WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ 31 Экономический цикл в России в 1998–2008 годах:

зарождение внутренних механизмов циклического развития или импортирование мировых потрясений?

Белянова Е.В., Николаенко С.А.

Так как задача систематического наблюдения народнохозяйственной динамики и конъюнкту ры особенно в наших условиях представляется задачей новой и чрезвычайно сложной, то зада ча эта абсолютно невыполнима без проведе ния ряда предварительных научно-методологи ческих работ. Вне этого анализ конъюнктуры и ее оценка неизбежно превращаются в поверх ностные, грубые и часто вредные обыватель ские разговоры о конъюнктуре.

Отчет о работе Конъюнктурного института, 1927 г.1 В мире сейчас широко обсуждается вопрос, наступит ли очередная рецессия в ближайшее время. Россия же, в первую очередь, озабочена тем, насколько экономика страны зависима от мировых потрясений и следует ли ожидать нового экономического кризиса. Авторы этого исследования считают, что кризисы в России будут с неизбежностью повторяться в си лу того, что в нашей стране сложилась хозяйственная система, развитие которой отныне происходит циклически. Отсюда – необходимо отслежи вать и прогнозировать не только развитие глобальной экономики, но и нашей собственной. Пока же в нашей стране нет ни статистики, ни мето Авторы выражают глубокую признательность О.В. Ивановой за ценные замечания и конструк тивную критику, а также хотят отдать должное А.В. Полетаеву, который стоял у истоков созда ния статистической базы данных, послужившей основанием значительной части выводов дан ной работы, и внес существенный вклад в ее развитие.

Цитируется по [1, c. 446].

Белянова Е.В. – Институт мировой экономики и международных отношений РАН. E-mail:

elena.belyanova@gmail.com.

Николаенко С.А. – Внешэкономбанк. E-mail: snikol@rinet.ru Статья поступила в Редакцию в декабре 2011 г.

32 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № дов, ни отработанных процедур, позволяющих квалифицированно анали зировать циклические процессы, как это делается в десятках других стран мира. Привлечь внимание к этой проблеме и предложить шаги к ее реше нию является главной задачей данной статьи.

Ключевые слова: экономический цикл;

поворотные точки;

экономический кри зис;

рецессия;

лидирующие индикаторы.

Введение За десятилетие с 1998 по 2008 гг. российская экономика прошла путь от кризи са до кризиса. Можно ли считать, что в результате отхода от плановых принципов хо зяйствования циклическая динамика стала формой хозяйственного развития России, что «запущен» генератор циклических колебаний? Или последний кризис явился про сто результатом импортированных в Россию мировых потрясений? А если отечествен ный механизм экономических циклов2 начал действовать, то какую роль в нем играли внешние импульсы? Каким образом, по каким каналам происходило взаимодействие, взаимопереплетение внутрироссийского и мирового циклов? Ответы на эти вопросы позволили бы до некоторой степени предвидеть будущую динамику экономики, что могло бы дать государству потенциальную возможность проводить более информиро ванную и, стало быть, более обоснованную экономическую политику. Именно «потенци альную возможность», поскольку широко признано, что далеко не всегда в периоды кризисов решения политиков последовательны, далеко не во всем они опираются на арсенал теоретиков-сторонников воздействия государства на экономику.

Еще до появления макроэкономики дихотомия «государство-рынок» была од ним из основных стержней, вокруг которых вращались многие вопросы экономиче ской теории, и нельзя не признать, что аргументы в пользу невмешательства государ ства в экономическую деятельность на разных этапах развития экономической науки приводились весьма весомые. И все же практический опыт многих десятилетий и, в частности, опыт последнего кризиса, показывает: как только спад начинает казаться чересчур глубоким и продолжительным, правительства действуют независимо от того, какая из конкурирующих концепций «государство рынок» доминирует в это время в теории. Тем не менее, при прочих равных условиях, более точные представления о том, в какой фазе цикла находится экономика в каждый конкретный момент, насколько близка очередная поворотная точка цикла, способны уменьшить вероятность ошибоч ных действий со стороны государства. Те же политики и экономисты, которые придер живаются точки зрения о возможности положительного воздействия государства на экономику, рассматривают точность данных о циклической динамике как одно из не обходимых условий эффективной антициклической и/или антикризисной политики.

Основной целью данного исследования является проверка гипотезы о том, что циклические процессы стали воздействовать на траекторию экономического развития В этой статье термины «экономические циклы» и «циклы» будут употребляться как иден тичные понятию «деловые циклы» (business cycles/classical business cycles) в отличие от циклов роста и других колебаний экономической активности разной продолжительности.

2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ России. Проведенный анализ помогает прояснить вопрос о соотношении внутренних и внешних факторов в процессе назревания экономического кризиса 2008–2009 гг. По лученные результаты позволяют сделать вывод о неотложности налаживания монито ринга циклических колебаний в нашей стране и предложить шаги по его осуществлению.

1. Вехи эмпирического анализа экономических циклов «Неожиданно большие» кризисы не только дают новый импульс экономистам теоретикам к дальнейшему постижению этого удивительно сложного организма – эко номики, одновременно они высвечивают особую значимость работ по исследованию цикла экономистов-эмпириков. Эти кропотливые и, на первый взгляд, рутинные рабо ты по мониторингу и анализу циклических колебаний, совершенствованию методов и инструментария идентификации поворотных точек цикла и его фаз ведутся непрерыв но, независимо от величины и продолжительности спадов.

Характер эмпирических исследований циклической динамики связан с несколь кими факторами. Важнейшую роль здесь играет длина временных рядов, т.е. попросту количество наблюдений (циклов). Не менее важным является, какое количество вре менных рядов доступно исследователям в каждый момент времени и, безусловно, каче ство этих рядов. Все это предопределяет способы, которые могут быть использованы для обработки имеющихся статистических данных. Возможности применения новейших ста тистико-математических методов и моделей при исследованиях цикла расширяются по мере совершенствования информационных технологий, позволяющих обрабатывать все большие массивы информации. Технологические новации также создают условия для существенного ускорения получения и обработки данных, приближая возможности мониторинга колебательных процессов в режиме реального времени.

На протяжении последнего столетия эмпирические исследования экономических циклов развивались в русле обширной программы, разработанной Уэсли Митчеллом [16;

17]. С 1920 г., когда Митчелл возглавил основанное при его содействии Националь ное бюро экономических исследований (НБЭИ), анализ экономических циклов стал важ нейшим направлением работы этой организации3 и вплоть до сегодняшнего времени остается одним из главных направлений ее деятельности. По мнению Артура Бернса, именно Митчелл разрушил традицию использовать статистику для иллюстрации тео ретических построений [8, p. 23]. Его замыслы имели два революционных последствия.

Во-первых, теория экономических циклов перестала быть лишь логическим упражне В 1920-е годы аналогичные исследования были начаты и в ряде других стран: Австрии, Ве ликобритании, Германии, Италии, России, Франции, см.: [17, p. 201–202]. В России они проводи лись Конъюнктурным институтом, созданным одновременно с НБЭИ и просуществовавшим до 1930 г. Работы Института и его отдельных сотрудников, основанные на новейших методах эм пирического анализа того времени, были органической частью мировой экономической науки.

Эмпирические исследования велись по целому ряду направлений, включая построение и анализ динамических рядов, расчет индексов;

создание сводного индекса деловой активности («эконо мического барометра»);

выделение сезонных волн;

изучение связи вековых трендов и длинных волн с экономическими циклами;

выявление роли случайных причин как источника циклических процессов.

34 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № нием и встала на почву эмпирических наблюдений и, во-вторых, в процессе наблюдений за экономической жизнью во всем ее многообразии теория циклов превратилась в тео рию функционирования экономической организации общества в целом [8, p.24]. Этот подход Митчелла лег в основу работ многих экономистов-эмпириков, положив начало исследованиям, в результате которых появились циклическиe индикаторы, система на циональных счетов, индексы, основанные на данных опросов населения и бизнеса, и т.д.

Долгое время основным направлением эмпирического анализа циклов было по строение композитных индексов4. В рамках этого направления решались две основные задачи: во-первых, создание индекса, совпадающего с течением цикла, и, во-вторых, на его основе – выявление лидирующих и запаздывающих индексов. Первая задача была связана с датировкой поворотных точек цикла. Решение второй задачи позволяло фор мулировать гипотезы о процессах, протекающих на протяжении цикла, и о развитии взаимосвязей между различными секторами экономики, отражаемых динамикой этих переменных, а также делать попытки прогнозировать очередные поворотные точки цик ла. По мере накопления статистических данных, совершенствования методов экономико статистического анализа и развития вычислительных мощностей совершенствовались и методы решения этих задач – от простого выделения циклической компоненты во вре менных рядах до использования стохастических и вероятностных подходов к анализу временных рядов и идентификации поворотных точек5.

