CC BY
13
ing approach, IAB Discussion Paper Nr. 13/2006, http ://doku. iab. de/discussionpapers/2006/dp 1306.pdf.
7. Budig, Michelle J. and Paula England. (2001): The Wage Penalty For Motherhood, American Sociological Review 66(2), 204-225.
8. Crittenden, Ann (2001) The Price of Motherhood (New York: Henry Holt and Company).
9. Glass, Jennifer and Valerie Camarigg (1992) Gender, Parenthood, and Job-Family Compatibility, American Journal of Sociology 98, 131-51.
10. Heckman, James, Hidehiko Ichimura, andPetra Todd (1998) Matching as an Econometric Evaluation Estimator, Review of Economic Studies 65, 261-294.
11. Jovanovic B. and Lokshin M. (2004) Wage Differentials between the State and Private Sectors in Moscow, Review of Income and Wealth, 50 (1), pp. 107-123.
12. Jurajda S. (2003):Gender Wage Gap and Segregation in Enterprises and the Public Sector in Late Transition Countries, Journal of Comparative Economics, 31 (2), 199-222.
13. Korenman, Sanders and David Neumark (1992) Marriage, Motherhood, and Wages, The Journal of Human Resources 27 (2), 233-255.
14.Lokshin M., Sajaia Z, (2004) Maximum likelihood estimation of endogenous switching regression models, Stata Journal, Vol. 4. No. 3.
15. Miller A.M. (2005) The Effects of Motherhood Timing on Career Path, Department of Economics University of Virginia,
16. http://www .virginia. edu/ec onomic s/papers/miller/ferti litytiming-miller.pdf
17. Mroz Thomas A. and Glinskaya E. (2000): The Gender Gap in Wages in Russia from 1992 to 1995, Journal of Population Economics, 13(2), 353-386.
18. Newell A. and B. Reilly (2001): The gender pay gap in the transition from communism: some empirical evidence, Economic Systems, 25, 287-304
19. Nielsen H.S., Simonsen M. and Verner M. (2004): Does the Gap in Family-friendly Policies Drive the Family Gap? Scandinavian Journal of Economics, 106(4), pp. 721-744.
20. Ogloblin C, (1999): The Gender Earning Differential in the Russian Transition Economy. Industrial and Labor Relations Review, 52(4), 602-627.
21. Robins J.M., Greenland S (1992). Identifiably and exchangeability for direct and indirect effects. Epidemiology, 3:143-155.
22. Rosenbaum, Paul and Donald Rubin (1983) The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects, Biometrica 70, 41-55.
23. Rosenbaum, P.R. and Rubin, D.B. (1985): Constructing a Control Group Using Multivariate Matched Sampling Methods that Incorporate the Propensity Score, The American Statistician 39(1), 33-38.
24. Simonsen, Marianne and Lars Skipper (2006) An Empirical Assessment of Effects of Motherhood on Wages: Accounting for Sector of Employment, in: Daniel Millimet, Jeffrey Smith and Ed Vytlacil eds., Advances in Econometrics: Modelling and Evaluating Treatment Effects in Econometrics, Vol. 21 (Elsevier science LTD), forthcoming.
25. Verbeek, M. A. Guide to Modern Econometrics, Wiley, 2000.
26. Waldfogel, Jane (1997) The Wage Effects of Children, American Sociological Review 62, 209-217.
27. Зубарееич H.B. Социальное неравенство в регионах России: тендерный анализ. В кн.: Тендерное неравенство в современной России сквозь призму статистики /Отв. ред. М.Е.Баскакова М.: Эдито-риал УРСС, 2004.
28. Овчарова Л.Н. и др. Доходы и социальные услуги: неравенство, уязвимость, бедность /Рук. авт. кол. Л.Н. Овчарова НИСП. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2005.
29. Рощин С.Ю., Горелкина О.Г. Тендерные различия в заработной плате: микроэкономический анализ факторов и тенденций. В кн.: Тендерное неравенство в современной России сквозь призму статис-тики /Отв. ред. М.Е.Баскакова М.: Эдиториал УРСС, 2004.
