|
Decision Support and Forecasting Center CEMI RAS |
||
|
|
Макроэкономическое моделирование
Дезагрегированная макроэконометрическая модель российской экономики в системе показателей ОКВЭД
Бродский Б.Е.
Вся первая половина 2007 года сопровождалась коллективными восторгами “экспертного сообщества” по поводу назревающего российского “экономического чуда”. И в самом деле, экономическая статистика преподносила нам приятные сюрпризы: ожидаемый рост реального ВВП составлял не менее 7.5% в годовом выражении, быстро росла промышленность (в июле почти на 8% - г/г), инвестиции (на 25%), потребительский спрос (розничная торговля – на 15%). Однако, начиная с сентября 2007 года, макроэкономические перспективы внезапно потускнели: из-за резкого повышения мировых продовольственных цен (в частности, на зерно, молочные продукты, растительное масло) инфляция на потребительском рынке вышла из-под контроля денежных властей. Если в августе 2007 г. она составляла 8.7% (г/г), то за сентябрь-октябрь она выросла на целых 2%, выйдя за контрольный уровень 10%. “Дежурные” меры нового правительства по “замораживанию” цен на базовые продукты питания и “отлову” недобросовестных посредников привели к ажиотажному спросу населения на продукты питания. К этому добавился “предвыборный” рост бюджетных расходов на повышение зарплат и пенсий. Вместе с тем, инфляционный прогноз Ситуационного центра ЦЭМИ оказался наиболее точным: 10-11% в годовом исчислении. Среди факторов, которые принимались во внимание при составлении прогноза, были как внутрироссийские (денежная масса, обменный курс, тарифы монополий), так и внешнеэкономические (развитие не-нефтяной энергетики, глобальные изменения климата). По прогнозам Ситуационного центра, в 2007 году ИПЦ в России составит 11.5% (г/г), в 2008-2010 годах следует ожидать дальнейшего усиления “инфляционного фона” в российской экономике (11-12%). Это будет вызвано резким ростом мировых цен на продовольствие (прежде всего, на молоко, зерно, растительное и сливочное масло) и отсутствием внятных перспектив по развитию мясомолочной отрасли и расширению посевных площадей под зерновые культуры в России. Столь высокий инфляционный фон, несомненно, вызовет снижение темпов роста реальной прибыли в экономике и темпов роста инвестиций в основной капитал. А это, в свою очередь, повлечет за собой снижение темпов роста промышленного производства и ВВП в России. В этой работе мы вновь сосредоточимся на эконометрическом исследовании факторов, определяющих промышленный и макроэкономический рост в России. При этом будут построены эконометрические модели в системе статистических показателей ОКВЭД. Исследование базируется на дезагрегированной макромодели, учитывающей российские макроэкономические тенденции 2007-2008 годов. Вначале остановимся на важнейших структурных особенностях трехсекторной макромодели российской экономики, просуществовавшей с 1992 по 2006 год и подробно проанализированной нами ранее (см., например, Айвазян, Бродский (2005)):
Соответственно, все структурные диспропорции, присущие развитию реального сектора в трехсекторной модели, переносятся в социальную сферу, приводя к резкому росту социальной дифференциации по доходам, усилению имущественного неравенства и снижению социальной базы реформ. Преодолеть этот структурный порок трехсекторной модели можно лишь путем выравнивания условий конкуренции для секторов Э.О.С. и В.О.С. на внутреннем и внешнем рынке. Именно в этом ключе следует рассматривать последние инициативы российской власти по стимулированию развития обрабатывающих отраслей и диверсификации российского экспорта. Далее мы рассмотрим эту зарождающуюся новую структуру российской экономики и проанализируем ее перспективы и преимущества. Основной элемент структурной новизны в этой модели – это взаимодействие секторов “Добыча” и “Обработка”, производящих товары и услуги как для российского, так и для внешнего рынка. Именно вследствие этого происходит разблокирование депрессивного состояния сектора В.О.С. в трехсекторной модели. Следует отметить, однако, что выход на мировые рынки высокотехнологичной продукции для российских компаний в секторе “Обработка” сильно затруднен вследствие технологической отсталости, накопившейся за 1990-2000-е годы. Российский бизнес, ориентированный на краткосрочный мотив извлечения прибыли, не может ликвидировать этот технологический разрыв. Поэтому ведущая роль в ликвидации научного и технологического отставания в секторе высоких технологий и наукоемких производств должна принадлежать государству. Основная цель создания госкорпораций в “прорывных” отраслях сектора “Отработка” - это закрепление новых правил игры для экономических субъектов, в которых учитываются долгосрочные перспективы экономического развития. Государство перераспределяет сверхдоходы от благоприятной внешнеэкономической конъюнктуры для целей опережающего развития наукоемких и высокотехнологичных отраслей, осуществляя масштабные инвестиции в основной капитал сектора “Обработка”. Разумеется, это всего лишь замысел, идеальная модель инновационного экономического развития, которая может сильно искажаться на практике, учитывая коррупционные тенденции в ментальности российских элит 2000-х годов. Рассмотрим исходные уравнения этой новой модели российской экономики (N-модель). “Добывающий сектор” (e –extraction) Принцип макроэкономического описания сектора “Добыча” аналогичен использованному ранее для трехсектрной модели (см.Айвазян, Бродский (2005)): вначале мы рассматриваем декомпозицию реального выпуска на экспортные поставки, реальный выпуск для сектора естественных монополий и сектора “Обработка”:
далее записывается уравнение для производственной функции
После этого записывается уравнение для агрегированного дохода в секторе “Добыча”: этот доход складывается, соответственно, из доходов от экспорта, доходов от поставок продукции для сектора естественных монополий и сектора “Обработка” за вычетом затрат на закупки продукции сектора естественных монополий и сектора “Обработка”, затрат на импортные поставки, плюс суммарный объем инвестиций в сектор “Добыча”:
Реальный объем импорта в сектор “Добыча” зависит от факторов реального выпуска и реального обменного курса:
