CC BY
36
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА
ОСОБЕННОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ ДОМАШНИХ ХОЗЯЙСТВ В УСЛОВИЯХ СТРУКТУРНОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ ДОХОДОВ И ЦЕН
В.В. ПОТАПЕНКО, кандидат экономических наук, Е-mail: [email protected],
Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, Москва, Россия.
ORCID: 0000-0002-3825-831Х. Scopus Author ID: 55033049700.
А. А. ШИРОВ, доктор экономических наук, член-корреспондент РАН, Е-mail:
[email protected], Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, Москва,
Россия. ORCID: 0000-0003-0806-9777. Scopus Author ID: 16234922500.
Статья посвящена описанию методологических подходов к анализу и прогнозированию динамики доходов и расходов населения. Демонстрируется, что для адекватного анализа характеристик экономического поведения домашних хозяйств в масштабе экономики страны необходимо специальное рассмотрение особенностей распределения их доходов. Показано, что для целей прогнозирования потребления домашних хозяйств целесообразно использовать агрегированные функции потребительского спроса, учитывающие эффекты замещения и дополнения, которые возникают в результате изменения цен на отдельные товары и услуги.
Ключевые слова: потребление домашних хозяйств, структура расходов населения, распределение доходов, кривая Лоренца, функции потребительского спроса, экономическое прогнозирование.
DOI: 10.47711/0868-6351-184-6-18
Проблематика доходов, расходов и уровня жизни населения традиционно находится в фокусе внимания как экономической науки, так и практической политики. В современных российских условиях уровень жизни населения не только является индикатором эффективности управления экономикой, но и определяет потенциал развития страны в средне- и долгосрочной перспективе. В структуре использования ВВП потребление домашних хозяйств (ПДХ) составляет 50%, поэтому рост доходов и расходов населения является обязательным условием устойчивого экономического роста.
Однако, как и во многих других сферах экономической жизни нашей страны, динамика доходов и спроса населения имеет важные структурные особенности. Например, в период 2016-2019 гг. отмечался устойчивый рост реальной заработной платы, но он лишь в незначительной степени трансформировался в повышение потребительского спроса. Дело не только в том, что кроме заработной платы доходы населения формируют и другие источники. Ключевая проблема состоит в том, что рост оплаты труда был крайне неравномерным, о чем достаточно красноречиво свидетельствует разрыв между средней и медианной заработной платой. В 2016-2019 гг. возросли доходы наиболее обеспеченных российских граждан, но их воздействие на увеличение спроса, в силу насыщения многих базовых потребностей, имело относительно низкую эластичность, и это стало одним из важных ограничений развития экономики [1]. Поэтому явный учет структурных особенностей формирования доходов может стать одним из наиболее важных элементов политики, направленной на интенсификацию спроса населения и увеличение вклада этого фактора в экономическую динамикку. Кроме того, приведенный выше пример показывает, что использование в прогнозировании потребления населения только крупных агрегатов, не учитывающих структуру его доходов и расходов, может вести к ошибочным выводам в отношении перспектив влияния ПДХ на экономический рост.
Различные доходные группы населения имеют специфическую структуру расходов. Если в структуре потребления наименее обеспеченных россиян преоблада-
ют продовольствие и обязательные платежи, то в структуре наиболее обеспеченных значительную долю занимают покупки товаров длительного пользования, туризм, а также иные обеспечивающие высокий уровень жизни расходы. Еще один структурный фактор - наличие в российской экономике существенных ценовых диспаритетов, в той или иной степени влияющих на структуру и динамику потребительского спроса. Изменение цен на отдельные товары и услуги при значительных различиях в структуре расходов доходных групп способно воздействовать не только на спрос на эти товары и услуги, но и на всю структуру потребления.
Таким образом, при разработке инструментария анализа и прогнозирования динамики ПДХ в современных условиях возникают задачи моделирования факторов, влияющих на формирование доходов населения, учета их распределения по различным доходным группам домашних хозяйств и оценки эластичностей спроса на отдельные виды товаров и услуг для доходных групп с учетом прямых и косвенных эффектов изменения относительных цен.
Используемые статистические данные. Для анализа особенностей потребления российских домашних хозяйств и построения адекватного прогноза прежде всего требуются максимально длинные ряды ПДХ в разрезе максимально детализированных групп товаров и услуг. Такие данные содержатся в национальных счетах России': в них доступна информация о стоимостных объемах, индексах физического объема и индексах-дефляторах начиная с 2004 г. для 24-х непересекающихся позиций Классификатора индивидуального потребления по целям (КИПЦ), а также для позиции «Покупка товаров и услуг резидентами за рубежом за вычетом покупок нерезидентами на территории России». В сумме 25 обозначенных позиций составляют совокупное ПДХ (табл. 1).