Т.В. ЧЕРНОВА,
д-р экон. наук, профессор кафедры экономики и финансов ТИУиЭ
МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА В СЕЛЬСКОМ
ХОЗЯЙСТВЕ
Характер и траектория развития сельскохозяйственного производства проявляются в результате сложного взаимодействия природных (биолого-почвенных, климатических) и организационных (экономико-ресурсных, технологических, управленческих) факторов. Ежегодные показатели производственной деятельности в растениеводстве в значительной степени зависят от складывающихся
погодных условий сева, вегетации и уборки сельскохозяйственных культур в каждом регионе. В животноводстве агрометеорологические условия в меньшей степени, чем в растениеводстве, влияют на показатели продуктивности, хотя и в этой отрасли сельского хозяйства присутствует сезонная составляющая.
Статистический анализ развития сельскохозяйственного производства предполагает прежде всего выявление тенденции динамического ряда урожайности или продуктивности животноводства - основных учетных статистических категорий. Исследования различных авторов [1,2] показывают, что в растениеводстве теоретически тенденцию можно представить как результирующее воздействие на урожайность всех меняющихся во времени факторов, в числе которых решающее значение отводится культуре земледелия, обусловливающей уровень тренда, погодным условиям, являющимся причиной колеблемости, а также факторам интенсификации, корректирующим тенденцию.
Тенденция развития любого изучаемого явления характеризуется показателями скорости, ускорения, темпов роста, периода удвоения. Среднегодовые цепные и базисные показатели динамики могут адек-ватно отражатьразвитие явления во времени только в том случае, если изучаемые динамические ряды меняются плавно, то есть не испытывают резких колебаний в отдельные периоды. Для рядов, подверженных значительной колеблемости, лучше использовать аналитическое выравнивание, при этом форма тренда будет зависеть от характерных особенностей динамического ряда, а показатели тенденции жестко связаны с определенными свойствами аналитических функций.
Возможности применения в настоящее время методов аналитического выравнивания при статистическом анализе сельскохозяйственного производства в определенном смысле ограничены, поскольку динамика анализируемых показателей в период с 1991 по 2000 г. находилась под влиянием негативных явлений, обусловленных административными действиями, отражающими суммарное воздействие политических, правовых и экономических факторов, вызванных перестроечными настроениями и непродуманным планом (и даже его отсутствием) перехода страны к рынку.
В период перехода к рыночной экономике Россия была ввергнута в тяжелый адаптационный кризис, который не преодолен до сих пор. Наибольший ущерб понесло сельское хозяйство. По данным материалов докладов [3], посевная площадь в хозяйствах всех категорий за сравниваемый период сократилась почти на четверть (с 117,7 млн га в 1990 г. до 88,3 млн га в 2000 г. или на 29,4 млн га). За 10 лет переходного периода стадо крупного рогатого скота в хозяйствах всех категорий товаропроизводителей сократилось на начало 1999 г. по сравнению с 1990 г. более чем в 2,1 раза, свиней - в 2,3, овец и коз в - 3,9, а поголовье птицы всех возрастов - в 1,8 раза. Эти негативные тенденции сопровождались систематическим снижением продуктивности различных видов скота, например, уменьшением надоя на одну корову, настрига шерсти на одну овцу. Глубина падения сельскохозяйственного производства во многом обусловлена радикальностью социально-экономических преобразований в сельском укладе, которые в корне изменили основные принципы хозяйствования, сло-жившиесяв социалистический период.
Такая характеристика динамических показателей состояния и развития сельскохозяйственного произ-водства не отвечает сущностным требованиям методологии статистического анализа, потому что не выполняется основное условие, задаваемое методологией измерения тенденции динамического ряда - объективности формы тренда, формы, которая отражает закономерности развития изучаемого явления.
Главная задача исследования состоит в выявлении реально существующей формы тренда и в выборе того уравнения, которое наилучшим образом аппроксимирует объективный тренд. «С позиций признания объективного характера формы тренда исходный пункт методики её выявления заключается в теоретическом исследовании самого процесса развития со стороны его материальной природы, внутренних причин развития и его внешних условий» [3, с.8].
