Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические аспекты CGE моделирования 11
1.1. Обзор и классификация CGE моделей 11
1.2. Применение CGE подхода при моделировании экономики России 16
1.3. Преимущество CGE подхода для моделирования экономики 19
Глава 2. Практическая реализация вычислимой модели «Россия: Центр -Федеральные округа» 23
2.1 Проектирование модели 23
2.2. Описание вычислимой модели «Россия: Центр - Федеральные округа» 29
2.2.1. Рынки 29
2.2.2. Экономический агент №1. Сектор легальной экономики 36
2.2.3. Экономический агент №2. Сектор теневой экономики 49
2.2.4. Экономический агент №3. Совокупный потребитель 58
2.2.5. Экономический агент №4. Региональное правительство 62
2.2.6. Экономический агент №5. Федеральное правительство 63
2.2.7. Экономический агент №6. Внешний мир 65
2.2.8. Общая часть модели 65
2.3. Подготовка данных для включения в модель 66
2.3.1. Оценка товарооборота между федеральными округами России 66
2.3.2.Товарооборот конечных продуктов 66
2.3.3.Товарооборот промежуточных продуктов 69
2.3.4. Некоторые замечания по поводу оценки товарооборота 72
2.3.5. Доля теневого сектора в федеральных округах 72
2.3.6. Налоги 73
Глава 3. Вычислительные эксперименты 77
3.1. Калибровка модели 77
3.1.1. Обзор пакетов для численного разрешения CGE моделей 77
3.1.2. Сущность калибровки 79
3.1.3. Вычисление фактических данных для модели 80
3.1.4. Процесс калибровки модели 83
3.1.5. Проверка адекватности модели 85
3.2. Вычислительные эксперименты 87
3.2.1. Вычислительный эксперимент №1: Разграничение доходных полномочий между регионами и федеральным центром 87
3.2.2. Вычислительный эксперимент №2: Перераспределение рентного дохода 94
3.2.3. Вычислительный эксперимент №3: Географическая дифференциация налогов 97
Заключение 103
Литература
- Применение CGE подхода при моделировании экономики России
- Преимущество CGE подхода для моделирования экономики
- Экономический агент №2. Сектор теневой экономики
- Вычисление фактических данных для модели
Введение к работе
Актуальность темы исследования.
Проводимые в нашей стране экономические реформы, повлекшие за собой невосполнимые потери как материальных, так и духовных ценностей, продемонстрировали свою слабую проработанность, являющуюся следствием пренебрежения множеством факторов, влияющих на экономическую ситуацию. Правительственные решения, зачастую являлись лишь ответной реакцией на непредвиденное развитие экономической ситуации, носили вынужденный и неадекватный характер и не предусматривали количественной оценки последствий для социально-экономической сферы страны. В то же время, основным принципом экономических реформ западных стран, является крылатая фраза: «семь раз отмерь - один раз отрежь», справедливость которой всегда подтверждается практикой. Этот принцип реализуется через проведение сценарных расчетов последствий принимаемых государственных решений, в том числе с использованием экономико-математических моделей, работающих по принципу «что будет, если...».
В связи с этим, особую актуальность приобретают исследования, синтезирующие в себе подходы математического моделирования сложных систем и направленные на системный анализ экономики всей страны и ее регионов с целью получения количественной оценки деятельности правительства.
Особый интерес для исследования представляет анализ экономических отношений между федеральными округами России, которые являются новым институтом, образованным с целью более эффективной реализации органами государственной власти основных направлений внутренней и внешней политики и укрепления единства государства.
Одним из перспективных инструментов количественной оценки действий правительства, в настоящее время активно используемым за рубежом, является новый класс экономико-математических моделей - вычислимых моделей общего равновесия, известных в зарубежной литературе как Computable General Equilibrium models (CGE models).
CGE модели можно определить в трех ключевых аспектах. Во-первых, они включают в себя экономических агентов, результаты деятельности которых, находят отражения во всей экономической системе. Именно поэтому CGE модели называются общими. Во-вторых, CGE модели включают в себя систему нелинейных уравнений, посредством решения которой достигается равновесие на рынке каждого товара, услуги и фактора производства. Благодаря этому модели становятся равновесными. Равновесие достигается путем итеративного пересчета с помощью прикладных пакетов. В-третьих, модели выдают количественные результаты, что позволяет называть их вычислимыми.
