Применение межотраслевого баланса для прогнозирования эффектов государственной политики поддержки спроса

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ

А.А. Евстратов, А.М. Калинин, С.Г. Парсегов

ПРИМЕНЕНИЕ МЕЖОТРАСЛЕВОГО БАЛАНСА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭФФЕКТОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОЛИТИКИ ПОДДЕРЖКИ СПРОСА

В статье рассматривается возможность оценки эффективности государственного стимулирования спроса на промышленную продукцию на основе методологии межотраслевого баланса. Целью исследования является моделирование воздействия мер государственной политики на основе простого расчета, по открытым данным межотраслевого баланса.

Развитие моделей «затраты-выпуск» в современной России. Вопрос оценки эффективности государственной экономической политики всегда был предметом активного обсуждения как в среде экспертов и научного сообщества, так и непосредственно в системе государственного управления. Необходимость принятия решений о выборе направления расходования бюджетных средств требует достоверных прогнозных оценок эффективности предполагаемых мер и проектов. Внимание к анализу эффективности усиливается по мере сокращения доходов бюджетов и ограничения возможности получения и распределения дополнительных доходов. В статье рассматривается возможность оценки эффективности государственного стимулирования спроса на промышленную продукцию на основе методологии межотраслевого баланса. С теоретической точки зрения оценка мультипликативных эффектов в экономике на основе межотраслевых балансов достаточно хорошо проработана - существует достаточное количество исследований, в том числе касающихся практических расчетов мультипликаторов для России. Наиболее удачное краткое изложение возможностей и ограничений данного метода представлено А.А. Шировым и А.А. Янтовским [1], с описанием производственного и инвестиционного мультипликаторов, количественной оценкой мультипликаторов в отраслях экономики, анализом факторов, воздействующих на мультипликативные оценки при исследовании экономической динамики. Разделяя в целом мнение авторов, рассмотрим частный случай реализации мероприятий государственной политики стимулирования спроса в пределах одного инвестиционного цикла. При этом отсутствие современных таблиц межотраслевого баланса в составе открытых материалов российской государственной статистики вынуждает в первую очередь сосредоточиться на источниках данных.

Официальным источником таблиц «затраты-выпуск» в современной России являются публикации Федеральной службы государственной статистики (Рос-стата). Последние базовые таблицы были разработаны за 1995 г., В отличие от таблиц «затраты-выпуск», разрабатывавшихся в советское время, эти таблицы построены по принципиально новой методологии Системы национальных счетов (СНС), соответствующей рыночной экономике. Однако номенклатуры отраслей и продукции в этих таблицах базировались на действующем в тот момент Общероссийском классификаторе отраслей народного хозяйства (ОКОНХ), который на сегодняшний день устарел.

На официальном сайте Росстата в настоящее время размещены Краткие таблицы ресурсов и использования товаров и услуг за 1998-2006 гг. [2].

С 2011 г. начато выборочное наблюдение затрат на производство. Российские таблицы «затраты-выпуск» за 2011 г. будут содержать 188 отраслей и 338 групп продуктов. Разработка базовых таблиц «затраты-выпуск» за 2011 г. осуществляется Росста-том в соответствии с распоряжением Правительства Российской Федерации от 14 февраля 2009 г. № 201-р, они должны быть представлены в Правительство РФ в 2015 г.

Мировой опыт составления моделей «затраты-выпуск». Таблицы «затраты-выпуск» в США ежегодно формируются Бюро экономического анализа (BEA) Департамента коммерции США [3] и насчитывают сотни индустрий, разбитых на сотни тысяч подсекторов. С 2007 г. указанные таблицы в детализации 389-ти отраслей были интегрированы в расчет СНС, что позволило независимо проверять достоверность оценки роста ВВП в разрезе выпуска и потребления товаров отдельными отраслями и вносить соответствующие ретроспективные поправки. Отсутствие подобного инструмента у Росстата приводит к меньшей достоверности данных о динамике выпуска отдельных отраслей.