Дале записывается уравнение для суммарного объема заработной платы в секторе “Добыча”:
Сектор “Обработка” (p – processing) Аналогичные зависимости записываются для сектора “Обработка”:
Помимо секторов “Добыча” и “Обработка”, в модели присутствуют сектор “Естественные монополии” (индекс “m”) и сектор “Услуги” (индекс “s”), включающий торговлю, финансовые услуги, ЖКХ. Макроэкономическое описание этих секторов аналогично приведенному выше для секторов “Добыча” и “Обработка”. Экономическое поведение предприятий в секторе “Добыча” ориентировано на максимизацию прибыли производства, которую представим следующим образом:
откуда после преобразований получим:
Аналогично для сектора “Обработка”:
Поставив эти зависимости в уравнения для заработной платы в секторах “Добыча” и “Обработка”, после преобразований получим следующие зависимости: -уравнение динамики реального выпуска в секторе “Добыча”:
- уравнение динамики реального выпуска в секторе “Обработка”:
Хотя полученные уравнения выглядят несколько громоздкими, они включают в себя все значимые макроэкономические факторы, обусловливающие радикальное отличие N-модели, формирующейся сегодня в России, от традиционной трехсекторной модели:
За счет инвестиционных программ крупных государственных корпораций происходит резкий рост конкурентоспособности продукции в основных отраслях сектора “Обработка” (прежде всего, авиакосмический и оборонно-промышленный комплекс, но также энергетическое и транспортное машиностроение), что расширяет возможности экспорта продукции этих отраслей на мировые рынки и снимает проблему зависимости темпов экономического роста от конъюнктуры цен на сырье. Исходная информация Для эконометрического исследования были использованы официальные данные о важнейших макроэкономических индикаторах в России за 1995-2007 годы. Пересчет в систему статистических показателей ОКВЭД проводился по методикам Росстата. Из приведенной выше аналитической модели следует, что в качестве основных факторов, влияющих на динамику важнейших макроэкономических индикаторов в России 1994-2007 годов, следует выбрать:
где GDP – индекс реального ВВП, Wage - средняя номинальная заработная плата, pcum - уровень цен (базовый индекс инфляции), empl - уровень занятости (процент занятых в численности экономически активного населения.
Рис.1.
Рис.2.
Рис.3.
Рис.4
Рис.5. lrer=log(rer)
Сделаем несколько комментариев к приведенным графикам этих переменных. Бурный рост экспортных цен на российскую нефть (woil) приводит к укреплению рубля в номинальном и реальном выражении (lrer=log(rer)), а также к росту отношения курса евро к доллару (eeur). Посткризисный рост в России характеризуется постепенным увеличением показателя rmon вследствие структурных реформ в электроэнергетике, а также опережающим ростом заработной платы по отношению к производительности труда (ratio). ВВП Исследование факторов, определяющих динамику реального ВВП в России, представляет собой существенный экономический интерес. Из аналитической модели следует, что к фундаментальным факторам, определяющим долгосрочные и среднесрочные тренды в динамике реального ВВП, следует отнести:
Помимо вышеперечисленных, можно назвать множество других макроэкономических факторов, также оказывающих существенное влияние на динамику реального ВВП, в частности, реальный обменный курс рубля. Нетрудно понять, однако, что эти дополнительные факторы являются производными и зависимыми от отмеченных факторов мировой конъюнктуры, инвестиционной, налоговой и тарифной политики. В частности, динамика реального обменного курса рубля тесно связана с динамикой мировых цен на российскую нефть. Поэтому с целью исключения эффекта мультиколлинеарности при эконометрическом моделировании в спецификацию модели были включены только следующие факторы: woil - контрактная экспортная цена на российскую нефть; rmon – дефлированный (на базисный индекс потребительских цен) индекс цен на электроэнергию, газ и воду; Inv - индекс инвестиций в основной капитал; s2001p2 - дамми-переменная, отражающая долгосрочный эффект изменений налоговой политики во 2-м кв. 2001 г. С использованием квартальных данных 1995(1)-2007(2) получена следующая коинтеграционная зависимость для индекса реального ВВП (GDP) (t-статистики для регрессионных коэффициентов - внизу в скобках): log(GDP) = 2.769 + 0.1848 log(woil) – 0.0813 log(rmon)+0.1985 log(Inv(-4)) + 0.1186s2001p2, (21.51) (8.67) (-2.45) (6.91) (5.54)
Рис.6. Индекс реального ВВП (lgdp=log(GDP)) и его расчет по модели (Flgdp)
Показатели качества этой зависимости: R2=0.93, DW=1.90. Проверка ряда регрессионных остатков этой зависимости на стационарность с использованием теста Дэвидсона-Маккиннона подтвердила гипотезу стационарности. Таким образом, долгосрочный коэффициент эластичности индекса реального ВВП по фактору экспортных цен на нефть составляет +0.18; по фактору дефлированных тарифов на электроэнергию: -0.08; по фактору реальных инвестиций в основной капитал: +0.19; по фактору налоговой политики: 0.11. Для оценки влияния реального эффективного курса рубля на темпы роста ВВП коинтеграционная зависимость была расширена до модели коррекции регрессионных остатков. При этом в спецификацию эконометрической модели следует включить реальный эффективный курс рубля к иностранным валютам, который более точно отражает макроэкономический эффект данного фактора. Далее в расчетах использован индекс реального эффективного курса российского рубля к иностранным валютам (1995 г. =100%), rer, рассчитываемый как взвешенное среднее геометрическое индексов реальных обменных курсов рубля к валютам стран – основных торговых партнеров России. Точная методика расчета этого показателя приведена в работе Balassa (1964). Модель коррекции регрессионными остатками, полученная на интервале данных 1995(3)-2007(2), имеет вид (в скобках – t-статистики для коэффициентов):
Dlog(GDP) = -0.054 + 0.528Dlog(GDP(-2)) - 0.226Rlog(GDP(-1)) - 0.126Dlog(rer(-1)) + (-4.78) (3.57) (-2.29) (-2.49) -0.129Seas + 0.133Seas(-1) + 0.242 Seas(-2), (-6.67) (7.46) (9.61) Показатели качества этой модели: R2=0.94, критерий Бройша-Годфри на автокорреляцию остатков высокого порядка: AR 1-4F(4,37)=3.34 – подтверждают ее приемлемое качество.
