CC BY
35
А Л. ТАРАСЕВИЧ, А.Б. КАМЫШОВА
Алексей Леонидович T.4PACEBII4 — доктор экономических наук, декан общеэкономического факультета Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
В 1984 г. окончил Ленинградский финансово-экономический институт им. H.A. Вознесенского, в 2000 г. защитил докторскую диссертацию.
Автор более 80 публикаций.
Сфера научных интересов — механизмы согласования частных и государственных интересов в денежно-кредитной и финансовой сферах.
Анна Борисовна КАМЫШОВА — кандидат экономических наук, доцент кафедры общей экономической теории Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
В 1998 г. окончила Иркутскую государственную экономическую академию, в 2001 г. защитила кандидатскую диссертацию. Автор более 60 публикаций.
Сфера научных интересов — плановые и рыночные регуляторы в открытых хозяйственных системах, процессы централизации и децентрализации в хозяйственных системах. ^ ^ ^
ПЛАНОВЫЕ И РЫНОЧНЫЕ РЕГУЛЯТОРЫ В СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИКЕ РОССИИ
Говоря о состоянии российской экономики, нельзя не упомянуть о сохранении господства экс-портно-сырьевой модели и после кризиса, начавшегося 2008 г., поскольку экономический рост в России по-прежнему зависит от инфляции нефтедолларов и печатного станка ФРС США. Темпы и направление развития экономики России по-прежнему мало зависят от самой России [6, с. 7-16]. Прямая и жесткая зависимость российской экономики от экспорта сырья, инфляции нефтедоллара укрепляет зависимость России от валютно-монетарных факторов, на которые российское правительство практически не может оказывать серьезного влияния, и тем более осуществлять над ними контроль, а может только искать способы для нивелирования их негативного влияния [5, с. 140-141]. Эмпирически установлены следующие зависимости: чем больше обесценение нефтедоллара, тем выше цена на нефть, тем больше объем ВВП в долларовом эквиваленте, и наоборот, снижение цены на нефть повлечет сжатие долларового объема ВВП.
Проводимое исследование, посвященное анализу соотношения плановых и рыночных регуляторов, определяющих темпы и качество экономического роста в экспортно-сырьевой экономике России, можно условно разделить на две части:
ГРНТИ 06.52.35
© A.JL Тарасевич, А.Б. Камышова, 2013
• анализ влияния рыночных факторов, определяемых динамикой мировой конъюнктуры, на темп экономического роста в России;
• анализ влияния основных инструментов государственного регулирования, как одной из форм проявления объемно-номенклатурных отношений, на основные параметры, отражающие тенденцию развития российской экономики.
Эконометрический анализ проводился в несколько этапов:
1. Подготовительный этап.
2. Проверка соответствия факторов установленным требованиям.
3. Построение модели множественной регрессии.
Анализ влияния рыночных факторов, определяемых динамикой мировой конъюнктуры, на темп экономического роста в России
На первом этапе были осуществлены отбор факторов и формирование информационной базы исследования. Поскольку российская экономическая конъюнктура зависит от динамики мировых цен на энергоресурсы, то в целях исследования зависимости динамики российского ВВП от внешнеэкономических факторов в качестве результативного признака был отобран темп экономического роста (7). В качестве факторного признака была выбрана динамика мировых цен на нефть марки Urals (х), которая является основной экспортной маркой России, и динамика ВВП России в период с 1996 по 2009 г. (см. табл. 1).
На втором этапе проводилась проверка соответствия отобранных данных следующим требованиям:
1. Количественная измеримость.
2. Сопоставимость.
3. Отсутствие мультиколлинеарности.
Соблюдение первых двух условий было достигнуто уже на первом этапе. Матрица парных коэффициентов корреляции позволяет осуществить не только проверку третьего условия, но и логический анализ взаимосвязи факторных признаков с результативными, что достигается посредством использования пакета данных MS Excel (Сервис — Анализ данных — Корреляция).
Таблица 1
Корреляционный анализ взаимосвязи меяеду динамикой мировых цен на нефть марки Urals и ВВП России в период с 1996 по 2009 г.
