Неэргодическая экономика

Авторский аналитический Интернет-журнал

Изучение широкого спектра проблем экономики

Селективная политика реструктуризации собственности

В статье рассматривается проблема определения региональной политики в отношении масштабов государственного сектора экономики. Построены модели для двух типов регионов России, в которых действуют различные закономерности влияния госсектора на экономику. Обосновывается положение о необходимости использования селективной политики развития госсектора в разных субъектах Российской Федерации.

Постановка проблемы

 

В настоящее время приватизация государственной собственности продолжается. Между тем в последнее время все чаще возникают возвратные эффекты, когда государство расширяет свое участие в различных отраслях и видах деятельности. Однако сейчас все острее встает другой вопрос, который важен и для экономической теории, и для регулятивной практики: как согласуется генеральная линия макроэкономической политики приватизации с экономической спецификой регионов страны?

Дело в том, что многочисленные субъекты федерации России настолько различаются по многим социальным и экономическим параметрам развития, что было бы логично задаться вопросом о необходимости и целесообразности проведения единой политики реструктуризации собственности. Не исключено, что в некоторых регионах страны требуется дальнейшая приватизация государственной собственности, в то время как в других – ее национализация и деприватизация. Нечто похожее, но в менее ярко выраженной форме наблюдается и для отраслей российской экономики, многие из которых должны подвергнуться тотальной приватизации, а многие – лучше не трогать и оставить в руках государства. Проблема усугубляется еще и тем, что за годы построения в стране рыночной экономики набрали силу процессы региональной дифференциации. Как быть в этой ситуации? Какой должна быть политика по реструктуризации капитала? Должна быть политика приватизации тотальной или селективной? И если она должна быть селективной, то как определить регионы, подпадающие под ее действие? Ниже мы попытаемся ответить на поставленные вопросы, используя с одной стороны новую парадигму государственного регулирования, а с другой – традиционный эконометрический инструментарий.

 

Этапы эволюции национальной экономики и ее региональная гетерогенность

 

К настоящему моменту уже сформировалась новая парадигма государственного регулирования, которая в специальной литературе получила название эволюционной теории экономической политики [1]. Ее суть заключается в том, что на разных этапах развития национальной экономики должны быть использованы разные инструменты макроэкономического регулирования. Принято выделять следующие четыре стадии развития и модернизации экономики: 1) стадия импортозамещения, для которой характерны прямая поддержка базовых отраслей и высокие внешнеторговые тарифы; 2) стадия инициации экспортно–ориентированного роста и заимствования технологий; 3) стадия стимулирования ускоренного развития за счет инноваций с параллельным снижением тарифов; 4) стадия развитого рынка, опирающаяся на малый и средний бизнес.

Эволюция политики государственного регулирования экономики происходит по мере продвижения от одной стадии модернизации к другой в направлении уменьшения прямого вмешательства государства, замещения селективных инструментов неселективными. Соответственно для обеспечения экономического роста государство должно следовать весьма сложной экономической стратегии, каждый раз выбирая политику, адекватную существующей стадии модернизации, и своевременно изменяя ее при переходе от одной стадии к другой. Однако на практике обеспечение такой регулятивной гибкости довольно проблематично. Так, исследователи выделяют ошибки двух типов: ошибка инерции, когда политика, успешная в прошлом, продолжает использоваться на этапе, для которого она непригодна; ошибка преждевременного переключения, когда правительство пытается применить методы и инструменты, эффективные лишь для более поздних стадий. Для российской практики государственного регулирования эти ошибки являются типичными.

На наш взгляд, эволюционная теория экономической политики является важной вехой в синтетическом осмыслении механизмов развития экономики и механизмов ее регулирования. Тем не менее, она нуждается в дальнейшем развитии и конкретизации. Одним из наиболее острых вопросов, которые пока остаются за рамками эволюционной теории экономической политики, является вопрос о том, что же лежит в основе перехода от селективных методов регулирования к инструментам общего действия? По нашему мнению, в основе подобных сдвигов лежит явление гетерогенности (неоднородности) национальной экономики. Гетерогенность рынка проявляется, например, в значительных различиях уровня развития отечественных и зарубежных компаний, в различиях степени успешности отечественных компаний разных отраслей и регионов и т.п. Чем выше гетерогенность национальной экономики, тем разнообразней должны быть методы и инструменты государственного регулирования. Чем выше гетерогенность экономического рынка страны, тем больше потребность в селективной (избирательной) экономической политике. В такой обстановке актуализируется система целевых и льготных кредитов, налоговых льгот, дифференцированных ставок таможенных тарифов и т.п.

