CC BY
33Экономический анализ: Economic Analysis:
теория и практика 11 (2016) 4-19 Theory and Practice
ISSN 2311-8725 (Online) Экономическое развитие
ISSN 2073-039X (Print)
ВЛИЯНИЕ НА УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА РОССИИ ИНВЕСТИЦИЙ В ОСНОВНОЙ КАПИТАЛ, ЧИСЛЕННОСТИ ЗАНЯТОГО В ЭКОНОМИКЕ НАСЕЛЕНИЯ И ДОБЫЧИ УГЛЕВОДОРОДОВ*
Николай Петрович ЛЮБУШИН^, Надежда Эвальдовна БАБИЧЕВА", Антонина Трифоновна КОЗИНОВА0, Ольга Михайловна КУПРЮШИНА"
a доктор экономических наук, профессор кафедры экономического анализа и аудита, Воронежский государственный университет, Воронеж, Российская Федерация lubushinnp@mail.ru
b доктор экономических наук, профессор кафедры международной экономики и внешнеэкономической деятельности,
Воронежский государственный университет, Воронеж, Российская Федерация
sigaeva@mail.ru
c кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем в финансово-кредитной сфере, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация antonina.kozinova@gmail. com
d кандидат экономических наук, доцент кафедры экономического анализа и аудита, Воронежский государственный университет, Воронеж, Российская Федерация olgakupryushina@umc.vsu.ru
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 09.09.2016 Принята в доработанном виде 23.09.2016 Одобрена 11.10.2016
УДК 330.34, 330.43 JEL: С22, С51, Е27, 011
Ключевые слова:
экономическая нестабильность, индекс промышленного производства, модели, эконометрический анализ
Аннотация
Предмет. Эконометрический анализ взаимосвязей макроэкономических показателей, определяющих устойчивое развитие промышленного производства России: индекс промышленного производства, инвестиции в основной капитал, численность занятого в экономике населения, добыча угля, нефти и газа.
Цели. Формирование моделей количественного анализа индекса промышленного производства России с учетом периодов экономической нестабильности. Методология. Применяются корреляционный и регрессионный методы анализа статистических данных с 2003 по 2015 г. Для количественной оценки аномальных изменений индекса промышленного производства России в периоды нестабильности в построенные модели включены фиктивные показатели.
Результаты. Коэффициенты детерминации полученных моделей (0,98) индекса промышленного производства России, включающих в качестве факторов инвестиции в основной капитал, численность занятого в экономике населения и добычу углеводородов, близки к единице, что говорит о сырьевой модели экономики в 2003-2015 гг. Количественный анализ свидетельствует о том, что эластичность объема промышленного производства России очень мала (менее 0,1) по инвестициям в основной капитал, что показывает низкую эффективность инвестиционного процесса; больше по добыче нефти, чем по добыче угля и газа, что говорит о большей зависимости экономики России от добычи нефти; значительно выше по численности населения, занятого в экономике, чем по другим макроэкономическим показателям, что свидетельствует об устаревшей материально-технической базе страны. Выводы. Использование фиктивных показателей в моделях позволило нивелировать влияние периодов экономической нестабильности на качество моделей; дать оценку аномальных изменений индекса промышленного производства России в периоды кризисов, не связанных с макроэкономическими показателями, включенными в функции регрессии; прогнозировать динамику изменения промышленного производства России в зависимости от инвестиций в основной капитал, численности населения, занятого в экономике, и добычи углеводородов.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2016
К числу факторов, определяющих устойчивое развитие1 российской экономики, безусловно, можно отнести огромные запасы ресурсов, в том
* Статья подготовлена при финансовой поддержке РФФИ. Грант № 15-06-06295.
Статья предоставлена Информационным центром Издательского дома «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ» при Воронежском государственном университете.
числе угля, нефти и газа. Доля России в разведанных мировых запасах нефти составляет не менее 10-12%, угля - не менее 10-11%, газа -не менее 25-30%, доказанные запасы нефти превышают 20 млрд т [1]. Огромные ресурсы России - ее преимущество, но наличие больших
1 Генезис понятия «устойчивое развитие экономических систем различных иерархических уровней».
природных богатств может обернуться для страны «ресурсным проклятием», если доходы от продажи ресурсов будут использоваться преимущественно на потребление, без существенных финансовых вложений в индустриальную компоненту экономики [2].
Несмотря на наличие серьезной ресурсной базы ситуация в экономике остается неустойчивой. В качестве важнейшей причины экономической нестабильности в России ведущие ученые страны называют деиндустриализацию экономики, что исследовалось в работах А.Г. Аганбегяна [3], С.Д. Бодрунова [4], С.Ю. Глазьева и Г.Г. Фетисова [5], А.В. Золотова [6], В.В. Ивантера и Н.И. Комкова [7], А.И. Попова [8], В.Т. Рязанова [9]. Показано, что на место отечественной продукции в результате деиндустриализации экономики приходит импорт, который превращается в средство «перекачки» доходов населения и государства зарубежным производителям индустриальных товаров и услуг, что снижает устойчивость национальной экономики в отсутствие баланса с экспортом, особенно в периоды кризисов и острых внешних вызовов.
