Автоматика и телемеханика, № 7, 2020
© 2020 г. А.А. АШИМОВ, д-р. техн. наук (ashimov37@mail.ru),
Ю.В. БОРОВСКИЙ, канд. физ.-мат. наук (yuborovskiy@gmail.com),
М.А. ОНАЛБЕКОВ (mukhon@list.ru)
(Казахский национальный исследовательский технический
университет им. К.И. Сатпаева, Алматы)
МОДЕЛЬ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ РЕАЛИЗАЦИИ
НАЦИОНАЛЬНОГО ПРОЕКТА ¾ЗДРАВООХРАНЕНИЕ¿
Сформулированы задачи сценарного анализа и оптимизации условий
реализации национального проекта с использованием подходов теории па-
раметрического регулирования. Для решения поставленных задач пред-
ложена глобальная динамическая многострановая вычислимая модель
общего равновесия. Предложенные подходы к решению задач сценарного
анализа и оптимизации проиллюстрированы на примере национального
проекта РФ ¾Здравоохранение¿ и входящих в него федеральных проек-
тов.
Ключевые слова: национальный проект, сценарный анализ, теория пара-
метрического регулирования, вычислимая модель общего равновесия.
DOI: 10.31857/S0005231020070089
1. Введение
Проведение государством своей макроэкономической политики не ограни-
чивается заданием и реализацией значений ее инструментов. Разработка и
реализация крупных социально-экономических проектов, связанных с раз-
витием отдельных отраслей национальной экономики (сопровождаемое соот-
ветствующим бюджетным финансированием), также несомненно влияет на
изменение макроэкономических и отраслевых показателей страны. Приме-
рами таких социально-экономических проектов являются 13 национальных
проектов России [1, 2], реализация которых осуществляется в 2019-2024 гг.
Актуальными задачами, связанными с проведением государственной
макроэкономической политики, включающей реализацию социально-эконо-
мического проекта, являются:
прогнозирование значений макроэкономических и отраслевых показа-
телей при различных сценариях финансирования рассматриваемого проекта
и
определение оптимальных условий реализации рассматриваемого про-
екта, например распределения по годам выделенных на проект финансов, в
смысле определенного макроэкономического критерия при соответствующих
ограничениях.
В известной литературе для подробной оценки возможных последствий
для экономики страны и ее отраслей от реализации различных вариантов
макроэкономической политики используются вычислимые модели общего
129
равновесия (CGE модели) [3, 4]. Однако следует отметить, что в этих и дру-
гих источниках [5-7] до сих пор не встречалась указанная выше задача об
оптимальном распределении бюджетных средств, выделенных на рассматри-
ваемый проект.
Для решения сформулированных в настоящей работе задач предложена
разработанная авторами на базе статической модели Globe1 [8] динамическая
многострановая глобальная CGE модель (далее - Модель) [9].
В работе на базе Модели формулируется и решается задача параметри-
ческого регулирования, позволяющая оценить оптимальные значения: еже-
годных бюджетных сумм, направляемых на реализацию федеральных про-
ектов (в рамках суммарных бюджетов таких проектов), включенных в на-
циональный проект РФ ¾Здравоохранение¿, и эффективных ставок налогов
на использование факторов соответствующей отраслью (социальные сборы;
налоги на имущество; налоги, сборы и платежи за пользование природными
ресурсами и др.).
2. Задачи моделирования реализации национальных проектов
Анализ условий реализации национальных проектов России (состоящих
из соответствующих наборов федеральных проектов) позволяет конкретизи-
ровать указанные в предыдущем разделе две актуальные задачи в виде сле-
дующих двух классов задач оценки и повышения макроэкономической эф-
фективности от реализации конкретного национального проекта:
оценка изменений значений определенных макро- и отраслевых по-
казателей в результате выполнения соответствующего набора федеральных
проектов при заданных сценариях годовых финансирований этих проектов
(по сравнению с вариантом без реализации данного национального проекта);
определение оптимальных значений: ежегодных сумм, направляемых
на реализацию федеральных проектов, включенных в данный националь-
ный проект (в рамках суммарных бюджетов такого проекта), и эффективных
налоговых ставок (при соответствующих ограничениях), дающих максимум
выбранного критерия, характеризующего направления макроэкономического
и/или отраслевого развития.
