Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Пространственная интеграция рынков товаров 18
1.1. Основные понятия и подходы к анализу интеграции 18
1.2. Постановка проблемы 37
1.3. Обзор литературы 41
1.3.1. Существующий инструментарий анализа интеграции рынков товаров ...41
1.3.2. Эмпирические исследования интеграции рынков товаров в России и других странах с переходной экономикой 49
1.4. Динамика цен товаров в регионах России: феноменологический анализ 58
Глава 2. Анализ корректности оценок территориальных уровней цен с помощью динамических индексов цен 72
2.1. Инструментарий анализа 72
2.1.1. Постановка задачи и подходы к её решению 72
2.1.2. Построение косвенного и непосредственных территориальных индексов цен 75
2.1.3. Имитационная модель динамики поведения потребителей в условиях инфляции 79
2.2. Оценка смещений косвенных территориальных индексов цен 82
2.2.1. Смещения КТИЦ относительно НТИЦ Суринова 82
2.2.2. Сопоставление динамики уровней цен продовольственных товаров 89
2.2.3. Смещения КТИЦ относительно НТИЦ-ПС 91
2.3. Результаты имитационных расчётов 95
2.4. Причины расхождений между косвенными и непосредственными ТИЦ 99
2.5. Выводы 103
Глава 3. Моделирование и оценка динамики интеграции рынка товаров 106
3.1. Модельный аппарат оценки степени интеграции рынка 106
3.1.1. Модель равновесия на пространственно разделённом рынке 106
3.1.2. Возможное влияние принятых упрощений 113
3.1.3. Методические вопросы выполнения эконометрических расчётов 117
3.2. Оценка интеграции рынков товаров 120
3.2.1. Траектории интеграции 120
3.2.2. Оценки для отдельных моментов времени 137
3.3. Верификация результатов 145
3.3.1. Роль немобильной составляющей 145
3.3.2. Сравнение с результатами Д. Берковица и Д. ДеИонга 153
3.4. Интеграция рынка товаров в России в сравнении с США 155
3.5. Анатомия сегментации российского рынка 162
3.6. Выводы 183
Глава 4. Исследование пространственной картины интеграции рынка товаров 185
4.1. Модели поведения межрегионального различия цен 185
4.1.1. Известные подходы и нерешенные проблемы 185
4.1.2. Модель движения двух рынков к интеграции между собой 190
4.1.3. Модели, учитывающие структурный скачок 192
4.1.4. Методика анализа пространственной структуры интеграции 195
4.2. Пространственная структура интеграции российского рынка продовольственных товаров 199
4.3. Исследование ценовых взаимодействий региональных рынков 206
4.4. Выводы 214
Глава 5. Моделирование ценовой мобильности и конвергенции региональных рынков 216
5.1. Инструментарий и его адаптация к проблематике пространственной динамики цен 216
5.2. Оценки динамики разброса цен и формы распределения цен 225
5.3. Оценки ценовой мобильности региональных рынков 230
5.4. Выводы 241
Заключение 243
Список литературы 246
Приложения
- Существующий инструментарий анализа интеграции рынков товаров
- Имитационная модель динамики поведения потребителей в условиях инфляции
- Методические вопросы выполнения эконометрических расчётов
- Модели, учитывающие структурный скачок
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Резкий переход в начале 1990-х годов от централизованно управляемой экономики к экономике, основанной на рыночных принципах, наряду с происходившими в то время политическими изменениями, положил начало региональной сегментации экономического пространства России. Поэтому одной из важных задач, стоящих перед страной, стало формирование - или, если угодно, восстановление -её единого экономического пространства. Как представляется, решение этой задачи можно считать одним из существенных показателей успешности российских рыночных реформ: действительно ли в результате них возникла рыночная самоорганизация. Как показано в [7], в научной литературе нет единообразного мнения о том, что такое экономическое пространство, и, тем более, по поводу его единства. Но при всех различиях в трактовке понятия «единое экономическое пространство» очевидно, что оно должно обязательно подразумевать отсутствие барьеров (за исключением «естественных», обусловленных географическими факторами) на пути межрегионального товарообмена, иначе говоря, пространственную интеграцию рынка товаров. В этом смысле она является стержнем единого экономического пространства.
Теоретические исследования указывают на следующие главные преимущества пространственно интегрированного рынка. Во-первых, такое состояние является Парето-оптимальным, обеспечивая больший уровень благосостояния общества по сравнению со случаем сегментированного рынка. Неспособность последнего эффективно «абсорбировать» локальное избыточное предложение другими пространственными частями рынка приводит к ослаблению стимулов экономического роста и иным негативным последствиям. Во-вторых, интегрированность гарантирует воздействие макроэкономической политики (налоговой, денежной и т.п.) на побуждения и ограничения, учитываемые при принятии решений на микроэкономическом уровне, тогда как на сегментированном рынке макроэкономические «сигналы» могут доходить до микроуровня с искажениями и не приводить к ожидаемым результатам [85; 100, с. 13; 163].
Резонно ожидать, что последовавшее за либерализацией цен нарастание пространственной сегментации российского рынка — явление преходящее. Становление и развитие рыночных институтов должно было привести к расширению межрегиональных торговых
связей и, как следствие, к усилению интеграции региональных рынков. В. Коэн и П. Де Мази, обобщив данные по ряду стран, даже утверждают, что поворот к интеграции регионов страны, происходящий спустя некоторое время после либерализации цен - типичное явление, присущее переходным экономикам [164]. Однако к России вряд ли можно однозначно отнести такое заключение: наряду с рыночными силами, обуславливающими усиление интеграции, на российском рынке действуют и достаточно мощные силы, противодействующие ей - в частности, региональный протекционизм. Поэтому нельзя априорно сказать, какова «равнодействующая» всех этих сил.
Немногочисленные публикации, посвященные проблематике интеграции рынков товаров в России, рассматривают хотя и интересные, но частные аспекты. Даже взятые в совокупности, результаты этих работ дают только некий набор элементов мозаики, не складывающийся в целостную картину. Остаются открытыми вопросы, в каком направлении развивается интеграция российского рынка товаров, как участвуют в этом процессе конкретные регионы, какие факторы противодействуют (или способствуют) интеграции.
Отсюда видна научная актуальность исследования интеграции российского рынка товаров во временном и пространственном (региональном) разрезах, а также изучение влияния различных факторов на состояние и динамику интеграции. С прикладной точки зрения актуальность такого исследования определяется тем, что оно обеспечивает научную основу для разработки и проведения политики, направленной на развитие интеграции национального рынка и, более широко, формирование единого экономического пространства страны.
В мировой экономической литературе имеется значительное число работ, посвященных как эмпирическому анализу пространственной интеграции рынков товаров, так и теоретическим аспектам такого анализа. В большинстве из них объектом изучения являются международные рынки, но есть и немало публикаций, рассматривающих внутренние рынки. В этих работах теоретически обоснован, разработан и эмпирически опробован мощный инструментарий исследования интеграции рынков товаров.
Однако он ориентирован на экономики, функционирующие в относительно стабильных условиях, основываясь на неявном предположении, что в течение анализируемого периода механизм функционирования рынков существенно не меняется. Основной вопрос, на который ищется ответ — интегрирован ли изучаемый рынок на определённом временном интервале, т.е. интеграция рассматривается как состояние рынка в данном (достаточно продолжительном) периоде. Но переходной экономике как раз присущи принципиаль-
ные изменения механизма функционирования рынков, вызванные заменой планового ценообразования рыночным и административного распределения товаров оптовой торговлей. И направление последствий этих изменений — движение к интеграции (или от неё) в течение рассматриваемого периода, - пожалуй, даже более важно, чем сам факт интегри-рованности или неинтегрированности рынка. Указанное предположение при анализе пространственной интеграции рынков в переходной экономике оказывается весьма грубым приближением - по сути, элиминируется сам переходный процесс. Поэтому применение только известного инструментария не даёт возможности ответить на отмеченные выше открытые вопросы относительно интеграции российского рынка товаров.
