Центр ситуационного анализа и прогнозирования ЦЭМИ РАН

Decision Support and Forecasting Center CEMI RAS

Аналитика

Анализ влияния цен природного газа и тарифов на электроэнергию на макроэкономические показатели в России на основе дезагрегированной модели
 

Б.Е. Бродский

Введение

Вопрос о влиянии цен природного газа на макроэкономические и отраслевые показатели в России привлекает пристальное внимание российских экономистов и политиков. Количество газетных и научных публикаций на эту тему исчисляется десятками и сотнями. Разброс суждений и оценок весьма велик: от тезиса о полном отсутствии влияния цен природного газа на экономику до мнений о катастрофически значимом влиянии этих цен, регулируемых государством, на макроэкономическую динамику.

В докладе предпринята попытка дать ответ на этот вопрос с помощью дезагрегированной модели российской экономики. Суть предлагаемого подхода сводится к следующему. Экономика страны представляется в виде совокупности четырех секторов: экспортно-ориентированного сектора, газовой отрасли, сектора так называемых естественных монополий (электроэнергетика, грузовой транспорт) и сектора предприятий, выпускающих продукцию для внутреннего рынка. Это дезагрегирование российской экономики на важнейшие сектора позволяет представить в модели основные каналы влияния цен природного газа на важнейшие сектора экономики, а через них - на макроэкономические показатели. Это влияние оценивается с помощью уравнений, описывающих динамику важнейших агрегированных макропоказателей: реального ВВП, индекса производства в базовых секторах (промышленности, сельском хозяйстве, строительстве, розничной торговле и транспорте), занятости, реальной заработной платы, реальных доходов государственного бюджета и т.д.

Дезагрегированный подход отражает современные мировые тенденции в макроэконометрическом моделировании. Отметим здесь как модели отдельных секторов экономики, например, модель энергетического сектора экономики США, так и макроэкономические модели, использующие идеи дезагрегирования для детального учета факторов предложения. Одна из наиболее успешных моделей в этом направлении - FKSEC(1992) - макроэконометрическая квартальная модель Нидерландов была использована в 1991 году для краткосрочного и среднесрочного прогноза параметров макроэкономической конъюнктуры.

В 1980-1990-е годы возникло новое направление в эконометрике, связанное с моделированием нестационарной динамики экономических показателей. Первая исследовательская программа в этом направлении была сформулирована Нельсоном и Плоссером (1982), которые подчеркнули важность проблемы анализа не только неслучайных, но и стохастических трендов в динамических рядах макроэкономических индикаторов для построения адекватных эконометрических зависимостей. Несколько позже Перрон(1989) выдвинул программу исследования структурных сдвигов в динамических рядах данных. В 1990-2000-е годы появились первые макроэконометрические модели, построенные с использованием идей второго и третьего направления. В качестве одной из первых удачных работ подобного рода можно признать эконометрическую модель MESANGE(2002) - квартальную макромодель французской экономики для построения кратко - и среднесрочных прогнозов и оценки влияния параметров экономической политики. Модель активно использует методологию коинтеграционного анализа для описания динамики важнейших макроиндикаторов, а также принцип дезагрегирования сферы производства на важнейшие структурные сектора.

Аналитическая макромодель

Принципы построения и система уравнений аналитической модели российской экономики изложены в работе Айвазяна и Бродского (2005). В аналитической модели российской экономики осуществлено дезагрегирование по четырем основным секторам:

• экспортно-ориентированный сектор (добыча и переработка нефти, угля, торфа и сланцев), черная и цветная металлургия, химия и нефтехимия, лесной комплекс);

• естественные монополии (электроэнергетика, грузовой железнодорожный и трубопроводный транспорт);

• газовая отрасль;

• внутренне-ориентированный сектор (машиностроение и металлообработка, промышленность стройматериалов, легкая и пищевая отрасль, ЖКХ, сельское хозяйство, пассажирский и коммерческий транспорт).

