-
С 2025 года начнется переход статистических органов большинства стран мира на новые стандарты расчета макроэкономических показателей. Развитие экономической теории и экономических отношений требует периодического уточнения статистических подходов, поскольку статистика отстает от реальности, которую ей нужно измерять. Предыдущее руководство по статистике системы национальных счетов (СНС) было выпущено в 2008 году. Большинству стран потребовалось от четырех до семи лет для внедрения его положений в национальные методологии.
-
Наиболее важные изменения СНС в этот раз коснутся учета истощения невозобновляемых природных ресурсов и отражения производства данных как инвестиций в основной капитал. Кроме того, подход к отражению деятельности центробанков будет изменен, возобновляемые природные ресурсы начнут восприниматься как активы, а также изменится способ оценки объемов производства части нерыночных товаров и услуг.
-
Новый способ учета истощения природных ресурсов напрямую не повлияет на величину валового внутреннего продукта (ВВП), но приведет к снижению чистого внутреннего продукта (ЧВП) на величину до 20% ВВП для стран с высокими объемами добычи. Логика ЧВП состоит в отображении полной «цены», которую платит экономика, чтобы поддерживать текущие объемы производства. С внедрением СНС-2025 ЧВП станет более информативным. Для России разница между ВВП и ЧВП увеличится примерно на 6 п. п., до 18–21%.
-
Оценка стоимости данных, «произведенных» не для продажи, и включение этой стоимости в ВВП — необходимое, но сложное нововведение, в результате которого ВВП будет пересмотрен вверх на величину до 3% в зависимости от страны. Собранные, созданные и обработанные компаниями или государством данные могут работать на экономику не только в момент создания, но и продолжительное время после этого. Это роднит их с инвестициями в основной капитал. Потенциальное влияние внедрения изменений методологии на современный российский ВВП — его пересмотр примерно на 2% вверх c перспективой кратного роста на горизонте десятилетия.
- Основные практические выводы для пользователей статистики состоят в том, что (1) в переходный период нужно гораздо внимательнее относиться к межстрановым сравнениям, — страны внедряют новые подходы с разной скоростью, (2) в макростатистике появятся новые возможности для анализа цифровизации и устойчивости экономического роста.
будущие ИЗМЕНЕНИЯ в СИСТЕМЕ НАЦИОНАЛЬНЫХ СЧЕТОВ
Национальное богатство — стоимость всех активов, принадлежащих резидентам страны (за вычетом обязательств).
Статистическая комиссия ООН в марте 2025 года согласовала новый текст руководства по статистике СНС1. Предыдущая версия была принята 17 лет назад, в 2008 году. Национальные статистические агентства используют данное руководство для разработки собственных методологий измерения базовых макроэкономических индикаторов: ВВП, ВНП, ВРП, национального богатства, инвестиций в основной капитал, сбережений и т. д. Развитие экономической теории и экономических отношений требует периодического уточнения статистических подходов, поскольку статистика отстает от реальности, которую ей нужно измерять.
Новое руководство СНС-2025, будучи внедренным в практику статистики, должно улучшить измерение деятельности, продукт которой имеет цифровую форму или базируется на данных (доля такого выпуска в мире растет), а также улучшить анализ устойчивости производства и темпов экономического роста.
1 Основные документы о разработке и внедрении СНС: https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/default.asp.
Документы о разработке нововведений в рамках СНС-2025: https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/SNAUpdate/GuidanceNotes.asp.
Полный список концептуальных изменений приведен в Приложении 4 руководства по статистике СНС. Параллельно с внедрением новой версии СНС начнется внедрение новой версии руководства по статистике платежного баланса РПБ-7.
Ниже приведены наиболее важные концептуальные изменения.1. Истощение природных ресурсов будет восприниматься как издержки производства. Это не скажется на ВВП, но приведет к снижению ЧВП. Оценка влияния изменений на макроэкономические агрегаты приведена на стр. 4–5.
2. Данные в цифровой форме, собранные внутри компании или госведомства, будут считаться произведенным активом. Производство данных будет оцениваться как инвестиции в основной капитал, что приведет к увеличению ВВП (подробнее см. на стр. 6–7).