Год Реальный объем ВВП, в млрд руб. (у,) Цена на нефть марки Urals, долл. (х,) (Xj-X) (у,-у) (Xj - х)2 (У,-У)2
1991 19 473,7 20 - 19,01 -6335,78 361,56 40142069,22
1997 18 772,7 18,4 -20,61 -7036,78 424,96 49516229,47
1998 19 035,6 11,9 -27,11 -6773,98 735,20 45886763,35
1999 18 026,6 17,3 -21,71 - 7782,88 471,52 60573173,20
2000 19 180,3 26,8 - 12,21 -6629,18 149,20 43945986,68
2001 21 098,3 22,8 - 16,21 -4711,18 262,91 22195188,00
2002 22 174,4 23,7 - 15,31 -3635,08 234,54 13213784,24
2003 23 216,6 27,1 - 11,91 -2592,88 141,96 6723010,74
2004 24 911,4 34,2 -4,81 - 898,08 23,18 806542,16
2005 26 705,0 52,1 - 13,09 -895,52 171,23 801961,58
2006 28 414,1 61,0 -21,99 - 2604,62 483,36 6784061,37
2007 30 516,7 69,3 - 30,28 - 4707,22 916,60 22157949,10
2008 32 988,6 94,4 -55,39 -7179,12 3067,54 51539808,15
2009 31 099,3 54,2 - 15,19 -5199,82 230,60 27038160,03
Рассчитано по: данные официальной статистической информации (URL: http://www.gks.ra).
Анализ факторных коэффициентов корреляции продемонстрировал следующее: фактор х (динамика мировых цен на нефть марки Urals) оказался статистически значимым (>0,7) для параметра Y (экономический рост).
На третьем этапе с помощью пакета анализа данных MS Excel (Сервис — Анализ данных — Регрессия) осуществлено построение линейной модели регрессии, отражающей взаимосвязь между результативным признаком и факторным признаком. Итоговое уравнение имеет следующий вид:
7= 199,75 х + 16 358.
Согласно данному уравнению повышение (понижение) цены нефти марки Urals на 1 доллар приводит к увеличению (уменьшению) объема реального ВВП страны в среднем на 199,75 млрд долл. в год. Таким образом, можно констатировать, что из 100 % случаев изменения уровня объема реального ВВП последний изменяется под влиянием цены нефти марки Urals в 88,94 % случаев (о чем свидетельствует величина параметра /¿-квадрат), а 21,16 % вариации объема реального ВВП объясняется влиянием других факторов.
В краткосрочной перспективе периодически возникающие колебания цен на нефть еще не означают движения объема ВВП к новой траектории долгосрочного роста. Колебания цен на нефть способны вызвать отклонения от темпа долгосрочного роста ВВП в сторону повышения или замедления темпов долгосрочного роста. При росте мировых цен на сырье и энергоресурсы увеличивается объем экспорта и объем производимого ВВП при наличии свободных факторов производства, как трудовых, так и производственных.
Сложившаяся ситуация усугубляется тем, что, начиная с 2000 г., рынок нефти стал манипулируе-мым, а это значит, что цена нефти больше не регулируется соотношением спроса и предложения нефти [1, с. 43-45]. Решающее влияние не нее оказывает эмиссия нефтедолларов и их инфляция. Более того, рынок нефти стал спекулятивным, в результате чего даже рецессия или депрессия, возможно, не повлечет снижения цен на нефть, поскольку их динамика определяется эмиссией нефтедоллара.
Дальнейшей целью данного исследования является определение роли ТЭК в динамике объема производства России посредством использования неоклассической трехфакторной производственной функции, учитывающей влияние на экономический рост не только труда и капитала, но и объема природных ресурсов.
Для моделирования трехфакторной производственной функции на первом этапе были осуществлены отбор факторов и формирование информационной базы исследования. В качестве результативного признака был отобран темп экономического роста (7). В качестве факторных признаков были выбраны: объем основных инвестиций (xj), численность занятых (х2), объем добычи полезных ископаемых (х3) в период с 1998 по 2010 г. (см. табл. 2).
