Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,074

ДИНАМИКА МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ: СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Покровский А.М. 1 Титов В.А. 2 Шуметов В.Г. 3
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
2 Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова
3 Орловский государственный аграрный университет
Выполнен анализ динамики макроэкономических показателей (валовой добавленной стоимости и инвестиций в основной капитал) в период 2005–2013/2014 гг. в РФ и ее основных подсистемах – федеральных округах, гг. Москве и Санкт-Петербурге. Показано, что динамика валового регионального продукта в 2005–2008 гг. в текущих ценах может быть аппроксимирована моделями экспоненциального роста, а после 2009 г. – моделями линейного роста, получены МНК-оценки их параметров. В целях исключения влияния инфляционных процессов, наряду с объемными показателями в действующих (текущих) ценах, предложено рассматривать доли валовой добавленной стоимости и инвестиций в основной капитал в общем объеме ВРП и капиталовложений. Введен показатель эффективности капиталовложений на территориальном уровне – соотношение долей валовой добавленной стоимости и инвестиций в основной капитал экономической подсистемы в общем объеме ВРП и капиталовложений.
валовая добавленная стоимость
валовой региональный продукт
инвестиции в основной капитал
Российская Федерация
экономическая подсистема
динамика макроэкономических показателей
годограф
территориальный показатель эффективности капиталовложений
1. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. – 608 с.
2. Валентей С.Д. Проблемы формирования национальной инновационной системы России // Инновационный путь развития для Новой России. – М.: Наука, 2005. – С. 14–15.
3. Гранберг А.Г., Зайцева Ю.С. Темпы роста в национальном экономическом пространстве // Вопросы экономики. – 2002. – № 9. – С. 7–8.
4. Гусарова О.М., Кузьменкова В.Д. Моделирование и анализ тенденций развития региональной экономики // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 3–2. – С. 354–359.
5. Добындо М.Н., Доничев О.А., Страхов Е.Ю. Определяющие факторы инновационной трансформации социально-экономических систем в современных условиях // Экономический анализ: теория и практика. – 2009. – № 19.
6. Кочкурова Е.В. Структурные изменения в экономике современной России: политико-экономические аспекты: автореф. дис. ... канд. экон. наук. – М., 2012. – 24 с.
7. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2015: Стат. сб. / Росстат. – М., 2015. – 1266 с.
8. Титов В.А. Количественная оценка структурных преобразований в инновационных системах // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2014. – № 12. – С. 137–138.
9. Титов В.А. Структурные преобразования в инновационных системах: методология исследования: монография. – М.: Изд-во «Реалтекс», 2010. – 266 с.
10. Шуметов В.Г., Яковлев А.С. Оценка эффективности видов экономической деятельности в социальной сфере как фактора повышения уровня жизни населения // Экономика и юриспруденция: теория и практика: сборник публикаций научного журнала «Globus» по материалам ІV международной научно-практической конференции. – СПб.: Научный журнал «Globus», 2015. – С. 111–116.

Как и ранее [2], по-прежнему актуальной является проблема перехода российской экономики на инновационный путь развития. Необходимо признать, что до настоящего времени «не сформирована парадигма инновационного развития экономики, в полной мере отображающая как требования современных проблем внешнего мира, так и намечающая пути реализации поставленных задач, особенно в региональном разрезе» [5]. По словам авторов цитированной работы, «Россия интегрируется в мировую экономику, имея деформированную структуру народного хозяйства, стремительно стареющий производственный аппарат и основанные на природных ресурсных факторах конкурентные преимущества, и участвует в международном разделении труда в качестве поставщика сырья и потребителя готовой продукции».

Другая сторона проблемы – в отсутствии действенных методик мониторинга структурных изменений в экономике. Как справедливо отмечает автор исследования [6], «в экономической литературе, по существу, нет обобщающих работ, посвященных политико-экономическому исследованию как структуры экономики, так и происходящих в ней изменений; не разработаны подходы к выделению структурных элементов экономики, к определению критериев и принципов их классификации».