Как утверждают А.П. Цыпин и Д.Н. Тимофеев [10], динамика добычи углеводородов является сложной, соответствует иностранному спросу и практически не связана с внутренним потреблением.
Очевидно, что колебания экспортных цен энергоресурсов оказывают существенное влияние на макроэкономические показатели России. Тем не менее, как указывает в своей работе В.Т. Рязанов [9], в 2010-2013 гг. даже при достаточно комфортной средней цене на нефть (119 долл. за баррель) темпы роста российской экономики уже замедлились, что подтверждает исчерпанность экспортно-сырьевой модели. Так, А.Г. Аганбегян доказывает необходимость перестройки структуры экспорта, а именно - сократить долю нефти примерно до 20%, а газа - до 5% и увеличить долю готовых товаров с большой добавленной стоимостью [3].
Важнейшим фактором экономического развития являются инвестиции и все, что с ними связано. Об актуальности обновления устаревшей материально-технической базы страны,
необходимости увеличения ежегодных инвестиций более чем в 1,5 раза и соответственно повышения нормы инвестиций в стране с 20 до 30-35% и более показано в статьях А.Г. Аганбегяна [11], С.Ю. Глазьева и Г.Г. Фетисова [5], А.И. Попова [8].
Как указывают А.Г. Аганбегян и В.В. Ивантер [12], А.П. Цыпин и Д.Н. Тимофеев [10], структура инвестиций в стране в настоящее время является неоптимальной.
Одна из причин такого положения в инвестиционном процессе состоит в том, что активно инвестируется и развивается лишь одно, причем наиболее капиталоемкое направление -добыча топливно-энергетических полезных ископаемых, и оно, соответственно, не дает увеличить долю капиталовложений в производство готовой продукции, высокотехнологических и инновационных товаров.
Российский топливно-энергетический комплекс, по имеющимся прогнозам2, требует на будущее гигантских капиталовложений, которые в настоящее время составляют беспрецедентные 6-7% ВВП (в среднем в мире около 1,3%) и только в 2030 г. снизятся до 5% при средних мировых значениях около 1,5%. В указанном прогнозе акцентируется внимание и на том, что национальное хозяйство России имеет один из самых низких в мире показателей производства ВВП с единицы энергии (втрое меньше среднего по миру и к 2040 г. в прогнозируемом варианте этот разрыв не изменится).
В исследовании представлены результаты количественного анализа взаимосвязей динамики промышленного производства России, инвестиций в основной капитал, численности занятого в экономике населения и добычи углеводородов (угля, нефти и газа) с учетом наличия периодов экономической нестабильности. Применяются корреляционный и регрессионный анализ квартальных значений макроэкономических показателей3 с 2003 по 2015 г. Чтобы нивелировать влияние периодов экономической нестабильности (кризисов) на качество регрессионных моделей, используются фиктивные показатели.
В настоящее время отсутствуют универсальные методы прогнозирования экономических показателей в периоды экономических кризисов. Для анализа используются сценарные и экспертные оценки, что показано в многочисленных работах (см., например, работы [13-16]). При этом авторы иногда используют и формальные методы, в том
2 Прогноз развития энергетики мира и России до 2040 года / под ред. А.А. Макарова, Л.М. Григорьева, ТА. Митровой. М.: ИНЭИ РАН; Аналитический центр Правительства РФ, 2013. URL: http://ac.gov.ru/files/pubHcation/a/2194.pdf
3 Краткосрочные экономические показатели Российской Федерации. URL:
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statist ics/publications/catalog/doc_1140080765391
числе эконометрические. В статье С.А. Айвазяна и Б.Е. Бродского [17] представлен краткий исторический обзор мирового опыта эконометрического моделирования больших социально-экономических систем.
В статье М.Ю. Турунцевой [18] приведен обзор основных методов и моделей, используемых для прогнозирования макроэкономических показателей в аналитических центрах России (ЦЭМИ РАН, ИНП РАН, ИЭП им. Е.Т. Гайдара, ЭЭГ, Сбербанка России и др.).
О целесообразности введения в эконометрические зависимости модели фиктивных показателей (dummy indicators), отражающих влияние экономического кризиса говорится в статьях С.А. Айвазяна и Б.Е. Бродского [17], М.Ю. Турунцевой и Е.В. Астафьевой [19].
Фиктивные показатели были включены в модели внутреннего валового продукта России, построенные на основе статистических данных 2003—2014 гг., а также предложенные одним из
4
авторов данного исследования .
Горизонтальный анализ данных, представленных в процентах к соответствующему периоду предыдущего года, позволяет выделить периоды роста и спада макроэкономических показателей. Представление в диаграмме сразу нескольких экономических показателей позволяет:
• качественно оценить их взаимосвязи;
• сравнить их поведение в периоды кризисов;
• сделать предварительные качественные предположения об эластичности одних показателей по другим.
