Том 61, № 2 (2025)

Модель переключающегося режима воспроизводства (ПРВ) представляет собой гетеродоксальную модель эндогенного роста в непрерывном времени с конечным числом перекрывающихся поколений производственного капитала и монетарным сектором. Отличительная особенность модели ПРВ состоит в том, что в ней нарушается долгосрочная нейтральность денег. Цель настоящей работы — продвинуться в понимании внутренних механизмов модели ПРВ, качественно описать возникающие эффекты и исследовать, как в модели ПРВ денежная политика влияет на рост и инфляцию. Оригинальные модели ПРВ ввиду сложной структуры не допускают решения в явном виде, поэтому теоретический анализ зависимости эндогенных переменных от экзогенных параметров в данных моделях ограничивается исследованием частных численных решений. В статье предложен авторский вариант модели ПРВ с непрерывным множеством поколений капитала, для которого при условии стационарности роста получено приближенное решение модели в явном виде. Показано, что темп денежной эмиссии положительно влияет на инфляцию, при этом влияние эмиссии на рост немонотонно. Проанализированы зависимости темпов роста выпуска и инфляции от других экзогенных параметров. Для всех зависимостей описаны и проинтерпретированы экономические механизмы, обеспечивающие соответствующие зависимости. Проанализировано три варианта денежной политики: политика максимизации роста, политика обеспечения ценовой стабильности и политика компромисса между ростом экономики и инфляцией, предполагающая оптимизацию отношения валовых темпов инфляции к валовым темпам роста выпуска. Критически обсуждаются особенности предпосылок, лежащих в основе модели ПРВ, их роль в обеспечении качественных результатов модели, включая нарушение нейтральности денег.

В статье приведен сравнительный анализ экономических стратегий различных государств, которые на протяжении длительного периода демонстрировали высокие темпы экономического роста. Выборка состоит из стран Европы, Азии, Северной и Южной Америки. Период анализа — 90 лет, начиная с 1933 г. и заканчивая 2019 г. Дано описание основных инструментов, которые были применены для осуществления экономического прорыва и выхода на новые траектории развития. Проведенное исследование свидетельствует о том, что в разное время в разных странах эффективными оказывались противоположные решения. Одни государства усиливали государственное регулирование экономики, другие брали курс на либерализацию экономических связей. В одних странах происходила концентрация производства и монополизация рынков, в других упор делался на поддержку малого и среднего бизнеса. Где-то права трудящихся расширялись, а где-то ограничивались. Поэтому далеко не всегда корректно пытаться строить свою экономическую систему по чужим лекалам, копировать чужой, пусть даже позитивный, опыт для стимулирования социально-экономического и технологического развитий. Верность данной гипотезы подтверждается путем изучения исторического опыта тринадцати стран. Вместе с тем можно выделить некоторые общие черты, присущие всем странам, сумевшим продемонстрировать продолжительный экономический рост. К ним относятся: экспансионистская макроэкономическая политика, поддержка ключевых отраслей народного хозяйства (в первую очередь — сельского хозяйства и тяжелой промышленности), внедрение прорывных и инкрементальных инноваций, инвестиции в развитие инфраструктуры, стимулирование экспорта, а также вложения в социальный капитал в целях усиления сплоченности нации.

Качество экономического роста страны во многом определяется способностями и возможностями ее компаний создавать и использовать новые знания. В процессах создания новых знаний компании часто вынуждены прибегать к внешним источникам знаний. Знания из источников, расположенных в странах с более высоким уровнем технологического развития, могут иметь большое значение для сокращения технологического разрыва с этими странами. Вместе с тем заимствование зарубежных знаний, особенно при невысоком уровне развития собственной базы знаний и абсорбционных способностей отечественных предприятий, может вести в технологическую ловушку. В данном исследовании была поставлена цель установить, происходят ли изменения в использовании собственных и внешних знаний из зарубежных источников при создании российскими организациями инноваций высокой степени новизны. Степень новизны инноваций определялась, с одной стороны, как уровень технологической новизны новых продуктов и услуг, с другой — их востребованностью на внешних рынках. Для анализа построена модель мультиномиальной регрессии, в которой в качестве зависимой переменной рассматривались разные уровни вклада региональных предприятий в общую стоимость экспорта инноваций высокой степени новизны, созданных в стране. В результате установлено, что большинство отечественных предприятий, экспортировавших такие инновации, попало в ловушку имитации. Однако в отличие от этого большинства небольшая часть компаний отдельных регионов, вносившая наибольший вклад в стоимость экспорта, в большей мере опиралась на собственную базу знаний, развитую за счет проведения исследований и разработок, и успешно интегрировала в нее зарубежные знания. Тем не менее и эти сильные инноваторы зависят от зарубежных технологий. В работе предложен ряд мер, направленных на развитие собственной базы знаний российских инновационно-активных организаций.