Рис.7
На Рис.7 приведены графики ряда регрессионных остатков (Residual), коррелограмма этого ряда (Correlogram), а также эмпирическая оценка плотности ряда остатков. Из этих результатов следует, что рост реального эффективного курса рубля влечет за собой снижение темпов роста ВВП: эластичность реального ВВП по данному фактору составляет величину -0.126. Полученные результаты позволяют нам критически осмыслить тезис о “снижении зависимости темпов экономического роста в России от мировых цен на нефть”, который регулярно озвучивают многие российские политики. В действительности, если воспользоваться общепринятыми в мировой практике критериями оценки этой зависимости, то из полученных результатов следует, что в настоящее время темп экономического роста в России определяется динамикой экспортных цен на сырую нефть на 75%, причем этот показатель действительно снизился с 85% в 2002 году и 80% в 2004 году. Однако уровень зависимости российской экономики от мировых цен на нефть все еще весьма высок. Инвестиции Как видно из полученной выше коинтеграционной зависимости для показателя реального ВВП, одним из главных факторов экономического роста в российской экономике является реальный объем инвестиций в основной капитал. Поэтому исследование факторов, предопределяющих динамику инвестиций, представляет собой существенный экономический интерес. Период 1992-2002 гг. характеризовался крайне неблагоприятным инвестиционным климатом в России: подавляющее большинство предприятий были лишены банковского инвестиционного кредита и поэтому были вынуждены использовать собственные финансовые средства для осуществления инвестиционных программ. В 2003-2007 гг. ситуация стала понемногу выправляться: реальные объемы привлеченных инвестиций в нефинансовый сектор растут как следствие благоприятной макроэкономической конъюнктуры. В 2006 г. произошло знаменательное событие: приток капитала в Россию впервые превысил его отток из России. Эти наблюдения подводят нас к мысли о том, что основными макроэкономическим факторами, определяющими динамику показателя реальных объемов инвестиций в основной капитал, являются реальный ВВП и реальный отток(приток) капитала. С использованием квартальных данных за период 1994(1)-2007(2) была получена следующая коинтеграционная зависимость (в скобках – t-статистики для коэффициентов): log(Inv) = -1.8773 + 1.3703 log(GDP) - 0.0206 log(routcap), (-2.68) (9.31) (-2.57) где Inv -индекс реального объема инвестиций в основной капитал; routcap - реальный отток(приток) капитала из России, определяемый по формуле routcap=outcap*E/pcum, outcap - отток(приток) капитала (млн.долл.) E - номинальный обменный курс доллара (руб/долл.) pcum - базовый индекс инфляции на потребительском рынке. Интегральные показатели этой зависимости: R2=0.698, DW=2.25. Проверка ряда регрессионных остатков этой зависимости на стационарность с использованием теста Дэвидсона-Маккиннона подтвердила гипотезу стационарности. Таким образом, долгосрочный коэффициент эластичности индекса реального объема инвестиций в основной капитал по фактору реального ВВП составляет 137%, по фактору реального оттока капитала –2%.
Рис.8 Индекс инвестиций в основной капитал (linv=log(Inv)) и его расчет по модели (Flinv)
Столь высокий коэффициент эластичности инвестиций по фактору реального ВВП (137%) наводит на множество размышлений. В период 1990-х годов спад реального ВВП в России порождал опережающее сокращение объемов реальных инвестиций в основной капитал. В 2003-2007 гг. экономический рост также порождал опережающее увеличение реальных объемов инвестиций в основной капитал. Этот мультипликативный эффект объясняется фактором “положительной обратной связи”: спад агрегированного выпуска лишает инвесторов прибыли от инвестиционных проектов, что приводит к сокращению реальных объемов инвестиций в основной капитал и углублению экономического спада. Напротив, экономический рост стимулирует инвесторов к кредитованию и реализации инвестиционных проектов, что вызывает опережающий рост реальных объемов инвестиций и дальнейшее увеличение агрегированного выпуска. Помимо факторов агрегированного выпуска и оттока(притока) капитала, на динамику инвестиций оказывает влияние реальный обменный курс рубля: укрепление рубля повышает степень доверия инвесторов к перспективам экономического роста и вызывает увеличение реальных объемов инвестиций. Для учета фактора реального обменного курса полученная выше коинтеграционная модель была расширена до модели коррекции остатками (выборка 1994(3)-2007(2), в скобках – t-статистики): Dlog(Inv) = -0.0557 - 0.3822 Dlog(Inv(-1)) - 0.3418 Rlog(Inv(-1)) + 0.2376 Dlog(rer) (-0.61) (-2.82) (-3.43) (2.12) -0.4347 Seas + 0.3517 Seas(-2) + 0.3338 Seas(-3) (-3.46) (2.85) (2.75) Интегральные показатели этой зависимости: R2=0.977, AR 1-4F(4,42)=2.50 свидетельствуют о ее приемлемом качестве. Таким образом, краткосрочная эластичность показателя реального объема инвестиций в основной капитал по фактору реального обменного курса рубля составляет 23%. Этот результат, в целом, подтверждает гипотезу о положительной зависимости между реальными объемами инвестиций и реальным обменным курсом рубля. Промышленное производство Из дезагрегированной макромодели российской экономики (Айвазян, Бродский (2005)) следует, что факторы мировых цен на экспортные ресурсы, тарифов естественных монополий, инвестиционной и налоговой политики можно рассматривать как фундаментальные, т.е. определяющие устойчивые среднесрочные тренды развития российской экономики, тогда как факторы политики реального обменного курса более тесно связаны с краткосрочной динамикой основных макроиндикаторов. Поэтому при построении эконометрических моделей фундаментальные факторы были включены в спецификацию т.н. “долгосрочной” коинтеграции, а фактор реального курса рубля – в спецификацию модели коррекции регрессионных остатков. Полученная коинтеграционная зависимость по квартальным данным за период 1995(1)-2007(2) имеет следующий вид (в скобках – среднеквадратическая ошибка для коэффициента): log(Ind) = 3.3747 + 0.1548 log(woil) – 0.0963 log (rmon) + 0.0909 log(Inv(-4)) + 0.1002s2001p2, (0.216) (0.035) (0.045) (0.048) (0.035) где Ind – базисный индекс физического объема производства в промышленности woil - контрактная экспортная цена на российскую нефть; rmon – дефлированный (на базисный индекс потребительских цен) индекс тарифов на электроэнергию для конечных потребителей; Inv - индекс инвестиций в основной капитал; s2001p2 - дамми-переменная, отражающая долгосрочный эффект изменений налоговой политики во 2-м кв. 2001 г. Статистические показатели качества этой зависимости: R2=0.74; DW=1.63. Проверка ряда регрессионных остатков этой зависимости на стационарность с использованием теста Дэвидсона-Маккиннона подтвердила гипотезу стационарности. Таким образом, долгосрочный коэффициент эластичности индекса промышленного производства по фактору экспортных цен на нефть составляет +0.154; по фактору дефлированных тарифов на электроэнергию: -0.10; по фактору реальных инвестиций в основной капитал: +0.10; по фактору налоговой политики: 0.10.
