Сравнительный анализ циклических колебаний региональных экономических систем: моделирование, идентификация, прогнозирование

Вестник Института экономики Российской академии наук

4/2017

ЭКОНОМЕТРИКА

Л.А. ЕЛЬШИН

заведующий отделом макроисследований и экономики роста Государственного бюджетного учреждения «Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан»

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЦИКЛИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ: МОДЕЛИРОВАНИЕ, ИДЕНТИФИКАЦИЯ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ1

Регионы, в силу целого ряда причин, по-разному адаптируются и реагируют на изменения, происходящие в рамках национальной и/или глобальной социально-экономической среды, в связи с чем характер и траектории их развития имеют индивидуальные особенности, включая циклические колебания их экономических систем. Для углубленного изучения региональных экономических циклов требуется фундаментальный анализ широкого спектра факторов, генерирующих сдвиги циклического развития экономики, а также предопределяющих формирование каналов распространения циклических колебаний других экономических систем, взаимоинтегри-рованных в конкретную региональную экономику. Познание и научное обоснование этого процесса и лежит в основе этого исследования.

Ключевые слова: экономический цикл, региональные циклические колебания, ожидания экономических агентов, моделирование и прогнозирование экономического развития, многофакторный анализ матричных ожиданий.

1БЬ: Б59, Б84, Е17, Е32.

Одной из главных задач теории экономических циклов является поиск факторов и механизмов, формирующих основу фазовых сдвигов внутри цикла. При этом ни одно направление, относимое как к традиционным, так и к нетрадиционным теориям циклического развития экономики, практически не включает в свое исследовательское «поле» особенности циклического развития на уровне региональной экономики. Вместе с тем данная методологическая проблема носит

1 Статья подготовлена в рамках гранта РГНФ (научный проект № 15-32-01353).

крайне актуальный характер ввиду того, что региональные экономические системы, являясь элементами национальной экономики, крайне дифференцированы с точки зрения своего социально-экономического развития, включающего в себя развитие технологических, экономических, институциональных, управленческих, социальных и других факторов [1].

Современная теория региональной экономики постулирует, что регион, являясь открытой экономической системой, подвержен влиянию внешних макро- и мезоэкономических факторов, вследствие чего на него проецируются циклические колебания по горизонтальным (со стороны соседних регионов) и вертикальным (со стороны ниже (выше) стоящего иерархического уровня - источника циклического развития) проекциям. Понимание природы и последствий такого рода проекций лежит в поле зрения многих российских и зарубежных экономистов. Однако комплексного и системного решения поставленного вопроса до сих пор не существует, также как и не существует общепризнанной точки зрения относительно механизмов такого взаимодействия, а также возможных последствий. Вместе с тем поиск ответов на поставленные вопросы, позволяющие во многом понять логику каналов распространения циклических колебаний и уровня чувствительности к ним региона, весьма актуален и представляет существенный научный и практический интерес

Учитывая, что регионы, в силу целого ряда причин, по-разному реагируют на любые изменения, происходящие в том числе и в рамках национальной или глобальной социально-экономической среды, характер и траектории их развития будут иметь индивидуальные особенности, включая и циклические колебания их систем [2]. Таким образом, для углубленного изучения региональных экономических циклов требуется фундаментальный анализ широкого спектра факторов, запускающих механизмы генерации фазовых сдвигов в рамках циклического развития экономики, а также предопределяющих формирование каналов распространения циклических колебаний других экономических систем, взаимоинтегрированных в конкретную региональную экономику [3]. Научное исследование данного процесса позволит оптимизировать решение целого ряда вопросов в области регулирования и «ручного управления» фазами экономических циклов региона, а также в случае возникающей порой необходимости придания дополнительных импульсов формирующимся экономическим циклам.

