CC BY
85
Национальные интересы: National Interests:
приоритеты и безопасность 10 (2016) 20-33 Priorities and Security
ISSN 2311-875X (Online) Устойчивое развитие экономики
ISSN 2073-2872 (Print)
РОСТ УРОВНЯ БЕДНОСТИ КАК ДЕСТАБИЛИЗИРУЮЩИЙ ФАКТОР ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
Елена Ивановна ПИСКУНа,% Владимир Владимирович ХОХЛОВЬ
' доктор экономических наук, профессор кафедры финансов и кредита, Севастопольский государственный университет, Севастополь, Российская Федерация [email protected]
ь кандидат технических наук, доцент кафедры финансов и кредита, Севастопольский государственный университет, Севастополь, Российская Федерация khо[email protected]
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 16.06.2016 Принята в доработанном виде 26.07.2016 Одобрена 19.08.2016
УДК 338.054.23:519.246.85 JEL: Ш5, C32, E24, E27
Ключевые слова: валовой региональный продукт, уровень бедности, динамическое моделирование, цикличность, депрессия
Аннотация
Предмет. В последнее время наметилась тенденция роста числа россиян, чьи доходы ниже официального прожиточного минимума. Анализ проблемы растущей бедности с учетом региональных особенностей является крайне актуальным с точки зрения социального мира. Цели. Выявление закономерностей в динамике изменений валового внутреннего продукта во взаимосвязи с изменениями уровня бедности как в Центральном, Северо-Западном и Южном федеральных округах, так и в целом по России.
Методология. На основе системного подхода с привлечением методов и приемов динамического моделирования выявлена временная структура изменений валового внутреннего продукта Российской Федерации и валового регионального продукта трех федеральных округов.
Результаты. Выявлены факторы, способствующие повышению уровня бедности, установлен циклический характер динамических изменений валового регионального продукта и уровня бедности. Предложен новый класс моделей, представляющих собой систему нестационарных симультанных уравнений с временными и циклическими составляющими, построены адекватные динамические модели взаимосвязи валового регионального продукта с изменениями уровня бедности. Указаны пути преодоления малообеспеченности. Выводы. Прогноз, сделанный на основании динамического моделирования, подтверждает опасения о росте уровня бедности как в Российской Федерации, так и в Центральном федеральном округе. Однако в Северо-Западном и Южном федеральных округах в грядущие два года будет иметь место снижение официального уровня бедности.
В течение ближайшего шестилетнего цикла Центральный и Северо-Западный федеральные округа могут перейти в депрессивное состояние, если кардинально не решить проблему роста валового регионального продукта.
Применение. Представленные научно обоснованные модели, рекомендации и выводы могут быть использованы органами государственной власти, аналитиками при разработке социально-экономических программ, направленных на устойчивое региональное развитие.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2016
Введение
Глобальные кризисные явления в финансовой и экономической сферах затрагивают как юридических, так и физических лиц. При этом последствия снижения уровня реальных доходов разными группами населения воспринимается по-разному. Часть домашних хозяйств, чьи доходы позволяют относить их к обеспеченному классу, менее восприимчива к снижению потребительского уровня жизни, хотя и эта группа населения также чувствует дискомфорт от финансовой нестабильности. Другая прослойка населения, чьи доходы ниже прожиточного уровня, то есть категория людей, находящаяся за чертой бедности, очень остро воспринимает любые кризисные явления. Без сомнения, эта категория
является источником проявления неудовлетворенности экономическим положением и представляет собой движущую силу возможных социальных потрясений. Однако незначительная доля в обществе сдерживает их предположительную негативную активность. Третья группа домашних хозяйств находится в «пограничной зоне», то есть часть населения из этой группы может оказаться за чертой бедности при ухудшении экономической ситуации. При этом численный и качественный состав указанных групп имеет свои особенности для каждого региона России.
Данные Федеральной службы государственной статистики и Всемирного банка говорят о наметившейся тенденции повышения
официального уровня бедности в Российской Федерации. Очевидным является тот факт, что численный рост представителей этой группы населения увеличивает вероятность социальных потрясений, поэтому актуальным являются как прогнозирование темпов роста уровня бедности, так и определение реальных путей преодоления материального неблагополучия.
На уровень бедности влияет множество факторов: от объективных, среди которых, например, степень э к о н о м и ч е с к и х с в о б о д ч а с т н о г о предпринимательства, до субъективных факторов, из которых можно выделить как готовность физических лиц создать и успешно вести свой бизнес, так и апатию к своей собственной судьбе [1]. Эти факторы во многом определяются спецификой региона, где находится каждая из групп домашних хозяйств. Более того, именно региональная составляющая в формировании уровня бедности может стать определяющей.
В целях определения причин и закономерностей перехода домашних хозяйств из группы с умеренными доходами в группу с недостаточным достатком и обратно необходимо выявить характерные особенности региона, определяемые регионообразующими факторами.