Новые методы в основном базируются на максимальном охвате всех имеющихся данных, независимо от степени их цикличности, что, в частности, позволяет идентифи цировать поворотные точки у «ненаблюдаемого» циклического фактора [19], а также обнаруживать их более оперативно, в «режиме реального времени»6. В настоящий мо мент и в академической литературе, и в работе комитетов по датировке поворотных точек доминирует подход, при котором поворотные точки датируются на основе пере ломов в предварительно усредненной траектории временных рядов. Эту последователь ность процедур Джеймс Сток и Марк Уотсон назвали «сначала усреднять, а затем дати ровать» (average then date) в противоположность принципиально иному подходу – «сна чала датировать, а затем усреднять» (date then average). Суть его соответственно состо ит в том, что сначала определяются даты поворотных точек у множества рядов, а затем, на этой основе, фиксируется «усредненная» дата начала кризиса или оживления [20].

В последнее время этому подходу, воспроизводящему на новом, современном, уровне методологию циклического анализа, заложенного У. Митчеллом7, уделяется все больше внимания.

Создание циклических композитных индексов, динамика которых определяется динамикой нескольких входящих в них показателей, имело цель нивелировать специфические отклонения отдельных показателей, вызываемых особенностями развития каждого цикла, случайными фак торами, ошибками измерения. Подробнее см., например: [24, p. 316–317].

Обзор эмпирических методов исследований цикла от Бернса и Митчелла (1946 г.) до середи ны 2000-х годов см.: [13].

См. анализ подходов к мониторингу циклических колебаний в режиме реального времени в работе [10].

См.: Ch. 1, Sec. V. Requirements that Techniques Must Meet, p. 11–14;

Ch. 4, Sec. IV. A Tentative Schedu le of Reference Dates, p. 76–81 [7;

13, p. 615;

20, p. 3, 5].

2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ 2. Методологические проблемы исследования российского цикла и подходы к их решению В настоящий момент даже среди профессионалов не существует общего мнения не только о природе российского цикла, но и о самом факте цикличности российской экономики. Попытки идентифицировать феномен колебательных процессов в экономи ке России, схожих по форме с циклическими, наталкиваются на целый ряд серьезных проблем. Важнейшими среди них, на наш взгляд, являются следующие:

• отсутствие общепризнанной датировки начала и конца кризисов;

• качество российской статистики;

• слишком короткий временной интервал для целей циклического анализа: не более двух десятилетий8.

Данный раздел посвящен подробному рассмотрению этих проблем, а также воз можным путям их решения на основе мирового опыта, применимого в сегодняшних рос сийских условиях.

2.1. Датировка поворотных точек цикла Широко распространенным критерием кризисного состояния экономики являет ся падение реального ВВП в течение двух кварталов. В странах, где считаются компо зитные циклические индексы, начало кризиса также фиксируется на основе верхней поворотной точки композитного индекса, совпадающего с циклом. В некоторых странах а posteriori производится уточняющая, окончательная датировка кризисов. Так, при НБЭИ США существует Комитет по датировке поворотных точек цикла, в который входят ведущие американские экономисты, определяющие начало и конец рецессий не только на основе исторической и текущей статистики, но и на базе собственных экспертных оценок состояния экономики. В любом случае для квалифицированной датировки по воротных точек цикла критически необходим определенный объем наблюдений (уже случившихся в прошлом однородных зафиксированных событий), чем мы с нашей двадцатилетней постперестроечной историей, по определению, не обладаем. Отсюда неудивительно, что «признание» российским правительством кризисной ситуации, сде ланное в сентябре 2008 г., было скорее констатацией серьезных трудностей в экономи ке, чем выводом на основе профессионального анализа статистических данных.

Начало кризиса часто связывают с падением промышленного производства. Ин декс промышленного производства (ИПП) обычно входит в состав композитного ин декса, совпадающего с циклом. В этой статье для датировки начала кризиса в России авторы использовали данные Росстата о темпах роста промышленного производства, Мы исходим из того, что колебания темпов роста планового хозяйства имеют мало общего с цикличностью рыночной экономики. Как известно, существуют и противоположные точки зре ния (об этом см., например: [4, c. 199]). На наш взгляд, этот вопрос останется открытым, по край ней мере до тех пор, пока не будет достигнут консенсус о природе экономических циклов, равно как и о природе плановой экономики. Блестящий аналитический каркас для исследований циклич ности плановой экономики был заложен еще 60 лет назад в выступлении Г. Хаберлера «Экономи ческие циклы в плановой экономике» и его обсуждении на конференции НБЭИ 1951 г. [9].

36 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № предварительно приведенные к единой базе и очищенные от сезонных колебаний9.

Построенный таким образом индекс промышленного производства достиг своего мак симума в июле 2008 г. Индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономиче ской деятельности10, построенный тем же способом, также достиг максимума в июле 2008 г. (см. рис. 1).

При датировке начала предыдущего кризиса также возникают проблемы. В прес се, а зачастую и в научной литературе, этот кризис относят к августу 1998 г., т.е. его на чало приурочивают к объявлению дефолта, хотя, по сути, дефолт был скорее кульми нацией кризиса, вынужденной мерой, которая впоследствии способствовала оживлению экономики. Если ориентироваться на сезонно сглаженную динамику ИПП, то окажется, что падение производства началось уже в январе 1998 г. (см. рис. 1). С учетом этого политику правительства по поддержанию курса рубля в первые месяцы 1998 г. можно назвать в лучшем случае беспечной. Оправдать ее можно попытаться разве что тем, что вплоть до мая 1998 г. Росстат публиковал радужные сообщения о состоянии эко номики, основанные на том, что кумулятивный с начала года объем производства пре восходил объем производства за аналогичный период 1997 г. (в то время как этот рост был обеспечен всего лишь повышательной динамикой производства во II полугодии предыдущего года).

В данном исследовании мы отталкиваемся от датировки российских кризисов, основанной на динамике базисного, сезонно сглаженного Индекса промышленного про изводства и соответственно принимаем за начало двух постперестроечных кризисов декабрь 1997 г. и июль 2008 г. Вопрос о датировке окончания кризисов 1998 и 2008 гг.

представляется не менее трудным и неоднозначным, и, хотя он и имеет прямое отно шение к датировке поворотных точек, авторы не ставили перед собой задачу исследо вать его в рамках данной статьи.

2.2. Качество российской статистики На примере с индексом промышленного производства видно, насколько плохо приспособлена официальная статистика Росстата к анализу циклических колебаний. Она все еще носит «родовые» черты советской экономики, отражая ее былые потребности в отслеживании соответствия плановых и фактических показателей11. Отсюда – и от сталые формы представления данных12 и отсутствие рядов, которые десятилетиями Весной 2010 г. Росстат впервые опубликовал ИПП, очищенный от сезонных колебаний. Однако эти ряды были продлены назад лишь до 2008 г. Что касается прочих временных рядов, то извест но, что Росстат начал работу по их сезонной корректировке, но результаты ее пока не доступны.

Он исчисляется Росстатом на основе данных об изменении физического объема производст ва, продукции сельского хозяйства, добычи полезных ископаемых, обрабатывающих производств, производства и распределения электроэнергии, газа и воды, строительства, транспорта, розничной и оптовой торговли.

Основы советской статистики были заложены в годы первой пятилетки (1928–1932). Конъ юнктурный институт, рассчитывавший и публиковавший динамические индексы в полном со ответствии с требованиями циклического анализа, был ликвидирован в январе 1930 г.

Публикация вместо базисных индексов за весь период наблюдений только текущих темпов роста за один месяц и за 12 месяцев или, что еще хуже, кумулятивных данных с начала текущего года;

игнорирование процедуры сезонного сглаживания и т.п.

2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ используются в развитых странах для мониторинга и анализа циклов13. Кроме того, за последние 20 лет методология расчета ряда ключевых циклических показателей меня лась без соответствующего пересмотра данных за предыдущие периоды, а сопостави мость наблюдений, как известно, является одним из непреложных условий использова ния индикаторов для целей циклического анализа. Насколько существенны были эти изменения, практически невозможно оценить еще из-за одного важнейшего недостатка – непрозрачности перехода к новой методологии расчета показателей.

Существенно лучше обстоят дела с реформированной по требованиям МВФ денеж но-кредитной статистикой Центрального банка и статистикой финансовых рынков, пре доставляемой биржевыми агентствами. Однако отсутствие полноценного набора качест венных временных рядов, отражающих процессы, протекающие в реальном секторе эко номики, является важным препятствием для эмпирических исследований российского цикла на базе доступной официальной статистики.

В этой работе используется база данных (далее «база данных RET»), которая фор мировалась с начала 1990-х годов в рамках международных проектов14, направленных на преодоление недостатков российской статистики и приближение ее к требованиям, предъявляемым к циклическим индикаторам. Требования эти достаточно строгие15.