Следует заметить, что вопросы, касающиеся изучения природы циклического развития экономики на уровне отдельно взятых региональных образований, достаточно активно начали прорабатываться научным сообществом с конца 1950-х - начала 1960-х годов. К наибо-

лее ярким работам российских исследователей в этой области необходимо отнести так называемые ресурсные циклы И.В. Комара [4]; концепцию региональных циклов Н.Н. Колосовского [5], основанную на волнообразном изменении энергопроизводственных затрат экономических агентов региона; циклы О.В. Грицай [6], базирующиеся на индустриально-урбанистическом развитии региона, и др. Не менее активную позицию в исследовании циклических явлений в развитии регионов занимают и зарубежные экономисты, среди которых необходимо выделить работы Д. Фридмана [7], У. Изарда [8], Я. Тинбер-гена [9], У. Алонсо [10] и др. Указанные работы характеризуются узкой направленностью и специфичностью выбора эндогенных факторов, определяющих их уникальные подходы к идентификации циклического развития регионов. К сожалению, следует заметить, что данные работы основываются преимущественно либо на дескриптивных (описательных) подходах, либо на подходах, связанных с научно-логическим обоснованием выдвигаемых гипотез и предположений. Вместе с тем такая важная компонента научного познания изучаемых явлений и процессов, как моделирование факторов генерации циклических колебаний региональных экономических систем, практически полностью игнорируется, что в значительной степени предопределяет субъективность получаемых оценок и выводов.

Решение вопроса цикличности может быть найдено в рамках оценки ожиданий экономических агентов, в концентрированном виде отражающих циклические колебания экономики с определенным опережающим эффектом. Данная оценка должна осуществляться на основе многоаспектного анализа факторов, характеризующих текущие и будущие преобразования в институциональной, экономической и социальной сферах на мезо- и макроуровне и накладывающих «отпечаток» на систему матричных ожиданий региональных хозяйствующих субъектов. При этом под матричными ожиданиями мы будем понимать систему оценок, генерируемых экономическими агентами, по поводу текущих и предстоящих преобразований в экономической, социальной, институциональной среде мезо-, макро и глобального уровней (см. рис. 1).

С научно-методической точки зрения, а также полагаясь на структурно-логическую основу изложенного подхода, можно сформулировать концепцию системы матричных ожиданий, определяющую основы моделирования циклических колебаний как региональных, так и национальной экономических систем. В соответствии с ней региональные экономические циклы есть выражение процесса изменения (динамического колебания) матричных ожиданий экономических агентов по поводу перспектив развития/трансформации факторов регионального, национального и глобального (мирового) уровней.

Координаты матричных ожиданий Региона 1

Координаты матричных ожиданий Региона N

х - шкала ожиданий, характеризующих преобразования в экономической среде; у - шкала ожиданий преобразования в социальной среде; г - шкала ожиданий преобразования в институциональной среде.

Рис. 1. Концепция системы матричных ожиданий в теории региональных экономических циклов.

В процессе эволюционирования матричные ожидания формируют относительную общность ожиданий экономических агентов отдельного региона, определяющую уникальный (персонифицированный) характер траектории его циклического развития. При этом система матричных ожиданий экономических агентов одного региона может иметь высокий уровень сходимости с системой формирующихся матричных ожиданий других регионов, однако, учитывая многоаспектность и многофакторность их формирования (матричный подход), можно предположить, что траектории их циклических колебаний никогда не совпадут. Основываясь на данном суждении можно сформулировать вывод о том, что региональные экономические циклы представляют собой колебания формирующихся ожиданий экономических агентов региона по поводу трансформации институциональных и конъюнктурных параметров социально-экономической среды в региональном (мезо), национальном (макро) и глобальном уровнях. При этом характеристики региональных экономических циклов (амплитуда, частота и т. д.) никогда не будут иметь точных совпадений, ввиду чего и формируются диссонансные явления регионального развития.

Вестник ИЭ РАН. №4. 2017 С.138-156

В соответствии с данным подходом, а также на основе методологии оценки экономических циклов, базирующейся на (1) принципе идентификации опережающих общеэкономическую динамику факторов [11], а также на (2) принципе определения весовых коэффициентов при субиндексах, характеризующих укрупненные компоненты воздействия на циклические колебания [12], [13], открывается возможность сопоставительного анализа экономических циклов, дифференцированных по масштабу, длине, территориальной принадлежности и т. п.

Это, в свою очередь, позволяет понять не только логику фазовых сдвигов для конкретной исследуемой региональной системы, определить параметры ее социально-экономических преобразований в русле идентифицированных циклов, но и сформировать прогностические оценки ее развития в зависимости от «движущих» факторов и их интеграции в систему прогрессивных воспроизводственных цепочек.