Настоящая публикация продолжает выполненные ранее авторами исследования [8, 9, 10] и посвящена анализу структурных изменений в российской экономике в целом и ее основных подсистемах (федеральных округах, крупных научных и промышленных центрах) за период с 2005 по 2013–2014 гг. Статистическому анализу в территориальном и временном плане подлежали два основополагающих макроэкономических показателя – валовая добавленная стоимость (валовой региональный продукт – ВРП) и инвестиции в основной капитал. Распределение ВРП по видам экономической деятельности наиболее емко отражает структуру экономики, а структурные трансформации экономики в инновационном направлении невозможны без соответствующей инвестиционной политики, особенно в отношении капитальных инвестиций. Выбор временного интервала 2005–2013/2014 гг. обусловлен тем, что статистика обоих показателей в разрезе видов экономической деятельности фиксируется лишь недавно, и статистические издания типа [7] на сегодняшний день содержат региональные данные по инвестициям в основной капитал с 2005 до 2014 г., а по ВРП – до 2013 г. включительно (отечественная статистика по ВРП публикуется годом позже). Инструментарием анализа служил пакет статистических программ SPSSBase 8.0 для Windows, предоставляющий исследователю богатый набор аналитических и графических процедур [1].

Вначале рассмотрим динамику ВРП и инвестиций в основной капитал Российской Федерации в целом и ее крупнейшей экономической подсистемы – Центрального федерального округа (рис. 1).

На графиках временных рядов, представленных на рис. 1, четко выделяются два цикла: в 2005–2008 гг. наблюдался ускоренный рост обоих показателей, а после локального минимума показателей, приходящегося на 2009 г., – рост ВРП и инвестиций в основной капитал с некоторым замедлением к концу исследуемого временного диапазона. Выполненный нами статистический анализ временных рядов с помощью процедуры CurveEstimation пакета SPSS Base показал, что динамика показателей в первом цикле с хорошей точностью описывается простыми экспонентами, а во втором цикле наибольшее приближение к эмпирическим данным из предлагаемого процедурой набора моделей обеспечивает линейная аппроксимация. Параметры экспоненциальных и линейных моделей при отсчете временной переменной от начального года циклов (2005 и 2009 гг. соответственно) имеют наглядную интерпретацию: свободные коэффициенты регрессионных моделей – это расчетные значения показателей в начале циклов, коэффициент регрессии при временной переменной экспоненциальных моделей, умноженный на 100 – это среднегодовой темп прироста показателей, а коэффициент регрессии при временной переменной линейных моделей – среднегодовой абсолютный прирост ВРП и инвестиций в основной капитал.

Результаты моделирования динамики валового регионального продукта экономических подсистем РФ в циклах 1 и 2 исследуемого временного периода представлены в табл. 1.

pic_81.wmf pic_82.wmf

а б

Рис. 1. Динамика ВРП и инвестиций в основной капитал: а – РФ в целом; б – Центральный федеральный округ

Таблица 1

Параметры моделей динамики ВРП экономических подсистем Российской Федерации (МНК-оценки)

Экономическая подсистема Российской Федерации

Коэффициент детермин. модели цикла 1

Параметры модели цикла 1

Коэффициент детермин. модели цикла 2

Параметры модели цикла 2

расчетное значение ВРП в 2005 г.,
млрд руб.

среднегодичный темп прироста, %

расчетное значение ВРП в 2009 г., млрд руб.

среднегодовой прирост, млрд руб.

