Рус Eng Cn Перевести страницу на:  
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Библиотека
ваш профиль

Вернуться к содержанию

Национальная безопасность / nota bene
Правильная ссылка на статью:

Структурно-иерархический подход к инвестиционной модели экономического роста

Оболенская Людмила Владиславна

ORCID: 0000-0002-1016-9171

кандидат технических наук

ведущий научный сотрудник Института финансово-промышленной политики, Финансовый университет при Правительстве РФ

125167, Россия, г. Москва, Ленинградский проспект, 49

Obolenskaya Lyudmila Vladislavna

PhD in Technical Science

Leading Researcher, Institute for Financial and Industrial Policy, Financial University under the Government of the Russian Federation

125167, Russia, Moscow, Moscow, Leningradsky Prospekt, 49

lvobolenskaya@fa.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Бекулова Сузанна Робертиновна

ORCID: 0000-0003-1384-4694

младший научный сотрудник, Финансовый университет при Правительстве РФ

125993, Россия, г. Москва, ул. Ленинградский Проспект, 49

Bekulova Suzanna Robertinovna

Junior Scientific Associate, Financial University under the Government of the Russian Federation

125993, Russia, Moscow, Leningradskii Prospekt, 49

suzi.94@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.7256/2454-0668.2023.4.68754

EDN:

UALNKO

Дата направления статьи в редакцию:

16-10-2023


Дата публикации:

23-10-2023


Аннотация: Предметом исследования в статье является инвестиционная модель экономического роста, которой в сегодняшней России уделяется существенное внимание на правительственном уровне. В ряде научных исследований инвестиции интерпретируются как значимый фактор экономической безопасности. В русле этой актуальной тематики ставится цель формирования инвестиционной модели роста, соединяющей в единую конструкцию национальные цели экономического роста, инвестиционные задачи, отрасли-локомотивы роста, факторные условия и регулирующие воздействия. Во главу угла при этом ставится промышленность. В статье используются методы и средства структурного, экономического, причинно-следственного анализа и прогнозно-статистические оценки. Новизна исследования состоит в обосновании и разработке инвестиционной модели экономического роста в виде иерархической структуры, включающей пять уровней: целевой уровень, уровень задач, отраслевой, факторный и регуляторный уровни. Возможности заполнения уровней показываются на примере России с учетом сегодняшних санкционных реалий. Акцентируется внимание на обрабатывающей промышленности. При заполнении отраслевого уровня делается вывод о целесообразности учета индекса экономической сложности как дополнительного критерия выделения отраслей-локомотивов роста. При заполнении факторного уровня модели показывается двойственный характер антироссийских санкций, порождающих наряду с негативными факторами также определенные возможности для бизнеса. При заполнении регуляторного уровня выделяется ряд финансово-инвестиционных мер (субсидирование инвестиционных проектов, господдержка кредитов, налоговые льготы), востребованных российским бизнесом в условиях санкций. В плане технологической безопасности страны приводятся отрасли, где зависимость от импортных составляющих особенно критична. На преодоление критичной зависимости необходимо направить первоочередную финансово-инвестиционную поддержку. Полученные результаты могут быть полезны для информационно-аналитического обеспечения промышленной политики. Предложенный подход к инвестиционной модели роста поможет упорядочить базовые составляющие принятия решений в рамках единой структуры с учетом причинно-следственных связей и санкционных реалий.


Ключевые слова:

инвестиционная модель роста, инвестиции, экономическая безопасность, технологическая безопасность, структурно-иерархический подход, обрабатывающая промышленность, отрасли-локомотивы роста, индекс экономической сложности, внешние санкции, финансово-инвестиционные меры господдержки

Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситета.

Abstract: The subject of the research is the investment model of economic growth, which in today's Russia is given significant attention at the government level. In a number of scientific studies, investments are interpreted as a significant factor of economic security. In line with this topic, the goal is to form an investment growth model that combines national economic growth goals, investment objectives, growth-driving industries, conditions and regulatory influences into a single structure. The article uses methods and means of structural, economic, causal analysis and predictive statistical estimates. The novelty of the research consists in substantiating and developing an investment model of economic growth in the form of a hierarchical structure that includes five levels: target level, task level, industry, factor and regulatory levels. The possibilities of filling the levels are shown by the example of Russia, taking into account today's sanctions realities. Attention is focused on the manufacturing industry. When filling in the industry level, it is concluded that it is advisable to take into account the index of economic complexity as an additional criterion for identifying industries-locomotives of growth. When filling in the factor level of the model, the dual nature of anti-Russian sanctions is shown, which, along with negative factors, also generate certain business opportunities. When filling out the regulatory level, a number of financial and investment measures are allocated (subsidizing investment projects, state support for loans, tax incentives) that are in demand by Russian business under sanctions. In terms of the country's technological security, industries are cited where dependence on imported components is particularly critical. Priority financial and investment support should be directed to overcoming critical dependence. The results obtained can be useful for information and analytical support of industrial policy. The proposed approach to the investment model of growth will help to streamline the basic components of decision-making within a single structure, taking into account cause-and-effect relationships and sanctions realities.


Keywords:

investment growth model, investments, economic security, technological security, structural-hierarchical approach, manufacturing industry, growth locomotive industries, economic complexity index, external sanctions, financial and investment measures of state support

Введение

Инвестиционным моделям экономического роста уделяется существенное внимание в научных публикациях, российских документах и выступлениях официальных лиц.

Например, в работе [1] рассматриваются разные концепции инвестиционных моделей роста, отражающие типологические особенности последних. Представленная типология инвестиционных моделей опирается на ряд критериев: наличие инвестиционных ресурсов внутри страны; степень открытости экономики как фактора привлечения внешних инвестиционных ресурсов; степень участия государства и транснациональных организаций в инвестиционном процессе; наличие кризисной или экстремальной ситуации. В работе [2] акцентируется внимание на разноаспектной природе инвестиционной модели как объекта государственного регулирования, освещается ее факторная и целевая роль в экономике. Отмечается роль инвестиционной модели в обеспечении устойчивой динамики экономического роста и инновационно-технологического развития.

Тема необходимости перехода российской экономики к инвестиционной модели развития обсуждается уже несколько лет на официальном уровне. Так, Глава ЦБ Набиуллина еще несколько лет назад озвучила позицию, что стране необходима новая модель развития экономики – сберегательно-инвестиционная, где сбережения будут «превращаться» в инвестиции [3]. Помощник президента РФ Максим Орешкин, говоря о факторах, способных позитивно повлиять на динамику ВВП в 2023 году, отметил следующее [4]. В настоящее время имеется нереализованный потенциал денежной массы. Прирост накопленных денежных средств за 2022 год составил 20%: 13 триллионов рублей. При этом большая часть прироста (8 триллионов рублей) пришлась на счета предприятий. Эти денежные ресурсы будут вливаться в экономику через рост заработных плат и инвестиции, давая положительный импульс ускорению экономической динамики.

Инвестиционная модель роста несколько лет активно используется Минэкономразвития в регулярно разрабатываемых прогнозах социально-экономического развития Российской Федерации. Так, в проекте прогноза до 2035 года, подготовленном МЭР, инвестиционная модель роста стала основой одного из трех сценариев социально-экономического развития – целевого. Ключевое отличие целевого сценария от двух других состояло в более высокой динамике роста внутренних инвестиций, сопровождаемой повышением (по сравнению с другими сценариями) производительности труда и роста доходов населения. В прогнозе социально-экономического развития Российской Федерации до 2036 года, подготовленном МЭР, при выделении факторов, от которых зависят прогнозируемые результаты развития отраслей промышленности и других секторов экономики, существенное место отводится инвестициям в основной капитал и росту инвестиционного спроса.

