Dynamic input–output balance as a tool for structural policy analysis

Cover Page

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This article extends the array of tools available for the analysis and advancement of structural policies using dynamic inter-sectoral balance, expressed in the form of a system of ordinary differential equations. This development became achievable following the publication of the authors’ methods for digitizing and calibrating such a structural model, thereby transforming it from a set of “purely theoretical constructs” into a set of computational and pragmatically valuable models. Formally, the digitization process for the model involves the introduction and computation of the eigen (intra-industry) and mutual (inter-industry) inertia matrices, the elements of which are time-dependent. These matrices substitute the conventional incremental capital intensity matrix within the model. It is worth noting that, unlike other scientific summaries, the matrix of incremental capital intensity is nowhere to be found in global statistics. No statistical institute worldwide develops or publishes it for any economy. The second factor that enhances the practical utility of the model lies in the utilization of the matrix of financial flow coefficients for its calibration. The computations conducted and presented here lead to the conclusion that the model is proficient in providing robust forecasts of gross output in current and comparable prices within the timeframe covered by Rosstat’s basic “input–output” tables. In its current format, the model holds potential as a valuable tool for scrutinizing structural changes within the domestic economy and for comparing Russia’s economic trends with those of other developed and developing nations. Digitizing it for use at the regional level would enable similar analyses on a mesolevel scale.

Full Text

Restricted Access

About the authors

E. L. Toroptsev

North Caucasus Federal University

Author for correspondence.
Email: eltoroptsev@yandex.ru
Russian Federation, Stavropol