ЦФО

0,999

6299,2

23,6

0,986

11638,1

1912,9

Москва

0,999

4161,5

23,1

0,983

7289,8

1130,2

СЗФО

0,999

1793,8

21,3

0,978

3466,5

564,6

С.-Петербург

0,996

656,1

26,0

0,985

1484,3

262,2

ЮФО

0,999

934,2

25,6

0,998

1982,0

391,4

СКФО

0,999

354,8

24,1

0,996

770,1

146,2

ПФО

0,999

2815,8

21,4

0,988

4933,2

945,2

УФО

0,991

3144,3

14,6

0,985

4397,0

855,6

СФО

0,990

1988,9

19,1

0,971

3540,7

534,4

ДФО

0,997

822,8

21,0

0,938

1827,4

274,7

РФ в целом

0,999

18141,8

21,1

0,986

32555,2

5625,1

Из табл. 1 следует, что качество экспоненциальных моделей, аппроксимирующих динамику ВРП в 2005–2008 гг., высокое – почти все модели объясняют 99,9 % общей дисперсии, и лишь модели для Уральского и Дальневосточного федеральных округов несколько хуже – они объясняют 99,1 и 99,7 % дисперсии соответственно. Качество линейных моделей, аппроксимирующих динамику ВРП в 2009–2013 гг., несколько хуже, тем не менее коэффициент детерминации моделей не менее 0,938, что расценивается как удовлетворительное их качество.

Результаты моделирования динамики инвестиций в основной капитал в циклах 1 и 2 исследуемого временного периода представлены в табл. 2. Из таблицы следует, что наряду с высоким качеством экспоненциальных моделей, аппроксимирующих динамику инвестиций в основной капитал экономических подсистем РФ в 2005–2008 гг. (даже наихудшая модель динамики инвестиций – в экономику г. Санкт-Петербурга – объясняет 97,6 % общей дисперсии), линейные модели, аппроксимирующие динамику инвестиций в 2009–2014 гг., менее качественные. Так, в случае Дальневосточного округа линейная модель вообще неадекватна (коэффициент детерминации 0,088), а в случае Северо-Западного федерального округа и г. Санкт-Петербурга линейные модели динамики временного цикла 2 объясняют менее двух третей общей дисперсии (66,2 и 65,5 % соответственно).

Таблица 2

Параметры моделей динамики инвестиций в основной капитал экономических подсистем Российской Федерации (МНК-оценки)

Экономическая подсистема Российской Федерации

Коэффициент детермин. модели цикла 1

Параметры модели цикла 1

Коэффициент детермин. модели цикла 2

Параметры модели цикла 2

расчетное значение показателя в 2005 г., млрд руб.

среднегодовой темп прироста, %

расчетное значение показателя в 2009 г., млрд руб.

среднегодовой прирост,
млрд руб.

ЦФО

0,992

950,1

29,5

0,973

1864,2

335,4

Москва

0,998

459,2

25,1

0,922

639,5

173,7

СЗФО

0,996

493,2

25,5

0,662

1053,3

89,2

С.-Петербург

0,976

153,3

30,4

0,655

328,9

30,2

ЮФО

0,994

238,3

35,9

0,812

779,0

137,4

СКФО

0,992

93,4

35,1

0,990

260,7

48,6

ПФО

0,993

600,9

30,5

0,977

1256,4

236,7

УФО

0,999

593,4

30,8

0,976

1354,8

204,4

СФО

0,990

347,7

34,0

0,858

897,0

132,8

ДФО

0,997

267,6

25,3

0,088

808,1

21,3

РФ в целом

0,989

3583,4

30,2

0,945

8267,8

1210,1

pic_83.wmf pic_84.wmf

а б

Рис. 2. Динамика суммы ВРП по субъектам РФ (а) и инвестиций в основной капитал РФ в целом (б)

Полученные результаты не случайны. Мировой экономический кризис 2008 года в большей степени отразился в снижении объемных показателей инвестирования в основной капитал во втором цикле временного периода, и в меньшей степени – в снижении объемных показателях ВРП против теоретически возможных, рассчитанных по первому циклу этого периода. Сравнение фактических и теоретически возможных графиков динамики обоих макроэкономических показателей иллюстрирует упущенные возможности (рис. 2).

Существующую и явно просматриваемую на рис. 1 для РФ в целом и ее экономических подсистем взаимосвязь между результирующим и затратным показателями в работе [9] предложено представлять в виде годографа – проекции конца многомерного вектора на плоскости, образованные парой ее компонентов. В рассматриваемом случае вектор основных макропоказателей экономики – двумерный с компонентами «объем инвестиций в основной капитал – получаемый при этом результат (объем ВРП)». Примеры определенного таким образом годографа представлены на рис. 3 для РФ в целом и ЦФО. Видно, что даже при выражении макроэкономических показателей в текущих ценах оба годографа иррегулярные: «закономерный» порядок следования временных меток в 2008 г. сменился на обратный, а затем вновь восстановился к прежнему порядку.

