Материал: Информационно-статистический анализ процессов импортозамещения в промышленности в регионах России

Основные мероприятия по запуску политики импортозамещения были определены распоряжением Правительства РФ от 30.09.2014 №1936-р «План содействия импортозамещению в промышленности», которым была предусмотрена разработка отраслевых планов мероприятий по импортозамещению в отраслях промышленности Российской Федерации (далее планы) на период до 2018 г. Такие планы к середине 2015 г. Были разработаны и утверждены приказами Минпромторга России.

Нередко, характеризуя важность мер по импортозамещению, ссылаются на ежегодное послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию в декабре 2014 г. Однако значение послания как документа, определяющего импортозамещение в качестве экономической стратегии, явно преувеличено. «Нам многое надо сделать. Создать новые технологии и конкурентную продукцию. Сформировать дополнительный запас прочности в промышленности, в финансовой системе, в подготовке современных кадров» отмечено в послании. Наряду с другими факторами, Президент Российской Федерации обратил внимание на то, что «нужно использовать этот фактор ослабления национальной валюты для проведения политики импортозамещения (во всяком случае там, где это целесообразно и необходимо), в том числе в течение трех-пяти лет мы должны обеспечить людей качественными, доступными по цене лекарствами и продуктами питания в значительной степени, конечно, собственного производства». «Кроме того, нельзя допускать и внутреннего монополизма. Подчеркну, разумное, именно разумное импортозамещение - это наш долгосрочный приоритет независимо от внешних обстоятельств.

Более того, программы импортозамещения должны работать на создание в России массового слоя производственных компаний, способных быть конкурентными не только внутри страны, но и на международных рынках» сформулировал задачу Президент Российской Федерации.

В последующих документах стратегического уровня проблема импортозамещения не нашла должного развития. В распоряжении Правительства РФ от 27.01.2015 № 98-р, утвердившим План первоочередных мероприятий по обеспечению устойчивого развития экономики и социальной стабильности в 2015 году (далее  ̶ план), определено, что «ключевые направления действий Правительства РФ в течение ближайших месяцев включают: поддержку импортозамещения и экспорта по широкой номенклатуре не сырьевых, в том числе высокотехнологичных, товаров, что трудно определить как обоснованную программу действий.

В Стратегии национальной безопасности Российской Федерации, утвержденной Указом Президента Российской Федерации от 31.12.2015 № 683, проблеме импортозамещения посвящено две строчки: «п. 62. В целях противодействия угрозам экономической безопасности органы государственной власти и органы местного самоуправления во взаимодействии с институтами гражданского общества реализуют государственную социально-экономическую политику, предусматривающую (в числе прочего):

осуществление рационального импортозамещения, снижение критической зависимости от зарубежных технологий и промышленной продукции».

В отсутствии стратегической основы процесса импортозамещения органы исполнительной власти до сих пор руководствуются Концепцией. Несмотря на требование Федерального закона от 28.06.2014 № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» о пересмотре документов стратегического уровня каждые шесть лет, Правительство РФ внесло в Государственную Думу законопроект о переносе сроков разработки и корректировки документов стратегического планирования с 1 января 2017 г. На 1 января 2019 г.

Глава 2. Методология и средства анализа экономических систем с применением информационных методов

.1 Статистические, эконометрические методы оценки экономических систем

Эконометрика посвящена развитию и применению статистических методов в экономике.

В эконометрике, как дисциплине на стыке экономики и статистического анализа, выделяют три вида научной и прикладной деятельности:

А) разработка и изучение методов прикладной статистики с учетом специфики экономических данных;

Б) разработка и изучение эконометрических моделей в соответствии с конкретными потребностями экономической науки и практики;

В) применение эконометрических методов для статистического анализа конкретных экономических данных.

Эконометрическая модель имеет следующий общий вид:

 (2.1)

Ε - случайная составляющая (возмущения).

Выделяется три класса эконометрических моделей:

модель временных данных;

регрессионная модель с одним уравнением;

система одновременных уравнений.

Для анализа экономических данных могут применяться все разделы прикладной статистики:

статистика случайных величин;

многомерный статистический анализ;

статистика временных рядов и случайных процессов;

статистика интервальных данных.

Применение статистики позволяет решить следующие задачи:

описание данных (в том числе усреднение);

оценивание;

проверка гипотез;

восстановление зависимостей;

классификация объектов и признаков;

прогнозирование;

принятие решений и др.

Особенностью использования статистических методов является то, что многие экономические показатели неотрицательны. Следовательно, их необходимо описывать неотрицательными случайными величинами, имеющими логарифмически нормальное распределение, гамма-распределение или распределение Парето и др.

