CC BY-NC-ND
244
Экономический цикл в России в 1998-2008 годах: зарождение внутренних механизмов циклического развития или импортирование мировых потрясений?
Белянова Е.В., Николаенко С.А.
Так как задача систематического наблюдения народнохозяйственной динамики и конъюнктуры особенно в наших условиях представляется задачей новой и чрезвычайно сложной, то задача эта абсолютно невыполнима без проведения ряда предварительных научно-методологических работ. Вне этого анализ конъюнктуры и ее оценка неизбежно превращаются в поверхностные, грубые и часто вредные обывательские разговоры о конъюнктуре.
Отчет о работе Конъюнктурного института,
1927 г.1
В мире сейчас широко обсуждается вопрос, наступит ли очередная рецессия в ближайшее время. Россия же, в первую очередь, озабочена тем, насколько экономика страны зависима от мировых потрясений и следует ли ожидать нового экономического кризиса. Авторы этого исследования считают, что кризисы в России будут с неизбежностью повторяться в силу того, что в нашей стране сложилась хозяйственная система, развитие которой отныне происходит циклически. Отсюда - необходимо отслеживать и прогнозировать не только развитие глобальной экономики, но и нашей собственной. Пока же в нашей стране нет ни статистики, ни мето-
Авторы выражают глубокую признательность О.В. Ивановой за ценные замечания и конструктивную критику, а также хотят отдать должное А.В. Полетаеву! который стоял у истоков создания статистической базы данных, послужившей основанием значительной части выводов данной работы, и внес существенный вклад в ее развитие.
1 Цитируется по [1, c. 446].
Белянова Е.В. - Институт мировой экономики и международных отношений РАН. E-mail: [email protected].
Николаенко С.А. - Внешэкономбанк. E-mail: [email protected] Статья поступила в Редакцию в декабре 2011 г.
дов, ни отработанных процедур, позволяющих квалифицированно анализировать циклические процессы, как это делается в десятках других стран мира. Привлечь внимание к этой проблеме и предложить шаги к ее решению является главной задачей данной статьи.
Ключевые слова: экономический цикл; поворотные точки; экономический кризис; рецессия; лидирующие индикаторы.
Введение
За десятилетие с 1998 по 2008 гг. российская экономика прошла путь от кризиса до кризиса. Можно ли считать, что в результате отхода от плановых принципов хозяйствования циклическая динамика стала формой хозяйственного развития России, что «запущен» генератор циклических колебаний? Или последний кризис явился просто результатом импортированных в Россию мировых потрясений? А если отечественный механизм экономических циклов2 начал действовать, то какую роль в нем играли внешние импульсы? Каким образом, по каким каналам происходило взаимодействие, взаимопереплетение внутрироссийского и мирового циклов? Ответы на эти вопросы позволили бы до некоторой степени предвидеть будущую динамику экономики, что могло бы дать государству потенциальную возможность проводить более информированную и, стало быть, более обоснованную экономическую политику. Именно «потенциальную возможность», поскольку широко признано, что далеко не всегда в периоды кризисов решения политиков последовательны, далеко не во всем они опираются на арсенал теоретиков-сторонников воздействия государства на экономику.
Еще до появления макроэкономики дихотомия «государство-рынок» была одним из основных стержней, вокруг которых вращались многие вопросы экономической теории, и нельзя не признать, что аргументы в пользу невмешательства государства в экономическую деятельность на разных этапах развития экономической науки приводились весьма весомые. И все же практический опыт многих десятилетий и, в частности, опыт последнего кризиса, показывает: как только спад начинает казаться чересчур глубоким и продолжительным, правительства действуют независимо от того, какая из конкурирующих концепций «государство <—> рынок» доминирует в это время в теории. Тем не менее, при прочих равных условиях, более точные представления о том, в какой фазе цикла находится экономика в каждый конкретный момент, насколько близка очередная поворотная точка цикла, способны уменьшить вероятность ошибочных действий со стороны государства. Те же политики и экономисты, которые придерживаются точки зрения о возможности положительного воздействия государства на экономику, рассматривают точность данных о циклической динамике как одно из необходимых условий эффективной антициклической и/или антикризисной политики.
Основной целью данного исследования является проверка гипотезы о том, что циклические процессы стали воздействовать на траекторию экономического развития
2 В этой статье термины «экономические циклы» и «циклы» будут употребляться как идентичные понятию «деловые циклы» (business cycles/classical business cycles) в отличие от циклов роста и других колебаний экономической активности разной продолжительности.
России. Проведенный анализ помогает прояснить вопрос о соотношении внутренних и внешних факторов в процессе назревания экономического кризиса 2008-2009 гг. Полученные результаты позволяют сделать вывод о неотложности налаживания мониторинга циклических колебаний в нашей стране и предложить шаги по его осуществлению.
1. Вехи эмпирического анализа экономических циклов
«Неожиданно большие» кризисы не только дают новый импульс экономистам-теоретикам к дальнейшему постижению этого удивительно сложного организма - экономики, одновременно они высвечивают особую значимость работ по исследованию цикла экономистов-эмпириков. Эти кропотливые и, на первый взгляд, рутинные работы по мониторингу и анализу циклических колебаний, совершенствованию методов и инструментария идентификации поворотных точек цикла и его фаз ведутся непрерывно, независимо от величины и продолжительности спадов.
Характер эмпирических исследований циклической динамики связан с несколькими факторами. Важнейшую роль здесь играет длина временных рядов, т.е. попросту количество наблюдений (циклов). Не менее важным является, какое количество временных рядов доступно исследователям в каждый момент времени и, безусловно, качество этих рядов. Все это предопределяет способы, которые могут быть использованы для обработки имеющихся статистических данных. Возможности применения новейших ста-тистико-математических методов и моделей при исследованиях цикла расширяются по мере совершенствования информационных технологий, позволяющих обрабатывать все большие массивы информации. Технологические новации также создают условия для существенного ускорения получения и обработки данных, приближая возможности мониторинга колебательных процессов в режиме реального времени.
На протяжении последнего столетия эмпирические исследования экономических циклов развивались в русле обширной программы, разработанной Уэсли Митчеллом [16; 17]. С 1920 г., когда Митчелл возглавил основанное при его содействии Национальное бюро экономических исследований (НБЭИ), анализ экономических циклов стал важнейшим направлением работы этой организации3 и вплоть до сегодняшнего времени остается одним из главных направлений ее деятельности. По мнению Артура Бернса, именно Митчелл разрушил традицию использовать статистику для иллюстрации теоретических построений [8, р. 23]. Его замыслы имели два революционных последствия. Во-первых, теория экономических циклов перестала быть лишь логическим упражне-
3 В 1920-е годы аналогичные исследования были начаты и в ряде других стран: Австрии, Великобритании, Германии, Италии, России, Франции, см.: [17, р. 201-202]. В России они проводились Конъюнктурным институтом, созданным одновременно с НБЭИ и просуществовавшим до 1930 г. Работы Института и его отдельных сотрудников, основанные на новейших методах эмпирического анализа того времени, были органической частью мировой экономической науки. Эмпирические исследования велись по целому ряду направлений, включая построение и анализ динамических рядов, расчет индексов; создание сводного индекса деловой активности («экономического барометра»); выделение сезонных волн; изучение связи вековых трендов и длинных волн с экономическими циклами; выявление роли случайных причин как источника циклических процессов.
нием и встала на почву эмпирических наблюдений и, во-вторых, в процессе наблюдений за экономической жизнью во всем ее многообразии теория циклов превратилась в теорию функционирования экономической организации общества в целом [8, р.24]. Этот подход Митчелла лег в основу работ многих экономистов-эмпириков, положив начало исследованиям, в результате которых появились циклические индикаторы, система национальных счетов, индексы, основанные на данных опросов населения и бизнеса, и т.д.
Долгое время основным направлением эмпирического анализа циклов было построение композитных индексов4. В рамках этого направления решались две основные задачи: во-первых, создание индекса, совпадающего с течением цикла, и, во-вторых, на его основе - выявление лидирующих и запаздывающих индексов. Первая задача была связана с датировкой поворотных точек цикла. Решение второй задачи позволяло формулировать гипотезы о процессах, протекающих на протяжении цикла, и о развитии взаимосвязей между различными секторами экономики, отражаемых динамикой этих переменных, а также делать попытки прогнозировать очередные поворотные точки цикла. По мере накопления статистических данных, совершенствования методов экономико-статистического анализа и развития вычислительных мощностей совершенствовались и методы решения этих задач - от простого выделения циклической компоненты во временных рядах до использования стохастических и вероятностных подходов к анализу временных рядов и идентификации поворотных точек5.
