Комплексное воздействие структурных факторов на социально-экономическое развитие: сопоставление стран АСЕАН-5

Введение

В условиях возросшей турбулентности мировой экономики, а также переформатирования системы международных экономических отношений существующая дифференциация стран по уровню их социально-экономического развития становится одной из наиболее актуальных тем для осуществления сравнительных страноведческих исследований. В рамках данного исследования сопоставляются пять стран Юго-Восточной Азии (далее – ЮВА): Малайзия, Таиланд, Индонезия, Филиппины и Вьетнам (далее – страны АСЕАН-5). Целью научной работы является разработка метода оценки влияния группы факторов, выступающих устойчивыми детерминантами качественных изменений в социально-экономической системе исследуемых стран. При этом авторская позиция заключается в том, что при анализе столь сложного и многоаспектного процесса требуется отказ от его моноказуального объяснения, крайне детерминистских подходов к выявлению причин конвергенции либо дивергенции развития на страновом уровне. Поэтому в работе оценивается комплексное влияние структурных факторов, которые объединены в одну общую систему.

Также должны учитываться современные тенденции развития мирохозяйственных связей. В последние годы усиливается давление на национальные социально-экономические системы со стороны изменившихся природно-климатических и демографических условий. Так, например, в 2024 году коэффициент демографической нагрузки пожилого населения в группе стран АСЕАН+3 (ЮВА, Китай, Япония и Южная Корея) составил 16,3%, тогда как еще в 1995 году он был равен 7,8% [29]. Иными словами, произошло ускорение демографического перехода во многих странах Азиатско-Тихоокеанского региона (далее – АТР).

АТР также становится более уязвимым и перед растущими рисками природно-климатических катаклизмов. На него приходится более чем половина от общего числа стихийных бедствий в мире, а экономические потери за период 1970-2024 годов оцениваются в 3,11 триллионов долларов США, что составляет 43,1% от общемирового значения [17, с.18-19]. Прогнозируется и дальнейшее снижение производительности труда. Если в 1995 году величина потерянного рабочего времени из-за теплового стресса оценивалась в 3,75 млн эквивалентов полной занятости, то по оценке на 2030 год она составит уже 8,1 млн.

Глобальные технологические изменения способствуют пересмотру странами собственных экономических моделей. Эти модели все больше характеризуются инновационной направленностью с особенным акцентом на проблеме повышения человеческого потенциала. Так, например, в Декларации о видении АСЕАН до 2045 года интеграционное объединение ЮВА на ближайшие годы представляется в качестве устойчивого и инновационного сообщества стран, ориентированного прежде всего на повышение качества жизни людей и их конкурентных позиций [16]. Однако фрагментация мировой экономики, выраженная в разрыве и пересмотре международных хозяйственных связей, возрастающем влиянии со стороны политических факторов, геоэкономических приоритетов и протекционистских мер [10, с.23], ставит многие развивающиеся страны в уязвимое положение. Данная проблема является крайне острой и для исследуемой группы стран. Глобальное ухудшение конъюнктуры на внешних рынках особенно негативно отражается на состоянии их социально-экономических систем ввиду высокой степени интеграции в мировую экономику [11, с.62], а также недостаточного уровня развития внутренних рынков и региональных цепочек добавленной стоимости.

В последнее десятилетие на глобальном уровне обострилась и проблема обеспечения энергетической безопасности. Так, в частности, события на Ближнем Востоке в 2026 году поспособствовали сбоям исторических масштабов на мировом рынке топлива. Повсеместно происходит пересмотр структуры энергетического баланса, географической структуры импорта энергоресурсов. Странами осуществляются меры по экономии потребляемой энергии, финансовой поддержке домохозяйств и предприятий, структурным преобразованиям в сфере обеспечения энергетической безопасности [15].

Также необходимо отметить особое внимание развивающихся стран к совершенствованию национальных финансовых систем и инфраструктуры. Формирование современной транспортно-логистической системы, инфраструктуры в целом способно обеспечить взаимосвязанность регионов отдельно взятой страны и сгладить внутреннюю дифференциацию развития. В свою очередь состояние финансовой сферы определяет то, насколько эффективно осуществляется перераспределение финансовых ресурсов между экономическими агентами. Исследование по ряду стран за период с 1996 по 2022 год показало, что финансиализация оказывает положительное и весьма значительное воздействие на экономический рост развивающихся стран [5]. Все вышеизложенное во многом определяет авторский подход к оценке комплексного влияния структурных факторов социально-экономического развития стран.