Это прежде всего внутренние факторы: история региона; территориальное устройство; географические и климатические условия, природные ресурсы; динамика народонаселения, его расселение и урбанизация; этнический состав; экономико-социальное состояние; трудовые ресурсы, что было отмечено Ю.Г. Волковым1, Э.В. Алёхиным2 и В.И. Бутовым3.
С историей региона, а также с географическими и климатическими условиями связано формирование культурных особенностей, индустриального потенциала, сельскохозяйственных традиций, предпринимательских предпочтений, характера межличностных отношений, а также образа жизни и отношения к нищете [2]. Эти факторы влияют на формирование активной позиции людей по непринятию неудач, стимулируют их к поиску дополнительных источников, средств для удовлетворительного существования, что при массовом характере таких
1 Волков Ю.Г. Регионоведение: учеб. пособие. Ростов н/Д: Феникс, 2004. 448 с.
2 Алёхин Э.В. Управление региональной экономикой: учеб. пособие. Пенза, 2011. 227 с.
3 Бутов В.И., Игнатов В.Г., Кетова Н.В. Основы
региональной экономики: учеб. пособие. М.: Дело, 2000. 448 с.
http://fin-izdat.
личностных устремлений может сделать регион в целом более успешным.
Наличие богатых природных ресурсов является великим благом, однако само по себе не обеспечивает поддержание уровня благосостояния в регионе на достаточном уровне. Современные эффективные и безопасные технологии, не приносящие невосполнимых потерь окружающей среде, позволяют обеспечить процветание региону и закрыть проблемы бедности, как это сделано в некоторых странах Ближнего Востока.
Динамика народонаселения связана с историей, особенно с новейшей. Ассимиляция народов и этносов формирует своеобразный состав населения с некоторыми обобщенными жизненными ценностями, усредняющими отношение к зарабатыванию и тратам денег. К этому ряду относятся проблемы расселения, а именно процессы урбанизации, способствующие уменьшению сельского населения и увеличению городского. Как следствие возникает проблема занятости бывшего сельского населения в городе, его социальной защищенности, что не может не сказаться на возрастании уровня бедности в регионе. Точно так же сокращение обрабатываемых сельхозземель ведет к снижению внутреннего регионального продукта и, как следствие, к росту малообеспеченности.
Экономико-социальное состояние является ведущим внутренним регионообразующим фактором, который в определяющей мере формирует предпосылки к росту или снижению уровня бедности. Этот фактор, главным образом, формирует причины перехода региона в депрессивное состояние.
Помимо внутренних существуют и внешние регионообразующие факторы, которые определяются межрегиональными и
международными отношениями. С одной стороны, в рамках межрегиональных отношений регионообразующими факторами выступают автаркия (самодостаточность) и сепаратизм, разделяющие на части целую территорию и разрывающие ее устоявшиеся внутренние связи со всеми социально-экономическими
последствиями. Обычно эта тенденция возникает в сложных социально-экономических условиях, когда каждая часть исторически единой территории стремится выжить самостоятельно. Автаркические тенденции (высокие
заградительные пошлины), осуществляемые регионами на своих внешних границах, как положительный момент такой политики
)ита1/пайопа1/ 21
укрепляют их внутренние связи и позиции, но наносят ущерб третьей стороне. С другой стороны, имеют место сотрудничество и интеграция, значительно повышающие шансы успешного развития территорий вследствие расширения рынков сбыта продукции, научно-технического сотрудничества в рамках реализации
4
инновационных программ и т.д. .
Развитие любого региона - противоречивый процесс: в нем одновременно действуют как центростремительные, так и центробежные силы. Причем любой регионообразующий фактор в одних конкретных условиях способствует укреплению региона, а в других - его деградации, превращению в депрессивный и, как результат, к ускоренному росту уровня бедности. Регионообразующий фактор как некоторое долговременное обстоятельство является почвой, на которой вырастает тот или иной экономико-социальный результат. Для достижения удовлетворительного результата эту почву необходимо постоянно культивировать в рамках государственных и региональных программ развития.
В то же время депрессии регионов способствуют причины, которые напрямую не связаны с регионообразующими факторами. Как было подмечено О. Мазолем5, чаще всего регион переходит в депрессивное состояние под влиянием с л е д у ю щ и х п р и ч и н : п е р е н о с а
нар о дн охо зяйс тв е нны х д испр о по р ций производственных структур на территориальные структурные параметры; наличия в депрессивных регионах большой доли отраслей с низкооплачиваемыми рабочими местами, а также их специализацией на видах экономической деятельности с избыточной структурой занятости; низкой конкурентоспособности производства по сравнению с другими регионами; потерей конкурентных преимуществ; длительным оттоком населения; географической удаленностью от крупных экономических центров; отказом от системы госзаказа и сокращением инвестиционного спроса; истощением
минерально-сырьевой базы; структурными сдвигами в экономике страны. При этом отличительными признаками недепрессивных регионов являются: высокий уровень
4 Гаврилов А.И. Региональная экономика и управление: учеб. пособие для вузов. М.: Юнити-Дана, 2003; Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: учебник для вузов.