Таблица 1
Детализированные группы товаров и услуг, согласно КИПЦ, по которым имеются данные в национальных счетах России
№ Наименование позиции КИПЦ № Наименование позиции КИПЦ
1 Хлебобулочные изделия и крупы 15 Медикаменты, лечебное оборудование и
2 Мясо аппаратура
3 Рыба и морепродукты 16 Медицинские услуги
4 Молочные изделия, сыр и яйца 17 Покупка транспортных средств
5 Масла и жиры 18 Обслуживание личных транспортных
6 Фрукты и овощи средств
7 Прочие продукты питания 19 Услуги транспорта
8 Безалкогольные напитки 20 Связь
9 Алкогольные напитки 21 Организация отдыха и культурные меро-
10 Табачные изделия приятия
11 Одежда 22 Образование
12 Обувь 23 Гостиницы, кафе и рестораны
13 Жилищные услуги, вода, электроэнергия, 24 Другие товары и услуги
газ и другие виды топлива 25 Покупка товаров и услуг резидентами за
14 Предметы домашнего обихода, бытовая техника и повседневный уход за домом рубежом за вычетом покупок нерезидентами на территории России
Источник: Росстат.
Важная особенность национальных счетов России - разрыв рядов вследствие перехода с методологии СНС-93 на СНС-08. В результате имеются два набора детализированных данных о ПДХ: за 2004-2013 гг. в СНС-93 и за 2011-2017 гг. в СНС-08. Несмотря на то, что разбивка в разрезе КИПЦ не изменилась, из-за методологических особенностей эти наборы сопоставимы не полностью (прежде всего, из-за учета
1 Национальные счета России. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.gks.ru/folder/210/document/13221
в СНС-08 вмененной ренты). Авторами были сформированы ряды за 2004-2017 гг. на основе статистики за 2011-2017 гг. в СНС-08 и темпов роста стоимостных и физических объемов ПДХ по отдельным позициям КИПЦ в СНС-93 за 2005-2011 гг.
Национальные счета содержат данные по экономике в целом, однако для прогнозирования ПДХ необходимо понимать, как изменяется потребление тех или иных товаров и услуг не только в среднем, но и в отдельных доходных группах населения. Эта информация разрабатывается Росстатом в рамках Обследований бюджетов домашних хозяйств (ОБДХ). В открытом доступе находятся микроданные ОБДХ2, содержащие анонимизи-рованную информацию о всех участниках обследования, включая данные об их доходах и расходах. К сожалению, микроданные ОБДХ не содержат информации о расходах домашних хозяйств по представленным в табл. 1 позициям. Такая информация (основанная на ОБДХ) в агрегированном виде, в разрезе децильных доходных групп населения, публикуется Росстатом в сборниках «Доходы, расходы и потребление домашних хозяйств»3. Таким образом, ОБДХ Росстата дают возможность анализировать:
- статистику потребительских расходов (в текущих ценах) по 25-ти представленным в табл. 1 позициям в разрезе децильных групп домашних хозяйств за 2004-2018 гг.;
- микроданные обследований в части денежных доходов, совокупных расходов на конечное потребление и потребительских расходов за 2003-2018 гг.
Кроме того, использован еще один статистический источник - Российский мониторинг экономического здоровья населения (РМЭЗ) НИУ ВШЭ4. Преимущество этого источника - гораздо более широкая, если сравнивать с национальными счетами или ОБДХ Росстата, номенклатура расходов. Но анализ содержащейся в РМЭЗ информации о расходах домашних хозяйств выявил ряд проблем: несоответствие с КИПЦ, возможные проблемы с репрезентативностью, некоторые нелогичные зависимости между переменными - в результате использование РМЭЗ имело вспомогательный характер.
Схема моделирования ПДХ с учетом особенностей распределения доходов/расходов населения. При построении детализированного прогноза ПДХ крайне важен учет распределения доходов и расходов между отдельными группами населения. Изменение параметров распределения доходов, как правило, ведет и к изменению структуры потребления, причем это может наблюдаться даже в том случае, когда средний доход населения остается неизменным.
Возможен и другой сценарий - рост или снижение по сравнению с базовым периодом среднего дохода при сохранении постоянными параметров его распределения. Несмотря на то, что распределение доходов в рамках этого сценария не изменяется, общий рост или снижение уровня доходов ведет к тому, что изменяются доли населения, относящегося к низко- или высокодоходным группам.
На рис. 1 представлена схема построения прогноза ПДХ, учитывающая описанные особенности. Отметим, что моделирование ПДХ в соответствии с этой схемой возможно при использовании данных как о доходах, так и о расходах населения. В первом случае есть необходимость в гипотезах изменения нормы сбережения при росте доходов, во втором - нет5.
При моделировании ПДХ используются три группы независимых переменных: а) реальные среднедушевые совокупные доходы/расходы; б) параметры распределения доходов/расходов; в) индексы цен для отдельных групп товаров и услуг. При
2 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://obdx.gks.ru/
3 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://gks.ru/folder/11110/document/13271
4 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.hse.ru/rlms/
5 В тех случаях, когда используется словосочетание «доходы/расходы», подразумевается, что описываемые с его помощью алгоритмы применимы для данных как о доходах, так и о расходах населения.
построении прогноза эти переменные могут задаваться экзогенно или рассчитываться в рамках комплексных макроструктурных моделей.