Экономические процессы развиваются во времени, поэтому важное место в эконометрике занимают вопросы анализа и прогнозирования временных рядов, в том числе многомерных. При этом в одних задачах больше внимания уделяют изучению трендов (средних значений, математических ожиданий), например, при анализе динамики цен.

В других же важны отклонения от средней тенденции.

Количество изучаемых объектов в экономическом исследовании часто ограничено, поэтому обоснование вероятностных моделей в ряде случаев невозможно. В эконометрике часто применяются детерминированные методы анализа данных.

Существуют два подхода к изучению поведения организаций и людей. Согласно первому из них, вполне допустимо описывать действия человека в вероятностных терминах, например, считать его ответ на заданный вопрос случайной величиной.

Второй подход предполагает, что поведение человека или организации является детерминированным, определяется теми или иными причинами, а случайность при анализе выборки возникает лишь из-за случайности при отборе лиц для опроса.

Специфика эконометрики проявляется не в перечне статистических методов, а в частоте их использования.

Для приведения экономических величин к одному моменту времени (к сопоставимым ценам) используются индексы инфляции (дефляторы).

Рассчитывают их с помощью тех или иных потребительских корзин.

В статистике интервальных данных элементами выборки являются не числа, а интервалы.

Статистические модели экономических явлений и процессов определяются спецификой той или иной области экономических исследований. Например, в экономике качества модели, на которых основаны статистические методы сертификации и управления качеством - статистический контроль, контрольные карты, планирование эксперимента, оценка и контроль надежности и другие - используют как технические, так и экономические характеристики, а потому относятся к эконометрике, равно как и многие модели теории массового обслуживания.

Экономический эффект только от использования статистического контроля доказан во многих экономически развитых странах.

На основе подходов статистики объектов нечисловой природы предложен метод проверки независимости двух альтернативных признаков. Метод применяется в задачах статистического контроля качества продукции. Проверка независимости проводится по совокупности малых выборок, то есть в асимптотике А.Н. Колмогорова, когда число неизвестных параметров распределения растет пропорционально объему данных.

Чем выше достигнутый уровень качества, тем больше необходимый объем контроля.

Важный раздел эконометрики - теория и практика экспертных оценок. Экспертные оценки используют для решения ряда экономических задач, например, выбора оптимального направления инвестиций, или наилучшего образца определенного вида продукции для организации массового выпуска, или при прогнозировании развития экономической ситуации. Следовательно, используемые в теории экспертных оценок модели являются эконометрическими.

Также известны в теоретических и учебных публикациях эконометрические модели, предназначенные для прогнозирования макроэкономических показателей. Это модели прогнозирования многомерного временного ряда, в которых оценивают, как структуру модели, то есть вид зависимости между значениями известных координат вектора в прежние моменты времени и их значениями в прогнозируемый момент, так и коэффициенты, входящие в эту зависимость. Структура такой модели - объект нечисловой природы, что и объясняет сложность соответствующей теории.

Каждой области экономических исследований, связанной с анализом эмпирических данных, как правило, соответствуют свои эконометрические модели. Например, для моделирования процессов налогообложения с целью оценки результатов применения управляющих воздействий на процессы налогообложения должен быть разработан комплекс эконометрических моделей. Кроме системы уравнений, описывающей динамику системы налогообложения под влиянием общей экономической ситуации, управляющих воздействий и случайных отклонений, необходим блок экспертных оценок.

Эконометрические методы нужны для оценки параметров экономико-математических моделей логистики (управления запасами). Ярким примером применения эконометрических методов является анализ динамики цен и уровня жизни.

Практически любая область экономики имеет дело со статистическим анализом эмпирических данных, а потому имеет те или иные эконометрические методы в своем инструментарии.

С помощью эконометрических методов следует оценивать различные величины и зависимости, используемые при построении имитационных моделей процессов налогообложения, в частности, функции распределения предприятий по различным параметрам налоговой базы. При анализе потоков платежей необходимо использовать эконометрические модели инфляционных процессов, чтобы установить реальное соотношение авансовых и итоговых платежей.

Прогнозирование сбора налогов будет осуществляться с помощью системы временных рядов.

Вначале по каждому одномерному параметру отдельно, а затем - с помощью эконометрической системы уравнений, дающей возможность прогнозировать векторный параметр с учетом связей между координатами.

Эконометрические методы - эффективный инструмент в работе менеджера и инженера, занимающегося конкретными проблемами, предназначенные для анализа статистических данных и построения эконометрических моделей конкретных экономических и технико-экономических явлений и процессов.