Из динамики изменения индекса промышленного производства и инвестиций в основной капитал следует (рис. 1):
• рост промышленного производства в России в 2003-2008 гг. сопровождался интенсивным ростом инвестиций в основной капитал;
• в периоды сокращения промышленного производства в России (2008-2009 гг. и 2015 г.) наблюдалось еще более сильное сокращение инвестиций в основной капитал;
4 Козинова А. Т. Эконометрический анализ валового внутреннего продукта России и его взаимосвязей с инвестициями в основной капитал, численностью занятого в экономике населения, добычей нефти и газа // Экономический анализ: теория и практика. 2016. № 2. С. 183-196.
• начиная с 2013 г. в России наблюдается только сокращение инвестиций в основной капитал.
Из динамики изменения индекса промышленного производства и численности занятого в экономике населения следует, что эластичность объема промышленного производства в России по численности занятого в экономике населения была значительно больше в 2003-2007 гг., чем в 2011-2014 гг. (рис. 2).
Согласно динамике изменения показателей в периоды сокращения промышленного производства России в 2008-2009 гг. наблюдалось такое же сильное сокращение добычи угля и газа (в 2015 г. наблюдался их рост), добыча нефти не падала. Эластичность объема промышленного производства в России по инвестициям в основной капитал значительно ниже, чем по другим показателям, а по численности занятого в экономике населения и добыче нефти - выше (рис. 3-5).
Матрица коэффициентов линейной парной корреляции, согласно которой в анализируемом периоде времени присутствовала сильная связь индекса промышленного производства России с инвестициями в основной капитал и умеренная с остальными показателями, представлена в табл. 1. Причем связь индекса промышленного производства России с добычей угля и газа можно назвать более существенной, чем с добычей нефти.
С учетом результатов корреляционного анализа (табл. 1) была построена следующая модель:
R2 = 0,87; SE = 2,23; й = 0,96,
где - расчетное значение показателя У\, для которого формируется регрессионная модель;
R2 — коэффициент детерминации, представленный в процентах, приближенно показывает, на сколько процентов предложенная функция регрессии объясняет поведение моделируемого показателя;
SE — стандартная ошибка модели, используется для оценки предельной ошибки прогноза моделируемого показателя;
й — статистика, применяется для оценки автокорреляции остатков модели по критерию Дарбина - Уотсона.
Установлено, что функция регрессии (1) значима в целом и по параметрам с приемлемой надежностью (по критериям Фишера и Стьюдента). Тем не менее модель нежелательно использовать для анализа индекса промышленного производства России, поскольку нарушены предпосылки метода наименьших квадратов, использованного для оценки параметров, причем присутствие существенной автокорреляции остатков модели говорит о наличии неучтенных факторов.
Матрица коэффициентов линейной парной корреляции названных макроэкономических показателей России для периода 2003-2015 гг. за исключением промежутков времени экономической нестабильности, согласно которой в анализируемом периоде времени присутствовала умеренная связь индекса промышленного производства России со всеми макроэкономическими показателями, представлена в табл. 2. Причем связь индекса промышленного производства России с добычей угля и газа в промежутке времени без периодов экономической нестабильности (с третьего квартала 2008 г. по третий квартал 2009 г. и с первого квартала 2015 г. по четвертый квартал 2015 г.) можно назвать менее существенной, чем с добычей нефти.
Анализ данных, представленных в табл. 1, 2, позволяет сделать вывод, что на корреляцию названных макроэкономических показателей оказывают значительное влияние периоды экономической нестабильности.
С учетом результатов корреляционного анализа (табл. 1, 2) была построена регрессионная модель индекса промышленного производства России, включающая те же факторы, что и модель (1), и дополнительную компоненту с фиктивными показателями (dummy indicators):
R2 = 0,98; Se = 1,1; d = 1,88.
Количество фиктивных показателей (f, i = 1,11) подбиралось с учетом имеющихся периодов экономической нестабильности, наличия аномальных уровней индекса промышленного производства России и остатков регрессионных моделей.
Каждый из фиктивных показателей имеет значение единицы только в одном квартале (с третьего квартала 2008 г. по третий квартал 2009 г., четвертый квартал 2010 г., первый квартал 2013 г., с первого квартала 2015 г. по четвертый квартал 2015 г.) и ноль - во всех остальных.
Использование фиктивных показателей позволило нивелировать влияние указанных периодов на качество модели. Модель (2) статистически значима с приемлемой надежностью и пригодна для анализа индекса промышленного производства России (рис. 6).
Коэффициенты при факторах (Ал*, к = 1,5 ) в модели (2) можно рассматривать, как коэффициенты эластичности объема промышленного производства по инвестициям в основной капитал (0,09), численности занятого в экономике населения (0,82), добыче угля (0,11), нефти (0,41) и газа (0,14). Следует отметить то обстоятельство, что используя коэффициенты при факторах в модели (1), мы получили бы завышенные значения коэффициентов эластичности объема промышленного производства по инвестициям в основной капитал (0,23), добыче угля (0,19) и газа (0,21).
Коэффициенты при фиктивных показателях (А, /' = 1,11) в модели (2) можно рассматривать как оценки аномальных изменений индекса промышленного производства России в периоды нестабильности, которые нельзя объяснить изменениями макроэкономических показателей, включенных в функцию регрессии.