Есть все основания предполагать, что прогрессивная эволюция национальной экономики ведет к выравниванию различий между ее основными элементами, а следовательно, к уменьшению ее гетерогенности. В свою очередь рост гомогенности (однородности) экономики создает предпосылки для формирования экономической политики регулирования, основанной на использовании неселективных инструментов общего действия. Кроме того, рост гомогенности экономики в долгосрочной перспективе, как правило, сопровождается абсолютным ростом ее средней эффективности. В таких условиях вполне эффективными оказываются единая политика валютного курса, управление золото–валютными резервами т.д.

Хотя данные рассуждения кажутся достаточно очевидными, для России они оказываются принципиальными. Дело в том, что само наличие нескольких стадий развития экономики и правильная идентификация этих стадий еще не означают автоматического успеха в деле формирования государственной экономической политики. Дело в том, что довольно точное отслеживание указанных стадий возможно только в небольших государствах. Большие же страны почти наверняка характеризуются серьезными различиями в уровне экономического развития отдельных территорий, а это означает, что различные «куски» одной страны (штаты, кантоны, округа, губернии, субъекты федерации и т.п.) могут находиться на совершенно разных стадиях эволюции своей экономики. Например, один регион уже характеризуется развитой экономикой третьей (инновационной) стадии модернизации, в то время как другой регион имеет самую примитивную экономику, типичную для первой стадии (импортозамещение). В таких условиях проводить единую макроэкономическую политику фактически невозможно, т.к. это наверняка приведет к отрицательным последствиям, по крайней, в слабых регионах. Следовательно, можно утверждать, что почти любая серьезная экономическая стратегия, проводимая в России, должна носить селективный характер.

В основе последнего тезиса лежит, прежде всего, тот широко известный факт, что региональная дифференциация российской экономики чрезвычайно велика и имеет тенденцию к дальнейшему росту. Единая экономическая политика государства, распространяющаяся в равной степени как на преуспевающие, так и на депрессивные регионы, не оправдывает себя.

Сказанное в полной мере относится к политике приватизации. Дело в том, что приватизация государственной собственности является одним из инструментов регулирования экономики. Однако, несмотря на взятый российским правительством общий курс скорейшей передачи большей части государственной собственности в частные руки, целесообразность таких действий во многих регионах страны является весьма сомнительной. Это связано со многими обстоятельствами, как например: с неразвитостью во многих субъектах федерации частного сектора, который мог бы эффективно поглотить кадры государственного сектора; с отсутствием в регионе инвестиционных ресурсов, необходимых для приватизации; с высокими социальными рисками, связанными с санацией и ликвидацией государственных предприятий и т.д. Фактически речь идет о том, что в России имеются регионы, где экономика и частный сектор развиты настолько, что требуют дальнейшего расширения, которое зачастую тормозится наличием неэффективного государственного сектора. Одновременно с этим в стране имеются и такие регионы, где почти вся экономика базируется на государственном секторе, а частный сектор настолько слаб, что не может обеспечить эффективного функционирования даже самых примитивных рыночных сегментов и сфер деятельности.

В таких условиях макроэкономическая политика приватизации должна разбиваться на две составляющие: общий стратегический курс на углубление приватизации, получающий свою конкретизацию на региональном уровне в виде региональной политики приватизации (национализации). Не исключено, что на фоне общего курса приватизации многие регионы будут либо сдерживать приватизационные процессы, либо вообще переходить к политике деприватизации. Особенность такой селективной региональной политики заключается в том, что различие в экономической политике приватизации регионов не должно противоречить общему курсу. Речь идет о том, что региональная политика приватизации должна принимать такие формы и такую направленность, которые максимально соответствуют экономической специфике региона, его фазе экономической эволюции. Альтернативная стратегия регулирования, направленная на унификацию направленности приватизации, может разрушительно сказаться на формировании региональных экономик.

Важным моментом проводимого анализа является тот факт, что между региональной и макроэкономической политикой приватизации может возникать принципиальное противоречие, которое зависит от стадии развития экономики. Забегая вперед, укажем, что подобная ситуация имела место в 2001 г., когда большинство регионов было еще не готово к приватизации. В 2004 г. противоречие исчезло в силу того, что в этот период времени большинство регионов уже «созрело» до приватизации, чем и обуславливался общий приватизационный вектор макрополитики; противоречия носили локальный характер в отдельных регионах страны. На практике подобного рода эффекты требуют особой процедуры согласования программ приватизации между центром и регионами. К сожалению, эффективные механизмы подобного согласования до последнего времени отсутствовали.

