Оценка воздействия технологических санкций на импорт вычислительной техники

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследования - оценить риски модернизации экономики, вызванные технологическими санкциями. Гипотеза: введенные санкции незначимо повлияли на реальные поставки в Россию компонентов вычислительной техники. Поскольку рассматриваемые санкции ужесточались с 2014 г., было принято допущение, что не произошло кардинальных изменений в структуре и объеме импортных поставок. Анализ системы экспортного контроля США показал, что имеется четыре причины контроля экспорта в Российскую Федерацию ряда компьютеров и их компонентов. Для экспорта в Российскую Федерацию и Беларусь все заявки на лицензии рассматриваются с презумпцией отказа. Политика эмбарго предусматривает ограничение экспорта в Россию товаров товарных позиций 8541 (полупроводниковые приборы), 8542 (схемы электронные интегральные). В адрес предприятий, которые считаются конечными военными пользователями, ограничен экспорт микросхем с высокой скоростью обработки. Под эмбарго попадают квантовые компьютеры, которые, как полагают, не производятся в России. Доминирующими субпозициями в структуре импорта являются 8542 31 (микропроцессоры) и 8542 39 (интегральные схемы прочие). Методами главных компонент и многомерного шкалирования построены кластеры стран-экспортеров. Установлено, что основными из них являются Китай, Тайвань, Вьетнам и Малайзия. Далее выполнялся анализ динамики импорта для проверки гипотезы. Использованы графические, количественные методы теории временных рядов, методы математической статистики и регрессионного анализа. Для стран без экспортного контроля прирост импорта в Россию за 15 лет как по процессорам (160 %), так и по интегральным микросхемам (224 %) был на порядок больше, чем для стран с экспортным контролем. Поскольку доля импорта из стран без экспортного контроля растет, значимость санкций уменьшается, что подтверждает сформулированную гипотезу. В то же время правило «прямого иностранного продукта», позволяющее США контролировать экспорт из Тайваня, может отрицательно повлиять на эту динамику.

Об авторах

Владимир Николаевич Наумов

Северо-Западный институт управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ

Email: naumov-vn@ranepa.ru
ORCID iD: 0000-0002-0385-3530

доктор военных наук, профессор, заведующий кафедрой бизнес-информатики

Российская Федерация, 199178, Санкт-Петербург, Средний пр. Васильевского острова, д. 57/43

Елена Васильевна Жиряева

Северо-Западный институт управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ

Автор, ответственный за переписку.
Email: Zhiryaeva-ev@ranepa.ru
ORCID iD: 0000-0002-8233-5212

доктор экономических наук, профессор кафедры экономики

Российская Федерация, 199178, Санкт-Петербург, Средний пр. Васильевского острова, д. 57/43

Список литературы

  1. Afesorgbor, S.K. (2019). The impact of economic sanctions on international trade: How do threatened sanctions compare with imposed sanctions? European Journal of Political Economy, 56, 11–26. https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2018.06.002
  2. Akimov, A.V. (2016). Technological risks for Russia under sanctions. West — East — Russia. 21–26. (In Russ.).
  3. Chen, Y.E., Li, C., Chang, C.P., & Zheng, M. (2021). Identifying the influence of natural disasters on technological innovation. Economic Analysis and Policy, 70, 22–36. https://doi.org/10.1016/j.eap.2021.01.016
  4. Chunmei, Y. & Wenyi, M. (2016). The U.S. High Technology Export Control Towards China. Journal of Business, 1(2), 13–16.
  5. Code of Federal Regulation, Title 15 “Commerce and Foreign trade”, Chapter VII “Bureau of Industry and Security, Department of Commerce”. (2022). Retrieved January 20, 2023, from https://www.ecfr.gov/current/title-15/subtitle-B/chapter-VII
  6. Damijan, J.P., & Kostevc, Č. (2015). Learning from trade through innovation. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 77(3), 408–436.
  7. Danzman, S.B. & Meunier, S. (2022). The Big Screen: Mapping the diffusion of foreign investment screening mechanisms, 25. SSRN Working Paper. Retrieved March 12, 2023, from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3913248.
  8. Hardin, D., & Gao, J. (October 2012). The Export Control Risks of US-China Technology Collaboration. China Business Review. Retrieved March 12, 2023, from https://www.chinabusinessreview.com/the-export-control-risks-of-us-china-technology-collaboration/
  9. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2020). Fundamentals of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction, 2nd ed.: trans. from English. St. Petersburg: Dialetika LLC, 768. (In Russ.).
  10. Impullitti, G., & Licandro, O. (2017). Trade, firm selection and innovation: The competition channel. Economic Journal, 128(608), 189–229.
  11. Ivanov, O.B. (2019). Modern world: global trends, challenges and threats. Stage: economic theory, analysis, practice. (1), 20–36. https://doi.org/10.24411/2071-6435-2019-10066 (In Russ.).
  12. James, G., Whitton, G., & Hastie, T. (2016). Introduction to Statistical Learning with R Examples. Moscow: DMK Press, 455. (In Russ.).
  13. Kim, D.H. (2013). Coercive assets? Foreign direct investment and the use of economic sanctions. International Interactions, 39(1), 99–117.
  14. Matthews, D. Russian labs run out of equipment as sanctions begin to bite. (March 2022). Science| Business. Retrieved January 20, 2023, from https://sciencebusiness.net/news/russian-labsrun-out-equipment-sanctions-begin-bite
  15. Mendenhall, J. & Terney, R. (2019). CFIUS overview. Chapter 10. In JHJ Bourgeois (Ed.), EU framework for foreign direct investment control (pp. 137–149). Alphen aan den Rijn: Kluwer Law International.
  16. Navas, A. (2015). Trade liberalisation and innovation under sector heterogeneity. Regional Science & Urban Economics, 50, 42–62. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2014.08.007
  17. Nielsen, E. (2021). Practical analysis of time series. Forecasting with statistics and machine learning. Moscow: Dialectics, 544 p. (In Russ.).
  18. Niu, X. (February 2010). Sino-US Relations: Dependence and Fragility. Contemporary International Relations, (20), 74–95. (In Chinese).
  19. Reshetnikova, M.S., & Mikhailov, I.A. (2023). Artificial intelligence development: implications for China. Montenegrin Journal of Economics, 19(1), 139–152. https://doi.org/10.14254/18005845/2023.19-1.12
  20. Wen, J., Zhao, X., & Chang, C.P. (2022). The impact of international sanctions on innovation of target countries. Economics & Politics, 1–41. https://doi.org/10.1111/ecpo.12231
  21. Wickelmaier, F. (2003). An introduction to MDS. Sound Quality Research Unit, Aalborg University, Denmark, 46(5), 1–26.
  22. Winge, A.S. (January 2023). Chain of negligence: analysis of the decision-making in the proposed sale of Bergen Engines to a Russian-controlled entity. European Security, 1–28 https://doi.org/10.1080/09662839.2022.2155947
  23. Yang, J., Askari, H., Forrer, J., & Teegen, H. (2004). US economic sanctions against China: Who gets hurt? World Economy, 27(7), 1047–1081.
  24. Zhao, X.X., Zheng, M., & Fu, Q. (2022). How natural disasters affect energy innovation? The perspective of environmental sustainability. Energy Economics, 109, 105992. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2022.105992

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».