Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 . Теория бизнес-циклов и методология прогнозирования 10
1.1 Сущность прогнозирования 10
1.2 Экономические циклы 11
1.3 Циклы Кондратьева (длинные циклы) 17
1.4 Средние и короткие бизнес-циклы 39
1.5 Методологическое вопросы прогнозирования 61
1.6 Прогнозирование бизнес-циклов 70
1.7 Выводы из главы 1 74
ГЛАВА 2 . Основы построения индикаторов экономической конъюнктуры 77
2.1 Индикаторы экономической конъюнктуры 77
2.2 История построения обобщённых индикаторов экономической конъюнктуры 80
2.3 Индикаторы экономической конъюнктуры - современный мировой опыт . 83
2.3.1 - индексы прогнозных индикаторов 83
2.3.2 - индексы деловой активности (PMI) 92
2.3.3 - индексы доверия 109
2.3.4 - прочие конъюнктурные опросы 109
2.4 Индикаторы экономической конъюнктуры - российский опыт 119
2.4.1 - сводный опережающий индекс 120
2.4.2 - индекс деловой активности (PMI) 127
2.4.3 - индекс потребительских настроений 129
2.4.4 - прочие конъюнктурные опросы 133
2.5 Выводы из главы 2 137
ГЛАВА 3. Разработка регионального индикатора промышленной конъюнктуры 139
3.1 Ярославская область - один из наиболее промышленно-развитых и инвестиционно-привлекательных регионов России 139
3.2 Структура промышленности Ярославской области в сравнении с общероссийской 142
3.3 Формирование выборки и проведение конъюнктурного опроса 146
3.4 Составление анкеты для проведения опроса 156
3.5 Анализ результатов и расчёт обобщённого индикатора промышленной конъюнктуры 160
3.6 Экстраполяция региональных данных на промышленность страны в целом 169
3.7 Оптимальный объём выборки 177
3.8 Выводы из главы 3 180
Заключение 183
Список литературы 187
Приложение 195
- Циклы Кондратьева (длинные циклы)
- - индексы прогнозных индикаторов
- сводный опережающий индекс
- Формирование выборки и проведение конъюнктурного опроса
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Переход российской экономики от административно-плановых принципов управления к рыночным сопровождался изменением самой сути государственного регулирования и планирования. На смену директивному планированию, ставившему перед каждым субъектом экономики жёсткий план, обязательный к исполнению, пришло индикативное планирование, носящее, скорее, рекомендательный характер, задающее основные параметры социально-экономического развития и вырабатывающее меры, необходимые для достижения этих целей. Соответственно изменилась и сущность экономического прогноза, как на макроуровне, так и на микроуровне. Многие функции экономического прогноза, решавшиеся административно-плановой экономикой на уровне государства, перешли к частному сектору. В условиях административно-планового хозяйства, когда каждому предприятию был задан чёткий план, прогнозирование на микроуровне практически не требовалось. В современной же экономике разработка экономических прогнозов каждым конкретным предприятием стала необходимым условием планирования его деятельности и успешного функционирования. Значимость экономического прогноза для предприятий, объектами которого выступают спрос, производство, объём продаж, потребность в ресурсах, цены, доходы, прибыль и многие другие факторы, возросла многократно.
Не смотря на то, что государство передало решение многих экономико-прогностических задач на микроуровень, его потребность в социально-экономических прогнозах осталась высокой. Разработка и реализация бюджетно-фискальной и кредитно-денежной политик, направленных на достижение основной цели - повышения жизненного уровня населения страны, невозможны без понимания законов эволюции экономики и прогнозирования траектории её развития. Таким образом, актуальность темы исследования обуславливается как потребностями макроуровня, так и микроуровня, на каждом из которых необходимо чёткое видение завтрашних перспектив, от которого и зависит принятие сегодняшних управленческих решений.
Степень научной разработанности темы. Исследования циклических колебаний экономики начались с изучения природы экономических кризисов, которые с редкой для социально-экономической системы регулярностью (7-11 лет) следовали один за другим на протяжении 19-ого века. На это явление натолкнулись уже первые экономисты классической школы, в частности, С. Сисмонди. Первые чёткие положения о природе экономических кризисов (1. они периодичны; 2. они органически присущи капиталистической системе) сформулированы в 1850/60-ых гг. в работах К. Маркса, К. Жюгляра. Дальнейшие исследования были продолжены такими авторами, как М.И. Туган-Барановский, А. Шпитгоф, Г. Кассель, Д. Робертсон, Ж. Лескюр, А. Афталион, У. Митчелл. Важным этапом в изучении темы стали работы У. Зомбарта, который пришёл к выводу, что кризис - это лишь одна фаза экономического цикла, который слагается из трёх основных фаз - подъём - кризис - депрессия. Зомбарт в начале 20-ого века сформулировал утверждение, что исследование кризисов должно вылиться в создание теории экономической конъюнктуры, и дальнейшее развитие пошло именно в этом направлении.