В рамках данного исследования был применен CGE подход для разработки модели «Россия: Центр - Федеральные округа», подробно описывающей экономические отношения между федеральными округами России и позволяющей проводить оценку различных мер региональной экономической политики, проводимой федеральным центром.
В контексте представленной работы федеральный округ выступает в роли самостоятельного региона, действующего в рамках своей собственной стратегии. Таким образом, используемые в работе термины, такие как «бюджет федерального округа», следует понимать как бюджет регионов, входящих в федеральный округ.
Степень разработанности проблемы.
Вопросам экономических взаимодействий между регионами России и их моделированию посвящены труды крупнейших отечественных экономистов — А.Г. Гранберга, В.Н. Лексина, А.Н. Швецова, С.А. Суспицына и В.И. Суслова.
Используемый в работе CGE подход, широко распространенный в развитых странах, берет свое начало с известной модели Иохансена, ставшей классикой CGE моделирования. Различные аспекты CGE моделирования рассматривались в трудах известных ученых, таких как Л. Тэйлор, Г. Скарф, А. Харбергер, Л. Тэйлор и М. Тишен.
Несмотря на широкое распространение в зарубежных странах моделирования экономических процессов посредством использования CGE подхода, в России это направление появилось совсем недавно, а термин «вычислимая модель», являющийся синонимом CGE модели, был введен академиком В.Л. Макаровым при разработке модели экономики России.
На данный момент в России разработано всего три CGE модели:
CGE модель экономики России - RUSEC;
CGE модель ОАО «Газпром»;
CGE модель конкурирующих партий России.
Основными разработчиками CGE моделей являются В.Л. Макаров, А.А. Афанасьев, А.Л. Ведев, Н.Г. Главацкая, С.Я. Чернавский и Н.В. Бахтизина.
Однако CGE подход к моделированию межрегиональных взаимодействий был применен автором впервые. Цель и задачи исследования.
Целью настоящей работы является разработка и апробация инструментария для количественной оценки различных мер региональной экономической политики, осуществляемой на федеральном уровне.
7 Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи:
разработать инструментарий, подробно описывающий экономические отношения между федеральными округами и позволяющий количественно оценить последствия различных экономических реформ, предлагаемых правительством;
произвести численное наполнение модели статистической информацией, а также данными, полученными в результате специальной обработки;
оценить адекватность модели и провести ее апробацию с помощью экспериментов, имеющих большое практическое значение с позиций региональной экономической политики.
Объектом исследования являются отношения между федеральным центром и федеральными округами России.
Предметом исследования являются меры региональной экономической политики и их последствия для регионов страны и России вцелом.
Теоретической основой исследования послужили разработки отечественных и зарубежных ученых в области математического моделирования экономики, экономической теории, региональной экономики, а также нормативные документы и методические материалы Российской Федерации и ее субъектов.
Исследование основывается на методологии научного познания и ее конкретных приложениях, среди которых системный и структурно-функциональный подход, а также методы экономического, математического и статистического анализа.
Информационной основой работы явились материалы государственной статистики, оперативные отчеты и информационно-аналитические материалы
8 государственных органов управления и экономических служб, а также экспертные оценки специалистов.
Научную новизну составляют следующие результаты исследования, полученные лично автором и выносимые на защиту:
впервые предложена CGE модель, описывающая экономические отношения между федеральными округами России и позволяющая получить количественную оценку последствий принимаемых правительством решений в области бюджетно-налоговой политики.
на основе анализа CGE моделей других стран, проведена их классификация;
учитывая неполноту статистической информации предложен метод оценки товарооборота конечными и промежуточными товарами между регионами России, посредством применения которого были получены количественные значения объемов торговли между регионами;
впервые количественно оценен эффект от разграничения налоговых полномочий и закрепления доходных источников за бюджетами разных уровней.
Апробация результатов работы.
Разработанная в ходе диссертационного исследования модель была использована для оценки экономического эффекта от ряда предлагаемых правительством реформ.
С помощью разработанной модели был количественно оценен экономический эффект от мер по разграничению налоговых полномочий и закреплению доходных источников за бюджетами разных уровней. Оцениваемые меры были предложены в Программе развития бюджетного федерализма в Российской Федерации на период до 2005 года, одобренной постановлением Правительства Российской Федерации от 15 августа 2001 года.
