Научный журнал

Вестник Алтайской академии экономики и права

Print ISSN 1818-4057

Online ISSN 2226-3977

Перечень ВАК

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Буторина О.В. 1 Кутергина Г.В. 1 Васева Г.С. 1

---

1 ФГБОУ ВО ПНИПУ

В работе определяются отличительные особенности рекуррентных межциклических зависимостей в рамках современного макроцикла, конкретизированы понятия производственного цикла и инвестиционного циклов, излагается алгоритм статистического исследования рекуррентных зависимостей инвестиционного и производственного цикла на основе использования процессного и динамического подходов. В рамках предложенного алгоритма представлена система показателей, выделены особенности их пофазовой динамики в соответствии с особенностями статистической базы уровня исследования для определения текущей фазы производственного и инвестиционного циклов. Авторами статьи были выявлены трендовые и циклические компоненты временных рядов, характеризующих показатели производственного и инвестиционного циклов, в разрезе Приволжского федерального округа и его субъектов, а также в целом Российской Федерации, проведён корреляционный и регрессионный анализ рассматриваемых показателей. Информационной базой исследования служат официальные данные Росстата, опубликованные за период 1998-2017 гг.

Статья в формате PDF

0 KB

региональное развитие

циклическая динамика

рекуррентный подход

статистический анализ производственного цикла

инвестиционный цикл

индикаторы инвестиционного цикла

статистический анализ производственного и инвестиционного циклов

1. Буторина О.В., Осипова М.Ю. Неоиндустриальный подъем: сущность, факторы и его формирующее // Повышение производительности труда как ключевое направление региональной промышленной политики и основа неоиндустриального подъема инновационной конкурентоспособности корпораций: материалы VIII Междунар. науч.-практ. конф. (г. Пермь, ПГНИУ, 3 дек. 2015г.) / Перм. гос. нац. исслед. ун-т. Пермь, 2015. С. 9–14.

2. Антонова З.Г., Лившиц В.И. Неоиндустриальная модернизация в современной России // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2013. Т. 323. № 6. С. 34–39.

3. Бурдули В.Ш., Абесадзе Р.Б. Приоритеты формирования национальной инновационной системы Грузии // Фундаментальные и прикладные исследования в области экономики и финансов. Материалы и доклады 3-й международной научно-практической конференции. В III частях. Под общей редакцией О.А. Строевой. 2017. Издательство: Среднерусский институт управления – филиал РАНХиГС (Орел). С. 10–12.

4. Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВладДар, 2003. 310 с. 

5. Губанов С.С. Державный прорыв. Неоиндустриализация России и вертикальная интеграция. М., 2012. 223 с.

Введение

Исследование сущности современных циклических процессов, их причин, проявлений, методов нивелирования в современных условиях приобретает особую значимость, опосредованную необходимостью обеспечения прогрессивного развития экономических систем разного уровня. Традиционные подходы к исследованию сущности и особенностей проявлений цикличности как формы развития экономических и общественных систем основаны на дифференцированном изучении отдельных ее проявлений в различных сферах общественного воспроизводства. При этом выделенные на их основе факторные зависимости носят чаще всего субъективный характер и не позволяют выстроить систему причинно-следственных связей между основными составляющими современного макроцикла, которые определяют его продолжительность, амплитуду, глубину, фазовую структуру цикла.

Цель исследования

Целью исследования является разработка общего алгоритма анализа взаимосвязей производственного и инвестиционного цикла с его последующей апробацией на уровне регионов Приволжского федерального округа для выявления их отличительных особенностей в рамках современного макроцикла.

Методология и методика исследования

На основе опубликованных ранее работ было определено, что современный макроэкономический цикл может представлять собой переходное состояние между индустриальным и постиндустриальным мегациклами, которое характеризуется системой внутрифазовых трансформаций: неоиндустриальная экономика рассматривается нами как фаза кризиса индустриального мегацикла, на нее наслаиваются процессы формирования и развития цифровой экономики как фазы депрессии – зарождения постиндустриального мегацикла, в ней аккумулируются процессы, характерные для инновационно-информационной экономики (фаза оживления), способствуя переходу к неоэкономике, которая рассматривается как фаза подъема в рамках постиндустриального мегацикла (см. [1].

