Надежная замена: ученые разработали способ оценки эффективности импортозамещения

Российские научные разработки сегодня направлены на одну из важнейших задач — импортозамещение иностранных технологий на отечественные аналоги. Но как оценить, какие отрасли преуспели в этом больше всего и на каких необходимо сосредоточиться в ближайшее время? Как это повлияет на экономику других стран? Чтобы ответить на эти и другие вопросы, российские экономисты разработали специальный алгоритм. Он позволяет понять, каких результатов стоит ожидать от различных решений в рамках политики импортозамещения.

Как работает методика, какими еще исследованиями занимаются ученые в этой области и как попасть в науку, разбираемся вместе с автором проекта, профессором кафедры математических методов в экономике Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова, доктором экономических наук Никитой Моисеевым.

Найти баланс

С помощью нового алгоритма, по мнению эксперта, можно оценить слабые стороны разных решений по импортозамещению и выстроить грамотную стратегию. Например, понять, что можно произвести самостоятельно, а что лучше закупить у дружественных стран.

В основе расчетов — так называемая модель межотраслевого баланса. Это такая таблица, в которой можно проследить связи между выпуском продукции в одной отрасли и затратами в других, вовлеченных в реализацию этого выпуска. Так можно оценить производственную потребность каждой отрасли в товарах остальных, выделить сферы, в которых импортозамещение станет наиболее эффективным (то есть, в них будет наибольший прирост выпуска и хорошие возможности для экспорта). А еще понять, как те или иные решения повлияют на экономику других стран.

Используя этот алгоритм, авторы проекта провели эксперимент и смоделировали два разных сценария. В первом случае решили узнать, как бы изменилась экономика всех стран, если бы в России европейскую продукцию заменили на товары и услуги из Китая. Во втором — если бы вместо импорта из ЕС в стране использовали бы собственные производственные мощности. Эксперты оценили последствия этих сценариев, включая изменения налоговых сборов, импорта и экспорта России и ЕС.

Исследование показало, что политика во втором эксперименте более эффективна для России. При таком сценарии обеспечивается максимальный приток капитала в страну и больший выигрыш с точки зрения производства и конечного потребления в долгосрочном периоде. Объем выпуска продукции растет в стране и падает во всем мире, в то время как в первом эксперименте обратная ситуация — наблюдается падение выпуска в России и рост в Китае. При этом в обоих случаях ЕС несет потери как по выпуску, так и по налоговым сборам и конечному потреблению.

«Понятно, что лучше производить всю продукцию самостоятельно, поскольку в этом случае мы также не платим добавленную стоимость. Однако дело в том, что сейчас у нас не хватает таких производственных мощностей и кадровых ресурсов, в том числе для рабочих специальностей. Это сегодня важно учитывать», — уточнил автор работы.

Полезный инструмент

Благодаря этой методике специалисты также выяснили, что одно из самых перспективных направлений для импортозамещения в стране — это ИТ-сфера, в частности, создание собственного софта. Сейчас такими разработками занимаются практически во всех отраслях — от авиации до нефтяной промышленности. На разработку собственных программ для корпоративного и частного пользования ресурсов хватает. А вот машинное оборудование выгоднее импортировать из тех стран, с которыми сохраняются торговые отношения.

На основе алгоритма авторы уже разработали компьютерную программу, которая может автоматически все посчитать. По их мнению, она будет полезна в первую очередь представителям государственных органов для принятия решений относительно инвестиционной и регулирующей политики в стране.

«Эта методика — всего лишь помощь. Она дает конкретные цифры, по которым можно определить, какие товары выгоднее самостоятельно произвести, а какие –закупить за рубежом. При этом система не говорит, что точно нужно делать и как. Она только подсвечивает перспективные направления. И в данном случае, как мы выяснили, одно из таких — это ИТ-сфера», — поясняет специалист.

Проект ведется в рамках гранта Российского научного фонда. Сейчас авторы продолжают развивать алгоритм, в том числе, чтобы применять его для многих других отраслей экономики.

«Фактически, мы создаем аналог модели общего динамического равновесия, за которую недавно вручили Нобелевскую премию. Она позволяет оценить, насколько эффективны действия государственных органов в фискальной, монетарной политике, и так далее. Но пока этот проект представлен не в окончательном виде», — говорит автор методики.

Перспективные направления

Такое исследование — далеко не единственное, которым занимаются ученые университета. В целом сегодня экономика как наука постоянно развивается, и, конечно, у нее есть свои перспективные направления.

Одно из наиболее молодых и интересных, считает эксперт, — поведенческая экономика. Специалисты в этой области изучают, как влияют социальные, когнитивные и эмоциональные факторы на принятие экономических решений, а также последствия этого влияния на рынок, в том числе цены или прибыль.

Дело в том, что до недавнего времени в традиционной экономической науке было не принято уделять внимание психологии в принятии решений. Экономика –серьезная наука о рациональном поведении, а психологи интересуются факторами, которые, как правило, эмоциональны и могут быть случайны.

«Сейчас доминирует идея о том, что люди являются рациональными агентами, которые мгновенно принимают наилучшие для себя решения, что они объективны. Но зачастую миром руководит не только материальный рационализм. У людей много психологических особенностей, различные межличностные связи. Все это заставляет их зачастую принимать не совсем, скажем так, оптимальные решения с точки зрения неоклассической теории», — делится спикер.

Еще одно сравнительно новое направление — экспериментальная экономика. Здесь с помощью различных методов тестируют экономические теории, чтобы подтвердить их или опровергнуть. Как и с физикой, химией и другими естественными науками, экономике нужны исследования. Но особенность в том, что они всегда требуют участия людей. И здесь может возникать трудность, поскольку для этих целей нужно постоянно набирать респондентов с разных сфер и с учетом разных параметров.

Не менее интересное направление — макромоделирование. С помощью математических и статистических методов ученые воспроизводят процессы и явления, позволяющие изучать и прогнозировать поведение экономики в целом, на уровне государства или всего мира.

«Сейчас мир достаточно нестабильный, зачастую нужно принимать волевые государственные решения, понимать, к чему они приведут. Санкции накладываются и снимаются, повышаются тарифы, ставки, налоги. Мы пытаемся справляться то с инфляцией, то с рецессией. И вот здесь надо понимать, как наши действия отразятся на экономике, какие у нее есть слабые места, чтобы оперативно их исправить и избежать более серьезного кризиса», — объясняет Никита Моисеев.

Куда идти учиться

Как и в любой другой научной области, без хороших специалистов здесь не обойтись. При этом, по мнению эксперта, молодежь, которая намерена связать свою деятельность с исследованием данных (data science) и искусственным интеллектом, будет востребована в любой сфере экономики.

«Часть моих исследований посвящена искусственному интеллекту, а именно — его применению в прогнозировании динамики экономических систем. Потенциал здесь достаточно серьезный при дальнейшем развитии статистического учета. Наличие большей статистики позволяет применять и разрабатывать более продвинутые методы эконометрического анализа», — подчеркивает Никита Моисеев.

Образовательных программ для этого направления сегодня в университетах довольно много. Наиболее подходящие связаны с математикой, информатикой, экономическими и социальными науками. Не стоит забывать и о «мягких» навыках — развивать их также необходимо еще со школы.

«Чтобы стать успешным в этом направлении, школьнику необходимо хорошо знать математику, русский язык и иностранный язык. А также очень важно развивать в себе критическое мышление. Не принимать на веру голословные высказывания, а опираться в своих суждениях на объективную доказательную базу», — резюмирует эксперт.

Анна Шиховец