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