Выделенные внутрифазовые трансформации в целом определяют особенности межциклических взаимозависимостей. Их исследование может базироваться на рекуррентном подходе к изучению циклических процессов, который рассматривается как один из научных подходов, исследующий взаимосвязи между фазами внутри цикла и между циклами разных уровней и порядков. Его основные положения в рамках выбранной проблематики исследования рассмотрены в работах [3], [4], [5]). Особенности современного макроцикла, а также базовые положения рекуррентного подхода позволили конкретизировать понятия производственного и инвестиционного циклов.

Производственный цикл рассматривается нами как одна из составляющих современного макроцикла, отражающая в себе колебания уровней деловой активности хозяйствующих субъектов. Именно производственный цикл аккумулирует в себе динамику технологического, инновационного, информационного, инвестиционного циклов, он также формирует основу для социальных и структурных преобразований в экономике региона.

Инвестиционный цикл – это структурная составляющая прогрессивного развития национальной экономики, проявляющаяся в колебаниях через определенные промежутки времени тенденций, отражающих инвестиционную активность в системах различных уровней. Он имеет традиционные характеристики: повторяемость во времени (периодичность) и последовательную смену состояний (четырехфазовую структуру). При этом его отличительной особенностью является обеспечивающий характер, призванный «запустить» прогрессивные процессы в информационном, инновационном, технологическом производственном процессах на всех уровнях экономической системы в рамках современного макроэкономического цикла.

Для выявления трендовых и циклических компонент временных рядов, характеризующих показатели производственного и инвестиционного циклов в разрезе Приволжского федерального округа и его субъектов, а также в целом Российской Федерации, авторами был разработан общий алгоритм анализа. Он включает в себя четыре этапа:

Первый этап – информационный этап – сбор необходимых статистических данных и анализ качества собранной информации;

Второй этап – статистической обработки данных – устранение пропусков в данных, проверка однородности исходных данных, статистической независимости наблюдений выборки.

Третий этап – идентификации моделей, подразумевающий статистический анализ построенных моделей и оценку их параметров. В рамках проведённого исследования потребовалось разложить имеющиеся значения временных рядов на их составляющие: трендовую, циклическую и случайную компоненту. Сезонные колебания не рассматривались в рамках данной работы, поскольку основная цель исследования заключалась в анализе поведения производственного и инвестиционного циклов, а информационную базу составляли временные ряды годовой динамики.

Четвертый этап – верификация построенных моделей – проверка истинности и адекватности моделей. На данном этапе можно сделать выводы о том, насколько качественно были решены проблемы спецификации, идентификации и идентифицируемости построенных моделей, какова точность проведённых расчётов и насколько соответствуют построенные модели моделируемому реальному экономическому процессу.

Результаты исследования и их обсуждение

Если принять во внимание, что первый и второй этапы являются подготовительными, то непосредственное исследование производственных и циклических процессов начинается с третьего этапа. Анализ производственного цикла базировался на показателе ВРП за 1998 – 2017 гг. и проводился последовательно: построение временных рядов и их структурирование (выделение трендовой, циклической и случайной компонент) изначально осуществлялось на уровне Приволжского федерального округа (рисунок 1, таблица 1), затем – на уровне Пермского края (рисунок 2).

Общая динамика циклической компненты ВРП по субъектам Приволжского ФО представлена в таблице 1

Анализируя полученные значения циклических компонент ВРП по различным субъектам Приволжского федерального округа, можно сделать вывод о значительной неравномерности продолжительности и амплитуды производственных циклов (в ряде регионов значения циклической компоненты располагаются выше линии тренда, чего нельзя сказать про другие регионы).

Направления развития циклической компоненты ВРП у субъектов Приволжского федерально округа в основном схожи, но иногда отличаются по знаку (см. таблицу 1) – преимущественно отрицательные значения до 2010 г. и положительные значения после 2014 г.

На рисунке 1 представлена динамика валового регионального продукта в текущих ценах в целом для регионов Приволжского федерального округа и соответствующая ей циклическая компонента.