Новые методы в основном базируются на максимальном охвате всех имеющихся данных, независимо от степени их цикличности, что, в частности, позволяет идентифицировать поворотные точки у «ненаблюдаемого» циклического фактора [19], а также обнаруживать их более оперативно, в «режиме реального времени»6. В настоящий момент и в академической литературе, и в работе комитетов по датировке поворотных точек доминирует подход, при котором поворотные точки датируются на основе переломов в предварительно усредненной траектории временных рядов. Эту последовательность процедур Джеймс Сток и Марк Уотсон назвали «сначала усреднять, а затем датировать» (average then date) в противоположность принципиально иному подходу - «сначала датировать, а затем усреднять» (date then average). Суть его соответственно состоит в том, что сначала определяются даты поворотных точек у множества рядов, а затем, на этой основе, фиксируется «усредненная» дата начала кризиса или оживления [20]. В последнее время этому подходу, воспроизводящему на новом, современном, уровне методологию циклического анализа, заложенного У. Митчеллом7, уделяется все больше внимания.
4 Создание циклических композитных индексов, динамика которых определяется динамикой нескольких входящих в них показателей, имело цель нивелировать специфические отклонения отдельных показателей, вызываемых особенностями развития каждого цикла, случайными факторами, ошибками измерения. Подробнее см., например: [24, p. 316-317].
5 Обзор эмпирических методов исследований цикла от Бернса и Митчелла (1946 г.) до середины 2000-х годов см.: [13].
6 См. анализ подходов к мониторингу циклических колебаний в режиме реального времени в работе [10].
7 См.: Ch. 1, Sec. V. Requirements that Techniques Must Meet, p. 11-14; Ch. 4, Sec. IV. A Tentative Schedule of Reference Dates, p. 76-81 [7; 13, p. 615; 20, p. 3, 5].
2. Методологические проблемы исследования российского цикла и подходы к их решению
В настоящий момент даже среди профессионалов не существует общего мнения не только о природе российского цикла, но и о самом факте цикличности российской экономики. Попытки идентифицировать феномен колебательных процессов в экономике России, схожих по форме с циклическими, наталкиваются на целый ряд серьезных проблем. Важнейшими среди них, на наш взгляд, являются следующие:
• отсутствие общепризнанной датировки начала и конца кризисов;
• качество российской статистики;
• слишком короткий временной интервал для целей циклического анализа: не более двух десятилетий8.
Данный раздел посвящен подробному рассмотрению этих проблем, а также возможным путям их решения на основе мирового опыта, применимого в сегодняшних российских условиях.
2.1. Датировка поворотных точек цикла
Широко распространенным критерием кризисного состояния экономики является падение реального ВВП в течение двух кварталов. В странах, где считаются композитные циклические индексы, начало кризиса также фиксируется на основе верхней поворотной точки композитного индекса, совпадающего с циклом. В некоторых странах а posteriori производится уточняющая, окончательная датировка кризисов. Так, при НБЭИ США существует Комитет по датировке поворотных точек цикла, в который входят ведущие американские экономисты, определяющие начало и конец рецессий не только на основе исторической и текущей статистики, но и на базе собственных экспертных оценок состояния экономики. В любом случае для квалифицированной датировки поворотных точек цикла критически необходим определенный объем наблюдений (уже случившихся в прошлом однородных зафиксированных событий), чем мы с нашей двадцатилетней постперестроечной историей, по определению, не обладаем. Отсюда неудивительно, что «признание» российским правительством кризисной ситуации, сделанное в сентябре 2008 г., было скорее констатацией серьезных трудностей в экономике, чем выводом на основе профессионального анализа статистических данных.
Начало кризиса часто связывают с падением промышленного производства. Индекс промышленного производства (ИПП) обычно входит в состав композитного индекса, совпадающего с циклом. В этой статье для датировки начала кризиса в России авторы использовали данные Росстата о темпах роста промышленного производства,
8 Мы исходим из того, что колебания темпов роста планового хозяйства имеют мало общего с цикличностью рыночной экономики. Как известно, существуют и противоположные точки зрения (об этом см., например: [4, с. 199]). На наш взгляд, этот вопрос останется открытым, по крайней мере до тех пор, пока не будет достигнут консенсус о природе экономических циклов, равно как и о природе плановой экономики. Блестящий аналитический каркас для исследований цикличности плановой экономики был заложен еще 60 лет назад в выступлении Г. Хаберлера «Экономические циклы в плановой экономике» и его обсуждении на конференции НБЭИ 1951 г. [9].
предварительно приведенные к единой базе и очищенные от сезонных колебаний9. Построенный таким образом индекс промышленного производства достиг своего максимума в июле 2008 г. Индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономической деятельности10, построенный тем же способом, также достиг максимума в июле 2008 г. (см. рис. 1).
При датировке начала предыдущего кризиса также возникают проблемы. В прессе, а зачастую и в научной литературе, этот кризис относят к августу 1998 г., т.е. его начало приурочивают к объявлению дефолта, хотя, по сути, дефолт был скорее кульминацией кризиса, вынужденной мерой, которая впоследствии способствовала оживлению экономики. Если ориентироваться на сезонно сглаженную динамику ИПП, то окажется, что падение производства началось уже в январе 1998 г. (см. рис. 1). С учетом этого политику правительства по поддержанию курса рубля в первые месяцы 1998 г. можно назвать в лучшем случае беспечной. Оправдать ее можно попытаться разве что тем, что вплоть до мая 1998 г. Росстат публиковал радужные сообщения о состоянии экономики, основанные на том, что кумулятивный с начала года объем производства превосходил объем производства за аналогичный период 1997 г. (в то время как этот рост был обеспечен всего лишь повышательной динамикой производства во II полугодии предыдущего года).
В данном исследовании мы отталкиваемся от датировки российских кризисов, основанной на динамике базисного, сезонно сглаженного Индекса промышленного производства и соответственно принимаем за начало двух постперестроечных кризисов декабрь 1997 г. и июль 2008 г. Вопрос о датировке окончания кризисов 1998 и 2008 гг. представляется не менее трудным и неоднозначным, и, хотя он и имеет прямое отношение к датировке поворотных точек, авторы не ставили перед собой задачу исследовать его в рамках данной статьи.
2.2. Качество российской статистики
На примере с индексом промышленного производства видно, насколько плохо приспособлена официальная статистика Росстата к анализу циклических колебаний. Она все еще носит «родовые» черты советской экономики, отражая ее былые потребности в отслеживании соответствия плановых и фактических показателей11. Отсюда - и отсталые формы представления данных12 и отсутствие рядов, которые десятилетиями
9 Весной 2010 г. Росстат впервые опубликовал ИПП, очищенный от сезонных колебаний. Однако эти ряды были продлены назад лишь до 2008 г. Что касается прочих временных рядов, то известно, что Росстат начал работу по их сезонной корректировке, но результаты ее пока не доступны.
10 Он исчисляется Росстатом на основе данных об изменении физического объема производства, продукции сельского хозяйства, добычи полезных ископаемых, обрабатывающих производств, производства и распределения электроэнергии, газа и воды, строительства, транспорта, розничной и оптовой торговли.
11 Основы советской статистики были заложены в годы первой пятилетки (1928-1932). Конъюнктурный институт, рассчитывавший и публиковавший динамические индексы в полном соответствии с требованиями циклического анализа, был ликвидирован в январе 1930 г.
12 Публикация вместо базисных индексов за весь период наблюдений только текущих темпов роста за один месяц и за 12 месяцев или, что еще хуже, кумулятивных данных с начала текущего года; игнорирование процедуры сезонного сглаживания и т.п.
используются в развитых странах для мониторинга и анализа циклов13. Кроме того, за последние 20 лет методология расчета ряда ключевых циклических показателей менялась без соответствующего пересмотра данных за предыдущие периоды, а сопоставимость наблюдений, как известно, является одним из непреложных условий использования индикаторов для целей циклического анализа. Насколько существенны были эти изменения, практически невозможно оценить еще из-за одного важнейшего недостатка -непрозрачности перехода к новой методологии расчета показателей.
Существенно лучше обстоят дела с реформированной по требованиям МВФ денежно-кредитной статистикой Центрального банка и статистикой финансовых рынков, предоставляемой биржевыми агентствами. Однако отсутствие полноценного набора качественных временных рядов, отражающих процессы, протекающие в реальном секторе экономики, является важным препятствием для эмпирических исследований российского цикла на базе доступной официальной статистики.