Независимые переменные:
• реальные совокупные доходы/расходы на душу населения;
• параметры распределения доходов/расходов;
• индексы-дефляторы (индексы цен) по позициям КИПЦ
О
Моделирование распределения доходов/расходов
_<>_
Расчет скорректированных на распределение доходов/расходов совокупных доходов/расходов (по позициям КИПЦ)
О
Моделирование с помощью функций потребительского спроса
_<>_
Прогноз ПДХ на душу населения по позициям КИПЦ:
• индексы физического объема;
• стоимостные объемы
Рис. 1. Общая схема моделирования ПДХ в прогнозах ИНП РАН
На первом этапе расчетов моделируется распределение доходов/расходов населения. Для этого используется функция, зависящая от одного или нескольких параметров, описывающая это распределение.
Полученные характеристики распределения доходов/расходов используются на втором этапе - при расчете скорректированных совокупных среднедушевых доходов/расходов. Для каждой позиции КИПЦ рассчитывается собственный ряд таких скорректированных значений. Это позволяет учесть особенности потребления различных товаров и услуг отдельными доходными группами населения и постепенное насыщение потребностей при росте доходов.
Скорректированные совокупные доходы/расходы в сочетании с еще одной группой переменных - индексами цен являются независимыми переменными функций потребительского спроса. Зависимые переменные этих функций -среднедушевое ПДХ в постоянных ценах по отдельным товарным позициям. На третьем этапе происходит оценка параметров функций потребительского спроса в отчетном периоде. Затем на основе независимых переменных строится детализированный прогноз ПДХ.
Моделирование распределения доходов/расходов. На практике для моделирования распределения доходов/расходов часто используется кривая Лоренца - график функции, на оси абсцисс которого показана доля населения, ранжированного
по возрастанию доходов/расходов, а на оси ординат - соответствующая доле населения накопленная доля доходов/расходов.
На рис. 2 с помощью кривых Лоренца в качестве примера изображены возможный только теоретически вариант равномерного распределения доходов, а также фактическое распределение денежных доходов российских домашних хозяйств в 2010 и 2018 г. Как видно, с 2010 по 2018 г. дифференциация доходов в России увеличилась, поскольку относящаяся к 2018 г. кривая Лоренца лежит ниже кривой за 2010 г.
Равномерное
Рис. 2. Распределение денежных доходов российских домашних хозяйств
Источник: расчеты авторов по данным Росстата.
В научной литературе предложено множество функций, описывающих кривую Лоренца6. Для работы с российскими данными авторами была выбрана одна из таких функций - представленная в формуле (1) двухпараметрическая функция Ра-ше [3]. Эта функция качественно моделирует отчетные данные ОБДХ Росстата как по денежным доходам, так и по расходам населения, а ее параметры легко интерпретируемы: при росте значений обоих параметров кривая Лоренца отображает менее дифференцированное по доходам или расходам общество, а в случае, когда параметры достигают единицы, распределение становится равномерным.
1
L( x) = [1 - (1 - x)а ] ь; (1)
0 < а < 1; 0 < Ь < 1,
где Ь(х) - накопленная доля доходов/расходов; x - ранжированная по доходу доля населения; а, Ь - оцениваемые параметры.
Для оценки параметров функции (1) использован нелинейный метод наименьших квадратов7. По распределению денежных доходов российских домашних хозяйств в 2018 г. параметр а оценивается в 0,64 (в 2004 г. он был равен 0,70, к 2009 г. поднялся до 0,73, затем начал снижаться), параметр Ь - в 0,71 (в 2004 г. он равнялся 0,66, а с 2011 г. находится на постоянном уровне).
6 Описывать кривую Лоренца может любая функция, обладающая несколькими свойствами: во-первых, в точке 0 она должна равняться 0, во-вторых, в точке 1 функция должна равняться 1, в-третьих, на отрезке [0, 1] вторая производная такой функции должна быть неотрицательной (подробнее см. в [2]).
7 R function nls (Nonlinear least squares). Режим доступа: https://www.rdocumentation.org/packages/stats/ versions/3.6.2/topics/nls
На рис. 3 показана точность моделирования распределения денежных доходов населения для 2018 г. с помощью функции Раше. Моделирование для периода 2004-2018 гг. дает сходные по качеству оценки, при которых расчетные значения достаточно близки к фактическим.
Рис. 3. Моделирование распределения денежных доходов российских домашних хозяйств в 2018 г. на основе функции Раше (доли децильных групп в совокупных денежных доходах):
Щ факт; ЕЭ расчет
Источник: расчеты авторов по данным Росстата.
Расчет скорректированных совокупных доходов/расходов. Одна из основных переменных, необходимых для построения прогноза ПДХ - реальные совокупные доходы/расходы населения. Но если эту переменную использовать напрямую, может не учитываться неизбежное изменение потребительских предпочтений населения в результате роста или снижения уровня жизни.
