Автореферат (1138513), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Высокое качество эмпирических результатов обусловленонадежной информационной базой статистических данных по МП розничной иоптовойторговлиобработаннойсФедеральнойслужбыиспользованиемгосударственнойсовременныхстатистики,статистическихиэконометрических методов.Основные положения и результаты исследования прошли следующуюапробацию:8 методика расчета композитных индикаторов циклического характера,характеризующих различные аспекты экономического развития, использована врамках НИР «Организация конъюнктурных мониторингов предприятийпромышленности,розничнойиоптовойторговли»дляМинистерствапромышленности и торговли Российской Федерации в 2014 году; система статистического измерения деятельности малых организаций,включающаятенденциикомпозитныеразвитиястроительствеиФедеральногоиндикаторы,малогорозничнойБарометракомплекснопредпринимательстваторговле,виспользованапредпринимательскиххарактеризующиепромышленности,приразработкенастроенийдляОбщероссийской общественной организации «Деловая Россия»; методы и подходы изучения деловой конъюнктуры стали основойисследования деловых тенденций развития МП, проводимого в рамкахПрограммыфундаментальныхисследованийНИУВШЭпотемам:«Мониторинг делового климата организаций реального сектора и сферы услуг»в2014годуи«Конъюнктурныймониторингделовых тенденцийипредпринимательского поведения в секторах экономики России» в 2015 году.ПубликацииОсновные результаты диссертационного исследования опубликованы в12 работах, включая 6 статей в рецензируемых журналах, рекомендованныхВысшей аттестационной комиссией Министерства образования и наукиРоссийской Федерации, общим объемом11,5 п.
л.; личный вклад авторасоставляет 7 п.л.Структура работыДиссертация состоит из введения, трех глав, заключения, спискаиспользованной литературы, включающего 161 источник, 23 рисунков, 11таблиц, 3 приложений.9II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ1. Предложен методический подход к формированию системыстатистическогоизмеренияделовойконъюнктурыМПРоссии,включающей разработку КИ, позволяющих на агрегированном уровнеисследовать различные отрасли МП. На основе декомпозиции динамикиКИпостроенытрейсерыциклическихпрофилейиндикаторов,позволившие провести углубленный анализ динамики развития малогопредпринимательства в различных фазах делового цикла.Дляобъективнойоценкитекущихиожидаемыхкраткосрочныхизменений развития торговых организаций оптового и розничного сегментовМП России разработаны следующие композитные индикаторы:—конъюнктуры розничной торговли (ИКрт);—бизнес-потенциала розничной торговли (ИБПрт);—конкурентной позиции розничной торговли (ИКПрт);—конъюнктуры оптовой торговли (ИКопт) (см.
Таблицу 1).ОсновурасчетовКИсоставилирезультатыежеквартальныхконъюнктурных обследований малых розничных и оптовых организацийРоссии, проводимых Федеральной службой государственной статистики впериод с 2000 по 2014 годы. Выборочная совокупность составила 5 тыс.экономических агентов более чем из 70 регионов Российской Федерации, в томчисле 3 тыс. розничных и 2 тыс. оптовых организаций.Процесс отбора качественных показателей для включения в КИзаключалсяванализевременныхрядовэкономическихпеременных,включенных в программы обследования, и выборе тех из них, которые присовместной декомпозиции сдинамикой переменных,характеризующихэкономический потенциал страны – индекс физического объема (ИФО) оборотарозничной торговли и индекс физического объема (ИФО) ВВП, имелиадекватные циклические профили.10В результате кросскорреляционного анализа временных рядов былиотобраныпоказателиконъюнктурныхобследований,имеющиепринципиальное значение для развития сегментов розничной и оптовойторговли и выраженные в балансах оценок (разность долей респондентов,отмечающих в обследуемом периоде увеличение и уменьшение значенияпоказателя по сравнению с предыдущим периодом, в процентах) респондентовфактического и ожидаемого изменения.