Циклы 7-11 лет исследованы в набольшей степени, и их можно назвать классическими. Их причины большинство исследователей связывали с колебаниями инвестиционной активности (М.И. Туган-Барановский, А. Шпитгоф, Г. Кассель, Д. Робертсон).
Серьёзный вклад в разработку теории экономических циклов в 1920-ых гг. внёс наш соотечественник Н.Д. Кондратьев, доказавший наличие в экономике длинных циклов (около 50 лет), получивших впоследствии название Кондратьевских циклов. Впрочем, ещё до Кондратьева гипотезу о существовании длинных волн высказывали ван Гельдерн, С. де Вольф, Ж. Лескюр, А. Афталион, А. Шпитгоф, Г. Лейтон и др. Идеи Н.Д. Кондратьева получили развитие в работах Й. Шумпетера, а позднее были подхвачены Г. Меншем. Проблемам исследования экономического цикла посвящены многие работы Ф.
Хайека. Из современных авторов, внесших заметный вклад в исследование длинных циклов Кондратьева, стоит отметить Ю.В. Яковца, Н.А. Макашеву, А.И. Субетто и др.
Исследования коротких циклов (2-4 года) встречаются в начале 20-ого века в работах Китчина, который связывал их существование с движением запасов, а также с изменениями в банковском клиринге и оптовых ценах. Среди теорий 20-ого века для объяснения коротких циклов можно отметить: 1) классический подход, предполагающий жёсткость цен в краткосрочном периоде, что обуславливает колебания экономической конъюнктуры после первоначального толчка (гипотеза о том, что циклы могут порождаться случайными факторами, была впервые высказана в 20-ых гг. прошлого века Е.Е. Слуцким и Р. Фришем); 2) монетарная теория (М. Фридмен), исследовавшая влияние денежных факторов на процессы в реальном секторе экономики; 3) теория реального экономического цикла (Р. Лукас, Т. Саржент), отвергающая тезис о жёсткости цен в краткосрочном периоде и видящая основную причину циклов в технологических сдвигах, бюджетно-налоговых изменениях и т.п.
Вопросами прогнозирования краткосрочной экономической конъюнктуры в начале 20-ого века активно занимались экономисты Гарвардского бюро под руководством профессора У. Персонса, создавшие ряд оригинальных методик прогнозирования бизнес-циклов. Среди исследований в данном направлении стоит отметить работы И. Брукмайера, Р. Бэбсона, А. Беннера, Г. Мура, Эд. Лакомба и др. На сегодняшний день подобные исследования проводят такие международные исследовательские институты как Организация экономического сотрудничества и развития (OECD), научно-исследовательская группа The Conference Board (США), Американский институт управления поставками (ISM), Институт экономических исследований IFO (Германия) и др.
В современной России вопросами кратко- и среднесрочного прогнозирования занимается самый широкий круг экономико-исследовательских центров и институтов, среди которых стоит отметить Центр Развития (С. Смирнов, А. Клепач, Д. Ибрагимова и др.), Лабораторию конъюнктурных опросов Института Экономики Переходного Периода (С. Цухло), Центр по изучению переходной экономики Института Мировой Экономики и Международных Отношений (С. Аукционек, А. Батяева и др.), создавших собственные методики и инструменты экономического прогнозирования.