В этой работе используется база данных (далее «база данных RET»), которая формировалась с начала 1990-х годов в рамках международных проектов14, направленных на преодоление недостатков российской статистики и приближение ее к требованиям, предъявляемым к циклическим индикаторам. Требования эти достаточно строгие15. Пройдет еще немало времени, прежде чем наши временные ряды смогут им полностью соответствовать, поэтому при наполнении базы RET ее создатели придерживались более «мягких» критериев подбора индикаторов, а при формировании динамических рядов из исходных данных руководствовались следующими принципами.
• Регулярность сбора данных и их своевременная доступность, т.е. данные должны систематически рассчитываться статистическими органами и оперативно публиковаться в открытых изданиях.
• Предпочтительность месячных данных. На основе традиционных для российской статистики кумулятивных данных оценивались месячные показатели. Квартальные данные в некоторых случаях интерполировались в месячные.
• Непрерывность временного ряда и его длина. На основе обычных для российских статистических публикаций одномесячных и 12-месячных темпов роста показателей, по возможности, строились динамические ряды. Имевшиеся непродолжительные пропуски в наблюдениях восстанавливались на основе динамики схожих показателей.
• «Гладкость» динамики индикатора. Слишком резкие колебания месячных индикаторов устранялись с помощью таких процедур, как сезонное сглаживание, дефли-рование, использование относительных величин.
• Прозрачность методологии. Предпочтение отдавалось показателям, для которых можно было получить достаточно подробные методологические пояснения, включая описания изменений в методах их построения, если таковые имели место. В свою оче-
13 Это относится к показателям строительства нового жилья, производительности труда и др.
14 Речь идет о проектах, включавших построение динамических рядов в соответствии с международными стандартами на основе официальной российский статистики и публикацию их в Russian Economic Trends (RET), а также нацеленных на создание и регулярный расчет Индекса потребительских настроений для России. С.А. Николаенко, один из авторов этой статьи, принимал активное участие в этих проектах и продолжает поддерживать базу данных RET по настоящее время.
15 См., например: [21, p. 14].
редь, сама база данных RET дополнялась описанием процедур преобразования исходной статистической информации в динамические ряды.
На настоящий момент база данных RET содержит несколько сотен макроэкономических показателей, которые, с одной стороны, построены на основе официальной статистической информации, а с другой, имеют вид и содержательные характеристики, соответствующие международным стандартам.
2.3. Недостаточное количество наблюдений
Краткость истории рыночного хозяйства современной России является ограничением для анализа российского цикла не только с помощью новейших методов, но даже тех, которые начали использоваться в развитых странах несколько десятков лет назад.
Единственный период, который можно гипотетически квалифицировать как экономический цикл - это промежуток между кризисами конца 1990-х и конца 2000-х годов16. Наличие лишь одного наблюдения не дает возможности выявить циклические закономерности в динамике индикаторов. Для полноценного циклического анализа нужна историческая статистика: индикаторы, входящие в композитные индексы, должны демонстрировать повторяющуюся динамику на протяжении хотя бы нескольких циклов.
Мы постарались решить проблему недостаточного количества наблюдений, сочетая накопленный в мире опыт построения циклических композитных индексов и имеющуюся российскую статистику. С этой целью мы проанализировали эволюцию состава композитных индексов в США, а также составляющие композитных индексов, которые в настоящее время рассчитываются по той же методике для других стран, а затем попытались выявить их российские аналоги. Авторы полагали, что если такие аналоги обнаружатся и их динамика окажется сходной с динамикой индикаторов, характеризующих циклические процессы в рыночной экономике, то с большой вероятностью можно будет утверждать, что циклические механизмы действуют и в России.
В США композитные циклические индексы разрабатывались Национальным бюро экономических исследований начиная с 1930-х годов. С 1960-х годов эта работа велась Департаментом торговли США, а затем - неправительственной предпринимательской и исследовательской ассоциацией «The Conference Board». Изменения в составе лидирующих, совпадающих и запаздывающих композитных индексов США на протяжении нескольких десятков лет убедительно демонстрируют, насколько тонкой и кропотливой задачей является подбор индикаторов для каждого из них. Точность подаваемых композитными индексами сигналов зависит от того, в какой мере их составляющие «улавливают» состояние всей экономики в целом. Именно поэтому время от времени состав композитных индексов США менялся, отражая структурные сдвиги в экономике, различные изменения институционального характера, равно как и расширение массива статистических данных и улучшение их качества. С 1950 г. было проведено пять ключевых пересмотров композитных индексов. Внесенные в них изменения имели как кардинальный, так и уточняющий характер17. Следующий пересмотр планируется в ближайшее
16 По нашему мнению, период до 1998 г. - включающий несколько лет трансформационного кризиса, имеющего отнюдь не рыночную природу, и последующее за ним кратковременное оживление экономики - вряд ли может претендовать на роль цикла.
17 Под кардинальными изменениями мы подразумеваем включение новых индикаторов (в связи с появлением новых экономических сегментов, изменениями в функционировании уже сущест-
время и будет нацелен на улучшение «работы» денежных и кредитных показателей путем введения в состав лидирующего композитного индекса США сводного индекса финансового состояния [15].
В настоящее время The Conference Board рассчитывает композитные индексы не только для США, но и для девяти других стран (Австралии, Великобритании, Германии, Испании, Китая, Мексики, Франции, Южной Кореи, Японии), а также для еврозоны. Составляющие индексов этих стран отличаются друг от друга, отражая различия в особенностях их хозяйственного развития, институциональной среды, роли в мировой экономической системе. Такое разнообразие дает возможность сопоставить международные индикаторы с имеющимися российскими показателями, не ограничиваясь примером одной страны.
Поскольку мы, прежде всего, стремились выявить, насколько для современной России характерны механизмы назревания кризиса, присущие странам с рыночной экономикой, в данной работе мы ограничились анализом компонентов лидирующих композитных индексов.
Лидирующие композитные индексы, рассчитываемые The Conference Board, в настоящий момент включают в себя более 80 показателей. Мы объединили эти показатели в группы по принципу их принадлежности к различным сферам хозяйственной деятельности и, соответственно, по общности механизмов, протекающих в этих сферах циклических процессов18. В табл. 1 эти группы проранжированы по количеству стран/регионов, в которых они используются.
Курсы акций входят в состав лидирующих композитных индексов еврозоны и всех стран, кроме Китая. В США они используются уже более 60 лет: сначала курс акций был представлен индексом Dow Jones Industrial Average (Dow 30), а потом, в середине 1960-х годов, он был заменен на Standard & Poor's 500. Также для всех стран, кроме Китая, используются либо процентные ставки, либо процентные спрэды. Первые - для Испании, Мексики и Южной Кореи, вторые - для остальных шести стран и еврозоны. В США процентные ставки до сих пор не включались в состав лидирующего индекса, а процентные спрэды были включены в него лишь при последнем пересмотре в 1996 г.
Показатели заказов используются для восьми стран и еврозоны. Это самая многочисленная группа: в нее входит 14 индикаторов. Для некоторых стран одновременно применяются два показателя, а для США (где они неизменно в том или ином виде присутствуют в составе лидирующего индекса с 1950 г.) - три. Показатели группы «заказы» относятся к различным сферам производства: к инвестиционным товарам (США, Германия, еврозона), к строительству (Германия, Южная Корея), к комплектующим и материалам (США, Китай), к потребительским товарам (США), к экспорту (Китай) и т.д.
Как видно из табл. 1, для построения лидирующих индексов достаточно широко применяются показатели строительства. В Австралии, Китае, Мексике, США, Франции
вующих и т.п.), а также исключение «старых». Иногда индикаторы «переходят» из одного композитного индекса в другой, например, из лидирующего в совпадающий или запаздывающий. Под уточняющими изменениями здесь имеется в виду просто замена одного индикатора на другой в рамках одного и того же сегмента. О типах изменений и их причинах см. подробнее, например: [21, р. 23-28; 24, р. 328-338].
18 Аналогичные группы можно выделить и в лидирующих композитных индексах ОЭСР, которые рассчитываются для мониторинга циклов роста в 40 странах мира, включая Россию.
и еврозоне - это либо выдача разрешений на строительство жилья, либо начало строительства, и только для Мексики - производство стройматериалов. В США, где жилищное строительство уже давно является одним из важнейших секторов экономики, различные показатели строительства нового жилья неизменно входили в состав лидирующего индекса с 1950 г. (также как индикаторы групп «курсы акций» и «заказы»).
Таблица 1.