Дальнейшая процедура построения КИ для розничной и оптовойторговли заключалась в агрегировании с помощью метода главных компонент(МГК) отобранных переменных, причём во всех случаях первая компонентаобъясняет значительную долю суммарной дисперсии (Таблица 1).Из Таблицы 1 следует, что для всех индикаторов доля первой главнойкомпоненты в суммарной дисперсии составляет не менее 76%, что и явилосьосновным доводом для их использования в последующем анализе.С цельювизуально-графического сопоставления и дальнейшегокросскорреляционного анализа на Рис.1 представлена динамика индикаторовконъюнктуры (ИКрт) и оборота розничной торговли, а на Рис.2 - динамикаиндикаторов конъюнктуры (ИКопт) и оборота оптовой торговли МП.Таблица 1 - Композитные индикаторы (1-е главные компоненты, ихсобственные значения и относительный вклад в суммарную дисперсию)Композитныйиндикатор(1-я главнаякомпонента)ИКртИБПртИсходные переменные индикатораТекущие значения:оборот розничной торговли; объем продаж;заказынапоставкутоваров; численностьзанятых; объемскладскихзапасов;конкурентоспособность;экономическаяситуация.Текущие значения:ассортимент;инвестиции;обеспеченностьсобственными финансовыми ресурсамиОжидаемые значения:заказынапоставкутоваров;11Собственныезначения (λ1 )Относительныйвкладf1 (%)5,4485,544,0582,45конкурентоспособность; ассортимент.Текущие значения: конкурентоспособность;Ожидаемые значения: конкурентоспособность.Текущие значения:численностьзанятых; товарооборот;объемпродаж;обеспеченностьсобственнымифинансовыми ресурсами; портфель заказов.ИКПртИКопт1,8492,343,8476,81Источник: составлено автором102В %, к соответствующему периоду предыдущего года%1201011151001109910598100979596902000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014ИКрт малых организацийОборот розничной торговли (референт) -правая шкалаРисунок - 1 Совместная динамика ИКрт и ИФОоборота розничной торговли1021011009998979695%В %, к соответствующему периоду предыдущего года115,0110,0105,0100,095,090,085,02000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014ИКопт малых организаций-левая шкалаИФО ВВП (референт)-правая шкалаРисунок - 2 Совместная динамика ИКопт и ИФО ВВПРезультатыкросскорреляционного анализадинамикикомпозитныхиндикаторов ИКрт и ИКопт с количественными макроэкономическимииндикаторами(Рис.1.,Рис.2.) свидетельствуютоналичииустойчивойстатистической связи между данными показателями:— ИКрт (синхронная корреляция (0,83) и опережающая на 1 квартал привысоком значении коэффициента кросскорреляции (0,79));12— ИБПрт (синхронная корреляция (0,77) и опережение на 1 квартал призначении коэффициента кросскорреляции (0,69));— ИКПрт (наиболее высокое значение коэффициента (0,73) зафиксировано прилаге -1, значение синхронной корреляции между данными показателямисоставило (0,68));— ИКопт (синхронная корреляция (0,75) и опережение на 1 квартал привысоком значении коэффициента – (0,83)).Для углубленного анализа динамики развития МП в различных фазахделового цикла на основе разработанных КИ был проведен анализ циклическихпрофилей КИ посредством трейсеров.
Для выделения циклических компонент вдинамике КИ был избран фильтр Ходрика-Прескотта (Hodrick-Prescott – HP).Задача фильтрации при первом проходе алгоритма состояла в декомпозицииисходного=(ряда…)надвесоставляющие:циклическую компоненту и долгосрочную компоненту (образом, что = НКЦ+ДЦнесглаженнуюНКЦиДЦ), таким.Визуализация тенденций изменения КИ МП представлена на Рис.3посредством трейсера цикличности индикатора с нивелированным влияниемсреднесрочнойтенденции,соответствующей14годам,исглаженнойамплитудой 18 месяцев (частота фильтра λ=6323,3 и 1, соответственно).2II фазаСпад1,5I фазаРасширениеIV - 2007I - 20071III - 20080,50II - 2013-0,5III - 2013IV - 2010I - 2012I - 2011IV - 2013IV - 2008-1I - 2014-1,5I - 2013III - 2010II - 2014III - 2014-2I - 2009IV - 2014-2,5-3-1,5III фазаСокращение-1III - 2009II - 2009-0,5013IV фаза0,5 Подъем1Рисунок 3 - Результаты циклического анализа на примере КИ - ИКртРезультаты индикации краткосрочных циклов роста и дат поворотныхточек в динамике ИКопт за период IV квартал 2007 г.