Применительно к разрабатываемой теории циклов опережающего развития, опирающейся на ожидания экономических агентов [9], [10], всю совокупность факторов необходимо подразделять на реальные и денежные, с одной стороны, и психологические - с другой. Однако под психологическими факторами в настоящей работе понимается институционально оформленная действительность, формирующая представления и когнитивные модели субъектов хозяйствования, которые оказывают определяющее воздействие на направленность в динамике национальных моделей менеджмента. В связи с этим вместо термина «психологические» факторы используется термин «культурно-институциональные факторы».

По результатам проведенных оценок, основанных на экономико-математическом моделировании, были определены семь основных подгрупп факторов, оказывающих опережающее воздействие на ожидания и соответствующие модели поведения хозяйствующих субъектов на макроуровне [11], [12], [13].

Первая подгруппа включила в себя факторы, характеризующие изменения демографического каркаса территории, и сформировала субиндекс урбанистического развития (11).

Вторая подгруппа факторов сформировала так называемый субиндекс человеческого капитала (12).

В производственно-ресурсный субиндекс вошли факторы, отражающие количественно-качественные характеристики формирующейся ресурсной и производственной базы национальной экономики, такие как товарные запасы, грузооборот автотранспорта, добыча полезных ископаемых и т. д. (13).

Четвертая подгруппа факторов ориентирована на определение сводного субиндекса качества институционально-культурного развития системы и включает в себя набор соответствующих показателей, к

которым можно отнести показатели, оценивающие уровень развития социальной инфраструктуры, качество формирующихся ментальных моделей общества (14).

Пятая подгруппа факторов сформировала так называемый субиндекс экономической активности хозяйствующих субъектов (15). В нее вошли такие показатели, как денежные доходы, инвестиции в основной капитал, индекс потребительских цен и др.

Шестая подгруппа факторов сформировала так называемый субиндекс научно-исследовательского потенциала. Она характеризует внутренний резерв инновационного развития экономики (16).

Седьмая подгруппа факторов определяет субиндекс изменения капитала (17), демонстрирующий реакцию общеэкономических трендов на изменения и корректировки ценовых индексов стоимости капитала.

Таким образом, структурно-логическая модель сравнительного анализа циклических колебаний региональных социально-экономических систем может быть представлена в виде алгоритма последовательной реализации этапов (см. рис. 2).

Рис. 2. Алгоритм сравнительного анализа циклических колебаний региональных социально-экономических систем на основе концепции многофакторного анализа и матричных ожиданий.

Вестник ИЭ РАН. №4. 2017 С.138-156

Конечной целью реализации алгоритма является разработка предложений, направленных на определение приоритетных направлений мер государственного воздействия на процессы социально-экономического развития регионов, способствующих «сглаживанию» вероятных негативных последствий в кризисных фазах циклического развития.

Апробация предложенного алгоритма реализована на примере регионов Приволжского федерального округа. В рамках первого этапа, предполагающего горизонтально и вертикально интегрированную оценку факторов, влияющих на ожидания экономических агентов в разрезе исследуемой совокупности факторов, осуществлена оценка матричных ожиданий региональных экономических агентов в разрезе факторов, оценивающих преобразования в институциональной, экономической и социальной сферах мезо- и макроуровня.

Оценка индексов, характеризующих ожидания экономических агентов, осуществлялась на базе статистических рядов за период с 1995 г. по 2015 г. Лоскутность и ограниченность статистических данных, публикуемых органами статистики, в определенной степени сузила исследовательское поле. Вместе с тем полученные результаты расчетов «улавливают» исследуемые тенденции и логические взаимосвязи, что находит свое подтверждение в согласованности полученных оценок и выводов с традиционными подходами теории цикличности.

Результаты проведенного кросс-корреляционного анализа демонстрируют весьма разнообразный спектр зависимостей в разрезе регионов Приволжского федерального округа (см. табл. 1, 2). При этом, как видно из табл. 1, не все факторы характеризуются опережающим трендом относительно эталонного ряда - индекса промышленного производства регионов (ИПП). К таковым в первую очередь необходимо отнести факторы макроуровня, отражающие конъюнктурные изменения на рынках финансового капитала. В результате, следуя логике моделирования циклов опережающего развития (см. рис. 1), а также алгоритма определения весовых коэффициентов при моделировании циклов опережающего развития, опубликованных в более ранних наших работах [11], [12], [13], получены значения весовых коэффициентов при субиндексах, включенных в процесс конструирования сводного индекса опережающего развития (см. табл. 2).