Таким образом, имеется необходимость в существенном развитии и дополнении известного инструментария - в разработке подходов, моделей и методов исследования пространственной интеграции рынков товаров, адекватно учитывающих специфику переходного периода, т.е. позволяющих описывать и изучать интеграцию как развивающийся во времени процесс. Без этого, в частности, невозможно получить относительно полную картину интеграции российского рынка.
Отметим, что актуальность такой работы выходит за сферу переходных экономик. В последние 10-15 лет процесс интеграции международных рынков значительно ускорился, что вызывает необходимость в изучении не столько состояния интеграции, сколько её динамики. В то же время достаточно адекватных методов для этого пока не имеется. Как представляется, методы, направленные на анализ изменений интеграции в переходных экономиках, приложимы таюке к анализу последствий создания и последующего развития валютных союзов (например, влияния введения в обращение наличного евро). Более того, указанные методы могут использоваться и для анализа интеграции рынков товаров в обширных странах с развитой рыночной экономикой (в частности, США).
Цель исследования состоит в разработке подходов к анализу пространственной интеграции рынков товаров, теоретико-экономических и эконометрических моделей и методов анализа, учитывающих специфику переходной экономики и позволяющих получить многоаспектную картину интеграции рынка. Их применение к российскому рынку должно давать возможность ответить на следующие вопросы.
Стал ли российский рынок потребительских товаров интегрированным после завершения периода интенсивной региональной сегментации, последовавшей за либерализацией цен?
Если нет, то какова тенденция развития: движется ли он в направлении усиления интеграции, или же его региональная раздробленность нарастает?
Насколько далёк рынок от интегрированности?
Что мешает его интеграции?
Какую роль в интеграции национального рынка играет каждый из субъектов Федерации?
Задачи, решаемые в диссертации для достижения указанной цели, составляют два блока: экономико-математические, направленные на создание инструментария для анализа интеграции рынка товаров, и содержательные, которые и призваны дать ответы на поставленные выше вопросы. В число первых входят:
построение теоретической модели равновесия на пространственно разделённом рынке товаров, позволяющей измерить степень интеграции рынка, и её эконометрическои версии;
разработка модели процесса движения региональных рынков к интеграции друг с другом, а также моделей для анализа интеграции, адекватно описывающих резкие одномоментные изменения на рынке (например, вызванные российским кризисом 1998 г.);
адаптация инструментария, используемого при изучении экономического роста и неравенства, к проблематике пространственной интеграции рынков.
Содержательные задачи, которые решаются в основном за счёт применения указанного инструментария к российским рынкам товаров, следующие:
изучение возможности использования динамических индексов цен для получения показателей, характеризующих региональные рынки;
оценка степени интеграции различных рынков России в динамике, а также идентификация факторов, противодействующих интеграции, и оценка их роли;
получение географической картины интеграции российского рынка товаров и анализ взаимовлияния региональных рынков;
определение тенденции эволюции российского рынка как целого (с точки зрения его интеграции), выяснение того, разделён ли национальный рынок на несколько изолированных субрынков («клубов интеграции»), определение роли относительной и абсолютной ценовой мобильности регионов в конвергенции региональных рынков.
Объект исследования: российский рынок потребительских товаров, рассматриваемый как совокупность региональных рынков (под регионами в данной работе понимаются
субъекты Российской Федерации).
Предмет исследования: пространственная интеграция российских рынков товаров.
Методологическая база исследования. Теоретической основой диссертационной работы являются следующие разделы современной экономической теории: пространственная теория цены (А.Г. Гранберг, П. Кругман, П. Самуэльсон и др.), равновесия на пространственно разделённых конкурентных рынках, включая теорию паритета покупательной способности (кроме ранее упомянутых исследователей, - М. Обстфельд, К. Рогофф, Дж. Роджерс, А.М. Тэйлор, М. Тэйлор и др.), теория индексов цен (Р.Аллен, В. Диверт, В.И. Зоркальцев, А.А. Конюс, П. Самуэльсон, И. Фишер, Ф. Фишер и др.) и методология оценки смещений в индексах (В.А. Бессонов, Ц. Грилихес и др.). Кроме того, источником ряда идей послужили исследования по проблематике экономического роста и экономической мобильности (А. Бернар, Р. Барро, К. Водон, С. Дурлауф, Ш. Ицхаки, Д. Ква, Э. Ок, К. Сала-и-Мартин, Г. Филдс и др.). Методологической основой разработки нового эконо-метрического инструментария является теоретическая и прикладная эконометрика временных рядов (К. Грэнджер, Д. Дикки, Дж. МакКиннон, П. Перрон, П. Филлипс, У. Фул-лер и др.). Работа опирается также на исследования, посвященные анализу инфляции, поведения цен, отдельных рынков в России в региональном разрезе (И.П. Горячева, П. Де Мази, В. Коэн, Н.Н. Райская, Е.В. Серова, А.А. Френкель и др.) и изучению интеграции российского рынка (Д. Берковиц, К. Брукс, Б. Гарднер, Е. Греннс, Б. Гудвин, Д. ДеЙонг, К. МакКёрди, С. Хьюстед), а также внутренних рынков других стран (Ш.-Дж. Вей, П. Конвей, Д. Парсли, Дж. Роджерс, Ч. Энджел и др.).
Информационной базой исследования служат данные, характеризующие динамику цен потребительских товаров (как отдельных, так и агрегированных) в регионах России и возможные помехи интеграции региональных рынков. Источниками информации при проведении исследования послужили:
нормативно-правовая база Российской Федерации по вопросам ценообразования в сфере потребительских товаров, действовавшая в период 1992-2000 гг.;
данные российской официальной статистики;
опубликованные результаты отечественных и зарубежных исследований.
Обоснованность и достоверность результатов, выносимых на защиту, обеспечены: применением научной методологии; использованием классических достижений экономической теории, методологии эмпирического анализа и эконометрики; подробным обсуж-
дением адекватности исходных предположений и конструируемых моделей; перекрёстной верификацией результатов, полученных различными методами, а таюке сопоставлением результатов с наблюдаемыми процессами и явлениями.
Научная новизна диссертации заключается в разработке подходов к анализу интеграции рынков товаров и инструментария анализа, адекватных особенностям переходной экономики, и получении многоаспектной картины интеграции российского рынка товаров. В частности:
установлено, как на расчётах по имитационной модели, так и на реальных данных, что использование динамических индексов цен в межрегиональных сравнениях уровней цен даёт существенно искажённую картину (что справедливо не только для России, но и для любых межтерриториальных сопоставлений, включая межстрановые); данный результат значим и для других направлений исследований: из него вытекает, что в российских условиях использование индексов потребительских цен для сопоставления различных показателей, требующих соизмерения цен в разных регионах (например, реальных доходов), приводит к некорректным выводам - возможно, не только количественно, но и качественно;
разработана теоретическая модель равновесия на пространственно разделённом рынке товаров, отличающаяся тем, что она естественным образом вводит меру интегриро-ванности рынка как силу зависимости цены товара в регионе от локального спроса на товар; на её основе построена эконометрическая модель, позволяющая количественно оценить степень интеграции рынка и проследить её изменения во времени, а также идентифицировать факторы, противодействующие или способствующие интеграции;
с помощью данной модели получена картина динамики интеграции российских рынков товаров в 1992-2000 гг.; идентифицирован ряд факторов, препятствующих интеграции (в их числе - географические факторы, региональный протекционизм, организованная преступность и другие) и количественно оценён их вклад в сегментацию рынка;
построена нелинейная модель движения двух неинтегрированных рынков к интеграции друг с другом (как модель нового класса временных рядов, являющихся промежуточными между стационарными и нестационарными: нестационарные ряды, стремящиеся к стационарности); оценены нестандартные распределения статистики, используемой для тестирования модели; значение данных результатов выходит за пределы рассматриваемой проблематики: в частности, они применимы в сопоставительных исследованиях экономического роста;
разработана модель интеграции двух рынков с одномоментным скачком динамики (в случае России представляющим кризис 1998 г.), отличающаяся от известных нелинейной спецификацией, оценены нестандартные распределения статистики, используемой для тестирования модели; в результате получен тест, обладающий большей мощностью по сравнению с известными; область применения данного результата весьма широка, поскольку процессы такого типа используются для моделирования динамики многих экономических показателей;
на основе применения новых моделей временных рядов (в сочетании с известной моделью) и разработанных средств их тестирования получена пространственная структура интеграции российского рынка продовольственных товаров, характеризующая состояние каждого регионального рынка страны: интегрирован ли он с национальным рынком на промежутке 1994-2000 гг., и если нет, движется ли в направлении интеграции;
распространён на проблематику пространственной динамики цен ряд понятий, подходов и методов, используемых в исследованиях экономического роста и неравенства, что позволило расширить аппарат исследования интеграции рынков за счёт известного, но ранее не применявшегося в данной области инструментария (в частности, по аналогии с мобильностью по доходам введено понятие ценовой мобильности региональных рынков);
с помощью применения данного инструментария получены ответы на вопросы о том, движется ли рынок страны в целом в направлении усиления интеграции и имеются ли при этом клубы интеграции; выявлена роль относительной и абсолютной ценовой мобильности в конвергенции региональных рынков; построено описание абсолютной ценовой мобильности региональных рынков в виде стохастического ядра, показывающего тенденции эволюции цен на российском рынке в целом и оценено распределение региональных цен в долгосрочной перспективе, в результате чего установлено отсутствие тенденции к возникновению клубов интеграции в будущем.
