CC BY
68
Вестник УМО
Образование
Зарова
Елена Викторовна,
Проректор по научной работе и международным связям, зав. кафедрой статистики Самарского государственного экономического университета, Заслуженный деятель РФ, д.э.н., профессор,
zarova@sseu.ru
Мокрый
Дмитрий Александрович,
аспирант кафедры статистики
Самарского государственного экономического
университета
В последнее время экономисты различных стран обращают все большее внимание на циклический характер экономических процессов, в том числе на региональном уровне. В этой связи резко возрастает актуальность совершенствования методов статистической оценки и прогнозирования циклических измерений в экономике, которые приобретают особое значение для адекватной характеристики общественных яв лений и процессов.
Ключевые слова: статистики, экономическая статистика, региональная статистика, региональная экономика, статистическая оценка циклических измерений.
Е
Статистическая оценка и прогнозирование циклических изменений в экономике региона
Особенности экономических циклов в масштабе региона есть следствие взаимодействия внешних импульсов, нарушающих равновесие региональной экономической системы, и ее внутренней структуры, которая либо оказывает резонирующее влияние и усиливает амплитуду циклических колебаний на региональном уровне, либо гасит эти колебания, приводя к относительной устойчивости региональной экономики.
Взаимодействие внешних импульсов и внутренней структуры экономической системы в формировании особенностей ее циклического развития обосновано в классической работе Э. Хансена "Экономические циклы и национальный доход" [1] следующим образом: "...экономический цикл, говорит Тинберген, можно рассматривать как механизм взаимодействия между беспорядочными толчками и экономической системой, обладающей способностью совершать циклические движения, посредством которых она приспосабливается к такого рода толчкам" [2].
Сходное представление выражено Рагнаром Фришем [3]. Внешние импульсы действуют на экономическую систему, вызывая в ней волнообразные движения, подобно тому как внешний толчок в состоянии вызвать качание маятника. Такого рода аналогия была впервые проведена Викселем [4]. При этом продолжительность волнообразного движения определяется внутренней структурой качающейся системы. Колебания системы могут отличаться высокой степенью регулярности даже в тех случаях, когда поведение импульсов, приводящих систему в движение, носит совершенно беспорядочный характер.
Из приведенной выше цитаты можно сделать следующие выводы прикладного характера.
Необходимо учитывать в экономической стратегии и текущей политике Самарской области циклический характер развития мирового хозяйства, который не может не сказываться на российской экономике. Соответственно, через ее макроэкономическое воздействие, а в ряде случаев непосредственно под влиянием мирового хозяйства экономика региона подвергается внешним импульсам, обусловливающим колебательные движения в развитии данного региона относительно тренда;
Внутренняя структура экономики региона как целостной, открытой и самостоятельно развивающейся системы способна продуцировать собственные экономические циклы на микро- и мезо- (региональном) уровнях экономики. Взаимодействие этих циклов, с одной стороны, и "буферное влияние" внутренней структуры региональной экономической системы на внешние колебательные импульсы - с другой, обусловливают специфику проявления глобальных экономических циклов на региональном уровне.
Данное положение — необходимый элемент обоснования предлагаемой методики выявления опережающих индикаторов циклических колебаний экономики Самарской области, требующий эмпирического подтверждения на основе официальных данных статистики.
Сравнение фактической морфологической структуры циклов экономики Самарской области и циклов внешней экономической системы (Российской Федерации в целом) - необходимый этап обоснования отправной точки анализа краткосрочных экономических подъемов и спадов в регионе после начального момента проявления глобального экономического кризиса в экономике России.
Представленные на рис. 1-2 графики позволяют сопоставить кривые краткосрочных циклических изменений физического объема (ИФО) промышленного производства в целом и по отдельным видам экономической деятельности по Самарской области и Российской Федерации за период с января 2008 г. по октябрь 2009 г., включающий в себя временную точку начала глобального финансово-экономического кризиса в РФ (ноябрь 2008 г.).
По результатам сравнительного анализа можно сделать следующие выводы.