Настоящая работа посвящена решению на базе Модели задач из указан-
ных классов на примере федеральных проектов, входящих в национальный
проект ¾Здравоохранение¿ [10]. Перечислим все такие федеральные проекты
и общие бюджетные суммы, выделенные на их реализацию в течение 2019-
2024 гг.
1. Развитие системы оказания первичной медико-санитарной помощи
62,5 млрд руб.
2. Борьба с сердечно-сосудистыми заболеваниями
75,2 млрд руб.
3. Борьба с онкологическими заболеваниями
969 млрд руб.
4. Развитие детского здравоохранения, включая создание современной ин-
фраструктуры оказания медицинской помощи детям
211,2 млрд руб.
5. Обеспечение медицинских организаций системы здравоохранения ква-
лифицированными кадрами
166,1 млрд руб.
130
6. Развитие сети национальных медицинских исследовательских центров
и внедрение инновационных медицинских технологий
63,9 млрд руб.
7. Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе еди-
ной государственной информационной системы здравоохранения (ЕГИСЗ)
177,7 млрд руб.
8. Развитие экспорта медицинских услуг
0,2 млрд руб. (в дальнейшем
этой величиной пренебрегаем вследствие ее незначительности).
Анализ указанных федеральных проектов показывает возможность моде-
лирования следующего сценария (далее Сценарий), описывающего условия
финансирования рассматриваемых федеральных проектов при заданных го-
довых объемах их финансирования.
1. Выполнение федеральных проектов 1, 4, 6 и 7 предполагает допол-
нительные государственные затраты на использование капитала отраслью
¾Здравоохранение¿ общим объемом 515,3 млрд руб. Это увеличение госу-
дарственных затрат можно представить с помощью следующего сценарного
моделирования:
1.1) уменьшение чистых налоговых поступлений (налоги минус субсидии)
от отрасли ¾Здравоохранение¿ в каждый из 2019-2024 гг. на неотрицатель-
ные величины u2019, u2020, . . . , u2024, в сумме дающие 515,3 млрд руб.;
1.2) увеличение затрат на величины ut (t = 2019, . . . , 2024) на используе-
мый отраслью ¾Здравоохранение¿ фактор капитал.
2. Выполнение федерального проекта 5 предполагает увеличение потреб-
ления отраслью ¾Здравоохранение¿ промежуточной продукции отрасли ¾Об-
разование¿ общим объемом 166,1 млрд руб. При моделировании предполага-
ется, что общий объем предложения рабочей силы в стране является экзоген-
ным, поэтому увеличение спроса (и равного ему предложения) на рабочую
силу отраслей ¾Здравоохранение¿ и ¾Образование¿ в результате выполнения
национального проекта приведет к соответствующему уменьшению предло-
жения рабочей силы остальным отраслям экономики РФ. Указанные условия
выполнения федерального проекта 5 можно реализовать с помощью следую-
щего сценарного моделирования:
2.1) уменьшение чистых налоговых поступлений от отрасли ¾Здравоохра-
нение¿ в каждый из годов 2019-2024 на неотрицательные величины v2019,
v2020,... ,v2024, в сумме дающие 166,1 млрд руб.;
2.2) увеличение используемой отраслью ¾Здравоохранение¿ промежуточ-
ной продукции ¾Образование¿ на величины vt, t = 2019, . . . , 2024.
3. Выполнение федеральных проектов 2 и 3 предполагает дополнитель-
ное государственное потребление (w2019, w2020, . . . , w2024) продукции отрасли
¾Здравоохранение¿ общим объемом 1044,2 млрд руб.
В базовом варианте Сценария указанные величины ut, vt, wt распреде-
лены равномерно по годам: ut = 515,3/6 млрд руб., vt = 166,1/6 млрд руб.,
wt = 1044,2/6 млрд руб. для t = 2019,... ,2024.
Указанные два класса задач оценки и повышения макроэкономической эф-
фективности и возможности моделирования условий реализации федераль-
ных проектов в рамках национального проекта ¾Здравоохранение¿ России
131
позволяют следующим образом сформулировать задачи исследования выпол-
нения указанных выше федеральных проектов на базе Модели:
найти ежегодные изменения ВВП и выпуска отрасли ¾Здравоохранение¿
по сравнению с соответствующими базовыми прогнозными значениями в пе-
риоде реализации национального проекта ¾Здравоохранение¿ при указанных
выше базовых значениях государственного финансирования ut, vt, wt;
найти значения экономических инструментов национального проекта
¾Здравоохранение¿ (ежегодных финансирований ut, vt, wt с фиксированными
суммарными значениями и эффективных налоговых ставок αt, βt на исполь-
зование соответственно факторов ¾труд¿ и ¾капитал¿ отраслью ¾Здраво-
охранение¿ для t = 2019, . . . , 2024), доставляющие наибольшее значение кри-
терия K (суммарный выпуск отрасли ¾Здравоохранение¿ для указанных зна-
чений t) при соответствующих ограничениях на указанные инструменты.
