Влияние общероссийских факторов на региональную инфляцию Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Региональные проблемы

ВЛИЯНИЕ ОБЩЕРОССИИСКИХ ФАКТОРОВ НА РЕГИОНАЛЬНУЮ ИНФЛЯЦИЮ1

Юрий ПЕРЕВЫШИН

Старший научный сотрудник РАНХиГС при Президенте Российской Федерации, канд. экон. наук. E-mail:

perevyshin-yn@ranepa.ru

Дмитрий ЕГОРОВ

Младший научный сотрудник Студенческого центра Института прикладных экономических исследований РАНХиГС при Президенте Российской Федерации. E-mail: egordima93@mail.ru

В статье выполнено разложение региональных темпов инфляции на общую для всех субъектов РФ и специфическую компоненты — как на основе информации о фактических темпах инфляции в регионах, так и с использованием массива макроэкономических переменных. Определена доля вариации (во времени) региональной инфляции, которая объясняется действием общероссийских факторов.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что причинами различий региональных темпов инфляции в российской экономике являются как разная реакция субъектов РФ на общие для всех регионов шоки, так и воздействие специфических (региональных) факторов. Общероссийские факторы объясняют не менее половины вариации региональной инфляции во времени при использовании годовых данных в период 1996—2015 гг. и около 90% — при использовании ежемесячных данных о фактических темпах инфляции в российских регионах в период 2002—2015 гг. Рост объясненной общими факторами вариации региональной инфляции может быть связан с усилением централизации проводимой экономической политики. Это может быть косвенным свидетельством в пользу того, что денежно-кредитная политика Банка России стала оказывать влияние на региональную инфляцию более равномерно в пространственном разрезе, что в целом должно повысить результативность монетарной политики.

Для большей синхронизации инфляционных процессов в субъектах РФ необходимо определить специфические факторы каждого из регионов и по возможности воздействовать на них с помощью мер экономической политики. Необходимо понимать, что среди специфических факторов могут оказаться такие, воздействие на которые с помощью мер государственной политики невозможно (например, географическое положение региона). Поэтому различия в темпах инфляции, обусловленные специфическими факторами, полностью нивелировать едва ли удастся.

Ключевые слова: региональная инфляция, дифференциация инфляции, метод главных компонент, общий фактор.

Введение

Несмотря на единую для всех субъектов РФ монетарную политику, проводимую Банком России, темпы инфляции в российских регионах различаются. Например, в 2005 г. темп годовой инфляции варьировался по субъектам РФ от 7,5 до 21,5% при общероссийском уровне в 10,9%. В 2015 г. значительная разница в

темпах инфляции сохранилась, составив от 10,3 до 17,5% при общероссийском уровне в 12,9%.

Проблема различий в ценовой динамике между регионами, имеющими единую валюту, характерна не только для России, но и для других стран (США2, зоны евро3). В России проблемы региональной дифференциации

1 Исследование выполнено в рамках Государственного задания РАНХиГС (2016 г.). Авторы выражают признательность С.Г. Синел ьникову-Мурылеву и П. В. Трунину за ценные замечания и полезное обсуждение при подготовке статьи.

2 Cecchetti S., Mark N., and Sonora R. Price index convergence among united states cities // International Economic Review. 2002. Vol. 43. No. 4. Рр. 1081-1099.

3 Более подробно см.: Andersson M., Masuch K., and Schiffbauer M. Determinants of inflation and price level differentials across

уровней цен также рассматривались4, а вопросы различия темпов инфляции между субъектами РФ практически не изучены. Вместе с тем понимание причин, приводящих к дифференциации темпов инфляции в российских регионах, может помочь как при моделировании инфляции, так и при разработке мер экономической политики, направленной на снижение темпов инфляции в тех субъектах РФ, где они высоки относительно среднероссийских.