Следует отметить, что сокращение промышленного производства в России в 2015 г. оказалось менее значительным, чем в 2008-2009 гг.
Анализ данных, представленных в процентах к предыдущему кварталу, позволяет достаточно наглядно установить наличие сезонных компонент у макроэкономических показателей. Согласно графикам показателей (рис. 7) сезонные колебания имеются и у индекса промышленного производства России, и у инвестиций в основной капитал, причем эластичность промышленного производства по инвестициям в основной капитал мала, так как амплитуда колебаний последних значительно больше.
Для количественной оценки наличия сезонных колебаний у экономических показателей можно использовать коррелограммы. Согласно коррелограммам индекса промышленного
производства, инвестиций в основной капитал, численности занятого в экономике населения и добычи углеводородов (табл. 3), можно предположить наличие у них сезонных компонент.
Для количественной оценки сезонных колебаний удобно использовать фиктивные показатели5, как это предлагается в работе И.И. Елисеевой и С.В. Курышевой [20]. Фиктивные показатели были использованы для оценки сезонных колебаний индекса промышленного производства России в 2002—2011 гг. в ранее написанной статье6.
Модель сезонных колебаний индекса промышленного производства России, построенная на основе статистических данных 2004—2015 гг., принимает следующий вид:
(3)
R2 = 0,81; 8е = 2,89; й = 1,67.
Модель (3) значима в целом и по параметрам с приемлемой надежностью, но непригодна для анализа индекса промышленного производства России в периоды экономической нестабильности
из-за наличия аномальных остатков е = У2-У2.
Согласно матрице коэффициентов парной корреляции (табл. 4) в анализируемом периоде (с 2004 по 2015 г.) связь сезонных колебаний промышленного производства России:
• с колебаниями численности занятого в экономике населения была слабой;
• с колебаниями инвестиций в основной капитал и добычи угля была сильной;
• с сезонными колебаниями добычи нефти и газа была умеренной.
С учетом результатов корреляционного анализа была построена следующая модель:
R2 = 0,93; 8Е = 1,86; й = 2,07.
5 S = c1F1 + C2F2 + c3F3 + сар4, ск&Я (к = 1,4 ) - фиктивные показатели, их значения равны единице
в кварталах с номером к и нулю - в остальных.
6 Козинова А. Т., Артамонова Т.А. Анализ взаимосвязей индекса промышленного производства, инвестиций
в основной капитал и внешнеторгового оборота в России по статистической информации // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 30. С. 10-20.
Функция регрессии (4) значима в целом и по параметрам с приемлемой надежностью, но непригодна для анализа индекса промышленного производства России в периоды экономической нестабильности. Согласно графику показателя (рис. 7) можно увидеть его аномальные изменения в нескольких кварталах (четвертый квартал 2008 г., первый квартал 2013 г., первый квартал 2014 г., первый квартал 2015 г.). Именно в этих кварталах
аномальные значения остатков модели е = У2-У2.
Использование фиктивных показателей (/, г = 1,4 ), имеющих значение единицы только в одном квартале (четвертый квартал 2008 г., первый квартал 2013 г., первый квартал 2014 г., первый квартал 2015 г.) и ноль - во всех остальных, позволило нивелировать влияние данных периодов на качество модели:
R2 = 0,98; SE = 1,01; й = 2,06.
Модель (5) статистически значима с приемлемой надежностью и применима для анализа индекса промышленного производства России (рис. 8). Коэффициенты в модели (5) можно рассматривать как (квартальные) эластичности объема промышленного производства России - по инвестициям в основной капитал (0,07), численности занятого в экономике населения (0,47), добыче угля (0,22), нефти (0,64) и газа (0,1).
Используя модель (4), мы получили бы завышенное значение эластичности объема промышленного производства по численности занятого в экономике населения (0,82). Коэффициенты при фиктивных показателях (/¿, г = 1,4 ) в модели (5) можно рассматривать как оценки аномальных изменений индекса промышленного производства России в периоды нестабильности, которые нельзя объяснить изменениями экономических показателей, включенных в модель.
Согласно моделям (2) и (5) можно сделать вывод о низкой эффективности инвестиционного процесса в России. В качестве предполагаемых причин можно назвать недостаточный объем инвестиций; процесс их распределения (менее 40% от общего объема инвестиций ежегодно приходилось на первое полугодие и 35-40% — на четвертый квартал) в течение года (табл. 5) и по видам экономической деятельности (табл. 6).
Сравнивая доли7 (в процентах к общему объему) инвестиций в основной капитал (табл. 6) и валовой добавочной стоимости (табл. 7), можно сделать вывод (без количественной оценки) о том, по каким видам экономической деятельности эффективность инвестиций в основной капитал была выше.
Очевидно, что не была реализована возможность более эффективных вложений инвестиций в основной капитал обрабатывающих производств. Эффект от инвестиций в 2005-2015 гг. (доля
валовой добавочной стоимости) в обрабатывающие производства России был значительно больше, чем в добычу полезных ископаемых.