Компоненты лидирующих композитных индексов разных стран
в 2011 г.
Группы Авст- Вели- Гер- Испа- Мек- США Фран- Ю. Япо- Зона Китай Число Число
лидирующих ралия кобри- мания ния сика ция Корея ния евро пока- стран/
индикаторов тания зателей* регионов**
Курсы акций 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 10 10
Процентные ставки и спрэды 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 10 10
Заказы 0 1 2 1 0 3 1 2 1 1 2 14 9
Строительство 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 7 7
Эффективность 1 2 1 0 0 0 1 0 3 0 0 8 5
Запасы 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 5 5
Денежная масса 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 5 5
Настроение бизнеса 0 1 0 0 0 0 1 0 1 3 0 6 4
Рынок труда 0 0 0 1 0 2 1 0 1 0 0 5 4
Настроение населения 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 4 4
Внешняя
торговля 1 0 0 0 2 0 0 1 0 0 0 4 3
Прочие 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 3 3
Всего 7 7 7 6 6 10 7 7 10 8 6 81 11
* Для некоторых стран The Conference Board использует несколько показателей одной группы.
10 стран и еврозона.
Источник: составлено на основе «Technical Notes» к лидирующим композитным индексам, рассчитываемым The Conference Board для 10 стран и еврозоны, 2011. (http://www.conference-board.org/)
Показатели эффективности применяются для пяти стран. В эту группу мы включили восемь разнообразных индикаторов: прибыль нефинансовых корпораций (Австралия, Великобритания, Германия, Япония), производительность труда (Великобритания, Япония), трудоемкость продукции (Франция), количество банкротств (Япония). В США показатели эффективности использовались для отслеживания ранних сигналов наступающего кризиса до конца 1980-х годов, причем с 1960 по 1966 гг. в лидирующий индекс входило целых четыре показателя этой группы.
Запасы (как в абсолютном выражении, так и отнесенные к объему продаж) лидируют в Австралии, Германии, Китае, Мексике и Южной Корее. В США запасы входили в состав лидирующего индекса с 1960 по 1989 гг., а в настоящее время являются одним из компонентов запаздывающего. Денежная масса (в основном дефлированная М2 или М3) лидирует в Австралии, Испании, США, Японии и в еврозоне. В США она была введена в состав лидирующего индекса в середине 1970-х годов и используется до сих пор.
Как известно, многие страны для прогнозирования поворотных точек цикла привлекают данные опросов предпринимателей и потребителей. The Conference Board использует и те и другие: шесть показателей настроения бизнеса (по одному - для Великобритании, Франции, Японии и три - для еврозоны) и четыре показателя настроения населения (для Великобритании, Германии, Китая и США). Показатели настроения бизнеса никогда не входили в состав лидирующего индекса в США, а Индекс потребительских ожиданий начал применяться там с 1989 г.
Общепризнанно, что занятость и безработица являются запаздывающими индикаторами, однако некоторые показатели рынка труда могут лидировать в цикле. The Conference Board использует для четырех стран пять таких показателей: сверхурочную занятость (Япония), число обратившихся в службу занятости за неделю (США) и за месяц (Франция), число новых рабочих мест (Испания), среднюю продолжительность рабочей недели в обрабатывающей промышленности (США). Последний показатель - единственный из всего списка лидирующих индикаторов США, который в неизменном виде используется в течение 60 лет.
В состав индексов некоторых стран The Conference Board ввел специфические индикаторы, которые характеризуют не столько общие для всех стран процессы, сколько особенности развития той или иной страны. Это - показатели, связанные с внешней торговлей: общий объем экспорта в Южной Корее и сельскохозяйственный экспорт в Австралии. Для Мексики, тесно связанной с американской экономикой, взято соотношение внутренних и внешних нефтяных цен на рынках США и реальный обменный курс песо. Для Китая и Южной Кореи - показатели кредитования экономики. Бросается в глаза, что специфические индикаторы отражают либо зависимость стран от внешнего мира, либо характерные черты развивающегося финансового сектора, в то время как все остальные группы индикаторов охватывают, в первую очередь, внутренние механизмы развития экономики.
3. Проверка гипотез о цикличности российской экономики 3.1. Отбор российских аналогов
Из нескольких сотен показателей, входящих в базу данных RET, нам удалось подобрать более или менее близкие аналоги для всех выделенных выше групп лидирующих индикаторов. Они представлены в табл. 2. При подборе показателей мы руководствовались следующими принципами19.
• Если в международной практике использовался индикатор с однозначной концепцией и в российской базе данных можно было найти соответствующий ему показа-
19 Процедуры отбора российских аналогов описаны в работе [6].
тель, тогда мы ограничивались этим единственным показателем. Так были отобраны курс акций, денежная масса, Индекс потребительских настроений (ИПН) и Индекс предпринимательской уверенности (ИПУ). Интересно отметить, что, за исключением ИПУ, все эти показатели рассчитываются независимыми от Росстата организациями.
• В тех случаях, когда в группу лидирующих показателей входили разные индикаторы или же в российской статистике не было показателя, однозначно им соответствующего, мы старались помимо основного привести еще альтернативный показатель. Это относится к показателям заказов, запасов, эффективности, рынка труда и процентным ставкам/спрэдам.
• Наибольшие трудности вызвали показатели строительства. В общедоступной статистике Росстата основным показателем, характеризующим объем жилищного строительства, является объем введенного жилья, а этот показатель, как правило, запаздывает относительно переломных точек цикла. Данных о выдаче разрешений на строительство и начале нового строительства Росстат не публикует. На наш взгляд, из имеющихся российских данных начальные стадии строительства в наибольшей степени характеризует производство цемента, и мы использовали его в качестве суррогата показателя начала строительства. Некоторой альтернативой может служить отношение заказов в строительстве к объему строительных работ.
• Подбирая аналоги специфических международных индикаторов, мы остановились на двух показателях: сальдо текущего платежного баланса и чистых иностранных активах коммерческих банков20, отнесенных ко всем банковским активам.
Таблица 2.
Российские аналоги лидирующих индикаторов в 2011 г.
Группы лидирующих индикаторов Российские аналоги Описание
Курсы акций 1. Курс акций Фондовой индекс РТС, средний за месяц, 01.09.1995 = 100
Процентные ставки и спрэды 2. Доходность 3. Спрэд доходности Эффективная доходность корпоративных облигаций RUX CBonds, на конец месяца, % Разница между эффективными доходностями RUX CBonds и ОБР, на конец месяца, п.п. (средний срок до погашения около двух и шести лет соответственно)
Заказы 4. Заказы в промышленности 5. Заказы в строительстве Стоимость заказов в крупных и средних предприятиях промышленности на конец месяца по отношению к стоимости отгруженной продукции за месяц, разы, СС. Стоимость заказов в крупных и средних предприятиях строительства на конец месяца по отношению к месячной стоимости строительных работ, разы, СС
Строительство 6. Производство цемента Производство цемента за месяц, млн т, СС
20 Разность между вложениями российских банков за рубеж и привлеченными ими зарубежными активами.
Окончание табл. 2.
Группы лидирующих индикаторов Российские аналоги Описание
Эффективность 7. Прибыль в промышленности 8. Прибыль в экономике Отношение прибыли крупных и средних промышленных предприятий к стоимости проданной ими продукции, за месяц, %, СС. Отношение прибыли крупных и средних предприятий нефинансового сектора к ВВП, интерполировано из квартальных данных, %, СС
Запасы 9. Запасы в промышленности 10. Запасы в торговле Запасы на конец месяца на крупных и средних предприятиях промышленности по отношению к стоимости отгруженной продукции за месяц, разы, СС (с 2005 г. интерполировано из квартальных данных). Запасы на конец месяца на крупных и средних предприятиях торговли по отношению к стоимости розничных продаж за месяц, разы, СС
Денежная масса 11. Денежная масса Денежная масса М2, дефлированная при помощи ИПЦ, трлн руб. в ценах 2000 г., СС
Настроение бизнеса 12. ИПУ Индекс предпринимательской уверенности, разность долей положительных и отрицательных ответов плюс 100, СС
Рынок труда 13. Число вновь зарегистрированных безработных 14. Темп роста числа безработных Число новых безработных, зарегистрированных за месяц Службой занятости, млн, СС. Темп роста за месяц общего числа безработных, состоящих на учете в Службе занятости, %, СС
Настроение населения 15. ИПН Индекс потребительских настроений (разность долей положительных и отрицательных ответов плюс 100), интерполировано из двухмесячных наблюдений, СС
Специфические показатели 16. Сальдо текущего баланса 17. Чистые иностранные активы банков Сальдо текущего платежного баланса, млрд долл., интерполировано из квартальных данных, СС. Чистые иностранные активы банковской системы по отношению ко всем банковским активам, %, СС
Источник: составлено на основе базы данных RET и табл. 1.