Можно привести такой условный пример: в определенный момент времени в какой-либо стране наблюдается низкий уровень средних доходов, затем, в течение некоторого периода, он увеличивается в два раза, следовательно, растет потребление во всех группах товаров и услуг, в том числе и потребление хлеба. На этом периоде оцениваются коэффициенты, связывающие потребление хлеба с совокупными доходами/расходами. Затем допустим, что уровень средних доходов увеличивается еще в два раза. В этом случае, если при построении прогноза потребления хлеба будут использованы полученные на ретроспективе коэффициенты, произойдет завышение оценок его потребления. Это объясняется увеличением доли населения, достигшего точки насыщения в потреблении хлеба. В то же время, по мере роста уровня жизни, возрастет число домашних хозяйств, которые будут активно отдыхать, питаться в ресторанах и приобретать автомобили. Применение к этим позициям оцененных на ретроспективе коэффициентов, наоборот, приведет к занижению прогнозных оценок.
Решение описанной проблемы приведено в работах [4-6]: расчет на основе микроданных обследований домашних хозяйств предельных склонностей к потреблению отдельных доходных групп населения и замена совокупных доходов/расходов скорректированными, учитывающими эти предельные склонности. Поскольку российская статистика не публикует всех необходимых для такого расчета данных, то в ИНП РАН используется подобная, но упрощенная процедура.
На первом этапе для каждого года рассчитываются в постоянных ценах средние доходы/расходы 100 детализированных доходных групп населения. Расчет основан на информации о совокупных доходах/расходах населения в постоянных ценах и параметрах функции, описывающей кривую Лоренца (для отчетного периода используются фактические значения, для прогнозного - экзогенно заданные).
На втором этапе каждой из детализированных доходных групп для каждого года ставится в соответствие одна из десяти децильных групп базового года в зависимости от того, в какой доходный интервал она попадает (в качестве базового ис-
пользуется последний доступный год). Например, если в базовом году к к-й де-цильной группе относились домохозяйства со среднедушевым месячным доходом хи-хк2 тыс. руб., то каждой из 100 детализированных доходных групп в каждом рассматриваемом году, чей доход в постоянных ценах базового года попадает в интервал хк1-хк2, ставится в соответствие к-я децильная группа.
На третьем этапе для каждой позиции КИПЦ и для каждого года по формуле (2) рассчитывается поправочный коэффициент:
АС]и = (Е 8каГеМСо™гкЪа*е )/ С°т
гЪаэе
(2)
где АС/ц - поправочный коэффициент для г-й группы товаров и услуг в ^м году; БЬагеы -доля доходных групп (из 100) в ^м году, отнесенных на предыдущем этапе к к-й дециль-ной группе (отношение числа этих групп к числу 100); Свжцъшч - расходы к-й децильной группы в рублях на товары и услуги г-й группы в базовом году; Свтъаае - средние расходы населения в рублях на товары и услуги г-й группы в базовом году.
На заключительном этапе расчетов полученные поправочные коэффициенты умножаются на значения среднедушевых совокупных доходов/расходов в постоянных ценах. В результате новые переменные одновременно учитывают изменение уровня доходов/расходов, особенности распределения доходов/расходов и детализированную структуру расходов населения в разрезе децильных групп в базовом году.
На рис. 4 показаны скорректированные среднедушевые совокупные расходы для нескольких позиций КИПЦ в рамках гипотетического сценария, при котором в течение 2021-2035 гг. ПДХ в постоянных ценах будет ежегодно возрастать на 3% (накопленный прирост ПДХ за период - 56%), а параметры распределения расходов между домашними хозяйствами останутся на текущем уровне. Видно, что для разных позиций, в зависимости от степени насыщения потребностей, один и тот же рост совокупного ПДХ дает разные скорректированные ряды совокупного потребления.
2,6
0,6
Покупка транспортных средств
Гостиницы и рестораны
Услуги транспорта
Хлебобулочные изделия и кру пы
Год
2020
2023
2026
2029
2032
2035
Рис. 4. Пример скорректированного ПДХ для выбранных позиций КИПЦ Примечание. На рисунке представлен не прогноз ПДХ по позициям, а значения прокси-переменной (скорректированного ПДХ), используемой для его построения.
Источник: расчеты авторов.
Агрегированные функции потребительского спроса. В основе прогнозирования потребительских расходов лежит широко известная теория потребительского выбора, в соответствии с которой определяется система индивидуальных функций потребительского
к=1
2,2
1,8
1,4
1,0
спроса. Независимыми переменными в них являются совокупные доходы/расходы и цены на отдельные товары.
Данные функции обладают набором определенных математических свойств (подробнее см. в [2; 7]) к числу которых относятся:
- аддитивность - сумма расходов на отдельные товарные позиции должна равняться совокупным расходам;
- однородность нулевой степени - при умножении совокупных доходов/расходов в текущих ценах и всех цен на одно и то же число потребление всех товаров и услуг остается неизменным;
- симметрия Слуцкого - при повышении или снижении цены на какой-либо товар итоговое изменение спроса формируется не только из прямого изменения спроса (эффект дохода), но и косвенного эффекта переключения спроса на другие товары (эффект замещения).