Страны ОЭСР (Организации экономического сотрудничества и развития) с 1995 г. используют таблицы «затраты-выпуск» для анализа динамики выбросов углекислого газа (CO2) в целях оптимального стимулирования стран-участников к снижению его выбросов [4]. В 2000 г. количество анализируемых стран возросло с 10 до 18-ти. Вторая версия таблиц с 2006 г. была составлена для 28-ми стран ОЭСР и 9-ти стран, не являющихся членами этой организации, включая Россию [5]. Таблицы для России приведены на 2000 г. в разрезе 12-ти отраслей. Источником данных для ОЭСР стал Росстат.

В ходе данного исследования было проведено межстрановое сопоставление и сопоставление таблиц в динамике. Так, аналитики отметили, что в России увеличилась зависимость выпуска от импорта с 1995 по 2000 г. (отношение импорта к промежуточному потреблению), а также взаимозависимостей отраслей (доля промежуточного потребления в суммарном выпуске). По ряду стран ОЭСР разработала межотраслевые таблицы «затраты-выпуск» для различных регионов, что позволило проводить кластерный анализ.

Продолжением работы ОЭСР в 2009-2011 гг. стал проект SUSTRUS [6], выполненный в России специалистами Центра экономических и финансовых исследований и разработок (ЦЭФИР). Проект предусматривал разработку интегрированной экономической региональной модели с целью учета экологических последствий экономической деятельности регионов. В процессе построения единой модели прикладного общего равновесия (Applied General Equilibrium, AGE) исследователям удалось общую матрицу «затраты-выпуск» представить в виде 7-ми матриц в разрезе федеральных округов. На базе разработанной модели построен прогноз эмиссии CO2 до 2030 г., а в дальнейшем модель была использована для расчета результатов и оценки последствий вступления России в ВТО [7].

Наиболее интересным с нашей точки зрения представляется проект WIOD (The World Input-Output Database). Он реализуется при поддержке гранта Еврокомиссии, в рамках Седьмой рамочной программы ЕС по научным исследованиям, разработкам и демонстрационной деятельности (2007-2013 гг.). Его авторы отмечают [8], что в отличие от проекта ОЭСР и ряда других исследований они, во-первых, изначально исходили из национальных таблиц ресурсов и использования, а не таблиц «затраты-выпуск» и, во-вторых, использовали для обеспечения межвременных сравнений данные о выпуске и конечном потреблении, публикуемые в СНС на регулярной основе.

Источником информации по России для проекта WIOD служат данные Росстата о валовом выпуске и конечном потреблении, ежегодно публикуемые в рамках раскрытия информации о СНС.

Одним из наиболее интенсивно используемых в России прогностических ин-струментариев является комплекс экономико-математических моделей, разработанных в Институте народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук (ИНП РАН). Межотраслевая макроэкономическая модель Conto предназначена для более детализированного прогнозирования макроэкономической и отраслевой динамики на средне- и долгосрочную перспективу [9]. Она опирается на пошаговый расчет ключевых таблиц межотраслевого баланса в постоянных и текущих ценах. Исходными данными являются материалы Росстата за 1980-2011 гг., пересчитанные из кодов ОКОНХ в коды ОКВЭД и соответствующим образом дополненные и скорректированные. По утверждению авторов модели, в настоящий момент в распоряжении ИНП РАН имеются балансы в системе ОКВЭД за 1980-2011 гг. в постоянных и текущих (основных) ценах, а также необходимый набор матриц (транспортной, налоговой и торговой наценок), позволяющих перейти к ценам конечных покупателей, однако в открытом доступе материалы данных балансов отсутствуют.

Построение матрицы коэффициентов. В связи с тем, что Росстат не публикует симметричных таблиц «затраты-выпуск» с 1995 г., а кратких таблиц «затраты-выпуска» с 2007 г., нами принято решение основываться на международных данных WIOD (см. выше). Последний выпуск таблиц WIOD по России [10] относится к сентябрю 2012 г., и содержит данные в динамике за 1995-2011 гг. в том же формате, что и для остальных стран. Это дает возможность не только анализировать изменения значений с течением времени, но и проводить при необходимости сравнение динамики экономики России с другими странами.