3. Использование метода оценки выпуска отраслей по затратам станет более универсальным. Затраты капитала будут включаться в оценки стоимости нерыночного производства, как и трудовые затраты (сейчас учитывается только труд). Это, в частности, может увеличить оценку добавленной стоимости, создаваемой в процессе оказания госуслуг, а соответственно, и ВВП (на величину до 3% в зависимости от страны).
4. Деятельность центробанков будет считаться полностью нерыночной. Все связанные с регулированием платежи финансовых компаний и банков станут трансфертами, а не их издержками, что увеличит оценку добавленной стоимости, производимой сектором, и, вероятно, ВВП (в размере до 0,2%).
Использование нового руководства и создание новых методологий является добровольным, но подавляющее большинство стран участвуют в этом процессе. Для внедрения предыдущих версий руководства (СНС-1947, СНС-1953, СНС-1968, СНС-1993, СНС-2008) странам потребовалось в среднем от четырех до семи лет после публикации данных документов. Учитывая этот опыт и согласно стратегии внедрения, большинство стран должны перейти на СНС-2025 в 2029–2030 годах.
В России переход на СНС-2008 в основном произошел в 2014 году, но отдельные рекомендации находятся в процессе внедрения до сих пор.
Пересмотр величины ВВП в результате внедрения СНС-2008 в странах ОЭСР достигал 5 п. п. (в среднем был ближе к 3 п. п.)2. Внедрение СНС-2025, согласно оценкам АКРА, будет иметь сопоставимый эффект.
На протяжении переходного периода и без того ограниченная сопоставимость макроэкономических показателей по разным странам станет еще ниже. При проведении межстрановых сравнений пользователям данных необходимо будет убедиться, как минимум, что показатели разных стран рассчитаны в парадигме одной и той же версии СНС.
Сопоставимость ограничена в том числе из-за разных темпов и направлений пересмотра данных. Подробнее в исследовании АКРА «Существенный положительный пересмотр отраслевых данных — норма для России и многих других стран» от 20 октября 2020 года.
2 См. доклад ”The impact of implementing the 2008 SNA on GDP”, Sim Benson (UNSD) на Regional Workshop on National Accounts and the development of Economic Statistics Infrastructure within the SDGs Framework.
Новый учет истощения природных ресурсов
Суть изменений. Истощение невозобновляемых ресурсов (например, нефти, газа, угля) теперь будет отражаться как издержки производства3 — аналогично амортизации основного капитала. Истощение возобновляемых ресурсов (например, леса) будет учитываться подобным образом, если темпы их использования превысят темпы воспроизводства. Следовательно, при расчете ЧВП надо будет дополнительно вычесть из ВВП «стоимость» использованных ресурсов.
СНС-2008: ЧВП = ВВП — амортизация основного капитала.
СНС-2025: ЧВП = ВВП — амортизация основного капитала — истощение природных ресурсов.
3 В СНС-2008 истощение ресурсов учитывается как «другие изменения в объеме активов», что неявно отражает суть происходящего.
Логика изменений. Описанное выше изменение призвано скорректировать тот факт, что в СНС добыча невозобновляемых ресурсов увеличивала ВВП и другие показатели, но недостаточно явно фиксировала потери национального богатства, которые с этим сопряжены.
Например, уверенный рост экономики Монголии в 2011–2018 годах в среднем на 6,5% в год происходил во многом благодаря буму экспорта меди и угля (в основном в Китай). Экономика получала доходы ценой растущего истощения природных ресурсов, а доходы недостаточно сберегались и инвестировались. Как следует из большинства показателей СНС, рост выглядел впечатляющим, однако маскировал факт снижения совокупного национального богатства (согласно разным определениям, на 3–12% за 2011–2018 годы). Есть много исторических примеров таких периодов ресурсного экономического роста, которые не привели к долгосрочному росту богатства той или иной страны.
Рисунок 1. Каким может оказаться снижение ЧВП при расчете в соответствии с новыми подходами *

* На графике отражено среднегодовое истощение природных ресурсов за 2012–2021 годы для 42 стран; оценки для всех стран приведены в Приложении 1.