В ряде научных исследований инвестиции интерпретируются как значимый фактор экономической безопасности [5-7]. При этом в исследовании [5] делается вывод, что развитость инвестиционной сферы является индикатором состояния дел в экономике. В источнике [6] инвестиции рассматриваются на региональном уровне. Отмечается их вклад в формирование направленности и обеспечение интенсивности экономического развития. Делается вывод, что инвестиционная безопасность является одной из ключевых составляющих экономической безопасности региона. В работе [7] анализируется влияние инвестиционного климата на экономическую безопасность страны. Делается вывод, что экономическая безопасность является важнейшей компонентой национальной безопасности.

В русле этой актуальной тематики в данной статье решается задача формирования инвестиционной модели экономического роста, соединяющей в единую конструкцию: цели роста, инвестиционные задачи, отрасли-локомотивы роста, факторные условия и регулирующие воздействия. Во главу угла при этом ставится промышленность. Здесь получает дальнейшее развитие подход, предложенный нами в работе [8]. Вносятся предложения по заполнению уровней иерархии на примере России. Основное внимание уделяется обрабатывающей промышленности. При заполнении уровней учитываются новые реалии, связанные с усилением санкционного давления на Россию со стороны «недружественных» стран.

Инвестиционная модель как пятиуровневая иерархическая структура

В рамках разрабатываемого подхода инвестиционная модель экономического роста формируется как пятиуровневая иерархическая структура, соединяющая: цели роста, инвестиционные задачи, отрасли-локомотивы роста, факторные условия и регулирующие воздействия (см. рис. 1).

Рисунок мой Уровни Иерархии [Режим ограниченной функциональности] - Word

Рис. 1. Инвестиционная модель экономического роста как пятиуровневая иерархическая структура на примере промышленности.

Источник: авторская разработка.

Уровни иерархии, отображенные на рисунке 1, коротко можно охарактеризовать следующим образом:

(1) Целевой уровень.

(2) Уровень задач.

(3) Отраслевой уровень.

(4) Факторный уровень.

(5) Регуляторный уровень.

Остановимся подробнее на заполнении некоторых из этих уровней. При этом акцентируем внимание на российской обрабатывающей промышленности.

Целевой уровень модели

Целевой уровень расположен в верхней части формируемой иерархической структуры (см. рис. 1). Он предназначен для национальных целей экономического роста.

В России актуальные национальные цели сформулированы в последнем Указе Президента РФ о национальных целях (Указ Президента РФ от 21 июля 2020 г. № 474). Непосредственное отношение к обрабатывающей промышленности имеет группа целей «Достойный, эффективный труд и успешное предпринимательство». По смыслу она соответствует восьмой группе целей устойчивого развития «Достойная работа и экономический рост» из Перечня ООН [9].

В рассматриваемой группе целей из Указа Президента РФ нами выделены три ключевые цели, затрагивающие: экспорт, инвестиции и ВВП.

Цель 1. Рост ВВП выше среднемирового уровня.

Цель 2. Рост инвестиций в основной капитал (здания и сооружения, машины и оборудование, НИОКР и др.).

Цель 3. Рост экспорта несырьевых неэнергетических товаров. Их производство и экспорт обеспечиваются обрабатывающей промышленностью.

На фоне сегодняшних внешних санкций со стороны «недружественных» стран актуализируется еще одна цель.

Цель 4. Рост импортозамещения в сферах обрабатывающей промышленности, критичных для национальной технологической безопасности на фоне сегодняшнего санкционного давления.

Цели экономического роста рассматриваются как главные ориентиры для заполнения остальных уровней структурно-иерархической модели.

Уровень задач

Уровень задач расположен в формируемой иерархической структуре рисунка 1 непосредственно под целевым уровнем. Он включает четыре взаимосвязанные задачи, ориентированные на достижение национальных целей экономического роста. С учетом инвестиционной специфики модели эти задачи формулируются в терминах «инвестиции» и «спрос-предложение».

Остановимся на этих задачах применительно к России.

Первая задача – рост спроса предприятий обрабатывающей промышленности на товары инвестиционного назначения, или инвестиционные товары (новые машины и оборудование, современные строительные материалы и др.).

Вторая задача – рост предложения инвестиционных товаров, конкурентоспособных на внутреннем и внешнем рынке. Здесь ведущую роль можно отвести машиностроительному комплексу как фондообразующему сектору обрабатывающей промышленности.

Третья задача – рост спроса предприятий обрабатывающей промышленности на инвестиции в основной капитал.

Четвертая задача – обеспечение предприятий обрабатывающей промышленности источниками инвестиций в основной капитал. По сути, речь идет о задаче роста предложения инвестиций для простого и расширенного воспроизводства основного капитала предприятий обрабатывающей промышленности.

При решении этих задач особое внимание должно уделяться инвестиционным вложениям в сферы обрабатывающей промышленности, критичные для национальной технологической безопасности России на фоне сегодняшнего санкционного давления.

Четыре задачи этого уровня иерархии далее для краткости будем называть инвестиционные задачи. Они служат ориентирами при выделении отраслей-локомотивов роста на следующем уровне иерархии.

Отраслевой уровень модели

Отраслевой уровень расположен в формируемой иерархической структуре рисунка 1 непосредственно под уровнем инвестиционных задач. Он предназначен для отраслей, способных выполнять функции «локомотивов» экономического роста.

Следует отметить, что в российских и зарубежных источниках выделяются разные отрасли, способные играть роль локомотивов или драйверов роста. В некоторых исследованиях рассматривается потенциал энергетических отраслей как драйверов экономического роста [10-12]. В работах [13-15] в качестве источника экономического роста исследуется отрасль информационно-коммуникационных технологий, способная создавать значительный кумулятивный эффект в экономике. В ряде исследований роль драйвера роста отводится высокотехнологичным отраслям [16-17]. При этом в исследовании [18] с учетом зарубежного опыта составляется перечень, потенциальных драйверов роста высокотехнологичных компаний: экспорт продукции, нематериальные активы, доступ к венчурному финансированию и др. В продолжение этого вектора исследований выделим отрасли-локомотивы роста применительно к российской обрабатывающей промышленности.

Отрасли-локомотивы экономического роста рассматриваются далее относительно инвестиционных задач предыдущего уровня. При выделении отраслей-локомотивов применительно к конкретной задаче учитывается: (1) непосредственный вклад отрасли в ее решение; (2) стимулирующее воздействие данной отрасли на решение остальных инвестиционных задач.

Ниже сосредоточимся на двух задачах: роста спроса и роста предложения инвестиционных товаров. Как уже говорилось, выделим отрасли-локомотивы роста применительно к российской обрабатывающей промышленности. Среди них определим потенциальные локомотивы роста спроса и локомотивы роста предложения инвестиционных товаров. При этом будем принимать в расчет среднесрочные прогнозные оценки Минэкономразвития РФ, учитывающие влияние санкций на российскую экономику.

Отрасли-локомотивы роста (на примере российской обрабатывающей промышленности). В официальных прогнозах Минэкономразвития РФ отраслями-локомотивами или отраслями-драйверами роста считаются лидеры роста в прогнозном периоде: отрасли, от которых можно ожидать наибольшего относительного прироста объемов производства за рассматриваемый период. До беспрецедентных санкций 2022 года к таким лидерам и локомотивам роста были отнесены экспортно-ориентированные отрасли обрабатывающей промышленности: химического, металлургического и машиностроительного комплекса, а также пищевая промышленность и деревообработка (Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2024 года).