Практическая значимость исследования заключается в том, что оно даёт аналитический инструментарий для разработки и проведения политики, направленной на развитие интеграции национального рынка товаров или его субрынков, состоящих из той или иной совокупности региональных рынков. С точки зрения экономической политики практический интерес представляют также полученные содержательные результаты, а именно:
- установление наличия на российском рынке «искусственных» препятствий инте
грации, которые могут быть устранены или, по крайней мере, ослаблены за счёт проведе-
ния адекватной политики, и оценки значимости идентифицированных препятствий;
- состав конкретных регионов, рынки которых не интегрированы с национальным рынком и не проявляют тенденции к интеграции с ним.
Результаты исследования могут быть использованы при подготовке учебных курсов по проблематике единого экономического пространства и интеграции рынков товаров, в том числе международных.
Использование результатов исследования. Результаты исследования использовались при выполнении работ по плану НИР ИЭОПП СО РАН в проекте 34.1.1 «Методология и методика анализа взаимодействия отраслевых систем» (№ 0120.0 404010). Результаты исследования применяются также в учебно-методических целях на экономическом факультете Новосибирского государственного университета: под руководством соискателя выполнен ряд курсовых и дипломных работ, связанных с проблематикой исследования; разработан и читается спецкурс «Пространственная интеграция рынков», в значительной мере опирающийся на методологические разработки, описанные в настоящей диссертации.
Апробация работы. Исследования, лежащие в основе диссертационной работы, были поддержаны грантами Российской программы экономических исследований (с 2001 г. - Консорциум экономических исследований и образования): проект № 97-261 «Межрегиональная дифференциация темпов инфляции» (1998 г.), проект № 99-313 «Закон единой цены в российской экономике» (2000 г.), проект № 01-1821 «Интегрированность российского рынка: эмпирический анализ [постановка задачи]» (2002 г.), проект № 02-096 «Интегрированность российского рынка: эмпирический анализ» (2002-2005 гг.); грантом программы Research Support Scheme Фонда поддержки открытого общества, проект № 618/2000 «Анализ интеграции внутреннего рынка в переходной экономике» (2000-2002 гг.); грантом Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 00-06-223 «Анализ пространственной интегрированности российского потребительского рынка» (2000-2001 гг.); стипендией Совета по международным исследованиям и обменам (IREX), США, в рамках Региональной программы обмена учёными, проект «Интеграция внутреннего рынка: Россия и США» (2003 г.); стипендией Института переходных экономик при Банке Финляндии (BOFIT), проект «Пространственные смещения в российских региональных индексах потребительских цен» (2005 г.); стипендией Центрально-Европейского университета, Венгрия, проект «Динамика цен в переходном периоде: Венгрия и Россия» (2007 г.).
Проект «Интегрированность российского рынка: эмпирический анализ» был награждён Консорциумом экономических исследований и образования в 2004 г. премией имени Цви Грилихеса.
Результаты, включенные в диссертацию, докладывались и обсуждались на следующих семинарах и конференциях: семинары Российской программы экономических исследований/Консорциума экономических исследований и образования (Москва, 12-17 декабря 1997 г.; Санкт-Петербург, 13-18 июля 1998 г.; Москва, 12-17 декабря 1998 г., 10-15 декабря 1999 г., 6-Ю июля 2000 г., 13-18 декабря 2000 г., 13-18 декабря 2001 г.; Киев, 10-14 июля 2002 г.; Москва, 16-19 декабря 2002 г., 18-21 декабря 2003 г.; Киев, 8-10 июля 2005 г.); Семинар по международной экономике Питтсбургского университета (США), 21 апреля 2003 г.; Семинар по экономической политике и общественным финансам Чикагского университета (США), 30 апреля 2003 г.; семинары Института переходных экономик при Банке Финляндии, Хельсинки (12 сентября, 24 октября, 20 декабря 2005 г.); Будапештский экономический семинар, Будапешт, 8 июня 2007 г.; Конференция по международной экономике и финансам, Гераклион (Греция), 17-20 мая 2002 г.; 59-я международная Атлантическая экономическая конференция, Лондон, 9-13 марта 2005 г.; II Всероссийский конгресс экономистов-аграрников, Москва, 13-15 февраля 2006 г.; Семинар по экономике переходного периода, Хельсинки, 7-8 апреля 2006 г.; Научно-практическая конференция «Региональная дифференциация цен и уровня жизни населения, влияние проводимой экономической политики», Минск, 22 ноября 2006 г.
Публикации. По теме диссертации опубликованы 33 работы общим объёмом примерно 41 авторский лист. Среди них: публикации в серии «Научные доклады Российской программы экономических исследований/Консорциума экономических исследований и образования»: «Межрегиональная дифференциация темпов инфляции» (М.: РПЭИ, 2001, 65 с), «Насколько едино российское экономическое пространство?» (М.: EERC, 2002, 74 с), «Интегрированность российского рынка: эмпирический анализ» (М.: EERC, 2004, 84 с); статьи в журналах «Вестник Новосибирского государственного университета», «Вопросы статистики», «Регион: экономика и социология», «ЭКО», «Экономика и математические методы», «Economics of Transition», «International Journal of Finance and Economics» и ряде других [12-29, 134-148].
Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы из 217 названий и 16 приложений. Основной текст изло-
жен на 245 страницах, включая 40 таблиц и 38 рисунков.
Все главы, кроме первой, структурированы следующим образом. В первом параграфе каждой главы представлены модели и методы анализа, связанные с рассматриваемым в данной главе аспектом исследования. В следующих параграфах главы прріводятся результаты приложения представленного инструментария к конкретным экономическим объектам и процессам.
Первая глава является вводной. В ней определяется понятие пространственной интеграции рынка товаров и рассматриваются её наблюдаемые проявления. Одно из них — поведение цен товаров на региональных рынках. Согласно известному закону единой цены, при отсутствии любых препятствий движению товаров между географическими сегментами пространственно разделённого рынка на всех них должна установиться одна и та же цена товара. В то же время беспрепятственное движение товаров и означает интеграцию рынка. Это позволяет использовать закон единой цены в качестве теоретической основы моделирования и анализа интеграции рынков товаров. Исходя из приведённого понятия интеграции, конкретизируется постановка исследуемой проблемы и формулируются задачи работы. Даётся критический обзор литературы по анализу интеграции рынков товаров с целью выявления возможностей имеющегося инструментария для решения поставленных задач, и обсуждаются работы предшественников, посвященные интеграции рынков товаров в России и других странах с переходной экономикой. Проводится феноменологический анализ динамики потребительских цен в России с момента их либерализации по настоящее время, служащий концептуальной основой для интерпретации статистических оценок в последующих частях работы.