 

Методология исследования: региональные кластеры и производственно-институциональные функции

 

Факт принципиальной гетерогенности российского экономического пространства уже многократно доказан. Одним из наиболее ярких фактов, свидетельствующих о наличии разных воспроизводственных режимов в региональных экономиках, служит исследование зависимости между номинальной заработной платой и уровнем безработицы. Как оказывается, все регионы России могут быть разделены на два больших кластера: субъекты федерации, для которых номинальная заработная плата зависит от уровня безработицы (преимущественно западная часть страны); субъекты федерации, для которых данная связь не наблюдается (преимущественно восточная часть страны) [2]. Таким образом, в двух сегментах России действуют совершенно разные монетарные закономерности, что категорически отрицает унифицированную политику регулирования рынка труда в регионах.

В этой связи логично предположить, что и политика приватизации должна быть дифференцирована по двум региональным кластерам: регионы, где приватизация целесообразна; регионы, где она не целесообразна. Если исходить из такой позиции, то следующий вопрос, который предстоит решить, заключается в выборе способа и критерия кластирования регионов. На наш взгляд, наиболее прозрачным и универсальным признаком разграничения регионов может служить показатель производительности труда. В этом агрегате автоматически заложена информация о технологическом и отчасти институциональном развитии региона. То, что российские регионы по этому признаку различаются очень сильно и их никак нельзя объединять все в одну группу, представляется совершенно очевидным. Для примера укажем, что в 2001 г. в Ханты-Мансийском АО производительность труда в текущих ценах достигала 770 тыс. руб./чел. (региональный максимум), в то время как в Москве – 362, Коми–Пермяцком АО – 44, Республике Адыгея – 41 (региональный минимум). В 2004 г. в Ненецком АО производительность труда в текущих ценах составляла 1925 тыс. руб./чел. (региональный максимум), в то время как в Москве – 481, Республике Адыгея – 85, Коми–Пермяцком АО – 77 (региональный минимум). Таким образом, коэффициент поляризации, оцениваемый как отношение регионального максимума к региональному минимуму, в 2001 г. составил 18,8, а в 2004 г. – 25,8.

Приведенные цифры вскрывают два факта. Во-первых, они показывают, что разрыв в региональных уровнях производительности труда огромен и составляет 20–25 раз. Различия в эффективности региональной экономики, достигающие одного порядка и более, убедительно свидетельствуют о том, что соответствующие регионы находятся на совершенно разных этапах экономического развития и применение к ним единой политики приватизации, скорее всего, просто бессмысленно. Во-вторых, выявленные региональные различия в уровне производительности труда не только не имеют тенденции к уменьшению, то наоборот, обнаруживают явную тенденцию к росту. Так, коэффициент поляризации данного показателя с 2001 г. по 2004 г. возрос на 37,2%, т.е. больше чем на треть. При такой дивергенции регионального экономического развития переход к унифицированной политике приватизации следует считать преждевременным.

Сказанное выше подтверждает гипотезу о необходимости разделения всего массива российских регионов на два кластера: высокопроизводительные регионы с эффективной экономикой, современными производственными технологиями и удовлетворительной институциональной средой; низкопроизводительные регионы с неэффективной экономикой, архаичными производственными технологиями и некомфортной институциональной средой. В результате многочисленных вычислительных экспериментов нам удалось нащупать критерий кластирования субъектов Российской Федерации: к высокопроизводительным регионам относятся регионы с π>100 тыс. руб., где π – производительность труда; к низкопроизводительным регионам относятся регионы с π<100 тыс. руб.

Обнаруженная граница π* в 100 тыс. руб. является той линией, которая разделяет примыкающие две фазы экономического развития региона. Если регион функционирует в режиме π<100, то это фактически означает, что он еще находится на начальной стадии модернизации своей экономики, которую предварительно можно охарактеризовать как фазу импортозамещения. Если же регион функционирует в режиме π>100, то это говорит о том, что он уже перешел к более поздней стадии модернизации экономики, которую условно можно охарактеризовать как фазу стимулирования экспорта. При более тщательном исследовании кластер высокопроизводительных регионов можно раздробить еще на несколько групп, каждая из которых будет соответствовать своей стадии эволюции региональной экономики. Однако для нашего исследования такое разбиение, скорее всего, будет избыточным, в связи с чем в дальнейшем мы ограничимся только двумя региональными кластерами.