1. Циклические кривые ИФО промышленного производства Самарской области по конфигурации весьма близки соответствующим кривым по РФ в целом: совпадают по временным периодам поворотные точки, практически по всем видам деятельности близка амплитуда колебаний.
2. Графики показывают, что нижняя точка цикла в обрабатывающем производстве наступила на месяц раньше, чем в промышленности в целом, в добыче полезных ископаемых, в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды. Данный результат по Самарской области совпадает с результатом по РФ.
Результаты анализа показали, что реактивность обрабатывающего производства на глобальные циклические процессы в России и в регионах быстрее, чем в ресурсных видах деятельности.
Тренд-циклические уровни динамических рядов индекса физического объема промышленного производства:
Тренд-циклические уровни динамических рядов индекса физического объема добычи полезных ископаемых:
Вестник УМО
Образование
3. «Буферные» свойства вида деятельности «Добыча полезных ископаемых» в Самарской области сильнее, чем в России.
4. Отклик производства и распределения электроэнергии, газа и воды на кризис в краткосрочном периоде совпадает по Самарской области и России в целом.
Особенность реакции локального рынка Самарской области на глобальный финансово-экономический кризис состоит в том, что ценовая реакция производителей на дестабилизирующие факторы кризиса в данном регионе наступила быстрее, чем в Российской Федерации в целом (рис 3-5). Кризисная волна изменения цен на продукцию по основным видам промышленного производства и тарифов на грузовые перевозки наступила на 1-2 месяца раньше, чем по Российской Федерации в целом. Главная причина состоит в том, что Самарская область - регион с относительно более развитой рыночной экономической системой, характеризуемой открытостью во внешнее экономическое пространство и меньшей, чем в ряде других регионов, степенью административного воздействия региональных госструктур на рыночные отклики хозяйствующих субъектов на макроэкономические импульсы.
Полученное эмпирическое подтверждение соответствия траектории краткосрочных циклов в экономике Самарской области аналогичным циклам в экономике России и выявленные временные сдвиги в основных поворотных точках этих циклов -подтверждение необходимости включения в анализ опережающих индикаторов экономических циклов региона показателей общероссийского уровня.
По мнению ряда экономистов, низшая точка глобального экономического кризиса пройдена и ближайшая экономическая перспектива - это стадия восстановления с чередованием спадов и подъемов краткосрочного характера. На данном этапе требуют решения взаимоувязанные задачи: построение системы опережающих индикаторов, расчет сводного опережающего индикатора как средневзвешенной величины из исходных рядов.
1Р!МИИЪ Сезонно сглаженные значения индекса цен производителей по ВЭД «Пищевое производство»
1Р!МИ!Ь Сезонно сглаженные значения индекса цен производителей по ВЭД «Производство кокса и нефтепродуктов»:
Сезонно сглаженные значения индекса цен производителей по ВЭД «Химическое производство»
Принимая в целом данные требования для подбора исходных опережающих индикаторов, необходимо иметь в виду, что для регионального уровня их обоснования недостаточно. Должен учитываться тот факт, что экономика региона - это подсистема экономики страны в целом, а следовательно, как было доказано в предыдущем разделе, по ряду параметров имеет место повторение цикличности в регионе (с синхронными поворотными точками при учете запаздывающего лага) вслед за соответствующими параметрами по России в целом. Этот эффект можно обозначить как региональный «импорт» цикличности. И одновременно происходит опережающее проявление микроцикличности по отдельным видам экономической деятельности и кластерам, которое с определенной задержкой во времени дублируется в показателях цикличности на общерегиональном уровне. Данный эффект взаимодействия циклов можно определить как региональный «экспорт» цикличности.
В составе опережающих индикаторов экономических циклов в Самарской области выделены следующие подгруппы показателей макроуровня.
1. Фактические значения индексов краткосрочных экономических циклов в реальном секторе Российской Федерации - 4 показателя ^1, П, !2, В).
2. Оценки конъюнктурных ожиданий - индексы деловой активности по видам экономической деятельности по Российской Федерации - 10 показателей (D1чD10).
