WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 11 |

Результаты оценки модели приведены в таблице (9).

Таблица 9. Результаты оценки модели 7.

Результаты соответствуют гипотезе. Таким образом, гипотеза о том, что государственные предприятия менее рентабельны, чем частные, не отвергается. Это может быть вызвано меньшей эффективностью управления либо спецификой государственного сектора (ЖКХ, ВПК). Примечательно, что коэффициент при объясняющей переменой близок к единице. Более того, он не значимо отличается от нее (ср. коэффициент и стандартное отклонение). Таким образом, доля убыточных предприятий фактически может быть равна доле государственных предприятий.

Если эффективность работы предприятий отчасти определяется формой собственности, то этот фактор должен быть значим и в формировании неплатежей. Как было показано ранее, существует прямая зависимость между показателями неэффективности предприятий и неплатежами.

Проверим следующую гипотезу: чем больше в регионе доля государственных предприятий (доля производимой государственными предприятиями продукции), тем больше эти регионы накапливают неплатежей. Для проверки гипотезы оценим следующие модели:

(8)

(9)

где

– прирост кредиторской просроченной задолженности предприятий и организаций промышленности -того региона, отнесенный к объему произведенной продукции;

– доля государственных предприятий в общем числе предприятий региона;

– доля промышленной продукции, произведенной на предприятиях государственной собственности.

Результаты оценки моделей приведены в таблицах 10-11.

Таблица 10. Результаты оценки модели 8

Таблица 11. Результаты оценки модели 9

По результатам оценки действительно наблюдается положительная взаимосвязь между неплатежами и величиной государственного сектора. Коэффициенты при объясняющих переменных значимы на уровне доверия 95-99%. Однако процент объясненной дисперсии не превышает 10%. В аналогичных регрессиях с долей убыточных предприятий и убытками (см. таблицы 1 и 2) процент объясненной дисперсии выше и достигает 53%. Исходя из этого можно сделать вывод, что неплатежи свойственны не только предприятиям государственного сектора, что соответствует результатам, полученным Alfandari и Schaffer (1996). Однако на госпредприятиях неплатежи все-таки более вероятны, также как более вероятна убыточность этих предприятий.

Изменения в структуре цен

Либерализация цен и либерализация внешней торговли существенным образом повлияли на структуру цен на внутреннем рынке России. Следует отметить, что эти изменения оказались не в пользу многих внутренних производств. Цены на сырьевые товары выросли относительно цен на потребительские товары.

Изменения в структуре цен не могли не сказаться на рентабельности производства многих производств. Среди причин неплатежей часто отмечается высокая цена на энергоресурсы (см., например, Карпов (1997), Энтов, Радыгин, Мау (1998), Алексеев (1998)).

Подробно вопросы исследования трансформации ценовых пропорций изучались в работе (Бессонов, 1998). Рассчитанные в работе индексы отражают динамику изменения цен и объемов производства конечной, готовой продукции (высокой степени переработки) относительно сырьевых товаров. "Индекс качественных изменений цен производителей" отражает изменение структуры цен на внутреннем рынке между разными группами товаров – "сырьевыми" и "готовой" продукции.

Мы использовали13 "индекс качественного изменения цен производителей" (Бессонов, 2000) для проверки гипотезы о влиянии изменений в структуре цен на неплатежи. Согласно гипотезе, относительный рост цен на сырьевые товары (снижение индекса) снизил эффективность производств, ориентированных на внутренний потребительский рынок, снизив их платежеспособность. Для сырьевых отраслей такие изменения структуры цен не должны были негативно сказаться на платежеспособности. Таким образом, если подтверждается (положительная) зависимость между ростом неплатежей и относительным ростом цен на ресурсы и сырье, то (при прочих равных условиях) источником неплатежей скорее являются производства товаров с высокой степенью переработки (потребительские товары, машиностроение и др.), т.к. произойдет снижение рентабельности именно этих производств.

Проверка этих и других гипотез будет проведена в разделе динамических моделей. Кроме индекса "качественных изменений в структуре цен" мы использовали индексы, измеряющие относительные изменения цен электроэнергетики (относительно цен промышленной продукции).