Вторая глава посвящена изучению возможности использования компонентов регионального индекса потребительских цен (ИПЦ) - индекса цен продовольственных товаров и индекса цен промышленных товаров - для получения оценок соответствующих региональных уровней цен. Использование таких показателей в дальнейшем эмпирическом анализе представляется естественным и довольно привлекательным, поскольку они довольно полно охватывают продовольственные и промышленные товары. Это позволило бы анализировать рынок потребительских товаров в целом. Адекватность региональных уровней цен, полученных на основе ИПЦ (косвенных территориальных индексов цен, КТИЦ), проверяется сопоставлением их с территориальными индексами цен, рассчитанными непосредственно по ценам в регионах в данный момент времени (непосредствен-
ными территориальными индексами цен, НТИЦ). Для этого строится имитационная модель поведения потребителей в условиях инфляции, позволяющая рассчитывать «идеальный ИПЦ» (как индекс Дивизиа) и устранить вес смещения ИПЦ.
Кроме того, проводится сопоставление КТИЦ и НТИЦ, рассчитанных на реальных российских данных. Результаты, полученные как на основе имитационных расчётов, так и на реальных данных, выявляют смещения КТИЦ относительно НТИЦ, значительно искажающих межрегиональные различия — в основном, в сторону завышения. Имитационные расчёты свидетельствуют, что даже в идеальных условиях принципиально неустранимые смещения оценок территориальных уровней цен с помощью ИПЦ оказываются значительными. Качественно анализируются причины смещений, на основе чего показано, что большинство из них связано не с несовершенством отечественной статистики, а с концептуальными различиями между сопоставлениями цен во времени и в пространстве и зависимостью ИПЦ от траектории, а также с принятой на практике методологией оценки изменений цен (не только в России, но и в большинстве других стран). Исходя из полученных результатов, приходится отказаться от применения ИПЦ в последующем эмпирическом анализе, и использовать данные не по потребительскому рынку в целом, а по субрынкам отдельных товаров (агрегатов товаров), выбор которых диктуется досгупностью информации.
В третьей главе разрабатывается подход к исследованию динамики пространственной интеграции рынка товаров. Такая динамика представляется последовательностью степеней интеграции рынка, измеренных в разные моменты времени. Теоретически обосновывается и строится модель равновесия на пространственно разделённом рынке товаров, учитывающая наличие трансакционных издержек арбитража. Такая модель естественным образом вводит меру интеграции рынка как силу связи между ценой товара в регионе и локальным спросом; данная связь трансформируется в зависимость цены товара от душевых доходов в регионе. Введение в модель переменных, описывающих составляющие трансакционных издержек арбитража, даёт возможность идентифицировать факторы, влияющие на интеграцию. На основе теоретической модели строятся эконометрические модели, позволяющие статистически оценить степень интеграции рынка и проследить её изменения во времени, а также оценить влияние на интеграцию различных факторов.
Приводятся полученные с помощью этого модельного аппарата траектории степени интеграции российского рынка продовольственных товаров (представленного набором из 25 товаров и несколькими отдельными товарами) на интервале 1992-2000 гг. с месячным шагом,
а также оценки степени интеграции ряда других рынков для тех или иных совокупностей моментов времени. Они показывают, что в 1994 г. произошёл поворот от нарастания фрагментации российского рынка товаров к последовательному усилению интеграции. Выявлен заметный вклад труднодоступных регионов (Камчатка, Якутия и т.п.) в общую сегментирован-ность рынка. В то же время рынок европейской части страны (без её северных территорий), вопреки ожиданиям, интегрирован слабее, чем рынок азиатской части России без труднодоступных регионов. Проверяется устойчивость полученных результатов к искажающему влиянию немобильной составляющей товаров (услуг розничной торговли); показано, что учёт этого фактора не оказывает влияния на качественные выводы. Проводится также сопоставление с некоторыми результатами, полученными другими исследователями. Получена предварительная (грубая) оценка степени интеграции рынка товаров в США в 2000 г. Она оказалась сопоставимой со степенью интеграции рынка России без труднодоступных регионов для этого же года. Отсюда делается вывод, что к началу 2000-х годов российский рынок, по-видимому, подошёл к уровню интеграции, характерному для обширных стран с развитой рыночной экономикой. Идентифицируется ряд факторов, обуславливающих различия цен между регионами, и количественно оценивается их роль. В их числе физические и экономические транспортные условия, региональный протекционизм (регулирование цен и дотации производителям), челночная торговля (для промтоваров), организованная преступность. Выявлено, в частности, что организованная преступность в заметной степени препятствует интеграции рынка, но вместе с тем влияние этого фактора со времени ослабевает.
Целью четвёртой главы является построение совокупности моделей, характеризующих пространственную структуру интеграции рынка товаров. Каждая из моделей описывает определённое поведение различия цены товара в двух сегментах рынка. В зависимости от того, какому описанию соответствует временной ряд различия цены в данной паре сегментов, она относится к одному из трёх типов: эти сегменты интегрированы между собой, не интегрированы, но движутся к интеграции друг с другом, не интегрированы и не имеют тенденции к интеграции. В целом (по всем парам сегментов) это и даёт пространственную структуру интеграции. Указанная совокупность включает четыре модели: известную модель интегрированной пары сегментов, вновь разработанную нелинейную модель движения двух неинтегрированных сегментов рынка к интеграции друг с другом, и эти же две модели, модифицированные для случая одномоментного скачка в поведении рынков (вследствие, например, кризиса 1998 г. в России). При этом упомянутая известная модель при модифи-
кации представлена в новой, нелинейной спецификации. Описывается процедура идентификации типа отдельной пары сегментов рынка с помощью данной совокупности моделей.
Разработанный инструментарий применён для получения пространственной структуры интеграции российского рынка продовольственных товаров, при этом рассматривается интегрированность каждого регионального рынка с национальным (т.е. берутся пары «регион-Россия»). Приводимые результаты показывают, что из 75 российских регионов, охваченных выборкой, 36% интегрированы с национальном рынком на промежутке 1994-2000 гг., 44% - не интегрированы, но движутся к интеграции с ним, и 20% регионов не интегрированы и не имеют тенденции к интеграции. В подтверждение полученных в предыдущей главе результатов, неинтегрированными являются все труднодоступные регионы, если же исключить их, большая часть неинтегрированных регионов приходится на европейскую часть России. С помощью анализа причинности по Грэнджеру оценивается интенсивность ценовых связей между региональными рынками, которая оказывается довольно высокой. Введено понятие косвенной интеграции и аналогичное ему понятие косвенных ценовых связей, использование которых позволяет выявить изолированные субрынки - группы региональных рынков, связанных между собой, но не связанных с остальными («клубы интеграции»). С помощью применения его к результатам анализа причинности по Грэнджеру установлено отсутствие таких клубов на российском рынке на интервале 1994-2000 гг.
Пятая глава посвящена конвергенции региональных рынков. Она основывается на применении инструментария, используемого в исследованиях экономического роста (при анализе конвергенции стран или регионов страны по уровню доходов) и неравенства, но не находившего ранее приложения к анализу пространственной динамики цен. Адаптация данного инструментария основана на трактовке различия цен между регионами как «ценового неравенства» и представлении совокупности цен во всех регионах (или в определённых группах регионов) в виде распределения. Переформулируется в терминах цен понятие о-конвергенции. По аналогии с мобильностью по доходам вводится понятие ценовой мобильности региональных рынков, характеризующей изменение положения рынка в распределении цен - по отношению к рынкам других регионов (относительная мобильность) и на шкале цен (абсолютная мобильность).