Несмотря на иррегулярность годографов, между компонентами вектора наблюдается сильная стохастическая связь, выражаемая значениями коэффициента корреляции, близкими к единице (0,985 для ЦФО и 0,996 для РФ в целом). Но это «псевдокорреляция», поскольку оба макропоказателя выражены в текущих ценах, и на их динамику накладываются инфляционные процессы. Для снятия «псевдокоррелированности» необходимо переходить к сравнимым ценам, что представляет определенную проблему (см., например, [3]). Есть и другой вариант – переход к долям региональных значений к данным по РФ в целом, что в определенной мере снимает влияние инфляционных процессов.

В качестве примера на рис. 4 представлены графики динамики территориальных индексов для ЦФО и г. Москвы, на которых обращает на себя внимание отсутствие коррелированности затратных (доля инвестиций в основной капитал) и результативных (доля ВРП) показателей: визуально временные ряды не симбатны друг другу.

Сложнее интерпретировать участки годографов, отвечающие второму временному циклу (2009–2013 гг.) – в ЦФО изменение доли инвестиций в основной капитал в интервале от 22–25 % от РФ в целом не приводит к сколько-нибудь заметным изменениям доли ВРП, составляющей 35–36 % от РФ. Тем не менее отношение территориального индекса ВРП к индексу инвестиций в основной капитал и на этом участке больше единицы. Примерно так же можно интерпретировать и характер данного участка годографа для г. Москвы.

pic_85.wmf pic_86.wmf

а б

Рис. 3. Годограф вектора макроэкономических показателей с координатами «ВРП – инвестиции в основной капитал»: а – РФ в целом; б – Центральный федеральный округ

pic_87.wmf pic_88.wmf

а б

Рис. 4. Динамика долей ВРП и инвестиций в основной капитал к РФ: а – Центральный федеральный округ; б – г. Москва

Более рельефно взаимосвязь компонентов вектора индексов рассматриваемых макропоказателей просматривается через соответствующие годографы (рис. 5).

Есть и иные примеры – когда отношение территориального индекса ВРП к индексу инвестиций в основной капитал меньше единицы, т.е. доли ВРП к сумме ВРП по субъектам РФ меньше долей инвестиций в основной капитал Российской Федерации. Такова ситуация, в частности, в Южном и Северо-Кавказском федеральных округах (рис. 6).

Из хода годографов для ЮФО и СКФО следует, что для обеих экономических подсистем наблюдается стохастическая положительная связь между территориальными индексами ВРП и индексами инвестиций в основной капитал, а на некоторых участках годографы даже регулярны, но в целом отношение территориального индекса ВРП к индексу инвестиций в основной капитал меньше единицы.

pic_89.wmf pic_90.wmf

а б

Рис. 5. Годограф вектора территориальных индексов макроэкономических показателей с координатами «доля ВРП – доля инвестиций в основной капитал»:
а – Центральный федеральный округ; б – г. Москва

pic_91.wmf pic_92.wmf

а б

Рис. 6. Годограф вектора территориальных индексов макроэкономических показателей с координатами «доля ВРП – доля инвестиций в основной капитал»:
а –Южный федеральный округ; б – Северо-Кавказский федеральный округ

Определенное таким образом отношение территориального индекса ВРП к территориальному индексу инвестиций в основной капитал фактически отражает эффективность капиталовложений в экономику макрорегиона – федерального округа, крупного субъекта федерации. Задачей последующих наших исследований является оценка эффективности капиталовложений в различные виды экономической деятельности в разрезе подсистем РФ, чему будут посвящены отдельные публикации.</p


Библиографическая ссылка

Покровский А.М., Титов В.А., Шуметов В.Г. ДИНАМИКА МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ: СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 8-1. – С. 196-202;
URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=40562 (дата обращения: 14.11.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074