Выбор подходящего метода оценки

Существуют разные подходы к оценке влияния факторов различной степени устойчивости на развитие социально-экономических систем. Эти подходы предполагают использование широкого спектра количественных и качественных методов. На первом этапе работы проводится анализ наиболее распространенных из них. На основании данного анализа автором будет выбран наиболее оптимальный метод для достижения поставленной цели.

Широко применимы эконометрические методы осуществления страноведческих исследований. Использование регрессионного анализа позволяет выявлять закономерности изменения эндогенной переменной в зависимости от изменения одной либо нескольких экзогенных переменных, определять тесноту взаимосвязи между показателями. При построении эконометрической модели могут внедряться как факторы, измеряемые количественно, так и качественные признаки – при помощи фиктивных переменных. При этом необходимо принимать во внимание определенные ограничения для использования данного метода. Это прежде всего различия между странами в качестве собираемых статистических данных, гетерогенность самих объектов исследования, недостаточное число наблюдений и временных рядов, а также иные особенности статистики макроуровня. При внедрении данных по множеству стран в рамках единой модели лишь частично можно решить проблему адаптации спецификации к разнородности объектов исследования [1, с.29]. Для этого строятся модели панельных данных с фиксированными эффектами, которые позволяют ограничить влияние скрытых характеристик каждой страны.

Многие ученые со временем меняют свой подход к использованию математических моделей при осуществлении экономических исследований. Так, в частности, Д. Норт изначально придерживался клиометрического подхода к выявлению причинно-следственных связей между явлениями и последствиями их влияния на развитие экономической сферы общественной жизни. Этот подход в том числе предполагает применение математических и технических инструментов. Однако отмечается, что впоследствии произошел отход Д. Норта от парадигмы математизированного экономического анализа [7, с.73]. Большее внимание он стал уделять глубокому исследованию институциональных предпосылок развития общества, отказавшись от абстрактных моделей неоклассической экономической теории.

Для осуществления прогноза развития стран в какой-либо сфере используются методы сценарного моделирования. Так, например в исследовании С.С. Ваниной [2] осуществляется анализ трех сценариев развития глобальной водородной энергетики, оценивается влияние каждого из них на показатели стран ЮВА, а также обосновываются приоритетные траектории развития региона в рассматриваемой сфере. Проблема сценарного моделирования заключается в том, что в условиях периодически нарастающей турбулентности мировой экономики, а также влияния непредвиденных обстоятельств, таких, например, как пандемия COVID-19, Азиатский кризис 1997-1998 годов, энергетический кризис последних лет, вероятных сценариев развития той или иной системы на самом деле существует огромное множество. На данном этапе мировая экономика находится в точке бифуркации [6] и точность прогнозирования в подобных условиях остается объективно ограниченной.

Совместно с методами эконометрического и сценарного моделирования в страноведческих исследованиях может использоваться SWOT-анализ. В одном из таких исследований [9] автором проводится SWOT-анализ текущего состояния валютно-финансовой системы Вьетнама – предварительно выявляются ее слабые и сильные стороны, а также существующие возможности и угрозы. Затем, уже с помощью регрессионного анализа, делается прогноз по вероятным сценариям дальнейшего развития изучаемой системы. В целом более распространено использование качественного SWOT-анализа [3, 14], тогда как для количественного основной сложностью является объективное присвоение весов каждому показателю, а также формирование четких критериев для категоризации факторов на факторы внутренней и внешней среды, сильные и слабые стороны, возможности и угрозы.

Несмотря на то что приведенные выше методы в целом удобны для выявления причинно-следственных связей и разработки прогнозов развития социально-экономических систем, они не совсем подходят для целей комплексной количественной оценки многомерных объектов и их сопоставления. В рамках данного исследования подобным объектом выступает социально-экономическое развитие стран АСЕАН-5. Подходящим для достижения поставленной цели, по мнению автора, является метод построения интегрального индекса. В качестве образца взят подход, используемый экономистами Программы развития ООН при расчете индекса человеческого развития (далее – ИЧР) [26].