Помимо выявления причин, вследствие которых наблюдается дифференциация инфляции в отдельных регионах, актуальным является вопрос о разделении влияния общих для всех российских субъектов факторов (темп роста денежной массы, значение ставки процента, темп роста ВВП и т.д.) и специфических факторов на темпы региональной инфляции. Этому вопросу посвящена настоящая статья.

Методика выделения общих и специфических факторов региональной инфляции

Проблема разделения вклада общих и специфических факторов в региональную инфляцию рассматривалась для стран зоны евро5, для Чили6. В нашем исследовании использовалась методика, изложенная в работе Бэка и др.7, адаптированная для ситуации российских регионов. Модель формирования региональной инфляции можно представить с помощью уравнения (1):

< = РЬ + 4 (1)

гдетг^ - центрированный и нормированный темп инфляции в /-м регионе в момент времени ? к соответствующему периоду прошлого года; р'- - вектор-строка коэффициентов, характеризующих интенсивность влияния общих для всех российских регионов факторов на темп инфляции в /-м регионе;^-вектор-стол-бец, состоящий из значений общих для всех российских регионов факторов в момент времени Р, - региональная компонента темпа инфляции в /-м регионе. Общий и региональный факторы должны быть ортогональны друг другу, в таком случае ошибка в уравнении (1) не будет связана с регрессорами, что позволит применить метод наименьших квадратов к оцениванию уравнения (1) и даст возможность интерпретировать коэффициент детерминации.

Общие факторы определяются на основе метода главных компонент. При выделении главных компонент можно использовать два подхода. Согласно первому информация об общих факторах содержится в массиве региональных темпов инфляции, поэтому главные компоненты выделяют из темпов региональной инфляции, как в работе Бэка и др.8. В этом случае аналогом переменных (показателей) выступают регионы, а аналогом наблюдений - интервалы времени. При применении второго подхода используется статистика по большому количеству временных рядов общих для всех регионов макроэкономических показателей (темпы роста денежных агрегатов, изменение валютного курса, темп роста ВВП,

the Euro area countries // ECB Working Paper. December 2009. No. 1129; Angeloni I., Ehrmann M. Euro area inflation differentials / / The BE Journal of Macroeconomics. 2007. Vol. 7. No. 1. Pp. 1—36; De Haan J. Inflation differentials in the euro area: a survey // In: The European Central Bank at Ten. Berlin. 2010. Pp. 11-32.

4 Глущенко К. Закон единой цены в российском экономическом пространстве // Прикладная эконометрика. 2010. Т. 17. № 1. С. 3-19.

5 Более подробно см.: Altissimo F., Benigno P., and Rodriguez Palenzuela D. Long-run determinants of inflation differentials in a monetary union // NBER Working Paper. 2005. No. 11473; Beck G., Hubrich K., and Marcellino M. Regional inflation dynamics within and across euro area countries and a comparison with the US // European Central Bank Working Paper Series. 2006. No. 0681.

6 Marques H., Pino G., and Horrillo J. Regional inflation dynamics using space-time models // Empirical Economics. 2014.Vol. 47. No. 3. Pp. 1147-1172.

7 Beck G., Hubrich K., and Marcellino M. Regional inflation dynamics within and across euro area countries and a comparison with the US // European Central Bank Working Paper Series. 2006. No. 0681.

8 Там же.

номинальная ставка процента и т.д.) и главные компоненты вычисляются из этого массива данных. Такая методика использована в работах Альтиссимо и др.9, Маркоса и др.10 и пр.

Затем на основе доли дисперсии нескольких главных компонент в общей дисперсии исследуемых показателей определяется количество факторов, которое целесообразно использовать, и вычисляются значения этих факторов в каждый момент времени. После чего с помощью метода наименьших квадратов для каждого региона оценивается уравнение (1). На основе коэффициента детерминации уравнения (1) делается вывод о вкладе общих факторов в динамику инфляции конкретного субъекта РФ.

В нашем исследовании применялись оба подхода к выделению общих и специфических факторов.