Идентификация двух групп регионов является исходной точкой для разработки селективной региональной политики приватизации, которая будет различна для регионов, входящих в разные кластеры. Однако следующим шагом исследования должно стать определение характера влияния приватизации на развитие региона. Для этого, на наш взгляд, следует воспользоваться эконометрическим инструментарием для построения так называемых производственно–институциональных функций [3]. Суть данной методологии заключается в том, что выходная переменная зависит не только от традиционных производственных факторов (труд и капитал), но и от институциональных характеристик экономики. В нашем случае в качестве выходной характеристики выступает валовой региональный продукт (ВРП) (Y), объем и скорость роста которого характеризует уровень развития региональной экономики. В качестве объясняющего производственного фактора мы будем использовать численность занятых в экономике региона (L). В качестве институциональной переменной в нашей модели выступает доля занятых в государственном секторе (λ). Прокомментируем такую конфигурацию производственно–институциональной функции Y=Y(L,λ).

По сравнению с классической производственной функцией, включающей макрофакторы труд и капитал, предлагаемая функция является усеченной и опирается только на труд, которого, однако, вполне достаточно для проведения прикладных расчетов. Кроме того, предлагаемая функция учитывает сложившуюся структуру региональной экономики путем введения доли работников государственного сектора в общей численности занятых региона. Данная переменная отражает институциональную структуру общества в том смысле, что учитывает взаимные масштабы институтов частной и государственной собственности. В данном случае нами выбран показатель занятости в госсекторе, хотя аналогичную роль могли бы играть показатели удельного веса объема производства, инвестиций или основного капитала госсектора. Среди перечисленных показателей удельный вес занятых является наиболее предпочтительным за счет того, что он учитывает размеры двух секторов в физическом выражении без искажающего влияния ценового фактора. Разумеется, в модель могут быть введены и другие институциональные характеристики, однако, как и в случае с производственным фактором, для наших целей структурной переменной λ вполне достаточно для получения содержательных результатов в терминах политики приватизации и национализации. Таким образом, при исследовании экономической активности региона нами учитывается как абсолютный размер регионального рынка труда, так и его институциональная структура.

Дальнейшее исследование связано с построением производственно–институциональных функций Y=Y(L,λ) для каждого из двух региональных кластеров. Причем идентификация искомых эконометрических зависимостей производится на основе территориальных выборок.

 

Эмпирические закономерности: временной и пространственный аспекты

 

В соответствии с принятыми предположениями каждый региональный кластер подчиняется своим собственным закономерностям экономического роста, что и улавливается соответствующими эконометрическими моделями. При этом каждая модель является статической, т.к. базируется не на временных рядах, а на пространственных данных. В этой связи формируемые модели, строго говоря, могут использоваться только в рамках того года, данные которого используются в расчетах. Однако, если осуществить процедуру кластирования регионов и построение эконометрических моделей за ряд лет, то можно проследить и динамику процесса, включая сдвиги в характере влияния приватизации на экономический рост. В дальнейшем мы ограничимся двумя временными точками: 2001 г. и 2004 г. Пространственные выборки включают стандартный набор субъектов Российской Федерации из 88 регионов. Рассмотрим некоторые количественные результаты исследования.

Прежде всего, коснемся результатов кластирования [4]. Так, в 2001 г. в группу низкопроизводительных попало 62 региона страны, в то время как в группу высокопроизводительных – только 26. Однако уже в 2004 г. данное соотношение радикально изменилось и в группе низкопроизводительных регионов насчитывалось всего лишь 14 субъектов федерации, а в группе высокопроизводительных – 74. Тем самым, если в 2001 г. размерность первого кластера была в 2,4 раза больше, чем второго, то в 2004 г. она была в 5,3 раза меньше. Такие сдвиги в структуре кластирования регионов свидетельствуют о заметном улучшении экономической ситуации в стране.

