Показатели розничной торговли как опережающие индикаторы конъюнктуры экономики России Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ В СФЕРЕ УСЛУГ

ПОКАЗАТЕЛИ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ КАК ОПЕРЕЖАЮЩИЕ ИНДИКАТОРЫ КОНЪЮНКТУРЫ ЭКОНОМИКИ РОССИИ

Ю.Л. Александров,

профессор кафедры экономики и планирования Сибирского федерального университета (г. Красноярск),

доктор экономических наук [email protected]

О.С. Демченко,

старший преподаватель кафедры теоретических основ экономики Сибирского федерального университета (г. Красноярск), кандидат экономических наук [email protected]

Развитие мирового финансово-экономического кризиса, начавшегося в 2008 году, продемонстрировало актуальность и необходимость разработки методов прогнозирования макроэкономической конъюнктуры, в том числе учитывающих специфику российской экономики. В статье обосновывается с помощью методов математической статистики и путем сравнения с результатами применения менее формализованных процедур возможность использования показателей розничной торговли в качестве опережающих индикаторов конъюнктуры экономики России.

Ключевые слова: экономические циклы, кризисы, прогнозирование макроэкономической динамики, розничная торговля, опережающие индикаторы.

УДК 338.12 ББК 65.01

Розничная торговля является одной из наиболее динамичных отраслей российской экономики. Для нее характерны более высокие темпы роста, чем для ВВП страны в целом, меньший спад в период финансово-экономического кризиса, начавшегося в 2008 году, и более высокие темпы посткризисного восстановления (рис. 1).

20 и------------------------------------------------

■ Темп прироera индекса фнчшеского объема ВВП России. % к предыдущему году

Рис. 1. Темпы прироста индексов физического объема оборота розничной торговли и ВВП России, % к предыдущему году

Однако замедление макроэкономической динамики отразилось и на розничной торговле: темп ее прироста по итогам 2011 года составил 7,1%, в 2012 году снизился до 6,3%. Наиболее динамично росли продажи одежды, обуви и часов. За 2012 год они увеличились на 5,5%, большая часть этого роста обеспечена укреплением среднего класса населения и активными продажами через Интернет. Бытовая техника и электроника в 334

2012 году также являлись быстрорастущим сегментом, увеличение продаж составило 3,3%. Наибольшее сокращение в 2012 году наблюдалось в сегменте специализированных розничных магазинов, вероятно, за счет расширения и укрепления соответствующих товарных категорий в других каналах продаж.

В структуре валовой добавленной стоимости по видам экономической деятельности оптовая и розничная торговля в

2013 году занимали наибольшую долю среди разделов долю в 18%. Всё это позволяет предполагать, что динамика розничной торговли значимо влияет на циклическое развитие российской экономики. Целью нашего исследования является определение возможности и путей использования показателей розничной торговли в качестве опережающих индикаторов цикличности экономики России.

Проанализируем изменения, имевшие место в структуре розничной торговли в 2000-2013 гг. В январе-апреле 2013 года доля непродовольственных товаров в структуре розничного товарооборота в России была ниже, чем в Сибирском федеральном округе и Красноярском крае (рис. 2). При этом в России в среднем макроструктура торговли с 2000 года практически не изменилась, в то время как в Сибирском федеральном округе произошло небольшое увеличение доли непродовольственных товаров, а в Красноярском крае имел место значительный структурный сдвиг от преобладания продовольственных товаров к преобладанию непродовольственных. Приведенные данные позволяют утверждать, что экономика Красноярского края развивалась успешнее, чем Россия в среднем.

В структуре розничной торговли по форматам в анализируемом периоде произошла смена тенденции. До 2010 года происходило укрупнение торговых форматов, увеличивалась доля магазинов. С 2010 года начался обратный процесс — рост доли павильонов. Очевидно, в условиях замедления роста оборота началась переориентация торговли на более гибкое удовлетворение потребностей покупателей.

