Механизмы идентификации циклов деловой активности региональных экономических систем на базе кросс-корреляционного анализа

Ельшин Л.А.

ISSN 2311-8733 (Online) Экономико-математическое моделирование

ISSN 2073-1477 (Print)

МЕХАНИЗМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЦИКЛОВ ДЕЛОВОЙ АКТИВНОСТИ РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА БАЗЕ КРОСС-КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА*

Леонид Алексеевич ЕЛЬШИН

кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики,

Университет управления «ТИСБИ», заведующий отделом макроисследований и экономики роста Центра перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан, Казань, Российская Федерация Leonid.Elshin@tatar.ru

История статьи:

Получена 13.04.2017 Получена в доработанном виде 27.04.2017 Одобрена 15.05.2017 Доступна онлайн 15.08.2017

УДК 33.338.1 JEL: С22, С43, С53

Ключевые слова:

деловая активность региона, прогнозирование, моделирование, промышленное развитие

Аннотация

Предмет. Исследование деловой активности на региональном уровне представляет собой важную научно-методологическую проблему, решение которой так и не нашло общепринятого подхода. Поиск механизмов, которые способствовали бы объективному восприятию и оценке деловой активности регионов, требует систематизации целого набора факторов и переменных, оказывающих воздействие на динамику исследуемого показателя. Решению данного вопроса и посвящена статья. Объектом проводимого исследования является деловая активность региона (на примере Республики Татарстан). Предметом исследования выступает процесс определения и моделирования факторов, формирующих основу трансформации деловой активности региона и ее влияния на развитие ключевых макроэкономических индикаторов.

Цели. Апробация механизмов моделирования деловой активности региональной экономической системы и разработка на этой основе прогностических оценок промышленного развития региона и национальной экономики в целом.

Методология. В качестве методологической основы исследования применялись инструменты кросс-корреляционного анализа основных системообразующих факторов, влияющих на оценку деловой активности региона, а также инструменты статистического анализа и других специальных методик.

Результаты. Сформированы методические подходы диагностирования деловой активности региональных экономических систем (на примере Республики Татарстан), апробация которых способствовала разработке прогнозных оценок развития ключевых макроэкономических параметров республики и Российской Федерации на период до 2017 г. Определено, что наибольшее воздействие на деловую активность региона оказывают факторы, характеризующие происходящие корректировки на фондовых и финансовых рынках. Выводы. Результаты исследования позволили выявить положительный тренд развития деловой активности в Республике Татарстан в 2016 г., что дает все основания предполагать оживление экономического роста в 2017 г.

Для цитирования: Ельшин Л.А. Механизмы идентификации циклов деловой активности региональных экономических систем на базе кросс-корреляционного анализа // Региональная экономика: теория и практика. - 2017. - Т. 15, № 8. - С. 1540 - 1551. https://doi.Org/10.24891/re.15.8.1540

Введение

Формирующиеся тенденции развития социально-экономических систем, характеризующихся высоким уровнем динамики институциональных преобразований и соответствующим им макроэкономическим генерациям, основанным на прогрессивных формах создания добавленной стоимости, требуют усовершенствованных подходов к методам анализа их развития [1].

Если ранее в качестве приоритетных направлений развития выступали процессы индустриализации экономики, реализации крупномасштабных

решений, высокой локализации экономических процессов, то теперь на первый план выходят другие стратегические ориентиры развития:

• формирование и масштабное тиражирование локальных низкоконцентрированных точек роста;

• диверсификация деловой активности;

• развитие и распространение технологических, институциональных, продуктовых изменений;

• развитие социальных параметров экономического роста, основанных в том числе на принципах экологичности хозяйственной и операционной деятельности и т.п.

Статья подготовлена в рамках научного проекта № 15-32-01353, поддержанного Российским гуманитарным научным фондом.

Это создает основу для совершенствования существующих в теории региональной экономики традиционных подходов к моделированию экономического роста и развития. Множественность факторов, формирующих «точки и качество роста» региональных социально-экономических систем, в значительной степени усложняют объективные процессы моделирования, что и предопределяет необходимость совершенствования методологических подходов анализа и оценки факторов регионального развития [2]. В настоящее время полагаться, как это преимущественно происходит в неоклассических и неокейнсианских концепциях, на моно- и микропараметрические (включающие весьма ограниченный набор экзогенных параметров) модели экономического роста, означает снижение объективности получаемых оценок и соответствующих им выводов.

