WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 16 |

В ходе сбора данных RLMS многие домохозяйства распадались или объединялись, поэтому большая часть состава панели со временем изменяется. В связи с этим для корректного агрегирования данных (они предоставляются по каждому году отдельно) следует выделить те домохозяйства, которые участвовали во всех опросах выбранного временного горизонта.

В исходно полученной на основе RLMS панели в используемой выборке были оставлены только те домохозяйства, которые участвовали во всех опросах на протяжении рассматриваемого периода.

Такая методика приводит к значительному истощению выборки, причем при увеличении длины панели количество домохозяйств уменьшается еще больше. Однако для использования тех методов оценивания, которые применяются в анализе, необходим постоянный состав выборки по всем периодам. Критериями выбора длины периода оценивания служили, с одной стороны, сохранение в выборке достаточного для получения эффективных оценок количества домохозяйств (2–3 тыс.), а с другой – охват как можно большего количества периодов с однородной и стабильной динамикой экономики. Эти критерии обусловили выбор периода оценивания – с 1999 по 2004 г. После балансировки панели, взятой за указанный период времени, выборка содержит 14 760 наблюдений за 6 раундов, т.е.

наблюдения по 2460 домохозяйствам России.

Другой проблемой, связанной с данными, является неоднородность представляемых показателей по времени: одни показатели появляются только в позднейших раундах (после 2000 г.), другие – наоборот, исчезают. Это сужает доступный для анализа на указанном горизонте набор социально-экономических характеристик домохозяйств. В частности, данные по многим категориям непродовольственных товаров, а также услуг доступны только для части используемых в анализе раундов.

3.2. Выбор инструмента для описания вектора цен Использование государственной статистики по ценам представленных в RLMS товарных категорий затруднительно для оценивания функций спроса по микроэкономическим данным, так как номенклатура категорий продовольственных товаров, представленная в выборке RLMS, не совпадает с номенклатурой государственной российской статистики. Кроме того, эмпирические исследования последних лет показывают, что вариация цен на продовольственные товары от сельской местности к городской и между регионами России достаточно значительна, а база данных RLMS не содержит сведений о том, в каком именно регионе находится то или иное домохозяйство. Информация о проживании в сельской или городской местности включалась в ранние раунды RLMS (до 1999 г.), а позднее данная категория исчезает. Все это делает затруднительным применение существующей статистики цен по России: сложно оценить все межрегиональные различия при незнании географического распределения домохозяйств, а также привести цены к номенклатуре RLMS.

Именно поэтому в качестве цен товаров были использованы удельные расходы на единицу продукции, полученные делением заявленных расходов на товар на заявленное же купленное его коли чество. Такие удельные расходы должны быть наиболее точным показателем реальных цен, по которым то или иное домохозяйство совершает покупки, однако субъективность предоставляемых в ходе соцопроса данных уменьшает точность этого показателя. Далее, многие домохозяйства заявляют общие расходы на товар, но не количество покупок. Для таких домохозяйств удельные расходы рассчитать невозможно. Все это ведет к дальнейшему сужению выборки. Субъективность оценок удельных расходов часто приводит к нереалистичным значениям цен, что подразумевает необходимость исключения нетипичных наблюдений.

Использование удельных расходов в качестве приближения цен на товары ведет к высокому разбросу этих расчетных цен для исходных товарных категорий. Фактически каждое домохозяйство может покупать различные товары с одним и тем же названием по различным ценам. Указанная неоднородность ведет к появлению в динамических рядах зависимости удельных расходов на товары от дохода потребителей. Предполагается, что основной компонентой такой зависимости является повышение качества приобретаемых товаров при росте дохода («эффект роста качества»). Этот эффект и трудности, связанные с его оцениванием, рассмотрены в предыдущем разделе работы, посвященном обсуждению факторов спроса.