М.: ГУ ВШЭ, Сер. Tasic, 2001. 496 с.
5 Мазоль О. Депрессивные регионы // BEROC Policy Paper Series. 2015. № 33. С. 1-19 c.
накопленного научно-технического потенциала; значительная доля промышленности в структуре экономики; относительно высокий уровень квалификации кадров.
В.В. Истанов, Н.В. Копылов6, а также Н.Н. Михеева7 отмечали, что существенное влияние на уровень бедности оказывает экономическое положение страны в целом. Удовлетворительное состояние экономики позволяет государству формировать достаточные финансовые ресурсы для реализации государственных программ по преодолению бедности и оказания помощи депрессивным регионам, тогда достигается мультипликативный эффект регионального развития.
Роль государства в решении проблем экономически отстающих регионов рассматривали Н.Н. Некрасов [3], А.С. Новосёлов8. Они установили, что в условиях экономического кризиса депрессивные регионы не могут в полной мере рассчитывать на поддержку государства, поэтому должны самостоятельно разрабатывать и реализовывать антикризисные мероприятия в целях снижения социального напряжения и решения экономических проблем.
Несмотря на значительное внимание экономистов к состоянию уровня бедности, малоизученными остаются вопросы взаимосвязи валового продукта на государственном и региональном уровнях и малообеспеченности населения. Также недостаточно исследована цикличность макроэкономических процессов.
Валовой внутренний продукт и уровень бедности в России
Наиболее важным макроэкономическим показателем развития страны является валовой внутренний продукт (ВВП), в региональном разрезе - валовой региональный продукт (ВРП). Однако в абсолютном выражении данный показатель недостаточно информативен. Для сравнительной характеристики целесообразно использовать цепной коэффициент прироста ВВП, характеризующий динамику изменений, на основании которого и выявляются определенные тенденции.
6 Истанов В.В., Копылов Н.В. Региональная экономика России: учебник. М.: Финансы и статистика, 2002. 128 с.
7Михеева Н.Н. Региональная экономика и управление: учеб. пособие. М.: Наука, 2000. 204 с.
8 Новосёлов А.С. Теория региональных рынков: учебник для вузов. Ростов н/Д, 2002. 198 с.
Данный показатель является определяющим для оценки уровня бедности как страны в целом, так и отдельного региона. Помимо динамики ВВП на уровень малообеспеченности оказывает влияние показатель доходов на душу населения, поскольку на его основе и на основе величины прожиточного минимума определяется показатель официального уровня бедности.
В целях оценки степени взаимосвязи указанных макроэкономических показателей с уровнем бедности в Российской Федерации нами построена модель, на основе которой прогнозируются изменения результирующего показателя.
Динамика таких показателей, как коэффициент прироста уровня бедности ^пруБ, коэффициент
прироста валового внутреннего продукта КпрВВП
и коэффициент прироста доходов на душу
населения К „ с 2002 по 2015 г. в Российской
пр.Д
Федерации, рассчитанная на основе данных Всемирного банка, представлена на рис. 1.
Экономико-математический анализ кривых рис. 1 свидетельствует о высокой корреляции коэффициента прироста доходов населения с изменениями темпов роста ВВП, поэтому в модели определяющим показателем является коэффициент прироста ВВП. В силу высокой мультиколлинерности коэффициент прироста доходов на душу населения исключен из модели, объясняющей относительные изменения уровня бедности.
Временной фактор также играет заметную роль. В течение изучаемого периода перманентно наблюдаются экономические кризисы. В динамике коэффициента прироста ВВП прослеживается шестилетний цикл, а у темпов прироста уровня бедности - треххлетний.
Таким образом, в модель, представляющую собой систему симультанных уравнений, вошли два уравнения. Первое устанавливает линейную зависимость коэффициента прироста ВВП от времени, на которую накладываются циклические компоненты с шестилетним периодом в виде синусов и косинусов, а также их произведений на время, что выражает возрастающую с течением времени амплитуду периодических подъемов и спадов валового внутренного продукта РФ.
Второе уравнение системы отражает коэффициент прироста уровня бедности, который определяется линейной зависимостью от коэффициента прироста ВВП и собственными циклическими
составляющими с трехлетним периодом. С учетом описанных параметров модель имеет вид (1)
2п 2п
X = а0 + а1Г + а2 cos(—г) + азг —г) + 6 6
. ,2я . ^ . ,2я .