** По группам стран даны средние показатели: среднее арифметическое / взвешенное по размерам экономики среднее.
Источник: Всемирный банк, расчеты АКРА
По изначальному замыслу ЧВП должен показывать, насколько большую часть производимого в экономике продукта можно «проедать», при этом не теряя будущие производственные возможности, но и не наращивая их. Именно поэтому при расчете ЧВП из ВВП вычитается произошедший износ основного капитала, так как для предотвращения потерь производственных возможностей часть валового продукта должна пойти на восстановление средств производства (станков, инструментов и т. д.). При этом в реальности, даже если износ скомпенсирован, национальное богатство и будущие возможности могут снижаться, так как в процессе производства в экономике происходил не только износ производственных активов, но и истощение части природных активов. Чтобы избежать снижения уровня национального богатства, доходы от добычи и продажи природных активов должны трансформироваться экономикой в другие активы — финансовые или физические. Именно эту необходимость и фиксирует новая формула для ЧВП.
В новом руководстве СНС использование природного капитала рассматривается наравне с использованием физического капитала, поэтому смысл ЧВП меняется. Теперь он показывает, насколько большую часть валового продукта можно было бы «проесть», не потеряв в производственных возможностях и ресурсном богатстве. Это является шагом к более прозрачному измерению благосостояния стран, сближающим макростатистику с метриками устойчивого развития4. ЧВП может стать новой базой для формулировки бюджетных правил добывающих стран как некий аналог «ненефтяного ВВП».
4 В некоторых исследованиях рассматривается возможность включения в макроэкономическую статистику денежной оценки и других видов капитала, например, человеческого или экологического. Экспериментальные показатели учитывают тот факт, что расходы на образование — это инвестиция, которая приводит к росту человеческого капитала, национального богатства и производственных возможностей, а, например, выбросы твердых частиц в атмосферу обуславливают снижение природного богатства наряду с истощением природных ресурсов. См., например, World Bank. The Changing Wealth of Nations 2024: Revisiting the Measurement of Comprehensive Wealth.
Последствия для статистических показателей
1. ВВП стран не изменится, но новая методология повлияет на структуру производственного и распределительного счетов СНС.
2. ЧВП в большинстве стран снизится в той степени, в которой производство в стране сопряжено с добычей полезных ископаемых и вырубкой лесов (см. рис. 1), а разница между ЧВП и ВВП увеличится. Для России в 2021 году ЧВП составил бы 79% ВВП согласно СНС-2025, тогда как согласно СНС-2008 он был равен 88% ВВП (см. рис. 2). Истощение природных ресурсов в России ежегодно составляло в среднем 6% ВВП в период с 2012 по 2021 год.
3. Информативность ЧВП и его прироста повысится. В настоящее время темпы роста ЧВП в большинстве случаев очень похожи на темпы роста ВВП, но это изменится. Разница в темпах роста будет нести информацию о том, какая часть роста ВВП «оплачена» потерями природного богатства.
4. Снизятся показатели чистого национального дохода и чистого сбережения.Рисунок 2. Приблизительный расчет ЧВП России за 2021 год (до и после изменения подходов) *

* Для расчета взята не последняя доступная оценка ВВП 2021 года, а оценка из сборника «Показатели национальных счетов России в 2016–2023 гг.» от 30.08.2024, так как это самая актуальная оценка, имеющая сопоставимую с ней официальную оценку ЧВП (приведена во второй строчке графика). Расчеты носят иллюстративный характер и призваны показать приблизительное соотношение ЧВП, рассчитанных по разным методологиям.
Источник: Росстат, Всемирный банк, расчеты АКРА
Сложности внедрения и использования новых подходов
1. Оценка стоимости добываемых ресурсов может меняться в достаточно широких пределах в зависимости от предпосылок расчета, так как в СНС-2025 он основан на вычислении разницы между будущими дисконтированными рентными доходами в начале и в конце периода, а не на текущей рыночной цене ресурса. Относительно сложный подход к оценке истощения ресурсов снизит ее волатильность во времени, но он достигается ценой принятия предпосылок о ненаблюдаемых параметрах.
2. Интерпретация физического роста ЧВП как устойчивой компоненты роста ВВП заманчива и отчасти обоснована, но и новое его определение не отражает того факта, что истощение природных ресурсов в добывающих странах косвенно снижает будущие производственные возможности не только в них самих, но и в странах, которые эти ресурсы преимущественно импортируют. Анализ устойчивости роста не должен сводиться к анализу ЧВП.