Таким образом, использование фиктивных показателей позволило построить модели с приемлемым качеством, то есть разработанные модели позволяют адекватно прогнозировать динамику изменения промышленного производства России в зависимости от инвестиций в основной капитал, численности в экономике населения и добычи углеводородов.
7 Статистическое обозрение. URL: http://www. gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statist ics/publications/catalog/doc_1140076462969
Таблица 1
Взаимосвязь показателей к соответствующему кварталу предыдущего года с 2003 по 2015 г., %
Table 1
Correlation of indicators to the corresponding quarter of the previous year from 2003 to 2015, percentage
Коэффициенты линейной парной корреляции Индекс промышленного производства Y1 Инвестиции в основной капитал Хи Численность занятого в экономике населения Х12 Добыча угля Ха Добыча нефти Х14
Xii 0,805 - - — —
Х12 0,592 0,653 - — —
Х13 0,608 0,382 0,31 - —
Х14 0,484 0,32 -0,024 0,191 —
Добыча газа Х15 0,651 0,386 0,314 0,515 0,213
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Таблица 2
Взаимосвязь показателей к соответствующему кварталу предыдущего года с 2003 по 2015 г. за исключением периодов с третьего квартала 2008 по третий квартал 2009 г. и с первого квартала 2015 г. по четвертый квартал 2015 г., %
Table 2
Correlation of indicators to the corresponding quarter of the previous year from 2003 to 2015 except for the periods from Q3 2008 to Q3 2009 and from Q1 2015 through Q4 2015, percentage
Коэффициенты линейной парной корреляции Индекс промышленного производства Y1 Инвестиции в основной капитал Х11 Численность занятого в экономике населения Х12 Добыча угля Х13 Добыча нефти Х14
Хи 0,601 - - — —
Х12 0,278 0,581 - — —
Х13 0,328 0,035 -0,171 — —
Х14 0,66 0,251 -0,158 0,155 —
Добыча газа Х15 0,379 -0,072 -0,2 0,24 0,175
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Таблица 3
Структура временных рядов показателей с 2004 по 2015 г. (к предыдущему кварталу), % Table 3
Structure of time series indicators from 2004 to 2015 (as compared to the previous quarter), percentage
Коэффициенты автокорреляции Гк Индекс промышленного производства Y2 Инвестиции в основной капитал X21 Численность занятого в экономике населения X22 Добыча угля X23 Добыча нефти X24 Добыча газа X25
r1 -0,26 -0,59 -0,02 -0,06 -0,12 -0,08
r2 -0,2 0,23 -0,82 -0,77 -0,62 -0,74
r3 -0,39 -0,61 -0,01 -0,04 -0,05 -0,12
r4 0,85 0,99 0,86 0,82 0,75 0,88
r5 -0,31 -0,59 0 -0,12 0,02 -0,1
r6 -0,2 0,23 -0,82 -0,69 -0,74 -0,73
r7 -0,36 -0,62 -0,08 0,01 0,04 -0,06
r8 0,82 0,98 0,8 0,83 0,67 0,87
r9 -0,32 -0,59 -0,01 -0,15 0,03 -0,1
ГЮ -0,22 0,23 -0,8 -0,69 -0,67 -0,72
ГЦ -0,33 -0,63 -0,03 0,03 -0,05 -0,05
r12 0,82 0,98 0,77 0,82 0,78 0,88
Таблица 4
Взаимосвязь показателей с 2004 по 2015 г. (к предыдущему кварталу), %
Table 4
Correlation of indicators from 2004 to 2015 (as compared to the previous quarter), percentage
Коэффициенты линейной парной корреляции Индекс промышленного производства У2 Инвестиции в основной капитал X21 Численность занятого в экономике населения X22 Добыча угля Хгз Добыча нефти X24
Х21 0,84 - - - -
Х22 0,202 0,448 - - -
Х23 0,731 0,389 -0,313 - -
Х24 0,591 0,648 0,587 0,166
Добыча газа Х25 0,405 0,102 -0,662 0,695 -0,267
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Таблица 5
Распределение объемов инвестиций в основной капитал в России, %
Table 5
Distribution of capital investment in Russia, percentage
Год I квартал II квартал III квартал IV квартал
2004 15,4 21,9 27,3 35,4
2005 15 21,5 27,5 36
2006 13,9 21,5 27,2 37,4
2007 13,4 21,1 26 39,6
2008 15 22,7 27 35,4
2009 15,3 21,6 25,8 37,2
2010 13,6 21,4 25,8 39,2
2011 12,9 20,9 25,9 40,4
2012 13,7 21,7 25,6 38,9
2013 14,2 21,7 25,3 38,8
2014 13,8 21,7 25,5 39
2015 13,5 20,8 24,5 41,3
Источник: авторская разработка по данным Росстата Source: Authoring, based on the Federal State Statistic Service data
Таблица 6
Распределение инвестиций в основной капитал по видам экономической деятельности в 2005-2015 гг., %
Table 6
Distribution of capital investment by type of economic activity in 2005-2015, percentage
Вид экономической деятельности 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Добыча полезных 15,2 17,3 17,3 16,6 16,8 17 17,2 18,3 18,9 19,8 24
ископаемых
Обрабатывающие 17,6 16,4 15,7 16,5 15,3 15,4 14,8 15,4 17,1 17,4 18,1
производства
Источник: авторская разработка по данным Росстата Source: Authoring, based on the Federal State Statistic Service data
Таблица 7
Распределение валовой добавочной стоимости по видам экономической деятельности в 2005-2015 гг., % Table 7
Distribution of gross value added by type of economic activity in 2005-2015, percentage