Следует отметить, что в наших расчетах фигурировали данные о ВРП в текущих ценах, что вносит определенные искажения во многие статистические агрегаты, в том числе в показатель производительности труда. Однако надо признать, что инфляционные тенденции, имевшие место в 2001–2004 гг., принципиально не меняют картину в изучаемых экономических индикаторах. Пренебречь инфляцией в наших расчетах можно, прежде всего, из-за короткого временного отрезка, на котором ведется сравнение (3 года). Если же период исследования будет больше, то искажения, вносимые инфляцией, будут более существенными и пренебречь ими уже не удастся. В идеальном же случае проводимый структурно–динамический анализ предполагает либо учет ВРП в сопоставимых ценах, либо ежегодную переоценку границы кластирования π*.

Эконометрические расчеты за 2001 г. для регионов первого кластера с π<100 показывают, что связь между рассматриваемыми переменными имеет следующий вид:

 

                                                                                              (1)

 

где ω, β и γ – параметры модели, подлежащие оценке на основе ретроспективных динамических рядов.

Конкретный вид регрессионной модели для данного кластера таков:

 

                                                      (2)

 

 

N=62; R2=0,32; F=13,58; KS1=0,010; KS2=KS3=–0,323.

В круглых скобках под коэффициентами регрессии (2) указана их стандартная ошибка; N – число наблюдений; R2 – коэффициент детерминации; F – значение F–статистики; KS – коэффициент ранговой корреляции Спирмена [5]; далее используется аналогичная система обозначений. Здесь и далее все построенные модели соответствуют основным статистическим тестам и могут считаться вполне работоспособными и пригодными для практического применения.

Важной особенностью построенной модели (2) является то, что она задает нелинейную зависимость между ВРП регионов (Y) и долей государственного сектора (λ). Данная зависимость имеет форму параболы с точкой максимума, определяемой по формуле: . Расчеты показывают, что величина данной критической точки составляет λ*=45,1%. Следовательно, приватизация государственной собственности, сопровождающаяся уменьшением доли λ, стимулирует рост ВРП регионов данного территориального кластера до тех пор, пока его величина не достигнет отметки в 45%, после чего дальнейшая приватизация начинает оказывать дестимулирующее воздействие на экономику регионов.

Данный вывод имеет принципиальное значение, т.к. показывает наличие определенного предела в проведении политики приватизации. Как оказывается, в 2001 г. слаборазвитые регионы рассматриваемого кластера (π<100) нуждаются в наличии госсектора, причем его величина должна быть довольно большой. Отсюда вытекает другой стратегический вывод о том, что в слаборазвитых регионах России умеренные размеры госсектора играют стабилизирующую роль и поддерживает экономический рост субъектов федерации. Забегая вперед, укажем, что подобные нелинейные эффекты характерны для всех кластеров за все изучаемые периоды. Иными словами, факт существования «предела приватизации» является инвариантным во времени и пространстве. Разумеется, можно предположить, что в какой-то момент данный эффект утратит свою силу, однако для нынешней стадии развития российской экономики он четко проявляется и игнорировать его нельзя.

Расчеты за 2001 г. для регионов второго кластера с π>100 показывают, что в этом случае связь между рассматриваемыми переменными имеет несколько иной вид:

 

                                                                                           (3)

 

где ω, α, β и γ – параметры модели, подлежащие статистической оценке.

Регрессионная модель для данного кластера выглядит следующим образом:

 

                                                       (4)

 

 

N=26; R2=0,89; F=60,09; KS1=–0,053; KS2=KS3=–0,445; KS4=–0,217.

Особенностью модели (4) является то, что она также, как и модель (2) задает нелинейную зависимость между ВРП регионов (Y) и долей государственного сектора (λ), однако эта зависимость имеет не точку максимума, а точку минимума λ*=36,7%. Следовательно, для регионов данного территориального кластера (π>100) политика приватизация государственной собственности, сопровождающаяся уменьшением доли λ, начинает положительно сказываться на объеме ВРП только после прохождения критической величины в 37%. Отсюда можно сделать еще один важный вывод: в хорошо развитых регионах России значительные размеры госсектора играют негативную роль и провоцируют экономическую рецессию субъектов федерации. Следовательно, если какой-то регион «набрал силу» и перешел в кластер высокоэффективных субъектов федерации, то в нем политика приватизации должна получить свое максимальное воплощение и реализовываться как можно активнее.

Для уяснения сдвигов, происходящих как в самой структуре кластеров, так и внутри них, нами были проведены аналогичные расчеты за 2004 г., которые показали, что для регионов первого кластера с π<100 зависимость (1) не меняется, корректируются лишь коэффициенты эконометрической модели, которая имеет вид:

 

                                                    (5)

 

 

N=14; R2=0,86; F=34,17; KS1=–0,481; KS2=KS3=–1,971.