Таблица 2
Темпы роста ВВП, инвестиций в основной капитал, экономически активного населения и объема выпуска ТЭК
ВВП (7) Инвестиции в основной Экономически активное Объем выпуска ТЭК
капитал (х/) население (х2) (*з)
100 100 100 100
94,7 88,0 95,03 98,9
100,8 92,7 101,85 102,1
110,9 108,8 100,85 107,1
116,6 119,7 100,15 113,64
122,1 123,1 101,49 121,93
131,0 138,5 102,79 134,49
140,4 157,5 102,89 144,85
149,5 174,7 104,16 147,45
159,5 198,6 104,69 151,14
171,3 238,5 105,84 154,01
Ист.: URL: http://www.gks.ru
На втором этапе проводилась проверка соответствия отобранных данных следующим требованиям:
1. Количественная измеримость.
2. Сопоставимость.
3. Отсутствие мультиколлинеарности.
Соблюдение первых двух условий было достигнуто уже на первом этапе. Матрица парных коэффициентов корреляции позволяет осуществить не только проверку третьего условия, но и логический анализ взаимосвязи факторных признаков с результативными, что достигается посредством использования пакета данных MS Excel (Сервис — Анализ данных — Корреляция).
Анализ факторных коэффициентов корреляции продемонстрировал следующее: при выборе статистически значимых факторов (от Х\ до х3), все из них оказались статистически значимыми (>0,7) для параметра Y (экономический рост).
На третьем этапе с помощью пакета анализа данных MS Excel (Сервис — Анализ данных — Регрессия) осуществлено построение линейных моделей множественной регрессии, отражающих взаимосвязь между результативным признаком и факторными признаками. По результатам статистического и регрессионного анализа в MS Excel, с учетом полученных коэффициентов, уравнение линейной регрессии примет следующий вид:
Y = 0,3714 X] + 0,4382 х2 + 0,3979 х3 - 0,9328.
Согласно данному уравнению:
• темп экономического роста отклоняется от своего среднего значения на 0,37 % при условии, что темп прироста инвестиций в основной капитал отклоняется от своего среднего значения на 1 %;
• темп экономического роста отклоняется от своего среднего значения на 0,44 % при условии, что темп прироста занятого населения отклоняется от своего среднего значения на 1 %;
• темп экономического роста отклоняется от своего среднего значения на 0,40 % при условии, что темп прироста объема выпуска ТЭК отклоняется от своего среднего значения на 1 %.
Таким образом, можно констатировать, что из 100 % случаев изменения темпа экономического роста последний изменяется под влиянием перечисленных факторов в 99,64 % случаев (о чем свидетельствует величина параметра /¿-квадрат), а 0,36% вариации темпа экономического роста объясняется влиянием других факторов.
Для данного случая (доверительная вероятность 0,05, что соответствует значению / -коэффициснта Стьюдента 1,96) статистически значимыми являются коэффициенты х, и х3, чье значение /-критерия по абсолютной величине превосходит 1,96. Следовательно, объем капитала и природных ресурсов оказывает значимое влияние на объем производства, значит, их влияние носит неслучайный характер.
Проверка/"-значения свидетельствует о том же результате. Таким образом, с вероятностью 95 % объясняют динамику объема производства только факторы капитала и природных ресурсов, поскольку соответствующее этим факторам /"-значение по абсолютной величине не превосходит 0,05. Поскольку изначально факторы труда и капитала измерялись в одинаковых единицах (в процентах, отражающих темп прироста), проверки значимости каждого коэффициента методом стандартизированных коэффициентов регрессии не потребуется. Судя по коэффициентам регрессии (степеням при факторе X] и факторе х3), эти два фактора практически равнозначны.
С учетом значения коэффициента влияния Hill в производственной функции, равного А = е-0,9328 = = 0,393450505 ~ 0,3935, уравнение производственной функции принимает вид:
7 = 0,3935 ¿>.3714^4382^,3979
где К — объем инвестиций в основной капитал; Ь — объем занятого населения; Я — объем природных ресурсов.