3.3. Агрегирование товаров по группам Как показал анализ сформированной выборки, закупки многих продовольственных товаров имеют малую частоту в используемой выборке, а номенклатура товаров широка (57 наименований только продовольственных товаров). Это приводит к существенному недостатку наблюдений по ряду товарных категорий (некоторые категории овощных товаров, например, покупаются лишь 30 домохозяйствами во всей выборке за весь период оценивания). Поэтому оценивание системы спроса по таким узким товарным категориям затруднительно с технической точки зрения. Кроме того, как показал корреляционный анализ, цены (удельные расходы) многих товаров сильно коррелированны с доходом домохозяйств как в пространстве – между домохозяйствами, так и по времени для отдельного домохозяйства, т.е. наблюдается рост цены в зависимости от роста дохода. Поэтому было проведено агрегирование продовольственных товаров в более крупные группы, обеспечивающее возможность оценивания. Такое агрегирование снимает проблему низких частот покупок некоторых видов товаров (они входят в более крупные агрегированные категории) и снижает корреляцию удельных расходов с доходом до уровня в 5–10%, что позволяет получить неискаженные оценки спроса без учета «эффекта роста качества», который обсуждался в деталях в разделе 2.2 работы.

Каждая из представленных в данных RLMS категорий продовольственных товаров имеет очень малую долю как в совокупных расходах домохозяйств, так и в расходах на продовольственные товары в целом (менее 1% для самых крупных категорий). Помимо вышеуказанной проблемы недостатка полных наблюдений [1], т.е.

наблюдений, включающих данные по потреблению всех представленных в выборке классов продуктов, возникает проблема малой значимости каждой статьи расходов в общих расходах домохозяйства, что может привести к малой значимости дохода как фактора спроса. Если какой-либо товар занимает малую долю общего бюджета домохозяйства, то изменения в общем доходе мало отразятся на его потреблении. Далее, потребление по таким мелким группам зачастую носит случайный характер: домохозяйство может выбирать для потребления один или другой из близких товаров под влиянием некоторых неценовых факторов (например, тыква и репа). С точки зрения предпочтений домохозяйства эти близкие товары могут восприниматься как один и тот же, и построение двух отдельных функций спроса на них затруднительно и искажает общую картину.

При агрегировании основными критериями выбора товаров для включения в одну и ту же группу были близость данных товаров друг к другу по роли в потребительской корзине (так, различные виды мяса собраны в одну товарную группу «Мясо»), с одной стороны, и сохранение достаточного числа ненулевых агрегированных цен для большинства домохозяйств – с другой.

В итоге было проведено разбиение на 7 агрегированных групп продовольственных товаров. Такое количество групп примерно со ответствует количеству категорий в различных эмпирических зарубежных работах, посвященных оцениванию спроса (обычно 7–групп по всем категориям товаров – см., например, [4, 6]), но отличается меньшим уровнем агрегирования.

Группы выглядят следующим образом (табл. 1).

Таблица Агрегирование продовольственных товаров по группам Название группы Товары, включенные в группу Группа 1 – «Бакалея» Черный хлеб и белый хлеб, крупы, злаки и макароны, Хлебобулочные изделия и бакалей- соль ные товары Группа 2 – «Овощи – фрукты» Картофель, капуста, огурцы, тыква (кабачки), свекла, Овощи и фрукты лук, помидоры, прочие овощи, консервированные овощи, дыни, ягоды, свежие фрукты, сушеные фрукты, орехи, консервированные фрукты, грибы Группа 3 – «Мясо – рыба» Говядина, козлятина, свинина, субпродукты, сало, Мясо, субпродукты, рыба, птица и мясные полуфабрикаты, колбасные изделия (сосиски), полуфабрикаты птица, рыба, консервированное мясо, консервированная рыба Группа 4 – «Молоко» Консервированное молоко, молоко, сгущенное молоМолочные изделия, яйца, масло ко, сливки, творог, сыр, масло сливочное, масло растительное, яйца Группа 5 – «Кондитерские изделия» Конфеты, желе (мармелад), мед, торты (пирожные), мороженое, сахар Группа 6 – «Алкоголь» Водка, ликеры (слабоалкогольные напитки), пиво, Алкогольные напитки и табак табак Группа 7 – «Неалкогольные Чай, кофе, прочие неалкогольные напитки напитки» Соль включена в бакалейные товары ввиду невозможности ее отнесения к какой-либо другой группе. При этом цены товаров группы «Бакалея» наиболее близки к низкой цене соли по своим значениям, что уменьшает возможные искажения от включения данного товара в эту группу.

Цены агрегированных групп рассчитывались согласно формуле:

piqi i =, N piqi i== 1, (23) i i P = pi.

i i где pi – цена (удельные расходы) на товар i; piqi – общие расходы на товар i; i – вес (доля) расходов на товар i в общих расходах на товары, включаемые в данную группу; P – агрегированная цена группы товаров, рассчитываемая как средневзвешенная сумма цен товаров, включенных в группу.