3.2. Цикличность российской экономики
Для проверки гипотезы о цикличности российской экономики мы проанализировали предкризисную динамику отобранных показателей и в результате обнаружили, что все они - без исключения - лидировали относительно выбранной нами точки отсчета начала кризиса - июля 2008 г. (см. рис. 1). Этот факт лидирования российских
аналогов международных индикаторов, по меньшей мере, не опровергает гипотезу о том, что в нашей стране образовалась хозяйственная система, развитие которой происходит циклически. Напротив, по нашему мнению, он свидетельствует в пользу того, что в 19982008 гг. Россия пережила первый в постсоветский период экономический цикл, а кризис 2008-2009 гг. явился соответственно первым циклическим кризисом.
В табл. 3 представлены данные о величине опережения начала кризиса всеми 17-ю отобранными индикаторами.
Таблица 3.
Лидирующие индикаторы в цикле 1998-2008 гг.
Индикаторы Тип поворотной точки Опережение ИПП, в мес. Дополнительная информация
Курс акций Максимум -2 «пузырь» с 2006 г.
Сальдо текущего баланса Максимум -4 локальный пик: -29 мес.
Число вновь зарегистрированных безработных Минимум -4
ИПН Максимум -4 плато в 2007 г.
Денежная масса Максимум -5 «пузырь» с 2006 г.
Запасы в торговле Минимум -6 плато с 2006 г.
Запасы в промышленности Минимум -7 плато с 2006 г.
Прибыль в промышленности Максимум -9 плато 2006-2008 гг.
Спрэд доходности Минимум -10 плато с 2006 г.
Доходность Минимум -12 плато с 2006 г.
Чистые иностранные активы банков Минимум -13 «пузырь» с 2006 г.
ИПУ Максимум -13 локальный пик: -4 мес.
Заказы в строительстве Максимум -15 плато: 2007-2008 гг.
Производство цемента Максимум -17 локальный пик: -5 мес.
Темп роста числа безработных Минимум -17 локальный min: -4 мес.
Прибыль в экономике Максимум -19 локальный пик: -7 мес.
Заказы в промышленности Максимум -22 локальные пики: -15 и -4 мес.
Справочно:
Средняя экспортная цена на нефть Максимум 0 локальный пик: -25 мес.
Индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономической деятельности (СС) Максимум 0
Цена на нефть Urals Максимум 0 локальный пик: -3 мес.
ИПП, пересмотр 2010 г. (СС) Максимум -5
Источник: расчеты и оценки авторов.
Как видно, диапазон опережения этими показателями пика ИПП составляет от двух до 22 месяцев, а средняя величина их лидирования равна 10,5 месяца, что практически в точности соответствует усредненной величине лидирования композитного индекса США относительно верхней поворотной точки в последних восьми циклах [22, р. 6].
Обращает на себя внимание, что восемь из 17 показателей достигли своих поворотных точек задолго до начала кризиса: в период от августа 2006 г. до июня 2007 г. (см. табл. 3 и рис. 1). Среди них: показатели, характеризующие развитие процессов как в реальном, так и в финансовом секторах экономики. Заказы промышленности, отнесенные к отгруженной продукции, начали сокращаться с сентября 2006 г., доля прибыли нефинансового сектора в ВВП - с января 2007 г., темп роста безработных и производство цемента - с марта 2007 г., т.е. еще за 22, 19 и 17 месяцев до начала падения ИПП. Более чем за год до кризиса стали снижаться Индекс предпринимательской уверенности и чистые зарубежные активы банков. Если бы можно было при анализе цикла ориентироваться на динамику только этих показателей, то вполне оправданно было бы ожидать, что российский кризис мог начаться в 2007 г. и, возможно, даже раньше, чем в США, где он был датирован декабрем 2007 г.
Наличие показателей с более поздним лидированием, на первый взгляд, противоречит предположению о том, что кризис назревал еще с 2006 г. Однако более подробное рассмотрение особенностей этих показателей позволяет заметить, что траектория их движения заметно изменилась за 2,5-1,5 года до кризиса (см. табл. 3 и рис. 1). Так, прибыль в промышленности практически не росла с конца 2005 г., запасы в промышленности и в розничной торговле снижались лишь до начала 2006 г., после чего их траектория стала почти пологой. Индекс потребительских настроений начал снижаться еще за 19 месяцев до кризиса, а вновь стал расти лишь перед президентскими выборами, постегиваемый предвыборными обещаниями, повышением пенсий, пособий, зарплаты работников бюджетного сектора и пр.21. Похожая картина наблюдается и при рассмотрении показателей развития кредитных рынков, занимающих промежуточное положение между индикаторами с наиболее ранним и наиболее поздним лидированием. Доходность корпоративных облигаций RUX-CBonds уменьшалась до сентября 2005 г., после чего она лишь незначительно колебалась вокруг достигнутого уровня. Аналогичным было и поведение процентного спрэда. При анализе динамики показателей с более поздним лидированием следует особо отметить, что значения, достигнутые большинством из них к началу периода «торможения», лишь очень незначительно отличались от их максимальных/минимальных предкризисных значений, на основе которых датировались их поворотные точки в цикле (см. рис. 1).
21 Сходную реакцию на выборы ИПН демонстрировал и в ходе предвыборных компаний 2004 и 2000 гг. [2].
160,0
130,0
100,0
70,0
2 000,0 1 500,0 1 000,0 500,0
20,0
15,0 10,0 5,0
3,0 2,5 2,0 1,5
5,0 4,0 3,0 2,0
П 20,0
10,0
0,0
--10,0
90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
Рис. 1. Динамика российских аналогов* лидирующих индикаторов
* Более подробное описание показателей приводится в табл. 2. Затемнением отмечены периоды кризисов по версии авторов.
Источник: база данных Russian Economic Trends (RET).
3.3. Роль внешних факторов в цикле 1998-2008 гг.
Очевидно, что сам по себе факт лидирования российских показателей, являющихся аналогами международных лидирующих индикаторов, не дает ответа на вопрос, был ли последний кризис «импортирован» или же он назрел в силу внутренних закономерностей циклического развития российской экономики. Однако более подробный анализ поведения этих показателей в преддверии кризиса, с привязкой к фактографической информации о конкретных экономических, политических и социальных событиях как в России, так и за рубежом, может пролить свет на роль внешних факторов в развитии циклических процессов в России22.
Рассмотренные выше особенности динамики показателей и с более ранним, и с более поздним лидированием можно проинтерпретировать в пользу того, что российский кризис мог начаться раньше, чем это случилось в реальности. Тем не менее этого не произошло. Очевидно, в экономике действовали факторы, отсрочившие начало кризиса. На наш взгляд, на особенности назревания кризисных процессов решающим образом повлияли два фактора, первым из которых является динамика мировых цен на нефть и вторым - зависимость российских финансовых и нефинансовых корпораций от зарубежных заемных средств.
Цены на нефть имели ярко выраженный повышательный тренд на протяжении всего цикла, а с января 2007 г., после непродолжительного и незначительного снижения, начался их новый и на этот раз стремительный взлет (см. рис. 1). Гипертрофированная роль, которую играет нефтедобывающая промышленность в нашей экономике, и зависимость последней от мировых цен на нефть - факты общеизвестные и очевидные. Оценка зависимости динамики каждого из отобранных нами лидирующих индикаторов от динамики нефтяных цен является самостоятельной проблемой, выходящей за рамки этой статьи. И все же сравнение поведения однородных показателей может дать косвенные свидетельства такой зависимости. Так, промышленная прибыль (в состав которой входят прибыли обрабатывающей, добывающей промышленности и коммунальных услуг) начала снижаться на 10 месяцев позже, чем прибыль всего нефинансового сектора, где доля добывающей промышленности существенно меньше. Еще больший разрыв наблюдается между двумя показателями занятости. Число безработных, впервые поставленных на учет Службой занятости, стало увеличиваться только за четыре месяца до кризиса, указывая на рост увольнений. Между тем, как отмечалось выше, темп роста безработных, зарегистрированных в этой Службе, прекратил снижаться, когда до кризиса оставалось еще 17 месяцев: вероятно, трудности с устройством на работу возникли уже в начале 2007 г., но массовые увольнения тогда еще не начались. Это можно было бы объяснить тем, что внутренние стимулы развития экономики практически иссякли к 2007 г., а занятость еще какое-то время поддерживалась благодаря воздействию внешних факторов на состояние российской экономики в целом и рынка труда в частности.