Цели и задачи исследования. Целью исследования является разработка регионального сводного индекса экономической конъюнктуры промышленного сектора, который: 1. позволяет оперативно отслеживать краткосрочные изменение конъюнктуры в промышленном секторе отдельного региона; 2. обладает прогнозными свойствами в отношении промышленного бизнес-цикла в регионе; 3. позволяет отчасти экстраполировать полученные результаты на российскую промышленность в целом. В соответствии с поставленной целью в исследовании были решены следующие задачи: обобщение теории экономических циклов; выявление характерных особенностей динамики коротких и средних экономических колебаний в зависимости от нахождения в той или иной фазе длинной (Кондратьевской) волны; разработка схемы (общего подхода) к прогнозированию коротких бизнес-циклов; обобщение, классификация и анализ существующих методик прогнозирования средне- и краткосрочных бизнес-циклов в экономике в целом и в промышленности в частности; адаптация существующих методик для прогнозирования промышленного бизнес-цикла на уровне региона; анализ роли и места ярославской промышленности в промышленном секторе России; отраслевой анализ российской промышленности; выявление отраслей, определяющих динамику промышленного сектора; формулирование требований к региону, динамику промышленности которого можно экстраполировать на промышленный сектор страны в целом; разработка методических требований к формированию выборки исследуемых предприятий при проведению конъюнктурных опросов;
9. разработка методических требований к составлению анкеты опроса промышленных предприятий;
10. разработка методических требований для построения сводного индекса промышленной конъюнктуры.
Предметом исследования является методика формирования сводного индекса экономической конъюнктуры промышленного сектора отдельно взятого региона. В качестве объекта исследования взята промышленность ярославской области.
Методологическая основа исследования состоит из двух частей - это методика анализа экономических циклов и методика прогнозирования. При исследовании бизнес-циклов мы руководствуемся эмпирическим методом познания - анализ конкретных бизнес-циклов (на примерах различных стран) предшествует у нас теоретическим обобщениям. Разработка собственного индикатора также базируется на изучении мирового опыта, хотя в этой части исследования мы активно используем и теоретические построения. Разработка методик средне- и краткосрочного прогнозирования бизнес-циклов проводится в рамках исторического и системно-структурного подходов к прогнозированию, при этом используется весьма широкий набор методов прогнозирования, таких как статистический, метод аналогий, метод опережающих индикаторов, различные эвристические методы (на основании опроса экономических субъектов) и др.
Информационно-эмпирическую базу исследования составляют данные Госкомстата, Ярославского областного комитета по статистике, а также данные национальных органов статистики различных стран, взятые из информационной базы агентства REUTERS.
Научная новизна исследования состоит в адаптации методик, применяемых для анализа и прогнозирования коротких бизнес-циклов на макроуровне, к мезоуровню. В исследовании также показана возможность прогнозирования промышленных бизнес-циклов макроуровня на основании анализа отраслевых тенденций отдельного региона, причём, выявлено, что структура промышленности такого региона не обязательно должна совпадать со структурой отрасли в целом; достаточно, чтобы регион обладал развитым (многоотраслевым) промышленным сектором, значительная часть которого ориентирована на внутренний потребительский и инвестиционный спрос. В работе предложена авторская схема (подход) прогнозирования бизнес-циклов в экономике, в которой основная роль отведена инструментам выявления и анализа бизнес-цикла (прогнозные индикаторы общеэкономической конъюнктуры и конъюнктуры промышленного сектора). В диссертации приведен достаточно полный обзор таких индикаторов, которые подвергнуты критическому анализу на предмет наличия у них прогнозных качеств.
Практическая значимость исследования заключается в создании регионального индекса конъюнктуры промышленного сектора (на примере Ярославской области), что является первым подобным опытом в России. При этом были теоретически обоснованы и практически подтверждены основные методические требования для построения подобных индикаторов. Данный опыт, на наш взгляд, может быть применён для разработки аналогичных индексов в других регионах и отраслях народного хозяйства.
Апробация работы. Исследование ярославской промышленности (построение регионального индекса промышленной конъюнктуры на основании опроса промышленных предприятий) проводилось на протяжении полутора лет (с июня 2001 г по декабрь 2002г включительно), при этом результаты исследования ежемесячно публиковались в свободном доступе на сайте МДМ-Банка ( и рассылались в различные СМИ. За полтора года исследования данный индекс зарекомендовал себя как вполне адекватный инструмент оперативного анализа краткосрочной экономической конъюнктуры в промышленном секторе страны. В частности, на результаты нашего исследования ссылались такие авторитетные периодические издания, как газеты "Ведомости", "Финансовая Россия", журналы "Русский предприниматель" и др1.
Различные аспекты методологии прогнозирования экономической конъюнктуры с применением прогнозных индикаторов, исследуемых в данной работе, рассматривались автором в ряде публикаций в журналах "Вестник НАУФОР", "Валютный спекулянт", "Русский предприниматель" и др. Всего по теме данной работы автором представлено 10 публикаций общим объёмом 15п.л. Некоторые положения работы вошли в лекцию "Структура российской экономики", прочитанную студентам Высшей Школы Экономики (г.Москва).