Приводятся результаты применения рассмотренного аппарата к российскому рынку продовольственных товаров. Установлено наличие ст-конвергенции межрегиональных разбросов цен, свидетельствующее, что хотя ряд региональных рынков не движется в направ-
лении интеграции, преобладающей является тенденция к усилению интеграции национального рынка. Полученная картина говорит также о том, что неинтегрированность обязана главным образом постоянным различиям в ценах, а не расхождению цен. Изучаются изменения формы распределения цен во времени, на основе чего, в частности, вновь отвергается гипотеза о наличии клубов интеграции. Проводится сравнительный анализ относительной и абсолютной ценовой мобильности региональных рынков и устанавливается, что преобладающую роль в конвергенции региональных рынков в России играет абсолютная мобильность. Описание абсолютной ценовой мобильности региональных рынков получено также в виде стохастического ядра (вместо единственного показателя), представляющей собой закон движения пространственного распределения цен. С его помощью оценивается пространственное распределение цен в долгосрочной перспективе, показывающее, что в будущем возникновение клубов интеграции на российском рынке не ожидается.
В Заключении перечислены главные результаты, полученные в ходе диссертационного исследования.
В Приложениях даны материалы, дополняющие основной текст (описание основных эмпирических данных, используемых в работе, с указанием источников, подробные результаты эконометрических расчётов, дополнительные статистические оценки и т.п.).
Благодарности. Автор выражает признательность организациям, поддержавшим исследования, которые легли в основу данной работы: Институту переходных экономик при Банке Финляндии, Консорциуму экономических исследований и образования, Российскому фонду фундаментальных исследований, Совету по международным исследованиям и обменам при Госдепартаменте США, Фонду поддержки открытого общества и Центрально-Европейскому университету. Он глубоко благодарен коллегам, обсуждавшим подходы и результаты автора, подсказавшим ряд идей, дававшим советы, рекомендации и консультации, делившимся данными и программами: А.А. Анатольеву, Э. Берилёфу, Д. Беркови-
цу, В. А. Бессонову, М. Бинстоку, Т.Ю. Богомоловой, Д. Брауну, (Ц. Грилихесу|, Д. ДеИон-
гу, Е.В. Желободько, С. Йоу, Е.Б. Кибалову, Дж. Лейцелю, (П.С. Ростовцеву), Е.В. Серовой, В.И. Суслову, B.C. Тапилиной, А.Б. Хуторецкому, А.А. Цыплакову, М. Шефферу, Дж. Эр-лу. Автор признателен также сотрудницам Новосибирского облкомстата Т.Н. Кольбах и Е.И. Цыцаркиной за содействие в работе с исходными данными, и студентам экономического факультета Новосибирского государственного университета А. Абрамову, А. Коневой, Д. Кулигиной, Е. Сусловой и А. Химич за помощь в проведении исследований.
Существующий инструментарий анализа интеграции рынков товаров
Процесс Prst стационарен, т.е. различие цен колеблется около постоянной величины ао (а при отсутствии в регрессии константы - около нуля), если р 1. И задача в основном сводится к проверке того, выполняется ли это соотношение, для чего используются специальные тесты. Начало их разработке положили Д. Дикки и У. Фуллер в 1979-1981 гг. [114, 115], с тех пор появился целый ряд таких тестов.
Альтернативный подход основан на концепции коинтеграции, разработанной Р. Энг-лом и К. Грэнджером [123]. Нестационарные динамические ряды Рп и Pst коинтегриро-ваны, если существует их линейная комбинация Рп - аРц, которая стационарна, т.е. Prt = - aPst + st, a st - белый шум. В этом случае Рп и Pst имеют общий стохастический тренд, что свидетельствует о наличии стабильной долгосрочной связи между ними. По сути, тестирование на стационарность модели (1.11) одновременно является тестированием на ко-интеграцию рядов Prt и Pst, но с заранее заданным коинтегрирующим вектором (1, -1) вместо (1, -а). Отказ от условия а = 1 обосновывается в ряде работ, в частности, в [211], наличием ошибок измерения цен (главным образом, из-за использования ИПЦ для оценки уровней цен) и препятствий межстрановому товарообмену. В [176] выполнение условия а = 1 трактуется как совершенная интеграция рынков г и s, а а = 0 (т.е. отсутствие коинтеграции) - совершенная сегментация. В промежуточных случаях 0 а 1 рынки считаются несовершенно интегрированным, причём в работе содержится намёк, что а можно интерпретировать как меру несовершенства, т.е. как степень интеграции. Экономический смысл данной меры следующий: так как a = d\nprt/d\i\psl, эта величина представляет собой эластичность цены в л по цене в s. Таким образом, при а = 1 изменение цены в s полностью переносится в г, а при а 1 - лишь частично, что говорит о недостаточно сильной связанности рынков г и s (формально допустимые случаи а О и а 1 на практике вряд ли возможны).
Низкая мощность тестов на стационарность и коинтеграцию побудила исследователей обратиться к панельным данным, т.е. к анализу интеграции не каждой отдельной пары пространственных сегментов рынка, а всей совокупности сегментов одновременно (при этом один из них принимается в качестве базового). Такой подход весьма популярен и применяется в большом числе работ. Однако при его использовании возникает целый ряд проблем, зачастую далеко не явных [79, 172]. Дело в том, что структура данных при переходе от отдельных рядов к панели становится гораздо сложнее, вызывая необходимость в довольно ограничительных априорных предположениях. Таковым, например, нередко яв ляется предположение об одинаковом параметре р в панельном варианте модели (1.11) для всех сегментов рынка. Кроме того, само понятие стационарности панели можно определить по-разному, что приводит к разнообразию тестируемых гипотез. Наиболее адекватной решаемой задаче была бы гипотеза стационарности каждого из временных рядов, составляющих панель. Но тогда отпадает сама необходимость в панельном анализе: ответ на этот вопрос можно получить, отдельно тестируя каждый ряд на стационарность. Но главное даже не в технических проблемах оценки и тестирования панельных моделей. Суть очень ёмко сформулирована в [172]: пусть нас интересует, например, выполняется ли 1111С для США и Канады, и тест на стационарность отвергает эту гипотезу; какой же тогда прок в том, что она не будет отвергнута, если мы добавим к США и Канаде, скажем, нескольких десятков африканских стран?
Другой путь развития методов анализа - учёт особенностей динамики цен в модели. Первый шаг на этом пути, по-видимому, сделал П. Перрон [185], обративший внимание на наличие структурных скачков в динамике экономических показателей. При этом динамика цен может описываться более-менее стабильной траекторией, которая в результате некоторого события резко (одномоментно) меняется, после чего динамика также характеризуется стабильной траекторией, но уже другой. Такими событиями являются, в частности, биржевой крах 1929 г. в США, мировой нефтяной кризис 1973 г., в России - финансовый кризис августа 1998 г. Модифицированную модель (1.9) можно записать, например, в виде Prst = «01 + («02 - аа\)Вы + vr, где BQI — 0 при t 9 и BQ( 1 при t 0, а 0 - момент структурного скачка. Одна из констант сіоі, яог может быть нулём, означая совершенную интегри-рованность г и 5 до или после момента 0 (при условии стационарности ряда Prst)- Преобразование этой модели для учёта автокоррелированности возмущений v( приводит к тому, что переменная Bot входит в модель нелинейным образом. К настоящему времени разработаны разнообразные методы тестирования временных рядов на стационарность при наличии структурных скачков, однако все они используют линеаризованные тем или иным образом приближения, что снижает мощность тестов.
Структурные скачки - это одна сторона динамики цен. Они вызваны внешними возмущениями, изменяющими условия взаимодействия рынков. Другая сторона - особенности динамики, имманентные самому взаимодействию рынков. По сути, речь идёт о более адекватном описании механизма арбитража вместо чрезвычайно упрощённой картины, которой обосновывается строгий закон единой цены. Такое описание приводит к не линейным эффектам в динамике различий цен.