Кроме того, необходимым условием анализа является сопоставимость уровней динамического ряда. Например, урожайность за все сравниваемые годы должна определяться по единой методологии и единой в качественном отношении территории, а также категории хозяйств. Качественный же анализ динамических рядов показателей сельскохозяйственного производства в период с 1991 по 2000 г. показал крайнюю структурную неоднородность производства и хозяйств, сильное влияние внешних условий, что значительно снижает объективность результатов анализа.
Помимо значительных структурных изменений на уровне самих хозяйств, на формирование информационной базы повлияли «масштабные» мероприятия административного характера. Во-первых, создание семи федеральных округов (Указ Президента РФ от 13 мая 2000 г. «О полномочном представителе Президента РФ в федеральном округе»), когда наряду с существующими крупными экономическими районами, по которым формировалась и обобщалась статистическая информация, была произведена перегруппировка регионов - субъектов РФ и утвержден перечень федеральных округов, что потребовало соответствующих изменений в формировании информационной базы.
Во-вторых, с 1 января 2003 г. существенные изменения коснулись подходов к организации статистических наблюдений и методологии их обработки и обобщения в связи с внедрением Общероссийского классификатора видов экономической деятельности, обеспечивающего адекватное описание российской экономики в условиях рынка и гармонизированного с между народными аналогами. Изменились границы существующих видов деятельности. Так, например, переработка чайного листа в Общероссийском клас-сификаторе отраслей народного хозяйства относилась к «Промышленности», а теперь относится к «Сельскому хозяйству, охоте и лесному хозяйству», рыболовство выделилось в самостоятельный вид деятельности, а лесозаготовки включены в раздел «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» и т.д.
В период же с 2000 по 2006 г. ситуация в отрасли существенно улучшилась. В феврале 2005 г. на Первом всероссийском конгрессе экономистов-аграрников министр сельского хозяйства А. Гордеев со-
общил, что за предшествующие пять лет валовая сельхозпродукция выросла на 24%, и произошло это исключительно за счет внутренних стимулов и резервов развития [4]. Рост объемов сельскохозяйственного производства начиная с 1999 г. произошел, как отмечает М.П. Козлов [5], за счет увеличения и взаимодействия двух составляющих: посевных площадей и урожайности.
Таким образом, с преодолением негативных факторов формируемые динамические ряды могут быть использованы как информационная база для объективного анализа тенденции, однако длительность данных рядов недостаточна для такого анализа. В этой связи построение динамических рядов, обладающих достаточной длительностью и сопоставимостью данных, позволяющих тем самым применять методы аналитического выравнивания обобщающих статистических показателей, таких как «продукция сельского хозяйства», проблематично. Если же строить ряды не по данным отраслей народного хозяйства, а по видам экономической деятельности, то продолжительность рядов составляет пять лет, что явно недостаточно для выявления тенденции.
Вторым важнейшим направлением статистического исследования любого изучаемого явления выступает анализ взаимосвязи признаков, определяющих развитие данного явления, что лежит в основе корреляционно-регрессионного анализа. Рассматривая показатель продукции сельского хозяйства как результирующий признак, характеризующий эффективность сельскохозяйственного производства в регионе, необходимо отобрать показатели, которые в целях исследования выступают как факторные признаки. Однако объем продукции сельского хозяйства, выраженный в стоимостных единицах, является абсолютным показателем, что не отвечает требованиям сравнительного анализа на межрегиональном уровне. Для этих целей наиболее подходящими являются относительные величины, поскольку при их использовании увеличиваются возможности сопоставления признаков по однородным совокупностям.
Важнейшее место в системе аналитических показателей оценки эффективности производства занимает показатель производительности труда. Производительность труда в общем виде характеризует экономическую эффективность трудовой деятельности работников и определяется отношением количества выпущенной продукции или объема оказанных услуг к затратам труда (выработкой на единицу затрат труда) и показывает соотношение между результатом и затратами на его достижение. Измеряют производительность работников, оборудования, капитала и т.п. От уровня и динамики производительности труда зависят развитие общества и уровень благосостояния всех его членов.