При выделении отраслей-локомотивов роста будем основываться на подходе Минэкономразвития РФ, суть которого можно проинтерпретировать следующим образом. Отрасли-лидеры роста будут «вытягивать» рост экономики в средне- и долгосрочной перспективе как за счет непосредственного вклада, так и за счет сопутствующих эффектов. Непосредственный вклад выражается в увеличении выпуска продукции отраслей-лидеров в сравнении с предыдущим периодом. Сопутствующие эффекты могут проявиться в росте экономики за счет стимулирующего воздействия лидеров роста на рост производства в связанных с ними смежных отраслях.

В плане роста выпуска продукции в ближайшей перспективе, можно согласиться с мнением автора работы [19]: в краткосрочном периоде следует ожидать не столько немедленного роста производства и тем более экспорта, сколько стабилизации и адаптации отраслей, подвергшихся беспрецедентным санкциям. Рассматривая средне- и долгосрочную перспективу, на фоне санкционного давления реалистичнее иметь в виду потенциальные локомотивы роста. Потенциальные локомотивы или драйверы роста рассматриваются в разных работах [20-22]. Имеется в виду, что некоторые объекты, например, отрасли, обладают потенциалом, чтобы стать локомотивами экономического роста в средне- и долгосрочной перспективе. Реализация потенциала на практике будет зависеть от факторных условий и мер государственной поддержки.

В таблице 1 показаны индексы производства в некоторых отраслях российской обрабатывающей промышленности. Сюда не включено машиностроение, которое будет рассмотрено отдельно. Из данных таблицы видно, что беспрецедентное санкционное давление негативно повлияло на индексы производства отраслей-лидеров роста. По обрабатывающей промышленности в целом индекс производства снизился со 107,4% в 2021 г. до 98,7% в 2022 г. Больше всего он упал в деревообработке (с 111,9% в 2021 г. до 87,5% в 2022 г.).

Таблица 1. Индексы производства в ряде отраслей российской обрабатывающей промышленности, в % г/г.

Отрасли

Индекс производства

Код по ОКВЭД 2

2021/2020 (факт.)

2022/2021 (факт.)

2025/2021 (прогноз)

Обрабатывающая промышленность

C

107,4

98,7

-

1. Химический комплекс

-

108,7

98,5

-

1.1. Производство лекарственных средств и материалов, применяемых в медицинских целях

21

114,3

108,6

136,9

1.2. Производство химических веществ и химических продуктов

20

107,1

96,2

105,0

1.3. Производство резиновых и пластмассовых изделий

22

110,5

99,2

102,2

2. Металлургический комплекс

104,1

101,1

2.1. Производство металлургическое

24

101,7

99,2

102,6

2.2. Производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования

25

111,6

107,0

112,9

3. Производство пищевых продуктов

10

104,2

100,4

104,6

4. Обработка древесины и производство изделий из дерева

16

111,9

87,5

100,9

Источник: рассчитано по данным [23-24] и источнику (Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2023 год и на плановый период 2024 и 2025 годов (сентябрь 2022 года)).

Из таблицы 1 видно, что несмотря на снижение индекса производства в 2022 г. (по сравнению с 2021 г.), его значение осталось выше 100%, что отразилось на среднесрочных прогнозных оценках. По этим оценкам индекса производства (в 2025 г. по отношению к 2021 г.) в число отраслей-лидеров роста попали:

- фармацевтическая отрасль (136,9%);

- отрасль производства готовых металлических изделий (112,9%);

- отрасль производства химических веществ и химических продуктов (105,0%);

- пищевая промышленность (104,6%).

С учетом подхода Минэкономразвития выделенные отрасли-лидеры можно отнести к локомотивам экономического роста, «вытягивающим» его в прогнозном периоде за счет первичных и вторичных эффектов.

Отрасли-локомотивы роста спроса на инвестиционные товары (на примере российской обрабатывающей промышленности). Выше были выделены отрасли, выступающие в качестве лидеров и локомотивов роста производства (см. таблицу 1). Эти отрасли будем относить к потенциальным локомотивам роста спроса на инвестиционные товары.

Во-первых, такие отрасли будут «вытягивать» рост спроса на инвестиционные товары в среднесрочной и долгосрочной перспективе за счет непосредственного вклада в него. Повышение спроса на инвестиционные товары со стороны отраслей-лидеров роста производства обусловлено необходимостью:

- компенсировать повышенный физический износ основных фондов, обусловленной ростом выпуска продукции;

- постоянно модернизировать производственно-технологическую базу для устойчивости положительной динамики роста производства продукции, востребованной рынком.

Рост платежеспособного спроса на инвестиционные товары может иметь отложенный характер, но, будучи обусловлен объективной необходимостью, должен проявиться хотя бы в средне- или долгосрочной перспективе. И здесь положительное влияние способны оказать меры государственной поддержки инвестиционного спроса, например, при закупках оборудования российскими компаниями с государственным участием.

Во-вторых, предъявляя дополнительный спрос на инвестиционные товары, отрасли-лидеры будут оказывать стимулирующее воздействие на производителя. Открывая окно возможностей для сбыта дополнительной инвестиционной продукции, такие отрасли порождают стимулы для роста ее предложения – решения второй задачи инвестиционной модели.

Отрасли-локомотивы роста предложения инвестиционных товаров (на примере машиностроения). Обсуждая задачу расширения предложения конкурентоспособных инвестиционных товаров, сосредоточимся на машиностроении как фондообразующем секторе экономики. В соответствии с методологией Росстата этот сектор, наряду со строительством, является ключевым поставщиком инвестиционных товаров (Приказ Росстата от 06.11.2014 № 635 (ред. от 28.12.2016).

В таблице 2 отражены индексы производства продукции в отраслях машиностроения. Из данных таблицы видно, что беспрецедентное санкционное давление негативно повлияло на индексы производства отраслей-лидеров машиностроения. Индекс производства по машиностроению в целом снизился со 111,8 % в 2021 г. до 91,4% в 2022 г.

Таблица 2. Индексы производства продукции в отраслях машиностроения, в % г/г.

Отрасли

Индекс производства

Код по ОКВЭД 2

2021/2020 (факт.)

2022/2021 (факт.)

2025/2021 (прогноз)

Машиностроительный комплекс

111,8

91,4

-

1. Производство компьютеров, электронных и оптических изделий

26

109,9

101,7

109,2

2. Производство электрооборудования

27

107,7

96,3

98,1

3. Производство машин и оборудования, не включенных в другие группировки*

28

117,1

101,9

111,7

4. Производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов

29

114,6

55,3

69,9

5. Производство прочих транспортных средств и оборудования

30

110,5

95,8

109,9

Примечание: * включает (наряду с другими видами деятельности) производство станков, машин и оборудования для обработки металлов и прочих твердых материалов.

Источник: рассчитано по данным [23-24] и источнику (Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2023 год и на плановый период 2024 и 2025 годов (сентябрь 2022 года)).

Из таблицы 2 видно, что несмотря на снижение индекса производства в 2022 г. (по сравнению с 2021 г.), его значение осталось выше 100%, что отразилось на среднесрочных прогнозных оценках. По этим оценкам индекса производства (в 2025 г. по отношению к 2021 г.) в число отраслей-лидеров машиностроения попали:

- производство машин и оборудования, не включенных в другие группировки (111,7%); охватывает производство подъемно-транспортного оборудования, машин и оборудования для сельского хозяйства, станков для обработки металлов и др.