Представленные результаты расчетов достаточно отчетливо демонстрируют сущность матричных ожиданий экономических агентов. «Мерцание» клеток (наличие/отсутствие пустых клеток, характеризующих лаговые параметры анализируемого фактора для конкретного региона), является тому наглядным подтверждением (см. табл. 1). При этом важным является то, что для экономических агентов разных регионов, несмотря на их общность и принадлежность к одному макрорегиону - Приволжскому федеральному округу, система факторов,

Состав факторов и лаговые значения зависимости ИПП и фактора*

№ Наименование фактора Значение лага, количество лет

Республика Башкортостан Кировская область Республика Марий Эл Республика Мордовия Нижегородская область Оренбургская область Пензенская область Пермский край Самарская область Саратовская область Республика Татарстан Удмуртская Республика Ульяновская область Чувашская Республика

I. Индекс изменения урбанистического развития

Мак юуровень

1.1 Численность сельского населения 7 9 5 4,8 9 5 7 4

1.2 Численность городского населения 5,9 4 5 6

Мезоуровень

1.3 Численность сельского о населения 3 3,6 4 3

1.4 Численность городского населения 3 2 3 6,7 2,3 5 3 2,5

II. Индекс человеческого капитала

Мак юуровень

2.1 Число выпущенных из средних заведений 3 4 1,5 3

2.2 Число выпущенных из высших заведений 3 4 3 4 3,5 3

2.3 Число высших школ 2 4 4,5 2 3,4 2,6 5,6 3

2.4 Число средних учебных заведений 2 3 2 1

чз а а Ж К

№ Наименование фактора Значение лага, количество лет

Республика Башкортостан Кировская область Республика Марий Эл Республика Мордовия Нижегородская область Оренбургская область Пензенская область Пермский край Самарская область Саратовская область Республика Татарстан Удмуртская Республика Ульяновская область Чувашская Республика

Мезоуровень

2.5 Число выпущенных из средних заведений 2 4 4 2 2,4 3 2 3 2,5

2.6 Число выпущенных из высших заведений 5 3 6,9 3,4

2.7 Число высших школ 4 3,4 2 6 7 2,6

2.8 Число средних учебных заведений 3 4 1,3 7 5

III. Производственный индекс

Мак роуровень

3.1 Товарные запасы 2 2,3 5 5 2 3 3 2 5

3.2 Грузооборот автотранспорта 4,6 2 3 2 2,3 2,3 4 3,5 3

3.3 Добыча полезных ископаемых 4 2 3

3.4 Перевезено грузов железнодорожным транспортом 3,6 5 4 2,4 2 4 3,4

Мезоуровень

3.5 Товарные запасы 2,3 3,5 3 4 2,3 4 3,4 1 2,4

3.6 Грузооборот автотранспорта 3 2 3 2 3,5 1

Ц1 1—1 О VI

№ Наименование фактора Значение лага, количество лет

Республика Башкортостан Кировская область Республика Марий Эл Республика Мордовия Нижегородская область Оренбургская область Пензенская область Пермский край Самарская область Саратовская область Республика Татарстан Удмуртская Республика Ульяновская область Чувашская Республика

3.7 Добыча полезных ископаемых

3.8 Перевезено грузов железнодорожным транспортом 2 3 1 4

IV. Индекс социального самочувствия

Мак роуровень

4.1 Число больничных учреждений 2,6 5 3 6 7

4.2 Число больничных коек 2 2,5 3 2,5 2 3 1

4.3 Число театров 2 4

4.4 Число учреждений культурно-досугового типа 2 1 5

Мезоуровень

4.5 Число больничных учреждений 2 3,6 2,5 6 4 2 6 2 3

4.6 Число больничных коек 3,9 2,5 5

4.7 Число театров 3 2 5 2,7 3 3

4.8 Число киноустановок 3 2 2,9 5 2,5 4

4.9 Число учреждений культурно-досугового типа 4 4,8

№ Наименование фактора Значение лага, количество лет

Республика Башкортостан Кировская область Республика Марий Эл Республика Мордовия Нижегородская область Оренбургская область Пензенская область Пермский край Самарская область Саратовская область Республика Татарстан Удмуртская Республика Ульяновская область Чувашская Республика