Полученные результаты исследования можно интерпретировать следующим образом: наибольшее влияние на ВВП России оказывают два фактора: инвестиции в основной капитал и уровень доходов от нефте-, газо- и угледобычи. Данный факт не означает, что фактор труда не оказывает влияния на ВВП. Согласно данным модели влияние фактора труда на порядок меньше, чем факторов объема капитала и объема природных ресурсов. Более того, фактор случайности не исключен, несмотря на достаточно низкие для точности 95 % значения отклонений и погрешностей, поскольку число наблюдений не-
достаточно велико, что обусловлено трудностью получения подробных статистических данных об уровне добычи топливно-энергетических полезных ископаемых за период времени до 1998 г.
Тем не менее тот факт, что включение в производственную функцию фактора природных ресурсов позволило получить интересные статистические результаты, имеет под собой реальную подоплеку: топливно-энергетический сектор был и остается основным фактором экономического роста в России.
Согласно данным, приведенным в табл. 2, динамика инвестиций в основной капитал значительно опережает рост ВВП, начиная с 2004 г., при этом численность экономически активного населения практически не изменялась, за исключением 1998 г., а динамика ВВП и объема производства топливно-энергетического сектора практически совпадают. Только в период с 2005 по 2007 г. начинается разрыв между темпами их роста, что, скорее всего, связано с начавшимся «инвестиционным бумом», причем инвестиционная активность наблюдается не только в топливно-энергетическом комплексе. Не стоит забывать, что значительная часть инвестиций в России — это внутренние инвестиции самих предприятий.
Приток нефтедолларов насытил экономику платежными средствами и за счет оживления платежеспособного спроса обеспечил значительное улучшение финансового положения предприятий. Начиная с 2000-х гг. важнейшим источником пополнения доходов государственного бюджета являются доходы от экспорта минерального сырья, в том числе сырой нефти. Более того, с 1 августа 2003 г. в РФ были увеличены экспортные пошлины на нефть, и базовая ставка НДПИ для отрасли была повышена до 400 руб. за тонну. При цене нефти до 15 долл. за баррель экспортная пошлина не взималась, при цене от 15 до 25 долл. за баррель пошлина составляла до 35 % от разницы между фактической ценой нефти и 15 долл. за баррель, при цене свыше 25 долл. за баррель — сумма, не превышающая 25,53 долл. и 40 % от разницы между фактической ценой нефти и 25 долл. за баррель. В интервале цен от 20 до 25 долларов за баррель была установлена экспортная пошлина в размере 45 %. При цене нефти свыше 25 долл. за баррель пошлина была повышена до 65 %. Все денежные средства, полученные от продажи нефти свыше 15 долл. за баррель, направлялись в Стабилизационный фонд, необходимый для выполнения бюджета в случае снижения мировых цен на нефть.
Также доказательством того, что именно доходы от продажи полезных ископаемых, а не инвестиции в основной капитал, выступают основным фактором экономического роста, является факт, выявленный при рассмотрении цепного прироста квартального ВВП. Согласно официальным данным по квартальному значению ВВП, в процессе анализа отношения ВВП текущего квартала к значению ВВП в предыдущем периоде выявляется особенность: у полученных коэффициентов отрицательный временной тренд, т. е. имеет место тенденция к падению коэффициентов прироста. Так, значение ВВП в зимний период постоянно приближается к значению ВВП в летний период, несмотря на тенденцию к росту прочих показателей, как годовых, так и квартальных. Таким образом, можно предположить, что существует фактор, оказывающий влияние на ВВП России, при этом имеющий сезонную тенденцию, причем тенденцию к повышению в зимний период. Вполне вероятно, что речь идет об объеме продаж продукции топливно-энергетического комплекса. Так, в зимний период спрос на топливо повышается, объемы добычи и продажи увеличиваются.
Полученные данные свидетельствуют о том, что динамика реального ВВП в экспортно-сырьевой модели находится в зависимости от экзогенных факторов: мировых цен на нефть, эмиссии нефтедоллара и объема добычи природных ресурсов [4, с. 8-10].