Пройдет еще немало времени, прежде чем наши временные ряды смогут им полностью соответствовать, поэтому при наполнении базы RET ее создатели придерживались более «мягких» критериев подбора индикаторов, а при формировании динамических рядов из исходных данных руководствовались следующими принципами.

• Регулярность сбора данных и их своевременная доступность, т.е. данные долж ны систематически рассчитываться статистическими органами и оперативно публико ваться в открытых изданиях.

• Предпочтительность месячных данных. На основе традиционных для россий ской статистики кумулятивных данных оценивались месячные показатели. Кварталь ные данные в некоторых случаях интерполировались в месячные.

• Непрерывность временного ряда и его длина. На основе обычных для россий ских статистических публикаций одномесячных и 12-месячных темпов роста показате лей, по возможности, строились динамические ряды. Имевшиеся непродолжительные пропуски в наблюдениях восстанавливались на основе динамики схожих показателей.

• «Гладкость» динамики индикатора. Слишком резкие колебания месячных ин дикаторов устранялись с помощью таких процедур, как сезонное сглаживание, дефли рование, использование относительных величин.

• Прозрачность методологии. Предпочтение отдавалось показателям, для кото рых можно было получить достаточно подробные методологические пояснения, включая описания изменений в методах их построения, если таковые имели место. В свою оче Это относится к показателям строительства нового жилья, производительности труда и др.

Речь идет о проектах, включавших построение динамических рядов в соответствии с между народными стандартами на основе официальной российский статистики и публикацию их в Rus sian Economic Trends (RET), а также нацеленных на создание и регулярный расчет Индекса потре бительских настроений для России. C.А. Николаенко, один из авторов этой статьи, принимал ак тивное участие в этих проектах и продолжает поддерживать базу данных RET по настоящее время.

См., например: [21, p. 14].

38 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № редь, сама база данных RET дополнялась описанием процедур преобразования исход ной статистической информации в динамические ряды.

На настоящий момент база данных RET содержит несколько сотен макроэконо мических показателей, которые, с одной стороны, построены на основе официальной ста тистической информации, а с другой, имеют вид и содержательные характеристики, со ответствующие международным стандартам.

2.3. Недостаточное количество наблюдений Краткость истории рыночного хозяйства современной России является ограниче нием для анализа российского цикла не только с помощью новейших методов, но даже тех, которые начали использоваться в развитых странах несколько десятков лет назад.

Единственный период, который можно гипотетически квалифицировать как эко номический цикл – это промежуток между кризисами конца 1990-х и конца 2000-х го дов16. Наличие лишь одного наблюдения не дает возможности выявить циклические закономерности в динамике индикаторов. Для полноценного циклического анализа нуж на историческая статистика: индикаторы, входящие в композитные индексы, должны демонстрировать повторяющуюся динамику на протяжении хотя бы нескольких циклов.

Мы постарались решить проблему недостаточного количества наблюдений, соче тая накопленный в мире опыт построения циклических композитных индексов и имею щуюся российскую статистику. С этой целью мы проанализировали эволюцию состава композитных индексов в США, а также составляющие композитных индексов, которые в настоящее время рассчитываются по той же методике для других стран, а затем попыта лись выявить их российские аналоги. Авторы полагали, что если такие аналоги обнару жатся и их динамика окажется сходной с динамикой индикаторов, характеризующих циклические процессы в рыночной экономике, то с большой вероятностью можно будет утверждать, что циклические механизмы действуют и в России.

В США композитные циклические индексы разрабатывались Национальным бюро экономических исследований начиная с 1930-х годов. С 1960-х годов эта работа велась Департаментом торговли США, а затем – неправительственной предпринимательской и исследовательской ассоциацией «The Conference Board». Изменения в составе лидирую щих, совпадающих и запаздывающих композитных индексов США на протяжении не скольких десятков лет убедительно демонстрируют, насколько тонкой и кропотливой задачей является подбор индикаторов для каждого из них. Точность подаваемых ком позитными индексами сигналов зависит от того, в какой мере их составляющие «улав ливают» состояние всей экономики в целом. Именно поэтому время от времени состав композитных индексов США менялся, отражая структурные сдвиги в экономике, различ ные изменения институционального характера, равно как и расширение массива стати стических данных и улучшение их качества. С 1950 г. было проведено пять ключевых пересмотров композитных индексов. Внесенные в них изменения имели как кардиналь ный, так и уточняющий характер17. Следующий пересмотр планируется в ближайшее По нашему мнению, период до 1998 г. – включающий несколько лет трансформационного кризиса, имеющего отнюдь не рыночную природу, и последующее за ним кратковременное ожив ление экономики – вряд ли может претендовать на роль цикла.

Под кардинальными изменениями мы подразумеваем включение новых индикаторов (в свя зи с появлением новых экономических сегментов, изменениями в функционировании уже сущест 2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ время и будет нацелен на улучшение «работы» денежных и кредитных показателей пу тем введения в состав лидирующего композитного индекса США сводного индекса фи нансового состояния [15].

В настоящее время The Conference Board рассчитывает композитные индексы не только для США, но и для девяти других стран (Австралии, Великобритании, Германии, Испании, Китая, Мексики, Франции, Южной Кореи, Японии), а также для еврозоны. Со ставляющие индексов этих стран отличаются друг от друга, отражая различия в осо бенностях их хозяйственного развития, институциональной среды, роли в мировой эко номической системе. Такое разнообразие дает возможность сопоставить международные индикаторы с имеющимися российскими показателями, не ограничиваясь примером одной страны.

Поскольку мы, прежде всего, стремились выявить, насколько для современной России характерны механизмы назревания кризиса, присущие странам с рыночной эко номикой, в данной работе мы ограничились анализом компонентов лидирующих ком позитных индексов.

Лидирующие композитные индексы, рассчитываемые The Conference Board, в на стоящий момент включают в себя более 80 показателей. Мы объединили эти показате ли в группы по принципу их принадлежности к различным сферам хозяйственной дея тельности и, соответственно, по общности механизмов, протекающих в этих сферах цик лических процессов18. В табл. 1 эти группы проранжированы по количеству стран/ре гионов, в которых они используются.

Курсы акций входят в состав лидирующих композитных индексов еврозоны и всех стран, кроме Китая. В США они используются уже более 60 лет: сначала курс акций был представлен индексом Dow Jones Industrial Average (Dow 30), а потом, в середине 1960-х годов, он был заменен на Standard & Poor's 500. Также для всех стран, кроме Ки тая, используются либо процентные ставки, либо процентные спрэды. Первые – для Ис пании, Мексики и Южной Кореи, вторые – для остальных шести стран и еврозоны. В США процентные ставки до сих пор не включались в состав лидирующего индекса, а про центные спрэды были включены в него лишь при последнем пересмотре в 1996 г.

Показатели заказов используются для восьми стран и еврозоны. Это самая мно гочисленная группа: в нее входит 14 индикаторов. Для некоторых стран одновремен но применяются два показателя, а для США (где они неизменно в том или ином виде присутствуют в составе лидирующего индекса с 1950 г.) – три. Показатели группы «за казы» относятся к различным сферам производства: к инвестиционным товарам (США, Германия, еврозона), к строительству (Германия, Южная Корея), к комплектующим и материалам (США, Китай), к потребительским товарам (США), к экспорту (Китай) и т.д.

Как видно из табл. 1, для построения лидирующих индексов достаточно широко применяются показатели строительства. В Австралии, Китае, Мексике, США, Франции вующих и т.п.), а также исключение «старых». Иногда индикаторы «переходят» из одного компо зитного индекса в другой, например, из лидирующего в совпадающий или запаздывающий. Под уточняющими изменениями здесь имеется в виду просто замена одного индикатора на другой в рамках одного и того же сегмента. О типах изменений и их причинах см. подробнее, например:

[21, р. 23–28;

24, р. 328–338].

Аналогичные группы можно выделить и в лидирующих композитных индексах ОЭСР, ко торые рассчитываются для мониторинга циклов роста в 40 странах мира, включая Россию.

40 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № и еврозоне – это либо выдача разрешений на строительство жилья, либо начало строи тельства, и только для Мексики – производство стройматериалов. В США, где жилищ ное строительство уже давно является одним из важнейших секторов экономики, раз личные показатели строительства нового жилья неизменно входили в состав лидиру ющего индекса с 1950 г. (также как индикаторы групп «курсы акций» и «заказы»).

Таблица 1.

Компоненты лидирующих композитных индексов разных стран в 2011 г.