Однако при прогнозировании ПДХ для экономики в целом используются не индивидуальные, а агрегированные функции потребительского спроса. В работах [2; 8-10] показано, что агрегированная функция потребительского спроса в общем случае не сохраняет свойства индивидуальной. Некоторые исследователи [11] считают, что агрегированные функции потребительского спроса должны прежде всего удовлетворять эмпирически наблюдаемым закономерностям и, если это возможно (но не обязательно), соответствовать требованиям теории потребительского выбора.
К числу наиболее полезных вариантов функций потребительского спроса относится логлинейная форма, представленная в формулах (3) и (4)8:
ln(Consr) = аг + Ъг ln(Yiadj) + ct ln(pt / Р), (3)
Р = ПРS , (4)
i=1
где ln - натуральный логарифм; Consi - среднедушевые расходы на товары и услуги i-й группы в постоянных ценах; Yiadj - скорректированные среднедушевые совокупные доходы/расходы в постоянных ценах для i-й группы товаров и услуг; pi -индекс роста цен по i-й группе товаров и услуг; Р - агрегированный индекс цен; si - доля расходов на товары и услуги i-й группы в совокупных расходах базового года; ai, bi, ci - оцениваемые параметры для i-й группы товаров и услуг.
Логлинейная форма показывает на российских данных высокое качество моделирования отчетного периода, ее коэффициенты легко интерпретируются и оцениваются методом наименьших квадратов. Как результат, данная форма является эффективным инструментом для построения прогноза ПДХ. Однако логлинейная форма все же имеет существенный недостаток: она не позволяет моделировать эффекты замещения и дополнения между товарами, т. е. определить, как скажется на потреблении товара i изменение цен на товар j. Этот недостаток заметно сужает сферу применения данного вида функций потребительского спроса.
В последние десятилетия широко применяется дополненный вариант логли-нейной формы, предложенный в работе [13], который позволяет моделировать эффекты замещения и дополнения. Тем не менее, и эта форма имеет недостаток: при значительном росте доходов/расходов потребление как минимум по одной позиции становится отрицательным. Лишенная такого недостатка система функций потребительского спроса «ПАДС»9 была предложена профессором Мэрилендского университета (США) К. Алмоном [8; 11]. Данная система описывается формулой (5):
Cons = (а + btime+ с^)(рг /Р)~х' П(р /Рк)~Vk (Р /РаГ° (Р /PgГ', (5)
k=1
8 Эта функция является модификацией формы, рассмотренной в работе [12].
9 Транслитерация акронима фразы: «РегИар.ч adequate demand system».
где time - временной тренд (опциональная переменная); PG, Pg - агрегированные индексы цен для выделенных среди всех товаров и услуг групп и подгрупп однородных позиций (подгруппа - часть одной из групп); a, b, c, ^g, Vg - оцениваемые параметры.
Система «ПАДС» представляет собой набор нелинейных регрессионных уравнений (их число равняется рассматриваемому количеству групп товаров и услуг), причем эти уравнения зависят друг от друга посредством параметров Xi, и vg. Функция (5) обладает свойством однородности нулевой степени, а в целях снижения числа оцениваемых параметров при ее выводе предполагалось наличие симметрии Слуцкого. При этом функция лишена свойства аддитивности, поэтому при построении прогноза необходимо нормирование полученных результатов на совокупные доходы/расходы.
Основное преимущество «ПАДС», являющееся следствием взаимозависимости входящих в систему уравнений, - возможность оценки перекрестных ценовых эластичностей, т.е. воздействия ценовой динамики каждой из рассматриваемых групп товаров и услуг на потребление продукции и услуг по каждой позиции. В качестве примера применения данной системы можно рассмотреть задачу оценки влияния роста стоимости моторного топлива на динамику и структуру ПДХ. «ПАДС» позволяет выделить пять направлений, по которым рост цен на топливо влияет на расходы домашних хозяйств:
- сокращение потребления по всем группам товаров и услуг в результате снижения уровня реальных доходов/расходов населения;
- сокращение потребления моторного топлива в результате роста цен на него;
- сокращение объема приобретаемых транспортных средств из-за увеличения удельных затрат на владение автомобилем (дополняющая по отношению к моторному топливу позиция);
- рост объема приобретаемых услуг общественного транспорта в результате эффекта замещения;
- рост объема потребления по всем группам товаров и услуг, не связанным с транспортом, в результате эффекта замещения.
Оценка параметров «ПАДС» происходит в два этапа. На первом этапе значения ценовых параметров системы - h, и vg - предполагаются равными нулю, а параметры ai, bi и ci рассчитываются с помощью метода наименьших квадратов. На втором этапе определяются ценовые параметры"'0
Параметры системы определяются с помощью оптимизационного алгоритма и, как показывает опыт расчетов, оптимальным часто оказывается набор параметров, при котором ценовые эластичности имеют необъяснимые с точки зрения теории потребительского выбора знаки. В этом случае необходимо задавать явные ограничения на некоторые h, ц<з и vg, что, во-первых, требует их обоснования, во-вторых, в той или иной степени ухудшает качество моделирования отчетного периода.