ПРОИЗВОДСТВо ДАННЫХ как инвестиция
Суть изменений. Цифровые данные, собираемые и обрабатываемые для внутреннего использования организациями и государством (например, база данных клиентов или налогоплательщиков), теперь будут считаться произведенными активами аналогично программному обеспечению. Это значит, что расходы на производство и обработку таких данных будут включаться в валовое накопление основного капитала.
Поскольку стоимость данных, собранных и обработанных для собственного использования, неизвестна (отсутствует рынок, где бы она определялась), она будет рассчитываться на базе соответствующих трудовых издержек. Чтобы определить величину добавленной стоимости, созданной этим трудом, издержки будут умножаться на типичное соотношение выпуска в отраслях, где данные являются конечным товаром и рыночным продуктом, и фонда оплаты труда в этих отраслях (фактически происходит умножение на оценку производительности труда в другой отрасли)5.
Такой подход к оценке выпуска и добавленной стоимости (через издержки) применяется для большинства видов деятельности с нерыночным продуктом, например, для госуслуг.
5 Подробнее о том, какие подходы статистические агентства могут применять для оценки стоимости произведенных данных: “Handbook on measuring data in the System of National Accounts”.
Логика изменений. Цель — отразить растущую ценность данных не только в сфере, которая обычно называется цифровой экономикой. В очень многих секторах, даже таких традиционных, как сельское хозяйство и промышленность, данные о продукте, технологии, клиентах, конкурентах или поставщиках становятся важным фактором производства и конкурентным преимуществом. Ранее затраты на создание данных для собственного использования учитывались как текущие расходы (а сами такие данные не считались активом), что занижало величину инвестиций в интеллектуальный капитал. В реальности собранные, созданные и обработанные компаниями или государством данные могут работать на экономику не только в момент создания, но и продолжительное время после этого. Именно это роднит их с инвестициями в основной капитал. Изменение подходов обеспечивает более полное представление о масштабах цифровизации в экономике и, в частности, о доле цифровых активов.
О растущей важности цифровой экономики и сектора ИТ читайте в исследовании АКРА «Структурные изменения в экономике России в 2022–2024 годах» от 14 марта 2025 года.
Последствия для статистических показателей
1. Валовое накопление основного капитала увеличится и, как следствие, увеличится ВВП. Первые оценки стоимости ежегодно производимых данных в странах, где статистические агентства делали экспериментальный расчет, находятся в диапазоне 0,5–3,0% ВВП (см. табл. 1). При этом АКРА не исключает, что после полноценного внедрения методик эта цифра с течением времени может кратно возрасти для отдельных стран. По результатам аналогичного расчета, проведенного Агентством с большим количеством экспертных предпосылок, диапазон оценки в России составил 1,0–3,0% ВВП в 2016–2021 годах (см. Приложение 2).
2. Оценка национального богатства будет повышена за счет того, что цифровые данные будут считаться активами. Первые оценки их накопленной стоимости в разных странах мира составили до 13% ВВП.
3. Доля отраслей, которые более активно, чем в среднем, используют собственные данные для предоставления услуг или создания товаров, в совокупной добавленной стоимости и ВВП увеличится. Предположительно, это в первую очередь коснется финансового сектора, госуправления и розничной торговли.