V. Индекс экономической активности

Мак роуровень

5.1 Инвестиции в основной капитал 3,8 2 6 5,9 3 4 6 5,7 2

5.2 Индекс потребительских цен

5.3 Денежные доходы населения 5 2,5 4 4,8 5 3,6 6 2,7

Мезоуровень

5.4 Инвестиции в основной капитал 2 3

5.5 Индекс потребительских цен

5.6 Денежные доходы населения 0,8 3,5 3,5 2 2 9

VI. Индекс научно-исследовательского потенциала

Мак роуровень

6.1 Численность научных работников 6 1,5

6.2 Число научно-исследовательских институтов

6.3 Количество поступивших предложений в области НИОКР 5 3,5 2,9 1,4 4

Ц1 1—1 О VI

№ Наименование фактора Значение лага, количество лет

Республика Башкортостан Кировская область Республика Марий Эл Республика Мордовия Нижегородская область Оренбургская область Пензенская область Пермский край Самарская область Саратовская область Республика Татарстан Удмуртская Республика Ульяновская область Чувашская Республика

6.4 Внутренние затраты на исследования и разработки 8 5 8 9 5,6

6.5 Поступление патентных заявок 2 3 2,4 5

Мезоуровень

6.6 Численность научных работников

6.7 Число научно-исследовательских институтов 6 3 8

6.8 Количество поступивших предложений в области НИОКР 3,6 6 3,8

6.9 Внутренние затраты на исследования и разработки 3 3 2

6.10 Поступление патентных заявок 2 5

VII. Индекс изменения капитала

Мак роуровень

7.1 Цена на нефть

7.2 Уровень процентной ставки

пустая клетка означает отсутствие опережающего тренда относительно эталонного ряда региона.

индекса промышленного производства

Значения весовых коэффициентов субиндексов сводного индекса опережающего развития для регионов Приволжского федерального округа (по результатам идентификации краткосрочных ожиданий

экономических агентов)

«

го п н

и а

я

Ш >

я

£

к> о

Г)

ел О VI

№ Наименование субиндекса Республика Башкортостан Кировская область Республика Марий Эл Республика Мордовия Нижегородская область Оренбургская область Пензенская область Пермский край Самарская область Саратовская область Республика Татарстан Удмуртская Республика Ульяновская область Чувашская Республика

Значения весовых коэффициентов

1 Индекс изменения урбанистического развития (Ц) 0,105 0,167 0,145 - - 0,065 0,187 0,129 - 0,156 0,128 - - 0,186

2 Индекс человеческого капитала (1?) 0,184 0,174 0,162 0,236 0,168 0,226 0,191 0,167 0,183 0,165 0,175 0,321 0,184 0,199

3 Производственный индекс (¡3) 0,258 0,213 0,209 0,289 0,245 0,267 0,256 0,244 0,251 0,227 0,209 0,412 0,259 0,246

4 Индекс социального самочувствия (1А) 0,157 0,181 0,18 0,241 0,181 0,207 0,207 0,179 0,194 0,195 0,16 0,267 0,199 0,182

5 Индекс экономической активности (/-) 0,167 0,14 0,156 0,234 0,228 - - 0,159 0,198 0,146 0,151 - 0,212 0,187

6 Индекс научно-исследова-тельского потенциала (1й) 0,129 0,125 0,148 - 0,178 0,235 0,159 0,122 0,174 0,111 0,177 - 0,146 -

Еь-

£ с

к а;

формирующих их матрицу ожиданий относительно институциональных и конъюнктурных параметров развития региональных социально-экономических систем, характеризуется индивидуальными особенностями и региональной специфичностью.

В табл. 1 представлен состав факторов, характеризующихся опережающей динамикой относительного эталонного ряда (ИПП), в разрезе укрупненных опережающих индексов (в клетках представлены лаго-вые значения, полученные по результатам кросс-корреляционного анализа зависимости ИПП и анализируемого фактора).