На основании выделенных трендовой, циклической и случайной компонент по всему округу наблюдается относительно устойчивая прогрессивная динамика. Фактические значения ВРП и трендовая компонента практически совпадают, отклонения не являются значительными. При этом циклическая компонента является более выраженной. Начавшееся устойчивое снижение ВРП с 1998 г. в 2005 г. сменилось фазой депрессии, которая завершилась очевидным кризисом 2008–2009 гг. Начиная с 2010 года можно отметить стабильное ежегодное увеличение ВРП как в целом по Приволжскому федеральному округу, так и для отдельных регионов.

Как видно из таблицы 1, общая динамика циклической компоненты субъектов РФ несколько отличается от поведения циклической компоненты федерального округа, в состав которого входит тот или иной регион. Данный факт свидетельствует о специфике регионального развития каждого субъекта в отдельности.

Таблица 1

Циклическая компонента ВРП субъектов Приволжского ФО, млн руб

Рис. 1. Динамика валового регионального продукта Приволжского ФО

Рис. 2. Динамика валового регионального продукта Пермского края

В качестве примера рассмотрим циклическую динамику производственного цикла на примере Пермского края.

На рисунке 2 представлена динамика ВРП Пермского края в текущих ценах и соответствующая ей циклическая компонента, определённая как разность между фактическими значениями временного ряда и модельными значениями тенденции рассматриваемого показателя.

На основании рисунка 2 по ВРП Пермского края также наблюдается относительно устойчивая прогрессивная динамика. Фактические значения ВРП и трендовая компонента практически совпадают, отклонения не являются значительными. При этом циклическая компонента также является более выраженной. В отличие от Приволжского ФО динамика циклической компоненты Пермского края является более «рванной», в которой преобладают кризисно-депрессивные тенденции, не совпадающие общей фазовой динамикой округа:

При этом начавшееся в Приволжском ФО устойчивое увеличение ВРП с 2010 г., в Пермском крае имеет устойчивую тенденцию или к снижению, или к депрессивной стабилизации.

На основании осуществленного сопоставления динамики циклической компоненты в Приволжском ФО в целом и дифференцированно по Пермскому краю можно предположить, что разноуровневый анализ может иметь различные результаты. Так, при сохранении устойчиво прогрессивных тенденций на уровне федеральных округов и страны в целом, на уровне региона циклическая динамика является более «рванной» с преобладанием кризисно-депрессивных тенденций. На основании чего можно предположить, что макроуровень «сглаживает» продолжительность и амплитуду колебаний производственного цикла на уровне региона, другими словами в меньшей степени учитывает региональную специфику циклического развития. Поэтому ее исследование должно являться самостоятельным вектором изучения.

Для выявления рекуррентных зависимостей между производственными и инвестиционными процессами на основе определения степени и характера их взаимовлияния авторами была предпринята попытка построения регрессионных моделей, связывающих между собой факторы рассматриваемых экономических циклов. В качестве показателей, характеризующих инвестиционный цикл, были отнесены два индикатора: инвестиции в основной капитал и амортизация.

Очевидно, что между показателями ВРП и инвестициями в основной капитал, а также амортизацией основных фондов существует тесная линейная зависимость (r(Xi, Y) > > 1, для ),
что даёт нам право построения простейших факторных моделей. Результаты моделирования приведены в таблицах 2 и 3 соответственно.

Расчеты показали высокий уровень рекуррентных взаимосвязей между ВРП и инвестициями в основной капитал, которые превышают 90 % практически по всем субъектам Приволжского ФО (за исключением Нижегородской области и Чувашской республики и республики Марий Эл). При этом степень зависимости в Приволжском ФО выше, чем по РФ в целом и составляет 98 %. Близкие к ним по значениям показателей показывают только республика Татарстан и Саратовская область. В Пермском крае данный показатель составил 95 %, что ниже значений и по округу, и по стране.