Таблица 1. Экспериментальные оценки стоимости данных, произведенных для собственного использования
СТРАНА |
ГОД |
ПРОИЗВОДСТВО ДАННЫХ |
СТОИМОСТЬ НАКОПЛЕННЫХ |
ИСТОЧНИК ОЦЕНКИ |
Австралия |
2016 |
2,2–2,8 |
- |
Smedes, M., Nguyen, T., & Tenburren, B. (2022, March 9–10). Valuing data as an asset, implications for economic measurement. Australian Bureau of Statistics, Economic Implications of the Digital Economy Conference, Canberra, Australia. |
Канада |
2018 |
1,7–2,3 |
9,2–12,6 |
Statistics Canada (2019). The value of data in Canada: Experimental estimates. Latest Developments in the Canadian Economic Accounts. Statistics Canada. |
Индия |
2019 |
0,8–1,0 |
2,7–3,4 |
Asian Development Bank (2021). Capturing the Digital Economy: A Proposed Measurement Framework and Its Applications—A Special Supplement to Key Indicators for Asia and the Pacific 2021. Manila, Philippines: Asian Development Bank. |
Великобритания |
2011–2017 |
1,6 |
- |
Goodridge, P., Haskel, J. and Edquist, H. (2022). We See Data Everywhere Except in the Productivity Statistics. Review of Income and Wealth. |
Нидерланды |
1,5 |
- |
||
Швеция |
1,0 |
- |
||
Германия |
0,9 |
- |
||
Чехия |
0,7 |
- |
||
Дания |
0,7 |
- |
||
Австрия |
0,6 |
- |
||
Россия |
2016–2021 |
1,0–3,0 |
- |
АКРА |
Источник: АКРА
Сложности внедрения и использования новых подходов
1. Для оценки трудовых издержек, связанных с созданием данных, потребуются достаточно сложные исследования самой сути труда, а не его формальных характеристик. На данный момент таких показателей рынка труда собирается очень мало. Статистическим агентствам предстоит оценить, какие профессии в каждой отрасли подразумевают работу по накоплению и обработке данных. Но что еще сложнее — им предстоит определить, какую долю рабочего времени в каждой из профессий работники тратят на задачи, связанные с данными, то есть исследовать структуру рабочего времени отдельных работников.
2. По экономической сути к основному капиталу должны относиться только те данные, которые могут быть использованы более одного года. Однако, учитывая техническую сложность деления данных по долговечности, в рамках СНС-2025 рекомендуется одинаково относиться ко всем данным. Это может приводить к завышению оценки инвестиций в основной капитал и, как следствие, оценки стоимости запаса накопленных данных.
3. Оценка стоимости накопленных данных, которая станет составной частью оценки национального богатства, содержит еще одну компоненту, которую сложно измерить, — оценку скорости их амортизации. Если по отношению к физическим объектам практика наработана в том числе в бухгалтерском учете, то по нематериальным активам нерыночной природы потребуется принять предпосылки, такие как срок службы данных, которые будет очень сложно обосновать на практике, но при этом они будут очень сильно влиять на результат (менять стоимость актива в разы).
Приложение 1. СРЕДНЕГОДОВОЕ ИСТОЩЕНИЕ ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ ПО СТРАНАМ в 2012–2021 годах, % ВВП
СТРАНА |
СУММА |
ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ ПОЛЕЗНЫЕ ИСКОПАЕМЫЕ |
НЕЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ ПОЛЕЗНЫЕ ИСКОПАЕМЫЕ |