Что же касается выявленных значений весовых коэффициентов субиндексов сводного индекса опережающего развития для регионов Приволжского федерального округа, то здесь также наблюдаются расхождения (см. табл. 2). Вместе с тем имеет место и общность влияния факторов на ожидания экономических агентов, формирующих циклические колебания в экономике. Так, к примеру, примечательным является то, что для всех регионов ПФО наибольшим уровнем воздействия, как это уже было отмечено ранее, на краткосрочные ожидания оказывают факторы конъюнктурного порядка, формирующие представления экономических агентов относительно преобразований в операционной деятельности хозяйствующих субъектов (предприятий, организаций). Диапазон значений производственного субиндекса (1з) для регионов Приволжского федерального округа находится в пределах от 0,209 до 0,412. Наименее значительно воздействие на краткосрочные ожидания экономических агентов факторов, отражающих преобразовательные процессы в институциональной сфере. Так, значения весовых коэффициентов для субиндексов, характеризующих социальное самочувствие и развитие научно-исследовательского потенциала региона, колеблется в диапазоне от 0,157-0,267 и 0,111-0,235 соответственно.

Оценки лаговых значений (см. табл. 1), характеризующих наличие и масштабы опережающего воздействия того или иного фактора относительно эталонного ряда (ИПП), свидетельствуют о различной системе восприятия информации на региональном уровне. Так, для Республики Татарстан параметры урбанистического развития имеют влияние на систему формирующихся ожиданий экономических агентов лишь на уровне региональной компоненты (см. табл. 1). В то время как для Удмуртской Республики те же параметры оказывают воздействие на генерирующиеся ожидания на макроуровне. Другими словами, экономические агенты данного региона, оценивая перспективы развития социально-экономической среды, ориентируются на параметры урбанистического развития на уровне национальной экономики и не принимают в расчет тренды урбанистического развития, генерируемые на местном уровне. Подобная дифференциация характерна практически для всех регионов, причем по полному спектру рассматриваемых фак-

торов. Это свидетельствует о различной системе восприятия информации экономическими агентами того или иного региона, что и предопределяет уникальный характер их интегральных ожиданий, запускающих механизмы фазовых сдвигов экономических циклов.

Проведенные оценки значений весовых коэффициентов показали, что такие субдиндексы, как субиндекс изменения урбанистического развития (у и субиндекс научно-исследовательского потенциала (16), принимают наименьшие значения, что также представляется вполне закономерным в контексте изучения краткосрочных экономических циклов. Вместе с тем для регионов с высоким уровнем развития инновационной составляющей экономики значение весового коэффициента при субиндексе научно-исследовательского потенциала принимает весьма высокие значения, что может говорить об особой системе настройки их институционально-конъюнктурных систем, чувствительных к инновационным преобразованиям. Это, в свою очередь, свидетельствует об их повышенном уровне интеграции в систему прогрессивных воспроизводственных цепочек национального и глобального уровней, что и находит свое отражение в более выраженной реакции экономических агентов на преобразования в инновационно-исследовательской сферах.

Примечательно, что факторы, характеризующие такие конъюнктурные параметры развития макроуровня, как цена на нефть, уровень процентной ставки, не являются опережающими относительно ИПП, в связи с чем не вошли в список факторов, определяющих корректировку ожиданий экономических агентов. Для российской экономики в целом и для ее регионов в частности, как показывают расчеты, основанные на кросс-корреляционном анализе, рассматриваемые факторы оказывают текущее воздействие на деловую активность экономических агентов (лаговые значения соответствующих факторов для регионов Приволжского федерального округа принимают либо нулевые значения, либо данные факторы и вовсе не вошли в систему расчетов2. Таким образом, можно констатировать, что хозяйствующие субъекты не закладывают их в свои оценки развития событий в будущем, а руководствуются ими при определении и выработке текущих тактических решений. В связи с вышеизложенным, субиндекс изменения капитала (17) не вошел в систему расчетов сводного индекса опережающего развития ни для одного из анализируемых регионов.

Разработанные количественные оценки, характеризующие параметры трансформации ожиданий экономических агентов, позволяют сгенерировать динамические ряды интегрального индекса опережающего развития в разрезе исследуемой совокупности регионов При-

2 гкр. (критическое значение корреляции Пирсона) < значения коэффициента корреляции, оценивающего взаимосвязь между исследуемыми статистическими рядами.

