Оценка эффективности механизмов укрепления государственного суверенитета России

В статье проведена количественная оценка последствий ряда государственных решений, нацеленных на достижение форсированного экономического роста, а именно: 1) диверсификация экономики; 2) снижение дифференциации регионов; 3) повышение социальной защищенности населения; 4) стимулирование внутреннего спроса. Для расчетов модифицирован и использован модельный комплекс, разработанный в ЦЭМИ РАН. В основу комплекса включен набор вычислимых моделей общего равновесия [ComputableGeneralEquilibrium (CGE) models] и агенториентированных моделей [Agent-BasedModels (ABMs)]. Расчеты показали, что увеличение финансирования отраслей новой экономики в сравнении с прочими отраслями приводит к росту ВВП за 7 лет на 4,45 процентных пункта по отношению к базовому варианту развития экономики. Также установлено, что за счет налоговых преференций и дифференцированной инвестиционной политики по отношению к «проблемным» регионам возможно выравнивание уровня развития субъектов РФ. Авторы делают вывод, что процесс межрегионального сглаживания является долгосрочным, и значимый эффект возможен после пяти лет от начала реализации соответствующих механизмов. Результаты расчетов показали, что увеличение пособий в целом ведет к росту ВВП и оказывает благоприятное воздействие на экономическую систему. Также сделан вывод, что уменьшение ставки рефинансирования приводит к увеличению ВВП и снижению инфляции. С помощью модельного комплекса рассчитано влияние на основные макропоказатели ряда незаконных финансовых операций. Количественная оценка проводилась по трем сценариям: 1) вывод бюджетных средств; 2) уклонение от уплаты налогов со стороны физических и юридических лиц; 3) вывод финансовых активов за рубеж. Нереализованный потенциал прироста ВВП за шесть лет по отношению к начальному периоду составил 11,107; 21,323 и 31,976 процентных пунктов для трех сценариев соответственно. Проведенные расчеты также свидетельствуют о том, что практически любое денежное вливание в реальный сектор экономики приводит к приросту ВВП в силу значительной демонетизации экономики России.

1. Якунин В.И., Багдасарян В.Э., Сулакшин C.C. Западня: новые технологии борьбы с российской государственностью. М.: Эксмо, Алгоритм; 2010. 432 с.

2. Якунин В.И., Сулакшин С.С., Багдасарян В.Э. и др. Национальная идея России: Моя страна должна быть, и должна быть всегда! В 6 т. М.: Научный эксперт; 2012. 4440 с.

3. Аганбегян А.Г. 25 лет новой России. Экономический и социальный уровень: топтание на месте. Экономические стратегии. 2018;20(1):6–21.

4. Бахтизин А.Р. Агент­ориентированные модели экономики. М.: Экономика; 2008. 280 c.

5. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Социальное моделирование — новый компьютерный прорыв (агент­ориентированные модели). М.: Экономика; 2013. 295 с.

6. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Современные методы прогнозирования последствий управленческих решений. Управленческое консультирование. 2015;(7):12–24.

7. Макаров В.Л., Лосев А.А., Афанасьев А.А. Вычислимая имитационная модель денежного обращения российской экономики. Экономика и математические методы. 2011;47(1):3–27.

8. Макаров В.Л., Сушко Е.Д., Бахтизин А.Р. Ситуационное моделирование — эффективный инструмент стратегического планирования и управления. Управленческое консультирование. 2016;(6):26–39.

9. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. Применение вычислимых моделей в государственном управлении. М.: Научный эксперт; 2007. 304 с.

10. Harberger A. The incidence of the corporation income tax. Journal of Political Economy. 1962;70(3):215–240. DOI: 10.1086/258636

11. Scarf H. The computation of economic equilibria. New Haven, London: Yale University Press; 1984. 249 p.

12. Taylor L., ed. Socially relevant policy analysis: Structuralist computable general equilibrium models for the developing world. Cambridge, MA: The MIT Press; 1990. 389 p.

13. Dixon P. B., Jorgenson D. W., eds. Handbook of computable general equilibrium modeling. Vols. 1A, 1B. Amsterdam: Elsevier; 2013.

14. Johansen L. A multi­sectoral study of economic growth. Amsterdam: North­Holland; 1960. 177 p. (Contributions to economic analysis. Vol. 21).

15. Berck P., Golan E., Smith B. Dynamic revenue analysis in California: An overview. State Tax Notes. 1996;11:1227–1237.