Структура работы. Диссертация изложена на 180 страницах машинописного текста, состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованной литературы и двух приложений. В тексте диссертации содержится 26 таблиц и 47 рисунков. Список литературы содержит 130 источников. Приложение включает полный список предприятий ярославской области, охваченных исследованием и анкету опроса. Во введении обоснована актуальность темы, выявлена степень её изученности, определены цели и задачи исследования, его предмет, объект, методы, сформулирована теоретическая новизна и практическая значимость работы. В первой главе подвергнуты анализу и дополнению основные положения теории экономических циклов, предпринята попытка обобщить эту теорию, предложены гипотезы для объяснения некоторых особенностей циклической динамики экономической конъюнктуры, рассмотрены методологические вопросы исследования экономических циклов и прогнозирования. Вторая глава посвящена детальному анализу существующих методик прогнозирования бизнес-циклов в экономике. В третьей главе предпринята попытка построения собственного индекса конъюнктуры промышленного секторе отдельно взятого региона (в данном случае, Ярославской области). В заключении подведены итоги и сделаны обобщающие выводы по результатам данного исследования. 1Федорин В. Бизнес настроен оптимистично. // Ведомости. - 2001. - 2 октября.
Тремасов К.В. Эмоции взяли вверх над разумом. // Русский предприниматель. - 2001. - №0. - С. 55-56.
Циклы Кондратьева (длинные циклы)
Упоминания о длинных волнах экономической конъюнктуры появились в начале 20-ого века. Голландский экономист ван Гельдерн выдвинул идею о существовании больших циклов продолжительностью 50-60 лет, а в 1924г. эту идею статистически подтвердил С. де Вольф2. Многие другие авторы, в частности, Шпитгоф, Митчелл, Торп, Войтинский, Кирьяси-Вантруп, указывали, что "прошлый опыт экономического развития западного мира свидетельствует о существовании длительных периодов с относительно высоким тонусом экономической жизни, выходящих далеко за пределы большого экономического цикла1, и столь же длительных периодов более или менее хронических трудностей... в границах этих длительных периодов повышенной активности и плохих времён и совершаются колебательные движения экономического цикла"2. Однако общепризнанное лидерство в разработке теории больших волн конъюнктуры принадлежит всё-таки русскому экономисту Н.Д. Кондратьеву, который впервые высказал эту идею в 1922г, и в позднейших работах развил, теоретически аргументировал и статистически доказал основные положения этой теории3.
Наличие больших волн экономической конъюнктуры капиталистических стран Кондратьев установил эмпирическим путём, проанализировав динамику изменения различных макроэкономических показателей в таких странах как Англия, Франция, Германия, США за период с конца 18 века по начало 20 века. Рассмотрению подверглись следующие параметры: цены (индекс товарных цен), проценты на капитал, заработная плата в сельском хозяйстве и промышленности, внешняя торговля, производство чугуна, угля, свинца, стали - как по отдельным странам, так и мировое производство (угля и чугуна), посевные площади хлопка (США) и овса (Франция), объём вкладов в сберегательных кассах (во Франции), портфель Банка Франции, потребление угля, хлопка, сахара, кофе (как общие по отдельным странам, так и в расчёте на душу населения). После обработки 3 Первой работой Кондратьева Н.Д., посвященной проблеме циклов, является монография Мировое хозяйство и его конъюнктуры во время и после войны. Вологда, 1922. Базовой работой можно считать доклад Кондратьева Н.Д. в феврале 1926г в Институте экономики Большие циклы экономической конъюнктуры, М.: 1928. полученных данных Кондратьеву удалось выявить наличие циклов колебания исследуемых параметров длиной 48-55 лет. Эти циклы более или менее совпадают по времени, хотя и не совсем - расхождения точек перелома по отдельным кривым лишь в единичных случаях превосходят 5 лет. Для некоторых данных (в основном, касающихся потребления) обнаружить наличие больших циклов не удалось. Несмотря на то, что рассмотренный период (140 лет) весьма короток (всего 2.5 волны большого цикла), Кондратьев делает вывод о высокой вероятности наличия больших циклов экономической конъюнктуры, отмечая, что "в отношении европейских капиталистических стран периоды этих циклов близко совпадают"1. Кондратьев приводит и приблизительную хронологию этих циклов (см. табл. 1). Кондратьевым были отмечены ряд характерных особенностей этих циклов. 1. Согласно его исследованиям, перед началом цикла, как правило, происходили глубокие изменения в условиях экономической жизни общества (технологические прорывы, изменения во внешней торговле - вовлечение в орбиту мирового хозяйства новых стран, изменения в структуре денежного обращения и т.п.) 2. Кондратьев отметил, что в рамках длинного цикла наблюдаются более короткие циклы, причём, на восходящей волне большого цикла спады экономики носят краткосрочный характер, в то время как подъёмы весьма интенсивны; на нисходящей же волне большого цикла - всё наоборот2. 3. Кондратьевым была отмечена повторяемость крупных войн в рамках восходящих волн длинного цикла. 4. Характерной же чертой нисходящей волны цикла была отмечена глубокая и резкая депрессия сельского хозяйства.