- производство прочих транспортных средств и оборудования (109,9%); охватывает авиа- и судостроение, производство железнодорожного транспорта и др.

- производство компьютеров, электронных и оптических изделий (109,2%).

В прогнозном периоде выделенные отрасли-лидеры являются локомотивами экономического роста, «вытягивая» его за счет непосредственного вклада и вторичных сопутствующих эффектов.

Одновременно их можно отнести к потенциальным локомотивам роста предложения инвестиционных товаров по следующим основаниям. Прежде всего, они будут «вытягивать» рост предложения инвестиционных товаров за счет дополнительного выпуска продукции в сравнении с предыдущим периодом. Кроме того, рост предложения конкурентоспособной машиностроительной продукции стимулирует спрос на нее, что показывается в ряде исследований [25-27]. При этом выделяются факторы, от которых зависит конкурентоспособность продукции и стимулирующее воздействие на спрос, включая цену и качество товара, постоянное обновление и расширение товарного ассортимента, эффективную организацию системы сбыта.

Улучшение позиций России в рейтинге экономической сложности как дополнительный критерий при оценке потенциала отраслей-локомотивов. При определении отраслей, способных стать локомотивами экономического роста, представляет интерес также индекс экономической сложности (Economic Complexity Index, или ECI), разработанный группой исследователей [28-29]. В рамках этого подхода, приобретающего все большую популярность при оценке перспектив экономического роста [30-31], определяется мера экономической сложности стран. Сложной считается экономика страны, экспортирующей много разнообразных видов технологически сложных продуктов. К наиболее сложным относится, прежде всего, продукция высокотехнологичных и средне-высокотехнологичных отраслей: электроники, авиастроения и автомобилестроения, некоторых химических производств и др.

На основе ECI показывается, что динамическая устойчивость экономики коррелирована с ее сложностью. Страны, экспортирующие разнообразные высокотехнологичные товары, включая электронику, автомобили и химические вещества, с большей вероятностью смогут обеспечить устойчивый рост [29, 32–34]. Роль высокотехнологичного сектора как драйвера и маркера устойчивого роста рассматривается в ряде работ [35-38], в том числе рассматривается инвестиционная привлекательность высокотехнологичных компаний [39]. При этом в работе [38] исследуется роль институтов развития в реализации потенциала роста этого сектора экономики.

С учетом сказанного, будем рассматривать «улучшение позиций России в рейтинге экономической сложности» как дополнительный критерий при оценке потенциала отраслей-локомотивов. В соответствии с этим критерием выделенные нами отрасли-локомотивы следует распределить по двум блокам.

Первый блок охватывает низко- и средне-технологичные производства. Сюда относятся следующие отрасли-локомотивы:

- производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования (код 25 по ОКВЭД2);

- пищевая промышленность (код 10 по ОКВЭД2).

Эта группа отраслей-локомотивов производит и экспортирует недостаточно сложную продукцию. Соответственно, она обладает незначительным потенциалом для «улучшения позиций России в рейтинге экономической сложности».

Второй блок охватывает высокотехнологичные и средне-высокотехнологичные производства. Это отрасли-локомотивы, относящиеся:

- к химическому комплексу (коды 20 и 21 по ОКВЭД2);

- к машиностроительному комплексу (коды 26, 28 и 30 по ОКВЭД2).

Рассматриваемая группа отраслей-локомотивов производит и экспортирует технологически сложные и наукоемкие продукты. Соответственно, она обладает потенциалом для «улучшения позиций России в рейтинге экономической сложности». Расширяя товарную номенклатуру и диверсифицируя экспортные корзины этих отраслей-локомотивов, Россия сможет приобрести дополнительные конкурентные преимущества в сохранении положительной динамики макроэкономического роста. Иными словами, в сравнении с первым блоком отрасли-локомотивы, относящиеся к химическому и машиностроительному комплексу, обладают дополнительным потенциалом положительного влияния на макроэкономический рост, что связано со сложностью производимой продукции.

Реализация отраслевого потенциала роста будет зависеть от совокупности внешних и внутренних факторов. Среди них такие целенаправленно формируемые факторы как антисанкционные меры промышленной политики, призванные ускорить адаптацию предприятий к санкционным вызовам.

Факторный уровень модели

Четвертый уровень иерархии отводится в инвестиционной модели для факторов, влияющих на активизацию отраслевого потенциала экономического роста.

Применительно к России целесообразно акцентировать внимание на санкционных реалиях. Эти реалии порождают проблемы, требующие нейтрализующих регуляторных воздействий со стороны государства. Также в условиях санкций необходимо выявлять новые возможности активизации отраслевого потенциала как альтернативу тем досанкционным решениям, которые сегодня стали труднодоступными.

Негативные факторы, возникшие на фоне санкций и ухода иностранных компаний. С санкциями и последовавшим уходом иностранных компаний из России связан ряд производных негативных факторов, влияющих на активизацию отраслевого потенциала экономического роста. С позиции оценки значимости этих негативных факторов, заслуживают внимания целевые опросы, отражающие мнение российского бизнеса.

На рисунке 2 отражены результаты ноябрьского раунда целевого опроса «Индекс деловой среды РСПП». Здесь приведены оценки значимости негативных факторов, связанных с санкциями. Были опрошены 55 российских компаний, большая часть (70,4%) которых относится к отраслям промышленности. При этом большинство опрошенных (83,3%) составили представители крупного бизнеса.

Рисунок 2 – Результаты опроса (проведенного РСПП в ноябре 2022 г.) о значимости негативных факторов, связанных с санкциями 2022 года и сокращением деятельности иностранных компаний в России.

Источник: [40].

По результатам опроса российских компаний, приведенным на рисунке 2, можно заключить следующее. На фоне внешних санкций стал наиболее значимым (для 64,6% российских компаний) такой негативный фактор как рост цен на импортируемые сырьё и комплектующие, а также на оборудование. Почти половина опрошенных компаний (48,9%) сочла значимым такой негативный фактор как понижение доступности кредитов, связанное с санкциями. Третье место по значимости (отмечен 35,4% представителей бизнеса) занял фактор уменьшения объемов инвестиций. Почти для трети респондентов (29,2%) негативным последствием санкций стала проблема оснащения предприятия новым оборудованием и использования новых технологий из-за импортных ограничений. На трудности в работе с получателями продукции, возникшие на фоне санкций, сослалась почти одна пятая опрошенных компаний (18,8%).

Позитивные факторы (возможности и стимулы), возникшие на фоне санкций и ухода иностранных компаний. С санкциями и последовавшим уходом иностранных компаний из России связаны не только негативные, но и некоторые позитивные факторы: возможности и стимулы для активизации отраслевого потенциала экономического роста. По сути, имеет место двойственный характер санкций, отмечаемый, например, в работе [41].

С позиции оценки значимости позитивных факторов, связанных с санкциями и последовавшим уходом иностранных компаний из России, и здесь заслуживают внимания целевые опросы бизнеса. Такой опрос был проведен НИУ ВШЭ с августа по ноябрь 2022 года. В нем приняли участие 1860 предприятий обрабатывающей промышленности. Среди них крупные компании, а также предприятия среднего и малого бизнеса.