M. M. Kandokhova

Kabardino-Balkar State University

Email: mrkand@mail.ru
Russian Federation, Nalchik

N. G. Gudieva

North Caucasus Center for Mathematical Research

Email: gudieva82@bk.ru
Russian Federation, Stavropol

References

  1. Гусев М. С., Широв А. А., Ползиков Д. А., Янтовский А. А. (2018). Глобальные тенденции изменения структуры производства и доходов в мире и России // Проблемы прогнозирования. № 6 (171). С. 28–50. [Gusev M. S., Shirov A. A., Polzikov D. A., Yantovsky A. A. (2018). Global trends in the structure of production and income in the world and Russia. Studies on Russian Economic Development, 6 (171), 28–50 (in Russian).]
  2. Ефимов М. Н., Мовшович С. М. (1973). Анализ сбалансированного роста в динамической модели народного хозяйства // Экономика и математические методы. Т. IX. Вып. 1. С. 32–43. [Efimov M. N., Movshovich S. M. (1973). Analysis of balanced growth in a dynamic model of the national economy. Economics and Mathematical Methods, IX, 1, 32–43 (in Russian).]
  3. Ивантер В. В. (2018). Роль межотраслевого баланса в макроэкономическом анализе и прогнозировании // Проблемы прогнозирования. № 6 (171). С. 3–6. [Ivanter V. V. (2018). The role of inter-sectoral balance in macroeconomic analysis and forecasting. Studies on Russian Economic Development, 6 (171), 3–6 (in Russian).]
  4. Ксенофонтов М. Ю., Ползиков Д. А. (2018). Ретроспективные структурные сдвиги в Российской экономике // Проблемы прогнозирования. № 6 (171). С. 62–81. [Ksenofontov M. Y., Polzikov D. A. (2018). Retrospective structural shifts in the Russian economy. Studies on Russian Economic Development, 6 (171), 62–81 (in Russian).]
  5. Леонтьев В., Ченери Х. В., Кларк П. Г. (1958). Исследование структуры американской экономики: теоретический и эмпирический анализ по схеме затраты–выпуск. М.: Госстатиздат. 640 с. [Leontief W., Chenery H. V., Clark P. G. (1958). Studies in the structure of the American economy: Theoretical and empirical explorations in input-output analysis. Moscow: Gosstatizdat (in Russian).]
  6. Леонтьев В. В. (1990). Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика. М.: Политическая литература. 415 с. [Leontief W. (1990). Economic essays. Theories, research, facts and policy. Moscow: Politicheskaja literatura. 415 p. (in Russian).]
  7. НИУ ВШЭ (2018). Структурные изменения в российской экономике и структурная политика. Аналитический доклад. Под научным руководством Е. Г. Ясина. [HSE University (2018). Structural changes in the Russian economy and structural policy. Analytical report. E. G. Yasin (sci. ed.) (in Russian).]
  8. Пархименко В. А. (2023). Опыт экспериментальной оценки матрицы коэффициентов импортных капитальных затрат в динамической модели Леонтьева для белорусской экономики в 2016–2020 годах // Проблемы прогнозирования. № 4 (199). С. 168–180. doi: 10.47711/0868-6351-199-168-180 [Parkhimenko V. A. (2023). Experience of experimental estimation of the import capital expenditure coefficient matrix in the Leontief dynamic model for the Belarusian economy in 2016–2020. Studies on Russian Economic Development, 4 (199), 168–180. doi: 10.47711/0868-6351-199-168-180 (in Russian).]
  9. Суворов Н. В., Трещина С. В., Белецкий Ю. В. (2017). Балансовые и факторные модели как инструмент анализа и прогнозирования структуры экономики. В сб.: «Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН». Т. 15. С. 50–75. М.: МАКС Пресс. [Suvorov N. V., Treschina S. V., Beletsky Y. V. (2017). Balance and factor models as a tool for analyzing and forecasting the structure of the economy. Scientific works: Institute of national economic forecasting of the Russian Academy of Sciences, 15, 50–75. Moscow: MAKS Press (in Russian).]
  10. Торопцев Е. Л., Кандохова М. М., Гудиева Н. Г. (2023). Оптимизация структурной динамики экономики в рамках методологии «затраты–выпуск» // Экономика и математические методы. Т. 59. № 2. С. 26–38. doi: 10.31857/S042473880025859-3 [Toroptsev E. L., Kandokhova M. M., Gudieva N. G. (2023). Optimization of structural dynamics of the economy within the framework of “input–output” methodology. Economics and Mathematical Methods, 59, 2, 26–38 (in Russian).]
  11. Торопцев Е. Л., Мараховский А. С. (2022а). Анализ макроструктурной динамики в рамках методологии «затраты–выпуск» // Журнал Новой экономической ассоциации. № 1 (53). С. 12–30. doi: 10.31737/2221-2264-2022-53-1-1 [Toroptsev E. L., Marakhovsky A. S. (2022a). Analysis of macrostructural dynamics within the framework of the «input–output» methodology. Journal of the New Economic Association, 1 (53), 12–30 (in Russian).]
  12. Торопцев Е. Л., Мараховский А. С. (2022б). Структурные инерционности экономических систем // Экономика и математические методы. Т. 58. № 1. С. 38–47. doi: 10.31857/S042473880016564-9 [Toroptsev E. L., Marakhovsky A. S. (2022b). Structural inertia of economic systems. Economics and Mathematical Methods, 58, 1, 38–47 (in Russian).]
  13. Торопцев Е. Л., Мараховский А. С., Дужински Р. Р. (2019). Теоретические основы разработки комплекса равновесных и межотраслевых моделей // Экономический анализ: теория и практика. Т. 18. № 3. С. 427–446. doi: 10.24891/ea.18.3.427 [Toroptsev E. L., Marakhovsky A. S., Duszynski R. R. (2019). Theoretical framework for a set of equilibrium and input–output models development. Economic Analysis: Theory and Practice, 18, 3, 427–446. doi: 10.24891/ea.18.3.427 (in Russian).]
  14. Торопцев Е. Л., Мараховский А. С., Дужински Р. Р. (2020). Межотраслевое моделирование переходных процессов // Экономический анализ: теория и практика. Т. 19. № 3. С. 564–585. doi: 10.24891/ea.19.3.564 [Toroptsev E. L., Marakhovsky A. S., Duszynski R. R. (2020). Intersectoral modeling of transient processes. Economic Analysis: Theory and Practice, 19, 3, 564–585. doi: 10.24891/ea.19.3.564 (in Russian).]
  15. Торопцев Е. Л., Таточенко Т. В. (2011). Теоретические основы управления модернизацией и экономическим ростом // Региональная экономика: теория и практика. № 2 (185). С. 2–11. eLIBRARY ID: 15541818 [Toroptsev E. L., Tatochenko T. V. (2011). Theoretical foundations for managing modernization and economic growth. Regional Economics: Theory and Practice, 2 (185), 2–11. eLIBRARY ID: 15541818 (in Russian).]
  16. Узякова Е. С., Узяков Р. М. (2018). Анализ влияния научно-технического развития на экономический рост с использованием инструментария межотраслевого баланса // Проблемы прогнозирования. № 6 (171). С. 82– 92. [Uzyakova E. S., Uzyakov R. M. (2018). Analysis of the impact of scientific and technological development on economic growth using the tools of input-output balance. Studies on Russian Economic Development, 6 (171), 82– 92 (in Russian).]
  17. Форсайт Дж., Малькольм М., Моулер К. (1980). Машинные методы математических вычислений. М.: Мир. 276 с. [Forsyth J., Malcolm M., Mowler K. (1980). Machine methods of mathematical computation. Moscow: Mir. 276 p. (in Russian).]
  18. Широв А. А. (2018). Использование таблиц «затраты–выпуск» для обоснования решений в области экономической политики // Проблемы прогнозирования. № 6 (171). С. 12–25. [Using input–output tables to justify economic policy decisions. Studies on Russian Economic Development, 6 (171), 12–25 (in Russian).]
  19. Diao X., McMillan M., Rodrik D. (2017). The recent growth boom in developing economies: A structural change perspective. National Bureau of Economic Research, w23132.
  20. Field W., Kruger C. (2008). The effect of an art psychotherapy intervention on levels of depression and health locus of control orientations experienced by black women living with HIV. South African Journal of Psychology, 38, 467–478.
  21. Lin J. Y. (2011). New structural economics: A framework for rethinking development 1. The World Bank Research Observer, 26 (2), 193–221.
  22. McMillan M., Rodrik D., Sepulveda C. (2017). Structural change, fundamentals and growth: A framework and case studies. National Bureau of Economic Research, w23378.
  23. Silva E. G., Teixeira, Aurora A. C. (2008). Surveying structural change: Seminal contributions and a bibliometric account. Structural Change and Economic Dynamics, 19, 273–300.
  24. UNIDO (2016). United Nations Industrial Development Organization, Industrial Development Report. The role of technology and innovation in inclusive and sustainable industrial development. Vienna: UNIDO.

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».