Таблица 2

Результаты эконометрического моделирования ВРП (Y)
от инвестиций в основной капитал (X1)

Таблица 3

Результаты эконометрического моделирования ВРП (Y) от амортизации основных фондов (X2)

Расчеты в данной таблице также показали высокий уровень рекуррентных взаимосвязей между ВРП и амортизацией в основной капитал, которые превышают 90 % практически по всем субъектам Приволжского ФО (за исключением Нижегородской области со значением 89 %). При этом степень зависимости в Приволжском ФО оказалась ниже, чем по РФ в целом и также составила 98 %. Интересными являются значения ниже, чем по округу (меньше 98 %) в республиках Башкортостан и Татарстан, Кировской, Оренбургской, Пензенской областях, что может быть связано со отраслевой структурой производства в регионе и его фондоёмкостью, что требует более углубленного анализа. В Пермском крае данный показатель составил 98 %, что также ниже значений по стране, но соответствует значениям по Приволжскому ФО, что позволяет предположить не только специфичность отраслевой структуры региона, но и приоритетность амортизационных отчислений в основной капитал в инвестиционном обеспечении производственного цикла.

В целом, можно отметить, что построенные модели являются статистически значимыми в целом в соответствии со значениями F-статистик, при этом параметры каждой отдельно взятой модели так же статистически значимы при 10 %-ом уровне значимости в соответствии со значениями t-статистик. Скорректированные коэффициенты детерминации показывают, что с помощью построенных моделей в большинстве субъектов Приволжского федерального округа удалось объяснить более 90 % изменений значений моделируемой переменной на имеющемся периоде идентификации моделей (2005-2017 гг.).

Наличие высокой степени зависимости между производственными и инвестиционными циклами стали основой исследования пофазовой динамики последних. Для чего были осуществлены аналогичные расчеты и построены соответствующие графики отдельно по инвестициям в основные фонды и амортизации основных фондов на уровне РФ в целом и Приволжского ФО (рисунок 3 и 4 – соответственно).

На основании выделенной циклической компонент по Приволжскому ФО и РФ в целом можно увидеть дублирование динамики на уровне макроэкономики. При этом продолжительность кризисно-депрессивных фаз значительно меньше прогрессивных фаз. Очень интересным является несовпадение фаз в период 2015 г.: на уровне РФ наблюдается оживление, в анализируемом округе – продолжающийся с 2013 кризис.

Рис. 3. Динамика циклической компоненты инвестиций в основной капитал Приволжского федерального округа и РФ

Рис. 4. Динамика циклической компоненты амортизации основных фондов Приволжского федерального округа и РФ

Динамика циклической компоненты амортизации Приволжского федерального округа и РФ представлена на рисунке 4.

На основании выделенной циклической компонент по Приволжскому ФО и РФ в целом можно увидеть зеркальное отражение процессов: если по стране в целом циклические колебания более «ровные», но находящиеся ниже линии тренда, то по округу – незначительно выше, но с более выраженными ежегодными колебаниями. При этом, начиная с 2014 г. их графическая динамика становится практически дублирующей. Очень интересным является несовпадение фаз в период 2015 г.: на уровне РФ наблюдается резкое снижение, в анализируемом округе – депрессивная стабилизация.

Выводы

В целом, можно отметить, что пофазовый анализ циклических компонент ВРП, инвестиций в основной капитал и амортизации основных фондов в Приволжском ФО позволили сделать следующие выводы:

– между данными процессами существуют рекуррентные зависимости, при этом инвестиционный цикл обоснованно является определяющим. Так, результаты эконометрического моделирования ВРП от инвестиций и амортизации показали, что 90 % изменений значений моделируемой переменной связаны с динамикой фактора;

– наблюдаются разные виды зависимости между инвестициями в основной капитала и амортизационными отчислениями на уровне регионов, что во многом может быть связано и с фондоемкостью производства и его отраслевой структурой;

– между инвестиционным и производственным циклами существуют несовпадения в фазах: так, рост инвестиций в основной капитал в 2006 – 2008 гг. обеспечил прогрессивную динамику ВРП с 2010 г., что обеспечило переход к фазе оживления и подъема в динамике амортизации основных фондов с 2011 г.

Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта РФФИ № 18-410-590003 «Особенности производственного цикла в системах различных уровней в экономике региона».

Библиографическая ссылка