+а4^п(—г) + а5Г гяп(—г) + е х 6 6
2п 2п
у=во + в1 X+Р2 г) + Рзг а*(—г) + +Р4з1п(23П г)+Р5г *п(| г)+еу
где X - коэффициент прироста ВВП; Y -коэффициент прироста уровня бедности; t - время;
а0, а^ ..., а5; Р0, Р^ ..., Р5 - параметры модели; ех,
еY — случайные отклонения уравнений,
некоррелированные между собой и имеющие ненулевые математические ожидания.
После проверки значимости каждого коэффициента двух уравнений модели и исключения из нее незначимых модель (1) приобрела следующий вид (2):
X = а0 + а1г + а2ссе(—г)+ азг sin(— г) + ех 6 6
2п 2п
у = ¿1X+Р2 сс^-^- г) + Ьз si п(~з" г) + еу
где а0, а^ а2, а3 - параметры первого уравнения; Ь2, Ь3 - параметры второго уравнения.
Модель (2) представляет собой рекурсивную систему нестационарных симультанных уравнений с временными и циклическими компонентами, поэтому параметры каждого уравнения модели оценивались независимо друг от друга с помощью метода наименьших квадратов [4, 5].
При проверке адекватности уравнений получены следующие результаты: вычисленное значение критерия Фишера для первого уравнения равно 5,219 при табличном значении критерия 3,344 (уровень доверительной вероятности равен 0,95), то есть уравнение адекватно; вычисленное значение критерия Фишера для второго уравнения равно 10,741 при табличном значении критерия 3,739, то есть уравнение также адекватно. После оценка параметров модели (2) система приобретает следующий вид (3):
Полученная система (3) позволяет составить прогноз динамики коэффициентов прироста ВВП и на основании полученных значений спрогнозировать коэффициент прироста уровня бедности.
График реальных данных по коэффициенту прироста ВВП X и восстановленная по первому уравнению модели (3) динамика прироста ВВП X*, в том числе и прогноз на 2016-2017 гг., представлены на рис. 2. Реальные данные по коэффициенту прироста уровня бедности У и восстановленная по двум уравнениям модели (3) динамика прироста уровня бедности У*, в том числе и прогноз на 2016-2017 гг., приведены на рис. 3.
Как следует из графиков, представленных на рис. 3, к концу 2016 г. коэффициент прироста ВВП составит -0,203, то есть годовое падение уровня валового внутреннего продукта окажется на уровне 20,3%. В 2017 г. этот показатель составит -0,022, таким образом, снижение уровня ВВП замедлится и составит 2,2% в год. В 2015 г. валовой внутренний продукт РФ составлял 1 206,69 млрд долл. США; в 2016 г. в соответствии с прогнозом ВВП он ожидается на уровне 961,73 млрд долл. США, в 2017 г. - на уровне 940,57 млрд долл. США.
Уровень официальной бедности в РФ в 2015 г. составил 13% от общей численности населения, соответственно, в 2016 г. он увеличится на 8,1 п.п. и составит 21,1%. В 2017 г. его рост несколько замедлится, но все же возрастет еще на 6,6 п.п. и будет ожидаться на уровне 27,7%, что превысит уровень 2001 г., когда он был равен 26,4%.
Таким образом, получены результирующие значения уровня бедности в целом по Российской Федерации, которые сформированы на основе данных отдельных регионов. При этом, как говорилось ранее, уровень бедности в регионах различный.
Валовой региональный продукт и уровень бедности в федеральных округах
В настоящее время РФ включает 22 республики, 9 краев, 46 областей, 3 города федерального значения и одну автономную область, то есть всего 81 субъект Федерации. Каждый из них имеет свои уникальные характерные черты влияния уровня валового регионального продукта на уровень малообеспеченности [6, 7]. Субъекты РФ, в свою очередь, формируют 9 федеральных округов. Рассмотрим далее влияние динамики валового регионального продукта на изменение
официального уровня бедности в трех федеральных округах: Центральном (ЦФР), Северо-Западном (СЗФО) и Южном (ЮФО).
При построении модели использована официальная информация Федеральной службы государственной статистики. При этом на основании официального курса валют Банка России в целях сопоставимости данных значения валового регионального продукта пересчитаны в доллары США. Динамика коэффициентов прироста ВРП трех федеральных округов представлена на рис. 4.
Циклические закономерности динамики коэффициентов прироста ВРП трех регионов России аналогичны циклическим закономерностям развития прироста ВВП страны. В 2008 г. наблюдается резкое падение как ВВП, так и ВРП регионов, а в 2011 г. - их рост. В Южном федеральном округе рост был достигнут на год раньше - очевидно, сказалась подготовка к Олимпийским играм 2014 г.. Далее наметилась понижающая тенденция, и в 2014 г. коэффициенты прироста перешли в отрицательную область. Таким образом, на временном интервале с 2005 до 2015 г. обозначаются периодические повторения тенденций с периодом, кратным трем годам.