© ПСЭ, 2014

ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ В СФЕРЕ УСЛУГ

Красноярскшщ>ай 2000 Красноярска край 2013 СФО 2000 СФО2013 Россия 2000 Россия 2013

0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100

■ Продовольственные товары, % ■ Непродовольственные товары, %

Рис. 2. Доля продовольственных и непродовольственных товаров в обороте розничной торговли России, Сибирского федерального округа (СФО) и Красноярского края в январе-апреле 2013 года и в 2000 году

Рис. 3. Структура торговых площадей по форматам торговли, в %

В анализируемом периоде отмечается повышение организованности розничной торговли. Доля организация в товарообороте розничной торговли постоянно повышается, вытесняя рынки (рис. 4).

Рис.4. Динамика доли торгующих организаций в товарообороте розничной торговли России, Сибирского федерального округа и Красноярского края, % от оборота.

Традиционно одной из причин краткосрочных циклических колебаний экономики считают изменения товарно-материальных запасов. Циклы товарно-материальных запасов или циклы Китчина короткие, около 4 лет. Увеличение объемов инвестиций в основной капитал вызывает превышение товарных запасов над потребностью в них, спрос на инвестиции падает и начинается замедление темпов роста производства. В течение цикла Китчина происходит восстановление равновесия на потребительском и инвестиционном рынках. Отсюда можно ожидать, что товарные запасы розничной торговли могут быть статистически связаны с динамикой ВВП страны.

В 2000-2013 гг. товарные запасы организаций розничной торговли (в днях торговли) демонстрировали значимую лаговую положительную корреляционную связь средней силы с динамикой индекса физического объема ВВП с коэффициентом 0,563 и лагом 2 года. Исходя из полученных данных, можно предположить, что чрезмерное сокращение товарных запасов субъектов розничной торговли говорит об исчерпании факторов роста и приближении спада, а рост товарных запасов показывает достижение низшей точки спада и приближении подъема конъюнктуры. Это позволяет использовать товарные запасы организаций розничной торговли как опережающий индикатор конъюнктуры российской экономики. Наличие двухгодичного лага согласуется с длительностью циклов Китчина.

Опережающий индикатор — это показатель, предсказывающий изменение конъюнктуры, динамики спроса и предложения, объемов продаж и других главных характеристик состояния экономики. Использование опережающих индикаторов

основано на предположении о лаговой взаимосвязи тенденций различных экономических показателей, когда тенденция показателя проявляется раньше, чем происходит изменение экономической конъюнктуры. Опережающие индикаторы могут использоваться для прогнозирования экономической конъюнктуры и комплексной оценки состояния экономики.

Мировой финансово-экономический кризис, начавшийся в 2008 году, отчетливо продемонстрировал важность развития методов прогнозирования макроэкономической динамики. Всего за несколько месяцев из финансового кризиса в США и развитых странахы Европы он перерос в глобальную рецессию, тяжело отразившуюся на реальном секторе экономики. В силу неожиданности кризисных явлений для мировой экономической и политической элиты, первоначальная реакция на них была достаточно хаотичной и направленной на торможение быстрого развертывания кризиса, а не на опережение и преодоление его. Для того чтобы подготовиться к кризисным ситуациям и смягчить их отрицательные последствия, необходимо заранее предвидеть их наступление. Однако ошибочный прогноз кризиса может его спровоцировать, вызвав панику. По этим причинам поиск опережающих индикаторов, позволяющих наиболее адекватно прогнозировать макроэкономическую конъюнктуру, особенно актуален и должен осуществляться с опорой на теории цикла, как можно более обширные статистические данные и исторический опыт.

Для того чтобы использовать показатели розничной торговли для прогнозирования макроэкономической конъюнктуры, необходимо оценить функцию зависимости индекса физического объема ВВП (в %) от запасов розничных торговых организаций (в днях) с лагом в 2 года (табл. 1). Качество модели хорошее, но вариация индекса физического объема ВВП объясняется запасами розничных торговых организаций на 56,3%, то есть данный фактор имеет большое значение, но не полностью объясняет экономическую конъюнктуру.

