Structural Shifts and the Participation of Russian Industries in Global Value Chains: An Analysis Using World Input-Output Tables

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Russia actively participates in the international division of labor, global trade, and cross-border value chains. Foreign trade represents a significant share of its gross domestic product. In recent years, the Russian government has been strengthening its public policy to carry out infrastructure and production projects as well as use tax, credit, budgetary, and other policy measures to stimulate economic growth. Hence, there is a growing demand for economic research using mathematical models for managing the economy and industries based on world input-output models with foreign trade blocks highlighted therein. This paper introduces into scientific circulation the world input-output tables created in recent decades, including their brief overview. We propose a model for the Russian economy based on Leontief’s Input–Output tables in which each industry’s supplies of products to other industries are decomposed into domestic output and import flows. The model is verified using an example of the mining, manufacturing, and transport complexes of Russia. Their output dynamics and structural shifts are estimated for the period 2000–2018 considering the foreign trade component. Special attention is paid to the participation of these complexes in Global Value Chains (GVCs). We present and analyze formulas for determining the participation of industries in GVCs. According to the calculations, Russia’s involvement in mining, manufacturing, and transport GVCs is comparable with other countries having large territories, mineral reserves, and transport communications, such as the United States and Australia. Some promising lines to improve the model are described.

Авторлар туралы

V. Varnavskii

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: varnavsky@imemo.ru
Moscow, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Будущее мировой экономики: Доклад группы экспертов ООН во главе с В. Леонтьевым / Перевод с англ. под общей ред. А.И. Шапиро. – М.: Международные отношения, 1979. – 216 с. [The future of the world economy: A United Nations Study / by W. Leontief, A.P. Carter, P. Petri, and J.J. Stern. – New York: Oxford University Press, 1977. – 110 р.]
  2. Handbook on Supply and Use Tables and Input-Output Tables with Extensions and Applications. – New York: United Nations, 2018. – 712 р.
  3. Guide to Measuring Global Production. – New York and Geneva: United Nations, 2015. – 159 р.
  4. Koopman, R., Wang, Z., Wei, S. Tracing Value-Added and Double Counting in Gross Exports // American Economic Review. – 2014. – Vol. 104, no. 2. – Р. 459–94.
  5. Guilhoto, J.M., Webb, C., Yamano, N. Guide to OECD TiVA Indicators, 2021 edition. – Paris: OECD, 2022. – 55 р.
  6. Baldwin, R., Freeman, R., Theodorakopoulos, A. Horses for Courses: Measuring Foreign Supply Chain Exposure. NBER Working Paper no. 30 525. – Cambridge: NBER, 2022. – 60 р.
  7. Miroudot, S., Ye, M. Decomposing Value Added in Gross Exports from a Country and Bilateral Perspective. – Rochester: SSRN, 2022. – 11 р.
  8. Arto, I., Dietzenbacher, E., Rueda-Cantuche, J.M. Measuring Bilateral Trade in Value Added Terms. Technical report. – Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2019. – 30 р.
  9. Kumar, R. Global Value Chains and Structural Transformation: Evidence from the Developing World // Structural Change and Economic Dynamics. – 2023. – Vol. 66. – P. 285–299.
  10. Mendoza, M.A.M. An Analysis of Economic Growth Using Input–Output Tables // Journal of Economic Structures. – 2023. – Vol. 12. – Art. no. 21.
  11. Timmer, M.P., Dietzenbacher, E., Los, B., et al. An Illustrated User Guide to the World Input-Output Database: the Case of Global Automotive Production // Review of International Economics. – 2015. – Vol. 23, no. 3. – Р. 575–605.
  12. Shrestha, N., Sato, K. Global and Regional Shock Transmission: An Asian Perspective // Journal of Economic Structures. – 2021. – Vol. 10. – Art. no. 27.
  13. Takeda, K., Inaba, K. The Damage and Reconstruction of the Kumamoto Earthquake: An Analysis on the Impact of Changes in Expenditures with Multi-regional Input–Output Table for Kumamoto Prefecture // Journal of Economic Structures. – 2022. – Vol. 11. – Art. no. 20.
  14. Kokaji, A., Goto, A. An Analysis of Economic Losses from Cyberattacks: Based on Input–Output Model and Production Function // Journal of Economic Structures. – 2022. – Vol. 11. – Art. no. 34.
  15. Temel, T., Phumpiu, P. Pathways to Recovery from COVID-19: Characterizing Input–Output Linkages of a Targeted Sector // Journal of Economic Structures. – 2021. – Vol. 10. – Art. no. 29.
  16. Borin, A., Mancini, M. Measuring What Matters in Global Value Chains and Value-Added Trade. Policy Research working paper no. WPS 8804. – Washington, D.C.: World Bank Group, 2019. – 64 р.
  17. Бурков В.Н., Буркова И.В., Щепкин А.В. Условие прибыльности в модели Леонтьева // Управление большими системами. – 2021. – Вып. 91. – С. 78–95. [Burkov, V.N., Burkova, I.V., Shchepkin, A.V. Profitability Condition in the Leontief Model. – Large-Scale Systems Control. – 2021. – Iss. 91. – Р. 78–95. (In Russian)]
  18. Гусев В.Б. Экстремальные характеристики модели технологического ядра крупномасштабной экономической системы // Проблемы управления. – 2021. – № 6. – С. 30–39. [Gusev, V.B. The Technological Core Model of a Large-scale Economic System: Optimal Characteristics // Control Sciences. – 2021. – No. 6. – P. 25–33.]
  19. Гусев В.Б. Равновесные модели многоресурсных саморазвивающихся систем // Проблемы управления. – 2007. – № 3. – С. 18–25. [Gusev, V.B. Equilibrium Models of Multi-Resource Self-Developing Systems // Control Sciences. – 2007. – No. 3. – P. 18–25. (In Russian)]
  20. Гусев В.Б. Бинарная модель управления реструк-туризацией технологического ядра экономики // Проблемы управления. – 2022. – № 6. – С 14–25. [Gusev, V.B. A Strategic Management Model for Restructuring the Technological Core of an economy // Control Sciences. – 2022. – No. 6. – P. 11–20.]

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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