Д. Парсли и Ш.-Дж. Вей, анализируя закон единой цены по данным о ценах в городах США [182], наряду с использованием обычной модели типа (1.11), ввели её модификации, позволяющие выявить нелинейность скорости возврата к равновесию. При включении в (1.11) члена cxPrs,t-y\Prs,t-i\ модель остаётся линейной, но при этом скорость возврата к равновесию становится зависимой от дифференциала цен: р + 2a\Prs,t-i I. Оценки а оказались значимыми и отрицательными, говоря о том, что чем больше диспаритет цен, тем быстрее он снижается. Анализ в [182] выполнялся по панельным данным, что позволило включить также нелинейные члены, зависящие от расстояний между городами. Оказалось, что существует обратная зависимость между скоростью возврата к равновесию и расстоянием между городами.
Когда j{Prs,t-i) = 0 при iPrv-J С" nJ(Prs,t-\) = 1 в противном случае (часто также предполагается, что ро = 1), приходим к модели пороговой авторегрессии (threshold auto-regression, TAR), в которой арбитраж начинает действовать при сколь угодно малом превышении диспаритетом цен трансакционных издержек арбитража, а скорость возврата к равновесию - к внешним границам интервала [-Crs, Crs] - постоянна. При этом тестируется, является ли часть ряда Pnt, находящаяся за пределами этого интервала, стационарной (ро + pi 1); порог Сп является оцениваемым параметром. Для анализа динамики цен модель такая модель впервые была, по-видимому, использована М. Обстфельдом и А. М. Тэйлором в [179]. Более реалистична картина, когда переход от наличия к отсутствию арбитража происходит не скачком, а плавно: вряд ли все агенты рынка принимают решение о прекращении арбитража одновременно (и тогда интервал отсутствия арбитража не имеет резкой границы). Резонно также полагать, что рост диспаритета цен будет сопровождаться постоянным увеличением числа агентов рынка, вовлечённых в арбитраж, тем самым увеличивая скорость возврата к равновесию. В моделях авторегрессии с плавным переходом (smooth transition autoregression, STAR) функция f(Prsj-\) непрерывна, возрастает по \Prs,t-i I, и .ДО) = 0. Обычно используется f(Prs,t-i) = 1 - ехр(-6Р 2rs,t-i), где 5 - скорость перехода (оцениваемый параметр); тестируемой гипотезой также является ро + pi 1 [174, 180, 204].
Как видно, хотя модель с плавным переходом представляется более реалистичной, трансакционные издержки присутствуют в ней неявно, и потому не могут быть оценены, а интервала отсутствия арбитража вообще нет. Это обуславливает трудности интерпретации и дальнейшего объяснения причин полученного поведения цен. Нерешённой проблемой остаётся определение того, какой из двух моделей - пороговой или с плавным переходом -лучше описывается конкретный процесс (отметим, что в [180] оцениваются обе модели). Следует также сказать, что обе модели несовместимы со структурными скачками. Для учёта таких скачкой нужно разделить временной ряд на две части: до скачка и после, и анализировать с помощью модели TAR или STAR каждую часть по отдельности. Однако зачастую полученные выборки оказываются слишком малым для такого анализа.
Имитационная модель динамики поведения потребителей в условиях инфляции
Данная модель предназначена для того, чтобы определить, насколько существенными могут быть смещения КТИЦ при благоприятных (и контролируемых) условиях. Для расчётов по модели используются искусственные данные. Идея численных экспериментов заключается в следующем. Имеется временной отрезок / = 0,.. .,Ги несколько регионов.
Сравнивая НТИЦ и КТИЦ для t=T, получаем оценку смещения КТИЦ. Принято, что представительные потребители во всех регионах идентичны в том смысле, что они имеют одинаковые предпочтения и номинальные доходы (для всех / є [0,...,7]). При таких предпосылках НТИЦ равен 1 в точках 0 и Г при любом его определении. Тогда КТИЦ на момент Г рассчитывается по формуле (2.2) с базовым НТИЦ, равным 1, и сравнивается с 1. Генерируя большое число случайных траекторий цен, получаем распределение смещений КТИЦ. Если веса в ИПЦ меняются непрерывно, то, как легко видеть, при принятых предпосылках единственным источником смещений является зависимость ИПЦ от траектории.
Модель имеет следующую структуру. В блоке моделирования инфляции на основе случайных чисел по определённым правилам и заданным параметрам формируются непрерывные изменения цен, свои для каждого региона и товара, но автокоррелированные. Изменения цен и доходы из блока формирования доходов поступают в блок моделирова ния спроса, где через заданные функции спроса вызывают отклик потребителей в виде непрерывных изменений объёмов покупок товаров, которые выступают в качестве весов в ИПЦ. Поскольку как цены, так и объёмы являются непрерывными функциями времени, ИПЦ можно рассчитать как индекс Дивизиа [35, 37]. На его основе определяется КТИЦ на конец принятого периода. Для удобства взяты два товара, обозначенные X и Y (X можно рассматривать как продовольственные товары, a Y - как прочие), и два региона, обозначенные 1 и 2. Индексами для них являются к = Х, 7 и г — 1, 2 соответственно.
В то время как значения НТИЦ представляются вполне разумными, некоторые КТИЦ выглядят неправдоподобно - например, то, что продовольственные товары в Восточной Сибири в те годы были на 60% с лишним дороже, чем в среднем по стране (превосходя уровень цен Дальневосточного района, который охватывает такие «дорогие» регионы как Якутия, Камчатка, Магаданская область и др.), или что уровень цен промтоваров в Западной Сибири был почти в полтора раза выше среднероссийского. Это противоречит имеющимся данным о ценах отдельных товаров в то время (хотя и довольно обрывочным) и личным наблюдениям автора.
Даже качественная картина, которую дают КТИЦ, расходится с картиной, даваемой НТИЦ. Ранжирование экономических районов по этим индексам оказывается совершенно разным. В противоположность этому, уровни цен, определённые по стоимости набора из 25 продуктов, гораздо более согласуются с НТИЦ продовольственных товаров, несмотря на втрое меньшее число товаров в наборе (что заметно и на рис. 2.2). Ранги районов по этим двум показателям отличаются не более чем на единицу, за исключением Волго-Вятского района в 1997 г. и Уральского в 1998 г., где различие рангов равно двум. Количественные расхождения между данными индексами заключены в пределах от -6,5% до 5,3%, кроме Дальнего Востока, где расхождение составляет 6,8% в 1997 г. и 10,7% в 1998 г.
Величины смещений КТИЦ (напомним, рассчитываемые как ІРІІ] - р )/Р ]) приведены в табл. 2.2. Если взять диапазон ±5 процентных пунктов за условный «доверительный интервал», то в него попадает менее трети смещений. В случае продовольственных товаров близки (в указанном смысле) значения КТИЦ и НТИЦ в четырёх экономических районах: Северо-Западном, Центральном, Поволжском и Дальневосточном. В случае промтоваров - в трёх: Северном, Волго-Вятском и Северо-Кавказском. Нет ни одного района, в котором КТИЦ обеих групп товаров можно было бы считать несмещённым. Разве что для Центрального района их можно полагать не очень далекими от этого. Таблица 2.2 Смещения КТИЦ относительно НТИЦ Суринова, %
Эмпирические распределения смещений КТИЦ По экономическим районами смещение КТИЦ продовольственных товаров заключено в диапазоне от -27 до 44%, КТИЦ промтоваров - от —20 до 39%. Таким образом, на уровне экономических районов расхождения между непосредственными и косвенными оценками уровней цен достигают почти полутора. На уровне регионов они ещё больше: смещение КТИЦ продовольственных товаров варьируется от -58 до 76%, промышленных товаров - от -83 до 427%, т.е. КТИЦ и НТИЦ могут различаться более чем вчетверо. А это приводит к полному искажению межтерриториальных сопоставлений. Как видно из табл. 2.2 и 2.3, масштабы искажения не постоянны во времени: одни смещения возрастают по абсолютной величине, тогда как другие уменьшаются.