На первом этапе построения ИЧР осуществляется отбор показателей, каждый из которых выражает отдельную составляющую развития человеческого капитала – благосостояние, образование и здоровье. При этом предварительно логарифмируется показатель дохода, по которому наблюдается сильный разброс данных от страны к стране. Далее производится расчет субиндексов ИЧР через нормирование данных по каждой стране методом линейного масштабирования. После этого осуществляется построение самого агрегированного индекса, каждому компоненту которого присваивается одинаковый вес. Формула ИЧР представлена ниже:

,

(1)

I_{здоровья} – индекс здоровья;

I_{образования} – индекс образования;

I_дохода – индекс дохода.

Расчет ИЧР через среднее геометрическое позволяет обеспечить взаимодополняемость его составных компонентов. Приоритетом выступает сбалансированное развитие страны в сфере развития человеческого капитала. В таком случае крайне низкие значения одного из субиндексов сразу резко снижают показатели самого ИЧР.

В качестве основных недостатков агрегированных индексов называются субъективность отбора показателей и распределения весов между ними, неточность текущих значений индексов, а также различная чувствительность к изменениям входящих индикаторов [8, с.117]. Равное распределение весов в данном случае позволяет ограничить недостатки выбранного метода комплексной оценки и соответствует авторскому подходу, предусматривающему отказ от моноказуального объяснения существующей дифференциации стран. В следующей части исследования будут представлены результаты разработки индекса структурных факторов социально-экономического развития (далее – ИСФ), а также будет осуществлено сопоставление значений ИСФ и его субиндексов по странам АСЕАН-5.

Индекс структурных факторов социально-экономического развития

Перед осуществлением разработки ИСФ необходимо уточнить используемый автором понятийно-категориальный аппарат. Структурные факторы социально-экономического развития в данном исследовании определяются как совокупность исходных условий и движущих сил, задающих устойчивое направление социально-экономическим отношениям и процессам на страновом уровне либо способствующих долгосрочным качественным преобразованиям в характере функционирования национальной экономики [12, с.1951]. Согласно выведенной авторской классификации структурных факторов, они представляют собой систему взаимосвязанных детерминантов, определяющих характер устойчивого развития социально-экономической системы отдельно взятой страны. По критерию первичности возникновения выделяются структурные факторы первого (исторические, географические и социокультурные характеристики развития), второго (степень развития инфраструктуры и финансовой системы, накопление человеческого капитала, качество системы институтов и обеспечение энергетической безопасности) и третьего (инновации, экономическая специализация страны и характер включенности в мировую экономику) уровней.

Процесс разработки ИСФ основан на подходе, используемом при построении ИЧР. На первом этапе автором был осуществлен отбор показателей для последующего расчета компонентов разрабатываемого индекса:

– СФ1 (условное обозначение субиндекса): коэффициент демографической нагрузки пожилыми [29] – индикатор старения населения;

– СФ2: разработанный Рурским университетом мировой индекс риска [27] – индикатор уязвимости страны перед природно-климатическими катаклизмами;

– СФ3: ИЧР [20] – индикатор развития человеческого капитала;

– СФ4: индекс финансового развития [22] – индикатор развития финансовой системы;

– СФ5: рассчитанный автором интегральный показатель, включающий в себя показатели развития торговой и транспортной инфраструктуры, а также инфраструктуры информационно-коммуникационных технологий (далее – ИКТ) [29, 23] – индикатор развития инфраструктуры;

– СФ6: рассчитанный автором интегральный показатель развития институтов, включающий в себя шесть метрик институционального развития Всемирного банка [29] – индикатор эффективности институтов;

– СФ7: субиндекс энергетической безопасности индекса мировой энергетической трилеммы [28] – индикатор эффективности обеспечения энергетической безопасности;

– СФ8: субиндекс результатов инноваций (Innovation Output) глобального инновационного индекса [23] – индикатор развития инноваций;

– СФ9: индекс экономической сложности, выражающий степень диверсификации экспорта страны [19] – индикатор уровня диверсификации экономической специализации стран;

– СФ10: внешнеторговая квота [29] – индикатор зависимости страны от конъюнктуры на внешних рынках.