волжского федерального округа. Их графическая интерпретация, формирующая представление о циклических колебаниях экономических систем, демонстрирует два полных краткосрочных экономических цикла, общих для всей исследуемой совокупности регионов в рамках исследуемого периода времени (2005-2015 гг.). Первый из них датируется периодом с 2005-2009 гг., второй - 2009-2015 гг. При этом необходимо заметить, что, несмотря на полученную общность циклических колебаний, каждая региональная экономическая система обладает собственными, уникальными характеристиками фазовых сдвигов, генерирующих формирование экономических циклов. Данный вывод следует исходя из полученных результатов, демонстрирующих дифференциацию амплитуд и характеристики ключевых фаз данных циклов. К примеру, такие регионы, как Оренбургская и Нижегородская области, Республика Марий Эл, характеризуются более высоким уровнем диссонанса относительно средних значений индекса опережающего развития по округу. Данная уникальность является результатом различий в оценках экономических агентов будущих институциональных, экономических и социальных преобразований. Подобная дифференциация, как это показывают реализованные расчеты, формируется в результате различного уровня восприимчивости экономических агентов к ним - так называемого эффекта матричных ожиданий.

Заложенный в методологический аппарат исследования циклов опережающего развития инструментарий, обеспечивающий реализацию факторного анализа, позволяет выявлять «вклад» каждого субиндекса в траекторию циклических колебаний, тем самым формируя основы для идентификации ключевых системообразующих факторов, оказывающих доминирующее воздействие на фазовые сдвиги в циклическом развитии региональных систем. Реализация данного подхода весьма эффективно укладывается в парадигму исследования значений весовых коэффициентов при анализируемых субиндексах.

Дифференциация значений весовых коэффициентов во многом может свидетельствовать о «настройках» системы адаптации экономических агентов к трансформационным процессам в сфере конъюнктурных и институциональных составляющих развития региональной экономической системы. Понимание данного процесса во многом может способствовать определению механизмов, воздействующих на систему социально-экономического развития региона, которые могут быть задействованы органами государственной власти. Так, к примеру, в соответствии с данным подходом можно выделить регионы, экономические агенты которых наиболее остро реагируют на кратко- и среднесрочные корректировки в сфере изменения индексов конъюнктурного порядка. К ним, в первую очередь, необходимо отнести Республику Мордовия и Ульяновскую область. Это, возможно, связано с тем, что

в данных регионах в значительной степени присутствует фактор социальной напряженности. В связи с чем представляется целесообразным при реализации государственной региональной политики в качестве приоритета ориентироваться на поддержку развития в кризисных фазах экономических циклов данной группы регионов. При этом поддержка должна находить свое выражение в повышенном эффекте нивелирования роста ценовых индексов для малозащищенных слоев населения. В противном случае регионы подобного типа несут повышенные риски в процессе адаптации к кризисным явлениям с последующим формированием затяжного выхода на долгосрочную траекторию своего социально-экономического развития.

Аналогичный ход рассуждений и выводов через призму анализа значений весовых коэффициентов при субиндексах, определяющих реагирование ожиданий региональных экономических агентов на тот или иной тип преобразований, в концентрированном виде представлен в табл. 3. В зависимости от степени восприятия экономическими агентами трансформаций институционального и конъюнктурного порядка различаются приоритеты государственной социально-экономической политики для регионов ПФО. Следует сразу заметить, что все рассматриваемые регионы нуждаются в реализации мер, направленных на поддержку развития их социально-экономических систем. Между тем, учитывая различный характер восприятия различных региональных систем изменений макро- и мезоуровня, целесообразно выделить приоритетные меры государственного воздействия на параметры социально-экономического развития отдельных региональных систем, наиболее чувствительные к корректировкам с целью интенсификации экономического роста того или иного региона. Данные приоритеты формируют устойчивые основы для «сглаживания» кризисных фаз краткосрочных экономических циклов регионов, что предопределяет более высокий уровень устойчивости их развития и в конечном итоге выход на циклические траектории ускоренного развития экономики.

Наряду с отмеченными направлениями государственного регулирования важным результатом моделирования системы региональных циклов опережающего развития является возможность формирования системы прогностических оценок дальнейших циклических колебаний региональных систем.

Методология определения сводного индекса опережающего развития предполагает использование факторов, характеризующихся опережающей динамикой относительно так называемого эталонного ряда, под которым в данной работе принимается либо валовой внутренний продукт, либо индекс промышленного производства. Учитывая данный факт, а также среднее значение лагов (1-2 года), используемых при оценке краткосрочных циклов опережающего развития применительно к реги-

онам ПФО, можно с высокой степенью вероятности построить прогноз траектории их экономического развития на ближайшую перспективу.

