Научный журнал

Фундаментальные исследования

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

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.

Статья в формате PDF

0 KB

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.

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)

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)

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

Библиографическая ссылка