Вид экономической деятельности 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Добыча полезных 9,3 9,1 9 8,1 8 8,9 9,1 9,3 8,9 7,9 8,8
ископаемых
Обрабатывающие 15,4 16,6 16,3 15,3 13,1 14,1 13,6 12,9 13,0 11,9 12,7
производства
Источник: авторская разработка по данным Росстата Source: Authoring, based on the Federal State Statistic Service data
Рисунок 1
Индекс промышленного производства России и инвестиции в основной капитал в 2003-2015 гг. (к предыдущему году, данные первых кварталов), %
Figure 1
Russia's industrial production index and capital investment in 2003-2015 (as compared to the previous year, first quarters data), percentage
/\
^ч /ч. \ * V 1 Ä /\ / \
—-V. /Л^-О^,_—
—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1— -1-1-1-1-1-1-1-1-1-r^l
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Индекс промышленного производства — — — Инвестиции в основной капитал Источник: авторская разработка Source: Authoring
Рисунок 2
Индекс промышленного производства России и численность занятого в экономике населения в 2003-2015 гг. (к предыдущему году, данные первых кварталов), %
Figure 2
Russia's industrial production index and the number of employed people in the economy in 2003-2015 (as compared to the previous year, first quarters data), percentage
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Рисунок 3
Индекс промышленного производства России и добыча угля в 2003-2015 гг. (к предыдущему году, данные первых кварталов), %
Figure 3
Russia's industrial production index and coal production in 2003-2015 (as compared to the previous year, first quarters data), percentage
130 120 110 100 90 80 70
\ Л
р*---—о
N' V / V V J
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Индекс промышленного производства — — — Добыча угля Источник: авторская разработка Source: Authoring
Рисунок 4
Индекс промышленного производства России и добыча газа в 2003-2015 гг. (к предыдущему году, данные первых кварталов), %
Figure 4
Russia's industrial production index and gas production in 2003-2015 (as compared to the previous year, first quarters data), percentage
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Рисунок 5
Индекс промышленного производства России и добыча нефти в 2003-2015 гг. (к предыдущему году, данные первых кварталов), %
Figure 5
Russia's industrial production index and oil production in 2003-2015 (as compared to the previous year, first quarters data), percentage
Рисунок 6
Индекс промышленного производства России по модели (2) с 2003 по 2015 г. (к предыдущему году, данные первых кварталов), %
Figure 6
Russia's industrial production index by model (2) from 2003 to 2015 (as compared to the previous year, first quarters data), percentage
110 105 100 95 90 85 80
■ Ф "Ч 1 V
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
■ Индекс промышленного производства России
Индекс промышленного производства России, модель (2 ) Источник: авторская разработка Source: Authoring
Рисунок 7
Индекс промышленного производства России и инвестиции в основной капитал с 2004 по 2015 г. (к предыдущему году, данные первых кварталов), %
Figure 7
Russia's industrial production index and capital investment for 2004-2015 (as compared to the previous year, first quarters data), percentage
180 155 130 105 80
55
30
Л Л * Л 'l « 1* Л 'l г М 1 1х 1\ , |\ Л \ 11 1, ¡\ 'if' Г. Л/» i!i» .«' • 1.: 1 i1' i -*-. I i i1 i
1 \!:
>TiMr4nrvv
\! * Ii 1' 1 1 1* , 1 1 1 4 li i» !i I' 4 L1 1» Ii Ii 1' i и \ i 11 i и • i ii
* 1 v ' ' v V V V 1 1 1 1 1 1 1 и • i V V i i
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Индекс промышленного производства России
----Инвестиции в основной капитал в России
Рисунок 8
Индекс промышленного производства России по модели (5) с 2004 по 2015 г. (к предыдущему году, данные первых кварталов), %
Figure 8
Russia's industrial production index by model (5) from 2004 to 2015 (as compared to the previous year, first quarters data), percentage
A
80 H-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
• • • • • Индекс промышленного производства России
Индекс промышленного производства России, модель (5)
Источник: авторская разработка
Source: Authoring
Список литературы
1. Ивантер В.В., Узяков М.Н., Ксенофонтов М.Ю. и др. Новая экономическая политика - политика экономического роста // Проблемы прогнозирования. 2013. № 6. С. 3-16.
2. Бодрунов С.Д. Ресурсные преимущества России как основа высокотехнологического экономического роста // Экономическое возрождение России. 2014. № 4. С. 24-31.
3. Аганбегян А.Г. Новая модель экономического роста России // Управленческое консультирование. 2016. № 1. С. 31-46.
4. Бодрунов С.Д. России необходима новая индустриализация // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. 2016. № 1. С. 5-11.
