WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 13 |

3. Эмпирические данные и методы анализа Эмпирической основой для проверки гипотез станут результаты регулярных конъюнктурных опросов, проводимых лабораторией конъюнктурных опросов Института экономики переходного периода с 1992 г. по европейской гармонизированной методике.

Конъюнктурные опросы (КО) представляют собой почтовые анкетные опросы руководителей предприятий по стандартной (не меняющейся во времени) анкете. Они принципиально отличаются от статистической отчетности по своим методам и использованию. Конъюнктурные опросы руководителей предприятий – быстрый способ сбора сведений об оценках руководителями положения дел на своих предприятиях и ожидаемых (планируемых) изменениях основных показателей работы предприятия.

Главные результаты КО – сведения о субъективных оценках и краткосрочных ожиданиях, формирующихся на предприятиях.

За редким исключением КО в европейских странах проводятся не официальными (государственными) статистическими органами, а исследовательскими институтами, ассоциациями предприятий или социологическими службами. Более того, при выработке рекомендаций по организации КО в бывших социалистических странах западноевропейские эксперты подчеркивали нежелательность проведения опросов на базе статистических органов, поскольку отношение предприятий к статкомитетам устойчиво отрицательное [4]). Опросы же базируются на добровольности и доверии, а не на принуждении и ответственности.

Анкета гармонизированного европейского конъюнктурного опроса содержит небольшое количество вопросов (не более 15-20). При этом вопросы имеют качественный, а не количественный характер. Типичный вопрос:

«Как вы оцениваете объем запасов готовой продукции на своем предприятии». Ответы предлагается дать по простой шкале: «Выше нормы», «Нормальные», «Ниже нормы». Такая простая конструкция вопросов и ответов позволяет респондентам заполнять анкеты быстро и без привлечения других сотрудников или какой-либо документации. Принципиально важно, чтобы респондентом на каждом предприятии был управленец максимально высокого уровня, имеющий полное представление о положении дел на предприятии и непосредственное отношение к руководству предприятием.

Если анкета будет содержать большое количество сложных вопросов, требующих привлечения конкретных специалистов или количественных сведений из документации предприятия, то велика вероятность отказа от участия в опросах или передачи анкеты сотрудникам нижнего уровня. Это снижает ценность сведений, получаемых от предприятий. Количественных вопросов в анкете должно быть очень мало, а сведения по этим вопросам хорошо известны руководителям и не требуют обращения к документам или расчетов. Количественные вопросы КО задаются по поводу таких хорошо известных менеджерам показателей, как загрузка мощностей или месяцы обеспеченности заказами. Пример ежемесячной анкеты КО Института экономики переходного периода приведен в приложении 1.

Опросы ИЭПП проводятся по панели, в которую входят более предприятий. На предприятиях панели работает около 21% занятых в промышленности. Структура должностей респондентов панели свидетельствует о высоком качестве опросной информации (см. табл.1). Ежемесячно собирается около 1000 ответов.

Таблица Динамика должностной структуры панели ИЭПП, % 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 1. Директора 47 33 35 47 42 39 39 36 34 2. Заместители директоров 37 47 40 31 32 34 34 34 35 3. Руководители подразделе14 18 20 17 20 20 20 22 22 ний 4. Заместители руководителей 1 1 3 2 1 1 1 2 2 5. Рядовые сотрудники 1 2 2 3 5 5 6 6 7 Источник: Конъюнктурные опросы ИЭПП.

Важным фактором получения качественных результатов опросов является установление обратной связи с респондентами. Во время каждого опроса руководители предприятий получают бланк анкеты, который необходимо заполнить, и результаты предыдущего опроса. Обязательное регулярное возвращение обобщенных результатов всем организациям, которые приняли участие в опросе – это единственно возможная форма, поощряющая к участию в обследованиях. Схема «индивидуальные ответы – обобщенные итоги» сводит на нет вероятность умышленного искажения данных, возвращаемых предприятиями в ИЭПП. Косвенным подтверждением этого являются результаты ежегодных «опросов об опросах», проводимых с 1996 г. (см. табл. 2).

Таблица Почему Вы отвечаете на анкеты наших конъюнктурных опросов (% к числу ответивших) 1996 1997 1998 1999 2000 2001 1. Из-за получения взамен по50 53 54 57 61 60 лезной информации 2. Из-за понимания пользы 45 42 38 39 37 38 опросов для общества 3. Это повод обдумать ситуа28 31 33 34 35 35 цию на предприятии 4. По привычке отвечать на 10 11 10 12 11 11 поступающие запросы 5. По поручению руководства 5 8 8 9 11 13 6. Из любознательности 6 6 8 7 6 5 7. Сложно определить 2 2 3 2 3 2 8. Другое 2 2 2 1 1 1 Источник: Конъюнктурные опросы ИЭПП.