Подобный ход рассуждений и предположений справедлив и в контексте изучения циклов деловой активности региональных экономических систем, формирующейся и трансформирующейся под давлением множества факторов макро-и мезоуровня. Познание и научное обоснование моделирования деловой активности региона позволит оптимизировать решение целого ряда вопросов в области регулирования и «ручного управления» фазами экономических циклов региональных систем в случае возникающей порой необходимости придания дополнительных импульсов формирующимся экономическим циклам [3].

Материалы и методы исследования

Идентификация циклов деловой активности, в том числе и регионального уровня, является многоуровневой, комплексной задачей, решение которой во многом будет способствовать не только разработке универсального, общепризнанного методологического аппарата (инструментария) оценки циклических колебаний мезоуровня, но и оптимизации и актуализации методов прогнозирования региональных экономических систем. Основные теоретико-методологические положения, раскрывающие особенности циклического развития деловой активности на региональном уровне, представлены в работах отечественных и зарубежных экономистов [4, 5]1.

1 Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. М.: ГУ-ВШЭ, 2006. 498 c.; Thompson W. С-waves, central-hinterland conflict, and regime change in the Ancient Near East: Early impacts of globalization processes? Paper prepared for the annual meeting of American Schools of Oriental Research, Denver, Colorado, November, 2001; Russell С. and Russell WM.S. Population Crises and Population cycles. London, Galton Institute, 1999; Брюханова В.Б., Антохонова И.В. Методические подходы к оценке непрерывности регионального цикла //

Л.А. Ельшин / Региональная экономика: теори

http://fin-izdat.

В основу разработки интегрального индекса деловой активности региона в исследовании положен подход, направленный на оценку системы субиндексов, формируемых на базе показателей опережающего развития территории, который формирует базовые основы предвидения смены траектории изучаемых параметров, влияющих на смену настроений экономических агентов. Это в свою очередь влияет на динамику фазовых сдвигов циклов деловой активности региональных экономических систем, что в концентрированном виде отражается в динамике рассчитываемого интегрального индекса. Можно выделить следующие этапы построения подобного индекса [6]:

• выбор базового показателя или эталонного индекса, который отражает конечный этап развития экономики;

• определение и оценка системы показателей, характеризующихся опережающей динамикой относительно эталонного (базового) ряда, характеризующего общие макроэкономические тренды анализируемой территории. Отбор осуществляется на основе кросс-корреляционного анализа;

• статистическая обработка данных (построение динамических рядов, их сезонная корректировка, корреляционный анализ);

• оценка показателей, комбинирование опережающих показателей в укрупненные индикаторы (субиндексы);

• расчет итогового сводного индекса деловой активности;

• определение поворотных точек базового ряда;

• определение поворотных точек сводного индекса деловой активности;

• оценка опережающего воздействия, исследование пиков и падений;

• анализ полученных результатов.

Идеальным эталонным (базовым) динамическим рядом, безусловно, является валовой внутренний продукт как основной макроэкономический показатель, отражающий конечный этап развития экономики региона2. Поэтому его по умолчанию можно считать базовым рядом, динамику которого

Мы продолжаем традиции российской статистики: сборник докладов Международной научно-практической конференции «I Открытый российский статистический конгресс». Новосибирск: Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2016. С. 36-42.

2 Аношин И. Индексы деловой активности в России // Макроэкономика. 2004. № 10. С. 20-21. и практика, 2017, т. 15, вып. 8, стр. 1540-1551

гюигпа1/геаюп/ 1541

и призван предвосхищать сводный индекс опережающих показателей.

На практике использование такого ряда в качестве базового затруднено по нескольким причинам. Наиболее важной из них является то, что в большинстве случаев органы государственной статистики представляют оценки валового внутреннего продукта в лучшем случае лишь на квартальной основе. Это обусловлено методологическими особенностями формирования статистической информации о данном показателе. Практика квартальной отчетности по валовому внутреннему продукту свойственна практически всем развитым странам, поэтому фактическое использование данного ряда в качестве базового для построения сводного индекса опережающих индикаторов не представляется возможным.

В случае невозможности использовать валовой внутренний продукт решение проблемы выбора базового ряда возможно путем выбора такого ряда, который, с одной стороны, имел бы практически идентичную с валовым внутренним продуктом динамику, а с другой - статистические данные по этому показателю представлялись бы регулярно на месячной основе. Для большинства стран этим требованиям удовлетворяет показатель промышленного производства, динамика которого схожа с динамикой валового внутреннего продукта [7].

