Прогноз валового внутреннего продукта Казахстана на основе эконометрических моделей

В ноябре 2009 года Министерство экономики и бюджетного планирования (МЭБП) опубликовало Прогноз социально-экономического развития Республики Казахстан на 2010-2014 годы. Этот уточненный прогноз достаточно отличается (более, чем в полтора раза) от предыдущего прогноза того же МЭБП. В предыдущем прогнозе на 2009-2013 годы (в первом варианте) предусматривались ежегодные темпы роста ВВП в 5-7% в реальном измерении, при этом объем ВВП в конце 2013 г. прогнозировался на уровне 31,7 трлн.тенге, а ВВП на душу населения – 15,1 тыс.долларов. В уточненном прогнозе социально-экономического развития страны на 2010-2014 годы ежегодный рост ВВП прогнозируется в диапазоне 2,4-3,9%, при этом мировые цены на нефть в 2010 году прогнозируются на уровне 50 долларов за баррель с дальнейшим повышением до 60 долларов, цены на металлы закладывались, исходя из прогнозов их повышения, в среднем, на 5-8% ежегодно. Согласно этому уточненному прогнозу, выполнить стратегическую задачу по утроению ВВП к 2015 году не удастся, так как в этом случае необходимо иметь среднегодовые темпы роста ВВП на уровне 8%. Предыдущий прогноз составлялся уже в условиях кризиса, поэтому полученное в прогнозах, сформированных при одних и тех же исходных параметрах исходит из предположения стабилизации ситуации на мировых товарных рынках и улучшения условий внешнего заимствования, и столь большое расхождение можно объяснить несовершенством используемой методологии оценки ВВП.

Обычно ВВП рассчитывается одним из трех методов: производственным – как суммы валовой добавленной стоимости всех секторов экономики; распределенным – как суммы первичных доходов; конечного использования – как суммы компонентов конечного использования. Трудности, возникающие при применении любого из этих методов, обусловлены отсутствием достаточно полной и надежной информационной и статистической баз.

ВРП, как один из основных составляющих оценки межрегиональной дифференциации регионов страны, определяется в ряде апробированных методик: методики Минэкономразвития и Госкомстата РФ разных периодов, географического факультета МГУ, Института социально - экономических и энергетических проблем Севера Коми НЦ РАН, Вологодского научно-координационного центра ЦЭМИ РАН, Института экономики Карельского НЦ РАН, Новосибирского ИЭ и ОПП СО РАН, субъектов Федерации – Республики Коми, Ленинградской, Воронежской, Кировской областей, а также методики, разработанные А.О. Полыневым, Т.И. Лебедевой, Казахстанским институтом стратегических исследований (КИСИ) и некоторыми другими.

Эти методики основаны на совместном анализе соответствующих показателей, при этом ВВП рассматривается как сумма ВРП регионов. Особенность методики КИСИ заключается в использовании более обширного, чем в других методиках, круга показателей, характеризующих уровень развития социальной сферы и экономики регионов. Были использованы основные индикаторы, наиболее часто применяемые в расчетах, такие, как ВРП на душу населения, индекс физического объема (ИФО) промышленного производства, ИФО продукции сельского хозяйства, доходы на душу населения, уровень безработицы, сальдо миграции и др. Анализ существующих методик оценки уровня развития регионов подтверждает, что наиболее объективной будет оценка, основанная на достаточно большом количестве показателей.

Выбор основных факторов, определяющих объем ВВП, определяется из следующих соображений – наличие тесной связи ВВП с фактором и значимости этого фактора. Теснота связи оценивалась коэффициентом корреляции, а относительная значимость фактора определялась коэффициентом эластичности, в соответствии с которым изменение фактора на 10% приводит к соответствующему изменению ВВП. Если это изменение незначительно, то фактор отбрасывался как малозначительный. В результате такого анализа были выделены основные, определяющие изменение ВРП, факторы: денежные доходы населения (Х₁) или среднедушевые номинальные доходы населения; инвестиции в основной капитал (Х₂); объемы промышленной продукции (Х₃); объемы продукции сельского хозяйства (Х₄); объемы услуг (Х₅); численность занятого населения (Х₆).

Для проведения аналитических расчетов использовалось уравнение регрессии следующего вида:

Н = ф + и₁ Х₁ + и₂ Х₂ + и₄ Х₃ +

+ и₅ Х₄ + и₆ Х₅ + и₃ Х₆ б (1)

где Y – объем ВВП (млн. тенге);

Х₁ – денежные доходы населения (тенге);

Х₂ – инвестиции в основной капитал (млн. тенге);

Х₃ – объем промышленной продукции (млн. тенге);

Х₄– объемы продукции сельского хозяйства (млн. тенге);

Х₅ – объемы услуг (млн. тенге);

Х₆ – численность занятого населения (человек).

Модель (1) сформирована на информационной базе Республики Казахстан за период 2000-2009 гг. (таблица 1) и предназначена для проведения расчетов годового объема ВВП в текущих ценах на базе ежегодных данных.

Уравнение модели (1) для Республики Казахстан имеет вид:

Y = 309093 – 9,66 Х₁ + 0,06 Х₂ +0,99 Х₃

+ 1,19 Х₄+ 1,12 Х₅ – 0,06 Х₆ (2)

Таблица 1 – Основные факторы, характеризующие объем ВВП Республики Казахстан

Динамика фактических и соответствующих им расчетных данных на основе модели (2) приведена на рис. 1.