Рис.9 Индекс промышленного производства (lind=log(Ind)) и его расчет по модели (Flind)
Влияние фактора реального обменного курса на динамику промышленного производства в России является, бесспорно, значимым. Этот фактор не был включен в долгосрочную коинтеграцию по простой причине: динамика реального обменного курса формируется в значительной степени под влиянием экспортных цен на нефть и приходится исключить его во избежание эффекта мультиколлинеарности. Вместе с тем укрепление рубля в реальном выражении оказывает весьма ощутимый макроэкономический эффект: темпы роста промышленного производства в 2005 году снизились вдвое по сравнению с 2004 годом, в 2007 году произошло дальнейшее падение темпов роста производства в промышленности (в сравнении с 2006 г.), несмотря на беспрецедентный рост цен на нефть. Чтобы эконометрически точно рассчитать этот эффект, необходимо расширить построенную коинтеграционную зависимость до модели коррекции регрессионных остатков. Эта модель, построенная для показателя темпов роста промышленного производства, имеет вид (в скобках – среднеквадратическая ошибка) : Dlog(Ind) = 0.1144 + 0.2412 Dlog(Ind(-1)) - 0.1761 Rlog(Ind(-1)) + 0.1263 Dlog(er(-1)) – 0.169Seas (0.012) (0.130) (-0.103) (0.049) (0.021) -0.201 Seas(-1) - 0.058 Seas(-3), (0.023) (0.023) где D - оператор последовательных разностей прологарифмированного динамического ряда, т.е. фактически перехода к темпу изменения соответствующего показателя; R - обозначение ряда регрессионных остатков; er - реальный обменный курс доллара; Seas - сезонная дамми-переменная. Показатели качества этой модели: R2=0.92, критерий Бройша-Годфри на автокорреляцию остатков высокого порядка: AR 1-3F(3,33)=1.82 – подтверждают ее приемлемое качество. Проведенный эконометрический анализ позволяет сделать следующие выводы:
Полученные результаты, на первый взгляд, могут показаться несколько странными и противоречащими мощному пропагандистскому “накату” об экономическом “чуде” в России: ведь промышленный рост в первой половине 2007 года был на уровне 6-8% (г/г) вкупе с реальным укреплением рубля. Однако детальный анализ ситуации подтверждает выводы модели. Дело в том, что в 2006 году наблюдался значительный рост реальных объемов инвестиций в основной капитал в России. Именно этот фактор, обусловленный целенаправленной государственной политикой, и вызвал существенный промышленный рост в первой половине 2007 г. Однако фактор реального укрепления рубля продолжал оказывать существенное негативное влияние на темпы промышленного роста, существенно снизившиеся по итогам 2007 года. Добывающий сектор промышленности Из аналитической макромодели, приведенной выше, следует, что к основным факторам, определяющим динамику выпуска в секторе “Добыча”, относятся: мировые и экспортные цены на основные статьи российского экспорта (нефть, газ, металлы), факторы налоговой и инвестиционной политики. Эти выводы подтверждаются результатами эконометрического исследования. Полученная коинтеграционная зависимость по квартальным данным за период 1995(1)-2007(2) имеет следующий вид (в скобках – t-статистика для коэффициента): log(Indext) = 3.3009 + 0.068log(woil) + 0.0791log(wNi) + 0.1605s2001p2 + 0.0605log(Inv(-1)) (2.92) (3.67) (10.49) (3.02) где Indext – базисный индекс физического объема производства в добывающей промышленности woil - контрактная экспортная цена на российскую нефть; wNi - контрактная экспортная цена на российский никель; Inv - индекс инвестиций в основной капитал; s2001p2 - дамми-переменная, отражающая долгосрочный эффект изменений налоговой политики во 2-м кв. 2001 г. Интегральные показатели качества этой зависимости: R2=0.95, DW=0.728. Проверка ряда регрессионных остатков этой зависимости на стационарность с использованием теста Дэвидсона-Маккиннона подтвердила гипотезу стационарности.
Рис10. Индекс добывающего производства (lindext=log(Indext)) и его расчет по модели (Flindext)
Таким образом, долгосрочный коэффициент эластичности индекса добывающего промышленного производства по фактору экспортных цен на нефть составляет 6%; по фактору экспортных цен на никель 8%; по фактору реальных инвестиций в основной капитал: 6%; по фактору налоговой политики: 16%. Для учета влияния фактора реального обменного курса, а также сезонных факторов на динамику выпуска в обрабатывающем секторе построенная коинтеграционная зависимость была расширена до модели коррекции регрессионными остатками: Dlog(Indext) = -0.0091 + 0.2327Dlog(Indext(-1)) - 0.070Rlog(Indext(-1)) + 0.031Dlog(er(-1)) (1.90) (-2.13) (2.45) + 0.0392Seas(-2) + 0.0239Seas(-3) (6.69) (4.19) Интегральные показатели этой зависимости: R2=0.59, критерий Бройша-Годфри AR1-4F( 4,39)=3.35 [0.0189] – свидетельствуют о ее приемлемом качестве. Отсюда можно сделать вывод о том, что укрепление рубля в реальном выражении оказывает значимый негативный эффект на динамику выпуска в секторе “Добыча” (эластичность -3%). Обрабатывающий сектор промышленности Динамика производства в секторе “Обработка”, как следует из аналитической модели, определяется факторами: мировых и контрактных цен на российский экспорт, факторами налоговой и инвестиционной политики, а также дефлированным индексом тарифов на продукцию естественных монополий. Коинтеграционная модель для базисного индекса производства в секторе “Обработка”, полученная по квартальным данным за период 1996(1)-2007(2), имеет вид: log(Indpro) = 2.973 + 0.232log(woil) - 0.136log(rmon) + 0.132s2001p2 + 0.076log(Inv(-1)) (11.28) (-4.43) (6.61) (2.94) Интегральные показатели качества этой зависимости: R2=0.95, DW=1.89.