Кондратьев показывает, что все эти "правильности" больших циклов носят не случайный характер (к примеру, новые технологии появляются не хаотично, но в соответствии с требованиями текущей конъюнктуры; эта мысль, по мнению Кондратьева, подтверждается тем фактом, что многие значимые изобретения зачастую появляются одновременно в нескольких местах независимо друг от друга), а потому сами большие циклы, сроки их начала и окончания являются, скорее всего, не случайными величинами, но общей закономерностью, присущей мировой экономике.
Гибель Кондратьева (1938г) закрыла тему длинных волн в российской экономической науке, и новые исследования российских учёных по этой тематике начали появляться лишь в 80-ые годы 20-ого столетия. В то же время, в мире интерес к идеям Кондратьева сохранялся. Они были поддержаны и развиты Шумпетером2, который, собственно, и закрепил за длинными волнами определение циклов Кондратьева. Всплеск интереса к длинным циклам был отмечен в 70-ые гг., на которые пришлись известные нефтяные кризисы (зарождение пятой волны Кондратьева, см. 1.3.2). Из работ этого периода стоит который сделал весьма удачную попытку подтвердить идеи Кондратьева на основе анализа статистики изобретений и инноваций. В России большой вклад в развитие идей Кондратьева внёс Ю.В. Яковец, представивший в начале 2000г на основе методологии Н.Д. Кондратьева прогноз приближающегося кризиса, полностью подтвердившийся в течение следующего года2. Помимо этого Ю.В. Яковец представил прогноз возможного кризиса в 10-ых годах нового столетия: "Вероятно, в 10-ые годы можно ожидать новый глубокий технологический, экономический, экологический, социально-политический кризис, который положит начало шестому Кондратьевскому циклу"3. К современному взгляду на циклы Кондратьева мы вернёмся в гл. 1.3.2, сейчас же выясним причины, их порождающие.
- индексы прогнозных индикаторов
Идея, лежащая в основе использования индексов прогнозных индикаторов (LEI - Leading Economic Index; можно встретить перевод -индекс опережающих индикаторов или сводный опережающий индекс), заключается в нахождении таких макроэкономических показателей, циклическая динамика которых является опережающей по сравнению с бизнес-циклом исследуемого сектора либо экономики в целом (в мировой практике прогнозные индикаторы рассчитываются, в основном, для промышленного сектора). Например, очевидно, что для России таким показателем является цена на нефть - достаточно сопоставить динамику мирового рынка нефти и поведение российской промышленности, чтобы убедиться, что падение цен на нефть всегда служит предвестником замедления (или рецессии, в зависимости от глубины падения нефти) в экономике России. Аналогично и рост цен на нефть, как правило, способствует ускорению экономики, но не всегда. Поэтому, для повышения достоверности сигналов используется несколько показателей, носящих опережающий характер.
Различныеконъюнктурныеопросы Опросысубъектовбизнеса Широкий анализ различных параметров экономической конъюнктурыПрогноз различных фаз бизнес-цикла; точек разворота Ежеквар тально.Еже мес ячно. Для разных стран набор опережающих индикаторов различен, что вполне объяснимо - если для России падение цен на нефть является сигналом к развороту бизнес-цикла вниз, то для стран-импортёров нефти, скорее наоборот, вверх; однако имеются несколько ключевых индикаторов, которые входят в системы опережающих индикаторов практически для всех стран. Показания этих индикаторов от месяца к месяцу зачастую разнородны - некоторые из них по итогам месяца могут измениться в "лучшую" сторону, другие - "в худшую". Требуется некоторое обобщение. Таким обобщением являются диффузный индекс (ДИ) и индекс прогнозных индикаторов (ИПИ).