Помимо этого, результаты расчетов были использованы для разработки мер государственной политики в частях взимания и эффективного использования ренты с природных ресурсов, а также от реформирования налоговой системы России. Комплекс мер предназначался для рассмотрения Правительством Российской Федерации и Президентом России.
Это исследование проводилось совместно с Комитетом по промышленному развитию и высоким технологиям Торгово-промышленной палаты Российской Федерации.
Проделанная работа получила высокую оценку экспертов Центра законодательной поддержки промышленности. Этот факт отражен в справке о внедрении результатов диссертационной работы.
Практическая значимость работы.
Результаты апробации разработанной модели свидетельствует о ее практической значимости. Опыт внедрения результатов исследования дает все основания говорить о целесообразности использования модели для выработки стратегии развития как страны в целом, так и ее регионов.
Структура работы.
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и двух приложений.
В первой главе «Теоретические аспекты CGE моделирования» на основе анализа наиболее известных CGE моделей, разработанных в зарубежных странах, проводится их классификация. Помимо этого, описывается первая российская CGE модель, созданная академиком РАН В.Л. Макаров, ставшая прообразом разработанной автором модели.
Во второй главе «Практическая реализация вычислимой модели «Россия: Центр - Федеральные округа» раскрываются основные этапы проектирования модели, а также приводится ее подробное описание. Кроме того, в этой главе
рассматривается процесс обработки данных для численного заполнения модели, а также предлагается решение проблемы нехватки некоторых статистических данных.
В третьей главе «Вычислительные эксперименты» проводится обзор прикладных пакетов для численного разрешения CGE моделей.
Особое место в этой главе уделено описанию процесса калибровки модели, заключающемся в подгонке некоторых экзогенных параметров до значений, при которых интегральные показатели модели, такие как ВРП, объем производства в физических единицах и т.д. совпадали бы с показателями официальной статистики. Также описывается проведенный тест на адекватность модели, по результатам которого выяснилось, что расчетные среднегодовые значения ВВП России получились ниже фактических на 3,75%.
Второй параграф третьей главы посвящен описанию трех вычислительных экспериментов, в ходе проведения которых, модель продемонстрировала способность решать задачи оценки мер государственной политики.
Применение CGE подхода при моделировании экономики России
В российской литературе по экономике термин CGE практически отсутствует. Тем не менее, в 1997 году, академиком РАН В.Л. Макаровым была создана первая в России CGE модель - RUSEC (RUSsian EConomy) [29]. В соответствии с приведенной выше классификацией CGE моделей ее можно отнести ко второй группе моделей вальрасовского типа, хотя в качестве ее прообраза используется не сама модель Вальраса, а ее наиболее известная модификация - модель Эрроу-Дебре, отличающаяся от модели Вальраса более четким описанием функций спроса и предложения, а также механизмом образования дохода потребителей. Кроме того, в отличие от других CGE моделей, модель RUSEC содержит в себе черты других подходов к моделированию экономики, в частности, теоретико-игрового. Иными словами, в более широком понимании модель RUSEC представляет собой игру нескольких лиц в нормальной форме. Необходимо отметить, что сама форма модели является гибкой, что позволяет легко встраивать внутрь любые зависимости между показателями, чему также способствует ее удачное воплощение в виде электронной таблицы Excel.
Среди основных свойств модели, выделяющих ее среди других известных компьютерных моделей экономики, можно выделить гибкость, позволяющую легко вносить изменения в математическую часть модели, а это, в свою очередь, создает основу для проведения различных сценарных расчетов. Кроме того, существенной особенностью модели RUSEC является двухслойностъ, заключающаяся в том, что в ней функционирует две системы цен: государственная и рыночная. Модель RUSEC оперирует различными макропоказателями, такими как ВВП, бюджет, денежная масса, уровень цен по секторам экономики и т.д. В отличие от других CGE моделей, перечисленные выше показатели являются результатом деятельности экономических агентов -действующих лиц в экономике. В имеющейся версии модели таких агентов 12. Модель калибрована по статистическим данным Госкомстата РФ.
Модель российской экономики охватывает экономику всей страны без выделения входящих в нее регионов, в то время как экономическая деятельность последних, несомненно, требует детального рассмотрения посредством применения CGE подхода. Сама идеология модели RUSEC, хорошо отражающая основные черты российской экономики, может послужить основой для создания иерархической структуры моделей разного уровня.