При выделении секторов экономики мы исходили из особенностей экономического поведения предприятий, входящих в конкретный сектор. Основной структурный признак выделения экспортно-ориентированного сектора (Э.О.С.) - возможность предприятий зарабатывать твердую валюту за экспортные поставки. Структурный признак выделения внутренне-ориентированного сектора (В.О.С.) - работа предприятий преимущественно для внутреннего рынка. Естественные монополии (Е.М.) выделяются на основе возможности экономии от масштаба при обслуживании рынка одной фирмой. На наш взгляд, существенно выделение газовой отрасли в отдельный моделируемый сектор, поскольку экономическое поведение агентов, представленных в этом секторе, соединяет в себе признаки инфраструктурной монополии и экспортно-ориентированной компании, с одной стороны, и оказывает значительный системный эффект на макроэкономическую динамику и структуру, с другой стороны. Кроме того, в модели рассматриваются сектор домохозяйств и государство (государственные доходы и расходы).

Эконометрическая макромодель

При эконометрическом моделировании российской экономики периода 1994-2006 годов необходимо принимать во внимание ее принципиальные особенности:

• Большинство анализируемых динамических рядов являются нестационарными вследствие длительного экономического спада 1990-х годов и перехода к экономическому росту лишь в начале 2000-х годов. Поэтому стандартные методы наименьших квадратов зачастую оказываются непригодными при эконометрическом моделировании российской экономики.

• Краткосрочная динамика многих макроэкономических индикаторов подвержена влиянию сезонных факторов.

• Анализ сравнительно длинных динамических рядов макроэкономических показателей осложняется структурными сдвигами в параметрическом описании эконометрических зависимостей. Эти структурные сдвиги вызваны макроэкономическими и финансовыми кризисами 1990-х годов, наиболее крупным из которых явился кризис 1998 г. Вместе с тем, использование малых выборок для эконометрического моделирования также нежелательно, поскольку точность коэффициентов эконометрических зависимостей, рассчитанных по малым выборкам, как правило, невысока. Поэтому представляется целесообразным введение в эконометрические зависимости модели фиктивных переменных, отражающих специфический эффект того или иного экономического кризиса.

Анализ эконометрических зависимостей при моделировании проводится по следующей общей схеме:

• На первом этапе осуществляется проверка исходных анализируемых динамических показателей (экзогенных и эндогенных) на стационарность; это делается с помощью обычного и расширенного тестов Дики-Фуллера.

• Для стационарных (с точностью до неслучайных трендов) рядов с помощью простого или обобщенного метода наименьших квадратов (МНК или ОМНК) и с использованием процедур отбора наиболее существенных объясняющих переменных оцениваются искомые регрессионные зависимости.

• Нестационарные временные ряды дифференцируются, т.е. осуществляется переход к их приращениям - последовательным разностям; эти приращения исследуются на стационарность с помощью тех же DF- и ADF-тестов; затем используется методология построения коинтеграционных зависимостей между анализируемыми группами показателей, включающая в себя проверку оцененных остатков на стационарность (тест Давидсона-Мак Киннона), построение долгосрочной коинтеграционной зависимости и ее объединение в модели коррекции регрессионных остатков (“Error Correction Model” - ECM) с моделью краткосрочных флуктуаций анализируемых показателей около некоторой «равновесной динамики». При этом, долгосрочная коинтеграционная зависимость отражает наиболее существенные долгосрочные и среднесрочные тенденции в динамике исследуемых экономических показателей, а также включает в себя основные факторы, формирующие эти тенденции. В целом же ECM позволяет учесть, кроме упомянутого, краткосрочные эффекты, включая влияние сезонных факторов.

 Далее эти методологические принципы будут применены к построению эконометрических зависимостей для индекса реального ВВП и темпа инфляции на потребительском рынке в России 1997-2005 гг. Основная проблема, которая нас интересует здесь: каковы долгосрочные и краткосрочные коэффициенты эластичности этих показателей по тарифам на электроэнергию и ценам природного газа?

