: Marx K. Kapital. Kritika politicheskoi ekonomii. Vol. 1. Bk. 1: Process proizvodstva kapitala. Kharkov: Proletarii; 1923. 610 p.).
3. Kaldor N. A model of economic growth. The Economic Journal. 1957;67(268): 591-624. DOI: 10.2307/2227704
4. Problems of Capital Formation in Underdeveloped Countries (1953). In R. Kattel, J. Kregel, & E. Reinert (Eds.), Ragnar Nurkse: Trade and Development (pp. 99-212). Anthem Press; 2009. DOI: 10.7135/ UP09781843318187.010
5. Goodman B. The strategy of economic development, Albert O. Hirschman. (Yale Studies in Economics: 10). New Haven: Yale University Press, 1958. Pp. xiii, 217. $ 4.50. American Journal of Agricultural Economics. 1959;41(2):468-469. DOI: 10.2307/1235188
6. Smith A. The success and use of economic sanctions. International Interactions. 1995;21(3):229-245. DOI: 10.1080/03050629508434867
7. Morgan T. C., Miers A. C. When threats succeed: A formal model of the threat and use of economic sanctions. In: Proc. Annu. meet. American Political Science Association (Atlanta, GA, September 2-5, 1999). Washington, DC: APSA; 1999:643-659.
8. Lacy D., Niou E. M.S. A theory of economic sanctions and issue linkage: The roles of preferences, information, and threats. The Journal of Politics. 2004;66(1):25-42. DOI: 10.1046/j.1468-2508.2004.00140.x
9. Eaton J., Engers M. Sanctions. Journal of Political Economy. 1992;100(5):899-928. DOI: 10.1086/261845
10. Caruso R. The impact of international economic sanctions on trade: An empirical analysis. Peace Economics, Peace Science and Public Policy. 2003;9(2):1-19. DOI: 10.2202/1554-8597.1061
11. Galtung J. On the effects of international economic sanctions: With examples from the case of Rhodesia. World Politics. 1967;19(3):378-416. DOI: 10.2307/2009785
12. Kaempfer W., Lowenberg A. D. The political economy of economic sanctions. In: Sandler T., Hartley K., eds. Handbook of defense economics. Vol. 2: Defense in a globalized world. Amsterdam: North-Holland Publishing Co.; 2007:867-911. DOI: 10.1016/S 1574-0013(06)02027-8
13. Drezner D. W. Bargaining, enforcement, and multilateral sanctions: When is cooperation counterproductive? International Organization. 2000;54(1):73-102. DOI: 10.1162/002081800551127
14. Bayramov V., Rustamli N., Abbas N. Collateral damage: The Western sanctions on Russia and the evaluation of implications for Russia's post-communist neighbourhood. International Economics. 2020;162:92-109. DOI: 10.1016/j.inteco.2020.01.002
15. Бодрунов С. Д. Ресурсные преимущества России — основа высокотехнологичного экономического роста. Научные труды Вольного экономического общества России. 2015;190(1):134-154.
Bodrunov S. D. Resource advantages of Russia — basis of high-tech economic growth. Nauchnye trudy Vol'nogo ekonomicheskogo obshchestva Rossii = Scientific Works of the Free Economic Society of Russia. 2015;190(1):134-154. (In Russ.).