Рис.11. Индекс обрабатывающего производства (lindpro=log(Indpro)) и его расчет по модели (Flindpro)
Для исследования характера влияния фактора реального обменного курса на динамику выпуска в секторе “Обработка”, а также для учета влияния сезонных факторов на динамику выпуска полученная коинтеграционная зависимость была расширена до модели коррекции регрессионными остатками: Dlog(Indpro) = -0.018 - 0.598Rlog(Indpro(-1)) - 0.170Dlog(er) + 0.053Seas(-2) + 0.055Seas(-3) (-3.96) (-2.20) (2.94) (3.23) R2=0.57, DW=1.96. Основной вывод из полученной модели: укрепление рубля в реальном выражении оказывает значимый положительный эффект на динамику выпуска в секторе “Обработка” (эластичность +17%). В этом - существенное различие добывающего и обрабатывающего секторов российской промышленности. Розничная торговля Динамика индекса оборота розничной торговли является одним из главных показателей, характеризующих конечный потребительский спрос. Поэтому при эконометрическом исследовании влияния реального обменного курса на макроэкономические индикаторы обнаруживается положительное влияние ревальвации рубля на динамику оборота розничной торговли. Полученная коинтеграционная зависимость по квартальным данным за период 1995(1)-2007(2) имеет следующий вид (в скобках – среднеквадратическая ошибка): log(Retail) = 1.3106 + 0.2192 log(woil) + 0.3040log(ratio) + 0.201 log(Inv(-4)) + 0.118s2001p2, (0.314) (0.03) (0.071) (0.037) (0.029) Статистические показатели качества этой зависимости: R2=0.92; DW=0.689. Здесь ratio - фактор опережающего роста заработной платы по сравнению с производительностью труда, рассчитанный как: ratio=(Wage/pcum)/(GDP/empl), где GDP – индекс реального ВВП, Wage - средняя номинальная заработная плата, pcum - уровень цен (базовый индекс инфляции), empl - уровень занятости (процент занятых в численности экономически активного населения. В формуле для показателя ratio числитель Wage/pcum представляет собой реальную заработную плату, а знаменатель GDP/empl является макроэкономическим индикатором уровня производительности труда в экономике. Проверка ряда регрессионных остатков полученной зависимости на стационарность с использованием теста Дэвидсона-МакКиннона подтвердила гипотезу стационарности.
Рис.12. Индекс оборота розничной торговли (lretail=log(Retail)) и его расчет по модели (Flretail)
Таким образом, долгосрочный коэффициент эластичности индекса оборота розничной торговли по фактору экспортных цен на нефть составляет +0.21; по фактору реальных инвестиций в основной капитал: +0.20; по фактору налоговой политики: 0.12; по фактору опережающего роста заработной платы: +0.30. Из приведенной модели следует, что основными факторами, обеспечившими бурный рост оборота розничной торговли в России в 2005-2007 гг., были рост цен на нефть и опережающий рост заработной платы по сравнению с производительностью труда. Чтобы рассчитать эффект укрепления рубля в реальном выражении на динамику оборота розничной торговли, необходимо расширить построенную коинтеграционную зависимость до модели коррекции регрессионных остатков. Эта модель, построенная для показателя темпов роста оборота розничной торговли, имеет вид (в скобках – среднеквадратическая ошибка) : Dlog(Retail) = 0.0791 - 0.0858 Rlog(Retail(-1)) + 0.0828Dlwoil(-1) + 0.1175 Dlog(rer) – 0.187Seas (0.008) (0.049) (0.033) (0.056) (0.011) - 0.0421Seas(-1) - 0.037 Seas(-2), (0.011) (0.011) где D - оператор взятия последовательных разностей прологарифмированного динамического ряда, т.е. фактически перехода к темпу изменения соответствующего показателя; R - обозначение ряда регрессионных остатков; rer - реальный эффективный обменный курс рубля. Показатели качества этой модели: R2=0.90, критерий Дарбина-Уотсона DW=2.17 – подтверждают ее приемлемое качество. Проведенный эконометрический анализ позволяет сделать следующие выводы: чистый эффект влияния реального обменного курса рубля на оборот розничной торговли, измеренный показателем краткосрочной эластичности по данному фактору, составляет +0.11. Отсюда следует, что укрепление рубля в реальном выражении на 1% приводит к росту темпов оборота розничной торговли (в реальном выражении) на 0.11%. Сельское хозяйство Полученная эконометрическая зависимость по квартальным данным за период 1995(1)-2007(2) имеет вид (в скобках – t-статистики): log(Agro) = 3.8546 + 0.0872 log(rer) + 0.0904 log(Inv(-4)) + 0.0584 s2001p2 - 0.1736 i1998p3 (2.07) (3.49) (3.22) (-3.37) -0.3819Seas + 0.5505Seas(-2) (-12.58) (17.66) Интегральные показатели качества этой зависимости: R2=0.69, DW=1.93. Таким образом, можно выделить следующие основные факторы, влияющие на динамику сельскохозяйственного производства в России:
Строительство Полученная коинтеграционная зависимость по квартальным данным за период 1999(1)-2007(2) имеет следующий вид (в скобках –t-статистика для коэффициента): log(Constr) = -0.2002 - 0.7988 log(rmon) + 1.1413 log(rinc) (-2.45) (7.95) Интегральные показатели этой зависимости: R2=0.82, DW=1.90. Проверка ряда регрессионных остатков полученной зависимости на стационарность с использованием теста Дэвидсона-МакКиннона подтвердила гипотезу стационарности.