В региональных исследованиях [6] показатель производительности труда на уровне субъекта Федерации определяют через соотношение показателей валового регионального продукта (ВРП) и количества занятых в экономике региона. Однако характеристики ВРП содержат элементы, искусственно завы-
шающие результат хозяйственной деятельности субъектов Федерации, что не позволяет показать реальную отдачу ни от промышленно-производст-венной деятельности предприятий региона, ни от предприятий и организаций сельскохозяйственного производства.
В этой связи показатель региональной производительности труда сельскохозяйственного производства рассчитывался из соотношения стоимости продукции сельского хозяйства в регионе за год и количества занятых в сельском хозяйстве региона (тыс. руб./чел.). Продукция сельского хозяйства представляет собой сумму продукции растениеводства и животноводства всех сельхозпроизводителей, включая хозяйства индивидуального сектора (хозяйства населения, крестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели) в стоимостной оценке по фактически действовавшим ценам.
Для построения интервального ряда распределения регионов - субъектов Федерации по уровню производительности труда как обобщающему показателю региональной эффективности развития сельского хозяйства использовались данные Федеральной службы статистики за 2004 г., опубликованные в статистическом сборнике «Регионы России».
В результате обработки данных были выделены пять групп регионов (табл.1), характеризующихся особенностями территориального формирования показателя производительности сельскохозяйственного труда, и определено место каждого региона в использовании им современных технологий крестьянского труда.
Вторая и третья группы регионов наиболее представительны по числу включенных в них субъектов Федерации, специализация регионов носит в основном смешанный тип с небольшим преобладанием животноводства у одних регионов или растениеводства и других. В первую группу вошли регионы с низкой производительностью труда и более выраженной направленностью деятельностью, например, Республика Калмыкия, специализирующаяся на от-гоннопастбищном скотоводстве, или Республика Марий Эл, где ведущее место занимает земледелие (производство зерна, выращивание овощей, картофеля, льна-долгунца), хотя также есть регионы со смешанным типом - Астраханская и Пензенская облас-ти. Четвертая и пятая группы характеризуются высокими показателями производительности труда, особенно регионы пятой группы. Их всего три, и если результат Костромской области - это ожидаемый итог группировки, то Магаданская вошла в ведущую группу совершенно неожиданно, поскольку численность занятых в сельском хозяйстве области составляет всего 1,9 тыс. человек (и это значительно меньше, чем во всех остальных регионах), а спецификой сельскохозяйственного производства является развитие оленеводства, звероводства и исторически сложившихся здесь охотничьего, рыболовного и зверобойного промыслов, что в стоимостном выражении достигает 700 млн руб.
Таблица 1
Группировка субъектов Российской Федерации по уровню годовой производительности _сельскохозяйственного труда в расчете на одного занятого_
№ группы Производительность труда, тыс.руб./чел. Состав группы
1 Менее 150 Тамбовская, Читинская, Астраханская, Ульяновская, Курганская, Пензенская области; республики Адыгея, Дагестан, Калмыкия, Чувашия, Марий Эл; Приморский край; Чукотский автономный округ
2 150 - 200 Псковская, Брянская, Орловская, Ивановская, Ярославская, Воронежская, Кировская, Челябинская, Ростовская, Тверская, Пермская, Оренбургская, Курская, Калининградская, Волгоградская области; республики Карелия, Карачаево-Черкесия, Северная Осетия-Алания, Башкортостан, Алтай, Хакасия, Тыва, Мордовия, Удмуртия, Бурятия; Алтайский, Ставропольский края
3 200 - 250 Калужская, Рязанская, Белгородская, Смоленская, Московская, Архангельская, Новосибирская, Липецкая, Омская, Томская, Свердловская, Мурманская, Саратовская, Нижегородская, Иркутская, Самарская области; республики Кабардино-Балкария, Ингушетия; Краснодарский, Красноярский края; Еврейская автономная область
4 250 - 300 Тюменская, Владимирская, Амурская, Тульская, Кемеровская, Вологодская, Камчатская, Новгородская, Сахалинская области; республики Коми, Саха (Якутия), Татарстан; Хабаровский край
5 300 и более Костромская, Ленинградская, Магаданская области
Таблица 2
Средние величины производительности сельскохозяйственного труда в системе факторных
признаков по группам регионов
№ груп- Произвол. труда в Число ре- Средняя про- Средняя фондово- Средняя зар- Инвестиции,
пы интервале, гионов в извол. труда, оруженность, плата, тыс.руб/ чел.