Для добавления межотраслевых связей в модель нами были нормированы коэффициенты матрицы за 2011 г. (изначально приведены в стоимостном выражении - в миллионах долларов США в ценах соответствующих периодов). Полученные нормированные коэффициенты промежуточного потребления были использованы для расчета косвенных эффектов стимулирования выпуска одной отрасли при воздействии на другую методами государственной поддержки.

Преимуществом выделенного метода, с нашей точки зрения, является наличие в WIOD двух таблиц промежуточного потребления - на внутреннем и внешних рынках «импорт-экспорт» в единообразной отраслевой разбивке, что позволяет, помимо прочего, оценить потенциал возможного импортозамещения непосредственно по данным создаваемой модели.

Исходная матрица таблицы «затраты-выпуск» (табл. 1) представляет собой симметричную матрицу «отрасли-отрасли» из 35-ти отраслей, дополненную: по строкам - промежуточным потреблением импортных товаров по отраслям и добавленной стоимостью, а по столбцам - показателями конечного потребления, накопления и экспорта в классическом для межотраслевого баланса виде (рис. 1).

В результате нормирования показателей матрицы по совокупному выпуску соответствующей отрасли в базовых ценах были получены коэффициенты, отражающие внутреннее промежуточное потребление в соответствующих отраслях. Фрагмент полученной матрицы приведен в табл. 2.

Анализ полученных коэффициентов показал следующее.

Во-первых, многие отрасли не имеют существенного внутреннего потребления продукции промежуточного выпуска. Спрос на их продукцию зависит в том числе от валовых добавленных стоимостей (ВДС) других отраслей (например, от роста заработной платы). Их стимулирование возможно лишь прямыми методами. Вероятно, причиной подобной аномалии является экспортно-импортная ориентированность российской экономики.

Таблица 1

Структура матрицы промежуточного потребления WЮD, млн. долл.

МАСЕА классификация АШ С 15И6 17И8 19

ОКВЭД классификация А-В С DA 15-16 DB 1718 DC

Сельское хозяйство, лесное хозяйство, охота и рыболовство Добыча полезных ископаемых Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака Текстильное производство и производство одежды Производство кожи, изделий из кожи и обуви

ЯШ ЯШ ЯШ ЯШ ЯШ

с1 с2 с3 с4 с5

Ада Сельское хозяйство, лесное хозяйство, охота и рыболовство ЯШ с1 19956 273 30189 75 59

с Добыча полезных ископаемых ЯШ с2 231 5380 417 40 9

15И 6 Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака ЯШ с3 4376 25 21046 2 16

17И 8 Текстильное производство и производство одежды ЯШ с4 131 92 119 957 63

19 Производство кожи, изделий из кожи и обуви ЯШ с5 1 6 2 41 209

Производство Конечное потребление Всего

Производство Промежуточное потребление Внутреннее конечное потребление Экспорт Валовой выпуск

Импорт

Добавленная стоимость

Валовой выпуск

Рис. 1. Структура таблицы «затраты-выпуск» WIOD

Во-вторых, наиболее связанные между собой отрасли имеют в основном существенную долю внутреннего потребления конечной продукции (здесь и далее в процентах от суммарного промежуточного потребления, включая импорт и экспорт). В частности, отрасли сельского хозяйства, охота, вылов рыбы, лесной сектор (AtB) потребляют продукты нефтепереработки, пластики, резинотехнические изделия, металл, услуги торговых организаций. Существенно потребление иностранных запчастей транспортным машиностроением и т. д. Фактически единственной отраслью, имеющей значительное взаимовлияние внутри экономики, оказалась отрасль строительства - ее продукция отражена в структуре затрат почти всех отраслей и, напротив, по 19-ти из 35-ти отраслей коэффициент с учетом округления составляет 1% и более.