Оценка параметров системы функций потребительского спроса «ПАДС» и прогнозные расчеты на ее основе. При оценке параметров системы «ПАДС» на российских данных среди 25-ти рассматриваемых позиций были выделены четыре группы: «Продукты питания», «Одежда и обувь», «Здравоохранение» и «Транспорт» (столбец G табл. 2). Помимо этого внутри «Продуктов питания» была выделена подгруппа «Белковые продукты», а внутри «Транспорта» - подгруппа «Личный транспорт» (столбец S). Выделение групп и подгрупп однородных позиций позволяет точнее оценить перекрестные ценовые эластичности входящих в них товаров и услуг.
По результатам оценки уравнений без ограничений для всех позиций были получены, как и следовало ожидать, положительные эластичности по скорректированному совокупному ПДХ в постоянных ценах, но в то же время собственные ценовые эластично-
10 В рамках этой статьи расчеты были выполнены с помощью пакета нелинейного оценивания R package nlmrt: Functions for nonlinear least squares solutions. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://cran.r-project. org/web/packages/nlmrt/index. html
сти 12 из 25-ти групп товаров и услуг оказались положительными, что противоречит теории потребительского выбора. В связи с этим на значения некоторых А,г, цз и Vg были наложены ограничения. В результате для большинства позиций качество моделирования ухудшилось, но, как правило, не слишком значительно (см. столбцы Егг% табл. 2). При этом значения всех собственных ценовых эластичностей получили ожидаемый с точки зрения экономической теории отрицательный знак.
Таблица 2
Характеристики моделирования ПДХ на отчетном периоде 2004-2017 гг. на основе системы «ПАДС»*
Товары и услуги О Б Без ограничений С ограничениями
РгЕ1 Егг% РгЕ1 Егг%
1 Хлебобулочные изделия и крупы 1 0,21 2,5 -0,26 3,4
2 Мясо 1 1 -0,18 2,5 -0,23 2,5
3 Рыба и морепродукты 1 1 -0,09 5,4 -0,33 6,9
4 Молочные изделия, сыр и яйца 1 1 0,07 2,5 -0,23 3,7
5 Масла и жиры 1 0,02 5,9 -0,29 8,3
6 Фрукты и овощи 1 -0,54 3,3 -0,38 4,0
7 Прочие продукты питания 1 -0,06 5,4 -0,48 5,8
8 Безалкогольные напитки 1 0,34 6,8 -0,19 7,6
9 Алкогольные напитки -0,37 12,1 -0,19 12,6
10 Табачные изделия -0,06 8,8 -0,14 12,6
11 Одежда 2 0,41 8,8 -0,20 8,6
12 Обувь 2 0,47 6,3 -0,17 6,0
13 Жилищные услуги, вода, электроэнергия,
газ и другие виды топлива -0,07 2,7 -0,20 3,6
14 Предметы домашнего обихода, бытовая техни-
ка и повседневный уход за домом 0,09 2,8 -0,23 3,1
15 Медикаменты, лечебное оборудование и
аппаратура 3 0,06 6,2 -0,01 6,6
16 Медицинские услуги 3 0,10 10,6 -0,01 11,5
17 Покупка транспортных средств 4 2 0,22 6,1 -0,19 7,4
18 Обслуживание личных транспортных
средств 4 2 -0,41 5,0 -0,13 4,9
19 Услуги транспорта 4 0,78 4,9 -0,21 5,9
20 Связь 0,02 3,5 -0,14 4,3
21 Организация отдыха и культурные меро-
приятия -0,04 4,9 -0,21 5,0
22 Образование -0,10 6,8 -0,26 11,0
23 Гостиницы, кафе и рестораны -0,16 4,9 -0,27 5,3
24 Другие товары и услуги -0,54 5,0 -0,76 4,9
25 Покупка товаров и услуг резидентами за рубе-
жом за вычетом покупок нерезидентами на
территории России -0,58 21,0 -0,72 21,5
* Обозначения: О — номер группы, Б — номер подгруппы, РгЕ1 — собственная ценовая эластичность,
Егг% — стандартная ошибка оценивания в % значения 2017 г.
Источник: расчеты авторов по данным Росстата.
На рис. 5 показано качество моделирования отчетного периода.
В целях экономии места на графиках изображены только две позиции - с наименьшей и наибольшей степенью соответствия расчетных значений фактическим отчетным. Как видно из графиков, по наилучшей в части такого соответствия позиции - мясу - расчетная и фактическая кривые практически совпадают, а по наихудшей - это чистые покупки товаров и услуг за рубежом - расчетная кривая в целом «ловит» динамику фактической. По большей части позиций значения Егг% ближе к оценкам мяса, чем к чистым покупкам за рубежом, что позволяет говорить о высоком качестве моделирования отчетного периода, которое сохранилось, даже несмотря на использование ограничений для некоторых параметров.
Тыс. руб.