Следует отметить, что ограничения данной оптимизационной задачи га-
рантируют, что реализация ее решения обеспечивает достижение целей и це-
левых показателей [10] указанных федеральных проектов, а представленное
далее в работе решение этой задачи демонстрирует ожидаемый народнохо-
зяйственный эффект от реализации национального проекта ¾Здравоохране-
ние¿.
3. Краткое описание модели
Мировая экономика в Модели представлена в виде функционирования
следующих взаимодействующих агентов каждого региона: производителей
(отраслей), домашних хозяйств, государств, агента-региона Globe, который
импортирует транспортные услуги и экспортирует их во все регионы при им-
порте каждого вида товаров из каждого региона в каждый другой регион.
Динамическая Модель по сравнению с базовым вариантом статической мо-
дели Globe1 [8] развита путем описания ряда переменных с помощью введен-
ных динамических уравнений для описания технологических коэффициентов
производственных функций, а также для предложений факторов (труда и ка-
питала).
Откалиброванная Модель описывает экономику следующих девяти услов-
ных регионов: члены ЕАЭС (Россия, Казахстан, Беларусь, Армения, Кир-
гизия), а также их основные торговые партнеры (Европейский союз (в виде
одной страны), США, Китай и Остальной мир (в виде одной страны)). Эконо-
мика каждого Региона описывается шестнадцатью отраслями, являющимися
наиболее значимыми для экономик стран ЕАЭС.
Период расчета Модели (2004-2023 гг.) определяется доступными значе-
ниями матриц SAM из базы GTAP (2004, 2007, 2011 гг.) и горизонтом про-
гнозов основных макроэкономических показателей, предоставляемых МВФ
(2023 г.).
Ядром базы данных Модели являются наборы согласованных матриц со-
циальных счетов (SAM) Регионов для каждого рассматриваемого года (2004-
2023 гг.). Наборы SAM для 2004, 2007 и 2011 гг. были извлечены с помо-
щью специального преобразователя из базы данных GTAP [11]. Для 2005,
2006, 2008-2010 и 2012-2015 гг. искомые наборы SAM были рассчитаны с
132
помощью разработанного алгоритма (см. [9]) на базе доступных статистиче-
ских источников, содержащих симметричные таблицы затраты-выпуск, по-
казателей взаимной торговли [12], с использованием базовых соотношений,
рассчитанных с помощью известных SAM для ближайшего последнего года
(2004, 2007 или 2011 гг.). Для прогнозного периода (2016-2023 гг.) использо-
вался разработанный алгоритм, позволяющий рассчитать указанные наборы
SAM на базе следующих прогнозных показателей Регионов, предоставляемых
МВФ [13]: ВВП, общие инвестиции, объем импорта товаров, объем импорта
услуг, объем экспорта товаров, объем экспорта услуг, общие государствен-
ные доходы, общие государственные расходы, обменный курс национальной
валюты к доллару США. При этом использовались базовые соотношения,
рассчитанные с помощью рассчитанных SAM 2015 г.
Результаты расчета полученного таким образом базового сценария отка-
либрованной Модели в точности воспроизводят статистические и прогнозные
данные, используемые при построении указанных выше наборов SAM.
Подробное описание данной Модели и некоторые результаты ее примене-
ния приводятся в [9].
4. Сценарный анализ реализации национального
проекта ¾Здравоохранение¿
Расчет Сценария на базе Модели с помощью моделирования условий,
сформулированных выше в конце раздела 2 пунктов 1, 2, 3, был проведен
путем выполнения следующих основных шагов.
i) Производится базовый (без учета финансирования указанных федераль-
ных проектов) расчет Модели для 2019, . . . , 2024 г. (базовая Модель).
ii) Вносятся следующие основные изменения базовой Модели и ее замыка-
ния (разбиения переменных на два класса: экзогенные и эндогенные). Здесь
r
регион Россия, a отрасль ¾Здравоохранение¿, f
фактор капитал,
t = 2019,...,2024 г.