Таблица 2

Структура нормированной матрицы промежуточного потребления WIOD, %

Отрасль Сельское хозяйство, лесное хозяйство, охота и рыболовство Добыча полезных ископаемых Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака Текстильное производство и производство одежды Про- извод-ство кожи, изделий из кожи и обуви,

RUS RUS RUS RUS RUS

c1 c2 c3 c4 c5

AtB Сельское хозяйство, лесное хозяйство, охота и рыболовство RUS c1 13,86 0,10 20,68 0,72 2,26

C Добыча полезных ископаемых RUS c2 0,16 2,04 0,29 0,39 0,33

15t16 Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака RUS c3 3,04 0,01 14,42 0,02 0,62

17t18 Текстильное производство и производство одежды RUS c4 0,09 0,04 0,08 9,29 2,43

19 Производство кожи, изделий из кожи и обуви RUS c5 0,00 0,00 0,00 0,40 7,99

Переход к обратной матрице и оценке влияния мер поддержки. Основное уравнение МОБ обладает непрерывностью по векторам потребления и выпуска, поэтому справедливо:

X =

где 5X и 5Y - изменения векторов производства и потребления при стимулировании отраслей методами государственной поддержки.

Таким образом, для нахождения отзыва вектора производства (выпуск отдельных отраслей) на стимулирующие меры со стороны потребления продукции необходимо рассчитать матрицу коэффициентов, обратную матрице (E-A).

Указанная матрица была рассчитана последовательным вычитанием матрицы промежуточного потребления из единичной матрицы и последующим нахождением обратной матрицы. Фрагмент полученной матрицы приведен в табл. 3.

Сумма по столбцам матрицы фактически отражает совокупный эффект стимулирования спроса на продукцию отрасли. Стимулирование спроса на продукцию пищевой промышленности, производства алкоголя и табачных изделий на 1 руб. обеспечит совокупный эффект увеличения выпуска в размере 1,5 руб. (29%+3%+118%=150%) для экономики, состоящей всего из 5-ти отраслей. Для матрицы целиком совокупный эффект будет определяться соответственно числом строк в матрице.

Заметим также, что разложение матрицы полных коэффициентов в виде матричного ряда:

имеет вполне понятный экономический смысл - каждый последующий член ряда отражает зависимость выпуска отрасли в виде косвенного эффекта более высокого порядка. Таким образом, чем больше значения отдельных элементов матрицы A, т.е. матрицы промежуточного потребления, тем выше эффект экономики от стимулирования спроса.

Таблица 3

Структура матрицы полных коэффициентов, %

Отрасль Сельское хозяйство, лесное хозяйство, охота и рыболовство Добыча полезных ископаемых Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака Текстильное производство и производство одежды Производство кожи, изделий из кожи и обуви

RUS RUS RUS RUS RUS

c1 c2 c3 c4 c5

AtB Сельское хозяйство, лесное хозяйство, охота и рыболовство RUS c1 117 0 29 1 3

C Добыча полезных ископаемых RUS c2 3 105 3 3 3

15t1 6 Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака RUS c3 4 0 118 0 1

17t1 8 Текстильное производство и производство одежды RUS c4 0 0 0 110 3

19 Производство кожи, изделий из кожи и обуви RUS c5 0 0 0 0 109

Оценка потенциального воздействия мер поддержки. Полученная матрица полных коэффициентов была использована нами для оценки возможного влияния инструментов государственного стимулирования экономики на отрасли, находящиеся в сфере воздействия государственной программы РФ «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности» [11], а также других государственных программ Минпром-торга России: судостроения и авиационной промышленности. Для этого из полученной матрицы была сформирована выборка, максимально приближенная по своей структуре к желаемой, а также близкая использовавшимся в других исследованиях. При этом был принят ряд допущений, приведенных в табл. 4.