22 При дальнейшем, более глубоком рассмотрении вопроса о влиянии международных рынков на циклическое развитие российской экономики, несомненно, нужно будет учитывать, что «старая» проблема синхронизации национальных циклов получила иное измерение в условиях глобальной экономики. См., например: [5; 12; 14].
Если брать отдельные показатели, можно отметить, что курс акций, тесно связанный с ожиданиями инвесторов в нефтедобывающей отрасли, лидировал относительно ИПП всего на 2 месяца и имел с середины 2006 г. до середины 2008 г. характерный «пузырь»23, в значительной степени отражающий динамику нефтяных цен. Аналогичный «пузырь» был характерен и для динамики денежной массы, что отражало влияние притока «шальных» валютных поступлений от продажи нефти. Особенно отчетливо воздействие внешних факторов прослеживается в динамике сальдо текущего платежного баланса (см. рис. 1). С марта 2006 г. у этого показателя наметилась четкая понижательная тенденция, которая продолжалась до июня 2007 г., а затем с ростом доходов от продажи (практически неизменного объема) нефти он вновь стал расти, достигнув максимального значения за цикл за четыре месяца до начала кризиса.
Важную роль при анализе специфики циклических процессов в российской экономике играет зависимость между динамикой показателей развития кредитных рынков, с одной стороны, и нефтяных цен, с другой. Именно благодаря росту цен на нефть Россия оставалась одной из немногих стран мира, в которую, несмотря на тревожное состояние финансов, иностранные инвесторы продолжали осуществлять вливания капитала вплоть до середины 2007 г. Как известно, займы за рубежом в этот период осуществляли не только коммерческие банки, но и нефинансовые корпорации. До определенного времени рост нефтяных цен исполнял роль гаранта выполнения международных долговых обязательств российским бизнесом и, таким образом, по всей вероятности, явился основным фактором, вызвавшим замедление развития кризисных процессов в кредитно-денежной сфере и, как следствие, в реальном секторе экономики.
Зарубежная финансовая «поддержка» предопределила особенности циклической динамики кредитных показателей. Она, на наш взгляд, послужила главной причиной того, что поворотные точки процентных спрэдов и процентных ставок сдвинулись более чем на год вперед - с 2006 г. на июль и сентябрь 2007 г. соответственно (см. рис. 1 и табл. 3). То же касается и динамики такого специфического показателя, как чистые иностранные активы банков. Заимствования банков за рубежом в значительной степени восполняют нехватку отечественных финансовых ресурсов. Статистически это выражается в том, что в течение подъема и в предкризисный период доля чистых зарубежных активов в совокупных активах банков сокращается. Перед кризисом 1998 г. ее максимальная отрицательная величина составила почти -6%. Перед кризисом 2008 г., достигнув уровня -6% в мае 2006 г., она продолжала снижаться и в июне 2007 г. дошла почти до -10% (см. рис. 1).
Летом 2007 г. - несмотря на продолжающийся рост нефтяных цен - ситуация на российских кредитных рынках изменилась коренным образом к худшему. Здесь доминантой выступил уже второй фактор - зависимость России от международных финансовых рынков. Когда в США со всей очевидностью назрел ипотечный кризис, быстро перекидывавшийся на другие сегменты финансовых рынков внутри страны и за ее предела-ми24, подпитка российской экономики из-за рубежа начала резко сокращаться. Отечест-
23 Индекс фондового рынка рос в это время намного быстрее долгосрочного тренда роста курса акций благодаря возросшей стоимости акций нефтяного сектора, которые формируют значительную часть биржевого оборота.
24 К середине 2007 г. стала очевидна несостоятельность двух крупнейших американских ипотечных агентств «Фанни Мэй» и «Фреди Мак» (хотя о плане правительства установить над ними
венные ресурсы для развития производства к этому времени были истощены активным вывозом капитала государством25 и гипертрофированным развитием потребительского кредита26. Наступил «кредитный голод», и кредитные показатели резко пошли вверх.
В динамике показателей группы раннего опережения также можно усмотреть признаки воздействия внешних факторов. Все они через некоторое время после достижения своих поворотных точек изменили траекторию, а непосредственно перед кризисом «вернулись на прежний путь» (см. рис. 1). Однозначно утверждать, что на это повлиял именно рост цен на нефть в сочетании с ситуацией на кредитных рынках, складывающейся под влиянием сначала притока, а потом оттока иностранных капиталов, нельзя. Тем не менее обращает на себя внимание следующий факт. Ряд показателей с ранним опережением достиг вторых (малых) пиков за 4-7 месяцев до кризиса: прибыль нефинансового сектора, производство цемента, темп роста безработных и Индекс предпринимательской уверенности.
* * *
Рассмотренные в этом разделе лидирующие показатели пригодны в первую очередь для констатации факта наличия циклических механизмов. Эти показатели отнюдь не претендуют на включение их в лидирующий индекс российской экономики. Примерный состав «рабочего» лидирующего индекса можно будет определить лишь по истечении второго цикла. Тогда же можно будет создать рабочие версии совпадающих и запаздывающих композитных индексов. Построение «полноценных» композитных индексов так же, как использование всего арсенала современных методов эмпирического анализа цикла, - задача еще более отдаленного будущего, но уже сейчас она, безусловно, требует серьезного анализа, как эмпирического, так и теоретического.
Заключение
Подводя итоги проведенного анализа, можно сделать предварительный вывод о том, что в России сложились циклические механизмы развития экономики. Более того, рассмотренные данные не подтверждают довольно распространенную точку зрения, что кризис 2008-2009 гг. был импортирован в благополучно развивающуюся экономику нашей страны. По нашему мнению, они, напротив, скорее свидетельствуют о совсем иной роли, которую сыграл мировой рынок в развитии циклических процессов в 19982008 гг.: его воздействие увеличило продолжительность цикла и, соответственно, отдалило начало кризиса, по всей вероятности, на период от полугода до полутора лет.
«федеральную опеку» (federal conservatorship) было объявлено лишь в сентябре 2008 г.). Поскольку обязательства этих агентств играют огромную роль для инвесторов всего мира, их бедственное положение предвещало коллапс не только финансовой системы США, но и развитие глобального финансового кризиса.
25 Основным каналом вывоза капиталов государством было вложение валютной части растущих международных резервов России в первоклассные ценные бумаги зарубежных стран.
26 Бум потребительского кредита начался, как известно, с 2003 г. Для большинства банков это была новая, сверхприбыльная сфера деятельности, значительно более выгодная, чем финансирование производства. Что касается потребителей, то они еще слабо разбирались в условиях кредитования, а также не могли противостоять соблазну увеличить свое текущее потребление.
Признание факта цикличности экономического развития России на государственном уровне позволит перестать относиться к кризисам как к случайным стихийным бедствиям неизвестной природы, противодействие которым организуется в спешке и зачастую малоэффективно. Появится возможность заранее продумать антикризисные мероприятия и разработать процедуры принятия решений в преддверии кризиса и во время него, а также их реализации.
Формирование в России хозяйственной системы, развитие которой происходит циклически, подтверждает необходимость безотлагательного налаживания в нашей стране современной системы мониторинга и анализа циклических колебаний. При этом предварительная оценка влияния внутренних и внешних факторов на развитие циклических процессов указывает на то, что нельзя ограничиваться анализом мировых циклических процессов. Необходимо отслеживать и прогнозировать динамику российских циклических индикаторов. Последнее подразумевает дальнейшее реформирование российской статистики.
Понимание необходимости реформировать статистику в соответствии с требованиями циклического анализа, по всей вероятности, уже приходит, о чем свидетельствует выделение сезонности в индексе промышленного производства, сделанное Росстатом в 2010 г. Однако этого явно недостаточно. На данный момент официальная российская статистика еще мало пригодна для анализа циклической динамики экономики. Первым (и относительно малозатратным) шагом явилось бы построение месячных динамических рядов уже имеющихся показателей (прежде всего тех, которые отражают циклические процессы) и очистка их от сезонных колебаний. При смене методологии расчета индикаторов (которая, несомненно, будет продолжаться в целях дальнейшего приведения российской статистики к мировым стандартам) необходимо учитывать «нужды» циклического анализа, т.е. обеспечивать совместимость новых временных рядов со старыми посредством соответствующего пересмотра данных за предыдущие периоды. Чрезвычайно большое значение для отслеживания циклической динамики играет прозрачность методологии построения индикаторов и их пересмотра, т.е. неограниченный доступ к описаниям построения показателей для всех заинтересованных пользователей. Кроме того, следует начать обогащение имеющихся статистических баз новыми показателями, используемыми в странах с развитой экономикой для прогноза поворотных точек цикла.