Таблица 1

Функция зависимости индекса физического объема ВВП (I, в %) от запасов розничных торговых организаций (S, в днях) и характеристики качест-

ва модели

Пери- од Функция Характеристики качества модели

Коэффициент детерминации R2 a S Ml Я » О Н о. о О Я И Уровень значимости уравнения регрессии в целом (по статистике Фишера)/ Уровень значимости коэффициентов уравнения регрессии (по статистике Стьюдента)

2000- 2013 It = 66,557 + + 1,280 St-2 0,563 2,25 6%/6%

Прогноз по данной модели позволяет ожидать в 2014 году значения индекса физического объема ВВП 104,9% (с доверительным интервалом от 102,5% до 107,5%), в 2015 году — 106,2% (с доверительным интервалом от 103,2% до 109,3%). Таким образом, наибольшее замедление динамики физических объемов ВВП России будет иметь место в 2013 году, а затем конъюнктура будет улучшаться (рис. 5).

115.0

110.0

105.0

100.0

95.0

90.0

О fH сч ГО чо 40 |> 00 Оч о fH сч ГО -36- ■if-

о О о о о о о о о о т—1 т—1 1—1 1—1 чо

о о о о о о о о о о о о о о 1—1

сч сч с* сч сч сч сч сч сч сч сч сч сч сч о сч о сч

Рис.5. Динамика индекса физического объема ВВП (в % к предыдущему году) и прогноз на 2014 и 2015 гг.

Для прогнозирования динамики ВВП можно использовать и менее формализованные методы, отличные от математических

335

ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ В СФЕРЕ УСЛУГ

моделей. Авторами разработан алгоритм прогнозирования кризисов в экономике России, основанный на использовании опережающих индикаторов конъюнктуры и идей, успешно применяемых для прогноза катастроф и сильных землетрясений.

Алгоритм прогнозирования может быть кратко описан следующим образом. Даны временные ряды показателей, описывающих макроэкономическую динамику до текущего момента и содержащие потенциальные предвестники кризисных событий. На основе анализа этих рядов необходимо ответить на вопрос, произойдет ли кризис в течение некоторого фиксированного периода в будущем. Если ответ положителен, то этот период называется периодом тревоги. Такой прогноз нацелен не столько на понимание закономерностей поведения экономической системы, сколько на идентификацию предвестников кризисных явлений. Результатом такого прогноза может быть:

1. ложная тревога — в течение объявленного периода тревоги прогнозируемое событие так и не произошло;

2. успешный прогноз — в течение объявленного периода тревоги прогнозируемое событие имело место;

3. пропуск цели — прогнозируемое событие не было предсказано, то есть произошло вне периода тревоги.

Результат прогноза зависит от целого ряда параметров, включая выбор данных и определение прогнозируемого события, что порождает опасность самообмана в результате подгонки их значений. Поэтому результаты применения алгоритма требуют тщательной проверки. Очевидно, что решающей проверкой является только прогноз на перспективу.

Для прогнозирования макроэкономической динамики России будем использовать алгоритм, основанный на анализе динамики следующих макро-показателей:

r — i

1. Показатель 1 =--х100%,

r

где r — ставка рефинансирования (ставка прямого однодневного РЕПО Банка России с ноября 2007 года), в % на конец месяца;

i — ставка MIBOR на срок 1 день, в % на конец месяца.

р - P

2. Показатель 2 = —--0х100%,

Ро

где P1 — биржевая котировка (цена закрытия) нефти марки Brent на конец текущего месяца, долл. США за баррель;

P0 — биржевая котировка (цена закрытия) нефти марки «Brent» на конец предыдущего месяца, долл. США за баррель.

V

3. Показатель 3 = — х100%,

Vo

где V0 — стоимость фиксированного набора товаров, используемого для расчета индекса потребительских цен, в текущем месяце, руб.;

V1 — стоимость фиксированного набора товаров, используемого для расчета индекса потребительских цен, в предыдущем месяце, руб.

Значения Показателя 3 соответствуют значениям индекса потребительских цен, рассчитываемого Росстатом.

Р х V

4. Показатель 4 = —---х100%,

Ро хVo

где Р1 — средние цены на промышленные товары — представители, используемые для расчета индекса цен производителей промышленных товаров, в текущем месяце, руб.

