Использование CGE модели для актуализации таблиц «затраты-выпуск» на примере данных Российской Федерации и Республики Армения

Вотинов Антон Игоревич   Зинченко Алексей Алексеевич   Нерсисян Карен Армоевич   

Многие принимаемые в экономике стран СНГ решения недостаточно подкреплены расчетами, что может приводить к серьезным ошибкам. В связи с этим исследования, нацеленные на увеличение полноты и точности аналитических оценок и прогнозов, могут внести значимый вклад в повышение качества экономической политики. В настоящей работе предложен алгоритм актуализации таблиц ресурсов и использования (ТРИ)/таблиц «затраты-выпуск» (ТЗВ) с учетом новых известных итогов, таких как компоненты ВВП. ТРИ/ТЗВ являются важнейшим инструментом анализа согласованности данных макроэкономической статистики, а также служат основой для построения моделей общего равновесия, использующихся для выработки эффективной экономической политики. Однако ТРИ/ТЗВ имеют большую задержку публикации (в России – 25/37 мес. после отчетного периода, соответственно), зачастую не обновляются из-за сложности и дороговизны данной процедуры (например, в Армении). При этом часто возникает потребность в быстром обновлении данных, с учетом новых известных итогов, публикуемых более своевременно и с более высокой периодичностью. Существующие алгоритмы обновления таблиц, представляющие собой различные модификации метода RAS, обладают рядом недостатков, среди которых отсутствие связи получаемых таблиц с конкретной структурой экономики, выбросы в данных, не согласующиеся с экономической логикой и др. В основе предложенного в статье алгоритма лежит полноценная CGE-модель с агрегированным внешним сектором, что позволяет учитывать не только численные соотношения в исходной таблице, но и полноценно воспроизвести экономические взаимосвязи между всеми величинами. Также, наличие полноценной CGE-модели в основании алгоритма позволяет вводить больше дополнительной информации в виде структурных параметров, ограничений на цены и т. д. В статье показана эффективность предложенного метода продления ТРИ/ТЗВ в сравнении с модифицированным методом RAS.