Наличие статистической базы, отвечающей требованиям циклического анализа, является необходимым, но отнюдь не достаточным условием. Как показывает опыт развитых стран, можно утверждать, что не меньшее значение для нас имеет четкая датировка начала и окончания прошедших кризисов и разработка процедур по датировке поворотных точек последующих циклов. В нашей стране должны быть созданы авторитетные организации, которые могли бы квалифицированно анализировать статистические данные для своевременного выявления переломов в развитии экономики, «улавливания» ранних сигналов приближающего кризиса. Такие организации в развитых странах являются регулярными поставщиками информации, без которой невозможна разработка среднесрочной социально-экономической политики и своевременное принятие эффективных антикризисных мер. Без должного внимания к вопросам циклического развития Россия не сможет ни провести модернизацию своей экономики, ни решить стоящие перед ней социальные проблемы.
* * *
СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ
1. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики. М.: Экономика, 1989.
2. Красильникова М. Интегральные показатели социального самочувствия // Вестник общественного мнения. 2011. №1 (107).
3. Смирнов С. Система опережающих индикаторов для России // Вопросы экономики. 2001. № 3.
4. Смирнов С.В. Циклические колебания в рыночной экономике // Экономический журнал ВШЭ. 2010. Т. 14. № 2.
5. Aruoba S., Diebold F., Kose M., Terrones M. Globalization, the Business Cycle, and Macroeco-nomic Monitoring: IMF Working Paper. WP/11/25. 2011.
6. Belyanova Е., Ibragimova D., Nikolaenko S. Economic Recession in Russia: Usefulness of Consumer Surveys in its Prediction and Analysis / 30th CIRET Conference. N.Y., 2010. (https://www.ciret.org/conferences/newyork_2010/papers/upload/p_85-303870.pdf)
7. Burns A., Mitchell W. Measuring Business Cycles. N.Y.: NBER, 1946.
8. Burns A. Introductory Sketch // Wesley Clair Mitchell: The Economic Scientist / A. Burns (ed.) N.Y: NBER, 1952. (http://www.nber.org/chapters/c3094.pdf)
9. Haberler G. Economic Cycles in the Planned Economy / Conference on Business Cycles. NBER, 1951. (http://nber.org/chapters/c4768.pdf)
10. Hamilton J. Calling Recessions in Real Time: NBER Working Paper 16162. July 2010.
11. Harding D., Pagan A. Measurement of Business Cycles: Research Paper № 966. The University of Melbourne, 2006.
12. Harding D., Pagan A. Synchronization of Cycles // Journal of Econometrics. 2006. Vol. 132. № 1.
13. Harding D, Pagan A. Business Cycle Measurement // The New Palgrave Dictionary of Economics. Palgrave Macmillan, 2008. P. 610-615.
14. Kose M., Otrok C., Prasad E. Global Business Cycles: Convergence or Decoupling?: NBER Working Paper 14292. 2008.
15. Levanon G., ManiniJ-C., Ozyildirim A., Tanchua J. Using a Composite Index of Financial Conditions Indicators to Predict Turning Points in the U.S. Business Cycle / CIRET/KOF/HSE Workshop, Moscow, September 2011. (https://www.ciret.org/files/Ozyildirim_Ataman.pdf)
16. Mitchell W. Business Cycles. Berkley: University of California Press, 1913. Reprint of part III, Business Cycles and Their Causes. Philadelphia, Pa.: Porcupine Press, 1989.
17. Mitchell W. Business Cycles: The Problem and its Setting. N.Y.: National Bureau of Economic Research, 1927.
18. OECD Statistics Directorate. Leading Indicators. (http://www.oecd.org/department/0,3355,en_ 2649_34349_1_1_1_1_1,00.html)
19. Stock J., Watson М. New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators // Macroeconomics Annual. Vol. 4. MIT Press, 1989.
20. Stock J., Watson M. Estimating Turning Points Using Large Data Sets: NBER Working Paper 16532. 2010.
21. The Conference Board. Business Cycle Indicator Handbook. 2001. (http://www.conference-board.org/pdf_free/economics/bci/BCI-Handbook.pdf)
22. The Conference Board. Business Cycle Indicators. A monthly report from U.S. and Global Indicators Program. Vol. 15. № 3. (http://www.conference-board.org/pdf_free/economics/BCI_March_Essay.pdf)
23. The Conference Board. Technical Notes to Leading Economic Indices for 10 countries and the Euro Area. 2011. (http://www.conference-board.org/)
24. Zarnowitz V. Business Cycles: Theory, History, Indicators, and Forecasting Studies // Business Cycles. Vol. 27. University of Chicago Press for the NBER, 1992.
Комментарий Энтова Р.М.
Статья Е. Беляновой и С. Николаенко «Экономический цикл в России в 1998-2008 годах: зарождение внутренних механизмов циклического развития или импортирование мировых потрясений?» представляет собой актуальное исследование. Для описания циклических процессов, укореняющихся, по мнению авторов, в российской экономике, используются аналоги тех показателей, которые были разработаны Национальным бюро экономических исследований США; приведенные расчеты заслуживают, на мой взгляд, пристального внимания. В статье подняты вопросы, требующие серьезного обсуждения, а выводы о необходимости реформирования статистики и налаживания мониторинга циклических колебаний в России, безусловно, имеют важное практическое значение. До настоящего времени в нашей теоретической литературе (да и в текущей хозяйственной практике) фигурируют подчас довольно фантастические способы «предсказания» циклических кризисов. Публикуемая статья, по-моему, представляет собой важный шаг в правильном направлении.
Вместе с тем авторы поставили перед собой теоретические задачи, которые существенно шире возможностей использованного ими эмпирического анализа. Хорошо, конечно, что авторы «видят лес за деревьями»: понимают, что статистические выкладки делаются ради глубокой и серьезной постановки проблем и их решения. За формальными данными, приведенными в статье, стоят содержательные вопросы, и тот факт, что авторы эти вопросы формулируют и пытаются дать на них ответ, безусловно, положителен. Однако анализ, проведенный в статье, не содержит оснований для ряда категорических утверждений, которые в ней встречаются. Поэтому и выводы, к которым приходят авторы, уязвимы - они гораздо «сильнее» того, что показывают результаты расчетов.
Вопросы, поставленные в статье - можно ли квалифицировать события 2008-2009 гг. как первый циклический кризис в постперестроечной России, и был ли он «импортирован» или же он назрел в силу внутренних закономерностей циклического развития российской экономики, - сами по себе, разумеется, чрезвычайно важны и интересны. Все дело в том, каким образом авторы пытаются дать на них ответы. С моей точки зрения, ответы на эти вопросы далеко не сводятся к проверке того, как вели себя российские аналоги международных лидирующих индикаторов.
Исследование проблем, связанных с формированием экономического цикла в России, по существу, требует существенно иной «оптики» рассмотрения. Это предполагает и наличие той или иной «эталонной», по мнению авторов, теоретической модели (включая их отношение к распространенной в современной литературе позиции, согласно которой в экономике, подобной российской, цикл представлен стохастическим трендом - см., например: Aguiar M., Gopinath G. Emerging Market Business Cycles: The Cycle is the Trend // Journal of Political Economy. 2007. Vol. 115.), и более широкий круг показателей, и, главное, содержательный анализ циклических механизмов - анализ, без которого обсуждение проблемы эндогенности российского цикла представляется, к сожалению, недостаточно доказательным.
Так, ставя перед собой чрезвычайно сложную (достаточно ли корректно сформулированную?) задачу - протестировать российскую экономику «на цикличность», и в лучшем
Энтов Р.М. - д.э.н., профессор НИУ ВШЭ, e-mail: [email protected]
случае имея «в наличии» лишь один (гипотетический) цикл, авторы прибегают к достаточно оригинальному способу. Они группируют компоненты циклических индексов в 10 странах и «еврозоне» и отбирают для сравнения «российские аналоги». Результаты сравнения оказываются довольно любопытными, но логика суждений вроде: «Если такие аналоги обнаружатся, и их динамика окажется сходной с динамикой индикаторов, характеризующих циклические процессы в рыночной экономике, то с большой вероятностью можно будет утверждать, что циклические механизмы действуют и в России» просто не убеждает. Рискну предположить, что подобный анализ оказался бы более содержательным, если бы были более четко сформулированы проверяемые теоретические гипотезы и авторы шли в своем анализе от гипотез относительно циклических механизмов к статистике.