Современные научные дискуссии сосредоточены вокруг выявления профессий и видов экономической деятельности, которые станут наиболее востребованными в перспективе и определят приоритетные направления диверсификации региональных экономик. Анализ таких тенденций имеет значение для прогнозирования динамики валового регионального продукта (ВРП). Целью данной работы является построение интегрального индекса структурной сложности на основе четырех базовых индексов экономической сложности региональных экономик, рассчитанных авторами по данным о структуре занятости, структуре распределения предприятий и структуре ВРП. По данным Росстата за 2019 и 2022 годы для 85 регионов сформировано четыре базовых индекса сложности: 1) структур ВРП по объемам производства видов экономической деятельности (ВЭД); 2) структур занятости регионов по профессиональным группам; 3) структур занятости регионов по ВЭД; 4) структур распределения предприятий в регионах по ВЭД. Проведен анализ матриц 0–1 для этих индексов экономической сложности. Ведущие позиции в четырех рейтингах занимают Москва, Санкт-Петербург, Новосибирская область, Московская область. Построено четыре интегральных индекса структурной сложности региональных экономик. Проанализированы их преимущества и недостатки. Показано, что структурная сложность региональной экономики влияет на ВРП. Интегральный индекс является значимым в производственной функции ВРП 85 регионов по данным 2019 и 2022 годов.

Целью данной работы является оценка влияния мер фискальной политики, проводимой в регионах России, на валовой региональный продукт. В рамках исследования были использованы панельные данные по 80 российским регионам за 2005–2020 гг. В качестве метода оценки реакции ВРП на шок увеличения государственных расходов предлагается использовать модель пространственной векторной авторегрессии, состоящей из трех уравнений относительно следующих эндогенных переменных: ВРП, расходы консолидированного бюджета, налоговые доходы. Также в модель включается набор экзогенных факторов: цена на нефть, ставка MIACR, расходы Пенсионного фонда РФ. Дополнительно учитывается структура экономики региона. Преимуществом модели является возможность одновременно учесть пространственные эффекты при помощи матрицы общих границ и рассчитать функцию импульсного отклика, при этом для идентификации шоков используется разложение Холецкого. В ходе работы было оценено три спецификации SpVAR и были рассмотрены шоки государственных расходов по семи статьям региональных бюджетов. Основным результатом исследования являются пиковые и накопленные значения IRF за два и три года, которые отражают реакцию ВРП на экзогенный шок расходов на временном горизонте в 5 лет. Для всех спецификаций модели наибольший положительный эффект на ВРП наблюдается для шока увеличения расходов на национальную экономику и образование. За три года после шока увеличения расходов на 1% в зависимости от спецификации можно ожидать увеличение ВРП от 0,053 до 0,1% и от 0,051 до 0,1% соответственно.

В работе продемонстрированы возможности использования квазиэкспериментальных методов для получения количественной оценки чистого эффекта отдельных мер государственной политики на примере программы предоставления банковских гарантий для субъектов МСП (малого и среднего предпринимательства). В качестве целевой метрики рассматривается занятость в субъектах МСП — показатель, увеличение которого до 25 млн человек зафиксировано в национальной цели «Достойный, эффективный труд и успешное предпринимательство». В рамках исследования предлагаются методы соответствия оценок склонности PSM, которые могут быть применены для получения оценки эффективности действия конкретной государственной меры. Данные методы, наряду с двухступенчатой регрессией Хекмана и моделями панельных данных для многопериодного расширения Difference-in-Difference, представляются наиболее подходящими для оценки эффекта вмешательства и снижения ошибки выборки. Полученные на основе данной методологии оценки свидетельствуют о значимом положительном эффекте выдачи гарантий в терминах увеличения занятости. Также выделены отрасли и регионы с наибольшим положительным эффектом от меры. Сделан вывод, что для мер государственной политики, эффективность которых подтверждена количественно, необходимы действия, направленные на рост охвата целевой аудитории.

Любая теория базируется на некотором аксиоматическом ядре, в которое включаются аксиомы и постулаты. К последним относят выводы и результаты других теорий или разделов наук, которые в данной теории принимаются без доказательства. К таким постулатам, принятым в современном экономическом прогнозировании, относят информационные критерии, с помощью которых выбирают лучшую прогнозную модель из множества конкурирующих. Чаще всего прогнозисты используют два основных критерия — Акаике и Шварца. В статье на примере краткосрочного прогнозирования 120 различных рядов данных с помощью авторегрессий AR(p) показывается, что на практике этот инструмент работает не так хорошо, как ожидается. Альтернативой информационным критериям может выступить критерий, основанный на байесовской проверке гипотез, излагаемый в статье. Этот критерий включает информацию о правдоподобии описания априорных и апостериорных данных, перекрестный учет которых соответствует байесовскому выбору. Сравнительный анализ применения информационных критериев и нового критерия, результаты которого приведены в статье, свидетельствует в пользу последнего критерия, который и рекомендуется применять на практике.