Модель (5) как и модель (2) генерирует параболическую зависимость между ВРП регионов (Y) и долей государственного сектора (λ) с точкой максимума λ*=21,1%. Важным фактом в данном случае является то, что данная точка по своим свойствам идентична той, которая была идентифицирована за 2001 г., но по своей величине за прошедшие три года она претерпела принципиальные изменения. Расчеты показывают, что она уменьшилась в 2,1 раза, что соответствует 24 процентным пунктам. Это означает, что характер влияния политики приватизации в данном региональном кластере не изменился, но порог предельно допустимой доли госсектора сильно снизился. Сам по себе этот факт говорит о том, что частный бизнес в данных регионах за три года существенно усилился и стал менее зависимым от государственного сектора.

В рассматриваемом контексте точка λ* выступает в качестве индикатора слабости экономики регионов первого кластера: чем больше λ*, тем слабее экономика регионов. Тем самым понижательный дрейф точки λ* можно воспринимать как положительную эволюцию слаборазвитых регионов.

Расчеты за 2004 г. для регионов второго кластера с π>100 показывают, что в этом случае связь (3) между рассматриваемыми переменными также сохраняется и имеет следующий вид:

 

                                                     (6)

 

 

N=74; R2=0,84; F=126,03; KS1=0,051; KS2=KS3=–0,215; KS4=–0,082.

Модель (6) как и модель (4) генерирует параболическую зависимость между ВРП регионов (Y) и долей государственного сектора (λ) с точкой минимума λ*=23,6%. Здесь, как и в предыдущем случае, обращает на себя внимание факт уменьшения величины данной точки по сравнению с 2001 г. Согласно расчетам, за три года она уменьшилась в 1,6 раза, что соответствует 13,1 процентным пунктам. В данном случае точка λ* выступает в качестве индикатора уровня терпимости региональной экономики в отношении госсектора: чем меньше λ*, тем менее терпим регион к присутствию госсектора, что в свою очередь говорит об усилении экономической самостоятельности субъекта федерации. Следовательно, в данном случае понижательный дрейф точки λ* можно также воспринимать как продолжение положительной эволюции высокоэффективных регионов.

По всей вероятности, следует отдельно остановиться на экономической интерпретации стационарных точек λ*. Дело в том, что производственно-институциональные функции (1) и (3) в неявном виде отражают факт взаимодействия и конкуренции двух секторов региональной экономики: государственного и частного. В процессе конкуренции один из этих секторов может чрезмерно разрастаться, в то время как другой – необоснованно сжиматься. В такие моменты и тот, и другой сектора начинают работать в режиме более низкой эффективности, чем это в принципе возможно. Достижение же максимальной эффективности происходит тогда, когда обеспечивается состояние конкурентного равновесия между двумя секторами и оба сектора работают на пределе своих возможностей. Стационарные точки λ* в моделях (1) и (3) как раз и представляют собой те самые точки конкурентного секторального равновесия. Соответственно точка максимума λ* соответствует максимально гармоничному режиму взаимодействия частного и государственного секторов, отклонение от которого негативно сказывается на экономическом потенциале региональной экономики. Точка минимума λ* наоборот соответствует такому режиму взаимодействия двух секторов, при котором их конкуренция достигает предельного антагонизма и любое отклонение от такого «опасного» состояния позитивно сказывается на экономике региона.

При исследовании установившихся региональных закономерностей роста ВРП (2), (4), (5) и (6) особый интерес представляет тот факт, что точность моделей (5) и (6) выше, чем для моделей (2) и (4) [6]. Это является косвенным признаком того, что в 2001 г. изучаемые закономерности находились еще в стадии формирования, окончательно не оформились, что и сказалось негативно на точности расчетов. В 2004 г. экономические связи устоялись и идентифицированные зависимости генерируют более надежные статистические характеристики.

В идеале подобные расчеты следует проводить оперативно в режиме реального времени, однако в настоящее время этому препятствует слабое информационное обеспечение, которое сильно запаздывает относительно текущего года. Соответственно формирование политики приватизации и национализации может быть по-настоящему эффективным только при осуществлении скользящих расчетов, когда каждый год вся вычислительная процедура производится заново, включая распределение регионов по кластерам и построение региональных эконометрических моделей.