В соответствии с полученными оценками сводных индексов опережающего развития регионов Приволжского федерального округа фаза оживления фиксируется в 2016 г. Это означает, следуя логике теории циклов опережающего развития, что реальное оживление в региональных социально-экономических системах ПФО произойдет в период 2017-2018 гг. переходя в фазу роста в 2019-2020 гг.

Важным также является то, что, следуя логике инерционного развития построенных индексов опережающего развития для регионов ПФО, следующий цикл прогнозируется в период с 2016 по 2022 гг., при этом его траектория преимущественно будет находится в положительной зоне, определяющейся на основании положительных или отрицательных значений интегрального индекса опережающего развития.

В заключение необходимо отметить, что представленные в настоящем исследовании алгоритмы и подходы в значительной степени позволяют выявить системообразующие факторы циклического развития экономических систем регионального уровня. Поиск оптимальных направлений, формирующих основы диагностирования региональных экономических циклов, еще далек от завершенности. В связи с этим настоящая статья является приглашением к дискуссии в отношении наиболее перспективных и адаптивных к сложившимся реалиям направлений в области выбора инструментария и парадигмы исследования проблемы.

Недостаточность традиционных подходов к моделированию экономических циклов регионального уровня может быть преодолена лишь на основе новой парадигмы научных подходов и инструментов научного познания. Это в значительной степени будет способствовать диагностированию возникающих угроз, разработке региональных прогностических моделей и обоснованию рекомендаций для органов государственной власти в сфере интенсивного развития как национальной, так и региональной экономики.

ЛИТЕРАТУРА

1. Жихаревич Б.С. Институциональное измерение регионального социально-экономическое пространства: подход к исследованию // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы. 2011. № 2-3. С. 47.

2. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2006.

3. Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. М.: Наука, 1999.

4. Комар И.В. Рациональное использование природных ресурсов и ресурсные циклы. М., 1975.

5. Колосовский Н.Н. Теория экономического районирования. М., 1969.

6. Грицай О.В., Иоффе Г.В., Трейвиш А.И. Центр и периферия в региональном развитии. М.: Наука, 1991.

7. Friedmann J. Regional development policy. Boston: Mass. Inst. Techn.,

8. Изард У. Методы регионального анализа: введение в науку о регионах. М.: Прогресс, 1966.

9. Тинберген Я., Бос. Х. Математические модели экономического роста / Пер. с англ. М.: Прогресс, 1967.

10. Friedmann J., Alonso W. Regional development as a policy issue // Regional development and planning. Cambridge (MA), 1964. P. 18-32.

11. Сафиуллин М.Р. Об оценке деловой и экономической активности региона / М.Р. Сафиуллин, Л.А. Ельшин, А.И. Шакирова. М.: Экономика, 2011.

12. Сафиуллин М.Р., Ельшин Л. А., Прыгунова М.И. Влияние ожиданий экономических агентов на параметры циклического развития экономики при различных типах структурного неравновесия //Известия ДВФУ. Экономика и управление. 2016. № 4. С. 50-64.

13. Marat R., Elshin L., Prygunova M. Methodological approaches to forecasting the mid-term cycles of economic systems with the predominant type of administrative-command control // Journal of Economics and Economic Education Research 2016. Vol. 17. NSpecialIssue2. H. 277-287.

L.A. ELSHIN

head of department of macroresearches and economy of growth of the Center of perspective economic researches of Academy of sciences of the Republic of Tatarstan, Kazan, Russia Leonid.Elshin@tatar.ru

COMPARATIVE ANALYSIS OF CYCLIC FLUCTUATIONS OF REGIONAL ECONOMIC SYSTEMS: MODELING, IDENTIFICATION, FORECASTING

Regions, for a variety of causes, differently adapt and react to any changes happening including within the national and/or global social and economic environment in this connection character and trajectories of their development have the personified features, including also cyclic fluctuations of their economic systems. Thus profound studying of regional economic cycles requires the fundamental analysis of a wide range of the factors causing cyclical shifts of the economic development, and also predetermining formation of distribution of cyclic fluctuations channels of other economic systems which are mutually integrated into concrete regional economy. The cognition and scientific justification of this process are the basis of this paper.

Keywords: economic cycle, regional cyclic fluctuations, expectations of economic agents, modeling and forecasting of economic development, multiple-factor analysis of matrix expectations. JEL: D59, D84, E17, E32.

1966.