Группы Авст- Вели- Гер- Испа- Мек- США Фран- Ю. Япо- Зона Китай Число Число лидирующих ралия кобри- мания ния сика ция Корея ния евро пока- стран/ индикаторов тания зате- регио лей* нов** Курсы акций 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 10 Процентные ставки и спрэды 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 10 Заказы 0 1 2 1 0 3 1 2 1 1 2 14 Строительство 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 7 Эффективность 1 2 1 0 0 0 1 0 3 0 0 8 Запасы 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 5 Денежная масса 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 5 Настроение бизнеса 0 1 0 0 0 0 1 0 1 3 0 6 Рынок труда 0 0 0 1 0 2 1 0 1 0 0 5 Настроение населения 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 4 Внешняя торговля 1 0 0 0 2 0 0 1 0 0 0 4 Прочие 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 3 Всего 7 7 7 6 6 10 7 7 10 8 6 81 * Для некоторых стран The Conference Board использует несколько показателей одной группы.

** 10 стран и еврозона.

Источник: составлено на основе «Technical Notes» к лидирующим композитным индексам, рассчитываемым The Conference Board для 10 стран и еврозоны, 2011. (http://www.conference-board.org/) Показатели эффективности применяются для пяти стран. В эту группу мы вклю чили восемь разнообразных индикаторов: прибыль нефинансовых корпораций (Австра лия, Великобритания, Германия, Япония), производительность труда (Великобритания, Япония), трудоемкость продукции (Франция), количество банкротств (Япония). В США по казатели эффективности использовались для отслеживания ранних сигналов наступаю щего кризиса до конца 1980-х годов, причем с 1960 по 1966 гг. в лидирующий индекс вхо дило целых четыре показателя этой группы.

2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ Запасы (как в абсолютном выражении, так и отнесенные к объему продаж) лиди руют в Австралии, Германии, Китае, Мексике и Южной Корее. В США запасы входили в состав лидирующего индекса с 1960 по 1989 гг., а в настоящее время являются одним из компонентов запаздывающего. Денежная масса (в основном дефлированная М2 или М3) лидирует в Австралии, Испании, США, Японии и в еврозоне. В США она была введе на в состав лидирующего индекса в середине 1970-х годов и используется до сих пор.

Как известно, многие страны для прогнозирования поворотных точек цикла при влекают данные опросов предпринимателей и потребителей. The Conference Board ис пользует и те и другие: шесть показателей настроения бизнеса (по одному – для Вели кобритании, Франции, Японии и три – для еврозоны) и четыре показателя настроения населения (для Великобритании, Германии, Китая и США). Показатели настроения биз неса никогда не входили в состав лидирующего индекса в США, а Индекс потребитель ских ожиданий начал применяться там с 1989 г.

Общепризнанно, что занятость и безработица являются запаздывающими инди каторами, однако некоторые показатели рынка труда могут лидировать в цикле. The Con ference Board использует для четырех стран пять таких показателей: сверхурочную заня тость (Япония), число обратившихся в службу занятости за неделю (США) и за месяц (Франция), число новых рабочих мест (Испания), среднюю продолжительность рабочей недели в обрабатывающей промышленности (США). Последний показатель – единствен ный из всего списка лидирующих индикаторов США, который в неизменном виде исполь зуется в течение 60 лет.

В состав индексов некоторых стран The Conference Board ввел специфические инди каторы, которые характеризуют не столько общие для всех стран процессы, сколько осо бенности развития той или иной страны. Это – показатели, связанные с внешней тор говлей: общий объем экспорта в Южной Корее и сельскохозяйственный экспорт в Австра лии. Для Мексики, тесно связанной с американской экономикой, взято соотношение внут ренних и внешних нефтяных цен на рынках США и реальный обменный курс песо. Для Китая и Южной Кореи – показатели кредитования экономики. Бросается в глаза, что специфические индикаторы отражают либо зависимость стран от внешнего мира, либо характерные черты развивающегося финансового сектора, в то время как все остальные группы индикаторов охватывают, в первую очередь, внутренние механизмы развития экономики.

3. Проверка гипотез о цикличности российской экономики 3.1. Отбор российских аналогов Из нескольких сотен показателей, входящих в базу данных RET, нам удалось по добрать более или менее близкие аналоги для всех выделенных выше групп лиди рующих индикаторов. Они представлены в табл. 2. При подборе показателей мы руко водствовались следующими принципами19.

• Если в международной практике использовался индикатор с однозначной кон цепцией и в российской базе данных можно было найти соответствующий ему показа Процедуры отбора российских аналогов описаны в работе [6].

42 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № тель, тогда мы ограничивались этим единственным показателем. Так были отобраны курс акций, денежная масса, Индекс потребительских настроений (ИПН) и Индекс предприни мательской уверенности (ИПУ). Интересно отметить, что, за исключением ИПУ, все эти по казатели рассчитываются независимыми от Росстата организациями.

• В тех случаях, когда в группу лидирующих показателей входили разные индика торы или же в российской статистике не было показателя, однозначно им соответствую щего, мы старались помимо основного привести еще альтернативный показатель. Это относится к показателям заказов, запасов, эффективности, рынка труда и процентным ставкам/спрэдам.

• Наибольшие трудности вызвали показатели строительства. В общедоступной статистике Росстата основным показателем, характеризующим объем жилищного строи тельства, является объем введенного жилья, а этот показатель, как правило, запазды вает относительно переломных точек цикла. Данных о выдаче разрешений на строи тельство и начале нового строительства Росстат не публикует. На наш взгляд, из имею щихся российских данных начальные стадии строительства в наибольшей степени харак теризует производство цемента, и мы использовали его в качестве суррогата показателя начала строительства. Некоторой альтернативой может служить отношение заказов в строительстве к объему строительных работ.

• Подбирая аналоги специфических международных индикаторов, мы остано вились на двух показателях: сальдо текущего платежного баланса и чистых иностран ных активах коммерческих банков20, отнесенных ко всем банковским активам.

Таблица 2.

Российские аналоги лидирующих индикаторов в 2011 г.

Группы Российские Описание лидирующих аналоги индикаторов Курсы акций 1. Курс акций Фондовой индекс РТС, средний за месяц, 01.09.1995 = Процентные 2. Доходность Эффективная доходность корпоративных облигаций ставки и RUX CBonds, на конец месяца, % спрэды 3. Спрэд доходности Разница между эффективными доходностями RUX CBonds и ОБР, на конец месяца, п.п. (средний срок до погашения около двух и шести лет соответственно) Заказы 4. Заказы в про- Стоимость заказов в крупных и средних предприятиях мышленности промышленности на конец месяца по отношению к стои мости отгруженной продукции за месяц, разы, СС.

5. Заказы в строи- Стоимость заказов в крупных и средних предприятиях тельстве строительства на конец месяца по отношению к месяч ной стоимости строительных работ, разы, СС Строительство 6. Производство Производство цемента за месяц, млн т, СС цемента Разность между вложениями российских банков за рубеж и привлеченными ими зарубеж ными активами.

2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ Окончание табл. 2.

Группы Российские Описание лидирующих аналоги индикаторов Эффективность 7. Прибыль в про- Отношение прибыли крупных и средних промышлен мышленности ных предприятий к стоимости проданной ими про дукции, за месяц, %, СС.

8. Прибыль в эконо- Отношение прибыли крупных и средних предприятий мике нефинансового сектора к ВВП, интерполировано из квартальных данных, %, СС Запасы 9. Запасы в промыш- Запасы на конец месяца на крупных и средних пред ленности приятиях промышленности по отношению к стоимо сти отгруженной продукции за месяц, разы, СС (c 2005 г. интерполировано из квартальных данных).

10. Запасы в торговле Запасы на конец месяца на крупных и средних пред приятиях торговли по отношению к стоимости роз ничных продаж за месяц, разы, СС Денежная 11. Денежная масса Денежная масса М2, дефлированная при помощи ИПЦ, масса трлн руб. в ценах 2000 г., СС Настроение 12. ИПУ Индекс предпринимательской уверенности, разность бизнеса долей положительных и отрицательных ответов плюс 100, СС Рынок труда 13. Число вновь заре- Число новых безработных, зарегистрированных гистрированных без- за месяц Службой занятости, млн, СС.

работных 14. Темп роста числа Темп роста за месяц общего числа безработных, безработных состоящих на учете в Службе занятости, %, СС Настроение 15. ИПН Индекс потребительских настроений (разность долей населения положительных и отрицательных ответов плюс 100), интерполировано из двухмесячных наблюдений, СС Специфические 16. Сальдо текущего Сальдо текущего платежного баланса, млрд долл., показатели баланса интерполировано из квартальных данных, СС.

17. Чистые иност- Чистые иностранные активы банковской системы ранные активы бан- по отношению ко всем банковским активам, %, CC ков Источник: составлено на основе базы данных RET и табл. 1.