Рис. 1. Динамика ВВП Республики Казахстан по модельным расчетам и по отчетным данным

Из анализа рисунка 1 следует, что расчеты по модели (2) практически совпадают с фактическими данными, что свидетельствует о возможности применения модели (2) для прогнозирования.

На основе регрессионных моделей спрогнозированы основные факторы, характеризующие объем ВВП (рисунки 2 – 7). Для получения прогноза объема ВВП прогнозные значения основных факторов подставляются в модель (2).

Так, среднедушевые номинальные денежные доходы населения в среднем за месяц оцениваются по регрессионной модели:

Х₁ = 362,45*х² – 640,87*х + 7041 (3)

График связи фактических данных с уравнением (3) приведен на рисунке 2. Этот график свидетельствует о хорошем совпадении фактических и расчетных значений (коэффициент корреляции R² = 0,997), что позволяет использовать зависимость (3) для прогноза.

Рис. 2. Сопоставление фактических и расчетных значений среднедушевых номинальных денежных доходов населения

Инвестиции в основной капитал по всем отраслям оцениваются по регрессионной зависимости:

Х₂ = 52910*х² – 58628*х + 727540 (4)

Сопоставление фактических данных с расчетными по уравнению (4) приведено на рис. 3. Этот график свидетельствует о хорошем совпадении фактических и расчетных значений инвестиций в основной капитал (коэффициент корреляции R² = 0,988), что позволяет использовать зависимость (4) для прогноза.

Рис. 3. Сопоставление фактических и расчетных значений инвестиций в основной капитал

Объемы продукции, произведенной в промышленности, оцениваются по регрессионной зависимости:

Х₃ = 126197*х² – 237435*х + 2*10⁶ (5)

График связи фактических объемов продукции, произведенной в промышленности с расчетами по уравнению (5), приведен на рисунке 4. Этот график свидетельствует о хорошем совпадении фактических и расчетных значений (коэффициент корреляции R² = 0,998), что позволяет использовать зависимость (5) для прогноза.

Рис. 4. Сопоставление фактических и расчетных значений объемов продукции, произведенной в промышленности

Объемы продукции, произведенной в сельском хозяйстве, оцениваются по регрессионной модели:

Х₄ = 113954*х² – 32322*х + 489766 (6)

График связи фактических объемов продукции сельского хозяйства с расчетами по уравнению (6) приведен на рисунке 5. Этот график свидетельствует о хорошем совпадении фактических и расчетных значений (коэффициент корреляции R² = 0,969), что позволяет использовать зависимость (6) для прогноза.

Рис. 5. Сопоставление фактических и расчетных значений объемов продукции, произведенной в сельском хозяйстве

Объемы продукции, произведенной в сфере услуг, оцениваются по регрессионной модели:

Х₅ = 48574*х² – 71114*х + 468407 (7)

График связи фактических объемов продукции сферы услуг с расчетами по уравнению (7) приведен на рисунке 6. Этот график свидетельствует о хорошем совпадении фактических и расчетных значений (коэффициент корреляции R² = 0,952), что позволяет использовать зависимость (7) для прогноза.

Рис. 6. Сопоставление фактических и расчетных значений объемов продукции, произведенной в сфере услуг

Численность занятого в экономике населения оценивается по регрессионной модели:

Х₆ = -5175*х² – 236528*х + 6*10⁶ (8)

График связи фактической численности занятого населения с расчетами по уравнению (8) приведен на рисунке 7. Этот график свидетельствует о хорошем совпадении фактических и расчетных значений (коэффициент корреляции R² = 0,972), что позволяет использовать зависимость (8) для прогноза.

Рис. 7. Сопоставление фактических и расчетных значений численности занятого населения

В случае увеличения каждого из факторов, входящих в уравнение (2), на 10%, при условии неизменности всех остальных факторов, уровень ВВП изменяется:

- при увеличении объемов промышленной продукции на 10% уровень ВВП увеличивается на 6,13%.

- при увеличении объемов продукции сельского хозяйства уровень ВВП увеличивается на 1,10%.

- при условии увеличения объемов продукции сферы услуг уровень ВВП увеличивается на 3,10%.

Таким образом, в приведенной модели (2) весомость факторов, таких, как объемы продукции, произведенной в промышленности, сферы услуг и валовая продукция сельского хозяйства - наибольшая. В меньшей степени на ВРП влияют изменения инвестиций в основной капитал, денежные доходы населения и его численность.

На рис. 8 приведено сравнение прогнозных расчетов валового внутреннего продукта Республики Казахстан на период до 2014 года по многофакторной модели (2) с использованием регрессионных уравнений (3-8), фактические значения ВВП за 2000-2008 годы, прогнозные значения Министерства экономики и бюджетного планирования на 2010-2014 годы и прогноз ВВП по линейной регрессионной зависимости (9) с коэффициентом корреляции R² = 0,982

Y = 2*10⁶*х - 530288 (9)

Рис. 8. Сопоставление расчетных и фактических значений динамики и изменения ВВП Республики Казахстан

Получено удовлетворительное совпадение, что позволяет рекомендовать многофакторную модель (2) и взаимосвязанные с ней регрессионные зависимости (3-8) для практического использования.

ЛИТЕРАТУРА

1. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. – М., 2000. с.115-117.

2. Полынев А.О. Межрегиональная экономическая дифференциация: методология анализа и государственного регулирования. – М.: «Эдиториал УРСС», 2003. с.106-113.

3. Баранов С.В., Скуфина Т.П. Новые подходы к оценке межрегиональной дифференциации// Федерализм. 2005. №1 с. 52-56.