ВЫРУБКА ЛЕСОВ |
Тимор-Лесте |
46,0 |
45,8 |
0,0 |
0,2 |
Оман |
20,8 |
20,8 |
0,0 |
0,0 |
Конго |
20,8 |
17,5 |
0,0 |
3,3 |
Экваториальная Гвинея |
19,4 |
18,0 |
0,0 |
1,4 |
Конго (Демократическая Республика) |
19,2 |
0,6 |
5,2 |
13,4 |
Либерия |
18,6 |
0,0 |
0,6 |
18,0 |
Бахрейн |
15,2 |
15,2 |
0,0 |
0,0 |
Гвинея-Бисау |
15,1 |
0,0 |
0,0 |
15,1 |
Бурунди |
14,7 |
0,0 |
0,1 |
14,6 |
Габон |
14,7 |
12,2 |
0,0 |
2,5 |
Ангола |
14,5 |
14,1 |
0,0 |
0,4 |
Сомали |
14,3 |
0,0 |
0,0 |
14,3 |
Азербайджан |
13,7 |
13,5 |
0,1 |
0,0 |
Бруней-Даруссалам |
13,6 |
13,5 |
0,0 |
0,1 |
Кувейт |
11,4 |
11,4 |
0,0 |
0,0 |
Гайана |
11,4 |
2,2 |
4,3 |
4,9 |
Алжир |
11,4 |
11,3 |
0,0 |
0,0 |
Папуа — Новая Гвинея |
10,4 |
5,6 |
2,4 |
2,4 |
Суринам |
10,4 |
4,2 |
4,7 |
1,5 |
Ирак |
10,3 |
10,3 |
0,0 |
0,0 |
Эфиопия |
10,3 |
0,0 |
0,2 |
10,1 |
Саудовская Аравия |
10,1 |
10,1 |
0,0 |
0,0 |
Уганда |
9,6 |
0,0 |
0,0 |
9,6 |
Катар |
8,9 |
8,9 |
0,0 |
0,0 |
Гана |
8,6 |
1,7 |
2,1 |
4,9 |
Тринидад и Тобаго |
8,6 |
8,6 |
0,0 |
0,1 |
Чад |
8,6 |
5,2 |
0,0 |
3,4 |
Сьерра-Леоне |
8,5 |
0,0 |
0,2 |
8,3 |
Гвинея |
8,4 |
0,0 |
1,4 |
7,0 |
Узбекистан |
8,3 |
4,9 |
3,3 |
0,0 |
Казахстан |
8,0 |
5,8 |
2,1 |
0,0 |
Мали |
7,9 |
0,0 |
5,0 |
2,9 |
Того |
7,6 |
0,0 |
3,6 |
4,0 |
Монголия |
7,6 |
3,7 |
3,8 |
0,0 |
Малави |
7,5 |
0,0 |
0,0 |
7,4 |
Южный Судан |
7,0 |
5,0 |
0,0 |
2,0 |
Ливия |
6,7 |
6,7 |
0,0 |
0,1 |
Мадагаскар |
6,6 |
0,0 |
0,0 |
6,5 |
Россия |
6,3 |
5,9 |
0,4 |
0,0 |
Туркменистан |
6,2 |
6,2 |
0,0 |
0,0 |
Эквадор |
6,1 |
6,1 |
0,1 |
0,0 |
Иран |
5,9 |
5,3 |
0,6 |
0,0 |
Малайзия |
5,8 |
3,8 |
0,0 |
2,0 |
Камерун |
5,6 |
2,5 |
0,0 |
3,1 |
Мьянма |
5,4 |
2,0 |
0,5 |
3,0 |
Объединенные Арабские Эмираты |
5,4 |
5,4 |
0,0 |
0,0 |
Лесото |
5,2 |
0,0 |
0,0 |
5,2 |
Норвегия |
5,2 |
5,2 |
0,0 |
0,0 |
Руанда |
4,9 |
0,0 |
0,0 |
4,9 |
Замбия |
4,9 |
0,0 |
4,9 |
0,0 |
Зимбабве |
4,9 |
0,2 |
1,5 |
3,2 |
Боливия |
4,8 |
3,4 |
1,5 |
0,0 |
Гамбия |
4,7 |
0,0 |
0,0 |
4,7 |
Киргизия |
4,5 |
0,0 |
4,5 |
0,0 |
Египет |
4,4 |
4,2 |
0,1 |
0,2 |
Лаос |
4,3 |
0,0 |
1,8 |
2,5 |
Мавритания |
4,0 |
0,6 |
2,5 |
0,8 |
Колумбия |
4,0 |
3,7 |
0,3 |
0,0 |
Буркина-Фасо |
3,8 |
0,0 |
3,8 |
0,0 |
Перу |
3,5 |
0,3 |
3,1 |
0,2 |
Чили |
3,2 |
0,0 |
3,2 |
0,0 |
Нигерия |
3,2 |
3,2 |
0,0 |
0,0 |
Бутан |
3,0 |
0,0 |
0,0 |
3,0 |
Йемен |
3,0 |
2,9 |
0,0 |
0,1 |
Сан-Томе и Принсипи |
2,8 |
0,0 |
0,0 |
2,8 |
Эсватини |
2,7 |
0,1 |
0,1 |
2,6 |
Таджикистан |
2,7 |
0,1 |
2,0 |
0,6 |
Мексика |
2,6 |
2,2 |
0,4 |
0,0 |
Южная Африка |
2,5 |
1,6 |
0,9 |
0,0 |
Австралия |
2,3 |
0,9 |
1,4 |
0,0 |
Индонезия |
2,3 |
1,9 |
0,4 |
0,0 |
Тунис |
2,2 |
1,7 |
0,2 |
0,3 |
Венесуэла |
2,1 |
2,1 |
0,0 |
0,0 |
Кения |
2,1 |
0,0 |
0,0 |
2,1 |
Коморы |
1,9 |
0,0 |
0,0 |
1,9 |
Сирийская Арабская Республика |
1,8 |
1,8 |
0,0 |
0,0 |
Бразилия |
1,7 |
1,3 |
0,5 |
0,0 |
Судан |
1,7 |
0,4 |
1,3 |
0,0 |
Намибия |
1,6 |
0,0 |
0,9 |
0,7 |
Парагвай |
1,6 |
0,1 |
0,0 |
1,5 |
Аргентина |
1,5 |
1,4 |
0,2 |
0,0 |
Танзания |
1,4 |
0,1 |
1,3 |
0,0 |
Таиланд |
1,4 |
1,4 |
0,0 |
0,0 |
Албания |
1,3 |
1,1 |
0,0 |
0,2 |
Фиджи |
1,2 |
0,0 |
0,4 |
0,9 |
Мир |
1,2 |