Анализ влияния основных инструментов государственного регулирования на основные параметры, отражающие тенденцию развития российской экономики
На первом этапе были осуществлены отбор факторов и формирование информационной базы исследования [3, с. 112-114]. В целях исследования результативности фискальных и денежно-кредитных инструментов регулирования экономики России в качестве результативных признаков были отобраны: темп экономического роста (Г^, темп инфляции (Г2), уровень безработицы (Г3), сальдо счета операций с капиталом (Г4), сальдо счета текущих операций (Г5) и сальдо торгового баланса (Г6). В качестве факторных признаков были выбраны: ставка налога на прибыль (х^, ставка подоходного налога (НДФЛ) (х2), НДС (х3), денежная масса (х4), ставка рефинансирования (х5), норма резервирования (х6), курс доллара США по отношению к рублю (х7), курс евро по отношению к рублю (х8), величина государственных закупок (х9). Отбор факторов проводился логическим путем на основе анализа проблемы государственного регулирования в рамках основных теоретических концепций.
Информационной базой явились статистические материалы Центрального банка и Федеральной службы государственной статистики. Все данные соответствуют своим квартальным значениям за период с 1999 по 2011 г.
На втором этапе проводилась проверка соответствия отобранных данных следующим требованиям:
1. Количественная измеримость.
2. Сопоставимость.
3. Отсутствие мультиколлинеарности.
Соблюдение первых двух условий было достигнуто уже на первом этапе. Матрица парных коэффициентов корреляции позволяет осуществить не только проверку третьего условия, но и логический анализ взаимосвязи факторных признаков с результативными, что достигается посредством использования пакета данных MS Excel (Сервис — Анализ данных — Корреляция).
Анализ факторных коэффициентов корреляции продемонстрировал следующее.
При выборе статистически значимых факторов (от Х\ до х9) все из них оказались статистически незначимыми (<0,7) для параметра Y\ (экономический рост) и параметра У4 (сальдо счета операций с капиталом).
Согласно результатам построения модели статистически значимыми оказались зависимости между следующими параметрами:
На фактор Г2 влияют хь х2, х5, так как коэффициенты корреляции этих факторов с Y2 превышают пороговое значение «0,7». Поскольку фактор х, мультиколлинеарен факторам х2 и х5, его целесообразно исключить из модели с целью избавления от возможной ложности итоговой модели. Однако оставшиеся факторы, в свою очередь, также мультиколлинеарны друг другу. Поэтому из них остается тот фактор, который сильнее связан с Y2, т. е. фактор х5: единственным значимым фактором, определяющим динамику Г2 (темпа инфляции), остается фактор х5 (ставка рефинансирования).
На фактор Г3 влияют хь х2, х3, х5, так как коэффициенты корреляции этих факторов с Г3 превышают пороговое значение «0,7». Поскольку фактор х5 мультиколлинеарен факторам хь х2 и х3, его целесообразно исключить из модели с целью избавления от возможной ложности итоговой модели. Однако оставшиеся факторы х, и х2 также мультиколлинеарны друг другу. Поэтому построим две модели. Рассмотрим влияние: 1) Х\ (налог на прибыль), х3 (налог на добавленную стоимость) на Г3 (уровень безработицы); 2) х2 (НДФЛ), х3 (налог на добавленную стоимость) на Y3 (уровень безработицы).
На фактор Г5 влияет х2 так как коэффициент корреляции этого фактора с Г5 превышает пороговое значение «0,7». Значимым фактором, определяющим динамику Г5 (сальдо счета текущих операций), остается фактор х3 (ставка НДС).
Y6 и х3, х4, х5, х6, х8.
На фактор Y6 влияют х3, х4, х5, х6, х8, так как коэффициенты корреляции этих факторов с Y6 превышают пороговое значение «0,7». Поскольку факторы х3, х8 мультиколлинеарны факторам х4, х5, х6, а также мультиколлинеарны друг другу, их целесообразно исключить из модели с целью избавления от возможной ложности итоговой модели. Оставшиеся факторы не мультиколлинеарны. Поэтому значимыми факторами, определяющими динамику Y6 (сальдо торгового баланса), остаются факторы х4 (денежная масса), х5 (ставка рефинансирования), х6 (норма обязательных резервов).