Как указывалось выше, предположение о равенстве региональных базовых уровней цен, используемых для расчёта КТИЦ, может вызывать сомнения. Тогда возникает вопрос - а не является ли причиной смещений неадекватность этого предположения? Допустив, что это так, т.е., что р%Ц=р%), из (2.7) получаем / г0ди.і99і =/ S?//r0(XII. 1991,/) -оценку гипотетического базового НТИЦ. Эти оценки для t — 1.1997 приведены в табл. 2.4.
Если бы гипотеза была верна, оценки базовых НТИЦ должны были бы отличаться не более чем на несколько процентных пунктов (см. 1.4). Но картина, которую дает табл. 3.4, совершенно неправдоподобна. Во-первых, столь значительные пространственные различия цен, а именно, от 70 до 138% среднероссийских в случае продовольственных товаров и от 72 до 126% в случае промышленных, в конце 1991 г. не наблюдались. Во-вторых, пространственная картина уровней цен не имеет ничего общего с реальностью того времени.
Дальневосточный 1,00 0,86 Чтобы подтвердить этот тезис, достаточно пары примеров. Если рыночные цены играли существенную роль в конце 1991 г., уровень цен товаров был бы в любом случае самым высоким в Дальневосточном экономическом районе из-за наличия в нём отдалённых северных регионов с низкой транспортной доступностью. Но данные в табл. 2.4 говорят, что цены продовольственных товаров там были на уровне средних по стране, более того, цены промтоваров были существенно ниже среднероссийских. Другой пример — Северный Кавказ. Здесь продовольственные товары должны были быть дешевле, чем почти во всей остальной части страны. Однако гипотетический «базовый НТИЦ» на треть выше, чем по России в целом. Таким образом, можно заключить, что неточность базовых НТИЦ не может быть причиной обнаруженных смещений, во всяком случае, она не играет принципиальной роли.
Методические вопросы выполнения эконометрических расчётов
Исходя из выводов главы 2, в качестве эмпирического материала для анализа используются данные об абсолютных ценах товаров и товарных групп, а не составляющие ИПЦ. Публикуемая Госкомстатом/Росстатом информация такого рода довольно бедна. С месячной периодичность публикуются только данные о стоимости минимального набора продуктов питания. Данные о ценах отдельных товаров публикуются с годовой периодичностью и в небольшом объёме, охватывая 8-12 наименований продовольственных товаров и 6-7 промышленных, причём последних - в течение лишь трёх лет (1997-1999). Возможности же получения неопубликованных данных в Госкомстате/Росстатс весьма ограничены. Из других доступных данных можно назвать территориальные индексы цен А.Е. Су-ринова (см. 2.1.3), агрегированно представляющие цены на рынках продовольственных и промышленных товаров, но они имеются только для двух моментов времени (1997 и 1998 гг.). Таким образом, используемые для анализа интеграции данные характеризуют рынок товаров далеко не полно (как во времени, так и по охвату товаров). Однако они относятся к товарам наиболее массового потребления, и поэтому полученные качественные результаты видимо можно, с определёнными оговорками, распространить на весь рынок.
Использованы два типа данных по ценам. Первый - «непрерывные» временные ряды региональных цен, имеющие месячную периодичность и охватывающие период 1992-2000 гг. Это - стоимость набора из 25 продуктов питания, а также цены четырёх товаров: картофеля, говядины, сахара и подсолнечного масла. На основе этих данных получены траектории интегрированности соответствующих рынков ( 3.2.1). Второй тип - данные о региональных ценах, имеющиеся только для отдельных моментов времени (иногда даже для одного). Сюда входят территориальные индексы цен продовольственных и промышленных товаров (ТИЦ Суринова), а также цены некоторых отдельных товаров. На основе этих данных получены оценки степени интегрированности тех или иных рынков на соответствующие моменты времени, которые для части товаров позволяют проследить тенденции изменения интеграции ( 3.2.2)38.
Используемые данные о душевых доходах в регионах (представляющие в оцениваемых моделях спрос), зависят от типа объясняемой переменной (цены). В случае «непрерывных» временных рядов цен доходы представлены аналогичными рядами. Для товаров, цены которых имеются только на отдельные моменты времени, данные о доходах иные. Для обеспечения сопоставимости они взяты из тех же источников, что и цены, иногда рассчитаны по приводимым в этих источниках другим показателям (подробнее - в 3.2.2 и II.2.2 приложения П).
Известно, что данные официальной статистики об абсолютных величинах доходов населения не отличаются высокой достоверностью. Однако межрегиональные соотношения доходов, как выяснилось в ходе исследования, довольно близки к реальности. Это показало сопоставление с межрегиональными соотношениями целого ряда показателей, в той или иной мере связанными с денежными доходами (расходы населения, выплаченная заработная плата, розничный товарооборот и др.). По-видимому, процентные ошибки статистического измерения доходов в разных регионах не очень разнятся между собой.
Все регрессии оцениваются по трём выборкам регионов: - по России в целом (точнее по всем регионам, для которых имеется информация); - без труднодоступных северных регионов, где цены высоки вследствие значительных транспортных издержек, но высоки также и номинальные доходы (что может обусловить ложную зависимость цен от доходов); выделение данных двух выборок и есть принятый в работе способ учёта труднодоступности ряда регионов; - по европейской части России без её северных территорий (далее она для краткости будет именоваться просто Европейской Россией), имеющей относительно благоприятные условия для арбитража внутри данной группы регионов (из-за отсутствия таких помех как значительные расстояния, неразвитая транспортная сеть и т.д.). Поэтому априорно можно полагать, что рынок Европейской России интегрирован сильнее, чем в остальной части страны с исключением труднодоступных регионов. Цель выделения этой выборки состоит в том, чтобы проверить, насколько справедливо это предположение. Основная выборка - Россия в целом - включает 74 региона, по которым полные временные ряды (за 1992-2000 гг.) цен и доходов. Отсутствуют в ней все 10 автономных округов, Республика Ингушетия, Чеченская Республика, Еврейская автономная область, а также Московская и Ленинградская области (поскольку их административные центры совпадают с другими субъектами Федерации, таким образом, расстояние между двумя соответствующей парой регионов оказалось бы нулевым). Эта выборка даёт 2701 (=74x73/2) пару регионов, т.е. пространственных наблюдений.
Выборка, представляющая Россию без труднодоступных регионов, получена исключением из базовой выборки Мурманской, Магаданской, Камчатской, Сахалинской областей и Республики Якутии. Она охватывает 69 регионов, что даёт 2346 пар.
Европейская Россия включает все регионы европейской части страны, кроме Республики Коми, Ненецкого АО, Архангельской и Мурманской областей, а также регионов, отсутствующих в базовой выборке (Республики Ингушетии, Чеченской Республики, Московской и Ленинградской областей). В этой выборке 51 регион, что даёт 1275 пар регионов. Сводка о составе выборок регионов в табличном виде приведена в приложении VI. За расстояние между регионами принято расстояние между их административными центрами. Более подробное описание дано в приложении П, П.З.
Кроме рассмотренных данных, в 3.3-3.5 используется ряд дополнительных. Они обсуждаются в соответствующих параграфах.
Регрессии по пространственным рядам в данной главе оцениваются обычным методом наименьших квадратов. В таблицах главы и приложений к ней в скобках рядом с оценками коэффициентов приводятся стандартные ошибки оценок, скорректированные на гетероскедастичность по Уайту [214]; , и показывают, что оценка значима на уровне 1%, 5% и 10% соответственно, отсутствие звёздочек говорит о статистической незначимости оценки. В некоторых случаях регрессии оцениваются по панелям (пространственным рядам за нескольких моментов времени). Поскольку расстояние является постоянным во времени, применение панельных моделей с постоянными эффектами невозможно, и используется модель со случайными эффектами. Панельные оценки получены с помощью регрессий, основанных на методе наименьших квадратов с панельной корректировкой ошибок на гетероскедастичность, PCSE [89].