Вводятся новая экзогенная переменная Aa,r,t для определения (ранее
эндогенных) налоговых поступлений с отрасли ¾Здравоохранение¿ и соот-
ветствующее уравнение:
(1)
Aa,r,t = TXa,r,tPXa,r,tQXa,r,t.
Здесь QXa,r,t объем выпуска; P Xa,r,t цена этого выпуска; T Xa,r,t эн-
догенная эффективная ставка налога с отрасли Модели (в старом замыкании
она экзогенная).
Вводятся новая экзогенная переменная Ba,r,t для определения (ранее
эндогенного) номинального потребления капитала отраслью ¾Здравоохране-
ние¿ в России и соответствующее уравнение
(2)
Ba,r,t = WFf,r,tFDf,a,r,t.
Здесь F Df,a,r,t объем потребляемого отраслью капитала, W Ff,r,t его це-
на. Ранее экзогенный долевой параметр (δvaf,a,r,t) производственной CES функ-
133
ции ВДС отрасли ¾Здравоохранение¿ в новом замыкании становится эндо-
генным.
Вводятся новая экзогенная переменная Ca,cp,r,t для определения (ранее
эндогенного) номинального потребления отраслью ¾Здравоохранение¿ про-
межуточной продукции ¾cp Образование¿ и соответствующее уравнение
(3)
Ca,cp,r,t = ioqintcp,a,r,tQINTa,r,tPQDcp,r,t.
Здесь QINTa,r,t
общий объем промежуточного потребления отрасли
¾Здравоохранение¿, ioqintcp,a,r,t
доля продукции ¾cp Образование¿ в
этом потреблении, P QDcp,r,t цена этой продукции. Ранее экзогенный па-
раметр ioqintcp,a,r,t в новом замыкании становится эндогенным. При этом
базовые значения всех прочих долевых параметров промежуточных про-
дукций ioqint0c1,a,r,t, где c1 = cp, умножаются на такой эндогенный коэф-∑
фициент ka,r,t = (1 - ioqintcp,a,r,t)/c1=cp ioqint0c1,a,r,t, что сумма долей
всех промежуточных продукций c для отрасли a остается равной единице:∑
ioqintc1,a,r,t = ka,r,tioqint0c1,a,r,t,
ioqintc,a,r,t = 1.
c
Вводятся новая экзогенная переменная (Dc,r,t) для определения (ра-
нее эндогенного) номинального государственного спроса на продукцию ¾c
Здравоохранение¿ в России и соответствующее уравнение
(4)
Dc,r,t = PQDc,r,tqgdconstc,r,t.
Здесь qgdconstc,r,t
реальное государственное потребление продукции c,
а PQDc,r,t
цена этой продукции. Ранее экзогенная величина qgdconstc,r,t
в новом замыкании становится эндогенной.
Поскольку на базе Модели все расчеты производятся в долларах США,
то в нее вводятся переменные и уравнения для перевода денежных величин
из долларов в рубли и обратно с использованием прогнозных значений об-
менного курса этих валют, предоставляемых МВФ [13].
Модель с указанными выше изменениями будем называть Моделью 1. Оче-
видно, что базовые прогнозы (в долларах США) соответствующих перемен-
ных для Модели и Модели 1 совпадают.
iii) С использованием Модели 1 рассчитывается Сценарий, определяющий-
ся следующими ежегодными изменениями экзогенных переменных по срав-
нению с базовым расчетом для t = 2019, . . . , 2024:
уменьшение налоговых поступлений с отрасли ¾Здравоохранения¿ Aa,r,t
на величины (ut + vt);
увеличение номинальных потреблений отраслью ¾Здравоохранение¿ ка-
питала Ba,r,t на величины ut;
увеличение номинальных потреблений отраслью ¾Здравоохранение¿
промежуточной продукции ¾cp Образование¿ Ca,cp,r,t на величины vt;
увеличение номинальных государственных потреблений продукции ¾c
Здравоохранения¿ Dc,r,t на величины wt.
Результаты выполнения действий, указанных в пунктах i)-iii), позволяют
оценить (и сравнить с соответствующими базовыми значениями) результа-
ты реализации Сценария при условии равномерного по годам распределения
выделенных бюджетных средств.
