Повышение эффективности инвестиционно-промышленной  политики России

Должность: доцент кафедры экономической теории
Аффилиация: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова
Адрес: Москва, Российская Федерация

Володин Андрей Игоревич

Должность: профессор статистики кафедры математики и статистики факультета естественных наук
Аффилиация: Университет Реджайны, Канада
Адрес: Канада

Дзюба Евгений Иванович

Должность: эксперт отделения Общероссийского народного фронта в Республике Башкортостан
Аффилиация: Общероссийский народный фронт в Республике Башкортостан
Адрес: Российская Федерация

Тюленев Юрий Васильевич

Должность: директор департамента промышленности, предпринимательства, природопользования, туризма и информационных технологий
Аффилиация: Аппарат Правительства Республики Башкортостан
Адрес: Российская Федерация

Файзуллин Фаниль Саитович

Должность: главный научный сотрудник
Аффилиация: Институт социально-экономических исследований Уфимского федерального ис-следовательского центра РАН
Адрес: Российская Федерация

Янгиров Азат Вазирович

Должность: директор института
Аффилиация: Институт стратегических исследований Республики Башкортостан (Уфа)
Адрес: Российская Федерация

Название журнала

Экономика и математические методы

Выпуск

Том 56 Номер 1

Страницы

54-66

Аннотация

В условиях санкционного давления на российские предприятия, учитывая ключевую роль промышленности в обеспечении национальной экономической безопасности, актуализировался вопрос о повышении эффективности инвестиционно-промышленной политики страны. Целью статьи является разработка экономико-математической модели, позволяющей оперативно принимать эффективные управленческие решения в инвестиционно-промышленной сфере России. В статье рассматривается мультимодель, базирующаяся на трех методах: динамическом программировании, производственной функции Кобба–Дугласа и межотраслевом балансе. Выдвинутая в ходе эмпирического исследования гипотеза о возможности построения одной производственной функции для нескольких отраслей российской промышленности подтвердилась. Поэтому в нашем случае на основе общей производственной функции Кобба–Дугласа объективно оцениваются производственные возможности (валовой выпуск продукции, ВВП) ряда отраслей национального промышленного комплекса. Первая и вторая модель построены на данных, соответственно по семи и шести отраслям промышленности России за 2011–2016 гг. Динамическое программирование позволяет сформировать оптимальный план (обеспечивающий максимально возможный дополнительный валовой выпуск продукции) распределения ограниченных государственных инвестиционных ресурсов между отраслями национального промышленного комплекса. С помощью метода межотраслевого баланса определяется максимально возможный прирост валовой добавленной стоимости (ВДС) отраслей российской промышленности. В нашем случае дополнительное инвестирование в размере 50 000 млн руб. (из них 40 000 млн руб. — в производство готовых металлических изделий, а остальные — в металлургическое производство) приводило в 2016 г. к росту валового выпуска двух отраслей национального промышленного комплекса на 316 398 млн руб., а их валовой добавленной стоимости — на 91 851 млн руб., или 4,7%. Исследование является научной базой для актуализации положений российской инвестиционно-промышленной политики.

Ключевые слова

инвестиционно-промышленная политика, динамическое программирование, производственная функция, труд, капитал, ресурсоотдача, кластеризация, межотраслевой баланс, выпуск продукции, валовая добавленная стоимость (ВДС)

Получено

05.03.2020

Дата публикации

20.03.2020

Кол-во символов

28681

Цитировать

ГОСТ	Губарев Р. В. , Володин А. И. , Дзюба Е. И. , Тюленев Ю. В. , Файзуллин Ф. С. , Янгиров А. В. Повышение эффективности инвестиционно-промышленной политики России // Экономика и математические методы – 2020. – Tом 56. – Номер 1 C. 54-66 [Электронный ресурс]. URL: https://emm.jes.su/S042473880008479-5-1 (дата обращения: 28.04.2024). DOI: 10.31857/S042473880008479-5
MLA	Gubarev, Roman, Volodin, Andrei, Dzyuba, Eygeniy, Tulenev, Yuri, Fayzullin, Fanil, Yangirov, Azat "Improving the effectiveness of Russia’s investment and industrial policy." Ekonomika i matematicheskie metody 56.1 (2020):54-66. DOI: 10.31857/S042473880008479-5
APA	Gubarev R., Volodin A., Dzyuba E., Tulenev Y., Fayzullin F., Yangirov A. (2020). Improving the effectiveness of Russia’s investment and industrial policy. Ekonomika i matematicheskie metody 56(1), pp.54-66 DOI: 10.31857/S042473880008479-5