5. Глазьев С.Ю., Фетисов Г.Г. О стратегии устойчивого развития экономики России // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2013. № 1. С. 23-35.
6. Золотов А.В. О ценном опыте экономического развития // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2014. № 2(1). С. 262-263.
7. Ивантер В.В., Комков Н.И. Состояние и перспективы развития инновационной сферы России в рамках программы президиума РАН «Анализ и прогноз долгосрочных тенденций научного и технологического развития: Россия и мир» // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2016. Т. 7. № 1. С. 76-82.
8. Попов А.И. Неоиндустриализация российской экономики как условие устойчивого развития // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2014. № 3. С. 7-12.
9. Рязанов В.Т. Неоиндустриализация России и возможности преодоления экономической стагнации // Экономическое возрождение России. 2015. № 4. С. 54-59.
10. Цыпин А.П., Тимофеев Д.Н. Изучение развития промышленности России в 1930-2011 годах с использованием статистических методов // Экономическое возрождение России. 2014. № 1. С. 54-59.
11. Аганбегян А.Г. Нужна ли России смена парадигмы социально-экономического развития? // Экономическая политика. 2012. № 6. С. 54-66.
12. Аганбегян А.Г., Ивантер В.В. Текущая экономическая ситуация в России: траектория развития и экономическая политика // Деньги и кредит. 2014. № 11. С. 3-10.
13. Ускова Т.В. О роли инвестиций в обеспечении устойчивого экономического роста // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2013. № 6. С. 45-59.
14. Гайдар Е.Т. Кризис и Россия // Экономическая политика. 2009. № 6. С. 6-19.
15. Ясин Е.Г., Акиндинова Н.В., Якобсон Л.И., Яковлев А.А. Состоится ли новая модель экономического роста в России? // Вопросы экономики. 2013. № 5. С. 4-39.
16. Абрамова Е.А., Апокин А.Ю., Белоусов Д.Р. и др. Будущее России: макроэкономические сценарии в глобальном контексте // Форсайт. 2013. Т. 7. № 23. С. 6-25.
17. Айвазян С.А., Бродский Б.Е. Макроэкономическое моделирование: подходы, проблемы, пример экономической модели российской экономики // Прикладная эконометрика. 2006. № 2. С. 85-111.
18. Турунцева М.Ю. Прогнозирование в России: обзор основных моделей // Экономическая политика. 2011. № 1. С. 193-202.
19. Турунцева М.Ю., Астафьева Е.В. Прогнозирование в периоды экономической нестабильности: существуют ли простые способы улучшения качества прогнозов // Научный вестник ИЭП им. Гайдара. 2015. № 4. URL: http://www.iep.ru/files/Nauchniy_vestnik.ru/4-2015/40-46.pdf.
20. Елисеева И.И., Курышева С.В. Фиктивные переменные в анализе данных // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология: 4М). 2010. Т. 30. С. 43-63.
ISSN 2311-8725 (Online) Economic Advancement
ISSN 2073-039X (Print)
THE IMPACT OF CAPITAL INVESTMENT, NUMBER OF PEOPLE EMPLOYED IN THE ECONOMY AND HYDROCARBON EXTRACTION ON SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF INDUSTRIAL PRODUCTION IN RUSSIA
Nikolai P. LYUBUSHINa% Nadezhda E. BABICHEVAb, Antonina T. KOZINOVAc, Ol'ga M. KUPRYUSHINAd
a Voronezh State University, Voronezh, Russian Federation lubushinnp@mail.ru
b Voronezh State University, Voronezh, Russian Federation sigaeva@mail.ru
c National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation antonina.kozinova@gmail. com
d Voronezh State University, Voronezh, Russian Federation olgakupryushina@umc.vsu.ru
• Corresponding author
Abstract
Subject The article addresses econometric analysis of relationship of macroeconomic indicators defining the sustainable development of industrial production in Russia, i.e. industrial production index, capital investment, number of people employed in the economy, coal mining, oil and gas production.
Objectives The purpose of the work is to create models of analytical quantification of industrial production index of Russia, taking into account periods of economic turbulence. Methods We apply correlation and regression methods to analyze statistical data from 2003 through 2015. Dummy indicators are included in the models for quantification of abnormal changes in Russia's industrial production index during periods of economic instability.
Results The quantitative analysis suggests that the elasticity of industrial output is very small (less than 0.1) for capital investment, testifying to low efficiency of investment process; it is higher for oil production as compared with coal and gas, and is indicative of greater dependence of the Russian economy on oil; and it is significantly higher for the number of people employed in the economy as compared with other macroeconomic indicators, and this implies that the physical infrastructure of the country is obsolete.
Conclusions and Relevance The use of dummy indicators in the models enabled to neutralize the impact of periods of economic volatility on the model quality; to evaluate abnormal changes in Keywords: economic volatility, industrial production index of Russia during crises that are not related to macroeconomic indicators industrial production index, included in the regression function; to predict changes in the industrial production of Russia
econometric analysis, model depending on capital investment, number of people employed and production of hydrocarbons.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2016
Acknowledgments
The article was supported by the Russian Foundation for Basic Research, grant No. 15-06-06295.