С середины февраля 2002 года, под непосредственным руководством академика РАН В.Л. Макарова проводилась работа по созданию модели «Россия: Центр - Федеральные округа». Эта модель является прямым / продолжением модели RUSEC, однако в нее были внесены существенные7 изменения.
Большая часть изменений связана с различиями в моделируемых объектах. Эти различия являются следствием того, что регионы - федеральные округа отличаются более открытой экономикой, нежели все государство. Можно выделить следующие основные различия между региональными и государственными CGE моделями.
Первое различие основывается на производственной специализации регионов и, как следствие, на торговых отношениях между федеральными округами. На уровне государства торговля также имеет большое значение, но поскольку регион в силу своей специализации стремится продать большую часть своей продукции, торговля в региональных моделях занимает более важное место, чем в моделях экономики целой страны.
Второе различие состоит в том, что на межрегиональном уровне прослеживаются более активные и при этом неустойчивые миграционные потоки.
Третье различие основывается на особенностях систем налогообложения регионального и государственного уровней.
С учетом перечисленных особенностей, в июле 2002 года на основе модели RUSEC была создана CGE модель «Россия: Центр - Федеральные округа»
На приведенном ниже рисунке показано место созданной модели среди моделей этого класса, в соответствии с проведенной в 1.1 классификацией CGE моделей.
Преимущество CGE подхода для моделирования экономики
Посредством эконометрического подхода к моделированию экономических систем можно получать хорошие результаты в том случае, когда экономика страны развивается равномерно, без резких спадов и подъемов.
В то же время эконометрические модели имеют некоторые недостатки. К примеру, они могут не дать правдивых оценок в случае экономических шоков. Кроме того, -при составлении эконометрических зависимостей необходимы достаточно длинные ряды статистических данных. При разработке CGE моделей необязательно иметь все статистические данные, поскольку часть из них можно получить эмпирическим путем. Основная трудность построения CGE модели заключается только в том, чтобы правильно описать все отношения между основными экономическими агентами, действующими в моделируемом объекте (регионе, стране).
Посредством проведения вычислительных экспериментов можно получить неожиданные численные результаты относительно некоторых наблюдаемых величин. Это является следствием того, что экономические агенты, каждый из которых действует в рамках предписываемых ему возможностей и в соответствии со своей собственной стратегией, взаимодействуя друг с другом, могут спровоцировать некоторые причинно-следственные связи, остающиеся неизвестными для разработчика модели, закладывающего четко сформулированные «правила игры».
Как видно, CGE модель представима в виде «черного ящика», в который, при проведении вычислительных экспериментов, «закладываются» измененные экзогенные переменные. При этом некоторые полученные результаты могут быть с одной стороны неожиданными с точки зрения исследователя, а с другой - представлять отдельный научный интерес.
Основными преимуществами CGE подхода к моделированию экономических систем являются: 1) возможность численного разрешения модели даже при отсутствии необходимых статистических данных; 2) способность CGE модели выявлять скрытые зависимости между наблюдаемыми величинами; 3) легкость внесения изменений в математическую часть модели.
В конце первой главы необходимо также рассказать про дополнительные возможности CGE моделей. Основным их предназначением, как было отмечено выше, является количественная оценка действий правительства, однако этот инструмент может успешно применяться и для моделирования политических процессов.
В 2003 году, в ЦЭМИ РАН была разработана CGE модель конкурирующих партий, предназначенная для прогнозирования результатов выборов в Государственную Думу России в зависимости от задаваемых условий [4]. Модельные эксперименты показали, что улучшение уровня жизни ведет к захвату думского большинства проправительственной фракции, в то время как КПРФ несколько потеряло свои позиции. При ухудшении уровня жизни ситуация меняется в противоположную сторону.
CGE модель конкурирующих партий России является инструментом, позволяющим прогнозировать расстановку политических сил в стране в зависимости от задаваемых начальных условий, в частности уровня жизни населения.
Таким образом, CGE подход, благодаря своей гибкой форме, может с успехом заменить другие экономико-математические модели во многих областях исследований. Разработку вычислимой модели можно сравнить с проектированием здания. Архитектурные сооружения проектируются в три этапа: на первом этапе архитектор представляет готовые эскизы будущего здания, включающие планы этажей и другие наброски; на втором этапе составляются конкретные архитектурные планы, согласующиеся с требованиями заказчика; на третьем этапе, в составленные ранее планы, вносятся окончательные коррективы, согласованные со строителями. Также на этом этапе принимаются во внимание доступные строительные материалы и технологии.