Выбор спецификации полученных далее эконометрических зависимостей базировался на результатах аналитического моделирования российской экономики, приведенных в работе Айвазяна, Бродского (2005). Из этих результатов следует, что к числу основных факторов, предопределяющих динамику основных макроэкономических показателей в России, следует отнести:

• Факторы, связанные с динамикой мировых и контрактных цен на основные статьи российского экспорта, в частности, цен на нефть

• Факторы, связанные с ценовой и тарифной политикой в отраслях естественных монополий, в основном тарифов на электроэнергию и оптовых цен на природный газ

• Факторы, связанные с политикой реального обменного курса

• Факторы, связанные с инвестиционной политикой

• Факторы, связанные с налоговой политикой

 ВВП

Представляет существенный экономический интерес исследование влияния тарифов на электроэнергию на динамику ВВП. При этом в спецификацию эконометрической модели следует включить реальный эффективный курс рубля к иностранным валютам. Далее в расчетах использован индекс реального эффективного курса российского рубля к иностранным валютам (1995 г. = 100%), rer, рассчитываемый как взвешенное среднее геометрическое индексов реальных обменных курсов рубля к валютам стран - основных торговых партнеров России. Точная методика расчета этого показателя приведена в работе Balassa (1964).

С использованием квартальных данных 1995(1)-2005(4) получена следующая коинтеграционная зависимость для индекса реального ВВП (GDP):

log(GDP) = 2.9852 + 0.1791 log(woil) – 0.0792 log(rmon) + 0.1875 log(Inv(-4)) + 0.1195 s2001p2,
                   (12.87)     (3.17)                  (-2.04)                      (1.93)                        (2.65)

woil - контрактная экспортная цена на российскую нефть;
rmon - дефлированный (на базисный индекс потребительских цен) индекс тарифов на электроэнергию для конечных потребителей;
Inv - индекс инвестиций в основной капитал;
s2001p2 - фиктивная переменная, отражающая долгосрочный эффект изменений налоговой политики во 2-м кв. 2001 г.

Рис.1. Индекс реального ВВП (lgdp = log(GDP)) и его расчет по модели (Fgdp)

Показатели качества этой зависимости: R2 = 0.90, DW = 2.01. Проверка ряда регрессионных остатков этой зависимости на стационарность с использованием теста Дэвидсона-Маккиннона подтвердила гипотезу стационарности. Таким образом, долгосрочный коэффициент эластичности индекса промышленного производства по фактору экспортных цен на нефть составляет +0.18; по фактору дефлированных тарифов на электроэнергию: -0.08; по фактору реальных инвестиций в основной капитал: +0.19; по фактору налоговой политики: 0.11.

Для оценки влияния реального эффективного курса рубля на темпы роста ВВП коинтеграционная зависимость была расширена до модели коррекции регрессионных остатков:

Dlog(GDP) = -0.081 + 0.284 Dlog(GDP(-1)) - 0.154 Rlog(GDP(-1)) - 0.072 Dlog(rer(-1)) +
                    (-14.48)   (4.35)                           (-2.51)                          (-2.56)
+ 0.156 Seas(-1) - 0.208 Seas(-2),
  (13.06)             (-22.11)

где

D - оператор взятия последовательных разностей прологарифмированного динамического ряда, т.е. фактически перехода к темпу изменения соответствующего показателя; R - обозначение ряда регрессионных остатков; Seas - сезонная фиктивная переменная.

Рис.2.

На Рис.2 приведены графики ряда регрессионных остатков (Residual), коррелограмма этого ряда (Correlogram), а также эмпирическая оценка плотности ряда остатков.

Из этих результатов следует, что рост реального эффективного курса рубля на 1% влечет за собой снижение темпов роста ВВП на 0.07%: эластичность реального ВВП по данному фактору составляет величину -0.07.

Темп инфляции

Высокая инфляция остается весьма актуальной макроэкономической проблемой в России. При этом в околонаучной экономической публицистике можно прочитать немало поверхностных спекуляций и мифов о влиянии разных экзотических факторов на динамику инфляции. Детальный эконометрический анализ чаще всего опровергает эти мифы. Далее будут рассмотрены эконометрические модели для показателей инфляции на потребительском рынке и в промышленности.