Определение вклада общероссийских факторов в темпы роста общего уровня цен субъектов РФ

При реализации первого подхода к выделению общего фактора инфляции в российских регионах использовалась статистика по цепным ежемесячным региональным темпам инфляции в период с января 2002 по декабрь 2015 гг., доступная на сайте Росстата. На основе полученной информации вычислялись темпы

инфляции по отношению к аналогичному периоду прошлого года. Итоговая выборка охватывает период с декабря 2002 по декабрь 2015 гг. и включает 81 субъект РФ (исключена Чеченская Республика; автономные округа (АО) входят в состав соответствующих краев или областей, за исключением Чукотского, Ямало-Ненецкого и Ханты-Мансийского АО, которые рассматриваются отдельно).

На первом этапе проверялась стационарность временного ряда инфляции для каждого из регионов с помощью теста Дики-Фулле-ра. Для 20 из 81 региона тест отклонил нулевую гипотезу о наличии единичного корня на 10%-ном уровне значимости. Столь малое количество стационарных (согласно тесту Дики-Фул-лера) временных рядов может быть связано с низкой мощностью этого теста. Поэтому временные ряды региональных инфляций были объединены в панель и протестированы на стационарность с помощью панельных тестов Левина-Лина-Чу и Има-Песарана-Шина. Результаты тестов представлены в табл. 1.

Как следует из табл. 1, оба теста отвергают нулевую гипотезу о наличии единичного корня во всех временных рядах региональной инфляции уже на 1%-ном уровне значимости, что позволяет центрировать и нормировать временные ряды региональных темпов инфляции.

Таблица 1

Результаты панельных тестов на единичные корни

Название теста

Левин-Лин-Чу Им-Песаран-Шин

Расчетная Нулевая гипотеза статистика _ . ..... .. Расчетная Probability Нулевая гипотеза статистика Probability

Существует общий процесс ц ^ с единичным корнем 000 Существуют индивидуальные -1428 ' процессы с единичным корнем 0,00

Источник: составлено авторами.

9 Altissimo F., Benigno P., and Rodriguez Palenzuela D. Long-run determinants of inflation differentials in a monetary union // NBER Working Paper. 2005. No. 11473.

10 Marques H., Pino G., and Horrillo J. Regional inflation dynamics using space—time models // Empirical Economics. 2014.Vol. 47. No. 3. Pp. 1147-1172.

После стандартизации данных вычислялась ковариационная матрица региональных темпов инфляции размером 81-81, затем рассчитывались ее собственные значения и соответствующие им собственные векторы.

Согласно полученным собственным значениям, представленным в табл. 2, первая главная компонента содержит в себе информацию о 85%-ной суммарной вариации инфляции в российских регионах, а три первых фактора совместно объясняют более 90% общей дисперсии. Эти результаты говорят о том, что практически вся информация о динамике региональных темпов инфляции содержится в первой главной компоненте, поэтому достаточно использовать только один общероссийский фактор для разложения региональной инфляции на общую и специфическую составляющие.

На основе координат собственного вектора, соответствующего наибольшему собственному значению, вычислены значения первой главной компоненты для каждого периода

времени. После чего оценивалось регрессионное уравнение (1) для каждого региона, входящего в выборку. Полученное в результате оценивания значение коэффициента детерминации №2 показывает, какую долю вариации (во времени) инфляции каждого региона объясняет первая главная компонента, соответствующая общему фактору.

В табл. 3 представлены регионы с наименьшим значением коэффициента детерминации.

Из табл. 3 следует, что наименее подверженные влиянию общероссийского фактора регионы в основном относятся к труднодоступным (Чукотский АО, Камчатский край, Магаданская область, Республика Саха, Сахалинская область), либо к регионам с очень высоким (Ямало-Ненецкий и Ханты-Мансийский АО, Тюменская область) или, наоборот, с очень низким (республики Дагестан, Бурятия, Ингушетия) уровнем дохода.

На рис. 1 представлена гистограмма распределения коэффициентов детерминации регрессионного уравнения (1).