3. Фактические значения индексов спроса на промышленную продукцию - коэффициенты изменения объема заказов на продукцию по видам экономической деятельности, связанным с производством и распределением энергоносителей (Z1чZ3).
4. Косвенные оценки циклических колебаний в экономике России во взаимодействии с мировой экономикой - официальные курсы основных валют (доллара - евро) в рублях - по данным Банка России (К1, К2).
В исходной информационной базе, включающей в себя динамические ряды показателей по Самарской области, разрабатываемых Территориальным органом Федеральной службы государственной статистики в ме-
сячной разрезности, также выделены опережающие индикаторы (регионального уровня) по отношению к эталонному индексу краткосрочных циклов. В их числе следующие группы.
5. Фактические значения показателей, представляющих косвенные оценки спроса на продукцию реального сектора экономики Самарской области: коэффициенты изменения оборота организаций и объема отгруженной продукции по видам экономической деятельности, связанным с производством энергоносителей, их передачей и распределением, а также в сельском хозяйстве (реализация молока, зерна и зернобобовых) (S1чS6).
6. Фактические значения показателей занятости в Самарской области по видам деятельности производства летательных аппаратов и автомобильного производства (Ь1, L2).
7. Фактические значения задолженности предприятий и организаций Самарской области - кредиторской задолженности, задолженности поставщикам, бюджетам всех уровней, внебюджетным фондам - как косвенная оценка результатов ожиданий экономическими субъектами снижения (повышения) деловой активности в связи с предстоящим экономическим спадом (подъемом) (W1чW12).
Можно сделать вывод о том, что установленные опережающие индикаторы с различными периодами упреждения указывают на поворотные точки эталонного индикатора краткосрочных циклов. Показателями «наиболее раннего обнаружения» являются: региональные индексы деловой активности и показатели задолженности предприятий и организаций (особенно поставщикам и бюджетам всех уровней).
Ввиду того что разработанные опережающие индикаторы показывают экономические циклы, но каждый по-своему, необходимо сконструировать из нескольких индикаторов один, который благодаря обобщению (усреднению) будет лучше предсказывать циклы, чем каждый в отдельности. Методика разработки сводного опережающего индикатора и прогнозирование на его основе краткосрочной цикличности рецессии и подъема в экономике Самарской области рассматриваются в следующем разделе.
Вестник УМО
Предлагается три варианта методики расчета сводного опережающего индикатора, различающихся степенью чувствительности итогового показателя к предстоящим поворотным точкам и смене стаций в краткосрочных циклах экономики региона.
Методика I. Предусматривается реализация семи последовательных этапов [5].
1. Для всех подобранных опережающих индикаторов X1 (1 - номер ряда) вычисляются симметричные ежемесячные приросты ^ - текущий момент времени):
Симметричные приросты (в отличие от «обычных») обладают тем свойством, что равные по величине, но разнонаправленные изменения, наблюдаемые в два последовательных момента времени, в итоге приводят к исходному уровню показателя X1.
2. Оцениваются средние значения 5(п) и стандартные отклонения Б' полученных приростных рядов (п — число месяцев в базисном периоде):
X
(П)
sWS^-^n)/^-1)
3. Для каждого t рассчитываются «усредненный прирост» qt и среднее и стандартное отклонения ряда q (т -число исходных индикаторов):
Я -
= V2 fat-qcn))/^-1)
4. Шаги 1-2 выполняют для индексов физического объема промышленного производства У1. Результат — среднее у(п) и стандартное отклонение эу прироста ряда.
5. Показатель q корректируется так, чтобы его вола-тильность была равна волатильности приростов индекса промышленного производства:
6. По рекурсивной формуле рассчитываются значения сводного опережающего индикатора Zt (путем «возврата» от приростов к агрегату):
7. Полученный индекс Zt приводит к той же базе, которую имеет индекс промышленного производства. Для этого значения Zt делятся на среднемесячный уровень и умножаются на 100. В итоге получается, что сводный опережающий индекс имеет ту же базу, что и индекс промышленного производства, а симметричные приросты двух этих показателей имеют одинаковую волатильность.
