В статье рассматриваются проблемы и перспективы концептуализации понятия экономического суверенитета в рамках современной экономической науки. Рассмотрены четыре направления исследований экономического суверенитета, опирающиеся на его интерпретацию как вклада экономических факторов в обеспечение национального суверенитета; автономии национальной экономической политики; самостоятельности в достижении целей экономического развития («суверенное развитие»); а также возможности успешного противостояния негативным внешним шокам (торговые войны и экономические санкции). Показано, что для соответствующих исследовательских направлений характерен разный уровень теоретической и аналитической разработок проблемного поля. В настоящее время приходится констатировать, что прочный теоретический базис для анализа экономического суверенитета отсутствует. Его отдельные фрагменты уже существуют (особенно в сфере изучения автономии национальной экономической политики), однако речь идет именно о фрагментах, а не об интегрированной концептуальной платформе. Наибольшие надежды связаны с развитием теоретических основ изучения технологического суверенитета, хотя степень воплощения этих надежд в реальность будет в решающей мере зависеть от готовности исследователей выйти за пределы круга чисто прикладных проблем и подняться на уровень концептуальных обобщений.
Внешние шоки для экономики России в 2022–2023 гг. во многом связаны с введением санкционных ограничений. В статье на базе авторской методики дана оценка устойчивости экономик российских регионов к этим шокам по восьми базовым отраслям. Эконометрически выявлены факторы, повлиявшие на вероятность сокращения экономической активности в 2022 г. и ее восстановление в первой половине 2023 г. Из 85 рассмотренных региональных экономик 55 оказались относительно устойчивы к стрессу, в том числе крупнейшие: Москва, Татарстан, Новосибирская, Ростовская, Нижегородская и Челябинская области, Краснодарский и Приморский края. Крупные агломерации благодаря размеру и разнообразию внутреннего рынка могли адаптироваться быстрее, а сильнее пострадали отдельные ориентированные на мировые рынки сырьевые центры, например Ямало-Ненецкий автономный округ. Краткосрочная устойчивость экономики в целом выше у регионов с более диверсифицированной внешней торговлей и со сложной структурой хозяйства, впрочем, экономическая активность не снижалась и в ряде слаборазвитых и дотационных регионов, менее интегрированных в глобальные процессы. С высокой вероятностью не восстановили активности за рассматриваемый период большинство северозападных регионов, ранее тесно связанных с ЕС. В отдельных центрах обрабатывающей промышленности значения среднеотраслевых показателей в 2022 г. снижались из-за разрыва производственных цепочек, например в Ленинградской, Калининградской и Калужской областях. Однако уже в 2023 г. началось их восстановление благодаря переориентации связей и процессам импортозамещения. Повышенная шокоустойчивость (резильентность) наблюдалась в регионах с высокой предпринимательской активностью, особенно в 2023 г., когда малый и средний бизнес частично заняли рыночные ниши ушедших иностранных компаний, например в Москве и Подмосковье. Росли объемы параллельного импорта и внутреннего туризма, например в Кабардино- Балкарии. Большую роль в сохранении экономической активности сыграл инвестиционный стимул со стороны государства. В конце приведены некоторые научные обобщения; на их основе предложены рекомендации по повышению шокоустойчивости экономики
Статья посвящена проблеме количественной оценки отраслевых эффектов цифровизации экономики. Описан мировой опыт оценки влияния цифровой трансформации на экономический рост. Предложена и апробирована на панели промышленно развитых экономик методика оценки отраслевых эффектов цифровизации, основанная на модифицированном подходе ОЭСР, который ранее использовался международными экспертами и Минэкономразвития России на макроуровне. Этот подход предполагает эконометрические оценки влияния на основе панельных регрессий динамики индикаторов экономической политики (в том числе цифровизации) на компоненты особым образом дезагрегированной производственной функции. Ключевое преимущество этого подхода состоит в том, что он представляет рост ВВП (в нашем подходе — отраслевого выпуска) как сумму отдельных и независимых компонентов предложения (капиталоемкость выпуска, вовлеченность рабочей силы и совокупная факторная производительность (TFP)), что позволяет сначала оценить эффект влияния цифровизации на каждый компонент отдельно, а затем с помощью взвешивания оценок и их суммирования со вкладом TFP, определить общее влияние цифровизации на рост выпуска секторов. Переход при оценке эффектов на уровень секторов стал возможен благодаря недавнему включению в базу EU KLEMS отраслевых показателей цифровизации по 40 секторам 30 стран в период 1995–2019 гг. Полученные при апробации предварительные оценки влияния цифровизации на рост отраслевого выпуска (по десяти отобранным секторам) позволяют отметить серьезную дифференциацию эффектов по видам экономической деятельности, а также указать на некоторые возможности усиления результативности внедрения цифровых технологий при проведении экономической политики в России с учетом описанных в статье некоторых характеристик структуры ее экономики