3.2. Цикличность российской экономики Для проверки гипотезы о цикличности российской экономики мы проанализи ровали предкризисную динамику отобранных показателей и в результате обнаружи ли, что все они – без исключения – лидировали относительно выбранной нами точки отсчета начала кризиса – июля 2008 г. (см. рис. 1). Этот факт лидирования российских 44 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № аналогов международных индикаторов, по меньшей мере, не опровергает гипотезу о том, что в нашей стране образовалась хозяйственная система, развитие которой происходит циклически. Напротив, по нашему мнению, он свидетельствует в пользу того, что в 1998– 2008 гг. Россия пережила первый в постсоветский период экономический цикл, а кри зис 2008–2009 гг. явился соответственно первым циклическим кризисом.

В табл. 3 представлены данные о величине опережения начала кризиса всеми 17-ю отобранными индикаторами.

Таблица 3.

Лидирующие индикаторы в цикле 1998–2008 гг.

Индикаторы Тип поворот- Опережение Дополнительная ин ной точки ИПП, в мес. формация Курс акций Максимум –2 «пузырь» с 2006 г.

Сальдо текущего баланса Максимум –4 локальный пик: –29 мес.

Число вновь зарегистрированных безработных Минимум – ИПН Максимум –4 плато в 2007 г.

Денежная масса Максимум –5 «пузырь» с 2006 г.

Запасы в торговле Минимум –6 плато с 2006 г.

Запасы в промышленности Минимум –7 плато с 2006 г.

Прибыль в промышленности Максимум –9 плато 2006–2008 гг.

Спрэд доходности Минимум –10 плато с 2006 г.

Доходность Минимум –12 плато с 2006 г.

Чистые иностранные активы банков Минимум –13 «пузырь» с 2006 г.

ИПУ Максимум –13 локальный пик: –4 мес.

Заказы в строительстве Максимум –15 плато: 2007–2008 гг.

Производство цемента Максимум –17 локальный пик: –5 мес.

Темп роста числа безработных Минимум –17 локальный min: –4 мес.

Прибыль в экономике Максимум –19 локальный пик: –7 мес.

Заказы в промышленности Максимум –22 локальные пики:

–15 и –4 мес.

Справочно:

Средняя экспортная цена на нефть Максимум 0 локальный пик: –25 мес.

Индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономической деятельности (СС) Максимум Цена на нефть Urals Максимум 0 локальный пик: –3 мес.

ИПП, пересмотр 2010 г. (СС) Максимум – Источник: расчеты и оценки авторов.

2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ Как видно, диапазон опережения этими показателями пика ИПП составляет от двух до 22 месяцев, а средняя величина их лидирования равна 10,5 месяца, что практи чески в точности соответствует усредненной величине лидирования композитного ин декса США относительно верхней поворотной точки в последних восьми циклах [22, p. 6].

Обращает на себя внимание, что восемь из 17 показателей достигли своих пово ротных точек задолго до начала кризиса: в период от августа 2006 г. до июня 2007 г.

(см. табл. 3 и рис. 1). Среди них: показатели, характеризующие развитие процессов как в реальном, так и в финансовом секторах экономики. Заказы промышленности, отнесен ные к отгруженной продукции, начали сокращаться с сентября 2006 г., доля прибыли нефинансового сектора в ВВП – с января 2007 г., темп роста безработных и производ ство цемента – с марта 2007 г., т.е. еще за 22, 19 и 17 месяцев до начала падения ИПП.

Более чем за год до кризиса стали снижаться Индекс предпринимательской уверенности и чистые зарубежные активы банков. Если бы можно было при анализе цикла ориенти роваться на динамику только этих показателей, то вполне оправданно было бы ожидать, что российский кризис мог начаться в 2007 г. и, возможно, даже раньше, чем в США, где он был датирован декабрем 2007 г.

Наличие показателей с более поздним лидированием, на первый взгляд, противо речит предположению о том, что кризис назревал еще с 2006 г. Однако более подроб ное рассмотрение особенностей этих показателей позволяет заметить, что траектория их движения заметно изменилась за 2,5–1,5 года до кризиса (см. табл. 3 и рис. 1). Так, при быль в промышленности практически не росла с конца 2005 г., запасы в промышленно сти и в розничной торговле снижались лишь до начала 2006 г., после чего их траекто рия стала почти пологой. Индекс потребительских настроений начал снижаться еще за 19 месяцев до кризиса, а вновь стал расти лишь перед президентскими выборами, постегиваемый предвыборными обещаниями, повышением пенсий, пособий, зарплаты работников бюджетного сектора и пр.21. Похожая картина наблюдается и при рассмот рении показателей развития кредитных рынков, занимающих промежуточное положе ние между индикаторами с наиболее ранним и наиболее поздним лидированием. Доход ность корпоративных облигаций RUX-CBonds уменьшалась до сентября 2005 г., после чего она лишь незначительно колебалась вокруг достигнутого уровня. Аналогичным было и поведение процентного спрэда. При анализе динамики показателей с более позд ним лидированием следует особо отметить, что значения, достигнутые большинством из них к началу периода «торможения», лишь очень незначительно отличались от их мак симальных/минимальных предкризисных значений, на основе которых датировались их поворотные точки в цикле (см. рис. 1).

Сходную реакцию на выборы ИПН демонстрировал и в ходе предвыборных компаний 2004 и 2000 гг. [2].

46 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № 160, Справочно: Выпуск базовых видов экономической деятельности 130, 100, Справочно: Индекс промышленного производства 70, 2 000, 1 500, Фондовый индекс РТС 1 000, 500, 20, Доходность Cbonds 15, 10, 5, Отношение заказов в Спрэд доходности Cbonds и ОБР промышленности к стоимости отгруженной 3, продукции 2, 2, 1, Отношение заказов в строительстве к объему строительных работ 5, 4, Производство цемента 3, Денежная масса М2 в 2, ценах 2000 г.

Отношение прибыли в экономике к ВВП 20, 10, Отношение прибыли к 0, стоимости отгруженной продукции в промышленности -10, 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ 1, Отношение запасов к обороту в торговле 1, Отношение запасов к продажам в промышленности 0, 0, 0, Число вновь зарегистрированных 0, безработных 0, 0, Темп роста числа зарегистрированных безработных 110, 100, 90, 80, Индекс предпринимательской уверенности 100, 80, Индекс потребительских настроений 60, 40, Сальдо текущего платежного баланса Отношение чистых иностранных 10, активов ко всем 5, активам банков 0, -5, 140, Справочно: новый индекс промышленного производства 100, 60, Справочно: Цена нефти Urals 20, 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 Рис. 1. Динамика российских аналогов* лидирующих индикаторов * Более подробное описание показателей приводится в табл. 2. Затемнением отмечены периоды кризисов по версии авторов.

Источник: база данных Russian Economic Trends (RET).

48 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № 3.3. Роль внешних факторов в цикле 1998–2008 гг.

Очевидно, что сам по себе факт лидирования российских показателей, являющих ся аналогами международных лидирующих индикаторов, не дает ответа на вопрос, был ли последний кризис «импортирован» или же он назрел в силу внутренних зако номерностей циклического развития российской экономики. Однако более подробный анализ поведения этих показателей в преддверии кризиса, с привязкой к фактографи ческой информации о конкретных экономических, политических и социальных событиях как в России, так и за рубежом, может пролить свет на роль внешних факторов в раз витии циклических процессов в России22.

Рассмотренные выше особенности динамики показателей и с более ранним, и с бо лее поздним лидированием можно проинтерпретировать в пользу того, что российский кризис мог начаться раньше, чем это случилось в реальности. Тем не менее этого не произошло. Очевидно, в экономике действовали факторы, отсрочившие начало кризиса.

На наш взгляд, на особенности назревания кризисных процессов решающим образом по влияли два фактора, первым из которых является динамика мировых цен на нефть и вторым – зависимость российских финансовых и нефинансовых корпораций от зарубеж ных заемных средств.

Цены на нефть имели ярко выраженный повышательный тренд на протяжении всего цикла, а с января 2007 г., после непродолжительного и незначительного снижения, начался их новый и на этот раз стремительный взлет (см. рис. 1). Гипертрофированная роль, которую играет нефтедобывающая промышленность в нашей экономике, и зави симость последней от мировых цен на нефть – факты общеизвестные и очевидные.

Оценка зависимости динамики каждого из отобранных нами лидирующих индикаторов от динамики нефтяных цен является самостоятельной проблемой, выходящей за рамки этой статьи. И все же сравнение поведения однородных показателей может дать косвен ные свидетельства такой зависимости. Так, промышленная прибыль (в состав которой входят прибыли обрабатывающей, добывающей промышленности и коммунальных ус луг) начала снижаться на 10 месяцев позже, чем прибыль всего нефинансового сектора, где доля добывающей промышленности существенно меньше. Еще больший разрыв наб людается между двумя показателями занятости. Число безработных, впервые постав ленных на учет Службой занятости, стало увеличиваться только за четыре месяца до кризиса, указывая на рост увольнений. Между тем, как отмечалось выше, темп роста безработных, зарегистрированных в этой Службе, прекратил снижаться, когда до кри зиса оставалось еще 17 месяцев: вероятно, трудности с устройством на работу возникли уже в начале 2007 г., но массовые увольнения тогда еще не начались. Это можно было бы объяснить тем, что внутренние стимулы развития экономики практически иссякли к 2007 г., а занятость еще какое-то время поддерживалась благодаря воздействию внешних факторов на состояние российской экономики в целом и рынка труда в част ности.