На третьем этапе с помощью пакета анализа данных MS Excel (Сервис — Анализ данных — Регрессия) осуществлено построение линейных моделей множественной регрессии, отражающих взаимосвязь между результативным признаком и факторными признаками. Итоговые уравнения с учетом полученных коэффициентов принимают следующий вид:
Модель зависимости между уровнем безработицы и ставкой налога на прибыль и ставкой НДС
и = -11,49 + 0,27 х Тшш + 0,71 х Гвдс.
Согласно данному уравнению:
• уровень безработицы отклоняется от своего среднего значения на 0,27 % при условии, что ставка налога на прибыль отклоняется от своего среднего значения на 1 %;
• уровень безработицы отклоняется от своего среднего значения на 0,71 % при условии, что ставка НДС отклоняется от своего среднего значения на 1 %.
Таким образом, можно констатировать, что из 100 % случаев изменения уровня безработицы последний изменяется под влиянием ставки налога на прибыль и ставки НДС в 60,8 % случаев (о чем свидетельствует величина параметра .К-квадрат), а 39,2 % вариации уровня безработицы объясняется влиянием других факторов.
Фактический ^-критерий Фишера при а = 0,5, к\ = 2. к2 = 49 равен 37,95, что значительно больше его табличного значения (3,21). Эти данные свидетельствуют о том, что вся модель в целом статистически значима. Фактические значения '/-критериев Стьюдента при а = 0,1, числе степеней свободы с1/= 49 для обоих факторов больше их табличного значения (1,6707), т. е. оба коэффициента статистически значимы.
Модель зависимости между сальдо счета текущих операций и ставкой НДС
Ж = 124370,79 - 5791,5 х Тядс.
Согласно данному уравнению сальдо счета текущих операций отклоняется от своего среднего значения на 5 791,5 млн долл. при условии, что ставка НДС отклоняется от своего среднего значения на 1 %.
Таким образом, можно констатировать, что из 100 % случаев изменения сальдо счета текущих операций последний изменяется под влиянием ставки НДС в 49,8 % случаев (о чем свидетельствует величина параметра ^-квадрат), а 51,2 % вариации сальдо счета текущих операций объясняется влиянием других факторов.
Фактический ^-критерий Фишера при а = 0,5, = 1, к2 = 50 равен 49,54, что значительно больше его табличного значения (4,03). Эти данные свидетельствуют о том, что вся модель в целом статистически значима. Фактические значения '/-критериев Стьюдента при а = 0,1, числе степеней свободы с1/= 50 для фактора больше его табличного значения (1,6707), т. е. коэффициент статистически значим.
Модель зависимости между сальдо торгового баланса и денежной массой, ставкой рефинансирования и нормой обязательных резервов
ТВ = 23488,8 + 1,39 х М-219,5 х / - 625,25 х гг.
Согласно данному уравнению:
• сальдо торгового баланса отклоняется от своего среднего значения на 1,39 млн долл. при условии, что денежная масса отклоняется от своего среднего значения на 1 млрд руб.;
• сальдо торгового баланса отклоняется от своего среднего значения на 219,5 млн долл. при условии, что ставка рефинансирования отклоняется от своего среднего значения на 1 %;
• сальдо торгового баланса отклоняется от своего среднего значения на 625,25 млн долл. при условии, что норма резервирования отклоняется от своего среднего значения на 1 %.
Таким образом, можно констатировать, что из 100 % случаев изменения сальдо торгового баланса последний изменяется под влиянием трех выявленных факторов (инструментов денежно-кредитной политики) в 77,5 % случаев (о чем свидетельствует величина параметра .К-квадрат), а 22,5 % вариации сальдо торгового баланса объясняется влиянием других факторов. По результатам анализа денежная масса (/?1 = 0,647747) оказывает более значительное влияние на сальдо торгового баланса, чем ставка рефинансирования ([12 = 0,20846) и норма обязательных резервов (/З3 = 0,11609), поскольку значения коэффициентов /3\> /?2 > /?з-
Фактический ^-критерий Фишера при а = 0,5, к\ = 3, к2 = 48 равен 55,07, что значительно больше его табличного значения (2,87). Эти данные свидетельствуют о том, что вся модель в целом статистически значима. Фактические значения '/-критериев Стьюдента при а = 0,1, числе степеней свободы с1/= 48 для всех факторов больше их табличного значения (1,6707), т. е. все коэффициенты статистически значимы.