1,0 |
0,2 |
0,1 |
Индия |
1,2 |
0,6 |
0,3 |
0,2 |
Белиз |
1,2 |
0,8 |
0,0 |
0,3 |
Нигер |
1,2 |
1,0 |
0,2 |
0,0 |
Пакистан |
1,1 |
1,0 |
0,0 |
0,0 |
Вьетнам |
1,1 |
1,0 |
0,1 |
0,0 |
Китай |
1,1 |
0,8 |
0,2 |
0,0 |
Кот д’Ивуар |
1,1 |
0,5 |
0,5 |
0,0 |
Украина |
1,0 |
0,6 |
0,3 |
0,0 |
Армения |
1,0 |
0,0 |
0,7 |
0,3 |
Сенегал |
0,9 |
0,0 |
0,9 |
0,0 |
Куба |
0,9 |
0,8 |
0,0 |
0,1 |
Эль-Сальвадор |
0,8 |
0,0 |
0,0 |
0,8 |
Ботсвана |
0,8 |
0,3 |
0,2 |
0,4 |
Кабо-Верде |
0,8 |
0,4 |
0,0 |
0,4 |
Мозамбик |
0,8 |
0,7 |
0,1 |
0,0 |
Доминиканская Республика |
0,7 |
0,0 |
0,7 |
0,0 |
Вануату |
0,7 |
0,0 |
0,0 |
0,7 |
Румыния |
0,7 |
0,7 |
0,0 |
0,0 |
Бангладеш |
0,7 |
0,6 |
0,0 |
0,1 |
Сербия |
0,7 |
0,5 |
0,1 |
0,0 |
Соломоновы Острова |
0,6 |
0,0 |
0,6 |
0,0 |
Эстония |
0,6 |
0,6 |
0,0 |
0,0 |
Никарагуа |
0,6 |
0,0 |
0,6 |
0,0 |
Хорватия |
0,6 |
0,4 |
0,0 |
0,2 |
Филиппины |
0,6 |
0,2 |
0,4 |
0,0 |
Канада |
0,6 |
0,4 |
0,2 |
0,0 |
Гаити |
0,6 |
0,0 |
0,0 |
0,6 |
Дания |
0,5 |
0,5 |
0,0 |
0,0 |
Грузия |
0,5 |
0,0 |
0,4 |
0,1 |
Беларусь |
0,5 |
0,5 |
0,0 |
0,0 |
Джибути |
0,5 |
0,0 |
0,0 |
0,5 |
Новая Зеландия |
0,5 |
0,5 |
0,1 |
0,0 |
Гватемала |
0,5 |
0,1 |
0,3 |
0,0 |
Великобритания |
0,5 |
0,5 |
0,0 |
0,0 |
Непал |
0,5 |
0,0 |
0,0 |
0,5 |
Нидерланды |
0,4 |
0,4 |
0,0 |
0,0 |
Самоа |
0,4 |
0,0 |
0,0 |
0,4 |
Болгария |
0,4 |
0,1 |
0,3 |
0,0 |
Северная Македония |
0,3 |
0,0 |
0,3 |
0,0 |
Афганистан |
0,3 |
0,1 |
0,0 |
0,2 |
Ямайка |
0,3 |
0,2 |
0,1 |
0,0 |
Соединенные Штаты Америки |
0,3 |
0,2 |
0,0 |
0,0 |
Польша |
0,2 |
0,1 |
0,1 |
0,0 |
Венгрия |
0,2 |
0,2 |
0,0 |
0,0 |
Барбадос |
0,2 |
0,2 |
0,0 |
0,0 |
Словения |
0,2 |
0,0 |
0,0 |
0,2 |
Черногория |
0,2 |
0,0 |
0,1 |
0,1 |
Панама |
0,2 |
0,0 |
0,2 |
0,0 |
Иордания |
0,2 |
0,0 |
0,1 |
0,0 |
Швеция |
0,2 |
0,0 |
0,1 |
0,0 |
Марокко |
0,2 |
0,0 |
0,2 |
0,0 |
Турция |
0,2 |
0,1 |
0,1 |
0,0 |
Босния и Герцеговина |
0,2 |
0,0 |
0,1 |
0,0 |
Чехия |
0,1 |
0,1 |
0,0 |
0,1 |
Израиль |
0,1 |
0,1 |
0,0 |
0,0 |
Сейшелы |
0,1 |
0,0 |
0,0 |
0,1 |
Гондурас |
0,1 |
0,0 |
0,1 |
0,0 |
Австрия |
0,1 |
0,1 |
0,0 |
0,0 |
Центрально-Африканская Республика |
0,1 |
0,0 |
0,1 |
0,0 |
Португалия |
0,1 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Финляндия |
0,1 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Италия |
0,1 |
0,1 |
0,0 |
0,0 |
Шри-Ланка |
0,1 |
0,0 |
0,0 |
0,1 |
Кирибати |
0,1 |
0,0 |
0,0 |
0,1 |
Греция |
0,1 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Латвия |
0,1 |
0,1 |
0,0 |
0,0 |
Тонга |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Доминика |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Ирландия |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Германия |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Уругвай |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Сингапур |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Бельгия |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Бенин |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Республика Корея |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Сент-Винсент и Гренадины |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Федеративные