– IV квартал 2014 г.представлены в Таблице 2.Таблица 2 - Результаты циклического анализа КИ - ИКоптИКоптЦиклыДаты поворотных точекПродолжительностьциклов (кварталы)ПикДноПикЦикл I4 квартал 2007 г. 1 квартал 2009 г. 3 квартал 2010 г.12Цикл II 3 квартал 2010 г. 2 квартал 2011 г. 3 квартал 2012 г.9Цикл III 3 квартал 2012 г.Источник: составлено авторомГрафическая и табличная визуализация циклической составляющей КИпродемонстрировалахарактерделовыхтенденций,определяющихконъюнктуру малых розничных и оптовых организаций в различных фазахразвития рыночной конъюнктуры.2. Разработана методика статистического анализа экономическогоразвития малого предпринимательства, основанная на модели векторнойавторегрессии,чтопозволилосмоделироватьповедениеИндексафизического объема товарооборота в ответ на шоки в композитныхиндикаторах деловой конъюнктуры.
Обоснована высокая адаптивностьразработанных КИ для анализа деловой конъюнктуры МП.С целью анализа экономического развития малого предпринимательствапостроена модель векторной авторегрессии VECM (Vector Error CorrectionModel), на основе которой исследовалось поведение импульсной функцииотклика каждого из исследуемых индикаторов.
В качестве справочнойколичественной переменной был избран индекс физического объема оборотарозничной торговли (REF). В построенную векторную авторегрессию быливключеныследующиеобъясняющиепеременные(КИ):Индикаторконъюнктуры розничной торговли (ИКрт); Индикатор бизнес-потенциала14розничной торговли (ИБПрт); Индикатор конкурентной позиции малогорозничного бизнеса (ИКПрт).Перед построением модели (VECM) исследуемые временные рядыпроверялись на стационарность и коинтеграцию.
Интерпретация результатовмоделированияпроводиласьПрименениеметоданаправлениеисиспользованиемимпульсногопродолжительностьоткликаимпульснойпозволилоизмененияфункции.оценитьреферентногорядасилу,подвоздействием заданных шоков в индикаторах в течение восьми кварталов.На Рис. 4 приведена реакция референтного ряда – ИФО товарооборота вответ на шок в каждом из трех композитных индикаторов: ИКрт (KI_1), ИБПрт(KI_2), ИКПрт (KI_3).Рисунок 4 - Степень и направление воздействия шоков наколичественный референтный ряд – ИФО товарооборотаРезультаты свидетельствуют, что в среднем подстройка ИФОтоварооборота к шокам в индикаторах длится около года (4 квартала награфике).
При этом можно выделить ИБПрт (KI_2), который обладает самым«длинным» негативным эффектом – 5 кварталов. Напротив, шок в ИКПрт(KI_3) оказывает негативное влияние на товарооборот в течение 3 кварталов,затем эффект идет на убыль. Следовательно, шок в обоих этих индикаторахимеет негативный эффект, т.е. приводит к снижению товарооборота.15При этом выделяется индикатор ИКрт (KI_1), который при любомвоздействии положительно влияет на товарооборот продолжительностью 4-6кварталов.ПриэтомстепеньположительноговоздействияИКртнатоварооборот почти в 2 раза превышает негативное влияние прочихпоказателей (ИБПрт, ИКПрт) и максимально составляет 2 процентных пункта.3.Предложенклассификацииоснованныйалгоритмнаметодахстатистическогомногомернойанализарезультатовконъюнктурных обследований малых розничных организаций России, чтопозволилоклассифицироватьконъюнктурныеизмененияреакциюсцельюпредпринимателейаналитическойнапроработкиотраслевых тенденций.Методами кластерного анализа выявлены качественно однородныегруппы малых розничных организаций, а также проведен статистическийанализ композитных индикаторов в соответствии с поведенческими моделямиреспондентов на различных фазах экономического цикла.Подробная идентификация групп позволила провести ситуационныйанализ,который значительнорасшириланалитическуюинтерпретациюсостояния деловой конъюнктуры малого розничного бизнеса, определяемогокомпозитными индикаторами (ИКрт, ИБПрт); подтвердил высокую точностьразработанных измерителей; определил способность групп малого торговогобизнеса обеспечивать объективную реакцию на возникающие конъюнктурныешоки в различных фазах делового цикла; показал потенциал адаптациисегмента к шокам 2009 и 2014 годов.Источникомвыступилиинформациипервичныедлярезультатыизученияповеденческихежеквартальныхмоделейконъюнктурныхобследований малых розничных организаций России, проведенных Росстатом впериод с III квартала 2008 года по IV квартал 2014 года (26 обследований).Выборочная совокупность обследования за каждый квартал варьировалась от2850 до 3000 единиц наблюдения.16В качестве переменных из формы №1-конъюнктура «Обследованиеконъюнктуры и деловой активности в розничной торговле» были выбраны семьпоказателей деловой активности.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