Среди всего набора инструментов государственного регулирования отсутствуют регуляторы, способные оказать влияние на темп экономического роста (динамику ВВП) в России. Этому есть одно объяснение: согласно данным регрессионного анализа факторов, оказывающих влияние на динамику объема производства в России, таковыми являются уровень мировых цен на нефть и объемы производства ТЭК. Динамика мировых цен на нефть определяет объем экспорта, выраженного в долларах
США и, как следствие, объемы производства ТЭК, динамика развития которого является определяющим фактором экономического роста в России. Более того, в ситуации ухудшения внешнеэкономической конъюнктуры (снижение мировых цен на энергоресурсы) Правительство РФ активно использует девальвацию (плановое повышение курса доллара по отношению к рублю), но не в целях увеличения объема экспорта, а в целях увеличения его рублевого эквивалента. Именно рублевая выручка предприятий ТЭК является источником формирования дохода государственного бюджета. Из этого следует, что государство в лице Правительства РФ на сегодняшний день не может оказывать значимого влияния на темп экономического роста в стране, поскольку последний определяется динамикой мировых цен на энергоресурсы. Государство вынуждено обеспечивать стабильность агрегированных стоимостных показателей, нивелируя колебания мировых цен на нефть посредством курсовой политики. Динамика ВВП России обусловлена действием рыночных регуляторов, а именно цен на энергоресурсы, устанавливаемые в результате взаимодействия спроса и предложения энергоресурсов на мировом рынке. По мнению некоторых экономистов, на сегодняшний день динамика мировых цен на энергоресурсы формируется не столько под влиянием спроса и предложения на мировом рынке сырья, сколько спекулятивно, что еще более ухудшает возможные перспективы развития экономики России [8, с. 23-25]. Полученные выводы свидетельствуют о необходимости пересмотра Правительством РФ стратегии экономического развития.
Также ни один из исследуемых государственных регуляторов не оказывает влияния на динамику сальдо счета операций с капиталом. При построении модели в качестве инструмента, оказывающего непосредственное влияние на сальдо счета операций с капиталом, предполагалась, в первую очередь, ставка рефинансирования. Однако согласно результатам статистического анализа коэффициент оказался статистически незначимым. Полученный результат позволяет сделать неутешительный вывод: российская экономика остается мало открытой экономикой, внутренняя ставка процента в которой не оказывает значимого влияния на международные потоки капитала. Таким образом, единственной возможностью регулировать международные потоки капитала в России является определение правительством «высоты барьеров» между национальным и мировым рынком денег.
Инструментом, оказывающим влияние на уровень безработицы в России, является ставка налога на прибыль и ставка НДС. Если правительство повысит ставку НДС на 1 %, то уровень безработицы в стране повысится на 0,71 %. В данном случае напрашивается вывод о том, что повышение НДС является непопулярной для бизнеса мерой, вынуждающей предпринимателей сокращать производство, а значит, и количество рабочих мест, так же как и налог на прибыль, повышение которого правительством на 1 % приводит к росту уровня безработицы на 0,71 %.
Не менее интересными являются полученные результаты исследования факторов, оказывающих влияние на сальдо счета текущих операций. Исходя из теоретических моделей, исследующих динамику чистого экспорта, основным фактором, оказывающим влияние на последний, является реальный валютный курс. В свою очередь реальный валютный курс зависит от соотношения внутренних и мировых цен на товары и услуги, а также номинального обменного курса, динамика которого положительно влияет на объем экспорта и чистого экспорта. На данном утверждении основан механизм девальвации, проведение которой ставит своей целью увеличение объема чистого экспорта. Однако в России основной статьей экспорта является экспорт минеральных продуктов (более 50 %), физический объем продажи которых определяется: во-первых, спросом со стороны мирового рынка на российское сырье, во-вторых, транспортными возможностями российских экспортеров, ограниченных, естественно, наличием разработанных природных месторождений и интенсивностью их эксплуатации. Тогда возникает вопрос о том, с какой целью Банк России девальвировал рубль в период резкого снижения мировых цен на нефть.