Штаты Микронезии |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Литва |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Коста-Рика |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Сент-Люсия |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Маврикий |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Багамы |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Испания |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Люксембург |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Словакия |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Япония |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Молдова |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Кипр |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Франция |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Мальдивы |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Острова Теркс и Кайкос |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Камбоджа |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Аруба |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Швейцария |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Исландия |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
Ливан |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
* Под истощением
запаса ресурсов понимается среднегодовое снижение их стоимости вследствие
добычи. Стоимость оценена как дисконтированная сумма будущих рентных доходов.
Источник: Всемирный банк, МВФ, расчеты АКРА
Приложение 2. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ВКЛАДА производства данных в ВВП РОССИИ согласно СНС-2025
1. Используем рекомендуемый новым руководством СНС подход к расчету на основе суммы издержек.
2. Сумму оплаты труда по отраслям берем из сборника «Показатели национальных счетов России в 2016-2023 гг.».
3. Принимаем предпосылку, что доля фонда оплаты труда занятых, принимающих участие в сборе и обработке внутренних данных, примерно равна доле числа упомянутых работников в общем числе работников. Принимаем предпосылку, что число занятых, принимающих участие в сборе и обработке внутренних данных, составляет от трети до половины числа работников, занятых в профессиях, связанных с интенсивным использованием информационно-коммуникационных технологий. Долю последних по отраслям берем из сборника ИСИЭЗ НИУ ВШЭ «Цифровая экономика. Краткий статистический сборник» за 2025 год (табл. 6.2).
4. Принимаем предпосылку, что доля рабочего времени, которую работники, участвующие в сборе данных, тратят непосредственно на работу с ними, составляет от 20% до трети.
5. Считаем, что соотношение стоимости данных, производимых для собственного пользования, и затрат на труд по их производству равно соответствующему соотношению в отрасли «Разработка компьютерного программного обеспечения, консультационные услуги в данной области и другие сопутствующие услуги», то есть составляет 2,9–3,4 в зависимости от года.
6. Определяем оценку стоимости созданных данных в каждой отрасли как произведение чисел, полученных на втором–пятом этапах.
7. Суммируем оценки по всем отраслям и получаем итоговую оценку по экономике.