Прямое общение с руководителями предприятий позволяет включать в анкету вопросы о таких показателях, которые не могут быть измерены традиционной статистикой, но, несомненно, отслеживаются менеджерами:

помехи росту производства, ожидания, оценка уровня конкуренции на рынках сбыта и конкурентоспособности, динамика платежеспособного и бартерного спроса на продукцию предприятия.

Формирование прямых и доверительных отношений с руководителями предприятий создает основу для получения истинных данных о положении дел на предприятии. Это обстоятельство в современных российских условиях является чрезвычайно важным, поскольку официальная отчетность предприятий малонадежна в силу умышленного или неумышленного искажения, и ее использование может привести к некорректным выводам [3]. Впервые этот тезис нашел подтверждение в 2000 г. Оказалось, что четверть опрошенных предприятий смогли прямо признать, что их официальная отчетность не отражает истинное положение дел на предприятии, и они знают это наверняка. Тогда же было высказано предположение, что при детализации вопроса по отдельным видам отчетности финансовая отчетность оказалась бы наименее надежной. В 2001 г.

предприятиям панели был задан аналогичный вопрос с просьбой оценить каждый вид отчетности по отдельности, и эта гипотеза полностью подтвердилась (см. табл. 3).

Таблица Распределение ответов руководителей предприятий на вопрос:

«Можно ли использовать официальную (т.е. направляемую в государственные органы) отчетность предприятий при анализе реального положения дел в промышленности», % Нет, лучше не Виды отчетности и отрасли Да, можно Сложно оценить стоит О выпуске и отгрузке 85 6 О занятости и зарплате 65 19 О финансах и расчетах 44 27 в черной металлургии 34 51 в химии и нефтехимии 40 31 в машиностроении 48 23 в стройиндустрии 40 29 в легкой 50 29 в пищевой 60 18 О капитальных вложениях 66 10 в черной металлургии 80 5 в химии и нефтехимии 56 21 в машиностроении 70 7 в стройиндустрии 49 12 в легкой 68 6 в пищевой 68 11 О распределении акций 43 19 Источник: Сентябрьский (2001 г.) опрос ИЭПП.

При обсуждении результатов ежемесячных КО с различными «потребителями» довольно часто возникал вопрос о надежности (качестве) прогнозов предприятий. Вопросы об ожидаемых изменениях основных показателей деятельности предприятий входят во все анкеты и вызывают особый интерес, особенно в начале каждого календарного года, когда эксперты разных организаций и ведомств пытаются угадать, как будет развиваться отечественная промышленность в течение очередного года. Отношение к прогнозам предприятий и соответственно к результатам опросов бывает очень разным. На одном полюсе находится восторженное восприятие любых выводов, которые делаются по результатам анализа. На другом – полное неприятие этого вида данных, в которое иногда вплетается удивление по поводу того, что результаты опросов оказываются правильными, и молчание в тех случаях, когда они позволяют просто объяснить явления, необъяснимые на основе традиционной статистики. Но истина, как всегда, находится где-то посередине. Рассмотрим сейчас достоинства конъюнктурных опросов как источника данных для анализа планов и прогнозов предприятий в переходных экономиках. Анализ недостатков КО оставим критикам.

Во-первых, в состав всех анкет КО в явном виде входят вопросы об ожиданиях, планах или прогнозах. Это дает возможность получать и изучать прогнозы в режиме мониторинга и приближает результаты КО к привычным статистическим данным. Если возникает потребность в отслеживании новых показателей, то простая и гибкая организация КО в ИЭПП позволяет это сделать предельно оперативно. Наверное, это самое большое достоинство опросов, особенно в России.

Во-вторых, предприятия прогнозируют состояние показателей своей собственной деятельности, и поэтому такие прогнозы можно считать уже планами предприятий. Реализация (или подготовка к реализации) этих планов уже могла начаться на момент проведения опроса. Несомненно, это увеличивает степень реализуемости подобных планов.

В-третьих, горизонт планирования (прогнозирования), о котором идет речь в анкетах КО, составляет 2–3 месяца и является вполне доступным для прогнозирования даже в условиях нестабильной переходной экономики.

В-четвертых, панельный характер опросов позволяет сопоставлять прогнозы и все (по времени) последующие реализации этих прогнозов по каждому из предприятий. Так можно проводить гораздо более точный анализ точности прогнозов. Отсутствие такой возможности часто вызывает сожаление у аналитиков, оперирующих макроданными [5].