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 1238

Оценка читателей: голосов 0

1. Афанасьев А.А., Пономарева О.С. (2014). Производственная функция народного хозяйства России в 1990–2012 гг. // Экономика и математические методы. № 4. С. 21–33.

2. Беллман Р., Дрейфус С. (1965). Прикладные задачи динамического программиро-вания. М.: Наука.

3. Березинская О. (2016). Инвестиционная пауза в экономике России: структурные ха-рактеристики и перспективы ее преодоления // Экономическая политика. № 3. С. 30–45.

4. Гарипов Ф.Н., Гизатуллин Х.Н., Гарипова З.Ф. (2016). Основные направления преодоления вызовов XXI века в агросфере // Экономика региона. № 1. С. 105–116.

5. Гильмундинов В.М. (2017). Оценка производственной функции с переменным ис-пользованием основных фондов в экономике России // Проблемы прогнозирования. № 4. С. 34–43.

6. Глазьев С.Ю. (2015). О внешних и внутренних угрозах экономической безопасно-сти России в условиях американской агрессии // Менеджмент и бизнес-администрирование. № 1. C. 4–20.

7. Горбатков С.А., Полупанов Д.В., Фархиева С.А., Коротнева М.В. (2012). Эконо-метрика. Уфа: РИЦ БашГУ.

8. Гринберг Р.С., Ахунов Р.Р., Володин А.И., Губарев Р.В., Дзюба Е.И. (2018). Новая (смешанная) система оплаты труда российских госслужащих «по результатам» // Эконо-мические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. № 6. С. 163–183.

9. Евстратов А.А., Калинин А.М., Парсегов С.Г. (2016). Применение межотраслево-го баланса для прогнозирования эффектов государственной политики поддержки спроса // Проблемы прогнозирования. № 1. С. 8–17.

10. Ивантер В.В., Порфирьев Б.Н., Широв А.А., Шокин И.Н. (2017). Основы струк-турно-инвестиционной политики в современных российских условиях // Вестник Финан-сового университета. № 1. С. 6–15.

11. Клейнер Г.Б. (2017). Системная модернизация отечественных предприятий: теоре-тическое обоснование, мотивы, принципы // Экономика региона. № 1. С. 13–24.

12. Колодная Е.М. (2014). Математическое программирование. Минск: УО ВГКС.

13. Макаров В.Л., Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Бахтизин А.Р., Нанавян А.М. (2014). Оценка эффективности регионов РФ с учетом интеллектуального капитала, харак-теристик готовности к инновациям, уровня благосостояния и качества жизни населения // Экономика региона. № 4. С. 9–30.

14. Мантуров Д.В., Никитин Г.С., Осьмаков В.С. (2017). Государственное регулиро-вание российской промышленности в 2010-х гг. // Вопросы государственного и муници-пального управления. № 1. С. 50–70.

15. Окрепилов В.В., Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Кузьмина С.Н. (2015). Примене-ние суперкомпьютерных технологий для моделирования социально-экономических си-стем // Экономика региона. № 2. С. 301–313.

16. Савицкая Г.В. (2003). Экономический анализ. М.: Новое знание.

17. Светуньков С.Г. (2016). О возможности экономического прогнозирования с помо-щью степенной производственной функции комплексного переменного // Экономика ре-гиона. № 3. С. 966–976.

18. Суворов Н.В. (2015). Актуальные направления и проблемы совершенствования мо-дельного инструментария макроэкономического анализа // Проблемы прогнозирования. № 5. С. 25–39.

19. Фальцман В.К. (2016). Проблемы структурной, инвестиционной и инновационной политики в период кризиса // Проблемы прогнозирования. № 4. С. 14–23.

20. Cobb Ch., Douglas P. (1928). A Theory of Production // American Economic Review. Vol. 18. Р. 139–165.