134
Таблица 1. Процентное изменение выпуска отрасли ¾Образование,
Здравоохранение, Государственное управление¿ по сравнению с
базовым сценарием
Год
Составляющая изменения
2019
2020
2021
2022
2023
I
0,040
0,026
0,015
0,009
0,015
II
1,477
1,249
1,068
0,969
1,283
III
0,665
0,618
0,571
0,533
0,533
Всего
2,182
1,893
1,654
1,511
1,831
Таблица 2. Процентное изменение ВВП России по сравнению с
базовым сценарием
Год
Составляющая изменения
2019
2020
2021
2022
2023
I
-0,098
-0,107
-0,113
-0,115
-0,121
II
-0,352
-0,353
-0,346
-0,342
-0,371
III
0,067
0,063
0,060
0,058
0,058
Всего
-0,383
-0,397
-0,399
-0,399
-0,434
В табл. 1 и 2 приведены некоторые результаты расчета такого Сценария.
В последних строках данных таблиц указаны процентные изменения годо-
вых значений выпуска модельной отрасли ¾Образование, Здравоохранение,
Государственное управление¿ и ВВП РФ соответственно по сравнению с со-
ответствующими прогнозами базового сценария (без учета данного нацио-
нального проекта). В табл. 1 и 2 также приведены результаты разложения
изменения указанных макропоказателей по следующим рассмотренным вы-
ше составляющим, соответствующим: увеличению затрат на используемый
отраслью фактор-капитал (I), увеличению используемой отраслью промежу-
точной продукции образования (II), увеличению государственного потребле-
ния продукции отрасли (III).
Анализ табл. 1 и 2 демонстрирует, что наибольший вклад в рост выпуска
указанной отрасли в течение всего пятилетнего периода вносят увеличения
используемой отраслью промежуточной продукции Образования. Эти же уве-
личения потребления промежуточной продукции определяют основной отри-
цательный эффект для уменьшения ВВП РФ по сравнению с базовым про-
гнозом. Такой эффект можно объяснить отрицательным воздействием уве-
личения бюджетного субсидирования потребления промежуточной продук-
ции отрасли ¾Образование, Здравоохранение, Государственное управление¿
на остальные отрасли РФ.
5. Постановка и решение задачи параметрического регулирования
реализации национального проекта ¾Здравоохранение¿
Рассмотрим следующую постановку задачи параметрического регулирова-
ния (далее Задача) по оптимальному распределению сумм, выделенных на
федеральные проекты, включенные в национальный проект ¾Здравоохране-
135
ние¿, и определению оптимальных значений эффективных ставок налогов на
использования факторов отраслью ¾Здравоохранение¿. Задача направлена
на повышение отраслевых показателей РФ на примере повышения выпуска
отрасли ¾Здравоохранение¿ в период реализации рассматриваемого нацио-
нального проекта.
Задача. Найти на базе Модели 1 значения инструментов национального
проекта ¾Здравоохранение¿ ut, vt, wt, αt, βt для t = 2019, . . . , 2024, доставляю-
щие наибольшее значение критерия K (суммарный выпуск отрасли ¾Здра-
воохранение¿ за 2019-2024 гг.) при следующих ограничениях на указанные
инструменты:
∑
(5)
ut
= 515,3 (млрд руб.);
t=2019
∑
(6)
vt
= 166,1 (млрд руб.);
t=2019
∑
(7)
wt
= 1044,2 (млрд руб.);
t=2019
(8)
|ut - ut| ≤ 0,3ut;
(9)
|vt - vt| ≤ 0,3vt;
(10)
|wt - wt| ≤ 0,3wt;
(11)
|αt - αt| ≤ 0,3αt;
≤0,3β
(12)
βt - βt
t
Здесь ut, vt, wt базовые значения соответствующих инструментов ut, vt, wt
рассматриваемого выше Сценария; αt, βt
соответственно эффективные
ставки налогов на использование факторов ¾труд¿ и ¾капитал¿ отраслью
¾Здравоохранение¿, αt, βt базовые значения указанных ставок.
Данные ограничения описывают предположение о возможных распределе-
ниях указанных налоговых ставок и годовых средств на национальный про-
ект ¾Здравоохранение¿, которые позволяют выполнить его при использова-
нии общей суммы государственных субсидий, выделенных на данный проект.
Задача была численно решена с использованием решателя NLPEC [14].
В результате ее решения оказалось, что значение критерия K может быть
увеличено на 0,371%, а значение суммарного ВВП РФ за 2019-2024 гг. на
0,222% по сравнению с соответствующими прогнозными значениями для Сце-
нария с равномерным по годам финансированием. Полученные в результате
решения Задачи процентные изменения ВВП РФ по сравнению с соответст-
вующими прогнозными значениями для Сценария представлены в табл. 3.