При дальнейшем, более глубоком рассмотрении вопроса о влиянии международных рын ков на циклическое развитие российской экономики, несомненно, нужно будет учитывать, что «старая» проблема синхронизации национальных циклов получила иное измерение в условиях глобальной экономики. См., например: [5;

12;

14].

2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ Если брать отдельные показатели, можно отметить, что курс акций, тесно связан ный с ожиданиями инвесторов в нефтедобывающей отрасли, лидировал относительно ИПП всего на 2 месяца и имел c середины 2006 г. до середины 2008 г. характерный «пу зырь»23, в значительной степени отражающий динамику нефтяных цен. Аналогичный «пузырь» был характерен и для динамики денежной массы, что отражало влияние при тока «шальных» валютных поступлений от продажи нефти. Особенно отчетливо воздей ствие внешних факторов прослеживается в динамике сальдо текущего платежного ба ланса (см. рис. 1). С марта 2006 г. у этого показателя наметилась четкая понижательная тенденция, которая продолжалась до июня 2007 г., а затем с ростом доходов от продажи (практически неизменного объема) нефти он вновь стал расти, достигнув максимального значения за цикл за четыре месяца до начала кризиса.

Важную роль при анализе специфики циклических процессов в российской эко номике играет зависимость между динамикой показателей развития кредитных рынков, с одной стороны, и нефтяных цен, с другой. Именно благодаря росту цен на нефть Россия оставалась одной из немногих стран мира, в которую, несмотря на тревожное состояние финансов, иностранные инвесторы продолжали осуществлять вливания капитала вплоть до середины 2007 г. Как известно, займы за рубежом в этот период осуществляли не только коммерческие банки, но и нефинансовые корпорации. До определенного време ни рост нефтяных цен исполнял роль гаранта выполнения международных долговых обязательств российским бизнесом и, таким образом, по всей вероятности, явился ос новным фактором, вызвавшим замедление развития кризисных процессов в кредитно денежной сфере и, как следствие, в реальном секторе экономики.

Зарубежная финансовая «поддержка» предопределила особенности циклической динамики кредитных показателей. Она, на наш взгляд, послужила главной причиной то го, что поворотные точки процентных спрэдов и процентных ставок сдвинулись более чем на год вперед – с 2006 г. на июль и сентябрь 2007 г. соответственно (см. рис. 1 и табл. 3). То же касается и динамики такого специфического показателя, как чистые ино странные активы банков. Заимствования банков за рубежом в значительной степени восполняют нехватку отечественных финансовых ресурсов. Статистически это выража ется в том, что в течение подъема и в предкризисный период доля чистых зарубежных активов в совокупных активах банков сокращается. Перед кризисом 1998 г. ее макси мальная отрицательная величина составила почти –6%. Перед кризисом 2008 г., достиг нув уровня –6% в мае 2006 г., она продолжала снижаться и в июне 2007 г. дошла почти до –10% (см. рис. 1).

Летом 2007 г. – несмотря на продолжающийся рост нефтяных цен – ситуация на российских кредитных рынках изменилась коренным образом к худшему. Здесь доми нантой выступил уже второй фактор – зависимость России от международных финансо вых рынков. Когда в США со всей очевидностью назрел ипотечный кризис, быстро пере кидывавшийся на другие сегменты финансовых рынков внутри страны и за ее предела ми24, подпитка российской экономики из-за рубежа начала резко сокращаться. Отечест Индекс фондового рынка рос в это время намного быстрее долгосрочного тренда роста курса акций благодаря возросшей стоимости акций нефтяного сектора, которые формируют значитель ную часть биржевого оборота.

К середине 2007 г. стала очевидна несостоятельность двух крупнейших американских ипо течных агентств «Фанни Мэй» и «Фреди Мак» (хотя о плане правительства установить над ними 50 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № венные ресурсы для развития производства к этому времени были истощены активным вывозом капитала государством25 и гипертрофированным развитием потребительского кредита26. Наступил «кредитный голод», и кредитные показатели резко пошли вверх.

В динамике показателей группы раннего опережения также можно усмотреть при знаки воздействия внешних факторов. Все они через некоторое время после достижения своих поворотных точек изменили траекторию, а непосредственно перед кризисом «вер нулись на прежний путь» (см. рис. 1). Однозначно утверждать, что на это повлиял именно рост цен на нефть в сочетании с ситуацией на кредитных рынках, складывающейся под влиянием сначала притока, а потом оттока иностранных капиталов, нельзя. Тем не менее обращает на себя внимание следующий факт. Ряд показателей с ранним опережением достиг вторых (малых) пиков за 4–7 месяцев до кризиса: прибыль нефинансового секто ра, производство цемента, темп роста безработных и Индекс предпринимательской уве ренности.

* * * Рассмотренные в этом разделе лидирующие показатели пригодны в первую оче редь для констатации факта наличия циклических механизмов. Эти показатели отнюдь не претендуют на включение их в лидирующий индекс российской экономики. Пример ный состав «рабочего» лидирующего индекса можно будет определить лишь по истече нии второго цикла. Тогда же можно будет создать рабочие версии совпадающих и запаз дывающих композитных индексов. Построение «полноценных» композитных индексов так же, как использование всего арсенала современных методов эмпирического анализа цикла, – задача еще более отдаленного будущего, но уже сейчас она, безусловно, требует серьезного анализа, как эмпирического, так и теоретического.

Заключение Подводя итоги проведенного анализа, можно сделать предварительный вывод о том, что в России сложились циклические механизмы развития экономики. Более того, рассмотренные данные не подтверждают довольно распространенную точку зрения, что кризис 2008–2009 гг. был импортирован в благополучно развивающуюся экономи ку нашей страны. По нашему мнению, они, напротив, скорее свидетельствуют о совсем иной роли, которую сыграл мировой рынок в развитии циклических процессов в 1998– 2008 гг.: его воздействие увеличило продолжительность цикла и, соответственно, отда лило начало кризиса, по всей вероятности, на период от полугода до полутора лет.

«федеральную опеку» (federal conservatorship) было объявлено лишь в сентябре 2008 г.). По скольку обязательства этих агентств играют огромную роль для инвесторов всего мира, их бед ственное положение предвещало коллапс не только финансовой системы США, но и развитие гло бального финансового кризиса.

Основным каналом вывоза капиталов государством было вложение валютной части растущих международных резервов России в первоклассные ценные бумаги зарубежных стран.

Бум потребительского кредита начался, как известно, с 2003 г. Для большинства банков это была новая, сверхприбыльная сфера деятельности, значительно более выгодная, чем финансирова ние производства. Что касается потребителей, то они еще слабо разбирались в условиях кредитова ния, а также не могли противостоять соблазну увеличить свое текущее потребление.

2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ Признание факта цикличности экономического развития России на государствен ном уровне позволит перестать относиться к кризисам как к случайным стихийным бед ствиям неизвестной природы, противодействие которым организуется в спешке и зачас тую малоэффективно. Появится возможность заранее продумать антикризисные меро приятия и разработать процедуры принятия решений в преддверии кризиса и во время него, а также их реализации.

Формирование в России хозяйственной системы, развитие которой происходит циклически, подтверждает необходимость безотлагательного налаживания в нашей стране современной системы мониторинга и анализа циклических колебаний. При этом предварительная оценка влияния внутренних и внешних факторов на развитие цикли ческих процессов указывает на то, что нельзя ограничиваться анализом мировых цик лических процессов. Необходимо отслеживать и прогнозировать динамику российских циклических индикаторов. Последнее подразумевает дальнейшее реформирование рос сийской статистики.

Понимание необходимости реформировать статистику в соответствии с требова ниями циклического анализа, по всей вероятности, уже приходит, о чем свидетельствует выделение сезонности в индексе промышленного производства, сделанное Росстатом в 2010 г. Однако этого явно недостаточно. На данный момент официальная российская статистика еще мало пригодна для анализа циклической динамики экономики. Первым (и относительно малозатратным) шагом явилось бы построение месячных динамических рядов уже имеющихся показателей (прежде всего тех, которые отражают циклические процессы) и очистка их от сезонных колебаний. При смене методологии расчета индика торов (которая, несомненно, будет продолжаться в целях дальнейшего приведения рос сийской статистики к мировым стандартам) необходимо учитывать «нужды» цикличе ского анализа, т.е. обеспечивать совместимость новых временных рядов со старыми по средством соответствующего пересмотра данных за предыдущие периоды. Чрезвычайно большое значение для отслеживания циклической динамики играет прозрачность мето дологии построения индикаторов и их пересмотра, т.е. неограниченный доступ к описа ниям построения показателей для всех заинтересованных пользователей. Кроме того, следует начать обогащение имеющихся статистических баз новыми показателями, ис пользуемыми в странах с развитой экономикой для прогноза поворотных точек цикла.