В контексте разработки вычислимой модели, первый этап соответствует концептуальному дизайну модели, на котором четко формулируются цели будущей работы.
Второй этап соответствует логическому дизайну модели, строящемуся непосредственно на результатах концептуального дизайна. Логический дизайн модели подробно описывает взаимосвязи между экономическими агентами, входящими в модель. Помимо этого, одним из результатов логического дизайна является подготовка базиса для физического дизайна модели.
Третий этап соответствует физическому дизайну модели, на котором, во-первых, формализуются все взаимосвязи между экономическими агентами, а во-вторых, определяется технологический способ численного разрешения модели, т.е. принимается обоснованное решение об использовании какого-либо программного средства или создание уникальной программы в случае необходимости.
Экономический агент №2. Сектор теневой экономики
Поведение сектора теневой экономики почти такое же как и у сектора легальной экономики с той разницей что теневой сектор не торгует с внешним миром, не платит налоги правительству и не получает от него субсидии. Помимо этого, производство товаров в теневом секторе не регистрируется в статистической отчетности, поэтому объем производства теневого сектора можно оценить только путем опроса экспертов. Итак, приступим к описанию работы сектора теневой экономики.
Сектор теневой экономики осуществляет следующие действия:
По распределению своего бюджета: покупает промежуточный продукт, необходимый ему для производства. Формально это выражается в том, что экономический агент определяет доли бюджета, идущие на покупку промежуточного продукта у своих производителей и у других федеральных округов по рыночным (1) и теневым (2) ценам, формирующимся в каждом из регионов. Это доли: OZi2P\ 1, OZi2P2\, OZi2P3l, OZi2P4l, OZi2P5\, OZ12P61, OZi2Pl\, OZi2P\2, OZ12P22, OZ12P32, OZ12P42, OZi2P52, OZ12P62, OZi2P72; покупает капитальные товары (основные фонды) у своих производителей по рыночным и теневым ценам. В модели это доли: OKi2P\ ОКІ2Р2; покупает инвестиционные товары. В модели это доли: ОП2РХ, ОП2Р2; оплачивает услуги рабочей силы. В модели это доля: ОЫР2; платит долги Центральному банку. В модели это доля: ОСВ%і2; платит долги коммерческим банкам. В модели это доля: ОВ%і2\ определяет долю нераспределенного бюджета: OSi2.
По распределению произведенного продукта: определяет доли готового продукта, идущие на продажу на рынках промежуточных продуктов по рыночным и теневым ценам. В модели это доли: EZi2PU, EZ12P2X, EZi2P3l, EZi2P4l, EZ12P5X, EZi2P6\, EZi2P7l, EZ12P12, EZ12P22, EZ12P32, EZUP42, EZ12P52, EZ12P62, EZI2P72; определяет доли готового продукта, идущие на продажу на рынках инвестиционных товаров по рыночным и теневым ценам. В модели это доли: ЕП2Р\,ЕП2Р2; определяет доли готового продукта, идущие на продажу на рынках потребительских товаров по рыночным и теневым ценам. В модели это доли: ЕСІ2РП, ЕСІ2Р21, ЕСІ2РЗІ, ЕСІ2Р41, ЕСІ2Р51, ЕСІ2Р61, ЕСІ2Р71, ЕСІ2Р12, ЕСІ2Р22, ЕСІ2Р32, ЕСІ2Р42, ЕСІ2Р52, ЕСІ2Р62, ЕСІ2Р72.
По продаже основных фондов: определяет доли капитала, идущие на продажу на рынках капитальных товаров по рыночным и теневым ценам. В модели это доли: RKilPl, RKHP2.
Как и в случае экономического агента №1, все перечисленные доли вводятся в модель экзогенно. Затем, в процессе работы модели они меняются с тем, чтобы максимизировать прибыль производителей и минимизировать издержки. Механизм последовательного перебора переменных уже обсуждался в предыдущем параграфе.
Далее, приводятся формулы, описывающие поведение теневого сектора экономики.