 

Селективная политика приватизации, ее сущность и алгоритм реализации

 

Как уже говорилось выше, разрабатываемые модели регионального роста с учетом сегментации рынка труда на частный и государственный сектора направлены на получение информации, необходимой для формирования региональной политики приватизации. Рассмотрим подробнее контуры этой политики.

Для начала рассмотрим региональный кластер π<100 как более простой и однозначный. Расчеты показывают, что для низкопроизводительных регионов характерна параболическая связь между ВРП и долей госсектора с точкой максимума (модели (2) и (5)). Именно в этой точке ВРП субъекта федерации достигает своего апогея и именно к такой структуре экономики следует стремиться региональным властям при проведении политики приватизации. Однако здесь возможны два случая управленческих решений.

Первый случай характеризуется превышением фактической величины доли госсектора точки максимума: λ>λ* (см. рис.1). В этом случае региональная экономика находится на правой ветви параболы и увеличение ВРП предполагает движение λ по данной ветви влево и вверх (показано стрелками на рис.1). Такая стратегия эквивалента уменьшению доли госсектора и продолжению политики приватизации. При этом масштаб предстоящих преобразований легко оценивается по формуле:

 

                                                                                              (7)

 

Для второго случая величина доли госсектора ниже точки максимума: λ<λ* (см. рис.1). В этом случае региональная экономика находится на левой ветви параболы и увеличение ВРП предполагает движение λ по данной ветви вправо и вверх (соответствующая стрелка на рис.1). Такая стратегия эквивалентна увеличению доли госсектора и развороту политики приватизации в обратную сторону – в сторону национализации региональной экономики. При этом масштаб предстоящих преобразований также оценивается по формуле (7), взятой по модулю.

 

 

 

Таким образом, имеет место следующая дихотомия в проведении политики реструктуризации региональной собственности:

 

                                (8)

 

 

 

Теперь рассмотрим региональный кластер π>100, относительно которого расчеты показывают, что при формировании зависимости между ВРП и долей госсектора высокопроизводительные регионы подчиняются параболической закономерности с точкой минимума (модели (4) и (6)). В этой точке издержки взаимной конкуренции государственного и частного секторов максимальны, а объем ВРП субъекта федерации – минимален. Однако и здесь возможны два случая управленческих решений, которые могут быть дополнены и третьим, особым режимом.

 

 

 

Первый случай характеризуется неравенством λ>λ* (см. рис.2). В этом случае региональная экономика находится на правой ветви параболы и увеличение ВРП предполагает движение λ по данной ветви вправо и вверх (стрелка на рис.2). Такая стратегия эквивалентна увеличению доли госсектора и проведению деприватизации. При этом масштаб предстоящих преобразований (), можно сказать, не ограничен и может осуществляться вплоть до полной ликвидации частного сектора: .

Второй случай характеризуется неравенством λ<λ* (см. рис.2). В этом случае региональная экономика находится на левой ветви параболы и увеличение ВРП предполагает движение λ по данной ветви влево и вверх (стрелка на рис.2). Такая стратегия эквивалентна сокращению доли госсектора и продолжению линии на приватизацию государственной собственности. При этом масштаб предстоящих преобразований () также ограничен лишь самим существованием госсектора: .

Особый интерес представляет третий случай, когда фактическая величина доли госсектора близка к точке минимума λ* (неважно с какой стороны она расположена и на какой ветви находится; см. рис.2). В этом случае направление реструктуризации собственности зависит от геометрических свойств кривой Y=Y(λ). Так, если левая ветвь значительно круче правой, то имеет смысл с правой ветви перейти на левую и при этом достигнуть выигрыша в объеме ВРП. Если правая ветвь круче левой, то наоборот, имеет смысл перейти с левой ветви на правую. Учитывая, что параболические зависимости Y=Y(λ), как правило, асимметричны, данное правило является вполне работоспособным, однако само его применение требует дополнительных сравнительных расчетов по модели. Ширина зоны неопределенности, где происходит более тщательный выбор направления политики реструктуризации государственного капитала, определяется экспериментально для каждой модели отдельно. В качестве рабочего ориентира можно предложить использовать ε–окрестность, где .

Таким образом, и для первого, и для второго кластера регионов характерна вполне определенная дихотомия в выборе политики реструктуризации собственности. Чтобы проиллюстрировать алгоритм выбора той или иной политики приватизации рассмотрим регионы двух кластеров за 2004 г. с указанием той стратегии, которой им следует придерживаться.