В работе исследуется вопрос, являются ли эффективными масштабные вложения в инфраструктуру, не связанные непосредственно с проектами развития производства. Под эффективностью понимается ускорение экономического роста на устойчивой основе. Обзор результатов исследований показывает, что для экономического роста последствия этих вложений имеют сложный нелинейный характер, что обусловлено эволюционным характером эффективности вложений в инфраструктуру. Применение подхода эволюционной экономической политики, полагающей зависимость экономической политики от стадии развития страны, позволяет обосновать следующую гипотезу. Значимое влияние инфраструктуры на рост обнаруживается для сильно отстающих стран (преимущественно работает прямой канал — повышения производительности существующих факторов), где наблюдается критический недостаток инфраструктуры. В этом случае вложения в инфраструктуру могут опережать динамику экономики, способствуя ее ускорению. По мере накопления инфраструктурного капитала снижается его отдача, а эффективность правительства и рынка находится на невысоком уровне. В этом случае влияние инфраструктуры слабое, если страна пытается опираться на институты развитого рынка, и сильное, если страна опирается на институты догоняющего развития. В первом случае оптимальным является следование инфраструктуры за развитием экономики, во втором — опережение. По мере развития страны растет эффективность рынка и правительства, в результате — улучшается работа канала комплементарности (когда происходит приток нового частного капитала). Этот канал ориентирован на новые проекты, освоение территорий, создание новых или модернизацию существующих производств. Кроме того, более эффективное правительство лучше находит и устраняет узкие места развития. Вложения в инфраструктуру могут вновь опережать динамику экономики, обеспечивая ее рост. Для российской экономики, где эффективность правительства и рынка, запас и качество инфраструктурного и человеческого капитала находятся на средних уровнях, а проектов развития производства не хватает, ожидать ускорения роста от вложений в инфраструктуру не приходится.
This paper addresses the mutual influence between economic theory and policy in international trade employing interdisciplinary methodology, integrating Natural Language Processing (NLP) and econometric analysis. We test whether the relationship between economic theory and economic policy can be characterised by either “economics as art” approach (where theory serves the role of an auxiliary tool to the policy) or by “scientistic” approach (where economic policy is interpreted as the practical application of theory). We fi rstly characterise the academic discourse in terms of adherence to either protectionism or economic liberalism with NLP algorithms. Our analysis reveals the formation of a dominant liberal consensus in academia regardless of journal quality adjustments. Secondly, we estimate Vector Autoregression (VAR) and Vector Error Correction (VEC) models to analyse the dynamic relationship between academic discourse, trade policies, and economic activity (measured by trade volume). At the global level, we identify a complex, bidirectional relationship: academic discourse helps predict policy and trade in the short-run, while in the long-run, policy and economic activity help predict the discourse. This refutes the “scientistic” interpretation of direct theoretical infl uence in favour of “economics as art” approach. Similar analysis of Russian data provides deeper understanding of the relationship between theory and policy at the country level. On the one hand, Russian academic discourse aligns with global liberal trends and tends to study the economic environment rather than have a direct influence on it. On the other hand, Russian policy-makers are driven by distinct political objectives, pursuing protectionist policies despite a more liberal global academic discourse. These results indicate the absence of the “scientistic” approach in Russia