тыс.руб./чел. группе тыс.руб./чел. тыс.руб./чел. тыс.руб./ чел
1 До 150 13 125,8 139,7 29,0 956,0
2 150 - 200 27 175,6 163,3 30,6 1711,0
3 200 - 245 20 223,5 204,8 40,2 2143,0
4 245 - 295 14 276,6 279,2 55,2 1940,0
5 295 и более 3 342,4 275,0 65,9 2307,0
Экономико-статистическое изучение факторов, влияющих на производительность сельскохозяйственного производства, возможно на основе применения аналитической группировки. Уровень производительности труда в регионе зависит от множества факторов - от природно-климатических условий и специализации хозяйств конкретного субъекта Федерации, уровня механизации и технологической обес-печенности хозяйств, качества кормовой базы и размеров посевных площадей, капиталоемкости производства и урожайности культур до уровня жизни сельского населения.
Выбор факторных признаков при проведении аналитической группировки был обусловлен наличием и доступностью статистических показателей, с одной стороны, и логической связью отобранных показателей с производительностью труда - с другой. В число факторных признаков были включены показатели фондовооруженности труда, оплаты труда и инвестиций.
В соотношении с показателем региональной производительности сельскохозяйственного труда рас -сматривались: среднегодовая стоимость основных производственных фондов в сельском хозяйстве из расчета на одного занятого в сельскохозяйственном производстве (показатель фондовооруженности тру-
да); среднемесячная начисленная заработная плата в сельском хозяйстве, пересчитанная в среднегодовые показатели для достижения сопоставимости данных, поскольку производительность труда на одного занятого рассматривалась в годовых объемах; инвестиции в расчете на душу населения. Все перечисленные показатели приведены в сопоставимый вид, представлены в относительном выражении, что позволяет анализировать взаимосвязь исследуемых признаков на межрегиональном уровне.
В табл.2 представлены средние величины изучаемых показателей, сравнение которых по группам регионов показывает в среднем наличие определенной связи между обозначенными факторными признаками и производительностью труда.
Из таблицы видно, что обозначенные факторы имеют прямую связь с производительностью труда, чем выше обеспеченность работников основными фондами, чем выше у них оплата труда и чем больше размер инвестиций на душу населения, тем выше производительность сельскохозяйственного труда в каждой группе регионов. Однако не все так однозначно, поскольку разброс индивидуальных значений анализируемых показателей вокруг исчисленных средних по каждой группе регионов достаточно велик.
Таблица 3
Показатели вариации производительности труда и факторных признаков по группам регионов
№ Средние величины Средняя произвол. Средняя фондовооружен- Средняя зар- Инвестиции,
группы и показатели ва- труда, тыс.руб./чел. ность, тыс.руб./чел плата, тыс.руб./ тыс.руб/ чел.
риации чел.