Достоинством предлагаемой структуры ИСФ является то, что учитываются ранее рассмотренные тенденции развития мирохозяйственных связей. При этом важно подчеркнуть, что ИСФ будет рассчитан на 2021 год, который был выбран по нескольким причинам. Во-первых, имеет значение относительная полнота статистических данных за 2021 год в сравнении с последующими периодами. Были отобраны данные 107 стран из 193, входящих в ООН. Во-вторых, после осуществления расчетов будет произведено сопоставление значений ИСФ с результативным показателем социально-экономического развития, в качестве которого взят ВВП (ППС) на душу населения на 2024 год. Автор исходит из предпосылки о том, что результативное выражение социально-экономического развития становится следствием комплексного воздействия структурных факторов на данный процесс. Поэтому между переменными для их сопоставления необходимо выдерживать временной лаг в несколько лет. Далее автором осуществляется нормирование показателей по следующей формуле:

(2)

X_i – исходное значение показателя в стране i;

min(X) – минимальное значение показателя в общей выборке стран;

max(X) – максимальное значение показателя в общей выборке стран.

Если большее значение показателя свидетельствует об ухудшении положения страны, то формула приобретает следующий вид:

(3)

Эти формулы используются международными организациями [26, c.3] и учеными при разработке составных индексов. В исследовании [4, с.373] авторами выбран интервал [1;100]. В свою очередь при расчете субиндексов ИСФ используется интервал [0,01;1], что в том числе обосновывается последующим расчетом ИСФ через среднее геометрическое. Таким образом избегаются нулевые значения индекса для стран с наименьшими значениями отдельных компонентов разрабатываемого ИСФ. Далее отдельно рассмотрим результаты расчетов субиндексов.

Группа социокультурных факторов социльно-экономического развития представлена субиндексом СФ1, выраженным коэффициентом демографической нагрузки пожилого населения. Данный показатель отображает проблему старения населения, все более характерную для многих развитых и развивающихся стран. Несмотря на то что страны АСЕАН-5 все еще находятся в относительно сильной конкурентной позиции в части извлечения демографического дивиденда [11, с.62], процесс демографического перехода в ряде из них заметно ускорился. В наиболее уязвимом положении оказался Таиланд, чей показатель СФ1 находится ниже среднего значения по представленной выборке из 107 стран (см. таблицу 1).

Сопоставление значений субиндекса СФ2, характеризующего устойчивость национальных социально-экономических систем к стихийным бедствиям, позволяет говорить о крайне высоком уровне уязвимости исследуемых стран к подобному виду рисков. Во всех странах АСЕАН-5 показатели СФ2 оказались ниже среднего значения по миру, при этом наименьшие значения зафиксированы у Филиппин и Индонезии. Их положение осложняется специфическими особенностями географического расположения – это крупные островные государства с ярко выраженной проблемой обеспечения внутренней взаимосвязанности между регионами. Об этом в том числе свидетельствуют относительно более низкие значения субиндекса СФ5 обеих стран, который отражает степень развития инфраструктуры. Согласно данным EM-DAT за 1900-2022 годы, население Филиппин оказалось наиболее пострадавшим от природно-климатических катаклизмов среди всех стран ЮВА. За этот период было зафиксировано 648 стихийных бедствий. Для сравнения в Индонезии и Таиланде их число составило 582 и 152 случаев соответственно [24, с.5-7]. Значительными являются ежегодные экономические потери Вьетнама – они оцениваются в 2,7 млрд долл. США или 0,42% ВВП. В то же время Малайзии удается обеспечивать наименьшие потери среди стран АСЕАН-5 – в среднем около 225 млн долл. США или 0,05% ВВП [21, с.26-27].

Таблица 1 – Рассчитанные значения субиндексов ИСФ по странам АСЕАН-5, некоторым странам АСЕАН+3 и России, а также средние значения по общей выборке

Степень развития инфраструктуры (СФ5) и национальных финансовых систем (СФ4) на современном этапе выступают в качестве одних из основных факторов дивергенции развития стран АСЕАН-5. Помимо того, что Малайзия и Таиланд отличаются относительно более совершенными транспортно-логистическими системами, они также занимают более высокие позиции в рейтингах стран мира по качеству инфраструктуры ИКТ.