Статья опубликована в журнале «Проблемы прогнозирования», №2 2025

Литература/References

  1. Седалищев В.В. Памяти Л. Йохансена: первая в мире CGE-модель и ее демонстрация на примере России // Экономическая политика. 2023. № 4. С. 108-137. [Sedalishchev V.V. Pamyati L. Joxansena: pervaya v mire CGE-model` i eyo demonstraciya na primere Rossii // Ekonomicheskaya politika. 2023. No. 4. S. 108-137. (In Russ.)]
  2. Marzban S. An Interactive GAMS-based Model Management System for Economy Wide Analysis. The Third International Conference on Informatics and Systems. 2005. URL: https://www.researchgate.net/publication/280612124_An_Interactive_GAMS-based_Model_Management_System_for_Economy_Wide_Analysis
  3. Вотинов А.И., Лазарян С.С., Польщикова Ю.А. Влияние межсекторальной структуры экономики на свойства DSGE-моделей // Деньги и кредит. 2023. Т. 1. С. 32-54. [Votinov A.I., Lazaryan S.S., Pol`shchikova Yu.A. Vliyanie mezhsektoral`noj struktury` ekonomiki na svojstva DSGE-modelej // Den`gi i kredit. 2023. T. 1. S. 32-54. (In Russ.)]
  4. Широв А.А., Янтовский А.А. Межотраслевая макроэкономическая модель RIM – развитие инструментария в современных экономических условиях // Проблемы прогнозирования. 2017. № 3. С. 3-18. [Shirov A.A., Yantovskij A.A. Mezhotraslevaya makroekonomicheskaya model` RIM – razvitie instrumentariya v sovremennykh ekonomicheskikh usloviyakh // Problemy prognozirovaniya. 2017. No. 3. S. 3-18. (In Russ.)]
  5. Гареев М.Ю., Полбин А.В. Наукастинг: оценка изменения ключевых макроэкономических показателей с использованием методов машинного обучения // Вопросы экономики. 2022. № 8. С. 133-157. [Gareev M.Yu., Polbin A.V. Naukasting: ocenka izmeneniya klyuchevykh makroekonomicheskikh pokazatelej s ispol`zovaniem metodov mashinnogo obucheniya // Voprosy ekonomiki. 2022. No. 8. S. 133-157. (In Russ.)]
  6. Макеева Н.М., Станкевич И.П. Наукастинг элементов использования ВВП России // Экономический журнал ВШЭ. 2022. № 4. С. 598-622. [Makeeva N.M., Stankevich I.P. Naukasting elementov ispol`zovaniya VVP Rossii // Ekonomicheskij zhurnal VShE. 2022. No. 4. S. 598-622. (In Russ.)]
  7. Fofana I., Lemelin A., Cockburn J. Balancing a social accounting matrix: theory and application. United Nations. 2005. URL: https://www.un.org/en/development/desa/policy/mdg_workshops/eclac_training_mdgs/fofana_lemelin_cockburn_2005.pdf
  8. Lenzen, Gallego, Wood. Matrix Balancing under Conflicting Information // Economic Systems Research. 2009. Vol. 1. No. 21. Рp. 23-44.
  9. Ивантер В.В. Роль межотраслевого баланса в макроэкономическом анализе и прогнозировании // Проблемы прогнозирования. 2018. № 6 (171). С. 3-6. [Ivanter V.V. Rol` mezhotraslevogo balansa v makroekonomicheskom analize i prognozirovanii // Problemy prognozirovaniya. 2018. No. 6. S. 3-6. (In Russ.)]
  10. Bui T., Viet Phong N. A Short Note on RAS Method // Advances in Management & Applied Economics. 2013. Vol. 3. No. 4. Рp. 133-137.
  11. Stone R., Brown A. A Computable Model of Economic Growth / A Programme for Growth. 1962. Vol. 1. URL: https://archive.org/details/trent_0116404915484/mode/2up
  12. Bacharach M. Biproportional Matrices and Input-Output Change. Cambridge: Cambridge University Press, 1970. 192 p.
  13. McDougall R.A. Entropy Theory and RAS are Friends. GTAP Working Papers. 1999. Paper 6. URL: http://docs.lib.purdue.edu/gtapwp/6
  14. Preckel P., Ahmed S.A. A Comparison of RAS and Entropy Methods in Updating IO Tables. American Agricultural Economics Association Annual Meeting. Portland. 2007. P. 20. URL: https://www.researchgate.net/publication/23772109_A_Comparison_of_RAS_and_Entropy_Methods_in_Updating_IO_Tables
  15. Lee M.C. Social Accounting Matrix Balanced Based on Mathematical optimization Method and General Algebraic Modeling System // British Journal of Economics, Management & Trade. 2014. Vol. 4. No. 8. Рp. 1174-1190.
  16. Rodrigues J.F.D. A Bayesian Approach to the Balancing of Statistical Economic Data // Entropy. 2014. No. 16. Рp. 1243-1271.
  17. Луговой О.В., Полбин А.В., Поташников В.Ю. Байесовский подход к построению таблиц «затраты-выпуск» // Вопросы статистики. 2015. № 6. С. 26-35. [Lugovoj O.V., Polbin A.V., Potashnikov V.Yu. Bajesovskij podhod k postroeniyu tablicz «zatraty-vypusk» // Voprosy statistiki. 2015. No. 6. S. 26-35. (In Russ.)]
  18. Таблицы ресурсов и использования товаров и услуг за 2019 г. Росстат: [сайт]. 2019. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/tri-2019.xlsx [Tablicy resursov i ispol`zovaniya tovarov i uslug za 2019 g. Rosstat: [sajt]. 2019. (In Russ.)]
  19. Таблицы ресурсов и использования товаров и услуг за 2020 г. Росстат: [сайт]. 2020. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/tri-2020(1).xlsx [Tablicy resursov i ispol`zovaniya tovarov i uslug za 2020 g. Rosstat: [sajt]. 2020. (In Russ.)]
  20. Национальные счета. Статистический комитет Республики Армения: [сайт]. URL: https://armstat.am/ru/?nid=202 [Nacional`ny`e scheta. Statisticheskij komitet Respubliki Armeniya: [sajt]. (In Russ.)]
  21. Комментарий к базовым таблицам «затраты-выпуск» за 2016 год. Росстат. 2024. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/comment-tzv-2016.htm [Kommentarij k bazovy`m tabliczam «zatraty`-vy`pusk» za 2016 god. Rosstat. 2024. (In Russ.)]
  22. Судаков С.С., Зинченко А.А. Разработка методологии оценки экспортного потенциала и ее апробация на примере Республики Узбекистан // Финансовый журнал. 2024. Т. 16. № 1. С. 61-77. [Sudakov S.S., Zinchenko A.A. Razrabotka metodologii ocenki eksportnogo potenciala i ee aprobaciya na primere Respubliki Uzbekistan //Finansovy`j zhurnal. 2024. Т. 16. No. 1. S. 61-77. (In Russ.)]