Таблица 4

Предпосылки прогнозирования воздействия мер государственной поддержки

Отрасль Код ОКВЭД Код МАСЕА

Добыча полезных ископаемых С С

Пищевая промышленность DA DA

Легкая промышленность DB+DC Усредненное по 15116 и 17118

Лесная промышленность DD+DE Усредненное по 20 и 2И22

Кокс и нефтепродукты DF 23

Химическая промышленность DG 24 24

Фармацевтика DG 24.4 Принято равным 24

Резиновые и пластмассовые изделия фН) DH 25

Неметаллические минеральные продукты ф1) DI 26

Металлургия DJ 27128

Машины и оборудование DK 29

Сельскохозяйственное машиностроение DK 29.3 Принято равным 29

Электротехника и электроника DL 30133

Автомобильная промышленность DM 34 34

Судостроение DM 35.1 Принято равным 35

Транспортное машиностроение DM 35.2 Принято равным 35

Авиационная промышленность DM 35.3 Принято равным 35

03 I 1 | Авиационная | | Транспортное | | Судостроение | | Автомобильная | | Электротехника и электроника | Сельскохозяйственное машиностроение I Машины и оборудование _1 | Металлургия ] Неметаллические минеральные продукты (ОТ) Резиновые и пластмассовые изделия (ОН) | Химическая | | Кокс и нефтепродукты | | Лесная | | Легкая ] | Пищевая | | Добыча полезных ископаемых | Отрасль промышленности

Ш | и> о - ю о о о 1 501 о Добыча полезных ископаемых

о - - - - о - - ил - - К) ю ОО о о ОО и> ЭА Пищевая

и> ОО и) о - о\ '..л о о - и> 0В+Е>С Легкая

и» ОО - - - - - - - 4* - 4*. о о о - 0 1 Лесная

651 1 - - - - - - - СЛ - ы ы Ео о о о о § Кокс и нефтепродукты

ОО - - - - - - 4>. - о ил о о - ОО Ш24 Химическая

£ ОО - - - - - - - 4». „ - о о и» о о ОО ЕЮ 24.4 Фармацевтика

м ЧО ю 111 м ы (О к> ЧО о ю о <-Л на Резиновые и пластмассовые изделия

(л 4^ о ЧО ил и> ю - о о - о Неметаллические минеральные продукты

о - - - - - - - | £С1 1 - к> к» - о о о 2 Металлургия

£ о 4*. ь. 4» о о 4=. - ю ил и) о о о о эк Машины и оборудование

[ 160 с. 'Л о о М ю ил ил о о о ЭК 29.3 Сельскохозяйственное машиностроение

1 166 1 - - - - о ы ю и) О - ы 'VI - о о о т. Электротехника и электроника

о о О 1 КЛ ю ю о - ы ил ил о о о ОМ 34 Автомобильная

£ о о ЕЗ ю о ю ю К) о - и) ил 'V) о о о ОМ 35.1 Судостроение

о о ы ю о о Й- ю кл К) о - ю и) ил о о о ОМ 35.2 Транспортное машиностроение

2 ы ю о о о 4». (О ю ю о - к> и) ил о о о 'Л ОМ 35.3 Авиационная

н

м о> ¡я К

с (и

(Л

Полученная матрица полных коэффициентов (табл. 5) - это матрица межотраслевых эффектов увеличения выпуска вследствие стимулирования спроса, при этом сумма коэффициентов по столбцу фактически является «откликом» отрасли на стимулирование спроса (умножение матрицы полных коэффициентов на вектор увеличения спроса даст матрицу, отражающую по столбцам прирост промежуточного потребления продукции отрасли, соответствующий целевому конечному потреблению). Например, субсидирование спроса на продукцию добывающих отраслей (раздела С) в размере 1 млрд. руб. должно привести к «эффекту» экономики в виде увеличения производства на 1,22 млрд. руб. В результате наиболее эффективной оказывается поддержка спроса на продукцию металлургии, как отрасли с наиболее широко потребляемой продукцией, и отраслей машиностроения. Напротив, поддержка достаточно изолированных лесной и легкой промышленности менее эффективна. В целом же потенциальное воздействие мер поддержки конечного спроса с учетом предпосылок модели Леонтьева (фиксация технологий, неизменные трудовые ресурсы, неизменность ассортиментного ряда производимой продукции) оценивается с мультипликативным эффектом около 1,5. Это означает, что на 1 руб., потраченный на поддержку спроса на продукцию отрасли, следует ожидать увеличения выпуска промышленной продукции на 1,5 руб. Это позволяет оценивать влияние мер государственной поддержки, связанной с государственными закупками, субсидиями и компенсациями потребителям, прочими мерами, воздействующими не на инвестиции или издержки производителей, а на спрос.