Аналогичная картина наблюдается и с приростом официального уровня бедности. Графики значений коэффициентов прироста уровня бедности в трех регионах России представлены на рис. 5.
Максимумы прироста коэффициента уровня малообеспеченности приходятся на 2008-2009 гг., кроме того, с 2012 г. наметилась тенденция к увеличению уровня бедности. Помимо этих, относительно долгосрочных, тенденций имеют место колебания с меньшим периодом повторяемости роста и падения. Так же как и для циклических колебаний коэффициента прироста уровня бедности, период аналогичных изменений уровня малообеспеченности трех федеральных округов равен трем годам.
Для каждого региона оценивались параметры двух уравнений модели (4):
2п 2п
X = а0 + а^ + а2 ras(—t) + а^ cos(—t) + 6 6
■ . .
+а4 эп(—t) + а^ эп(—t) + 66
+а6соэ(—t) + а7эп(—t) + е х ,
2п 2п
Y = Ро+ РхX + Р2 СОЗ(—t) + Pзt СОЭ(—t) +
+Р4ЭП(—t) + p5t эп(— t) + еу
где X - коэффициент прироста валового регионального продукта; Y - коэффициент прироста официального регионального уровня бедности; остальные обозначения такие же, как и в (1).
Модель (4) аналогична модели (1), хотя исследование показало, что у коэффициентов прироста ВРП имеются трехгодичные периодические составляющие. Она также является системой симультанных уравнений, и поэтому параметры уравнений были оценены методом наименьших квадратов. Проверка значимости каждого коэффициента уравнения системы позволила исключить из модели незначимые компоненты, и после оценки параметров уточненных уравнений были получены следующие модели для коэффициентов прироста ВРП и уровня бедности каждого из трех регионов.
1. Центральный федеральный округ (5):
ХцФО = 0,2992л
+0,111cos(—t) + е Х
6 ХЦ
2л
0,040t +0,157 sin(—t) + 6
,2л.
X
,2л.
Vc
сзфо =0,158- 0,016t +0,302sin(—t) +
6
2п 2п
+0,017t cos(—t)- 0,03t2sin(—t) + 66
+0,083cos(—t)- 0,099sin(—t) + еX
v 3 ' v 3 хсзфо
2л
сзфо = - 0,242Хсзфо + 0,047cos(—t) + е^
вычисленное значение ^-критерия составило 7,848 при табличном значении 4,844. В целом модель (6) является адекватной.
3. Южный федеральный округ (7):
X
,2л.
юФО =0,108- 0,016t +0,421sin(—t) +
6
2п 2п
+0,026t cos(—t)- 0,054t2sin(—t)-66
- 0,164 sin(—t) + е X
4 3 ' хюфо
2л
юфо =- 0,396Хюфо - 0,080sin(—t) + е^
Уцфо = - 0,335хцф0 - 0,049sin(—г) + еуцфо
Для проверки адекватности системы (5) были вычислены значения критерия Фишера. У первого уравнения оно оказалось равным 5,727 при табличном значении критерия 3,587; то есть уравнение адекватно. Значение критерия Фишера для второго уравнения составило 11,869; табличное значение равно 4,844 при том же уровне доверительной вероятности, то есть и второе уравнение адекватно. При проверке гипотез об адекватности уравнений здесь и далее принимался уровень доверительной вероятности 0,95. Таким образом, модель (5) в целом является адекватной.
2. Северо-Западный федеральный округ (6):
Первое уравнение системы буквально «повторило» наблюдаемые статистические данные, поэтому значение критерия Фишера оказалось очень высоким - 35,515 при табличном значении 3,095. Второе уравнение системы (6) также адекватно:
Вычисленное значение критерия Фишера для первого уравнения составило 8,635, табличное -3,357. Для второго уравнения - 20,384 и 4,844 соответственно; следовательно, с доверительной вероятностью 0,95 можно утверждать, что и модель (7) адекватна.
Значения параметров моделей (5), (6) и (7) указывают на то, что прирост уровня бедности в каждом из трех округов в значительной мере определяется приростом ВРП. Единственная циклическая составляющая имеет на порядок меньшую величину множителя, при том что и синус, и косинус по абсолютному значению не превышают единицу. Тогда коэффициент прироста уровня бедности будет иметь отрицательную величину при положительном приросте регионального валового продукта. При этом в Южном федеральном округе такое влияние проявляется в наибольшей степени: при увеличении коэффициента прироста ВРП на 1% коэффициент прироста уровня бедности снизится на величину, равную 0,00396, или на 0,396%. На снижение уровня бедности влияет рост ВРП и в двух других регионах: увеличение коэффициента прироста ВРП на 1% приведет к снижению уровня бедности на 0,335% в Центральном федеральном округе и на 0,242% — в Северо-Западном.