Непонимание долгосрочных закономерностей может приводить к провалам экономической политики. Опираясь на обзор научных работ с XVIII в. и анализ архивных данных, предложен подход к изучению эволюционной динамики деловой активности населения на основе оценки изменения плотности городов и малых предприятий. Впервые обнаружено пять законченных нерегулярных пространственно-временных волн на территории России за прошедшие десять веков. Деловая активность в городах в прошлом (торговцев, купцов, ремесленников и др.) рассматривается как прообраз предпринимательской деятельности. Фронтирное освоение больших территорий требовало предприимчивости жителей. Хотя в советский период динамика плотности малых предприятий была асинхронна с темпами экономического роста, в целом за последние полтора столетия (пятая волна) наблюдалась положительная взаимосвязь между ними, в том числе подтверждаемая на уровне регионов в текущем столетии. Многие выявленные закономерности исторически устойчивы: 1) предпринимательство можно считать персистентным, или жизнестойким, явлением, в частности, плотность малых предприятий превысила досоветские значения с учетом оговорок о точности данных и эволюции экономических агентов; 2) распространение предпринимательства в пространстве в целом подчинялось модели диффузии инноваций, в частности, выделяются такие относительно стабильные регионы-лидеры (ядра), как Москва, Санкт-Петербург, юг Дальнего Востока и отстающие (периферии); 3) на каждом из этапов выявлено долгосрочное влияние таких нескольких значимых условий и факторов деловой активности, как природно-географические особенности и развитие транспортных путей, социокультурная среда и институциональные преобразования (реформы), накопление человеческого капитала в городах и смена технологий. Продолжая многовековую научную дискуссию о стратегиях содействия деловой активности, предлагается разработать скоординированные меры воздействия на выявленные характеристики. Важно избежать чрезмерной монополизации хозяйства и / или роста неформального сектора, так как ослабление одного из производственных факторов — предпринимательского капитала — будет иметь долгосрочные негативные последствия для экономического развития. Так, ограничение предпринимательских инициатив в советский период вело к снижению эффективности народного хозяйства и ослабило возможности его трансформации в позднесоветский период. Недооценка необходимости накопления опыта и укоренения предпринимательства усилила негативные экономические тенденции после ускоренной либерализации в 1990-е годы. Начинающаяся шестая волна, вероятно, будет связана с распространением цифровой экономики и требует стимулирования соответствующих ей форм онлайн- предпринимательства на фоне растущей депопуляции. Экономические исследования циклической динамики дополнены новым параметром — деловой активностью, но требуется дальнейшая верификация данных, в том числе и для других стран
Внешние шоки 2022-2024 гг. неоднозначно сказались на деловой активности, под которой в статье понимается динамика числа субъектов малого и среднего предпринимательства (МСП) как один из наиболее оперативных показателей. Сфера МСП быстро реагирует на различного рода изменения, способствуя при этом адаптации всей экономики. Только в 11 регионах России спад деловой активности не преодолен, т. е. число субъектов МСП в 2024 г. меньше, чем в 2021 г.: Вологодская, Сахалинская, Архангельская, Псковская, Брянская, Курская, Тамбовская, Орловская области, Республики Крым и Коми, г. Севастополь. В статье средствами эконометрики выявляются факторы, определявшие устойчивость региональных предпринимательских экосистем к стрессу. Выше подобная резильентность в регионах с диверсифицированными внешнеторговыми связями, например в Московской и Оренбургской областях, Забайкальском и Краснодарском краях. Наоборот, бизнесы с более интенсивными экономическими связями со странами, вводившими торговые санкции, пострадали сильнее из-за разрыва поставок, ограничения доступа к рынкам, в частности в Сахалинской, Курской, Архангельской, Орловской областях, Республике Коми. Развитые предпринимательские экосистемы Московской, Ленинградской областей, г. Москвы смогли выиграть от ухода иностранных компаний из России благодаря высвобождению рыночных ниш на фоне растущего спроса, переориентированного на отечественную продукцию и услуги. Концентрация субъектов МСП в них с 2022 г. выросла на 1,6 п. п. до 22% от общего числа в России, обеспечив 42% всего прироста по стране. Большую роль в сохранении деловой активности в 2022 г. и ее росте в 2023 г. сыграло повышение доходов населения, а соответственно - и спроса на товары и услуги МСП, включая туризм и развлечения. Схожим эффектом обладал и бюджетный импульс за счет увеличения финансирования государственных проектов и роста инвестиций, косвенной поддержки субъектов МСП, в том числе благодаря разрешению параллельного импорта. Заметен рост в регионах с благоприятным деловым климатом, например в Тюменской области и Татарстане. Распространение цифровых торговых площадок способствовало сопряжению растущего спроса и увеличивавшегося числа онлайн-бизнесов. Введение санкций против крупнейших предприятий регионов в среднем не оказало заметного влияния на сектор МСП на фоне растущих государственных заказов. В целом доля регионов в числе субъектов МСП снизилась вблизи Европейского союза и Украины, а также в Сибири и на Дальнем Востоке, росла - на Северном Кавказе и в столичной агломерации. Это может иметь долгосрочные последствия для регионального развития и требует дополнительных мер экономической политики.