Р0 — средние цены на промышленные товары — представители, используемые для расчета индекса цен производителей промышленных товаров, в предыдущем месяце, руб.

V0 — объем производства промышленных товаров-пред-ставителей, используемых для расчета индекса цен производителей промышленных товаров, в стоимостном выражении в предыдущем месяце, руб.

Значения показателя 4 соответствуют значениям индекса цен производителей промышленных товаров, рассчитываемого Росстатом.

5. Показатель 5 = b из уравнения yt = a + b * t,

где yt — значения индекса промышленного производства, по данным Росстата, за последние 6 месяцев, в %;

t — значения переменной времени за последние шесть месяцев, t = {1, 2, 3, 4, 5, 6};

а и b — оценки параметров линейного тренда методом наименьших квадратов. По смыслу параметр b является среднемесячным приростом индекса промышленного производства за последние 6 месяцев.

Прогнозируемым событием для данной методики считается снижение ВВП в реальном выражении в течение более чем 1 квартала.

Поведение показателей, трактуемое как сигнал возможного ухудшения конъюнктуры, представлено в таблице 2.

Отбор показателей произведен на основе ретроспективного анализа их динамики. Поведение показателей, трактуемое как сигнал возможного кризиса, определено на основе сравнения их изменений в предкризисные периоды в прошлом и выявления повторяющихся особенностей поведения. Экономический смысл сигналов данных показателей заключается в следующем. Сигнал показателя 1 обозначает недостаток ликвидности на денежном рынке, который может привести к удорожанию кредита и, как следствие, падению производства и ВВП. Сигнал показателя 2 обозначает длительное (в течение не менее, чем трех месяцев) снижение биржевых котировок нефти марки Brent и показывает ухудшение положения ведущих российских экспортеров и снижение нефтегазовых доходов бюджета.

Таблица 2

Поведение показателей, трактуемое как сигнал кризиса

Наимено- вание Значение показателя

Показатель 1 составляет менее 20%

Показатель 2 значение отрицательное в течение не менее чем 3-х месяцев

Показатель 3 составляет менее 100% или более 102% в месяц

Показатель 4 составляет менее 100% или более 103% в месяц

Показатель 5 значение отрицательное в течение не менее чем 3-х месяцев

Сигнал показателя 3 предполагает дефляцию на рынке потребительских товаров или высокий уровень инфляции (более 2% в месяц). Показатель 4 сигнализирует о возможном кризисе при снижении цен производителей промышленных товаров (дефляции) или их росте более чем на 3% в месяц. Сигнал показателя 5 предполагает наличие тенденции к спаду объемов промышленного производства в течение не менее чем трех месяцев.

Прогноз производится по данным за два квартала с шагом в 1 квартал, однако используются помесячные статистические данные. При наличии сигналов не менее чем трех показателей, назначается «период тревоги» в течение следующих двух кварталов. При этом, чем больше в анализируемом периоде сигналов каждого из показателей, тем выше вероятность того, что прогнозируемое событие произойдет. Вероятность кризиса считается значимой, если хотя бы два из индикаторов дают свои сигналы более чем в одном месяце анализируемого периода. Однако прогноз не может быть сделан, если в анализируемом

Рис. 6. Схема прогноза по алгоритму на начало 2013 года

336

ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ В СФЕРЕ УСЛУГ

периоде снижение реального ВВП уже имело место, так как динамика показателей отражает текущее ухудшение макроэкономической ситуации.

Прогноз по данному алгоритму на начало 2013 года был неблагоприятным (рис. 6).

Причем признаки возможного кризиса отмечаются уже с конца 2011 года. Данные сигналы алгоритма необходимо признать ложной тревогой, так как прогнозируемое событие (спад ВВП) так и не произошло. Однако данные «ложные» сигналы не являются бесполезными, так как отражают общее замедление экономического роста в России. Данная ситуация от-

ражает необходимость взвешенного подхода к механизмам и инструментам прогнозирования макроэкономической динамики России.