16. Глазьев С. Ю. Проблемы и перспективы российского финансового рынка в условиях структурных изменений мировой экономики. Финансы: теория и практика. 2020;24(3):6-29. DOI: 10.26794/25875671-2020-24-3-6-29
Glaz'ev S. Yu. Problems and prospects of the Russian financial market in the context of structural changes in the world economy. Finance: Theory and Practice. 2020;24(3):6-29. DOI: 10.26794/2587-5671-202024-3-6-29
17. Arrow K. J. Import substitution in Leontief models. Econometrica. 1954;22(4):481-492. DOI: 10.2307/1907438
18. Голикова В. В., Кузнецов Б. В. Стратегии поведения российских предприятий обрабатывающей промышленности в отношении импорта в условиях экономических санкций. Вопросы экономики. 2021;(7):89-106. DOI: 10.32609/0042-8736-2021-7-89-106
Golikova V. V., Kuznetsov B. V. Strategies of Russian industrial enterprises' importing behavior under economic sanctions. Voprosy ekonomiki. 2021;(7):89-106. (In Russ.). DOI: 10.32609/0042-8736-2021-789-106
19. Felbermayr G., Mahlkow H., Sandkamp A. Cutting through the value chain: The long-run effects of decoupling the East from the West. Empirica. 2023;50(1):75-108. DOI: 10.1007/s10663-022-09561-w
20. Atagun E., Hartoka B., Albayrak A. Topic modeling using LDA and BERT techniques: Teknofest example. In: Proc. 6th Int. conf. on computer science and engineering (UBMK). (Ankara, September 15-17, 2021). Piscataway, NJ: IEEE; 2021:660-664. DOI: 10.1109/UBMK52708.2021.9558988
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / ABOUT THE AUTHORS
Елена Анатольевна Федорова — доктор экономических наук, профессор департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет, Москва, Россия
Elena А. Fedorova — Dr. Sci. (Econ.), Prof., Department of Corporate Finance and Corporate Governance, Financial University, Moscow, Russia http://orcid.org/ 0000-0002-3381-6116 Автор для корреспонденции / Corresponding author: eafedorova@fa.ru
Александр Рустамович Неврединов — аспирант, МГТУ им. Н. Э. Баумана, Москва, Россия Alexander R. Nevredinov — postgraduate student, Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia
http://orcid.org/0000-0003-3826-1305 a.r.nevredinov@gmail.com
Кирилл Сергеевич Мелихов — магистрант первого курса, факультет экономики и бизнеса, Финансовый университет, Москва, Россия
Kirill S. Melikhov — Master's student, Faculty of Economics and Business, Financial
University, Moscow, Russia
https://orcid.org/0000-0001-5964-8029
melikhovks@yandex.ru
Александр Игоревич Ященко — магистрант первого курса, факультет налогов, аудита и бизнес-анализа, Финансовый университет, Москва, Россия
Alexander I. Yaschenko — Master's student, Faculty of Taxes, Audit and Business Analysis, Financial University, Moscow, Russia https://orcid.org/0000-0002-9042-6077 yashchenko_ai@internet.ru
Заявленный вклад авторов:
Е. А. Федорова — общее руководство исследованием, постановка проблемы, разработка концепции статьи, формирование методологии исследования, формулировка гипотез, построение спецификации моделей и расчеты.
А. Р. Неврединов — составление санкционного индекса, построение спецификации моделей и расчеты. К. С. Мелихов — определение степени разработанности проблемы, сбор данных, формирование методологии исследования, формулировка гипотез, построение спецификации моделей и расчеты. А. И. Ященко — определение степени разработанности проблемы, формулировка гипотез, поиск и формулировка сценариев импортозамещения.
Authors' declared contribution:
E. A. Fedorova — general management of the research, formulation of the problem, development of the concept of the article, formation of research methodology, formulation of hypotheses, construction of model specifications and calculations.
A. R. Nevredinov — compilation of the sanctions index, construction of model specifications and calculations. K. S. Melikhov — determination of the degree of development of the problem, data collection, formation of research methodology, formulation of hypotheses, construction of model specifications and calculations. A. I. Yaschenko — determination of the degree of development of the problem, formulation of hypotheses, search and formulation of import substitution scenarios.
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflicts of Interest Statement: The authors have no conflicts of interest to declare.
Статья поступила в редакцию 28.05.2023; после рецензирования 19.07.2023; принята к публикации 27.08.2023.
Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
The article was submitted on 28.05.2023; revised on 19.07.2023 and accepted for publication on 27.08.2023. The authors read and approved the final version of the manuscript.