1 Средняя 125,8 139,7 29,0 956,0
5 15,5 41,6 11,0 486,0
и 12,4 % 29,9 % 38,0 % 50,8 %
И 54,0 134,0 45,0 1616,0
2 Средняя 175,6 163,3 30,6 1711,0
5 13,5 40,3 9,1 1067,0
и 7,0 % 24,7 % 29,9 % 62,0 %
Я 45,0 180,0 51,0 4242,0
3 Средняя 223,5 204,8 40,2 2145,0
5 13,2 69,3 15,4 1651,0
и 5,9 % 33,8 % 38,3 % 77,0 %
Я 46,0 294,0 58,4 6780,0
4 Средняя 276,6 279,2 55,2 1940,0
5 12,7 89,0 20,8 1049,0
и 4,6 % 32,0% 37,6 % 54,0 %
Я 39,0 313,0 55,2 3240,0
5 Средняя 342,4 275,0 65,9 2307,0
5 39,5 22,0 19,2 671,0
и 11,5 % 8,0 % 29,1% 29,0 %
Я 96,0 55,0 65,9 1505,0
В табл.3 приведены показатели вариации исследуемых признаков: среднее квадратичное отклонение (5 ), коэффициент вариации (и) и размах вариации (Я). Значения данных показателей свидетельствуют либо об однородности полученных группировок регионов по производительности труда и представительности рассчитанных средних, а значит, и достоверности полученных выводов, либо об отсутствии однородности, что снижает значимость анализируемой взаимосвязи между результирующим и каким-либо факторным признаком.
Из анализа таблицы следует, что фондовооруженность является существенным фактором роста производительности сельскохозяйственного труда. Во всех группах, кроме первой, производство продукции из расчета на 1 рубль стоимости основных фондов колеблется от 1,08 до 1,35 руб., в первой же группе эффективность использования основных фондов низкая, поскольку на 1 рубль основных фондов продукции производится на 0,90 руб. Увеличение фондоотдачи на 20 копеек с каждого рубля основных фондов позволит получить прирост производительности труда на 25 тыс. руб. в год.
Оплата труда уже не так сильно связана с произ-водительностью труда, хотя в среднем она влияет на рост эффективности производства. В данном случае наилучшим показателем мог бы быть показатель доходов, а не показатель «номинальной начисленной заработной платы», кроме того, районный коэффициент, который применяется в регионах Крайнего Севера, дает несколько смещенные средние величины, поэтому и разброс индивидуальных значений гораздо больше, чем в анализе фондовооруженности.
Анализ показателей вариации инвестиционной обеспеченности сельского хозяйства показывает полнейшее отсутствие связи между производительностью труда и размером инвестиций в сельское хозяй-
ство в каждом регионе. При этом следует отметить, что первоначально рассчитывался показатель удельных инвестиций, т.е. в расчете на рубль производимой продукции, потом предпринимались попытки использовать относительную величину инвестиционной обеспеченности сельского хозяйства в регионе в расчете на одно сельхозпредприятие, затем в расчете на одного занятого и, наконец, на душу населения. В последнем случае показатели вариации были наименьшими из всех перечне ленных показателей инвестиционной обеспеченности, но и они не дают повода для оптимистических выводов. Получается, что размер инвестиций не связан с объемами сельхоз-производства. Может быть, необходимо учитывать какой-то временной лаг, и инвестиции 2004 г. начнут давать отдачу на увеличение продукции сельского хозяйства в 2008 г., а для статистики 2004 г. нужно было брать инвестиции 2000 г. Может быть, влияние инвестиций на рост производительности труда имеет опосредованный характер и связь можно обнаружить через увеличение основных производственных фондов регионов - субъектов РФ, что напрямую связано с ростом фондовооруженности труда, но для этого нужны дополнительные исследования. А по результатам настоящего анализа можно сделать вывод о существенном влиянии на рост производительности труда таких факторов, как фондовооруженность труда и заработная плата.
ЛИТЕРАТУРА
1. Юзбашев М.М., Попова О.В. Статистическое из -мерение колебаний и устойчивости урожайности сельскохозяйственных культур // Вестник статистики. 1980. №9.
2. Манелля А.И. Статистические методы анализа развития сельскохозяйственного производства // Вопросы статистики. 1999. № 4.
3. Устойчивое развитие агропродовольственного сектора как важнейший фактор социально-экономической стабильности России // Доклады пленарного заседания Второго Всероссийского конгресса экономистов-аграрников. М., 2006.
4. Ковалев Е. Агропродовольственный сектор Рос -сии // Мировая экономика и между народные отношения. 2007. №4.