Согласно данным официальной статистики, несмотря на снижение платежеспособного спроса в странах Европы и США, объемы продаж минерального сырья в тоннах незначительно изменились, поскольку потребность в данном продукте обусловлена объективными потребностями зарубежных экономик. Иными словами, можно сделать предположение, что эластичность спроса зарубежных стран на национальное минеральное сырье низкая. Тогда, девальвируя рубль, правительство стремилось воздействовать не столько на физические объемы экспорта, сколько на его рублевый эквивалент, необходимость в поддержании которого на определенном уровне обусловлена потребностями федерального бюджета. Как известно, планирование расходов государственного бюджета осуществляется исходя из
прогноза динамики мировых цен на нефть. Таким образом, в случае отклонения мировых цен от планируемых в бюджете параметров запускается механизм девальвации, т. е. ценовой механизм.
Основными инструментами, находящимися в распоряжении Банка России и оказывающими влияние на сальдо торгового баланса, являются: денежная масса, ставка рефинансирования и норма обязательных резервов. Здесь важно отметить, что полученная модель демонстрирует прямую зависимость между сальдо торгового баланса и стимулирующей денежно-кредитной политикой. Так, рост денежной массы, наряду со снижением уровня ставки рефинансирования и нормы резервирования, приводит к улучшению торгового баланса страны.
Подводя итог проведенному анализу факторов, оказывающих влияние на темп экономического роста в России, а также результативность бюджетно-налоговых и денежно-кредитных инструментов государственного регулирования, можно отметить следующее. Важнейший показатель, отражающий уровень развития экономической системы, — темп экономического роста — в современной России находится в прямой зависимости от рыночных индикаторов: динамики мировых цен на нефть и объема производства ТЭК. Проведенное исследование взаимозависимостей между целями государственного регулирования и основными фискальными и денежно-кредитными инструментами позволяет сделать неутешительный вывод: на сегодняшний день потенциал экономики в значительной степени зависит от состояния внешнеэкономической конъюнктуры [2, с. 29-30]. Правительство стремится снизить влияние экзогенных факторов, оказывающих влияние на агрегированные стоимостные показатели, посредством курсовой политики, роль которой возрастает при отклонении мировых цен от ожидаемой динамики. Сложившаяся ситуация требует пересмотра приоритетов государственного регулирования, а именно, поиска иных путей дальнейшего развития экономики России, в основе которых лежит государственное планирование [7, с. 5].
ЛИТЕРАТУРА
1. Дятлов С.А. Глобальная инновационная гиперконкуренция // Известия СПбУЭФ. 2012. № 4. С. 42-49.
2. Камышова А.Б. Определение приоритетов государственного регулирования в условиях глобализации // Вестник РАЕН. 2011. № 3. С. 29-30.
3. Камышова А.Б. Оптимизация взаимодействия бюджетно-налоговых и денежно-кредитных инструментов государственного регулирования в кризисный период // Журнал правовых и экономических исследований. 2011. №2. С. 112-114.
4. Мирополъский Д.Ю. Пирамида Хеопса и развитие экономики на инновационной основе // Известия СПбУЭФ. 2012. № 1. С. 7-13.
5. Плотников В.А., Малых Е.Б. Анализ механизма влияния валютного курса на национальное промышленное производство // Управленческое консультирование. 2012. № 3. С. 140-146.
6. Попов А.И. Инновационная экономика России: плановые и рыночные методы формирования // Известия СПбУЭФ. 2009. № 1. С. 7-16.
7. Примаков Е. Современная Россия и либерализм // Российская газета. 2012. 17 дек. С. 5.
8. Харламов A.B. Глобализация и экономическая безопасность государства // Известия СПбУЭФ. 2010. № 5. С. 22-28.