Сопоставление значений компонентов индекса финансового развития (см. Рис.1) позволяет сделать вывод, что Малайзия и Таиланд обладают заметно более глубокими, доступными и эффективными финансовыми институтами (ФИ) и финансовыми рынками (ФР). Исследования [25] показывают, что более совершенная финансовая система становится стимулирующим фактором для экономического роста стран АСЕАН при имеющемся высоком уровне открытости их экономики. В то же время недостаточный уровень развития финансовых рынков и институтов ограничивает максимизацию выгод стран ЮВА от их высокой степени интеграции в мировую экономику. Причиной этому становится ограниченный доступ экономических агентов к финансовым ресурсам и общая неэффективность национальной финансовой системы.

Источник: составлено автором по данным [22].

Рисунок 1 – Сопоставление значений компонентов индекса финансового развития стран АСЕАН-5

В свою очередь важным фактором конвергенции стран АСЕАН-5 становится сближение траекторий развития человеческого капитала (см. Рис. 2). Cогласно данным таблицы 1, во всех исследуемых странах, кроме Филиппин, значения субиндекса СФ3 в 2021 году оказались выше среднего по группе стран со средним уровнем дохода.

Источник: составлено автором по данным [20].

Рисунок 2 – Динамика ИЧР в странах АСЕАН-5, 1995-2023 гг. (ИЧР Малайзии в 2023 году = 100), %

Слабой стороной стран АСЕАН-5 является недостаточная эффективность внутреннего институционального устройства (см. таблицу 2). Значения соответствующего данному параметру субиндекса СФ6 для Индонезии, Таиланда, Филиппин и Вьетнама оказались ниже среднемировых значений. Повышение качества национальных институтов, а также обеспечение предсказуемых условий развития при постепенной региональной консолидации институтов способно помочь странам АСЕАН-5 избежать попадания в ловушку среднего дохода, ускорить процесс инновационного развития в ЮВА в целом.

Таблица 2 – Характеристика институционального развития АСЕАН-5

Что касается проблемы обеспечения энергетической безопасности (СФ7), то здесь с 2011 года произошло ухудшение ситуации в трех странах: Вьетнаме, Таиланде и на Филиппинах [11, с.66]. Еще сильнее обострило положение дел нарушение поставок энергоресурсов со стороны основных стран-экспортеров в связи с эскалацией конфликта на Ближнем Востоке. Так, например, властями Филиппин был введен режим чрезвычайной ситуации из-за энергетического кризиса, а Таиланд и Вьетнам начали экстренно переводить государственных служащих и предприятия в удаленный режим работы. Большим недостатком является отсутствие на данный момент внутрирегионального механизма решения энергетической проблемы, которым могла бы стать Единая энергосистема АСЕАН.

Еще одним существенным вызовом для стран АСЕАН-5 можно назвать дальнейшее совершенствование и расширение внутренних рынков в целях снижения существующей зависимости от общей геополитической и геоэкономической конъюнктуры (СФ10). Во многом источником для этого может стать ускоряющийся процесс диффузии инноваций (СФ8) и создание более диверсифицированной структуры национальной экономики исследуемых стран (СФ9). У всех стран АСЕАН-5 показатели экономической сложности находятся выше общемирового уровня. Лидером группы в части диффузии инноваций выступает Малайзия, в то время как наименьшие значения по обоим субиндексам зафиксированы в Индонезии, осуществляющей постепенный отход от преимущественно сырьевой модели развития. Однако на уровне АСЕАН стараются всячески стимулировать дальнейшую конвергенцию инновационного развития стран-участниц. В частности, разработан стратегический план в области науки, технологий и инноваций на период 2026-2035 годов (APASTI 2026-2035). Также на конец 2026 года в АСЕАН запланировано подписание Рамочного соглашения о цифровой экономике (DEFA), которое должно поспособствовать ускорению технологической трансформации региона и обеспечению его самодостаточности в условиях растущих вызовов глобального характера.

После осуществленного анализа значений отдельных субиндексов ИСФ перейдем к расчету самого агрегированного индикатора. Его формула представляет собой среднее геометрическое десяти составных компонентов с равным распределением весов:

ИСФ

(4)

Перед тем как приступить к анализу получившихся значений, необходимо проверить устойчивость ИСФ к последовательному исключению каждого субиндекса. Для этого автором использован метод ранговой корреляции Спирмена, предусматривающий выявление тесноты связи между получившимся ранжированием стран по ИСФ и их ранжированием при расчете индекса без одного из десяти компонентов. В результате расчетов индекс оказался устойчивым к изменению структуры (см. таблицу 3), имеет место высокая теснота связи. Это позволяет говорить о соответствии разработанного ИСФ авторскому подходу, предусматривающему отказ от моноказуального объяснения существующей дифференциации развития на страновом уровне.