Динамика реального валютного курса

Изменение структуры цен на внутреннем рынке происходило под влиянием либерализации внешней торговли. В определенной мере регулятором структуры цен выступал реальный обменный курс. Влияние реального обменного курса на конкуренцию между внутренними и внешними производителями очевидно.

На рисунке 7 представлена динамика реального курса рубля. С начала 1992 года рубль значительно укреплялся. Ясно, что это способствовало значительному удешевлению импортных товаров, которые составили конкуренцию внутреннему производству. Если в долиберализационный период на внутреннем потребительском рынке России наблюдался всеобщий товарный дефицит, то после либеральных рыночных реформ спрос и предложение приблизились к равновесию за счет более активного вовлечения России во внешнюю торговлю. Рост реального обменного курса увеличивал конкуренцию внутреннему производителю. Конкурентное давление, как правило, сопровождается снижением экономической прибыли и даже может перевести некоторые виды производств в нерентабельные. Рост реального курса сопровождался ростом числа убыточных предприятий. Причем, в данном случае это относится ко всем видам производств, включая сырьевые (основные экспортеры). Вероятно, это могло служить еще одним фактором для роста неплатежей.

Следует также отметить, что, несмотря на значительный рост, реальный курс рубля за весь исследуемый период так и не достиг паритета покупательной способности. Его покупательная способность на внутреннем рынке была и есть выше, чем на внешнем. Как показывает мировой опыт, паритет покупательной способности выполняется крайне редко и, как правило, в индустриально развитых экономиках. Но даже в условиях диспаритета соотношение цена-качество большинства российских товаров было не в пользу последних, что вызвано серьезным технологическим отставанием отечественной промышленности.

Рисунок 7. Динамика реального обменного курса рубля (в терминах руб./$, 100=1.1.1995, источник: расчеты авторов, Госкомстат, IFS)

Как уже было показано ранее (см. раздел об убыточных предприятиях), рост неплатежей в значительной мере обусловлен убыточными предприятиями. Принимая во внимание тот факт, что рост реального курса рубля негативно сказался на рентабельности большей части предприятий, как производящих товары для внутреннего производства, так и экспортоориентированных, это должно было способствовать росту неплатежей.

Перейдем к эмпирической проверке обсуждаемых гипотез на основе временных рядов.

Эмпирическая проверка гипотез с использованием динамических моделей

В этом разделе будут построены модели, объясняющие динамику неплатежей на основе гипотез о неисполнении бюджета, формировании цепочки неплатежей, изменениях в структуре цен и реального курса рубля. Построение нескольких моделей объясняется тем, что многие факторы могут быть измерены разными показателями, использование которых в одной модели осложнено мультиколлинеарностью. К таким факторам, например, относятся изменения во внутренней структуре цен и неплатежи бюджета.

Проверим гипотезу об относительном изменении цен на факторы, в частности – электроэнергию. Если стоимость энергоресурсов опережает в росте средние цены на промышленную продукцию, то рентабельность производств, использующих данный фактор, снижается. Особенно заметно снижение рентабельности произойдет на энергоемких производствах. В свою очередь, снижение эффективности будет способствовать образованию неплатежей.

Для проверки данной гипотезы оценим следующую модель:

(10)

где

– текущий прирост просроченной кредиторской задолженности (предприятий и организаций промышленности, сельского хозяйства, строительства и транспорта, дефлированный по индексу потребительских цен);

– отношение индекса цен электроэнергетики к индексу цен промышленности (базовый период индексов – январь 1994 г.).

Результаты оценки коэффициентов модели приведены в таблице 12.

Таблица 12. Результаты оценки модели 10.

Коэффициент при объясняющей переменной статистически значим на высоком уровне доверия (99%). При этом однофакторная модель объясняет более 36% дисперсии динамики неплатежей. Таким образом, можно сделать вывод, что стоимость энергоресурсов является существенным фактором в образовании неплатежей, что, вероятно, связано с использованием электроэнергии во всех видах производств (в той или иной мере).

Используемые в модели ряды, по всей видимости, являются интергированными рядами первого порядка, о чем говорят тесты (см. приложение 4). Это означает, что полученная в результате оценки модели взаимосвязь между данными показателями может считаться нефиктивной только в случае их коинтегрированности. В приложении 5 приводится тест на коинтеграцию исследуемых рядов, по результатам которого гипотеза о ее наличии не отвергается. Т.е., вероятно, связь между относительными ценами на энергоресурсы и неплатежами является долгосрочной.