Наличие статистической базы, отвечающей требованиям циклического анализа, является необходимым, но отнюдь не достаточным условием. Как показывает опыт раз витых стран, можно утверждать, что не меньшее значение для нас имеет четкая датиров ка начала и окончания прошедших кризисов и разработка процедур по датировке пово ротных точек последующих циклов. В нашей стране должны быть созданы авторитетные организации, которые могли бы квалифицированно анализировать статистические дан ные для своевременного выявления переломов в развитии экономики, «улавливания» ранних сигналов приближающего кризиса. Такие организации в развитых странах явля ются регулярными поставщиками информации, без которой невозможна разработка среднесрочной социально-экономической политики и своевременное принятие эффек тивных антикризисных мер. Без должного внимания к вопросам циклического развития Россия не сможет ни провести модернизацию своей экономики, ни решить стоящие пе ред ней социальные проблемы.

52 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики. М.: Экономика, 1989.

2. Красильникова М. Интегральные показатели социального самочувствия // Вестник общественного мнения. 2011. №1 (107).

3. Смирнов С. Система опережающих индикаторов для России // Вопросы экономики. 2001. № 3.

4. Смирнов С.В. Циклические колебания в рыночной экономике // Экономический жур нал ВШЭ. 2010. Т. 14. № 2.

5. Aruoba S., Diebold F., Kose M., Terrones M. Globalization, the Business Cycle, and Macroeco nomic Monitoring: IMF Working Paper. WP/11/25. 2011.

6. Belyanova Е., Ibragimova D., Nikolaenko S. Economic Recession in Russia: Usefulness of Con sumer Surveys in its Prediction and Analysis / 30th CIRET Conference. N.Y., 2010.

(https://www.ciret.org/conferences/newyork_2010/papers/upload/p_85-303870.pdf) 7. Burns A., Mitchell W. Measuring Business Cycles. N.Y.: NBER, 1946.

8. Burns A. Introductory Sketch // Wesley Clair Mitchell: The Economic Scientist / A. Burns (ed.) N.Y: NBER, 1952. (http://www.nber.org/chapters/c3094.pdf) 9. Haberler G. Economic Cycles in the Planned Economy / Conference on Business Cycles. NBER, 1951. (http://nber.org/chapters/c4768.pdf) 10. Hamilton J. Calling Recessions in Real Time: NBER Working Paper 16162. July 2010.

11. Harding D., Pagan A. Measurement of Business Cycles: Research Paper № 966. The Univer sity of Melbourne, 2006.

12. Harding D., Pagan A. Synchronization of Cycles // Journal of Econometrics. 2006. Vol. 132. № 1.

13. Harding D, Pagan A. Business Cycle Measurement // The New Palgrave Dictionary of Eco nomics. Palgrave Macmillan, 2008. P. 610–615.

14. Kose M., Otrok C., Prasad E. Global Business Cycles: Convergence or Decoupling?: NBER Working Paper 14292. 2008.

15. Levanon G., Manini J-C., Ozyildirim A., Tanchua J. Using a Composite Index of Financial Condi tions Indicators to Predict Turning Points in the U.S. Business Cycle / CIRET/KOF/HSE Workshop, Mos cow, September 2011. (https://www.ciret.org/files/Ozyildirim_Ataman.pdf) 16. Mitchell W. Business Cycles. Berkley: University of California Press, 1913. Reprint of part III, Business Cycles and Their Causes. Philadelphia, Pa.: Porcupine Press, 1989.

17. Mitchell W. Business Cycles: The Problem and its Setting. N.Y.: National Bureau of Economic Research, 1927.

18. OECD Statistics Directorate. Leading Indicators. (http://www.oecd.org/department/0,3355,en_ 2649_34349_1_1_1_1_1,00.html) 19. Stock J., Watson М. New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators // Macro economics Annual. Vol. 4. MIT Press, 1989.

20. Stock J., Watson M. Estimating Turning Points Using Large Data Sets: NBER Working Paper 16532. 2010.

21. The Conference Board. Business Cycle Indicator Handbook. 2001. (http://www.conference board.org/pdf_free/economics/bci/BCI-Handbook.pdf) 22. The Conference Board. Business Cycle Indicators. A monthly report from U.S. and Global Indica tors Program. Vol. 15. № 3. (http://www.conference-board.org/pdf_free/economics/BCI_March_Essay.pdf) 23. The Conference Board. Technical Notes to Leading Economic Indices for 10 countries and the Euro Area. 2011. (http://www.conference-board.org/) 24. Zarnowitz V. Business Cycles: Theory, History, Indicators, and Forecasting Studies // Busi ness Cycles. Vol. 27. University of Chicago Press for the NBER, 1992.

2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ Комментарий Энтова Р.М.

Статья Е. Беляновой и С. Николаенко «Экономический цикл в России в 1998–2008 го дах: зарождение внутренних механизмов циклического развития или импортирование ми ровых потрясений?» представляет собой актуальное исследование. Для описания цикличе ских процессов, укореняющихся, по мнению авторов, в российской экономике, используют ся аналоги тех показателей, которые были разработаны Национальным бюро экономиче ских исследований США;

приведенные расчеты заслуживают, на мой взгляд, пристального внимания. В статье подняты вопросы, требующие серьезного обсуждения, а выводы о необходимости реформирования статистики и налаживания мониторинга циклических ко лебаний в России, безусловно, имеют важное практическое значение. До настоящего време ни в нашей теоретической литературе (да и в текущей хозяйственной практике) фигуриру ют подчас довольно фантастические способы «предсказания» циклических кризисов. Пуб ликуемая статья, по-моему, представляет собой важный шаг в правильном направлении.

Вместе с тем авторы поставили перед собой теоретические задачи, которые су щественно шире возможностей использованного ими эмпирического анализа. Хорошо, конечно, что авторы «видят лес за деревьями»: понимают, что статистические выклад ки делаются ради глубокой и серьезной постановки проблем и их решения. За формаль ными данными, приведенными в статье, стоят содержательные вопросы, и тот факт, что авторы эти вопросы формулируют и пытаются дать на них ответ, безусловно, положите лен. Однако анализ, проведенный в статье, не содержит оснований для ряда категориче ских утверждений, которые в ней встречаются. Поэтому и выводы, к которым приходят авторы, уязвимы – они гораздо «сильнее» того, что показывают результаты расчетов.

Вопросы, поставленные в статье – можно ли квалифицировать события 2008–2009 гг.

как первый циклический кризис в постперестроечной России, и был ли он «импорти рован» или же он назрел в силу внутренних закономерностей циклического развития российской экономики, – сами по себе, разумеется, чрезвычайно важны и интересны.

Все дело в том, каким образом авторы пытаются дать на них ответы. С моей точки зрения, ответы на эти вопросы далеко не сводятся к проверке того, как вели себя российские аналоги международных лидирующих индикаторов.

Исследование проблем, связанных с формированием экономического цикла в Рос сии, по существу, требует существенно иной «оптики» рассмотрения. Это предполагает и наличие той или иной «эталонной», по мнению авторов, теоретической модели (включая их отношение к распространенной в современной литературе позиции, согласно которой в экономике, подобной российской, цикл представлен стохастическим трендом – см., на пример: Aguiar M., Gopinath G. Emerging Market Business Cycles: The Cycle is the Trend // Journal of Political Economy. 2007. Vol. 115.), и более широкий круг показателей, и, главное, содержательный анализ циклических механизмов – анализ, без которого обсуждение проб лемы эндогенности российского цикла представляется, к сожалению, недостаточно дока зательным.

Так, ставя перед собой чрезвычайно сложную (достаточно ли корректно сформули рованную?) задачу – протестировать российскую экономику «на цикличность», и в лучшем Энтов Р.М. – д.э.н., профессор НИУ ВШЭ, e-mail: entov@iet.ru 54 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № случае имея «в наличии» лишь один (гипотетический) цикл, авторы прибегают к достаточ но оригинальному способу. Они группируют компоненты циклических индексов в 10 стра нах и «еврозоне» и отбирают для сравнения «российские аналоги». Результаты сравнения оказываются довольно любопытными, но логика суждений вроде: «Если такие аналоги обнаружатся, и их динамика окажется сходной с динамикой индикаторов, характери зующих циклические процессы в рыночной экономике, то с большой вероятностью мож но будет утверждать, что циклические механизмы действуют и в России» просто не убеж дает. Рискну предположить, что подобный анализ оказался бы более содержательным, если бы были более четко сформулированы проверяемые теоретические гипотезы и ав торы шли в своем анализе от гипотез относительно циклических механизмов к статистике.