Методика II. Расчет сводного опережающего индикатора по формуле средней геометрической взвешенной из индивидуальных опережающих индексов с учетом установленных лагов (Li) их реакции на смену динамики эталонного индекса экономического цикла:
где — расчетное значение сводного опережающего
индикатора;
X}, Х2, ..., Хп — частные опережающие индексы;
а.^, , ..., ап —весовые коэффициенты;
(Ь1) (Ь2)... (Ьп) — лаги опережения соответствующих частных индексов.
В ряде литературных источников указывается на то, что нет необходимости обоснования специальных весовых коэффициентов для осреднения значений опережающих индексов. Однако при этом имеет место эффект самовзвешивания частных индикаторов и, следовательно, сводный опережающий индикатор в большей степени будет зависеть от частных индексов с большей амплитудой циклических колебаний, что свойственно прежде всего показателям микроуровня.
Для устранения эффекта самовзвешивания целесообразно устанавливать веса, исходя из степени статистической связи между частными индикаторами (с учетом выяв-
Источники информации:
ленного по каждому из них лага опережения) и эталонным индексом цикличности:
где а; — весовой коэффициент;
Гух; — парный коэффициент корреляции между значениями логарифмов эталонного индекса цикличности и логарифмами частных опережающих индикаторов.
Логарифмирование в данном случае производится с целью перехода от степенной формы взаимосвязи между эталонным и частными индексами к линейной форме, что необходимо, исходя из понимания парной корреляционной зависимости.
Методика III. Предлагается определение сводного опережающего индекса как расчетного значения эталонного индекса экономического цикла. Расчетное значение эталонного индекса устанавливается на основе многофакторных регрессионных моделей линейной или степенной формы:
б)
При реализации каждого из представленных методов следует учитывать парные корреляционные зависимости между эталонным индексом экономических циклов и частными опережающими индикаторами, а также в переделах системы частных индикаторов с целью устранения возможного эффекта мультиколлинеарности.
Комплексное использование статистических методов позволило сформировать систему опережающих индикаторов краткосрочных циклов по видам экономической деятельности в Самарской области. В составе опережающих индикаторов краткосрочных экономических циклов в Самарской области установлены индикаторы общероссийского и регионального уровней, исследованы лаги их упреждающего влияния.
В результате исследования установлено, что опережающие индикаторы могут иметь как непосредственную взаимосвязь с показателем, цикличность которого оценивается, так и косвенную: через комплементарные (дополняющие) и субститутные (заменяющие) связи на рынке. Реализация данных методик показала сходные результаты о начале нового этапа циклического подъема в экономике Самарской области в феврале — марте 2010 г.
1. Хансен, Э. Экономические циклы и национальный доход (Электронный ресурс). — Режим доступа: http:// ek-lit.narod.ru/neoksod2.htm
2. Рецензия Ж. Тинбергена на кн.: Berns A.F., Mitchell W.C. Measurine Business Cycles Erasmus. — [б.м.], 1947. - P. 627-630.
3. Frisch R. Nocn Trekk av Konjunkturlaeren. - Oslo, 1947. - P. 72-73.
4. Рагнар Фриш Economic Essays in Honour of Gustav Cassel. - L., 1933. - P. 198.
5. Смирнов С. Система опережающих индикаторов для России // Вопр. экономики. - 2003. - № 2. - С. 41.
References:
1. Alvin Harvey Hansen. Business Cycles and National Income (Electronic resource) - http://ek-lit.narod.ru/ neoksod2.htm
2. Zj. Tinbergen. Review of the book Berns A.F., Mitchell W.C. Measurine Business Cycles Erasmus. -, 1947. - pp. 627-630.
3. Frisch R. Nocn Trekk av Konjunkturlaeren. —
Oslo, 1947. - P. 72-73.
4. Ragnar Frish. Economic Essays in Honour of Gustav Cassel. - L, 1933. - P. 198.
5. Smirnov S. System of leading indicators for Russia //
Voprosy ekonomiki. - 2003. - №2. - p. 41.