Введем следующие обозначения:

piel - темп изменения цен на электроэнергию для конечных потребителей (piel = Pel/100-1)

pi - темп инфляции на потребительском рынке (pi = CPI/100-1)

ppi - темп инфляции в промышленности (ppi = PPI/100-1)

eps - темп изменения курса доллара (eps = E/E(-1)-1)

mu - темп изменения денежной массы (mu = M2/M2(-1)-1)

Базовая спецификация эконометрической зависимости для показателя темп инфляции на потребительском рынке имеет следующий вид:

pi = f(pi(-1), eps, piel, mu, Seas).

В этой зависимости фактор pi(-1) характеризует влияние инфляционных ожиданий, фактор piel - влияние динамики тарифов на электроэнергию, фактор eps - влияние динамики обменного курса (доллара), фактор mu - влияние динамики денежной массы (агрегат М2) на динамику инфляции на потребительском рынке, Seas - влияние сезонных факторов.

Вместе с тем в настоящее время ЦБ России проводит политику регулирования обменного курса, поэтому денежная масса не является независимой переменной и ее следует исключить (для периода 1995-2005) из спецификации модели для показателя темпа инфляции.

Отметим, что все переменные, входящие в данную спецификацию эконометрической модели для показателя темпа инфляции, согласно тесту Дики-Фуллера, имеют порядок стационарности I(0). Поэтому для построения модели можно использовать обычный МНК.

Регрессионная модель для показателя темпа инфляции, построенная по квартальным данным за период 1995(2)-2005(4), имеет следующий вид:

pi = 0.004 + 0.3587 pi(-1) + 0.1961 piel + 0.2670 eps + 0.0214 Seas(-3).

Коэффициенты в полученной регрессионной зависимости являются показателями эластичности темпа инфляции по соответствующим факторам. Следует отметить высокую положительную эластичность темпа инфляции по фактору номинального обменного курса доллара (0.27) и тарифам на электроэнергию для конечных потребителей (0.20). Статистические характеристики этой зависимости приведены ниже.

Моделирование показателя pi методом OLS

Выборка данных: 1995(2) - 2005 (4)

* - значима на 5% уровне ошибки

выражение в квадратных скобках – это

вероятность того, что данная статистика равна нулю

Все статистические тесты (AR - автокорреляция остатков, ARCH тест, Normality нормальность остатков, Xi2 - гетероскедастичность, RESET тест) подтвердили приемлемое качество полученной зависимости.

Полученные результаты позволяют дать сравнительное простое объяснение загадочному скачку инфляции, обычно происходящему в январе-феврале каждого года и вызывающему повышенное беспокойство российских властей. Дело в том, что в начале каждого года традиционно резко повышаются оптовые цены на газ и тарифы на электроэнергию. Эти ценовые скачки сразу сказываются на индексе потребительских цен: согласно приведенной выше модели, эластичность инфляции по тарифам на электроэнергию составляет довольно значительную величину (0.2).

Темп инфляции в промышленности

Базовая спецификация эконометрической зависимости для показателя темп инфляции в промышленности (производство промышленных товаров) имеет следующий вид:

ppi = f(ppi(-1), eps, piel, pioilp).

В этой зависимости фактор ppi(-1) характеризует влияние инфляционных ожиданий фактор piel - влияние динамики тарифов на электроэнергию, фактор eps - влияние динамики обменного курса (доллара), фактор pioilp - влияние динамики цен на бензин.
Регрессионная зависимость для темпа инфляции в промышленности имеет вид:

ppi = 0.013 + 0.377 ppi(-1) + 0.161 piel + 0.037 eps + 0.108 pioilp.