При применении сформулированного таким образом индекса цен из выборки исключаются только те домохозяйства, которые за какой-либо период не покупали ни один из товаров, входящих в данную группу товаров. Поэтому агрегирование в группы приводит к значительному увеличению числа доступных наблюдений по сравнению с использованием исходной классификации.

3.4. Характеристики сформированной выборкиПри формировании выборки по агрегированным группам принималось во внимание изменение природы исходной выборки, которое может выражаться в модификации формы распределения агрегированных расчетных цен по сравнению с исходно полученными удельными расходами на каждый из товаров. Поэтому для оценивания риска изменения формы статистических распределений показателей выборки (что может приводить к искажению получаемых результатов) были проанализированы исходные распределения долей расходов и удельных расходов, распределения расчетных цен исИдея анализа статистических распределений расчетных цен сформированной выборки принадлежит П.А. Кадочникову, за что автор выражает ему свою признательность.

ходных товарных категорий, приведенных к уровню цен 1999 г. с помощью учета ИПЦ по близким группам продовольственных товаров, и распределения агрегированных расчетных цен.

Из анализа гистограмм данных статистических распределений сделан вывод, что дефлирование расчетных цен не должно приводить к искажению результатов оценивания так же, как и агрегирование по группам. Последняя операция тестировалась на устойчивость к изменению включаемого в группу ассортимента товаров следующим образом: при предположении, что причиной искажения результатов может служить некорректное агрегирование товаров в группы, было проведено агрегирование без учета тех товаров, которые не очевидны с точки зрения их отнесения к той или иной группе (например, соль). Исключение таких товаров из агрегированных групп не продемонстрировало значимой разницы с точки зрения распределения данных с исходно агрегированными группами. Из этого сделан вывод, что исходно проведенное агрегирование достаточно устойчиво к изменению (в пределах близких по своей природе товаров) состава агрегированной группы. Процедура агрегирования, кроме эффекта снижения корреляции расчетных цен с доходом до незначимой (корреляция в целом по пространству и времени составила около 10%, что считается достаточным основанием для отвержения гипотезы о существовании корреляционной взаимосвязи между переменными [1]), не является определяющей для полученных результатов. Снижение корреляции удельных расходов с доходом означает, что так называемый «эффект качества» не является основным для формирования спроса по используемой модели данных.

Основания для подобного вывода изложены в разделе 2.2 настоящей работы.

Суммарные характеристики для номинальных и приведенных расчетных цен и гистограммы распределений агрегированных расчетных цен приведены в Приложении 2.

В ходе агрегирования выявлено три типа распределения расчетных цен, характерных для агрегированных групп:

• для 3 групп («Бакалея», «Мясо – рыба», «Молоко») распределение агрегированных расчетных цен выглядит как смесь нормальных распределений, а распределение расчетных цен товаров, включенных в эти группы, – как нормальные распределения; разброс агрегированных цен в этих группах сравнительно невысок;

• для 3 других групп («Овощи – фрукты», «Кондитерские изделия», «Неалкогольные напитки») распределение агрегированных расчетных цен, скорее, напоминает распределение Фишера, а распределения включенных в группы товаров – распределения типа хи-квадрат; разброс расчетных цен в данных группах высок, распределения расчетных цен включаемых товаров неоднородны; это дает значимую долю околонулевых (по расчетным ценам) наблюдений и длинных (по амплитуде значений расчетных цен, а не по частотам) хвостов распределений справа;

• для алкогольной продукции распределение агрегированных расчетных цен состоит из подавляющего количества близких к нулевым по значению наблюдений и длинного хвоста справа – до 100 руб. за 1 ед. товара включительно; это распределение никак не следует из распределений включаемых товаров и является неадекватным целям оценивания; причина такого поведения агрегированных расчетных цен состоит в неоднородности включаемых в группу товаров; отсутствие альтернативных способов агрегирования включенных в группу товаров обусловило состав данной группы (см. Приложение 2).

При применении операции агрегирования по категориям товаров (состав групп приведен выше) доли данных категорий в общих расходах домохозяйства составляют около 3–5% для каждой группы.

Приводится диаграмма распределения долей по группам (относительные доли расходов на каждую из агрегированных групп в общих расходах на продовольствие) (рис. 1).

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 16 |



© 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.