Таблица 3 – Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена при последовательном исключении составных компонентов индекса структурных факторов

На рисунке 3 представлено сопоставление значений ИСФ и ВВП (ППС) на душу населения по странам АСЕАН-5 и другим странам со средним уровнем дохода. В качестве исключения отражены также показатели России, которая относится к группе стран с высоким уровнем доходов по классификации Всемирного банка, – в целях сопоставления ее показателей с показателями исследуемых стран. ИСФ Вьетнама, Филиппин, Индонезии, Таиланда и Малайзии составил соответственно 0,446, 0,460, 0,471, 0,513 и 0,568. Для сравнения показатель ИСФ России оказался равным 0,520. Среднее значение индекса по 58 странам со средним уровнем дохода зафиксировано на уровне 0,397, а среднее значение по общей выборке из 107 стран – на уровне 0,469. Наибольшее значение индекса среди всех стран у США (0,725), наименьшее – у Нигера (0,168).

Источник: составлено автором.

Рисунок 3 – Сопоставление значений ИСФ и ВВП (ППС) на душу населения по странам АСЕАН-5, странам со средним уровнем дохода и России

Расположение точек стран АСЕАН-5 на диаграмме рассеяния по отношению к общей линии тренда для группы стран со средним уровнем дохода позволяет сделать вывод о том, что в большинстве своем исследуемые страны, за исключением Малайзии, не в полной мере реализуют потенциал, создаваемый за счет комплексного воздействия структурных факторов. Особенно характерной данная проблема является для Филиппин. Значения островного государства, а также Таиланда, Вьетнама и Индонезии оказались ниже линии тренда. Для Филиппин и Индонезии, согласно данным таблицы 1, в ближайшие годы приоритетными направлениями должны стать совершенствование национальной инфраструктуры, финансовой системы, дальнейшее развитие человеческого капитала. Что касается Вьетнама, то здесь главным вызовом станет развитие внутреннего рынка, обеспечение устойчивости экономики к внешним шокам при дальнейших экономических реформах и повышении эффективности институционального устройства. Для Таиланда основными проблемами является ускорившийся процесс демографического перехода при заметном снижении темпов экономического роста в последние годы. В данном случае большое значение имеет создание предсказуемой институциональной среды, благоприятной для перехода на инновационную модель экономического развития. Основными задачами для Малайзии на ближайшие годы является ее закрепление в статусе одного из лидеров региона в инновационной сфере, а также содействие дальнейшему углублению интеграционных процессов в ЮВА, где страна обладает конкурентными преимуществами. На данный момент Малайзии характерно относительно более сбалансированное социально-экономическое развитие среди всех стран исследуемой группы.

Заключение

В данном исследовании автором предлагается метод оценки комплексного влияния структурных факторов на социально-экономическое развитие стран, который предусматривает составление композитного индекса. Структура данного индекса сформирована на основе авторского подхода к обоснованию причин дифференциации стран по уровню их развития, авторской классификации структурных факторов, а также текущих тенденций развития мирохозяйственных связей. Разработанный ИСФ дополняет инструментарий, позволяющий осуществлять более глубокий анализ стран с помощью широкой группы количественных и качественных методов оценки.

Сопоставление значений отдельных компонентов индекса помогает выделять факторы, ограничивающие на данном этапе развитие стран исследуемой группы. Это в свою очередь может впоследствии служить обоснованием выделения приоритетных направлений социально-экономического развития отдельно взятой страны на ближайшие годы. Предлагаемый автором подход при его совместном использовании с качественным анализом, а также иными количественными методами оценки позволяет осуществлять более глубокие страноведческие исследования в части изучения проблемы структурных факторов социально-экономического развития. Вероятными направлениями совершенствования разработанного индекса структурных факторов могло бы стать включение в него большего числа метрик, характеризующих исходные исторические, социокультурные и географические условия развития стран. Также требуется дальнейшая актуализация ИСФ по мере обновления международных статистических баз данных и повышения качества собираемой статистики на страновом уровне, что на данном этапе осложняется объективно существующими ограничениями.