В этой зависимости фактор ppi(-1) характеризует влияние инфляционных ожиданий, фактор piel - влияние динамики тарифов на электроэнергию, фактор eps - влияние динамики обменного курса (доллара), фактор pioilp - влияние динамики внутренних цен на бензин на динамику инфляции в промышленности. Коэффициенты в полученной регрессионной зависимости являются показателями эластичности темпа инфляции по соответствующим факторам.

Моделирование показателя ppi методом OLS

Выборка данных: 1995(2) - 2005 (4)

Таким образом, эластичность показателей инфляции на потребительском рынке и в производстве промышленных товаров по фактору тарифов на электроэнергию для конечных потребителей составляет 0.20 и 0.16 соответственно.

Аналогичные зависимости были получены для других важнейших макроиндикаторов: индекса промышленного производства (Ind), индекса физического объема в добывающих (Indext) и обрабатывающих (Indproc) отраслях, индексов сельскохозяйственного (Agro) и строительного (Constr) производства, индекса оборота розничной торговли (Retail) , индекса цен производителей промышленных товаров (PPI), реальных доходов населения (rinc).

Полученные результаты, включающие долгосрочные коэффициенты эластичности этих индикаторов по факторам тарифов на электроэнергию и ценам природного газа, приведены в Табл.1.

Таблица 1. Эластичности основных макроиндикаторов по факторам тарифов

                     на электроэнергию и цен природного газа

Выводы

Для анализа влияния цен природного газа на макроэкономические и отраслевые показатели была использована дезагрегированная модель российской экономики. На этапе аналитического описания рассматриваются производственные и финансовые взаимосвязи четырех важнейших секторов российской экономики: экспортно-ориентированного, внутренне-ориентированного, сектора естественных монополий и газовой отрасли. Далее на этапе эконометрического анализа при выборе спецификации эконометрических зависимостей используются результаты и выводы аналитического описания. Методология эконометрического моделирования основана на коинтеграционном анализе: для большинства исследуемых макроэкономических и отраслевых показателей вначале строится т.н. модель «долгосрочной коинтеграции», позволяющая анализировать устойчивые тенденции в динамике основных макроэкономических и отраслевых показателей и количественные взаимосвязи между ними; далее с учетом модели долгосрочной коинтеграции строится модель «коррекции ошибок», позволяющая учитывать краткосрочные факторы в динамике анализируемых показателей, включая сезонность, фиктивные переменные для кризиса 1998 г. и др.

• Для реального ВВП выявлена статистически значимая отрицательная эластичность по дефлированным тарифам на электроэнергию для конечных потребителей: –0.08.

• Для реального выпуска продукции и услуг в промышленности, строительстве, сельском хозяйстве, розничной торговле и грузовом ж\д транспорте выявлена статистически значимая отрицательная эластичность по фактору дефлированных тарифов на электроэнергию для конечных потребителей. Для промышленности долгосрочная эластичность по тарифам на электроэнергию составляет величину порядка –0.10.

• Для основных показателей инфляции в российской экономике выявлена статистически значимая положительная зависимость от фактора тарифов на электроэнергию для конечных потребителей: для темпа инфляции на потребительском рынке коэффициент эластичности по фактору темпа роста тарифов на электроэнергию для конечных потребителей составляет +0.20, для темпа инфляции в промышленности – величину порядка +0.16.

• В целом, влияние цен природного газа и тарифов на электроэнергию является статистически значимым и отрицательным для большинства отраслей: опережающий рост цен на природный газ и цен на электроэнергию для конечных потребителей по сравнению с темпом инфляции на потребительском рынке ведет к снижению темпов производства товаров и услуг в добывающей и обрабатывающей промышленности.

Литература

С.А.Айвазян, Б.Е.Бродский (2005) Макроэкономическое моделирование: подходы, проблемы, пример эконометрической модели российской экономики. ЦЭМИ РАН.

B.Balassa (1964) The purchasing power parity doctrine: a reappraisal. Journal of Political Economy, v.72, pp.584-596.

  

Контакты:

ЦЭМИ РАН 117418, Москва, Нахимовский проспект, 47, комната 1110