Научный журнал
Вестник Алтайской академии экономики и права
Print ISSN 1818-4057
Online ISSN 2226-3977
Перечень ВАК

ИССЛЕДОВАНИЕ ЦИКЛИЧЕСКИХ КОМПОНЕНТ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО И ИНВЕСТИЦИОННОГО ЦИКЛА В РАМКАХ СОВРЕМЕННОГО МАКРОЦИКЛА

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.
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

 

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

Республика Башкортостан

-47380,3

-40796,9

34017,44

-139469

-106443

-2887,21

127208,8

62778,29

81304,74

59627,69

2742,035

-17089,3

Республика Марий Эл

-14457,6

-12496,7

-11245,2

-17183,7

-13525,4

-8021,2

2411,953

1716,403

9717,654

28566,4

6148,955

7466,106

Республика Мордовия

-15421,5

-7449,67

-1542,94

-15841,6

-12463

-8954,37

-5696,75

-2409,42

11654,8

7031,623

17292,25

17761,57

Республика Татарстан

-129129

-89277,2

-32259,8

-184890

-179970

12716,6

32132,64

34965,79

33269,53

127476,5

81671,32

151118

Удмуртская Республика

-34294,4

-23074,3

-15165,1

-56941,2

-42880,2

-11053,2

-3833,35

-1068,51

14775,13

52647,16

36924,3

31680,14

Чувашская Республика

-14513,9

499,061

16809,7

-13581,5

-11054,7

4758,013

18525,05

8583,489

7614,427

6205,865

196,2034

-5003,26

Пермский край

-70008,9

-38432,1

28689,14

-101289

-80451,3

74085,69

31880

-10645,6

20835,64

47975,75

17717,57

50402,39

Кировская область

-20202,7

-15138,8

1779,036

-19060,3

-9073,5

-2199,92

-5007,94

-5404,95

8488,229

20545,91

15393,49

13573,68

Нижегородская область

-74959,1

-43878,7

5557,879

-102057

-62520,6

-10599,2

-5224,51

11715,22

29946,54

59082,87

49175,2

82565,72

Оренбургская область

-17491

4040,955

16642,61

-46525,5

-48316,2

318,7921

29020,95

70931,61

38653,97

35797,83

-20371,5

-9153,65

Пензенская область

-34354,9

-24022,4

-15239,7

-35874,3

-30859,3

-9591,31

-2996,53

7511,237

12346,61

40469,98

26051,85

22381,32

Самарская область

-35338,7

-9095,22

34220,17

-152087

-111447

-43961

-11687,4

28412,29

58002,68

102753,6

37157,85

45706,43

Саратовская область

-50022,9

-37871,5

-5416,14

-37217,6

-23843,2

-5409,26

5413,895

16892,35

20934,91

43041,07

24564,63

14106,58

Ульяновская область

-22754,7

-18379,2

-10725,5

-25508,9

-19871,3

7215,517

5748,472

12130,63

7299,682

14620,14

17074,79

14079,35

 

butor1.tif

Рис. 1. Динамика валового регионального продукта Приволжского ФО

butor2.tif

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:

 

Период кризиса

Период депрессии

Период оживления

Период подъема

Приволжский ФО

1998 – 2005 гг.

2008 – 2009 гг.

2006 – 2007 гг.

1998 – 2005 гг.

2010 – 2017 гг.

 

Пермский край

1998 – 2003 гг.

2008 – 2009 гг.

2012 – 2013 гг.

2015 – 2016 гг.

2004 – 2006 гг.

2009 – 2010 гг.

2014 – 2015 гг.

2016 – 2017 гг.

2007 – 2008 гг.

2010 – 2011 гг.

 

 

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 butor01.wmf),
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)

Y = a + b•X1

a

b

butor02.wmf

F

r(X1, Y)

РФ

-2162220

4,528988

0,955765

260,2792

0,979515887

Приволжский ФО

-84367,1

4,079812

0,957152

269,0581

0,980164491

Республика Башкортостан

76184,65

4,026974

0,892257

100,3758

0,949334113

Республика Марий Эл

25939,98

2,9342

0,53099

14,5858

0,755032497

Республика Мордовия

-21714,1

3,57798

0,817735

54,83821

0,912646573

Республика Татарстан

98232,45

2,922874

0,985673

826,5991

0,993411911

Удмуртская Республика

-44063,8

6,219265

0,893072

101,2249

0,949727596

Чувашская Республика

-6862,62

4,094259

0,677481

26,2071

0,839260095

Пермский край

31780,02

4,450095

0,898246

106,9314

0,952221296

Кировская область

-13874,8

4,763894

0,814272

53,6106

0,910905757

Нижегородская область

12214,01

3,731937

0,643632

22,6731

0,8205667

Оренбургская область

33762,58

4,286072

0,970239

392,2189

0,986265446

Пензенская область

2830,214

0,451558

0,863015

76,60105

0,935110008

Самарская область

216774,7

7,006424

0,892813

100,9536

0,949602576

Саратовская область

-1311,55

4,368015

0,972985

433,2006

0,987540588

Ульяновская область

6133,177

3,64454

0,891779

99,88407

0,949103414

 

Таблица 3

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

Y = a + b•X2

a

b

butor03.wmf

F

r(X2, Y)

РФ

6132080,127

0,743392944

0,991241483

1359,095002

0,99597759

Приволжский ФО

113992,491

0,794134502

0,976490827

499,4390486

0,989166278

Республика Башкортостан

179541,6614

0,842602795

0,909322515

121,3371502

0,957537974

Республика Марий Эл

-16861,66768

0,853681056

0,962790666

311,4997287

0,982797764

Республика Мордовия

-25579,86864

0,756701897

0,961244665

298,6347881

0,982076512

Республика Татарстан

71250,26438

0,871373313

0,921611506

142,0836916

0,963402242

Удмуртская Республика

-5677,865937

0,852192616

0,987860496

977,508266

0,994420495

Чувашская Республика

3275,383114

0,710765195

0,974718697

463,6590735

0,988344814

Пермский край

135826,4307

0,486470774

0,966889443

351,4221718

0,984707396

Кировская область

-72876,47913

0,869650964

0,85310828

70,69282809

0,930241505

Нижегородская область

98903,84784

0,842212924

0,785026182

44,82075106

0,896069566

Оренбургская область

118709,0531

0,612198261

0,945772909

210,2916068

0,97482913

Пензенская область

-45846,13592

0,768734381

0,92717772

153,784733

0,966046709

Самарская область

-118325,3555

0,928124293

0,96346444

317,4471365

0,983111932

Саратовская область

-5846,943917

0,707194266

0,962518588

309,1586951

0,98267087

Ульяновская область

-16888,75719

0,983448366

0,967972732

363,6807213

0,985211485

 

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.

butor3.tif

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

butor4.tif

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

Буторина О.В., Кутергина Г.В., Васева Г.С. ИССЛЕДОВАНИЕ ЦИКЛИЧЕСКИХ КОМПОНЕНТ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО И ИНВЕСТИЦИОННОГО ЦИКЛА В РАМКАХ СОВРЕМЕННОГО МАКРОЦИКЛА // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2019. – № 11-3. – С. 4-12;
URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=919 (дата обращения: 03.12.2021).