По результатам данного опроса [42] можно заключить, что следствием санкций и последовавшего ухода иностранных компаний стали не только негативные, но также и отдельные позитивные факторы. Эти факторы, выделяемые респондентами реже, чем негативные, тем не менее правомерно расценивать как возможности и стимулы для активизации потенциала ряда российских компаний. Сюда вошли три фактора, которые стали значимыми, в основном, для крупного бизнеса:

- возможность увеличения доли на традиционных рынках сбыта (выделили 9% компаний);

- возможность освоить освободившиеся рыночные «ниши» путем расширения ассортимента продукции (выделили 7% компаний);

- возможность выйти на новые для себя рынки сбыта (выделили 6% компаний).

Некоторые компании (особенно малый и средний бизнес) посчитали значимой возможность привлечь квалифицированные кадры (выделили 4% компаний).

Все эти факторы, мешающие или способствующие активизации отраслевого потенциала экономического роста, необходимо принимать в расчет при выборе ключевых регуляторных средств промышленной политики, рассматриваемых на следующем уровне инвестиционной модели.

Регуляторный уровень модели

Нижний уровень иерархии предназначен в инвестиционной модели для ключевых средств воздействия промышленной политики. Сюда входят средства регулирования как отраслевой направленности, так и общесистемного характера.

Обращаясь к российской практике, и здесь акцентируем внимание на санкционных аспектах. Остановимся на финансово-инвестиционных мерах господдержки, востребованных российским бизнесом в условиях санкций. Также акцентируем внимание на отраслевых направлениях поддержки, критичных сегодня с позиции технологической безопасности России.

Финансово-инвестиционные меры господдержки, востребованные российским бизнесом в условиях санкций. С позиции оценки значимости предпринимаемых сегодня финансово-инвестиционных мер господдержки заслуживают внимания целевые опросы, отражающие мнение российского бизнеса.

На рисунке 3 отражены результаты упомянутого выше ноябрьского раунда целевого опроса «Индекс деловой среды РСПП». Здесь приведены оценки значимости финансово-инвестиционных мер господдержки в условиях санкций.

Рисунок 3 – Результаты опроса (проведенного РСПП в ноябре 2022 г.) о значимости финансово-инвестиционных мер господдержки в условиях санкций.

Источник: [40].

По результатам опроса российских компаний, приведенным на рисунке 3, можно заключить следующее. На фоне санкций «недружественных» стран наиболее востребованными (для 75% российских компаний) стали такие меры господдержки как программы субсидирования инвестиционных проектов, модернизации и реконструкции производства. Более половины опрошенных компаний сочли наиболее востребованными: господдержку кредитов (62,5% компаний) и фискальные послабления (55% компаний). При этом половина респондентов заинтересована в том, чтобы налоговая льгота на имущество распространялась на увеличение стоимости при модернизации и реконструкции. Немногим меньше половины опрошенных компаний отмечают значимость законодательного оформления льгот и преференций, предоставляемых для реализации масштабных инвестиционных проектов. Для одной трети респондентов в условиях санкций оказались востребованными государственные гарантии по инвестиционным проектам.

Исходя из приведенных оценок, можно сделать вывод, что ряд финансово-инвестиционных регуляторных мер (субсидирования инвестиционных проектов, господдержки кредитов, налоговых льгот и др.) наиболее востребован российским бизнесом в условиях санкций.

Направления отраслевой поддержки, критичные с позиции технологической безопасности России. В плане технологической безопасности и бесперебойной работы российских предприятий в условиях санкций важно обеспечить финансово-инвестиционную поддержку тех отраслей, где зависимость от импортных составляющих особенно критична.

Такие отрасли выделены в ходе стратегических сессий, проведенных под руководством Председателя Правительства РФ М. Мишустина [43].

В химической промышленности выделены:

- фармацевтика, где необходима локализация субстанций, используемых при производстве жизненно важных лекарственных препаратов;

- мало- и среднетоннажная химия; спрос на эту продукцию удовлетворяется в основном за счет импорта, и зависимость от него по многим стратегически важным продуктам доходит до 100%.

В машиностроительном комплексе выделены:

- транспортное машиностроение, где актуально отечественное производство дизелей большой мощности;

- автомобильная промышленность, где требуется развитие универсальной компонентной базы (коробки передач, приводы и т. д.);

- судостроение;

- авиастроение, где планируется существенное пополнение парка российских авиакомпаний новыми самолетами отечественного производства;

- радиоэлектроника; здесь актуальны субсидированные кредиты для разработки электронной компонентной базы и ее составных частей, электронной и радиоэлектронной аппаратуры, телекоммуникационного оборудования, специального технологического оборудования и систем интеллектуального управления, автомобильной электроники, медицинской техники и др.

На преодолении критичной зависимости от импортных составляющих в перечисленных отраслях химического и машиностроительного комплекса целесообразно сосредоточить финансово-инвестиционную поддержку в первую очередь. Предоставление дополнительных средств и возможностей со стороны государства будет способствовать стабилизации и ускорению роста рассматриваемых отраслей, а также выходу из кризиса некоторых из них в условиях санкционного давления.

Выводы и заключение

Резюмируя изложенное, можно заключить следующее.

Разработан структурно-иерархический подход к инвестиционной модели экономического роста. В рамках разработанного подхода инвестиционная модель позиционируется как 5-иуровневая иерархическая структура, соединяющая в единую конструкцию: цели роста, инвестиционные задачи, отрасли-локомотивы роста, факторные условия и регулирующие воздействия.

Отправной точкой структурно-иерархической модели является целевой уровень, задающий ориентиры для заполнения остальных уровней. Расположенный непосредственно под ним уровень включает задачи, ориентированные на достижение целей верхнего уровня. С учетом специфики инвестиционной модели эти задачи сформулированы в терминах «инвестиции» и «спрос-предложение». Третий уровень иерархии предназначен для отраслей-локомотивов роста, которые должны конкретизироваться применительно к задачам предыдущего уровня. Четвертый уровень иерархии отведен для разнонаправленных факторов, влияющих на активизацию отраслевого потенциала экономического роста. На нижнем уровне иерархии должны отображаться регуляторные средства воздействия промышленной политики на экономический рост (меры, инструментарий, механизмы) как общесистемные, так и отраслевые.

Показаны возможности заполнения уровней иерархии на примере России. Основное внимание уделено российской обрабатывающей промышленности. Учтены сегодняшние санкционные реалии. При заполнении отраслевого уровня сделан вывод о целесообразности учета индекса экономической сложности как дополнительного критерия выделения отраслей-локомотивов роста. При заполнении факторного уровня показан двойственный характер антироссийских санкций, порождающих наряду с негативными факторами также определенные возможности для бизнеса. При заполнении регуляторного уровня выделен ряд финансово-инвестиционных мер (субсидирование инвестиционных проектов, господдержка кредитов, налоговые льготы), востребованных российским бизнесом в условиях санкций.

Предложенный подход к инвестиционной модели роста будет полезен для информационно-аналитического обеспечения промышленной политики. Он поможет упорядочить базовые составляющие принятия решений (цели, задачи, локомотивы роста, негативные и позитивные факторы, регулирующие воздействия) в рамках единой структуры с учетом причинно-следственных связей.