30 25 20 15 10 5 0
Мясо
^ 1/"1 Ю (^О
Год
Тыс. руб.
20
15
10
5
0
Покупка товаров и услуг резидентами за рубежом за вычетом покупок нерезидентами на территории России
оооооооооооооо
Ю СО (^О
о о оо о^ оооооооо
о о о о
Год
Рис. 5. Среднедушевое ПДХ в постоянных ценах 2017 г., моделирование отчетного периода (расчет с ограничениями на параметры): -факт; — расчет
В табл. 3 показан пример прогноза на основе системы «ПАДС» для двух сценариев:
- краткосрочного, предполагающего сокращение в 2020 г. ПДХ на душу населения в постоянных ценах на 6% (в соответствии с последним вариантом прогноза ИНП РАН [14]);
- долгосрочного, предполагающего удвоение к 2035 г. среднедушевого ПДХ в постоянных ценах.
Таблица 3
Прогноз среднедушевого ПДХ на основе системы «ПАДС»
Позиция Индекс физического объема, 2019 г. = 1 Структура ПДХ, %
2020 г. 2035 г. 2017 г. 2020 г. 2035 г.
Потребление домашних хозяйств - всего 0,94 2,00 100 100 100
1 Хлебобулочные изделия и крупы 0,96 1,61 3,6 3,7 2,9
2 Мясо 0,95 1,67 6,8 6,9 5,7
3 Рыба и морепродукты 0,94 1,87 1,6 1,6 1,6
4 Молочные изделия, сыр и яйца 0,96 1,62 4,2 4,3 3,4
5 Масла и жиры 0,97 1,42 0,9 0,9 0,7
6 Фрукты и овощи 0,94 1,90 4,2 4,2 4,1
7 Прочие продукты питания 0,95 1,69 2,9 3,0 2,5
8 Безалкогольные напитки 0,89 2,53 2,2 2,1 2,8
9 Алкогольные напитки 0,97 1,49 4,2 4,3 3,2
10 Табачные изделия 0,96 1,61 3,0 3,0 2,4
11 Одежда 0,95 1,82 3,5 3,6 3,3
12 Обувь 0,96 1,61 1,5 1,6 1,3
13 Жилищные услуги, вода, электроэнергия, газ и другие виды
топлива 0,97 1,42 16,7 17,3 12,0
14 Предметы домашнего обихода, бытовая техника и повсе-
дневный уход за домом 0,92 2,33 6,0 5,9 7,1
15 Медикаменты, лечебное оборудование и аппаратура 0,91 2,32 2,0 2,0 2,4
16 Медицинские услуги 0,92 2,25 2,1 2,1 2,4
17 Покупка транспортных средств 0,87 3,23 4,9 4,5 8,0
18 Обслуживание личных транспортных средств 0,93 2,02 4,0 4,0 4,1
19 Услуги транспорта 0,99 1,22 3,3 3,5 2,1
20 Связь 0,90 2,43 3,2 3,0 3,9
21 Организация отдыха и культурные мероприятия 0,91 2,36 5,1 5,0 6,2
22 Образование 0,97 1,38 0,8 0,8 0,5
23 Гостиницы, кафе и рестораны 0,94 1,93 3,1 3,1 3,0
24 Другие товары и услуги 0,90 2,64 7,4 7,1 9,9
25 Покупка товаров и услуг резидентами за рубежом за выче-
том покупок нерезидентами на территории России 0,84 3,31 2,7 2,4 4,5
Источник: расчеты авторов.
Согласно краткосрочному сценарию, в 2020 г. наибольшими темпами сократится ПДХ в части чистых покупок за рубежом (минус 16%) и покупок транспортных средств (минус 13%), наименьшими - в части услуг транспорта (минус 1%; транспортный эффект от локдауна в системе не моделируется) и жилищных услуг (минус 3%).
В случае реализации долгосрочного сценария среднедушевой физический объем ПДХ возрастет к 2035 г. более чем вдвое по следующим позициям: чистые покупки за рубежом, покупки транспортных средств и их обслуживание, безалкогольные напитки, предметы домашнего обихода, бытовая техника и повседневный уход за домом, здравоохранение, связь, организация отдыха и культурных мероприятий, другие товары и услуги. Наименьшие темпы прироста в этом сценарии прогнозируются в потреблении услуг транспорта, жилищных услуг, образовании, а также в потреблении масел и жиров.
Кроме того, в рамках долгосрочного сценария ожидается сокращение доли продовольственных товаров (позиции 1-8 табл. 2) в ПДХ - с 26,4 до 23,7% в 2035 г. Наибольший прирост доли в ПДХ ожидается по покупке транспортных средств, наибольшее сокращение - по жилищным услугам.
Расчеты демонстрируют достаточно высокую инертность структуры потребления населения. Даже в условиях двукратного роста ПДХ в течение 15 лет снижение доли продовольствия в структуре расходов домашних хозяйств, как ожидается, не превысит 3 проц. п. Поэтому для качественного улучшения характеристик уровня жизни населения требуются не только достаточные темпы роста, но и изменение структуры относительных цен на потребительские товары и услуги.
