Альтернативные подходы к оценке возможностей роста сферы материального производства в условиях ограничений со стороны трудовых ресурсов (стр. 19 )

Таблица 16

Динамика валовых выпусков – 2 (нижний) вариант, %

	2016-2020	2021-2025	2026-2030	2015-2030
ЭКОНОМИКА В ЦЕЛОМ	1.8	1.5	1.3	1.5
Сфера материального производства	1.9	1.5	1.2	1.5
Сельское хозяйство	2.3	1.8	1.2	1.8
Отрасли ТЭК	0.2	0.0	-0.2	0.0
Промышленность - всего	1.3	1.1	0.8	1.0
Добывающая промышленность	0.1	0.2	0.0	0.1
Топливно-энергетические ресурсы	0.1	0.1	0.0	0.0
Другие полезные ископаемые	0.3	0.6	0.4	0.3
Обрабатывающая промышленность	1.9	1.6	1.2	1.5
ЛДЦБП	2.7	1.7	1.2	1.7
Химическая промышленность	2.6	2.1	1.7	2.0
Металлургия	-0.7	-1.2	-1.7	-1.1
Машиностроение	2.9	3.6	2.7	2.8
Остальные отрасли промышленности	2.0	1.2	1.2	1.4
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды	0.4	-0.1	-0.4	-0.1
Строительство	4.6	3.1	2.7	3.3
Сфера услуг	1.7	1.5	1.3	1.4
Торговля	2.1	2.0	1.6	1.8
Государственное управление, оборона и обязательное социальное страхование	1.0	0.8	0.9	0.9
Образование	0.4	0.9	0.7	0.6
Здравоохранение	0.8	0.7	0.6	0.7
Остальные рыночные и нерыночные услуги	1.8	1.8	1.5	1.6

Источник: расчеты ИНП РАН, реализованы с использованием межотраслевой динамической модели CONTO (http://macroforecast. ru/).

Ключевая идея обоснования условной эффективной занятости, описанная во второй главе диссертационного исследования, это идея согласованности динамики производительности труда и технологических изменений в экономике. При этом в качестве характеристик технологических изменений в отраслях используется динамика продуктивности использования первичных ресурсов в соответствии с подходом, изложенным в [104]. Таким образом, для оценки будущей динамики занятости по видам экономической деятельности необходимо иметь соответствующие прогнозные характеристики продуктивности использования первичных ресурсов.

Как следует из [104] эти прогнозные характеристики могут быть сформированы в соответствии с принципом экономических и технологических аналогий, на основе динамики продуктивности использования первичных ресурсов в соответствующих отраслях (видах деятельности) японской экономики для того периода ее развития, который соответствует современному и будущему технологическому развитию экономики России[34]. В среднем отставание оценивается в 20-25 лет.

Несмотря на наличие общего тренда к повышению продуктивности использования первичных ресурсов, необходимо отметить, что во многих случаях такого рода прогноз дает результаты, существенно отличающиеся от простой экстраполяции. Приведем для иллюстрации несколько графиков материалоемкости по первичным ресурсам (переменная, рассчитанная как обратная функция продуктивности использования первичных ресурсов), заимствованных из работы [104] .

Рисунок 44. Прогнозные значения материалоемкости по первичным ресурсам - «Пищевая промышленность (включая напитки и табак)».

Источник: [104].

Рисунок 45. . Прогнозные значения материалоемкости материалоемкости по первичным ресурсам - «Строительство».

Источник: [104].

Рисунок 46. Прогнозные значения материалоемкости материалоемкости по первичным ресурсам - «Производство транспортных средств и оборудования».

Источник: [104].

Рисунок 47. . Прогнозные значения материалоемкости материалоемкости по первичным ресурсам - «Исследования и разработки».

Источник: [104].

Прогнозные значения материалоемкости по первичным ресурсам до 2030 г. для 44 видов деятельности представлены в Приложении 5.

Имеет смысл заметить, что при всей привлекательности метода аналогий, он может дать лишь общее направление и весьма приблизительное представление о скорости изменения продуктивности использования первичных ресурсов в отраслях. Очевидно, что при наличии общих закономерностей технологического развития, его специфика в различных странах и в различных секторах экономики может быть весьма существенной.

Кроме того, скорость технологических изменений, безусловно, зависит от уровня инвестиционной активности в отраслях экономики. Учитывая уже отмеченную ранее более высокую эластичность производительности труда от уровня инвестиционной активности, в уравнениях, моделирующих динамику производительности труда, целесообразно в качестве самостоятельного параметра, отвечающего за инвестиционную составляющую производственного процесса, использовать динамику величины основных производственных фондов (ОПФ) по секторам экономики.

Динамика основных производственных фондов, увязанная с динамикой валовых выпусков в рамках второго (нижнего) варианта социально-экономического развития, содержится в Таблице 17.

Таблица 17

Динамика основных производственных фондов - 2 (нижний) вариант, %

	2016-2020	2021-2025	2026-2030	2015-2030
ЭКОНОМИКА В ЦЕЛОМ	2.1	1.9	1.8	2.0
Сфера материального производства	2.0	1.8	1.7	1.8
Сельское хозяйство	0.9	1.0	1.1	1.0
Отрасли ТЭК	2.5	2.0	1.7	2.1
Промышленность - всего	2.2	1.9	1.7	2.0
Добывающая промышленность	2.4	2.0	1.6	2.0
Топливно-энергетические ресурсы	2.4	2.0	1.6	2.0
Другие полезные ископаемые	2.2	1.9	1.6	1.9
Обрабатывающая промышленность	1.9	1.8	1.8	1.8
ЛДЦБП	0.6	0.9	1.0	0.8
Химическая промышленность	1.9	2.0	2.0	2.0
Металлургия	0.9	0.7	0.4	0.7
Машиностроение	1.1	1.5	1.8	1.4
Остальные отрасли промышленности	4.1	3.4	2.9	3.5
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды	2.6	2.1	1.7	2.2
Строительство	1.4	1.8	2.0	1.7
Сфера услуг	2.2	2.1	1.9	2.1
Торговля	1.1	1.3	1.4	1.2
Государственное управление, оборона и обязательное социальное страхование	1.9	1.7	1.6	1.8
Образование	3.9	3.1	2.6	3.3
Здравоохранение	3.2	2.6	2.2	2.7
Остальные рыночные и нерыночные услуги	1.8	1.7	1.7	1.7

Источник: расчеты ИНП РАН, реализованы с использованием межотраслевой динамической модели CONTO (http://macroforecast. ru/).