Рис.13. Индекс объема строительных работ (lconstr=log(Constr)) и его расчет по модели (Flconstr)
Таким образом, долгосрочный коэффициент эластичности индекса реального объема строительного производства по фактору реальных доходов населения составляет +1.14; по фактору фактору дефлированных тарифов на электроэнергию: -0.79. Столь высокие значения абсолютных величин эластичностей объясняются особенностями строительной отрасли в России: в 1994-2007 гг. многие строительные фирмы работали “с колес”: при росте реальных доходов населения возрастает количество заказов на строительные работы и, следовательно, опережающими темпами растет реальный объем строительного производства. При опережающем росте дефлированных тарифов на электроэнергию резко возрастают издержки строительных компаний, что влечет за собой сокращение объемов строительства. Помимо отмеченных фундаментальных факторов, определяющих устойчивые тренды в динамике строительного производства, существует устойчивый сезонный паттерн в динамике выпуска. Для учета этих краткосрочных факторов полученная коинтеграционная зависимость была расширена до модели коррекции регрессионными остатками: Dlog(Constr) = 0.1132 - 0.4757Dlog(Constr(-1)) - 0.3638Rlog(Constr(-1)) - (-5.19) (-2.47) -0.5251Seas + 0.2306Seas(-2) (-22.39) (5.61) Интегральные показатели качества этой зависимости: R2=0.98; критерий Бройша-Годфри на автокорреляции остатков высокого порядка AR1-4F(4,23) =0.94806 [0.4543] – свидетельствуют о ее приемлемом качестве. Экспорт Моделирование основных показателей российской внешней торговли имеет существенное значение для выработки экономической политики. Выборка квартальных данных 1994(1)-2007(2). Коинтеграционная зависимость (в скобках – t-статистики для коэффициентов): log(Export) = -2.1966 + 0.5650log(woil) + 0.2925log(W_Ni) + 0.1607s2001p2, (-6.0) (7.46) (4.48) (3.29) где W_Ni – экспортная цена на никель. Показатели качества этой зависимости R2=0.94, DW=0.85. Проверка ряда регрессионных остатков этой зависимости на стационарность с использованием теста Дэвидсона-Маккиннона подтвердила гипотезу стационарности.
Рис.14. Экспорт (lexp=log(Export)) и его расчет по модели (Flexp)
Таким образом, эластичность российского экспорта по фактору экспортных цен на нефть составляет 56%, а по фактору экспортных цен на никель: +29%. Следует задуматься при этом, что только сверхдоходы от высоких экспортных цен на нефть поступают в Стабилизационный фонд. Что происходит с сверхдоходами от высоких экспортных цен на металлы? Этих “наивных” вопросов в России не слышно, их просто предпочитают не задавать. Для учета влияния краткосрочных факторов на динамику экспорта построенная модель была расширена до модели коррекции регрессионными остатками (1994(3)-2007(2)): Dlog(Export) = 0.0686 -0.2015 Rlog(Export(-1)) + 0.4042Dlog(woil) - 0.1489Seas - 0.0471Seas(-2) (6.39) (-2.83) (6.81) (-7.61) (-2.55) R2=0.77, DW=2.09. Импорт Характерной чертой российской макроэкономической ситуации 2001-2007 годов является опережающий рост импорта в сравнении с динамикой российского производства. Поэтому исследование факторов, предопределяющих столь бурную динамику роста импорта товаров и услуг, имеет существенное значение для понимания особенностей российской модели экономического развития. В качестве основных макроэкономических факторов, формирующих долгосрочные тренды в динамике импорта, целесообразно выбрать реальный обменный курс рубля (rer) и отношение евро-доллар (Eur/E). В теоретических моделях внешней торговли обычно добавляют сюда фактор агрегированного выпуска (возможно, в предыдущий период), однако для российской экономики динамика агрегированного выпуска тесно связана с мировыми ценами на нефть и, как следствие, с обменным курсом доллара. Поэтому во избежание эффекта мультиколлинеарности далее в коинтеграционной модели мы ограничились факторами rer и Eur/E . Выборка квартальных данных 1999(1)-2007(2). Полученная коинтеграционная зависимость имеет вид (внизу в скобках – t-статистики для коэффициентов): log(Import) = -5.697 + 1.8098log(rer) + 1.1203log(Eur/E) (-8.77) (12.93) (5.78) Интегральные показатели качества этой модели: R2=0.95, DW=1.43. Проверка ряда регрессионных остатков этой зависимости на стационарность с использованием теста Дэвидсона-Маккиннона подтвердила гипотезу стационарности. Обращает на себя внимание чрезвычайно высокая эластичность импорта по фактору реального обменного курса рубля (+181%). Это означает, что укрепление рубля в реальном выражении на 1% приводит к росту импорта на 1.8%. Также существенна положительная эластичность импорта по отношению курсов евро и доллара (121%).