На сегодняшний день динамика показателей алгоритма подтверждает гипотезу о том, что 2013 год был пиком замедления макроэкономической конъюнктуры России, после которого последует ее активизация. Таким образом, показатели розничной торговли могут быть использованы в качестве опережающих индикаторов макроэкономической конъюнктуры России. Циклы Китчина в российской экономике требуют дополнительного исследования.

Литература

1. Бурлачков В. Проблема прогнозируемости экономической системы: теоретические аспекты // Вопр. экономики. — 2010. — №11. — С. 136-142.

2. Кузык Б.Н., Яковец Ю.В. Россия — 2050: стратегия инновационного прорыва. — М.: Экономика, 2005. — С. 32, 120.

3. Миронов В., Канофьев В. Грозящая рецессия и как с ней бороться: эмпирический анализ российских реалий и мирового опыта // Вопр. экономики. — 2014. — №1. — С. 78 — 107.

4. Прогноз и моделирование кризисов и мировой динамики / Отв. ред. А.А. Акаев, А.В. Коротаев, Г.Г. Малинецкий. — М.: Изд-во ЛКИ, 2010. — 352 с.

5. Финансовый кризис в России и мире / Под ред. Е.Т. Гайдара — М.: Проспект, 2009. — 256 с.

6. Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. — М.: Наука, 1999. — 448 с.

7. Официальный сайт Росстат [Электронный ресурс] URL: http://www.gks.ru

ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИЙ РЫНОК: ЛЬГОТНОЕ ЛЕКАРСТВЕННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Б.И. Соколов,

профессор кафедры теории кредита и финансового менеджмента экономического факультета

Санкт-Петербургского государственного университета, доктор экономических наук [email protected]

А.А. Лин,

заведующий кафедрой экономики и управления Санкт-Петербургской государственной химико-фармацевтической академии,

доктор фармацевтических наук, профессор [email protected]

А.С. Орлов,

доцент кафедры экономики и управления Санкт-Петербургской государственной химико-фармацевтической академии,

кандидат фармацевтических наук [email protected]

В статье проанализирована современная система льготного лекарственного обеспечения. Сделан вывод о необходимости ее реформирования на основе введения всеобщего обязательного лекарственного страхования в системе обязательного медицинского страхования, что должно обеспечить доступность эффективной и безопасной медикаментозной помощи населению России.

Ключевые слова: фармацевтический рынок, льготное лекарственное обеспечение, программа обеспечения необходимыми лекарственными средствами (ОНЛС), программа лекарственного обеспечения лечения высокозатратных нозологий (программа 7 нозологий), всеобщее лекарственное страхование, обязательное медицинское страхование.

УДК 615.1/.4 ББК 52.8

Настоящая статья продолжает серию публикаций по социально-экономическим вопросам фармацевтического рынка и посвящена льготному лекарственному обеспечению, которое в современных условиях России является важным направлением государственной политики в сфере здравоохранения [1-8].

Современная система льготного лекарственного обеспечения позиционируется как инструмент обеспечения доступности лекарств для наиболее уязвимых с точки зрения состояния здоровья и финансовых возможностей категорий населения. Конфигурация действующей модели обеспечения льготных категорий населения бесплатными лекарствами начала складываться в связи с принятием Федерального закона от 22.08.2004 №122-ФЗ [9], в котором была предусмотрена система дополнительного лекарственного обеспечения (ДЛО), представленная как более

справедливая государственная поддержка граждан, нуждающихся в социальной защите, в том числе в части лекарственного обеспечения социально уязвимых категорий населения. Отмеченный федеральный закон получил народное название «закон о монетизации льгот» и вызвал массовые протесты и беспорядки в крупнейших городах России, инициаторами которых выступили в первую очередь пенсионеры, недовольные заменой натуральных льгот денежными компенсациями.

За время реализации программа ДЛО претерпела неоднократные изменения, среди которых наиболее значимые произошли в 2008 году, когда образовались две отдельные подпрограммы:

- обеспечение необходимыми лекарственными средствами отдельных категорий граждан (ОНЛС);

337