Что же касается выбора показателей, используемых для расчета индекса опережающих индикаторов, то этот процесс подразумевает анализ предполагаемых экономических переменных на наличие опережающего характера динамики по отношению к эталонному индексу [8]. На первом этапе предварительного отбора используются два общих критерия: экономическая значимость и широта охвата экономической информации соответствующим показателем. Первый критерий подразумевает, что базой для предварительного тестирования показателя на наличие опережающих свойств должно быть наличие соответствующих теоретических предпосылок. Стоит отметить важность данного критерия в контексте отбора показателей, поскольку некоторые из них, в отсутствие теоретических предпосылок, могут демонстрировать опережающие свойства в коротком периоде, например, вследствие о собенносте й макроэкономической политики или влияния внешней конъюнктуры. Включение таких показателей в сводный индекс может приводить к ложным сигналам по причине исчерпания такой краткосрочной взаимозависимости между компонентой опережающего индекса и базовым

рядом. Второй критерий - широта охвата экономической активности - подразумевает, что при прочих равных условиях приоритет должен отдаваться показателям, которые характеризуют деятельность более широкого спектра экономических агентов, и предоставляют информацию, характеризующую больше сфер экономической деятельности.

С практической точки зрения показатели должны удовлетворять следующим требованиям:

• их колебания должны иметь циклический характер, то есть периоды роста должны чередоваться с периодами падения, не должно быть резких и необъяснимых скачков;

• ряды должны быть достаточно надежными и сопоставимыми на протяжении всего анализируемого периода;

• информация должна оперативно обновляться (ежемесячно и с минимальными задержками по отношению к календарному месяцу) [9].

Стоит помнить, что помимо теоретических критериев, важную роль при отборе показателей -компонент сводного индекса - играют также практические соображения, связанные с оперативностью предоставления соответствующей статистики, точностью предоставляемых оперативных оценок и их подверженности пересмотру, периодичностью и длиной ряда доступных данных по соответствующему показателю.

Предварительная обработка данных подразумевает использование различных статистических и эконометрических методов. Процедура приведения показателей к безразмерным величинам необходима для возможности сопоставления характера изменения динамических рядов друг с другом в различные периоды времени. В нашей практике данная процедура достаточно тривиальна и основывается на расчете относительных величин - цепных темпов роста.

Мониторинг деловой активности объектов оценки (в нашем случае региона) осуществляется на основе системы индексов, что позволяет не только количественно оценить и сопоставить уровень деловой активности у различных объектов, но и может быть использовано для проведения последующих корректирующих мероприятий по повышению уровня их деловой активности [10].

Мы будем понимать под сводным (интегральным) индексом деловой активности комплексный показатель, рассчитываемый на основе

1542

комбинации относительных величин ряда статистических показателей. Каждая составляющая в обобщающем индексе должна иметь свой вес.

Значения весовых коэффициентов могут быть определены на основе достаточно широкого спектра методов, используемых в теории статистического анализа. Например, к ним можно отнести методы корреляционного и факторного анализа, ранжирование параметров, решение задач математического программирования и т.д. [11].

Однако, на наш взгляд, наиболее передовым в настоящее время является метод, основанный на расчете расстояний между точками изучаемого многомерного пространства, уровень которых определяется на основании участвующих в модели факторов. Данный метод получил название «таксономический». [12]. Расстояния между факторами определяются по формуле:

ar

1 m

— £lbir-blsl

m i=

r, s = 1, n,

(1)

=1

где ars - расстояние между факторами r и s.

Финальная структура матрицы, отражающей изучаемые расстояния между факторами? имеет следующий вид:

(2)

После определения значений матрицы расстояний рассчитывается так называемое критическое расстояние, характеризующее максимальное расстояние между двумя факторами:

a крит = max min ars

(3)

Далее, для каждого признака находят сумму всех расстояний, не превышающих критического расстояния:

=£

s = 1

a js для

a <a

^ js — '-'крит •

(4)

Тогда весовые коэффициенты рассчитываются по формуле:

wj =

£

j

(5)

j

В используемой нами методике под деловой активностью понимается комплексная

и динамическая характеристика объектов оценки, которая отражает эффективность использования материальных, трудовых, финансовых и других ресурсов по всем направлениям деятельности и характеризует качество управления, достаточность капитала и возможности экономического роста.

В данном исследовании использована методика применения факторного подхода, то есть определение набора факторов, влияющих на уровень социально-экономического развития региона. При таком подходе сначала анализируемые факторы объединяются в субиндексы, которые представляют собой сумму множества средневзвешенных оценок по анализируемым компонентам [13]. На основе этой системы индикаторов, характеризующих определенные виды деятельности и индексного метода, рассчитывается интегральный (композитный) или сводный индекс - индекс деловой активности, определяющий уровень активности объекта оценки (региона) в целом.