По умолчанию переменные во всех формулах относятся к периоду времени /. Если переменные относятся к предыдущему (/-1) или к будущему (t + 1) периоду, то это указывается явно. Уравнение производственной функции: / 7 ]Г ZDilPjl + ]Г ZDilPjl AilZ Yil = AilR (2.3.1) (LDiPlY AilL ((Ki2 + Ki2(t +1))/2)4 АПК где AilR, AilZ, AilL, АПК- параметры производственной функции;
В следующих формулах определяется спрос теневого сектора на необходимые ему факторы производства: Спрос на рабочую силу: (2.3.2) LDiPl = (OLiP2 Bil)/PLil Теневой сектор, как и легальный, нанимает рабочую силу только из своего федерального округа, при этом оценивая наемный труд по цене РЫ1. Спрос на промежуточный продукт: по рыночным ценам:
Вычисление фактических данных для модели
Как уже говорилось выше, объем бюджетных средств остается фиксированным. Формально, в модели будут изменяться только доли распределения налогов между региональными и федеральным правительствами. Доли распределения устанавливаются одинаковыми для всех федеральных округов, что соответствует действительности. При этом сектора легальной экономики федеральных округов будут получать те же суммы, но только из региональных бюджетов.
Таким образом, «не запуская» в модель дополнительных денег, мы имеем эффект от перераспределения расходных полномочий, но уже подкрепленных доходными полномочиями, в соответствии с изменениями налоговых ставок.
Результаты
В приводимой ниже таблице представлены полученные в ходе эксперимента результаты. Изменение структуры налогов по уровням бюджетной системы повлекло за собой сокращение субсидий из федерального фонда финансовой поддержки регионов с одной стороны, а с другой - улучшение бюджетной самообеспеченности регионов и сосредоточение ресурсов на программах регионального значения.
Как видно из таблицы 8, децентрализация доходных полномочий оказывает положительный эффект по всем федеральным округам.
Этот факт объясняется тем, что бюджетные средства стали в меньшей степени направляться на выравнивание уровня экономического развития и в большей - на стимулирование экономической активности в регионах, что улучшило результативность финансово-экономической деятельности на территориях.
Проведенный эксперимент демонстрирует то, что экономический рост достигается даже посредством относительно небольшого перераспределения доходных полномочий по уровням бюджетной системы без привлечения дополнительных финансовых ресурсов.
Одной из возможностей для эффективного развития экономики России является перераспределение рентного дохода от удовлетворения личных и корпоративных интересов на общественные нужды.
В ЦЭМИ РАН проводилось исследование по оценке рентного дохода с использованием многоотраслевой макроэкономической модели, разработанной под руководством д.э.н. В.Ф. Пугачева. В ходе исследования выяснилось, что из совокупной нераспределенной прибыли (т.е. прибыли, которую могла бы получать наша экономика при оценке продукции, производимой ее отраслями в мировых ценах) на долю труда приходится примерно 5%, капитала - около 20%, а оставшаяся часть (75%) на ренту (рисунок 11.1). Фактически все, чем располагает Россия на сегодняшний день - есть рента от использования ее природно-ресурсного потенциала, а это около 60 млрд. долларов в год.
В тоже время, соотношение тех же факторов производства в налоговых доходах выглядит по-другому. На долю трудовой составляющей в действующей налоговой системе приходится примерно 70% от общей величины дохода (рисунок 11.2), а вклад рентной составляющей оказался меньше в 5,5 раз.
Получается, что основной доходосоздающий фактор - рента - не участвует в формировании совокупного дохода страны. Эта проблема была полностью раскрыта в научном докладе академика РАН Д.С. Львова на заседании Президиума РАН [25]. Задача вычислительного эксперимента заключается в оценке экономического эффекта от инвестиций в основные фонды (за счет доходов, полученных от ренты), в соответствии с тремя различными вариантами: вариант 1 - инвестиции 20 млрд.долларов в год; вариант 2 - инвестиции 40 млрд.долларов в год; вариант 3 - инвестиции 60 млрд.долларов в год.
Нулевой вариант предполагает дальнейшее развитие экономики без принимаемых мер по улучшению ситуации.
Конкретно в модели это выражается в перераспределении прибыли предприятий (занимающихся добычей и переработкой природных ресурсов) легального и теневого секторов всех федеральных округов в инвестиции в основные фонды легальных секторов. Деньги с предприятий берутся пропорционально размеру их прибыли.