Диффузный индекс рассчитывается как отношение числа индикаторов, изменившихся "к лучшему" к общему числу включённых в систему индикаторов. К примеру, если из 10 индикаторов 6 дали сигнал улучшения в экономике, то значение диффузного индекса - 60%. Обычно диффузный индекс рассчитывают по итогам шести последних месяцев - если за полугодие большинство опережающих индикаторов снизилось (т.е. ДИ меньше 50%), то можно говорить о сильном сигнале приближающейся рецессии. С расчётом ИПИ, который, по сути, является композицией отдельных опережающих индикаторов, дело обстоит сложнее. Опережающие индикаторы выражены в разных единицах измерения, помимо этого они обладают различной волатильностью (для одного индикатора изменение вдвое за месяц нормально, а для другого и 1% является чрезмерным). Поэтому процедура расчёта должна предусматривать приведение исходных опережающих индикаторов и их волатильности к единому масштабу1. Динамика ИПИ позволяет судить о динамике бизнес-цикла и прогнозировать достижение разворотных точек последнего. Само по себе изменение в направлении движения ИПИ (например, падение после нескольких месяцев роста) нельзя рассматривать как сигнал разворота бизнес-цикла, это всего лишь первое слабое предупреждение, которое требует подтверждений. Здесь мы не будем рассматривать данную методику и сошлёмся на источники, где с ней можно ознакомиться подробно: Смирнов С. Система опережающих индикаторов для России - http://www.dcenter.ru/clocs/ind lead.pdf Исторический анализ экономики США показывает, что реальная опасность рецессии наступает при падении значения ИПИ год к году на 3.5%. Приведённый график (РИС.2.2) наглядно демонстрирует адекватность индекса прогнозных индикаторов (ИПИ) в качестве инструмента прогноза разворотных точек бизнес-цикла. Своего локального максимума ИПИ достиг в январе 2000г, через пять месяцев после этого высшую точку бизнес-цикла прошёл индекс промышленного производства (ИПП). ИПИ отметился "на дне" в апреле 2001 г - через 8 месяцев после этого (декабрь 2001 г) короткий бизнес-цикл в промышленности США развернулся вверх1. ИПИ вновь развернулся вниз в мае 2002г, и уже с августа (т.е. через три месяца) мы наблюдаем ухудшение конъюнктуры в промышленности США. Нейтральная динамика ИПИ в первой половине 2002г чётко свидетельствовала, что начавшийся в этот период рост американской промышленности не будет длительным. Так и произошло.
сводный опережающий индекс
Сводный опережающий индекс (СОИ)1 является российским аналогом индексов прогнозных индикаторов для западных стран. В качестве эталонного ряда выбран сезонно сглаженный индекс промышленного производства (т.е. СОИ проектировался именно таким образом, чтобы прогнозировать динамику промышленного производства). В качестве исходных опережающих индикаторов были предложены следующие 40 показателей (Табл. 2.9). В качестве прогнозных индикаторов отбирались такие, которые удовлетворяли бы следующим требованиям: - вызывает изменение общеэкономической динамики через изменения спроса и предложения - отражает ожидания экономических агентов - раньше, чем экономика в целом реагирует на изменения экономической активности - зарекомендовал себя в качестве прогнозного в других странах - колебания этих показателей должны носить циклический характер (периоды роста должны чередоваться с периодами падения; не должно быть необъяснимых выбросов) - данные по этим показателям должны оперативно обновляться (ежемесячно, с минимальными задержками к календарному месяцу). Анализ предложенных индикаторов на предмет наличия у них прогнозных свойств, приведён в статье С.Смирнова "Система опережающих индикаторов для России"1. Этот анализ выявил ряд интересных фактов. Так были отвергнуты такие, казалось бы, бесспорные прогнозные индикаторы, как: 1. Показатели спроса на потребительском рынке. С.