Анализ представленных результатов демонстрирует возможности пара-
метрического регулирования, позволяющего повысить оптимизируемый вы-
136
Таблица 3. Процентное изменение ВВП России
по сравнению со Сценарием
Год
2019
2020
2021
2022
2023
0,254
0,356
0,224
0,099
0,183
пуск отрасли и в значительной степени нивелировать падение ВВП, произо-
шедшее в результате применения Сценария.
Варианты Модели 1, соответствующие базовому сценарию, Сценарию и
решению Задачи были успешно протестированы на возможность переноса на
практику результатов вычислительных экспериментов с помощью трех под-
ходов, первые два из которых предложены теорией параметрического регули-
рования [9]: с помощью оценки устойчивости задаваемых Моделью отображе-
ний, переводящих значения экзогенных параметров в значения эндогенных
переменных; с помощью оценки показателей устойчивости таких отображе-
ний и с помощью анализа ряда тестовых прогнозных сценариев. Во всех слу-
чаях результаты расчетов продемонстрировали:
- отсутствие особых точек рассматриваемых отображений в соответствую-
щих областях их определения и устойчивость этих отображений;
- допустимые значения оценок показателей устойчивости рассматривае-
мых отображений;
- соответствие результатов рассматриваемых прогнозных сценариев для
2019-2023 гг. основным положениям макроэкономической теории.
6. Заключение
1. Сформулированы задачи моделирования сценарного анализа и опти-
мального распределения финансирования национальных проектов.
2. Представлены результаты разработки динамической глобальной много-
страновой вычислимой модели общего равновесия.
3. Приводятся результаты сценарного анализа реализации национального
проекта РФ ¾Здравоохранение¿ и входящих в него федеральных проектов.
В частности, отмечен положительный эффект на выпуск отрасли от исполь-
зования отраслью дополнительной промежуточной продукции Образования
и отрицательный эффект от этого использования на ВВП РФ.
4. Представлены постановка и решение задачи параметрического регули-
рования, направленного на оптимизацию значений ежегодных средств, на-
правляемых на реализацию федеральных проектов, включенных в данный
национальный проект (в рамках суммарных бюджетов таких проектов) и эф-
фективных ставок налогов на использования факторов соответствующей от-
раслью. Реализация результатов применения оптимальных значений указан-
ных инструментов в периоде 2019-2023 гг. позволяет увеличить суммарный
выпуск отрасли и суммарное ВВП РФ на 0,371% и 0,222% соответственно по
сравнению с прогнозными значениями, полученными в результате реализа-
ции сценария с равномерным финансированием.
137
Эти результаты демонстрируют эффективность подхода теории парамет-
рического регулирования по выработке рекомендаций по реализации нацио-
нальных проектов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Национальные проекты: целевые показатели и основные результаты; http://
static.government.ru/media/files/p7nn2CS0pVhvQ98OOwAt2dzCIAietQih.pdf
3. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. Применение вычислимых моде-
лей в государственном управлении. М.: Научный эксперт, 2007.
4. Dynamic modeling and applications for global economic analysis / Edited by
E. Ianchovichina, T. Walmsley. Cambridge, MA: Cambridge University press, 2012.
5. Sartori D., Catalano G., Genco M., et al. Guide to Cost-Benefit Analysis of Invest-
ment Projects. Economic appraisal tool for Cohesion Policy 2014-2020. Brussels:
Eur. Commission, 2015.
6. Мельников Р.М., Краснощеков В.Н., Боровикова Е.В. и др. Анализ международ-
ного опыта использования метода сопоставления издержек и выгод для оценки
общественно значимых проектов и разработка предложений по его применению
в России. М.: РАНХиГС, 2016.
7. Florio M. Applied welfare economics: cost-benefit analysis of projects and policies.
Abingdon, Oxon: Routledge, 2014.
9. Ашимов А.А., Боровский Ю.В., Новиков Д.А., Султанов Б.Т. Макроэкономи-
ческий анализ и параметрическое регулирование регионального экономического
союза. М.: URSS, 2018.
10. Паспорт национального проекта ¾Здравоохранение¿;
Статья представлена к публикации членом редколлегии М.В. Губко.
Поступила в редакцию 20.08.2019
После доработки 29.10.2019
Принята к публикации 28.11.2019
138