Рис.15. Импорт (limp=log(Import)) и его расчет по модели (Flimp)
С целью учета краткосрочной динамики импорта полученная коинтеграционная зависимость была обобщена до модели коррекции регрессионными остатками: Dlog(Import) = 0.0467 - 0.1887Rlog(Import(-1)) - 0.1965Seas + 0.0906Seas(-1) + 0.1171Seas(-3) (2.83) (-2.23) (-8.24) (3.78) (5.03)
Интегральные показатели качества этой модели: R2=0.90, DW=2.03 - свидетельствуют о ее приемлемом качестве. Заработная плата Одной из наиболее характерных тенденций в развитии российской экономики 2001-2007 годов является опережающий рост заработной платы в сравнении с производительностью труда. Поэтому исследование факторов, определяющих подобную динамику средней ставки заработной платы в России, представляет существенный экономический интерес. Из теоретических моделей российской экономики (см. Айвазян, Бродский, 2005; Бродский, 2003) следует, что динамика заработной платы в российской экономике определяется наиболее существенными факторами макроэкономической конъюнктуры такими, как экспортная цена на российскую нефть, реальный обменный курс рубля, налоговая политика в области заработной платы. Как отмечалось выше, динамика реального обменного курса рубля оказывается тесно связанной с динамикой экспортных цен на нефть. Отсюда следует, что в эконометрическую модель для реальной заработной платы следует включить только один из этих факторов. Вместе с тем именно фактор реального обменного курса рубля является предопределяющим в динамике процессов социальной дифференциации в России (см. Бродский, 2003) и, как следствие, в динамике средней ставки заработной платы, наблюдавшейся в 2001-2007 годы. Поэтому в качестве основных факторов, формирующих среднесрочные тренды в динамике заработной платы в России были выбраны: реальный обменный курс рубля (rer) и налоговая дамми-переменная (s2001p2), отражающая влияние Нового налогового кодекса (2001-2002) на ставку заработной платы. Полученная коинтеграционная зависимость имеет вид (внизу в скобках – t-статистики для коэффициентов): log(rwage) = 0.0385 + 0.9483 log(rer) + 0.3121s2001p2 (0.10) (11.63) (9.77) где rwage=Wage/pcum - реальная заработная плата. Интегральные характеристики этой модели: R2=0.90, DW=1.03. Проверка ряда регрессионных остатков этой зависимости на стационарность с использованием теста Дэвидсона-Маккиннона подтвердила гипотезу стационарности. Отметим высокую положительную эластичность реальной заработной платы по фактору реального обменного курса рубля (95%). Это означает, что укрепление рубля в реальном выражении на 1% приводит к возрастанию реальной заработной платы на 0.95%. Этот результат, по сути, объясняет опережающий феномен опережающего роста реальной заработной платы в сравнении с производительностью труда в 2001-2007 годы.
Рис.16. Реальная заработная плата (lrwage=log(rwage) и ее расчет по модели (Flrwage)
Для учета в модели сезонных факторов, а также краткосрочной динамики реального обменного курса полученная коинтеграционная модель была расширена до модели коррекции регрессионными остатками (1995(2)-2007(2), внизу в скобках – t-статистики для коэффициентов): Dlog(rwage) = 0.0632 - 0.0854Rlog(rwage(-1)) + 0.2728Dlog(rer) (10.46) (-2.65) (4.25) -0.1362Seas - 0.0252Seas(-2) - 0.3371 i1998p3 (-12.60) (-2.35) (-10.25) Интегральные показатели этой зависимости: R2=0.89, DW=1.91 – свидетельствуют о ее приемлемом качестве. Полученные результаты позволяют утверждать, что финансовый кризис 1998 года оказал существенный негативный эффект на динамику реальной заработной платы. Доходы населения В модели исследуется динамика реальных располагаемых среднедушевых доходов населения: rinc=Income/pcum. Полученная коинтеграционная зависимость по квартальным данным за период 1995(1)-2007(2) имеет следующий вид (в скобках –t-статистика для коэффициента): log(rinc) = 0.5978 + 0.8188 log(rer) + 0.2878 s2001p2 (7.61) (6.83) Интегральные показатели этой зависимости: R2=0.81, DW=1.38. Проверка ряда регрессионных остатков полученной зависимости на стационарность с использованием теста Дэвидсона-МакКиннона подтвердила гипотезу стационарности.
Рис.17. Реальные доходы населения (lrinc=log(rinc)) и их расчет по модели (Flrinc)
Таким образом, долгосрочный коэффициент эластичности реальных доходов населения по фактору реального обменного курса рубля составляет 81%; по фактору налоговой нагрузки: 29%. Положительная зависимость реальных доходов населения от реального обменного курса рубля объясняется влиянием целой совокупности факторов: во-первых, укрепление рубля прямо связано с улучшением макроэкономической конъюнктуры вследствие роста мировых цен на нефть, во-вторых, реальное укрепление рубля приводит к снижению уровня социальной дифференциации по доходам и к росту среднедушевых доходов населения. Для учета влияния краткосрочных факторов на динамику реальных доходов населения построенная модель была расширена до модели коррекции регрессионными остатками (1995(2)-2007(2)): Dlog(rinc) = 0.0369 - 0.0880Rlog(rinc(-1)) - 0.2118Seas + 0.0683Seas(-1) + 0.0873Seas(-3)- (-2.40) (-10.54) (3.41) (4.46) -0.3540i1998p3 (-7.04) Показатели качества этой зависимости: R2=0.89, DW=2.37. Доходы консолидированного бюджета Эконометрическое исследование факторов, оказывающих влияние на динамику доходов государственного бюджета, представляет существенный интерес для разработки экономической политики в России. С использованием квартальных данных за период 1994(1)-2007(2) по доходам консолидированного бюджета в России была построена следующая коинтеграционная модель для показателя реальных доходов консолидированного бюджета: rincons=Incons/pcum, где Incons - номинальные поквартальные доходы консолидированного бюджета, pcum - базисный индекс потребительских цен: log(rincons)=-0.0114 + 0.5833log(woil) + 0.1846s2001p2 + 0.3519log(rmon) (8.15) (2.44) (3.20) Интегральные показатели этой зависимости: R2=0.80, DW=2.16. Весьма неожиданной в этой коинтеграционной зависимости является высокая положительная эластичность реальных доходов бюджета по фактору дефлированных тарифов естественных монополий (rmon). Это объясняется, однако, довольно просто: естественные монополии в России являются одними из главных налогоплательщиков, поэтому опережающий рост тарифов естественных монополий до определенной степени (пока не начнется значительное сокращение объемов производства в секторе “Обработка”) способствует росту реальных доходов бюджета. Другой примечательной характеристикой построенной коинтеграционной модели является существенная положительная эластичность реальных доходов бюджета по фактору экспортных цен на российскую нефть (58%). Это позволяет, вопреки досужим спекуляциям “о сокращении зависимости российской экономики от мировой конъюнктуры на сырьевых рынках”, дать оценку существенной степени зависимости бюджетных доходов в России от экспортных цен на нефть (приблизительно 60%).