5. Козлов М.П. Экономическое положение сельскохозяйственных товаропроизводителей России в условиях рынка // Вопросы статистики. 2000. №10.
6. Кулагина Г.Д., Степанян E.H. Анализ региональной дифференциации показателей эффективности производства и определяющих ее факторов // Вопросы статистики. 1999. №5.
И.Н. ОЛЕЙНИКОВА,
д-р экон. наук, профессор кафедры экономики и финансов ТИУиЭ
ПЛАТЕЖНЫЙ БАЛАНС РОССИИ: СМЕНА МОДЕЛИ ИЛИ СТРУКТУРНЫЕ СДВИГИ?
Платежный баланс страны выступает одним из ведущих источников информации для исследования характера и структуры внешнеэкономических связей страны в системе глобальной экономики, и в совокупности со строящимися на его основе балансовыми документами (международная инвестиционная позиция, чистый вывоз капитала) позволяет оценить макроэкономическую эффективность этих связей и тенденции их развития. Платежный баланс можно квалифицировать как статистический срез или структурно-динамическую модель позиционирования страны в глобальной экономике с учетом внутренних особенностей ее развития. В этой связи предметом настоящей публикации является исследование особенностей структуры и динамики платежного баланса в увязке с глобализационными особенностями модернизации экономики России.
На базе системных преобразований экономического уклада середины - второй половины XX в. в России сформировались глобальные императивы модернизации народного хозяйства, включающие[1]:
- усиление социально-рыночной природы национальной экономики;
- действенное участие в системе международного разделения труда и трансграничном межстрано-вом обмене товарами, капиталами, технологиями, рабочей силой, энергосырьевыми ресурсами и информационно-программными продуктами;
- формирование рационально-открытой модели макрохозяйственной системы; обеспечение достаточного уровня конкурентоспособности на внутреннем и внешнем рынках;
- формирование умеренно-либерального типа экономической политики в сфере регулирования внешнеторговых отношений с ориентацией на принятые в международном сообществе пороговые индикаторы тарифных и нетарифных ограничений экспортно-импортных операций, разработку инструментов действенного контроля транс -граничных валютных потоков и др.
Вместе с тем тяжелый для экономики пятнадцатилетний период рецессии и углубления неоднородности экономического пространства России сформировал ряд негативных тенденций, закрепившихся в
трансформационных условиях конца 90-х гг. и блокирующих наращивание темпов экономического рос -та. К числу таких тенденций относятся: доминирующее положение бизнес-структур, ориентированных на экспорт сырья, экспансия столичного торгово-банковского капитала, концентрация добавленной стоимости (природной квазиренты, обусловленной ценовой компонентой на рынке энергоносителей) в федеральном фонде финансовых ресурсов, ограничивающая возможности внутреннего накопления. Ярким примером сочетания этих «плюсов и минусов» в контексте глобальных экономических связей России выступает платежный баланс.
Структура и методические походы к анализу платежного баланса. Платежный баланс является ведущим элементом системы балансов международных расчетов и представляет собой соотношение фактических платежей, произведенных данной страной другим государствам, и поступлений, полученных ею от других стран за определенный период времени. В соответствии с классификацией статей, используемой Между народным валютным фондом, платежный баланс состоит из двух больших разделов: баланса текущих операций и баланса операций с капиталом и финансовыми инструментами. В соответствии с принципом двойной записи платежный баланс представляет собой балансовое тождество. Разделение платежного баланса на конкретные счета, или компоненты, основывается на ряде принципов^]:
- каждая статья платежного баланса должна иметь свои особенности, т.е. фактор или их совокупность;
- наличие той или иной статьи в платежном балансе должно иметь значение для группы стран, выраженное как в динамике изменения этой статьи, так и в ее абсолютной величине;
- сбор информации по отдельным статьям не должен представлять особых сложностей для составителей платежного баланса;
- структура платежного баланса должна формироваться таким образом, чтобы его показатели сочетались с другими статистическими системами, в частности с СНС.