Например, применительно к государственной программе РФ «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности» [11], однозначно к мерам поддержки спроса могут быть отнесены инструменты в рамках подпрограммы 1 «Автомобильная промышленность» и подпрограммы 6 «Транспортное машиностроение». Для автомобильной промышленности это такие мероприятия, как «Основное мероприятие 1.2. Стимулирование обновления парка автотранспортных средств и спроса на новую автомобильную технику», «Основное мероприятие 1.4. Поддержание устойчивого спроса на продукцию предприятий российского автомобилестроения», «Основное мероприятие 1.7. Расширение использования природного газа в качестве моторного топлива». Для транспортного машиностроения - «Основное мероприятие 6.4. Стимулирование приобретения инновационного подвижного состава».

В совокупности на представленные мероприятия в 2014 г. было запланировано 98,3 млрд. руб., в том числе на автомобильную промышленность - около 95,7 млрд. руб., транспортное машиностроение - 2,6 млрд. руб. Указанные расходы теоретически должны привести к увеличению промышленного производства на 161,5 млрд. руб., в том числе на 157,2 млрд. руб. в автомобильной промышленности и на 4,3 млрд. руб. в транспортном машиностроении. При объеме производства по группе отраслей «производство транспортных средств и оборудования» в 2013 г., составившего 3161,6 млрд. руб. (по данным Росстата [12]), при прочих равных условиях совокупный эффект должен был быть равен примерно 5-процентному увеличению промышленного производства.

Выводы: обсуждение результатов и их применение. В рамках проведенного исследования, опираясь на методологию леонтьевской модели межотраслевого баланса и статистические данные проекта WЮD, оценены мультипликативные эффекты государственного стимулирования спроса на продукцию отдельных отраслей промышленности и использованы в качестве инструмента прогнозирования результатов мер государственной политики. Получаемые таким образом значения, с нашей точки зрения, могли бы быть полезны как при прогнозировании целевых показателей отдельных стимулирующих мероприятий, так и при оценке смещения фактической динамики отдельных отраслей относительно ранее прогнозировавше-

гося инерционного сценария после применения мер государственной поддержки, в составе более комплексных исследований факторного воздействия (например, в моделях прогнозирования развития отраслей промышленности, близких к описанных в работе [13], или в моделях, подобных Conto).

Ограничения инструментария не позволяют прогнозировать воздействие мероприятий государственной поддержки, выходящей за рамки леонтьевской модели, например, связанной со стимулированием инвестиционной деятельности, осуществлением НИОКР или прямым субсидированием производителя. Разумеется, данные меры, особенно инвестирование, могут и должны оказываться более предпочтительным инструментом с точки зрения экономической эффективности, однако для прогнозирования воздействия указанных мер требуются иные модели и методы, возможно подобные использовавшемуся Автономной некоммерческой организацией «Институт проблем естественных монополий» (АНО «ИПЕМ») при оценке эффективности антикризисных мер методу поинструментного разложения мер на прямые и косвенные и распределеления их по четырем категориям (воздействие на издержки, облегчение доступа к кредитным ресурсам, поддержка спроса, модерни-зационные меры) с последующим моделированием эффекта каждой отдельной меры на отдельную отрасль и возможных межотраслевых эффектов [14] .

В то же время с учетом де-факто растущей роли государства в экономике, а также того, что меры поддержки спроса пока являются преобладающими с точки зрения структуры расходов государственной программы (например, в государственной программе РФ «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности» меры по поддержке спроса превысили 60% всех расходов) актуальность развития инструментов прогнозирования эффекта стимулирования спроса только возрастает.