Помимо ВРП на коэффициент прироста уровня бедности оказывают влияние периодические составляющие Y, которые в системах (5) и (7) имеют один характер - синусоидальный, то есть когда аргумент синуса кратен п/2, синус равен +1, и в соответствующий период времени наблюдается максимальное снижение уровня бедности. А это
2 ^ п , о происходит, когда -3-1 = — + 2 п п , то есть при
следующих значениях ^
3
t = - + 3 n
4
(n = 0, 1, 2...).
Таким образом, из модели следует, что подобные пики снижения приходились на третий квартал 2005, 2008, 2011, 2014 гг., а следующего циклического снижения уровня бедности следует ожидать в 2017 г.
составляющая равна t) , что указывает на пики снижения
В СЗФО циклическая
0,047 cos (21
уровня бедности, приходящиеся на первый квартал 2005, 2008, 2011, 2014 гг., и следующего циклического снижения уровня бедности следует ожидать в 2017 г.
Рассчитанные по модели значения коэффициентов прироста уровня бедности в трех федеральных округах представлены на рис. 6.
Из данных рис. 6 следует, что в 2016 и 2017 гг. в Южном федеральном округе снижение уровня бедности будет наиболее заметным, кроме того, снижение малообеспеченности будет наблюдаться и в Северо-Западном федеральном округе, а вот в ЦФО в 2016 г. прирост бедных достигнет максимума, после чего рост продолжится, но с меньшими темпами.
Первые уравнения моделей (5), (6) и (7) выявляют особенности динамических характеристик формирования валового регионального продукта в трех регионах. Так, в ЦФО и СЗФО наблюдается долговременный линейный тренд снижения прироста валового регионального продукта, выраженного в долларах США, на что указывают отрицательные компоненты: -0,04t в модели (5) и -0,011 - в модели (6). Такой компоненты нет в модели (7), следовательно, динамика ВРП Южного федерального округа характеризуется циклическими отклонениями относительно среднегодового коэффициента прироста, равного 0,108 (10,8% в год). Однако циклическая
2 п
компонента, равная 0,0261 cos (-1) , указывает
6
на то, что из года в год циклические отклонения от средней величины возрастают как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения, что продемонстрировано на рис. 7.
Прогноз величин коэффициентов прироста ВРП показывает, что наибольший рост регионального продукта будет наблюдаться в Южном федеральном округе. Отмечается рост ВРП в Северо-Западном федеральном округе. А вот тенденция к спаду региональной экономики в Центральном федеральном округе, которая наметилась с 2014 г., будет преодолена в 2016 г., когда темпы падения замедлятся.
Циклический характер развития экономики носит всеобщий характер, он объективен, и по отношению к нему сложно предусмотреть предупредительные меры в случае, если он имеет негативные проявления. В России причин ц и к л и ч н о с т и , ха р а к те р и з у ю щ е й с я периодическими спадами и подъемами, достаточно много. На циклический характер экономики оказываеют влияние периодичность глобальных финансовых кризисов, перманентное изменение цен на энергетические ресурсы, а также внешние экономические, геополитические и даже экологические факторы. Цикличность присуща формированию внутренней экономической и финансовой политики: анализируя макроэкономическую ситуацию, можно
наблюдать, как активизация реформ стимулирует подъем экономики, за которым снова следует спад. Монетарная политика связана с периодическими снижениями и повышениями ключевой ставки процентов, что, безусловно, сказывается на деловой активности предпринимателей.
В связи с этим можно отметить, что эффективное использование экономических и финансовых инструментов на федеральном уровне может до некоторой степени нивелировать циклические составляющие, особенно их негативное влияние как в Российской Федерации в целом, так и на региональном уровне.
Однако наиболее тревожным является наличие отрицательного линейного тренда в приросте валового продукта как в РФ, так и в двух рассмотренных федеральных округах -Центральном и Северо-Западном. К подобному выводу приходят и другие исследователи, применяя оптимизационные мультирегиональные межотраслевые модели9. Если эта тенденция не будет преодолена, то в течение ближайшего шестилетнего цикла эти округа окажутся депрессивными, а экономика государства в целом будет характеризоваться глубокой стагнацией. Необходимы срочные меры по повышению уровня валового продукта как на региональном, так и на федеральном уровнях. Среди таких мер имеются очевидные - стимулирование малого и среднего бизнеса, доля которого в ВВП в 2015 г. снизилась до 20%. Для сравнения: доля малого и среднего бизнеса в ВВП США - 62%, Японии - 63%, Италии - 80% [8], то есть в странах «большой
9 Ершов Ю.С., Мельникова Л.В., Суслов В.И. Практика применения оптимизационных мультирегиональных межотраслевых моделей в стратегических прогнозах российской экономики // Вестник Новосибирского государственного университета. Сер. Социально-экономические науки. 2009. Т. 9. Вып. 4. С. 9-23.