Исходя из анализа опережающего воздействия на экономическое развитие территориальных систем, был принят следующий состав показателей сводного опережающего индекса, определяющего в конечном итоге значение показателя деловой активности региона (на примере Республики Татарстан).

Первая группа включила в себя показатели, характеризующие изменения капитала и сформировала индекс его изменения: индекс потребительских цен и средневзвешенную процентную ставку по кредитам свыше одного года, предоставленным кредитными организациями нефинансовым организациям.

Вторая составляющая сводного опережающего индекса - фондовый индекс РТС, основной индикатор фондового рынка Российской Федерации, определяется в долларах США.

Третья группа индикаторов сформировала так называемый ресурсный индекс. Она характеризует внутренний резерв экономики Республики Татарстан. В состав этого индекса вошли темп роста добычи топливно-энергетических полезных ископаемых, объем химического производства и курс акций ОАО «Татнефть».

В четвертую группу индексов, формирующих производственный индекс, вошли темп роста объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами, грузооборот автотранспорта предприятий всех видов деятельности, товарные запасы в организациях на конец периода.

1543

При выборе макроэкономических показателей, положенных в основу оценки индекса деловой активности региона, стоит учитывать, что в реальной ситуации некоторые показатели могут взаимозаменяться, дополняться, исключаться в зависимости от экономической политики и характера экономического развития исследуемого объекта, а также доступности статистической базы по необходимым экономическим показателям [14].

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Результаты

Далее для расчета индекса деловой активности региона приведем к относительным величинам статистическую совокупность данных.

Значения четырех субиндексов в каждый период времени были получены путем взвешивания входящих в них показателей. На данном этапе веса рассчитывались для каждого отдельного показателя, входящего в субиндекс, и конкретного периода времени (месяца в данном случае). В основе счета лежит исчисление удельного веса отношения значения показателя в текущем моменте времени к предыдущему, к сумме таких отношений по всем составляющим показателям субиндекса.

После проведения процедуры сезонного сглаживания сформировавшихся временных рядов, характеризующих динамику соответствующих субиндексов, стало возможным перейти к расчету конечного сводного индекса деловой активности региона, который складывается из рассчитанных рядов индикаторов или субиндексов деловой активности. Каждая его компонента-индикатор взвешивается.

В формульном виде расчет индекса деловой активности региона выглядит следующим образом [6]:

I, = Жк IК1 + Жф !ф, + Жр I р, + Жп I п ,, (6)

где I - значение индекса деловой активности в ,-м месяце;

, - значение периода (месяца в нашем случае);

^ -индекс изменения капитала в ,-м месяце;

-фондовый индекс в ,-м месяце;

^ -ресурсный индекс в ,-м месяце;

Тш - производственный индекс в ,-м месяце;

Жк, Жф, Жр, Жп - весовые коэффициенты соответственно индекса изменения капитала, фондового, ресурсного и производственного индексов.

На данном этапе исследования веса определенной компоненты (субиндекса) определялись в соответствии с ранее представленным алгоритмом, в основе которого лежит таксономический метод.

Таким образом, выстроилась следующая система весов каждой компоненты (субиндекса) в сводном индексе деловой активности региона (Республики Татарстан) (табл. 1).

В результате был получен временной ряд индекса деловой активности региона за все анализируемые периоды времени (рис. 1).

В соответствии с представленной графической иллюстрацией динамики деловой активности можно наблюдать ее снижение вплоть до конца

2015 - начала 2016 г. с последующим ее оживлением и переходом в фазу роста с середины

2016 г. Отрицательная динамика тренда рассматриваемого динамического ряда была вызвана накопившимися в предшествующие периоды структурными проблемами, обострение которых более отчетливо проявилось в результате трансформации в период с 2014 г. по середину 2016 г. Однако реализация целого ряда государственных программных мероприятий, направленных на поддержку финансового сектора, перехода к плавающему курсу рубля и т.п., во многом способствовала адаптации экономических агентов к новым сложившимся реалиям, что нашло свое отражение в переходе из фазы отрицательной динамики деловой активности - в положительную. Подтверждением этому служит наблюдаемый с февраля - марта рост полиномиальной кривой, характеризующей возрастающий тренд рассматриваемого индикатора.