Понятно, что сколько-нибудь полное исследование указанных проблем перерастает рамки журнальной статьи, да и статистическая база, которую можно было бы использо вать для изучения циклов, повторяющихся в российской экономике, пока просто от сутствует. И все же анализ, проведенный в статье на ограниченном числе временных рядов, позволил обозначить и/или конкретизировать целый ряд важных и интересных вопросов и тем самым продвинуться к дальнейшему исследованию действительно серь езных проблем, заявленных в названии статьи.

Комментарий Григорьева Л.М.

Работа Е.В. Беляновой и С.А Николаенко «Экономический цикл в России в 1998– 2008 годах…» посвящена вопросам, играющим важную роль для понимания особенно стей экономической динамики современной России. Особое значение имеет поставлен ный авторами вопрос о взаимодействии внешних и внутренних факторов при назрева нии кризиса 2008–2009 гг. Практический вывод статьи – о необходимости профессио нального мониторинга процессов, развивающихся в различных сегментах российской экономики, – совершенно верен, с ним невозможно не согласиться.

Вместе с тем содержательные выводы авторов о зарождении внутреннего цикличе ского механизма в России нуждаются в дополнительном, более глубоком анализе. Статья, несомненно, выиграла бы, если бы в самом начале авторы четко определили, как они трактуют «цикличность»: как эндогенный процесс, порождающий циклические колебания и приводящий к кризисам? И, если так, то какая роль в этом случае отводится внешним шокам?

Возникает и целый ряд замечаний к показателям, отобранным авторами для анали за назревания кризиса в России. По моему мнению, они в недостаточной степени учитыва ют специфику экономики России. К примеру, на показатели регистрации безработных существенное воздействие оказывают такие факторы, как неравномерность выделения Службе занятости бюджетных средств, что ослабляет зависимость их динамики от измене ния ситуации на рынке труда. Такой показатель, как цены акций, широко применяемый в других странах, для нашей экономики может оказаться иррелевантным в силу наличия в России достаточно жесткого контроля над фондовыми рынками. Осторожно следует подхо- Григорьев Л.М. – к.э.н., профессор НИУ ВШЭ, e-mail: lgrigor1@yandex.ru 2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ дить и к показателям строительства. Так, авторы используют производство цемента как аппроксимацию показателей начала строительства, но при этом не учитывают импорт це мента, который значительно возрос с середины 2000-х годов.

Еще осторожнее должен быть подход к кредитным показателям – процентным став кам и процентным спрэдам. Использование их оправдано там, где могут происходить внезапные резкие сокращения предложения кредитных ресурсов (credit crunches) или же кризисы ликвидности. Имели ли место подобные явления в предкризисной российской экономике? Ответ на этот вопрос требует дополнительного анализа.

Сам список отобранных индикаторов представляется неполным без таких пока зателей, как загрузка мощностей, инвестиции по типам и по отраслям. Кроме того, не ясно, почему авторы ограничились анализом исключительно лидирующих индикаторов.

На мой взгляд, было бы целесообразно использовать всю систему циклических индикато ров, т.е. совместно с лидирующими проанализировать динамику совпадающих и запазды вающих индикаторов.

Из приведенных выше соображений следуют два содержательных вывода. Во-пер вых, взяв за основу компоненты международных композитных индексов, авторы «меха нистически» перенесли их на российскую почву и не уделили должного внимания таким особенностям страны, как уровень развития экономики, степень ее открытости при ограниченном масштабе, специфика внешних и внутренних шоков в сравнении с другими странами. Все это не позволило им выбрать такие ключевые показатели, которые бы ха рактеризовали процессы, развивающиеся на российском рынке гораздо более адекват но, чем аналоги международных индикаторов. Во-вторых, в статье отсутствует внят ное описание механизмов, лежащих в основе динамики рассмотренных показателей, а без этого многие рассуждения авторов о времени наступления кризиса и о соотноше нии влияния внешних и внутренних факторов являются недостаточно обоснованными.

Ответы авторов на комментарии Наиболее серьезные замечания в комментариях к статье относятся к отсутст вию подробного анализа циклических механизмов, возникающих в российской эконо мике в 2000-е годы. В некотором смысле мы сознательно опустили эту часть рассужде ний. Как правило, описания циклического механизма представляют собой упрощенные (в сравнении со сложностью экономического организма) теоретические модели проис ходящих в экономике процессов. Такие модели в рамках конкретных предпосылок по зволяют отделить влияние механизма экономического цикла от влияния других проте кающих в экономике процессов, которые связаны с более кратковременными и более длительными колебаниями экономической активности, «вековыми» трендами, струк турными сдвигами и пр. Полноценная верификация параметров подобных моделей для России существенно ограничена скудностью имеющегося статистического материала.

Поэтому, опуская описание и обоснование механизмов, мы сконцентрировались на вы явлении признаков их существования, которые и проявляются в динамике циклических показателей. Классификация показателей на основе международного опыта, предложен 56 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ № ная в статье, фактически дает возможность определить признаки механизмов, проявляю щиеся в различных сферах экономической деятельности, таких как реализация продукции, эффективность производства, ресурсные ограничения, ожидания экономических агентов и т.д. В свою очередь, примененный метод отбора российских аналогов этих показателей по зволяет проверить, наблюдались ли в России признаки циклической динамики, общие для целого ряда стран, значительно отличающихся по многим параметрам друг от друга.

Вопрос о специфике России в этом смысле был скорее вторичным. Безусловно, Россия – особенная страна, но разве нельзя то же самое утверждать о любой другой стране мира? Гораздо более содержательным является вопрос об особенностях взаи модействия внешних и внутренних факторов в формировании траектории экономического развития России с учетом сочетания таких ее характерных черт, как открытость экономики и высокая степень ее зависимости от международных рынков. Начало исследования этого вопроса было положено нами в последнем разделе статьи. Что касается более общей и бо лее сложной проблемы эндогенности/экзогенности национальных циклов в условиях гло бальной экономики, то она выходила за рамки данной работы.

Еще одно замечание связано с отсутствием анализа запаздывающих и совпадающих индикаторов. Действительно, в статье при отборе российских аналогов мы ограничились лишь лидирующими индикаторами, характеризующими схожие признаки нарастания кризиса в разных странах. The Conference Board, взятый нами в качестве источника инфор мации, рассчитывает композитный запаздывающий индекс только для США. Использова ние опыта лишь одной страны не отвечало нашим критериям отбора, предполагающим выделение циклических закономерностей, характерных для многих стран. Что касается совпадающих композитных индексов, которые рассчитываются The Conference Board для 10 стран и еврозоны, то их использованию препятствовало отсутствие общепризнан ной датировки начала кризиса в России. Если на констатацию факта лидирования показа телей неопределенность с датировкой поворотных точек цикла в пределах 1–2 месяцев, как правило, не влияет, то при констатации факта совпадения такая неопределенность яв ляется критической.

В комментариях содержится также целый ряд нареканий к качеству выбранных для анализа российских показателей. Этот вопрос специально обсуждался в работе: авторы, понимая недостатки российской статистики, старались подобрать лучшие из имеющихся показателей. Так, например, неравномерность выделения бюджетных средств Службе занятости, безусловно, влияет на динамику числа зарегистрированных безработных. Одна ко это влияние намного меньше, чем, к примеру, на такие показатели, как число получаю щих пособия или число снятых с учета. При этом сам факт воздействия нециклических факторов на динамику числа зарегистрированных безработных, с нашей точки зрения, лишь выявляет значимость пробивающихся «вопреки» циклических закономерностей. То же верно и в отношении воздействия жесткого контроля над фондовым рынком на дина мику курса акций или же импорта цемента на его производство. Что касается процентных ставок и спрэдов, то, как и прочие российские показатели, они были выбраны исключи тельно как аналоги международных индикаторов. Однако, как показал анализ предкризис ной ситуации, в России как раз и происходило резкое сжатие кредита из-за оттока ино странных капиталов, и динамика кредитных показателей вполне адекватно отразила этот процесс.

2012 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ ВШЭ Предлагая свой подход к доказательству существования экономического цикла в России, авторы статьи стремились не столько выявить особенности механизмов экономи ческого цикла в нашей стране, сколько сформулировать проблемы, возникающие при анализе циклических процессов и наметить подходы к их преодолению. Авторы ком ментариев также подчеркивают остроту и сложность выделенных в статье проблем и насущную необходимость их решения, и это, как нам кажется, свидетельствует, что в основном нам удалось выполнить поставленную перед собой задачу.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.