Библиография
1. Плотникова С. П., Киян Т. В., Смирнов М. П. Инвестиционные модели экономического роста // Проблемы современной аграрной науки: Материалы международной научной конференции, Красноярск, 15 октября 2020 года. 2020. С. 288-290. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44126192 (дата обращения: 27.03.2023).
2. Буданов И. А. Формирование инвестиционной модели экономического развития России // Проблемы прогнозирования. 2017. №1. С. 3-16. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-investitsionnoy-modeli-ekonomicheskogo-razvitiya-rossii (дата обращения: 01.02.2021).
3. Набиуллина рассказала о смене модели развития экономики России. URL: https://www.rbc.ru/economics/14/11/2016/5829b9229a7947388373a8f3 (дата обращения: 25.03.2023).
4. Орешкин перечислил факторы, которые могут ускорить экономику в начале 2023 года. URL: https://www.kommersant.ru/doc/5748877 (дата обращения: 27.03.2023).
5. Костыря Ю. С., Трофимов М. Н. Инвестиции как фактор экономической безопасности государства // Вестник Московского университета МВД России. 2012. №4. С. 248-250. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/investitsii-kak-faktor-ekonomicheskoy-bezopasnostigosudarstva (дата обращения: 12.09.2023).
6. Шахова И.Ю., Сперанский С.Н. Инвестиционный компонент в экономической безопасности региона: последствия пандемии // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 6-1. С. 126-131. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1738 (дата обращения: 13.09.2023).
7. Назаров А.И. Влияние инвестиционного климата на экономическую безопасность государства // Экономическая безопасность. 2019. Том 2. № 3. С. 255-263. – doi: 10.18334/ecsec.2.3.100656.
8. Оболенская Л.В. Инвестиционно-отраслевая модель промышленной политики: ключевые задачи и средства решения // Друкеровский вестник. – 2021. № 5(43). С. 81-95. DOI 10.17213/2312-6469-2021-5-81-95.
9. The 17 goals [Электронный ресурс]. URL: https://sdgs.un.org/goals (accessed 12.09.2023).
10. Khan I., Hou F., Irfan M., Zakari A., Le H. P. Does energy trilemma a driver of economic growth? The roles of energy use, population growth, and financial development. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2021;146:111157. https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.111157.
11. Singh N, Nyuur R, Richmond B. Renewable Energy Development as a Driver of Economic Growth: Evidence from Multivariate Panel Data Analysis. Sustainability. 2019; 11(8):2418. https://doi.org/10.3390/su11082418.
12. Le T.-H., Nguyen C. P. Is energy security a driver for economic growth? Evidence from a global sample. Energy Policy. 2019;129:436-451. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2019.02.038.
13. Рыжкова М. В., Спицын В. В., Скрыльникова Н. А. Развитие сектора ИТ в России: драйверы и методы стимулирования//Вестник университета. – 2021. № 10. С. 83–93. DOI: 10.26425/1816-4277-2021-10-83-93.
14. Vu K., Hanafizadeh P., Bohlin E. ICT as a driver of economic growth: A survey of the literature and directions for future research, Telecommunications Policy, 2020;44(2):101922. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2020.101922.
15. Сериков С.Г. Цифровые технологии: драйверы роста экономики в период пандемии COVID-19. Вестник университета. 2022;(3):52–58.
16. Ekananda, M., Parlinggoman, D. J. The role of high-tech exports and of foreign direct investments (FDI) on economic growth. European Research Studies Journal. 2017;20(4A):94-212.
17. Simonen, J., Svento, R. and Juutinen, A. Specialization and diversity as drivers of economic growth. Pap Reg Sci. 2015;94:229-247. https://doi.org/10.1111/pirs.12062.
18. Рыжкова М.В., Спицын В.В. Драйверы роста и стимулирующие мероприятия по развитию высокотехнологичных отраслей // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2020. Т. 13. № 4. С. 57–73. DOI: 10.18721/JE.13405.
19. Николаев И.А. Драйверы экономического роста: возможности и перспективы их использования в подсанкционной экономике России // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2023. №1. С. 58-74. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/drayvery-ekonomicheskogo-rosta-vozmozhnosti-i-perspektivy-ih-ispolzovaniya-v-podsanktsionnoy-ekonomike-rossii (дата обращения: 27.04.2023).
20. Демидова Е.В., Олейникова М.А. Высокотехнологичные компании как потенциальный драйвер развития российской экономики // Научные записки молодых исследователей. 2017. №2. С. 28-34. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vysokotehnologichnye-kompanii-kak-potentsialnyy-drayver-razvitiya-rossiyskoy-ekonomiki (дата обращения: 18.09.2023).
21. Кирильчук С.П., Ергин С.М., Наливайченко Е.В., Артюхова И.В. Методика оценки развития региональной производственной инфраструктуры (на примере Республики Крым) // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2022. Т. 13. № 4. С. 720–736. EDN: https://elibrary.ru/EBCGQJ. https://doi.org/10.18184/2079-4665.2022.13.4.720-736.
22. Aganbegyan, Abel and Kleeva, Lyudmila and Krotova, Nadezhda, Оценка роли и перспективы развития отраслей – локомотивов экономического роста при формировании социально-экономической политики Российской Федерации (Assessment of the Role and Development Prospects of Industries – The Drivers of Economic Growth in the Formation of the Socio-Economic Policy of the Russian Federation) (March 27, 2019). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3362251 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3362251.
23. О динамике промышленного производства (декабрь 2022 года) // Минэкономразвития Российской Федерации. URL: https://www.economy.gov.ru/material/file/7c5bbc232751c13c9a0af1685073009d/2023_02_01.pdf (дата обращения: 26.03.2023).
24. О промышленном производстве в 2022 году. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/11_01-02-2023.html (дата обращения: 28.03.2023).
25. Завозина О. Ю. Оценка эффективности организации машиностроительного производства на основе единого критерия качества. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение. 2021. №1(136). С. 114-132.
26. Кунявский М. Е., Герчикова Е. З. Обновление машиностроительной продукции как условие формирования устойчивого спроса. Промышленность: экономика, управление, технологии. 2013. № 4(48). С. 50-54.
27. Борисов В. Н., Почукаева О. В. Инвестиционные и инновационные факторы в машиностроении регионов при реализации Программы развития Арктической зоны РФ. МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2017. № 8(4). С. 718–731. DOI: 10.18184/2079–4665.2017.8.4.718–731.
28. Hausmann, Ricardo & Hidalgo, Cesar & Bustos, Sebastian & Coscia, Michele & Simoes, Alexander & Yildirim, Muhammed. The Atlas of Economic Complexity: Mapping Paths to Prosperity. 2014. DOI: 10.7551/mitpress/9647.001.0001.
29. Hidalgo, C. A. Economic complexity theory and applications. Nat Rev Phys 3. 2021. Pp. 92-113. https://doi.org/10.1038/s42254-020-00275-1.
30. Моисеев А. К., Бондаренко П. А. Применение индекса экономической сложности в макрофинансовых моделях // Проблемы прогнозирования. 2020. № 3 (180). С. 101-112. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-indeksa-ekonomicheskoy-slozhnosti-v-makrofinansovyh-modelyah (дата обращения: 28.06.2023).
31. Смородинская Н. В., Малыгин В. Е., Катуков Д. Д. Роль эндогенных механизмов и фактора сложности в достижении сбалансированного экономического роста // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2020. №1. С. 113-129. doi: 10.24411/2073-6487-2020-10006.
32. Vu, T. Does institutional quality foster economic complexity? The fundamental drivers of productive capabilities. Empirical Economics. 2022. DOI: 10.1007/s00181-021-02175-4.
33. Bashir, Muhammad Farhan & Ma, Benjiang & Hussain, Hafezali & Shahbaz, Muhammad & Koca, Kemal & Shahzadi, Irum. Evaluating environmental commitments to COP21 and the role of economic complexity, renewable energy, financial development, urbanization, and energy innovation: Empirical evidence from the RCEP countries. Renewable Energy. 2021/ V. 184. P. 541-550. DOI: 10.1016/j.renene.2021.11.102.
34. Barbero, Javier & de Lucio, Juan & Rodriguez-Crespo, Ernesto. Effects of COVID-19 on trade flows: Measuring their impact through government policy responses. PloS one. 2021. Vol. 16. P. 1-20. DOI: 10.1371/journal.pone.0258356.
35. Широкова Е. Ю. Тенденции развития высокотехнологичного сектора экономики в России // Журнал экономических исследований. 2021. Т. 7. № 3. С. 22-38. https://elibrary.ru/item.asp?id=46179613.
36. Gil, Pedro & Afonso, Oscar & Brito, Paulo. Economic growth, the high-tech sector, and the high skilled: Theory and quantitative implications. Structural Change and Economic Dynamics. 2019. Vol. 51. Р. 89-105. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2019.07.003.
37. Khan J., Labonte O. Urban tech sector growth drives economic resilience. Economic Development Journal. 2017/ Vol. 16. Issue 2. P. 54–62.
38. Ludmila V. Obolenskaya, Evgenia L. Moreva and Vladimir V. Vorozhikhin. Structural Model of Institutional Support for the High-Tech Industry. IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security. 2022. Vol. 22, No.11. Pages: 413-420. https://doi.org/10.22937/IJCSNS.2022.22.11.59.
39. Тютюкина Е.Б., Данилов А.И., Абросимова О.М. Оценка инвестиционной привлекательности высокотехнологичных компаний // Вестник университета. 2020. № 11. С. 165-173. https://elibrary.ru/.  DOI: 10.26425/1816-4277-2020-11-165-173.
40. Результаты опроса «Последствия введения санкций для российского бизнеса». Российский союз промышленников и предпринимателей. URL: https://rspp.ru/activity/analytics/rezultaty-oprosa-posledstviya-vvedeniya-sanktsiy-dlya-rossiyskogo-biznesa/ (дата обращения: 07.04.2023).