семерки» доля малого и среднего бизнеса в валовом внутреннем продукте выше 55%. А ведь именно малый и средний бизнес при определенной поддержке может быстро увеличить ВВП. При этом, несмотря на важность федеральных программ стимулирования малого и среднего бизнеса, именно региональный уровень поддержки является ключевым для его успешности.
Выводы
Построенные динамические модели позволили определить цикличность основных
макроэкономических показателей; сделанный на их основе прогноз указывает на тенденцию к росту уровня бедности как в Российской Федерации, так и в Центральном федеральном округе. При этом в Северо-Западном и Южном федеральных округах в последующие два года
будет иметь место снижение официального уровня бедности.
В течение ближайшего шестилетнего цикла Центральный и Северо-Западный федеральные округа могут перейти в депрессивное состояние, если кардинально не решить проблему роста валового регионального продукта на основе поддержки малого и среднего бизнеса на региональном уровне. Динамичный подъем внутреннего регионального продукта повлечет за собой сокращение уровня бедности и повышение социальной стабильности.
Представленные научно обоснованные модели, рекомендации и выводы могут быть использованы органами государственной власти, аналитиками при разработке социально-экономических программ, направленных на устойчивый рост внутреннего регионального продукта во всех федеральных округах Российской Федерации.
Рисунок 1
Динамика коэффициентов прироста уровня бедности Кпр. уб, валового внутреннего продукта Кпр. ввп и доходов на душу населения Кпр. Д РФ
Figure 1
Trends in growth rates of poverty Кпр. УБ, Gross Domestic Product Кпр. ВВП and income per capita Кпр. Д in the Russian Federation
Источник: авторская разработка по данным Всемирного банка.
URL: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators&preview=on Source: Authoring, based on the World Bank data.
Available at: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators&preview=on
Рисунок 2
Динамика коэффициента прироста ВВП РФ: реальный X и расчетный X Figure 2
Trends in Russia's GDP growth rate: real X and estimated X*
Источник: авторская разработка по данным Всемирного Банка.
URL: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators&preview=on Source: Authoring, based on the World Bank data.
Available at: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators&preview=on Рисунок 3
Коэффициенты прироста уровня бедности в РФ: реальный Y и расчетный Y* Figure 3
Growth rates of poverty in the Russian Federation: real Y and estimated Y*
/ 7
[ Y
2002 2003 2004 xk 2006 2007/жовугооэ 2/w20 tl 2012 2и13 2014 2015 2016 2017
Источник: составлено авторами Source: Authoring 28
Рисунок 4
Динамика коэффициентов прироста ВРП в некоторых федеральных округах РФ Figure 4
Trends in GRP growth rate in certain Federal districts of the Russian Federation
0,5 ...................................................-...........—.....................-■-.................................................—.........
-0,4
-0,5 -
Источник: составлено авторами Source: Authoring
Рисунок 5
Динамика коэффициентов прироста официального уровня бедности в трех федеральных округах РФ Figure 5
Trends in the growth rate of the official poverty level in three Federal districts of the Russian Federation
0,15 .............—........—..............................................-........-.......-....................-............-....................................
-0,25
Источник: составлено авторами Source: Authoring
Рисунок 6
Динамика коэффициентов прироста уровня бедности отдельных федеральных округов (расчетные) Figure 6
Trends in the growth rate of the poverty level in certain Federal districts (estimated)
0,2 ...................-............................................-......-.....................................................................-................
-0,2
-0,25
Источник: составлено авторами Source: Authoring
Рисунок 7
Динамика коэффициентов прироста ВРП отдельных федеральных округов (расчетные) Figure 7
Trends in the growth rates of GRP in certain Federal districts (estimated)
0,6
-0,4
Источник: составлено авторами Source: Authoring
Список литературы
1. Гурьянова Л.С. Моделирование сбалансированного социально-экономического развития регионов: монография. Бердянск: ИП Ткачук А.В., 2013. 406 с.
2. Пискун Е.И., Кудревич В.В. Анализ дисбалансов регионального развития // Современная экономика: проблемы и решения. 2016. № 1. С. 184-193.
3. Некрасов Н.Н. Региональная экономика. Теория, проблемы, метод. М.: Экономика, 1999. 344 с.
4. Пискун Е.И. Управление инновационной деятельностью производственно-экономических систем в интеграционной среде. Севастополь: Изд-во СевГУ, 2014. 298 с.
5. Хохлов В.В. Исследование и прогнозирование экономических процессов с использованием эксплораторного факторного анализа многомерных временных рядов: монография. Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2012. 160 с.
6. Штульберг Б.М., Введенский Б.Г. Региональная политика России: теоретические основы, задачи и методы реализации. М.: ГЕЛИОСАР, 2000. 308 с.
7. Якобсон Л.И. Государственный сектор экономики: экономическая теория и политика. М.: ГУ ВШЭ, 2000. 188 с.