Таблица 2

Оценка главных компонент российских темпов инфляции

Компонента Компонента Компонента Компонента

1 2 3 4

Собственное значение 68,70 2,50 1,80 1,12

Вклад отдельной компоненты в суммарную дисперсию, в % 84,81 3,08 2,23 1,38

Кумулятивный вклад компонент в дисперсию, в % 84,81 87,90 90,12 91,51

Источник: составлено авторами.

Таблица 3

Регионы, в которых общий фактор объясняет наименьшую долю вариации инфляции

Регион Я2 Регион R2

Чукотский АО 0,25 Красноярский край 0,68

Камчатский край 0,41 Республика Дагестан 0,69

Ямало-Менецкий АО 0,41 Республика Бурятия 0,71

Магаданская область 0,44 Сахалинская область 0,72

Ханты-Мансийский АО 0,64 Тюменская область 0,73

Республика Саха 0,65 Республика Ингушетия 0,73

Источник: составлено авторами.

Рис. 1. Гистограмма распределения коэффициентов детерминации: месячные данные региональной инфляции

Значения R2

Источник составлено авторами.

Из рис. 1 следует, что в большинстве регионов не менее 80% вариации инфляции во времени объясняется действием общего фактора, остальная часть вариации приходится на региональные факторы. Этот результат отличается от полученных для стран еврозоны -50%", США - 57%12, Мексики - 16%13.

Столь существенные различия, как правило, связаны с особенностями регионального устройства разных стран - например, такими, как доля выпуска региональных экономик в ВВП страны, различная степень политической

независимости регионов. Вклад большинства российских регионов в национальный ВВП не превышает 1%, степень их децентрализации относительно низка, поэтому в российской экономике доля общих факторов в вариации региональной инфляции выше.

Определение вклада общероссийских факторов в региональные темпы инфляции на основе данных о макроэкономических показателях

При реализации второго подхода к выделению общего фактора предполагается, что динамика региональной инфляции зависит, в том числе, от одинаковых для всех регионов в рассматриваемый момент времени переменных. Статистика по многим временным рядам не предоставляется с ежемесячной частотой, поэтому в этой части исследования используются годовые данные.

В качестве переменных, оказывающих влияние на региональную инфляцию, использовались: средняя за год ставка по однодневным кредитам на межбанковском рынке, уровень безработицы, темп роста цен на нефть марки Brent, темп роста денежного агрегата М2, номинальный эффективный курс рубля, уровень предельных издержек труда, динамика ВВП, дефицит федерального бюджета в процентах к ВВП, дефицит консолидированного бюдже-

Таблица 4

Оценка главных компонент российских макроэкономических показателей

Компонента 1 Компонента 2 Компонента 3 Компонента 4

Собственное значение 4,36 2,50 0,82 0,60

Вклад отдельной компоненты в общую дисперсию, в % 48,5 27,8 9,1 6,7

Кумулятивный вклад компонент в общую дисперсию, в % 48,5 76,3 85,4 92,1

Источник: составлено авторами.

11 Altissimo F., Benigno P., and Rodriguez Palenzuela D. Long-run determinants of inflation differentials in a monetary union // NBER Working Paper. 2005. No. 11473.

12 Beck G., Hubrich K., and Marcellino M. Regional inflation dynamics within and across euro area countries and a comparison with the US // European Central Bank Working Paper Series. 2006. No. 0681.

13 Marques H., Pino G., and Horrillo J. Regional inflation dynamics using space—time models // Empirical Economics. 2014.Vol. 47. No. 3. Pp. 1147-1172.

та в процентах к ВВП. Временной интервал включает 1996-2015 гг. Переменные преобразовывались в разности до тех пор, пока полученные временные ряды не оказывались стационарными. После этого все ряды макроэкономических показателей центрировались и нормировались.

Основные характеристики полученных главных компонент представлены в табл. 4. В столбцах таблицы приведены в порядке убывания собственные значения и вклады компонент в общую дисперсию данных (всех 9 рядов). Так, первый фактор объясняет около 49% суммарной региональной дисперсии, а три первых фактора совместно объясняют более 85% суммарной региональной дисперсии.