The article was provided by the Publishing house FINANCE and CREDIT's Information center at the Voronezh State University.
References
Article history:
Received 9 September 2016 Received in revised form 23 September 2016 Accepted 11 October 2016
JEL classification: C22, C51, E27, O11
1. Ivanter V.V., Uzyakov M.N., Ksenofontov M.Yu. et al. [The new economic policy as a policy of economic growth]. Problemyprognozirovaniya = Problems of Forecasting, 2013, no. 6, pp. 3-16. (In Russ.)
2. Bodrunov S.D. [Russia's resource advantages as a basis for high-tech economic growth]. Ekonomicheskoe vozrozhdenie Rossii = Economic Revival of Russia, 2014, no. 4, pp. 24-31. (In Russ.)
3. Aganbegyan A.G. [A new model of economic growth of Russia]. Upravlencheskoe konsul'tirovanie = Administrative Consulting, 2016, no. 1, pp. 31-46. (In Russ.)
4. Bodrunov S.D. [Russia needs new industrialization]. Ekonomika Severo-Zapada: problemy i perspektivy razvitiya = Economy of Northwest: Problems and Prospects, 2016, no. 1, pp. 5-11. (In Russ.)
5. Glaz'ev S.Yu., Fetisov G.G. [On sustainable development strategy of Russia's economy]. Ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz = Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 2013, no. 1, pp. 23-35. (In Russ.)
6. Zolotov A.V. [On valuable experience in economic development]. VestnikNizhegorodskogo universiteta im. N.I. Lobachevskogo = Vestnik of Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, 2014, no. 2(1), pp. 262-263. (In Russ.)
7. Ivanter V.V., Komkov N.I. [Status and prospects for Russian innovation sector development within the framework of Program of the Presidium of the RAS Analysis and Forecast of Long-term Scientific and Technological Development Trends: Russia and the World]. MIR (Modernizatsiya. Innovatsii. Razvitie), 2016, vol. 7, no. 1, pp. 76-82. (In Russ.)
8. Popov A.I. [Neoindustrialization of the Russian economy as a condition for sustainable development].
Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta = Bulletin of Saint-Petersburg State University of Economics, 2014, no. 3, pp. 7-12. (In Russ.)
9. Ryazanov V.T. [Neoindustrialization of Russia and the opportunities to overcome the economic stagnation].
Ekonomicheskoe vozrozhdenie Rossii = Economic Revival of Russia, 2015, no. 4, pp. 54-59. (In Russ.)
10. Tsypin A.P., Timofeev D.N. [Studying the development of the Russian industry in 1930-2011 using the statistical methods]. Ekonomicheskoe vozrozhdenie Rossii = Economic Revival of Russia, 2014, no. 1, pp. 54-59. (In Russ.)
11. Aganbegyan A.G. [Does Russia need a paradigm shift of social and economic development?]. Ekonomicheskayapolitika = Economic Policy, 2012, no. 6, pp. 54-66. (In Russ.)
12. Aganbegyan A.G., Ivanter V.V. [Current economic situation in Russia: A path of development and economic policy]. Den'gi i kredit = Money and Credit, 2014, no. 11, pp. 3-10. (In Russ.)
13. Uskova T.V. [On the role of investment in steady economic growth]. Ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz = Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 2013, no. 6, pp. 45-59. (In Russ.)
14. Gaidar E.T. [Crisis and Russia]. Ekonomicheskaya politika = Economic Policy, 2009, no. 6, pp. 6-19. (In Russ.)
15. Yasin E.G., Akindinova N.V., Yakobson L.I., Yakovlev A.A. [Will there be a new model of economic growth in Russia?]. Voprosy Ekonomiki, 2013, no. 5, pp. 4-39. (In Russ.)
16. Abramova E.A., Apokin A.Yu., Belousov D.R. et al. [The future of Russia: Macroeconomic scenarios in the global context]. Forsait = Foresight-Russia, 2013, vol. 7, no. 23, pp. 6-25. (In Russ.)
17. Aivazyan S.A., Brodskii B.E. [Macroeconomic modeling: Approaches, problems, a sample of econometric model of the Russian economy]. Prikladnaya ekonometrika = Applied Econometrics, 2006, no. 2, pp. 85-111. (In Russ.)
18. Turuntseva M.Yu. [Forecasting in Russia: A review of key models]. Ekonomicheskaya politika = Economic Policy, 2011, no. 1, pp. 193-202. (In Russ.)
19. Turuntseva M.Yu., Astafeva E.V. [Forecasting under economic uncertainty: Are there simple ways to improve the quality of forecast]. Nauchnyi vestnik IEP im. Gaidara, 2015, no. 4. (In Russ.) Available at: http://www.iep.ru/files/Nauchniy_vestnik.ru/4-2015/40-46.pdf.
20. Eliseeva I.I., Kurysheva S.V. [Dummy variables in data analysis]. Sotsiologiya: metodologiya, metody, matematicheskoe modelirovanie (Sotsiologiya: 4M) = Sociology: Methodology, Methods, Mathematical Modeling (Sociology: 4M), 2010, vol. 30, pp. 43-63. (In Russ.)