Заметим также, что одним из наиболее простых методов повышения значения коэффициентов матрицы является уменьшение доли импорта в структуре промежуточного потребления отраслей. При этом значение имеют коэффициенты затрат по столбцам, т. е. затраты именно той отрасли, конечное потребление которой планируется стимулировать мерами поддержки. Иначе говоря, прямые эффекты мер поддержки в виде стимулирования спроса будут тем выше, чем ниже доля импорта (выше доля экспорта) не только в потреблении конечной продукции, но и выше доля экспорта в промежуточном потреблении целевой отрасли. Это имеет особое значение с учетом планируемых к реализации программ импортозамещения.

Аналогично, прямой эффект стимулирования посредством повышения конечного потребления тем выше, чем ниже доля налогов и добавленной стоимости в структуре затрат целевой отрасли: приняв решение стимулировать спрос, государство должно опираться также и на систему мер налоговой поддержки. Для усиления же косвенных эффектов требуется не только низкая доля импорта (повышение коэффициентов матрицы по столбцам), но и существенная доля промежуточного потребления целевой отрасли от суммарного выпуска (увеличение коэффициентов по строкам).

Литература

1. Широв А.А., Литовский А.А. Оценка мультипликативных эффектов в экономике. Возможности и ограничения //Всероссийский экономический журнал ЭКО. 2011. № 2.

2. Краткие таблицы ресурсов и использования товаров и услуг. М.: Росстат. Электронный ресурс: http://www.gks. ru/free_doc/new_site/vvp/tab-zatr-vip. htm

3. US Bureau of Economic Analisys. Input-Output Accounts Data http://www.bea.gov/industry/io_annual.htm

4. OECD Input-Output Database. Режим доступа: http://www.oecd.org/trade/input-outputtables.htm

5. OECD Input-Output Database edition 2006 - STI Working Paper 2006/8, http://www.oecd.org/sti/37585924.pdf

6. Spatial-Economic-Ecological Model for the Assessment of Sustainability Policies of the Russian Federation (SUST RUS). Final Publishable Summary Report. 2012. http://sust-rus.org/wp-content/uploads/2012/09/final-publishable-summary-report_pdf_sept-2012_fin.pdf

7. Исследование: ВТО принесет пользу сначала бедным, а потом — среднему классу. Интерфакс. Режим доступа: http://www.interfax.ru/business/txt.asp?id=223302 цит. по http://sust-rus. org/wp-content/uploads/2012/06/interfax-publicationpdf

8. The World Input-Output Database (WIOD): Contents, Sources and Methods /Marcel P. Timmer (ed) (2012). WIOD Working Paper. Number 10. http://www.wiod.org/publications/papers/wiod10.pdf

9. Широв А.А., Янтовский А.А. Межотраслевая макроэкономическая модель как ядро комплексных прогнозных расчетов. //Проблемы прогнозирования. 2014. № 3.

10. The World Input-Output Database (WIOD) National Input-Output Tables. Released November 2013: Russian Federation. Режим доступа: http://www.wiod.org/protected3/data/update_sep12/niot/RUS_NIOT_row_sep12.xlsx

11. Постановление Правительства РФ от 15 апреля 2014 г. № 328 «Об утверждении государственной программы РФ «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности» // СЗ РФ. 2014. № 18. ст. 2173.

12. Почукаева О.В. Инновационно-технологическое развитие машиностроения. М.: МАКС-Пресс, 2012.

13. Росстат. Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по отдельным видам экономической деятельности РФ; регламентная таблица. Электронный ресурс: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/business/prom/otgruzka_CDE.xls

14. Институт проблем естественных монополий (ИПЕМ). Оценка эффективности антикризисных мер в России (презентация по итогам выполнения научно-исследовательской работы). 2010. Электронный ресурс: http://www.ipem.ru/images/stories/Files/mezhotrasl/2_akm_2010.pdf