Рис. 18. Реальные доходы консолидированного бюджета (lrincons=log(rincons)) и их расчет по модели (Flrincons)
Для оценки влияния реального обменного курса рубля на динамику бюджетных доходов, а также для учета сезонных факторов в этой динамике, построенная зависимость была расширена до модели коррекции регрессионными остатками: Dlog(rincons) = 0.050 - 0.922Rlog(rincons(-1)) - 0.778Dlog(er) - 0.257Seas (-6.10) (-3.67) (4.54) Интегральные показатели этой зависимости: R2=0.76, DW=2.07 – свидетельствуют о ее хорошем качестве. Обращает на себя внимание существенная краткосрочная положительная эластичность реальных бюджетных доходов по фактору реального укрепления рубля (+78%). Другой любопытный элемент построенной модели: коэффициент при факторе остатков коинтеграционной зависимости (Rlog(rincons(-1)) оказался по модулю весьма близким к единице. Это означает, что динамика реальных бюджетных доходов быстро выходит на траекторию среднесрочного тренда, описываемого коинтеграционной моделью. Доходы федерального бюджета Полученные выводы подтверждаются результатами эконометрического исследования динамики реальных доходов федерального бюджета. С использованием квартальных данных за период 1994(1)-2007(2) по доходам федерального бюджета в России была построена следующая коинтеграционная модель для показателя реальных доходов федерального бюджета: rinfed=Infed/pcum, где Infed - номинальные поквартальные доходы федерального бюджета, pcum - базисный индекс потребительских цен: log(rinfed) = -0.9611 + 0.6395log(woil) + 0.3473s2001p2 + 0.2445log(rmon) (8.98) (4.62) (2.23) Интегральные показатели этой зависимости: R2=0.87, DW=2.06. Эластичность реальных доходов федерального бюджета по фактору экспортных цен на нефть оказалась еще выше (64%). Зависимость реальных доходов федерального бюджета от фактора дефлированных тарифов на продукцию естественных монополий также положительна и статистически значима (эластичность 24%).
Рис.19. Реальные доходы федерального бюджета (lrinfed=log(rinfed)) и их расчет по модели (Flrinfed)
Для оценки влияния реального обменного курса рубля на динамику бюджетных доходов, а также для учета сезонных факторов в этой динамике, построенная зависимость была расширена до модели коррекции регрессионными остатками: Dlog(rinfed) = 0.059 - 0.693Rlog(rinfed(-1)) - 0.809Dlog(er) - 0.235Seas (-5.43) (-4.13) (-4.48) Интегральные показатели этой зависимости: R2=0.69, DW=2.25. Весьма существенна краткосрочная положительная эластичность реальных бюджетных доходов по фактору реального укрепления рубля (+78%). Инфляция на потребительском рынке Для исследования была взята выборка помесячных данных за период 2001(1)-2007(9) (объем выборки – 81 точка), состоящая из следующих индикаторов: pi - помесячный темп инфляции в России, т.е. pi=CPI/100-1; eps - темп изменения номинального курса доллара, т.е. eps=E/E(-1)-1; piel - помесячный темп изменения индекса тарифов в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды: piel=PEL/100-1; piplod - темп изменения цен на плодоовощную продукцию; pimilk - темп изменения цен на молоко и молочную продукцию. Проверка этих рядов на стационарность по тесту ADF (augmented Dickey-Fuller test) подтвердила гипотезу их стационарности на уровне ошибки 5%. Полученная модель имеет вид (в скобках – t-статистики для коэффициентов): pi = 0.0068 + 0.0823eps + 0.0818piel + 0.0665piplod + 0.1278pimilk, (13.09) (2.1) (4.3) (12.4) (5.2) Интегральные критерии этой модели: R2=0.75, DW=1.81 – свидетельствуют о ее приемлемом качестве.
Рис.20. Темп инфляции (pi) и его расчет по модели (Fpi)
Таким образом, эластичность инфляции на потребительском рынке по курсу доллара составляет 8%, по тарифам на электроэнергию, газ и воду – 8%, по ценам на плодоовощную продукцию 6.6%, по ценам на молоко и молочную продукцию 12.7%. Полученная зависимость позволяет выделить основные группы факторов, формирующих темп инфляции в России:
В полученную зависимость не включены многие факторы, эконометрически тесно связанные с вышеперечисленными, в частности, темп изменения денежной массы. Дело в том, что показатель объема денежной массы (денежный агрегат М2), в силу политики ЦБ России, является производным от показателя номинального обменного курса. В целом, следует признать, что динамика потребительских цен в России существенно зависит от мировой конъюнктуры на рынке продовольствия, а эта конъюнктура может серьезно ухудшиться в среднесрочной перспективе. Это – принципиально новый фактор, который необходимо учитывать в макроэкономических прогнозах. Инфляция в промышленности Помимо возросших показателей инфляции на потребительском рынке, 2007 год был примечателен существенным темпом инфляции в промышленности. Далее будет построена эконометрическая модель инфляции в промышленности, которая позволяет выделить основные факторы, влияющие на динамику индекса ИЦП(PPI). Рассмотрим следующие показатели, входящие в модель: pippi=PPI/100-1 – темп инфляции в промышленности pioile=POLIE/100-1 – темп роста цен в нефтедобыче eps=E/E(-1)-1 – темп изменения обменного курса доллара piel=PEL/100-1 – темп изменения цен на электроэнергию, газ и воду для конечных потребителей. Проверка этих временных рядов на единичные корни по критерию ADF подтвердила гипотезу стационарности. Построенная эконометрическая модель по квартальным данным за период 1995(1)-2007(2) имеет вид: pippi = 0.0027 + 0.2962pioile + 0.1029eps + 0.5177piel (0.42) (9.77) (4.57) (9.63) Интегральные показатели этой зависимости: R2=0.87, DW=1.76 – свидетельствуют о ее хорошем качестве. Таким образом, эластичность индекса цен в промышленности по фактору цен в нефтедобыче составляет 30%, по фактору номинального обменного курса доллара 10%, по фактору цен на электроэнергию, газ и воду 52%.
Рис.21. Инфляция в промышленности (pippi) и ее расчет по модели (Fpippi)
Литература
|
|
|
|
Контакты: ЦЭМИ РАН 117418, Москва, Нахимовский проспект, 47, комната 1110 |
|
,
.
.
.
.
.