41. Кузнецов В. П., Чурбанова Е. С. О проблемах и источниках стратегического развития предприятий в условиях санкций // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2017. №1 (45). С. 27-36. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-problemah-i-istochnikah-strategicheskogo-razvitiya-predpriyatiy-v-usloviyah-sanktsiy (дата обращения: 02.02.2023).
42. Адаптация российских промышленных компаний к санкциям: первые шаги и ожидания: докл. к XXIV Ясинской (Апрельской) междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 2023 г. / Ю.В. Симачев (рук. авт. кол.), А.А. Яковлев (рук. авт. кол.), В.В. Голикова и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2023. URL: https://conf.hse.ru/2023/papers (дата обращения: 25.05.2023).
43. Шувалова М. Импортозамещение в промышленности: новые проекты и их финансирование. URL: https://www.garant.ru/news/1581704/ (дата обращения: 12.05.2023).
References
1. Plotnikova, S.P., Kiyan, T.V., & Smirnov, M.P. (2020). Investment models of economic growth. Problems of modern agricultural science: Proceedings of the international scientific conference. Krasnoyarsk (pp. 288-290).
2. Budanov, I.A. (2017). Formation of an investment model of economic development of Russia. Problems of forecasting, 1, 3-16.
3. Nabiullina spoke about the change in the development model of the Russian economy. Retrieved from https://www.rbc.ru/economics/14/11/2016/5829b9229a7947388373a8f3
4. Oreshkin listed factors that could accelerate the economy at the beginning of 2023. Retrieved from https://www.kommersant.ru/doc/5748877
5. Kostyrya, Yu.S., & Trofimov, M.N. (2012). Investments as a factor in the economic security of the state. Bulletin of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 4, 248-250.
6. Shakhova, I.Yu., & Speransky, S.N. (2021). Investment component in the economic security of the region: consequences of the pandemic. Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law, 6-1, 126-131.
7. Nazarov, A.I. (2019). The influence of the investment climate on the economic security of the state. Economic security, 3, 255-263. doi:10.18334/ecsec.2.3.100656
8. Obolenskaya, L.V. (2021). Investment and industry model of industrial policy: key tasks and solutions. Drucker Bulletin, 5(43), 81-95. doi:10.17213/2312-6469-2021-5-81-95
9. The 17 goals [Electronic resource]. Retrieved from https://sdgs.un.org/goals
10. Khan, I., Hou, F., Irfan, M., Zakari, A., & Le, H.P. (2021). Does energy trilemma a driver of economic growth? The roles of energy use, population growth, and financial development. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 146, 111157. doi:10.1016/j.rser.2021.111157
11. Singh, N, Nyuur, R, Richmond, B. (2019). Renewable Energy Development as a Driver of Economic Growth: Evidence from Multivariate Panel Data Analysis. Sustainability, 11(8), 2418. doi:10.3390/su11082418
12. Le, T.-H., & Nguyen, C.P. (2019). Is energy security a driver for economic growth? Evidence from a global sample. Energy Policy, 129, 436-451. doi:10.1016/j.enpol.2019.02.038
13. Ryzhkova, M.V., Spitsyn, V.V., Skrylnikova, N.A. (2021).Development of the IT sector in Russia: drivers and methods of stimulation. Bulletin of the University, 10, 83–93. doi:10.26425/1816-4277-2021-10-83-93
14. Vu, K., Hanafizadeh, P., & Bohlin, E. (2020). ICT as a driver of economic growth: A survey of the literature and directions for future research. Telecommunications Policy, 44(2), 101922. doi:10.1016/j.telpol.2020.101922.
15. Serikov, S.G. (2022). Digital technologies: drivers of economic growth during the COVID-19 pandemic. University Bulletin, 3, 52–58.
16. Ekananda, M., & Parlinggoman, D.J. (2017). The role of high-tech exports and of foreign direct investments (FDI) on economic growth. European Research Studies Journal, 20(4A), 94-212.
17. Simonen, J., Svento, R. and Juutinen, A. (2015). Specialization and diversity as drivers of economic growth. Pap Reg Sci, 94, 229-247. doi:10.1111/pirs.12062
18. Ryzhkova, M.V., & Spitsyn, V.V. (2020). Growth drivers and incentives for the development of high-tech industries. Scientific and Technical Journal of St. Petersburg State Polytechnic University. Economic Sciences, 4, 57–73. doi:10.18721/JE.13405
19. Nikolaev, I.A. (2023). Drivers of economic growth: opportunities and prospects for their use in the sanctioned economy of Russia. Bulletin of the Institute of Economics of the Russian Academy of Sciences, 1, 58-74.
20. Demidova, E.V., & Oleynikova, M.A. (2017). High-tech companies as a potential driver for the development of the Russian economy. Scientific notes of young researchers, 2, 28-34.
21. Kirilchuk, S.P., Ergin, S.M., Nalivaychenko, E.V., & Artyukhova, I.V. (2022). Methodology for assessing the development of regional production infrastructure (on the example of the Republic of Crimea). MIR (Modernization. Innovation. Development), 4, 720–736.
22. Aganbegyan, A., Kleeva, L., & Krotova, N. (2019). Assessment of the Role and Development Prospects of Industries – The Drivers of Economic Growth in the Formation of the Socio-Economic Policy of the Russian Federation). Retrieved from https://ssrn.com/abstract=3362251 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3362251
23. On the dynamics of industrial production (December 2022). Ministry of Economic Development of the Russian Federation. Retrieved from https://www.economy.gov.ru/material/file/7c5bbc232751c13c9a0af1685073009d/2023_02_01.pdf
24. About industrial production in 2022. Retrieved from https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/11_01-02-2023.html
25. Zavozina, O.Yu. (2021). Assessing the effectiveness of the organization of machine-building production based on a single quality criterion. Bulletin of MSTU im. N.E. Bauman. Ser. Mechanical engineering, 1(136), 114-132.
26. Kunyavsky, M.E., & Gerchikova, E.Z. (2013). Renewal of engineering products as a condition for the formation of sustainable demand. Industry: economics, management, technology, 4(48), 50-54.
27. Borisov, V.N., Pochukaeva, O.V. (2017). Investment and innovation factors in regional mechanical engineering during the implementation of the Development Program of the Arctic Zone of the Russian Federation. WORLD (Modernization. Innovation. Development), 8(4), 718–731. doi:10.18184/2079–4665.2017.8.4.718–731
28. Hausmann, R., Hidalgo, C., Bustos, S., Coscia, M., Simoes, A. & Yildirim, M. (2014). The Atlas of Economic Complexity: Mapping Paths to Prosperity. doi:10.7551/mitpress/9647.001.0001
29. Hidalgo, C.A. (2021). Economic complexity theory and applications. Nat Rev Phys, 3, 92-113. doi:10.1038/s42254-020-00275-1
30. Moiseev, A.K., & Bondarenko, P.A. (2020). Application of the economic complexity index in macrofinancial models. Problems of forecasting, 3(180), 101-112.
31. Smorodinskaya, N.V., Malygin, V.E., & Katukov, D.D. (2020). The role of endogenous mechanisms and complexity factors in achieving balanced economic growth. Bulletin of the Institute of Economics of the Russian Academy of Sciences, 1, 113-129. doi:10.24411/2073-6487-2020-10006
32. Vu, T. (2022). Does institutional quality foster economic complexity? The fundamental drivers of productive capabilities. Empirical Economics. doi:10.1007/s00181-021-02175-4
33. Bashir, M.F., Ma, B., Hussain H., Shahbaz, M., Koca, K., & Shahzadi, I. (2021). Evaluating environmental commitments to COP21 and the role of economic complexity, renewable energy, financial development, urbanization, and energy innovation: Empirical evidence from the RCEP countries. Renewable Energy, 184, 541-550. doi:10.1016/j.renene.2021.11.102
34. Barbero, J., de Lucio, J., & Rodriguez-Crespo, E. (2021). Effects of COVID-19 on trade flows: Measuring their impact through government policy responses. PloS one, 16, 1-20. doi:10.1371/journal.pone.0258356
35. Shirokova, E.Yu. (2021). Trends in the development of the high-tech sector of the economy in Russia. Journal of Economic Research, 3, 22-38.
36. Gil, P., Afonso, O., & Brito, P. (2019). Economic growth, the high-tech sector, and the high skilled: Theory and quantitative implications. Structural Change and Economic Dynamics, 51, 89-105. doi:10.1016/j.strueco.2019.07.003
37. Khan, J., & Labonte, O. (2017). Urban tech sector growth drives economic resilience. Economic Development Journal, 2, 54–62.
38. Obolenskaya, L.V., Moreva, E.L., & Vorozhikhin, V.V. (2022). Structural Model of Institutional Support for the High-Tech Industry. IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, 11, 413-420. doi:10.22937/IJCSNS.2022.22.11.59
39. Tyutyukina, E.B., Danilov, A.I., & Abrosimova, O.M. (2020). Assessing the investment attractiveness of high-tech companies. Bulletin of the University, 11, 165-173. doi:10.26425/1816-4277-2020-11-165-173
40. Results of the survey «Consequences of the introduction of sanctions for Russian business». Russian Union of Industrialists and Entrepreneurs. Retrieved from https://rspp.ru/activity/analytics/rezultaty-oprosa-posledstviya-vvedeniya-sanktsiy-dlya-rossiyskogo-biznesa/
41. Kuznetsov, V.P., & Churbanova, E.S. (2017). On the problems and sources of strategic development of enterprises under sanctions. Bulletin of the Nizhny Novgorod University. N.I. Lobachevsky. Series: Social Sciences, 1(45), 27-36.
42. Adaptation of Russian industrial companies to sanctions: first steps and expectations: report. to the XXIV Yasinsk (April) international. scientific conf. on problems of economic and social development, Moscow, 2023. Simachev Yu.V., Yakovlev A.A., Golikova V.V. and others; National research University "Higher School of Economics". Moscow: Publishing house. House of the Higher School of Economics, 2023. Retrieved from https://conf.hse.ru/2023/papers
43. Shuvalova, M. Import substitution in industry: new projects and their financing. Retrieved from https://www.garant.ru/news/1581704/ 