* * *
В рамках разработанной в ИНП РАН системы моделей впервые на основе российских статистических данных была оценена система агрегированных функций потребительского спроса типа «ПАДС», зарекомендовавшая себя во многих странах как эффективный инструмент выявления закономерностей потребительского поведения и построения прогнозов.
Использование данной системы в сочетании с моделью распределения доходов и процедурой коррекции совокупных доходов/расходов с учетом потребительских паттернов децильных доходных групп позволяет решить задачу построения детализированного прогноза потребления домашних хозяйств. Применение такого подхода может существенно повысить обоснованность прогнозов развития экономики России и качество подготовки мер социально-экономической политики в части повышения уровня жизни населения.
Литература / References
1. Широв А.А., Потапенко В.В. Парадокс российского потребления // ЭКО. 2020. №6 (552). С. 8-25. [Shirov A.A., Potapenko V. V. Russian consumption paradox //EKO. 2020. № (6). Р. 8-25.] (In Russ.)
2. Janoska J. Modeling personal consumption and government transfers in a long-run macroeconometric forecasting model //PhD dissertation, University of Maryland, 1996. 278р.
3. Rasche R., Gaffney J., Koo A., Obst N. Functional forms for estimating the Lorenz curve // Econometrica. 1980. № 48(4). Pp. 1061-1062.
4. Devine Р. Forecasting personal consumption expenditures from cross-section and time-series data // PhD dissertation, University of Maryland, 1983. 239р.
5. Chao C. A cross-sectional and time-series analysis of household consumption and a forecast of personal consumption expenditures //PhD dissertation, University of Maryland, 1991. 289 р.
6. Bardazzi R., Barnabani M. A long-run disaggregated cross-section and time-series demand system: an application to Italy //Economic Systems Research. 2001. № 13 (4). Pp. 365-389.
7. Deaton A. Demand analysis // Handbook of econometrics, Vol. 3. Elsevier: New York, 1986. Pp. 1515-1566.
8. Almon C. A perhaps adequate demand system // INFORUM Working Papers. University ofMaryland. 1996, 96 (7).
9. Gorman W. Community preference fields // Econometrica. 1953. № 21(1). Pp. 63-80.
10. Sonnenschein H. Market excess demand functions //Econometrica. 1972. № 40 (3). Pp. 549-563.
11. Almon C. A system of consumption functions and its estimation for Belgium // Southern Economic Journal. 1979. № 46(1). Pp. 85-106.
12. Суворов А.В., Соловьев А.М. Прогнозирование структуры расходов населения на товары и услуги //Проблемы прогнозирования. 2011. № 1. С. 104-114. [SuvorovA.V., SolovievA.M. Forecasting the structure of population expenditures on goods and services // Studies on Russian economic development. 2011. № 1. Р. 104-114. (In Russ.)
13. Deaton A., Muellbauer J. An almost ideal demand system //American Economic Review. 1980. № 70(3). Pp. 312-226.
14. Прогноз индикаторов экономики России: 2020-2023 годы. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://ecfor.ru/publication/kvartalnyj-prognoz-vypusk-47/ [Forecast of Russian economic development: 2020-2023 (IEF RAS): https://ecfor.ru/publication/kvartalnyj-prognoz-vypusk-47/] (InRuss.)
Статья поступила 24.06.2020. Статья принята к публикации 20.07.2020
Для цитирования: Потапенко В.В., Широв А. А. Особенности прогнозирования потребления домашних хозяйств в условиях структурной неоднородности доходов и цен // Проблемы прогнозирования. 2021. № 1. С. 6-18. DOI: 10.47711/08686351-184-6-18
Summary
FORECAST OF RUSSIAN PERSONAL CONSUMPTION EXPENDITURES AS FUNCTION OF INCOME DISTRIBUTION AND RELATIVE PRICES
V.V. POTAPENKO, Cand. Sci. (Econ.), Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia. ORCID: 0000-0002-3825-83IX. Scopus Author ID: 55033049700.
A.A. SHIROV, Doct. Sci. (Econ.), Corresponding Member of Russian Academy of Sciences, Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia. ORCID: 0000-0003-0806-9777. Scopus Author ID: 16234922500.
Abstract: The article considers an approach to modeling and forecasting personal consumption expenditures for Russia. This approach requires modeling income distribution by Lorenz curve and estimation demand system's equations. The estimated system is "Perhaps Adequate Demand System" (PADS). The result of this approach's application is a forecast of personal consumption expenditures in constant prices per capita for goods and services in COICOP classification.
Keywords: personal consumption expenditures, structure of expenditures, income distribution, Lorenz curve, PADS, economic forecasting.
Received 24.06.2020. Accepted 20.07.2020
For citation: V.V. Potapenko, A.A. Shirov. Forecast of Russian Personal Consumption Expenditures as Function of Income Distribution and Relative Prices // Studies on Russian Economic Development. 2021. Vol. 32. № 1. Pp. 1-10. DOI: 10.1134/S1075700721010111