В пространственных рядах возможно наличие пространственной автокорреляции [80]. В этом случае стандартные ошибки оценок регрессии по такому ряду окажутся несостоятельными. Поэтому необходимо проверить, имеет ли это место. Однако при использовании пар регионов методы пространственной эконометрики, позволяющие решить данную задачу, непосредственно не применимы. Дело в том, что пара регионов (г, s) сама по себе не является географическим объектом, с которыми имеет дело пространственная эконометрика (например, непонятно, что считать расстоянием между двумя парами регионов и что такое соседние пары). Для преодоления этой трудности автором в [21, 136] был предложен особый приём, позволяющий выразить элементы матрицы ковариаций модели для пар регионов (3.6) через элементы матрицы ковариаций модели, непосредственно имеющей дело с географическими объектами — отдельными регионами (для экономии места его описание и результаты соответствующих расчётов не приводятся). Во всех случаях стандартные ошибки коэффициентов, скорректированные на пространственную автокорреляцию, оказались почти такими же, как скорректированные на гетероскедастичность по Уайту. По-видимому, переменная расстояния в «попарной» модели (3.6) улавливает взаимовлияние пространственных наблюдений, устраняя тем самым пространственную автокорреляцию.
Модели, учитывающие структурный скачок
Динамика цен в России имеет одну особенность: многие региональные временные ряды цен содержит структурный скачок, вызванный финансовым кризисом августа 1998 г., после которого характер динамики ряда меняется. В терминах теории временных рядов это означает, что изменились структурные параметры модели, описывающей динамику изучаемой переменной, почему такие скачки и носят названия структурных скачков. Пусть, например, динамика различия цен между г и s в периоде [0, 0) описывалась моделью ц.1 +f[t). В момент 6 различие цен резко изменяется на величину Дд. = и.2 - щ, и далее, на отрезке [8, 7], будет описываться моделью Дг +./С0- В данном случае изменяющимся в момент 0 структурным параметром модели является аддитивная константа и..
ЕСЛИ в модели не предусмотрено наличие структурного скачка, то он будет ложно аппроксимирован как детерминированный тренд, что сместит статистический вывод в направлении принятия гипотезы о тренде в (4.5) и в направлении принятия гипотезы о наличии единичного корня в (4.4). Чтобы избежать этого, необходимо построить варианты мо делей (4.4) и (4.5) для случая наличия структурного скачка. Скачок будем описывать двоичной («фиктивной») переменнойBQ{такой, чтоBot = 1 при / 0И5ОҐ = О при t 9.
Обратимся к регионам типа (а). Структурный скачок делает траекторию (4.1) невозможной. Поэтому нужно решить, в каком случае относить регионы г и s, динамика различия цен которых содержит скачок, к типу (а). С содержательной точки зрения логичным представляется считать регионы интегрированными, когда они являются таковыми «в настоящее время», на более позднем из отрезков времени [0, 0), [0, 7], т.е. если траектория различий цен соответствует (4.1) при t = 9,..., Т. Именно поэтому переменная2 построена таким образом, что скачок всегда направлен в сторону паритета цен (для удобства тестирования, стали ли / и s интегрированными с момента структурного скачка).
Траектория долгосрочного поведения различия цен в г и s, включающая скачок, будет представлять собой «ступеньку»: prilpst = 1 + AJU. при t = 0,...,9 - 1 иpjpst = 1 при / = 0,..., Т. Таким образом, модель (4.1) преобразуется вpnlpst = 1 + Aj.L%f, t = 0,...,Т; Aj.i представляет собой величину скачка в различии цен. Преобразовав это выражение в логарифмическую форму и учтя случайные возмущения (полагая их авторегрессионным процессом первого порядка), получаем модификацию модели (4.3), позволяющую учесть наличие структурного скачка: Prst = BBQ( + vt, v, = (к + l)vf_i + sf, где KB = ln(l + A(.i). Объединив эти уравнения, получаем: APrs, = ЯР„,,_1 + кв(ег - Ф + 1) Яв.м)+ є - (4-6) Тестирование модели включает проверку гипотез Нь А, = 0 (против X 0), т.е. тест на единичный корень, и HV кв = 0 (против кв 0), т.е. тест на наличие структурного скачка. Тестовой статистикой для Hi служит то(9) = %./&х (для данного 9; о выборе 9 будет сказано ниже). К ней применяется такое же преобразование Филлипса, как и при тестировании модели (4.5). В литературе отсутствуют таблицы статистики То(9), распределения которой нестандартны. Метод и результаты оценки этих распределений для используемых в данной работе объёма выборки (Г =83) и значений 0, включая основные критические значения статистики, приведены в приложении ХПІ. Для проверки гипотезы Н г используется обычный /-тест. Если обе гипотезы Hi и Н 2 отвергнуты, интерпретация результатов следующая. Динамика различия цен стационарна относительно траектории-ступеньки; при этом до момента 9 относительное различие цен в г и s колебалось около величины Ар, = еКп -1, а с момента 0 цены в этих регионах сравнялись (с точностью до случайных возмущений). Если кв 0, кризис 1998 г. вызвал снижение относительной цены в регионе г, в противном случае - её рост.
Учёту структурных скачков в моделях вида (4.4) и их вариантах (с включением константы и тренда) посвящена обширная литература, начало которой положили в 1989 г. работы П. Перрона [185], а также П. Раппопорта и Л. Райхлин [193]. Однако предлагаемая модель (4.6) имеет существенное отличие от изучаемых в литературе - она нелинейна по коэффициентам, тогда как известные сходные модели являются её линейными приближениями, позволяющими коэффициентам при B0t и /?о,м быть независимыми. Это оказывается удобным для математического анализа соответствующих тестов, но приводит к тому, что оценки параметров, будучи состоятельными, не являются асимптотически эффективными.
Использование более адекватного описания процесса нелинейным уравнением (4.6) позволяет получить тест на единичный корень, обладающий лучшими свойствами. Подробное исследование свойств теста на единичный корень, основанного на нелинейных моделях типа (4.6), представлено в приложении XIV. Как показано в нём, данный тест обладает большей мощностью, а семейство (порождаемое параметром 8) распределений тестовой статистики при увеличении объёма выборки довольно быстро сходится к распределению Дикки-Фуллера. Так, при Т 250 для тестирования гипотезы Ні в модели (4.6) можно пользоваться критическими значениями асимптотической статистики Дикк-Фуллера.
Тестирование модели включает проверку гипотез Нь X - О (против X 0), HV кв = О (против Кв 0) и Нз: 5 0 (против 8 0). Тестовой статистикой для Hi служит, т.е. тест на наличие структурного скачка. Тестовой статистикой для Hi служит TNL(0) = -/б . Для данного 0 (к которой применяется преобразование Филлипса, см. выше). Метод и результаты оценки распределений TNL(0) для Т =83 и используемого в данной работе набора значений 0 приведены в приложении ХІП. Если гипотеза Hi отвергается, то для проверки остальных используется обычный /-тест.
Если все три гипотезы отвергнуты, то результаты интерпретируются следующим образом. Знак к + кв показывает направление конвергенции цен до структурного скачка, а знак к - с момента скачка. В отличие от модели (4.5), здесь величина к может быть нулевой: это означает, что цены в г и s стали равными с момента скачка и далее. Если знаки к и кв одинаковы, скачок цен направлен в сторону их паритета, а если противоположны — от паритета при условии [к кв (обратное неравенство соответствует экзотическому случаю «проскока»: скачок пересекает линию паритета цен, вызывая смену направления сходимости с этого момента; среди полученных оценок таких случаев нет, кроме как для незначимых к.) Если Кв 0, кризис вызвал снижение относительных цен в регионе г, в противном случае - их рост.
Вызванные кризисом 1998 г. структурные скачки происходил в разных регионах не одновременно: момент скачка, 0, варьируется по регионам от августа 1998 г. до февраля 1999 г. Чтобы определить момент скачка в конкретном временном ряде, регрессии (4.6) и (4.7) следует оценить для каждого 0 — VOL 1998,...,П. 1999 и выбрать такое 0, при котором сумма квадратов остатков регрессии минимальна.