Понятно, что сколько-нибудь полное исследование указанных проблем перерастает рамки журнальной статьи, да и статистическая база, которую можно было бы использовать для изучения циклов, повторяющихся в российской экономике, пока просто отсутствует. И все же анализ, проведенный в статье на ограниченном числе временных рядов, позволил обозначить и/или конкретизировать целый ряд важных и интересных вопросов и тем самым продвинуться к дальнейшему исследованию действительно серьезных проблем, заявленных в названии статьи.
Комментарий Григорьева Л.М.
Работа Е.В. Беляновой и С.А Николаенко «Экономический цикл в России в 19982008 годах...» посвящена вопросам, играющим важную роль для понимания особенностей экономической динамики современной России. Особое значение имеет поставленный авторами вопрос о взаимодействии внешних и внутренних факторов при назревании кризиса 2008-2009 гг. Практический вывод статьи - о необходимости профессионального мониторинга процессов, развивающихся в различных сегментах российской экономики, - совершенно верен, с ним невозможно не согласиться.
Вместе с тем содержательные выводы авторов о зарождении внутреннего циклического механизма в России нуждаются в дополнительном, более глубоком анализе. Статья, несомненно, выиграла бы, если бы в самом начале авторы четко определили, как они трактуют «цикличность»: как эндогенный процесс, порождающий циклические колебания и приводящий к кризисам? И, если так, то какая роль в этом случае отводится внешним шокам?
Возникает и целый ряд замечаний к показателям, отобранным авторами для анализа назревания кризиса в России. По моему мнению, они в недостаточной степени учитывают специфику экономики России. К примеру, на показатели регистрации безработных существенное воздействие оказывают такие факторы, как неравномерность выделения Службе занятости бюджетных средств, что ослабляет зависимость их динамики от изменения ситуации на рынке труда. Такой показатель, как цены акций, широко применяемый в других странах, для нашей экономики может оказаться иррелевантным в силу наличия в России достаточно жесткого контроля над фондовыми рынками. Осторожно следует подхо-
Григорьев Л.М. - к.э.н., профессор НИУ ВШЭ, е-таП: [email protected]
дить и к показателям строительства. Так, авторы используют производство цемента как аппроксимацию показателей начала строительства, но при этом не учитывают импорт цемента, который значительно возрос с середины 2000-х годов.
Еще осторожнее должен быть подход к кредитным показателям - процентным ставкам и процентным спрэдам. Использование их оправдано там, где могут происходить внезапные резкие сокращения предложения кредитных ресурсов (credit crunches) или же кризисы ликвидности. Имели ли место подобные явления в предкризисной российской экономике? Ответ на этот вопрос требует дополнительного анализа.
Сам список отобранных индикаторов представляется неполным без таких показателей, как загрузка мощностей, инвестиции по типам и по отраслям. Кроме того, не ясно, почему авторы ограничились анализом исключительно лидирующих индикаторов. На мой взгляд, было бы целесообразно использовать всю систему циклических индикаторов, т.е. совместно с лидирующими проанализировать динамику совпадающих и запаздывающих индикаторов.
Из приведенных выше соображений следуют два содержательных вывода. Во-первых, взяв за основу компоненты международных композитных индексов, авторы «механистически» перенесли их на российскую почву и не уделили должного внимания таким особенностям страны, как уровень развития экономики, степень ее открытости при ограниченном масштабе, специфика внешних и внутренних шоков в сравнении с другими странами. Все это не позволило им выбрать такие ключевые показатели, которые бы характеризовали процессы, развивающиеся на российском рынке гораздо более адекватно, чем аналоги международных индикаторов. Во-вторых, в статье отсутствует внятное описание механизмов, лежащих в основе динамики рассмотренных показателей, а без этого многие рассуждения авторов о времени наступления кризиса и о соотношении влияния внешних и внутренних факторов являются недостаточно обоснованными.
Ответы авторов на комментарии
Наиболее серьезные замечания в комментариях к статье относятся к отсутствию подробного анализа циклических механизмов, возникающих в российской экономике в 2000-е годы. В некотором смысле мы сознательно опустили эту часть рассуждений. Как правило, описания циклического механизма представляют собой упрощенные (в сравнении со сложностью экономического организма) теоретические модели происходящих в экономике процессов. Такие модели в рамках конкретных предпосылок позволяют отделить влияние механизма экономического цикла от влияния других протекающих в экономике процессов, которые связаны с более кратковременными и более длительными колебаниями экономической активности, «вековыми» трендами, структурными сдвигами и пр. Полноценная верификация параметров подобных моделей для России существенно ограничена скудностью имеющегося статистического материала. Поэтому, опуская описание и обоснование механизмов, мы сконцентрировались на выявлении признаков их существования, которые и проявляются в динамике циклических показателей. Классификация показателей на основе международного опыта, предложен-
ная в статье, фактически дает возможность определить признаки механизмов, проявляющиеся в различных сферах экономической деятельности, таких как реализация продукции, эффективность производства, ресурсные ограничения, ожидания экономических агентов и т.д. В свою очередь, примененный метод отбора российских аналогов этих показателей позволяет проверить, наблюдались ли в России признаки циклической динамики, общие для целого ряда стран, значительно отличающихся по многим параметрам друг от друга.
Вопрос о специфике России в этом смысле был скорее вторичным. Безусловно, Россия - особенная страна, но разве нельзя то же самое утверждать о любой другой стране мира? Гораздо более содержательным является вопрос об особенностях взаимодействия внешних и внутренних факторов в формировании траектории экономического развития России с учетом сочетания таких ее характерных черт, как открытость экономики и высокая степень ее зависимости от международных рынков. Начало исследования этого вопроса было положено нами в последнем разделе статьи. Что касается более общей и более сложной проблемы эндогенности/экзогенности национальных циклов в условиях глобальной экономики, то она выходила за рамки данной работы.
Еще одно замечание связано с отсутствием анализа запаздывающих и совпадающих индикаторов. Действительно, в статье при отборе российских аналогов мы ограничились лишь лидирующими индикаторами, характеризующими схожие признаки нарастания кризиса в разных странах. The Conference Board, взятый нами в качестве источника информации, рассчитывает композитный запаздывающий индекс только для США. Использование опыта лишь одной страны не отвечало нашим критериям отбора, предполагающим выделение циклических закономерностей, характерных для многих стран. Что касается совпадающих композитных индексов, которые рассчитываются The Conference Board для 10 стран и еврозоны, то их использованию препятствовало отсутствие общепризнанной датировки начала кризиса в России. Если на констатацию факта лидирования показателей неопределенность с датировкой поворотных точек цикла в пределах 1-2 месяцев, как правило, не влияет, то при констатации факта совпадения такая неопределенность является критической.
В комментариях содержится также целый ряд нареканий к качеству выбранных для анализа российских показателей. Этот вопрос специально обсуждался в работе: авторы, понимая недостатки российской статистики, старались подобрать лучшие из имеющихся показателей. Так, например, неравномерность выделения бюджетных средств Службе занятости, безусловно, влияет на динамику числа зарегистрированных безработных. Однако это влияние намного меньше, чем, к примеру, на такие показатели, как число получающих пособия или число снятых с учета. При этом сам факт воздействия нециклических факторов на динамику числа зарегистрированных безработных, с нашей точки зрения, лишь выявляет значимость пробивающихся «вопреки» циклических закономерностей. То же верно и в отношении воздействия жесткого контроля над фондовым рынком на динамику курса акций или же импорта цемента на его производство. Что касается процентных ставок и спрэдов, то, как и прочие российские показатели, они были выбраны исключительно как аналоги международных индикаторов. Однако, как показал анализ предкризисной ситуации, в России как раз и происходило резкое сжатие кредита из-за оттока иностранных капиталов, и динамика кредитных показателей вполне адекватно отразила этот процесс.
Предлагая свой подход к доказательству существования экономического цикла в России, авторы статьи стремились не столько выявить особенности механизмов экономического цикла в нашей стране, сколько сформулировать проблемы, возникающие при анализе циклических процессов и наметить подходы к их преодолению. Авторы комментариев также подчеркивают остроту и сложность выделенных в статье проблем и насущную необходимость их решения, и это, как нам кажется, свидетельствует, что в основном нам удалось выполнить поставленную перед собой задачу.