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Предмет исследования. Опираясь на сформированный заголовок, представляется возможным заключить о том, что статья посвящена структурно-иерархическому подходу к инвестиционной модели экономического роста. Содержание статьи соответствует заявленной теме.
Методология исследования чётко продумана автором и базируется на синтезе и анализе данных, в том числе числовых. Ценно, что автор использует графический метод представления полученных результатов. Это формирует позитивное восприятие от ознакомления с текстом рецензируемой статьи.
Актуальность исследования вопросов, связанных со стимулированием экономического роста, не вызывает сомнения, т.к. это полностью отвечает национальным интересам Российской Федерации и её субъектов. Более того, это имеет огромное влияние на достижение экономических и социальных компонентов национальных целей развития Российской Федерации, определённых Указом Президента России.
Научная новизна в представленных на рецензирование материалах присутствует. В частности, автором построена инвестиционная модель экономического роста как пятиуровневая иерархическая структура на примере промышленности. Данная модель представляет достаточно большую научную значимость. Причём, на её основе могут быть проведены не только экономические исследования, но также осуществлены научные работы в области политологии, менеджмента, психологии и философии.
Стиль, структура, содержание. Стиль изложения строго научный, как с точки зрения отсутствия просторечных и публицистических высказываний, так и с позиции выстраивания научного подхода к проведению исследования и представлению его результатов. Структура статьи автором строго выстроена, позволяет раскрыть содержание заявленной темы. К подготовке содержания автор подошёл крайне ответственно: последовательно изложен материал от теоретической базы, на чём фундаментально построено исследование, до практической части. Было бы также интересно более конкретно сформулировать проблемы, вытекающие из всего огромного исследования, проведенного автором. Также следует обратить внимание на недопустимость использования сокращения «РФ» в научных текстах, а также необходимость указания полных инициалов, а не только имён, в информации о персональных данных должностных лиц.
Библиография. Автором представлен достаточно большой библиографический список: он включает в себя 43 источника. Ценно, что исследование базируется не только на отечественной литературе, но и на зарубежной. Как правило, это позволяет более всестороннее изучить предмет исследования. При этом, обращает на себя внимание отсутствие в списке литературы источников, из которых были использованы числовые данные при проведении эмпирической части исследования.
Апелляция к оппонентам. Несмотря на сформированный список литературы, какой-либо научной дискуссии в тексте не было выявлено. При этом, она бы позволила ещё больше усилить уровень научной новизны, причём не только в теоретическом блоке статьи, но и в эмпирическом. При доработке статьи следует показать специфику полученных результатов в сравнении с теми, что уже есть в изученных источниках.
Выводы, интерес читательской аудитории. С учётом всего вышеизложенного заключаем о том, что статья требует небольшой доработки, после проведения которой может быть опубликована. Она будет востребована у широкой читательской аудитории: и в научном сообществе, и среди должностных лиц.