Смирнов утверждает, что показатели этой группы никак не связаны с поворотными точками бизнес-цикла. На наш взгляд, этот вывод не такой уж и неожиданный, и объяснение кроется в структуре 1 См. http://www.dcenter.ru/docs/ind_lead.pdf. 122 производства российской промышленности. Ни для кого не секрет низкий уровень качества российских потребительских товаров. По большому счёту, российские производители представлены в нише высококачественных товаров лишь в пищевой отрасли. Во всех остальных отраслях, высокое качество товаров - это, скорее, частные случаи, а основная масса российских потребительских товаров машиностроения, лёгкой промышленности и др. находится в сегменте среднего и низшего качества. По мере роста реальных располагаемых доходов населения, а именно этот рост и характеризует увеличение потребительского спроса, происходит переориентация потребления с товаров низкого качества на товары более высокого качества. Здесь, к сожалению, российская промышленность не представлена, поэтому удовлетворение растущего потребительского спроса идёт за счёт импорта. Этому способствует и реальное укрепление рубля, которое является непременным атрибутом роста реальных располагаемых доходов населения. Отсюда и получается, что рост потребительского спроса, если и может служить стимулятором промышленности, то весьма слабым, а основной стимул, как показывает опыт последних лет, промышленность получает, всё-таки, со стороны инвестиций и внешнего спроса (инвестиции - это также, функция внешнего спроса)1. 2. Количество денег в экономике. Эта группа индикаторов также была отвергнута в силу отсутствия корреляции с индексом промышленного производства. 3. Ожидания потребителей и ожидания производителей. Все индикаторы, характеризующие ожидания, также были отвергнуты из-за отсутствия у них прогнозных свойств. Крайне неожиданный вывод, требующий более детального изучения. 1 Особенно наглядно рассматриваемые тенденции стали проявляться в 2001/02гг. Темпы роста реальных доходов населения в эти годы ускорялись - 5.9% и 8.8% соответственно, в то время как промышленность, напротив, замедлялась - 4.9% и 3.6%. Одновременно, стремительно рос импорт - с $43.9млрд. в 2000г до $53.8млрд. в 2001 г и почти что $60млрд. в 2002г. 123 4. Косвенные оценки ожиданий. Среди показателей косвенных оценок ожиданий прогнозный характер был обнаружен лишь у ставки MIACR-overnight. Система опережающих индикаторов для России в конечном варианте состоит из семи индикаторов: 1. платёжеспособный спрос к норме (ИЭПП), характеризуемый диффузным индексом 2. запасы к норме (ИЭПП), характеризуемые диффузным индексом 3. рост обеспеченности предприятий собственными средствами (ЦЭК), характеризуемый диффузным индексом 4. цена нефти URALS, долларов за баррель 5. Официальный курс ЦБ, рублей за 1 доллар в ценах 1996г (т.е. реальный курс рубля) 6. Фондовый индекс Moscow Times 7. Реальная ставка MIACR-overnight Сравнивая эту систему с рассмотренными выше аналогичными системами для США, Европы и Японии, можно отметить ряд общих моментов, но также и существенные отличия. Общие черты: 1) Показатели, характеризующие динамику фондового рынка 2) Показатели, характеризующие уровень процентных ставок в экономике 3) Показатели, характеризующие уровень новых заказов (в российской системе, это фактически платёжеспособный спрос) Отличия: 4) Удивляет отсутствие в российской системе опережающих индикаторов показателей, характеризующих состояние рынка труда, в то время как в западных системах такие показатели неизменно 124 присутствуют (новые рабочие места, обращения за пособием по безработице, средняя продолжительность рабочей недели и т.д.) Причём, эксперты Центра развития, спроектировавшие систему, даже не предложили эти индикаторы в качестве рассматриваемых. Госкомстат регулярно публикует и общую численность безработных, и численность официально зарегистрированных безработных. В качестве косвенной оценки рынка труда можно предложить также регулярно публикуемый показатель реальной и номинальной заработной платы. На наш взгляд, анализ этих индикаторов на предмет их прогнозного характера был бы весьма интересен.
Формирование выборки и проведение конъюнктурного опроса
Успех любого опроса (т.е. получение адекватной информации) зависит в первую очередь от правильно сформированной выборки. При проведении конъюнктурного опроса промышленных предприятий ярославской области мы решили сформулировать сначала теоретические требования к выборке, исходя из поставленной задачи (исследование конъюнктуры промышленности региона) и мирового опыта, а затем скорректировать нашу выборку исходя иже из практического опыта проведения опросов.