В таблице 13 приводится тест Гранжера на коазуальность между исследуемыми рядами (неплатежами и показателем структуры цен).

Таблица 13. Результаты теста Гранжера на коазуальность, период с 1/1994 по 1/2000, 68 наблюдений, 2 лага.

"Arrears" - дефлированные приросты просроченной кредиторской задолженности

"PS" - отношение индекса цен электроэнергетики к индексу цен промышленности.

В соответствии с полученными результатами, рост цен на электроэнергию, опережающий общий рост цен промышленной продукции, приводит к росту неплатежей. Причем влияющим фактором в данной зависимости являются цены, что определяется тестом Гранжера (таблица 13). Рост цен на электроэнергию предопределяет рост неплатежей, а не наоборот.

Данные результаты соответствуют гипотезе о неэффективности предприятий, как источнике неплатежей. Рост цен на электроэнергию увеличивает издержки производителей. Если при этом не произошло увеличения отпускных цен (индекс измеряет относительное изменение цен электроэнергии по отношению к ценам всей промышленной продукции), то эффективность предприятия снижается, что способствует, как было показано ранее, образованию неплатежей.

Включим теперь в модель фактор, характеризующий (оформленную) задолженность государства. К сожалению, мы располагаем данными о просроченной задолженности государственных заказчиков только с конца 1996 года. На данном периоде гипотеза об интегрированности объясняемой переменной отвергается (результаты тестов не приводятся). Низкая мощность тестов не позволяет применять инструментарий коинтеграционного анализа в этом случае. Поэтому мы ограничились OLS-оценками коэффициентов моделей. По этой же причине вместо накопленного индекса цен использовался темп его роста.

(11)

где

– отношение темпов роста индексов цен электроэнергетики и промышленности (в модели (10) использовалось отношение накопленных индексов цен);

– прирост задолженности покупателей по госзаказам, дефлированный по индексу потребительских цен.

Результаты оценки модели приводятся в таблице 14.

Таблица 14. Результаты оценки модели 11.

В соответствии с полученными результатами, рост просроченной задолженности государственных заказчиков увеличивает неплатежи предприятий, создавая цепочку неплатежей. Вероятно, предприятия, имея просроченную дебиторскую задолженность со стороны государственных заказчиков, задерживают платежи в бюджет и, возможно, поставщикам.

В приложении 5 приводятся результаты оценки модели (11) отдельно для отраслей: промышленности, сельского хозяйства, транспорта. В качестве объясняемой переменной использовалась как кредиторская просроченная задолженность, так и ее часть – просроченная задолженность поставщикам. В таблицах 15 и 16 приводятся основные результаты оценок.

Таблица 15. Результаты оценки модели (11) по отраслям экономики, зависимая переменная дефлированный прирост кредиторской просроченной задолженности, период с 3/1995 по 12/1999, 58 наблюдений.

Таблица 16. Результаты оценки модели (11) по отраслям экономики, зависимая переменная дефлированный прирост просроченной задолженности поставщикам, период с 3/1995 по 12/1999, 58 наблюдений.

Показатель задолженности государственных заказчиков характеризует лишь оформленные обязательства. Однако часть неисполненных обязательств не оформляется в задолженность. Более того, государство может отказаться от покупки части услуг. Поэтому мы построили показатель, характеризующий степень исполнения планового бюджета.

Для измерения степени исполнения обязательств федеральным бюджетом мы сравнивали отклонение фактического исполнения расходов бюджета с принятыми законом о бюджете плановыми расходами. Учитывая, что информация по плановым помесячным расходам не доступна, мы их вычисляли делением плановых годовых расходов на 12 месяцев, предполагая их линейность.

На рисунках 8 и 9 представлена динамика данного показателя, накопленного с начала года и помесячный прирост соответственно.

Рисунок 8. Отклонения фактических доходов и расходов федерального бюджета от плановых (нарастающим итогом за год). Источник: расчеты авторов.

Рисунок 9 Отклонения фактических доходов и расходов федерального бюджета от плановых (помесячный прирост). Источник: расчеты авторов.

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 11 |



© 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.