Несмотря на сформировавшиеся в 2016 г. положительные тенденции в динамике деловой активности, из четырех анализируемых субиндексов, определяющих характер динамики индекса, положительный/устойчивый тренд в течение рассматриваемого периода времени продемонстрировали не все используемые в данном анализе субиндексы. Так, субиндекс, характеризующий изменения на рынках капитала имел негативную динамику с признаками стагнации (рис. 2).

В целом индекс деловой активности, определяющий уровень развития делового климата в Республике Татарстан, дает основание предположить, что в 2017 г., на фоне оживления в 2016 г., будет происходить дальнейшее наращивание деловой активности, что положительным образом отразится на макроэкономической динамике.

1544

Вместе с тем наблюдаемые признаки замедления в сфере развития на рынках капитала могут формировать барьеры интенсификации роста деловой активности. Необходимо осознавать, что траектория и динамика развития субиндекса изменения капитала относится к разряду неуправляемых факторов и генерируется в результате корректировок, наблюдаемых во внешней среде (экономические санкции, волатильность курса цен на сырьевые ресурсы и т.п.).

Заложенная в алгоритм определения сводного индекса деловой активности региона опережающая динамика исследуемых показателей относительно общеэкономических трендов, позволяет осуществить не только моделирование динамики формирующихся настроений

и ожиданий, но и сгенерировать систему прогностических оценок относительно развития региональных экономических систем на краткосрочную перспективу. В соответствии с наметившимися в 2016 г. тенденциями роста деловой активности в Республике Татарстан осуществлена прогностическая оценка траектории развития индекса деловой активности региона на 2017 г. (рис. 3).

Выводы

Основываясь на полученных оценках формирования индекса деловой активности региона на 2017 г., а также полагаясь на индексный метод, сопоставляющий динамику промышленного производства с параметрами деловой активности, осуществлен прогноз промышленного развития Республики Татарстан. Прогноз динамики развития промышленного производства Республики Татарстан по итогам 2017 г. оценивается на уровне 104-104,5 п.п (в 2016 г. значение индекса промышленного производства составило 103,6%). Таким образом, наша позиция относительно динамики индекса промышленного производства Республики Татарстан в 2017 г. состоит в том, что в случае сохранения ключевых тенденций деловой активности экономика республики продемонстрирует не только стабилизацию, но и некоторый прирост динамики.

Следует отметить, что полученные прогностические параметры промышленного роста Республики Татарстан характеризуются более скромной динамикой относительно докризисного 2012 г. (107%). Вместе с тем, учитывая значительную

напряженность в экономике, сформировавшуюся в результате санкционного давления, корректировок на сырьевых рынках и т.п., с определенной долей уверенности можно предполагать, что экономика Республики Татарстан и ее промышленный сектор адаптировались к новым условиям хозяйствования, что и нашло свое отражение в оживлении деловой активности и, как следствие, в приросте ключевых макроэкономических индикаторов.

Особая актуальность проведенных исследований состоит в том, что в качестве целевого анализируемого региона выступает Республика Татарстан, обладающая схожей с общероссийской структурой воспроизводственных процессов (рис. 4). Данное обстоятельство определяет возможность экстраполяции данных о динамике региональной деловой активности исследуемого региона на федеральный уровень.

В соответствии с изложенным подходом в 2017 г. в российской экономике ожидается оживление деловой активности с возможным переходом в фазу роста. Это создает предпосылки для формирования оптимистических оценок развития ключевых макроэкономических индикаторов. В частности, следуя логике проецирования индекса деловой активности на динамику промышленного производства, с высокой степенью вероятности можно прогнозировать темпы промышленного производства в Российской Федерации на уровне 101,4-101,7% (в 2016 г. -101,1%). Это может свидетельствовать о переломе имевших место негативных тенденций в национальной экономике, сформировавшихся в результате целого ряда причин [15]:

• недостаточных темпов трансформации структуры экономики в предшествующие периоды;

• корректировки ценовых индексов на сырьевых рынках;

• обострившейся в 2014 г. геополитической обстановки, проекцией которой стала существенная трансформация условий хозяйствования, что нашло свое отражение в снижении ключевых макроэкономических параметров.

Вместе с тем полученные данные о динамике деловой активности в Республике Татарстан, имеющей схожую с общероссийской структуру промышленности, во многом могут свидетельствовать о смене негативных тенденций на положительные.

1545

Таблица 1

Весовые коэффициенты субиндексов Table 1

Sub-index weighting coefficients

Наименование субиндекса Значение присвоенного веса

Субиндекс капитала 0,278

Фондовый субиндекс 0,364

Производственный субиндекс 0,205

Ресурсный субиндекс 0,153