Основные критерии проведения КОНЪЮНКТУРНЫХ опросов промышленных предприятий. При формировании выборки предприятий для проведения конъюнктурных опросов были выдвинуты следующие основные требования: 1) приоритет отдаётся наиболее крупным предприятиям 2) предприятия должны быть относительно сопоставимы между собой 3) выборка должна обеспечивать максимально-возможный охват отраслей 4) предприятия должны предоставлять данные на регулярной основе 5) состав выборки должен быть относительно постоянным 6) предприятия, вошедшие в выборку, должны обеспечивать более половины совокупного объёма промышленного производства по области
Первое требование является общемировой практикой при проведении конъюнктурных опросов, и на наш взгляд вполне логично. Действительно, именно крупные предприятия определяют общую ситуацию в секторе, и это особенно верно для сегодняшней экономики России, которая характеризуется возрастающей монополизацией и ухудшением условий для развития среднего и малого бизнеса (в ряде конъюнктурных опросов респонденты специально делятся на крупные, средние и мелкие компании, статистика по которым собирается отдельно, например, японский TANKAN). Второе требование также вполне логично, исходя из методики проведения опросов для расчётов индексов деловой активности PMI. Посмотрим, в какой степени первые два требования могут быть учтены при формировании выборки предприятий Ярославской области.
Размер предприятия может характеризоваться различными параметрами, например: выручка, рыночная капитализация, численность сотрудников. Для российских сырьевых компаний весьма важным индикатором размера предприятия может служить также величина запасов сырья (крайне актуально для нефтяных компаний). Однако наиболее общим и универсальным (т.е. позволяющим сравнивать компании разных типов из разных отраслей) показателем размера предприятия является его выручка. Для нас использование этого параметра является ещё более логичным, так как представленный выше сравнительный анализ структуры российской и ярославской экономик строился именно на выручке. Таким образом, основой для отбора предприятий в нашу выборку послужил рейтинг промышленных предприятий ярославской области за 2000/01 гг (см. приложение 1).
Какие предприятия считать крупными (т.е. достойными включения в нашу выборку), а какие нет? В масштабах России, шесть ярославских предприятий являются, безусловно, крупными. Эти предприятия -Автодизель (ЯМЗ), НПО Сатурн, Ярославнефтеоргсинтез, Ярославский шинный завод, Балканская звезда, Ярпиво - занимают соответственно 83-е, 115-ое, 116-ое, 117-ое, 156-ое и 159-ое места в рейтинге крупнейших компаний России за 2001 г1. На долю этих предприятий приходится 45% всей выручки промышленных предприятий ярославской области. С этими компаниями по размеру выручки сравнимо Ярэнерго (оно отсутствует в рейтинге ЭКСПЕРТ-200, т.к. его показатели консолидированы в отчётность материнской компании - РАО ЕЭС; то же самое относится и к Ярославнефтеоргсинтезу, который консолидирован в Славнефть, его место в рейтинге ЭКСПЕРТ-200 мы рассчитали сами, исходя из размера выручки). Вместе с Ярэнерго выручка семи крупнейших предприятий ярославской области составляет уже 52.2% от всей выручки промышленных предприятий в регионе. Следующую десятку предприятий (Яртехуглерод, Лакокраска, Тутаевский моторный завод и др.) можно назвать средними в масштабах России и крупными в масштабах ярославской области - на их долю приходится почти что 18% всей выручки промышленных предприятий региона. Все эти компании, безусловно, заслуживают место в нашей выборке. Но уже следующее предприятие (ЯЭМЗ) по размеру выручки отличается от первого места (Автодизель) на порядок, т.е. формально говоря, нарушается второй критерий отбора - сопоставимость предприятий по размеру. Можно ли ограничиться семнадцатью крупнейшими предприятиями региона для расчёта сводного показателя деловой активности в промышленном секторе (нужно иметь ещё ввиду, что предоставление анкет не носит 100-процентный характер, т.е. не все предприятия готовы участвовать в опросе)? Ответ на этот вопрос будет представлен в разделе 3.5, где мы сравним показатели конъюнктуры в целом по промышленности региона и отдельно по крупнейшим компаниям.
Пока же будем исходить из того, что 17 компаний - это мало для проведения репрезентативного опроса, и расширим нашу выборку с целью охватить все крупные и средние предприятия. Исходя из нашего опыта общения с различными экспертами, мы пришли к выводу, что средней компанией в масштабах ярославского региона в 2001 г условно можно было считать предприятие с годовой выручкой более ЮОмлн. рублей. Именно это значение годовой выручки и станет пороговым для попадания в нашу выборку. В рейтинге ТОП-100 за 2001 г (см. приложение 1) таких предприятий оказалось 77. Их совокупная выручка составила 96% в общем объёме выручки промышленных предприятий области. Это более чем достаточно для выполнения шестого критерия отбора (для сравнения, выборка респондентов для расчёта показателей деловой активности в Еврорегионе отвечает примерно за 92% совокупного выпуска промышленности Еврорегиона).