Из табл. 4 следует, что дисперсия третьей главной компоненты - меньше единицы и, следовательно, она содержит в себе меньше информации, чем любая из исходных переменных, дисперсия которой после нормирования равна единице. Поэтому было решено использовать два первых общих фактора для оценивания регрессионного уравнения (1).

В уравнениях регрессии региональной инфляции на два общих фактора коэффициенты перед обоими факторами оказались статистически значимыми почти для всех регионов. Значения этих коэффициентов составляют в среднем 0,139 и 0,418 соответственно. Среднее значение коэффициента детерминации -около 53%. Самое низкое из значений №2, равное 33%, наблюдалось в уравнении для Калининградской области.

На рис. 2 представлена гистограмма распределения коэффициентов детерминации регрессионного уравнения региональных ИПЦ на два общих фактора, полученных из макроэкономических переменных.

Из рис. 2 следует, что в большинстве регионов как минимум 50% вариации инфляции во времени объясняется действием общих факторов. Эти факторы, полученные из

Рис. 2. Гистограмма распределения коэффициентов детерминации: годовые данные макроэкономических переменных

25 -

Г-ПГГ—

а ] .—. I—JIИI п^

1лтоотсогмг>гчюЕГ,_ fN гп m ^ to ю -

о" о" о о о" о о" о" о °

Значения R2

Источник составлено авторами.

макроэкономических показателей, можно интерпретировать и как влияние монетарной политики Банка России, и как действие внешних шоков на экономику страны. Остальная часть вариации приходится на региональные факторы. Этот результат близок к тем, что получены для стран еврозоны - 50%14.

Основываясь на полученных результатах оценивания главных компонент, можно заключить, что выбранные общероссийские факторы объясняют примерно 53% (исходя из среднего значения №2 в регрессиях) вариации региональных темпов инфляции во времени в период 1996-2015 гг. Доля объясненной одинаковыми для всех субъектов РФ макроэкономическими показателями вариации региональной инфляции оказалась ниже, чем аналогичный показатель, полученный на основе фактических темпов инфляции в период 20022015 гг. Различия могут быть связаны с тем, что:

1) используемые макроэкономические факторы содержат в себе меньше информации, чем фактические региональные темпы инфляции;

2) в период с 1996 по 2002 гг. уровень децентрализации государственной экономической

14 Altissimo F., Benigno P., and Rodriguez Palenzuela D. Long-run determinants of inflation differentials in a monetary union // NBER Working Paper. 2005. No. 11473.

политики был выше, чем на временном интервале 2002-2015 гг., что соответствует политическим процессам, происходившим в России; 3) на результат повлияла частота используемых данных.

Вторая причина может быть косвенным свидетельством в пользу того, что денежно-кредитная политика Банка России стала оказывать влияние на региональную инфляцию более равномерно в пространственном разрезе, что в целом может повысить эффективность монетарной политики.

Заключение

Проведенный анализ позволяет говорить о том, что причинами различий региональных темпов инфляции в российской экономике являются разная реакция субъектов РФ на общие для всех регионов шоки, а также воздействие специфических (региональных) факторов. При этом общероссийские факторы объ-

ясняют не менее половины вариации региональной инфляции во времени при использовании годовых данных в период 1996-2015 гг. и около 90% - при использовании ежемесячных данных о фактических темпах инфляции в российских регионах в период 20022015 гг.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что для синхронизации инфляционных процессов в субъектах РФ необходимо определить специфические факторы каждого из регионов и по возможности воздействовать на них с помощью мер экономической политики. При этом следует иметь в виду, что среди специфических факторов могут оказаться такие, воздействие на которые с помощью мер государственной политики невозможно (например, географическое положение региона). Поэтому различия в темпах инфляции, обусловленные специфическими факторами, полностью нивелировать едва ли удастся. ■