Результаты конъюнктурных опросов в агрегированном виде доступны большинству исследователей, так же как и статистические ряды. В этом случае они обычно представляются в виде балансов. Балансом называется разница между долей ответов «рост» и долей ответов «снижение». Такой способ представления не учитывает варианты ответов «нет изменений» и «нет ответа» [2]. Попытка агрегировать данные, для того чтобы получить только два варианта ответов [10], также оказалась неудовлетворительной, поскольку результаты оказались крайне неустойчивыми во времени в силу влияния на них общеэкономических причин. Еще одна проблема, которая возникает при использовании агрегированных в форме балансов данных, состоит в том, что реальная независимость двух трихотомических переменных может сопровождаться высокой положительной зависимостью на уровне балансов [6]. Таким образом, использование микроданных позволяет избежать достаточно серьезных проблем и получить более качественные результаты.

Использование данных конъюнктурных опросов в большинстве случаев снимает и проблему причинности. Естественно считать, что фактические изменения и предшествующие прогнозы формируют текущие прогнозы, а не наоборот.

Исходные данные конъюнктурных опросов ИЭПП (ответы руководителей предприятий) представлены в порядковой (см. Приложение), а не в привычной для экономистов количественной шкале. Это заставляет обратиться вместо традиционного регрессионного анализа к логлинейным моделям. Логлинейные модели описывают взаимодействие неколичественных факторов на основе таблиц сопряженности [1]. Логика логлинейного анализа позволяет проверять различные гипотезы о структуре и характере связей исследуемых факторов [7]. Конечным результатом должна стать модель, достаточно хорошо описывающая исходные данные и максимально простая по структуре. Последнее обстоятельство особенно важно при обработке результатов анкетных опросов, в ходе которых может быть собран представительный набор показателей, описывающих исследуемое явление.

Первый шаг логлинейного анализа – проверка гипотезы о независимости исследуемых переменных. Если качество подгонки такой модели оказывается приемлемым (наблюдаемый уровень значимости значительно превышает пороговую величину 0.05), то усложнение модели за счет добавления взаимодействий переменных будет излишним. Следующий шаг анализа – использование моделей, включающих взаимодействие исследуемых переменных. Поскольку практически все вопросы конъюнктурных опросов ИЭПП имеют порядковый характер, то можно пользоваться логлинейными моделями с линейными взаимодействиями между включенными факторами. В этом случае логарифмы элементов таблицы сопряженности имеют следующее представление:

log Fij = + + + * i * j.

0 i j Параметры, i, имеют обычные для логлинейного анализа зна0 j чения. Новый параметр оценивает связь (ассоциацию) рангов i и j. Он интерпретируется как привычный в эконометрическом анализе коэффициент регрессии. Положительные значения означают, что ранги одной пе ременной увеличиваются с ростом рангов другой и наоборот. При линейной независимости переменных коэффициент равен 0.

Целесообразность добавления в модель взаимодействия признаков очевидна для тех случаев, когда гипотеза о независимости не дает удовлетворительных результатов. Если же независимая модель допустима, то для проверки целесообразности усложнения модели следует оценить относительное качество подгонки. Последнее предполагает попарное сравнение качества подгонки простой и сложной модели, когда сложная модель получена из простой за счет добавления одного параметра. Чем больше сокращение величины отношения правдоподобия, тем более вероятно, что сложная модель лучше.

Перечисленные особенности и возможности позволяют, на наш взгляд, исследовать прогнозы российских промышленных предприятий достаточно полно и всесторонне, а результаты использовать для анализа эволюции их поведения в первые годы экономических реформ.

4. Модели формирования производственных планов 4.1 Экстраполяционные модели формирования производственных планов Начнем анализ моделей формирования ожиданий с экстраполяционных моделей формирования производственных планов. Рассмотрим классическую модель, в которой планы в момент t определяются t-1 фактическими изменениями того же показателя в моменты t и t-1:

Q*t = f( Q t, Qt-1 ), где Q*t – планы изменения выпуска предприятия, определившиеся в момент (опрос) t; Qt – фактические изменения выпуска, зарегистрированные в момент (опрос) t; Qt-1 – фактические изменения выпуска, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.

Такая модель достаточно хорошо описывает формирование планов выпуска в периода 1993–1994 гг. В 1995 г. прогнозы предприятий лишь в месяцах из 12 могут быть описаны такой экстраполяционной моделью. С 1996 г. расхождения эмпирических и модельных данных постоянно увеличиваются: российские промышленные предприятия все дальше уходят от планирования своего выпуска по принципу «от достигнутого уровня». Этот вывод очевиден при анализе значений отношения правдоподобия, оценивающего качество подгонки модельных данных. Горизонтальная линия на графике обозначает величину отношения, соответствующую 5%-ному уровню значимости (см. рис. 1).

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 13 |



© 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.