8. Лавровский Б.Л., Мурзов И.А., Позднякова И.В. Динамика ВВП и инвестиций в США (эмпирические наблюдения): материалы Всероссийской конференции «Экономико-математические исследования: математические модели и информационные технологии». СПб: Нестор-История, 2015. С. 141-145.
ISSN 2311-875X (Online) ISSN 2073-2872 (Print)
Sustainable Development of Economy
GROWTH IN THE POVERTY LEVEL AS A FACTOR UNDERMINING THE ECONOMIC DEVELOPMENT Elena I. PISKUNa,% Vladimir V. KHOKHLOVb
a Sevastopol State University, Sevastopol, Russian Federation [email protected]
b Sevastopol State University, Sevastopol, Russian Federation [email protected]
• Corresponding author
Article history:
Received 16 June 2016 Received in revised form 26 July 2016
Accepted 19 August 2016
JEL classification: C15, C32, E24, E27
Keywords: Gross Regional Product, poverty level, dynamic modeling, cyclicality, depression
References
Abstract
Importance Russia has been seeing a growth in population living below the official subsistence level. Therefore, the growing poverty issues should be analyzed in terms of the social peace, considering regional specifics.
Objectives The research pursues common patterns in dynamics of Gross Domestic Product in correlation with the changing poverty level in the Central, Northwestern and Southern Federal Districts, and Russia as a whole.
Methods Relying upon a systems approach, methods and techniques of dynamic modeling, we found the timing structure of Gross Domestic Product of the Russian Federation and Gross Regional Product in the three federal districts.
Results The article enlists factors that fuel the poverty level, detects the cyclical nature of dynamic changes in Gross Regional Products and poverty level. We suggested a new class of models that constitute a system of non-stationary simultaneous equations with temporary and cyclical components, built adequate dynamic models reflecting a correlation of GRP and changes in the poverty level, and mentioned how the problem of low income could be tackled. Conclusions and Relevance Using dynamic modeling, we made a forecast that confirmed concerns about growing poverty in the Russian Federation as a whole and the Central Federal district in particular. However, the Northwestern and Southern Federal Districts will be seeing a reduction in the official poverty level withing the coming two years. The Central and Northwestern Federal Districts will have fallen in the depressive state within six years, unless the issue of GRP remains unresolved. The scientifically proven models, recommendations and conclusions can be used by governmental authorities, analysts to formulate socio-economic programs for sustainable regional development.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2016
1. Gur'yanova L.S. Modelirovanie sbalansirovannogo sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya regionov: monografiya [Modeling of balanced socio-economic development of regions: a monograph]. Berdyansk, IP Tkachuk A.V. Publ., 2013, 406 p.
2. Piskun E.I., Kudrevich V.V. [Analyzing the imbalance of regional development]. Sovremennaya ekonomika: problemy i resheniya = Modern Economics: Problems and Solutions, 2016, no. 1, pp. 184-193. (In Russ.)
3. Nekrasov N.N. Regional'naya ekonomika. Teoriya, problemy, metod [Regional economy: theory, issues, method]. Moscow, Ekonomika Publ., 1999, 344 p.
4. Piskun E.I. Upravlenie innovatsionnoi deyatel'nost'yu proizvodstvenno-ekonomicheskikh sistem v integratsionnoi srede [Management of innovative activities of industrial and economic systems within the integrational environment]. Sevastopol, Sevastopol State University Publ., 2014, 298 p.
5. Khokhlov V.V. Issledovanie i prognozirovanie ekonomicheskikh protsessov s ispol'zovaniem eksploratornogo faktornogo analiza mnogomernykh vremennykh ryadov: monografiya [Research into, and forecast of economic processes on the basis of exploratory factor analysis of multivariate time series: a monograph]. Sevastopol, SevNTU Publ., 2012, 160 p.
6. Shtul'berg B.M., Vvedenskii B.G. Regional'naya politika Rossii: teoreticheskie osnovy, zadachi i methody realizatsii [The regional policy of Russia: theoretical fundamentals, objectives and methods]. Moscow, GELIOSAR Publ., 2000, 308 p.
7. Yakobson L.I. Gosudarstvennyi sektor ekonomiki: ekonomicheskaya teoriya i politika [Public sector of economy: the economic theory and policy]. Moscow, HSE Publ., 2000, 188 p.
8. Lavrovskii B.L., Murzov I.A., Pozdnyakova I.V. [Trends in GDP and investment in the USA: empirical observations]. Ekonomiko-matematicheskie issledovaniya: matematicheskie modeli i informatsionnye tekhnologii: materialy Vserossiiskoi konferentsii [Proc. Sci. Conf. Economic and Mathematical Studies: Mathematical Models and Information Technologies]. St. Petersburg, Nestor-Istoriya Publ., 2015, pp.141-145.