16. Thissen M. A classification of empirical CGE modelling. University of Groningen. SOM Research Report. 1998;(99C 01). URL: https://www.rug.nl/research/portal/fles/3182311/99c01.pdf (дата обращения: 07.09.2018).

17. Burfsher M.E. Introduction to computable general equilibrium models. Cambridge: CUP Publ.; 2011. 368 p.

18. Coutts K., Gudgin G., Buchanan J. How the economics profession got it wrong on brexit. Centre for Business Research. University of Cambridge. Working Paper. 2018;(493). URL: https://www.cbr.cam.ac.uk/fleadmin/user_upload/centre­for­business­research/downloads/working­papers/wp493.pdf (дата обращения: 07.09.2018).

19. Aguiar A., Carrico C., Hertel T., Hussein Z., McDougall R., Narayanan B. Extending the GTAP framework for public procurement analysis. GTAP Working Paper. 2016;(82). URL: https://www.gtap.agecon.purdue.edu/resources/download/8351.pdf

20. Giesecke J.A., Madden J.R. Regional computable general equilibrium modelling. In: Handbook of computable general equilibrium modeling. Vol. 1A. Amsterdam: Elsevier; 2013:379–475.

21. Dixon P.B., Rimmer M.T. Dynamic general and equilibrium modelling for forecasting and policy: A practical guide and documentation of MONASH. Amsterdam: Elsevier; 2002. 338 p. (Contributions to economic analysis. Vol. 256).

22. Peter M.W., Horridge J.M., Meagher G.A., Naqvi F., Parmenter B.R., Adams P.D. MONASH­MRF: A multisectoral, multi­regional model of the Australian economy. Melbourne: Centre of Policy Studies, Monash University; 2001.

23. Brooke A., Kendrick D., Meeraus A., Raman R. GAMS: A user’s guide. Washington, DC: GAMS Development Corp.; 1998. 262 p.

24. Rutherford T.F. Applied general equilibrium modeling with MPSGE as a GAMS subsystem: An overview of the modeling framework and syntax. Boulder: Department of Economics, University of Colorado; 1997. 49 p. URL: http://www.mpsge.org/mpsge/syntax.pdf (дата обращения: 07.09.2018).

25. Harrison W., Pearson K. An introduction to GEMPACK. Melbourne: Center of Policy Studies, Monash University; 2000.

26. Bussieck M., Meeraus A. General algebraic modeling system (GAMS). In: Modeling languages in mathematical optimization. Dordrecht: Kluwer Academic Publ.; 2004:137–157. DOI: 10.1007/978–1–4613–0215–5_8

27. Horridge M., Meeraus A., Pearson K., Rutherford T.F. Solution software for computable general equilibrium modeling. In: Handbook of computable general equilibrium modeling. Vol. 1B. Amsterdam: Elsevier; 2013:1331–1382.

28. Бахтизин А.Р., Кольчугина А.В., Бухвальд Е.М. Ранжирование субъектов Российской Федерации по потенциалу и темпам социально­экономического развития. Регион: экономика и социология. 2016;(2):3–22. DOI: 10.15372/REG20160201

29. Бахтизин А.Р., Бухвальд Е.М., Кольчугина А.В. Экономическая дифференциация регионов России: новые оценки и закономерности. ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2017;(1):41–56.

30. Валентей С.Д., Бахтизин А.Р., Кольчугина А.В. Тренды развития экономик субъектов Российской Федерации в условиях снижения цен на нефть и экономических санкций. Федерализм. 2017;(3):113–132.

31. Валентей С.Д., Бахтизин А.Р., Бухвальд Е.М., Кольчугина А.В. Группировка регионов федеральных округов Российской Федерации по трендам развития. Федерализм. 2015;(4):131–138.

32. Abe K., Wilson J.S. Governance, corruption, and trade in the Asia Pacifc Region. The World Bank. Policy Research Working Paper. 2008;(4731). URL: https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/6961/WPS 4731.pdf?sequence=1&isAllowed=y (дата обращения: 04.09.2018).

33. Helble M., Shepherd B., Wilson J.S. Transparency and trade facilitation in the Asia Pacifc: Estimating the gains from reform. Washington, DC: The World Bank; 2007. 84 p. URL: http://siteresources.worldbank.org/INTRES/Resources/Transparency­APEC­Study­Fin.pdf (дата обращения: 04.09.2018).