2.2 Программные средства, применяемые для исследования экономических систем

На сегодняшний день существует много универсальных программ обработки и анализа статистической информации. Благодаря кругу охватываемых задач, они могут быть полезны не только студентам на стадии изучения статистических методов, но и научным работникам, экономистам, решающим задачи анализа и прогноза с использованием статистических данных. Проведем анализ пакетов STATISTICA и Eviews. Сравнение проводится в зависимости от решаемых задач, простоты и удобства их выполнения, таким образом, отмечая преимущества и недостатки рассматриваемых приложений.

Рисунок 2.1 - Вид рабочего окна в программе STATISTICA

Сразу отметим, что обе программы являются адаптированными к операционной системе Windows, поддерживают технологии OLE, drop-down и д.р., являются компактными и занимают мало места дискового пространства. Оба приложения имеют удобные графические интерфейсы.

В отличие от программы STATISTICA в Eviews прежде, чем ввести данные, необходимо задать их формат, далее создать объект типа ряд, задать количество переменных и количество наблюдений. Пакет Eviews позволяет работать с восьмью типами данных (годовые, полугодовые, квартальные, месячные, недельные (5 дней), недельные (7 дней), ежедневные и недатированные наблюдения). Процедура ввода и описания данных в приложении Eviews сложнее, чем в STATISTICA, и поэтому предпочтительнее импортировать данные из других приложений. Программа позволяет работать с данными заимствованными из таких программ как: MS Access, Gauss, ODBS, SAS, SPSS, msexcel, Stata, ACSII, HTML.

Рисунок 2.2 - Вид рабочего окна программы Eviews

На следующем рисунке представлены типы объектов рабочего файла Eviews.

Рисунок 2.3 - Типы объектов рабочего файла Eviews

Для того чтобы легко визуализировать как исходные параметры модели, так и конечные результаты вычислений необходимо построение различных графиков, диаграмм, коррелограмм, спектрограмм и т.п. Просмотр в графической интерпретации исходных данных в виде линейных графиков, гистограмм распределений вероятности, диаграмм и т.п. Для обоих приложений осуществляется с помощью команд меню. Просмотр результатов в виде графиков в программе STATISTICA производится непосредственно из рабочего модуля с помощью соответствующих кнопок, причем это приложение позволяет задать опцию построения графика автоматически после каждой проведенной процедуры, также имеется возможность просмотра данных в разных масштабах. Построение коррелограмм АКФ и ЧАКФ в пакете STATISTICA осуществляется только в разных окнах, в Eviews же их можно просмотреть и в одном окне, но зато в STATISTICA указаны границы белого шума. Результаты моделирования в Eviews в графическом режиме можно просмотреть с помощью команд основного меню рабочего файла.

Просмотр числовых характеристик, исследуемых данных (среднее значение, стандартное отклонение, эксцесс, вероятность и др.) В приложении Eviews осуществляется с помощью команд меню, чтобы сделать это в STATISTICA необходимо зайти в отдельный модуль Основные статистики/Таблицы (Basic Statistics/Tables) (здесь же имеются критические значения различных распределений). Набор описательных статистик для обоих пакетов одинаковый.

К преимуществам STATISTICA перед Eviews следует отнести построение адаптивных моделей прогнозирования. В программе STATISTICA имеется удобная таблица, в которой можно определить тип модели (аддитивная, мультипликативная, с линейным трендом, включающая сезонную компоненту), а также задать параметры адаптации в трех режимах: «вручную», автоматически (на основании критерия сходимости по минимальной средней квадратической ошибке), выбор с помощью сетки различных минимальных ошибок. В Eviews аналогичная процедура построения адаптивных моделей достаточно усложнена: требуется определить тип модели, метод оценивания параметров, выбрать начальные значения адаптационных коэффициентов, критерий сходимости процесса расчета и т.д. В нескольких диалоговых окнах. Также более предпочтительно построение регрессионных моделей с распределенными лагами в программе STATISTICA, нежели чем в Eviews, так как процедура построения очень проста в применении: требуется лишь задать значение максимального лага и степень аппроксимирующего полинома (лаги Алмон). Выделение тренда из ряда с помощью гладких функций и моделирование сезонной компоненты на основе гармоник в оболочке STATISTICA выполняется в модуле Нелинейная оценка. Процедуру сглаживания тренда с помощью различного рода скользящих средних легко выполнить в обоих приложениях. Что касается определения наличия тренда в исходных данных, то его можно осуществить, в обоих приложениях, только с помощью спектрального анализа, либо коррелограмм АКФ и ЧАКФ, специального теста (например, тест Форстера-Стюарта) программы не проводят. Но в программе Eviews, с помощью менеджера тестов, такую проверку можно осуществить, задав соответствующие команды в командной строке.