 

Таблица 1. Регуляторные характеристики политики приватизации низкопроизводительных регионов России в 2004 г.

Субъект федерации

Фактическая доля госсектора λ, %

Регуляторный индикатор Δλ , п.п.

Характер политики*

Коми–Пермяцкий авт.округ

17.0

–4.1

ДП

Усть–Ордынский Бурятский АО

16.7

–4.4

ДП

Республика Ингушетия

25.3

4.2

П

Республика Тыва

31.8

10.7

П

Карачаево–Черкесская Республика

26.8

5.7

П

Республика Адыгея

9.6

–11.5

ДП

Республика Северная Осетия–Алания

19.5

–1.6

ДП

Республика Марий Эл

17.1

–4.0

ДП

Ивановская область

23.5

2.4

П

Брянская область

18.6

–2.5

ДП

Пензенская область

21.5

0.4

П

Кировская область

20.5

–0.6

ДП

Республика Дагестан

15.6

–5.5

ДП

Алтайский край

15.0

–6.0

ДП

*Сокращенные обозначения: П – приватизация, ДП – деприватизация.

 

 

Так, из таблицы 1 видно, что из 14 низкопроизводительных регионов только в пяти следует проводить политику приватизации: Пензенская и Ивановская области, Карачаево–Черкесская Республика, Республика Ингушения и Республика Тыва. Если же учесть, что в Пензенской области уже практически достигнут предел в разгосударствлении собственности, то число регионов–претендентов на активную приватизацию вообще сокращается до четырех. Таким образом, подавляющая масса (71,4%) низкопроизводительных регионов не нуждается в дальнейшей приватизации. Наоборот, их экономическое положение требует скорее расширения присутствия государства, нежели его сокращения. В этом состоит одна из важнейших закономерностей функционирования российской экономики: уровень развития ее слаборазвитых регионов отторгает активные приватизационные программы, ибо они только еще больше ухудшают их положение. Отсюда следует и еще один важный стратегический вывод: в большинстве слаборазвитых регионов России разумный предел приватизации госсектора уже превышен, что требует «возвратной» регуляторной волны в форме деприватизации.

 

Таблица 2. Регуляторные характеристики политики приватизации высокопроизводительных регионов России в 2004 г.

Субъект федерации

Фактическая доля госсектора λ, %

Регуляторный индикатор Δλ , п.п.

Характер политики*

Эвенкийский АО

30.0

6.3

ДП

Корякский АО

15.4

–8.3

П

Таймырский (Долгано–Ненецкий) АО

23.8

0.1

НО

Ненецкий А О

31.8

8.1

ДП

Агинский Бурятский автономный округ

23.1

–0.6

НО

Чукотский автономный округ

40.6

16.9

ДП

Еврейская автономная область

29.8

6.1

ДП

Республика Алтай

25.6

1.9

НО

Магаданская область

21.6

–2.1

НО

Республика Калмыкия

26.2

2.5

НО

Камчатская область

22.8

–0.9

НО

Республика Хакасия

18.8

–4.9

П

Сахалинская область

21.1

–2.6

НО

Ямало–Ненецкий АО

9.4

–14.2

П

Кабардино–Балкарская Республика

16.4

–7.3

П

Новгородская область

14.1

–9.6

П

Костромская область

14.7

–9.0

П

Псковская область

20.2

–3.5

П

Республика Карелия

20.4

–3.2

П

Республика Бурятия

35.7

12.1

ДП

Амурская область

27.2

3.5

ДП

Читинская область

32.3

8.7

ДП

Орловская область

19.9

–3.8

П

Республика Мордовия

24.0

0.4

НО

Курганская область

18.7

–5.0

П

Республика Саха (Якутия)

39.1

15.4

ДП

Мурманская область

27.7

4.0

ДП

Астраханская область

20.5

–3.2

П

Республика Коми

21.2

–2.4

НО

Калининградская область

19.6

–4.1

П

Тамбовская область

20.9

–2.8

НО

Смоленская область

22.3

–1.4

НО

Томская область

16.3

–7.4

П

Калужская область

19.6

–4.1

П

Курская область

24.2

0.5

НО

Рязанская область

17.2

–6.4

П

Липецкая область

11.7

–12.0

П

Чувашская Республика

15.5

–8.2

П

Вологодская область

16.2

–7.5

П

Ульяновская область

19.8

–3.9

П

Архангельская область

27.1

3.4

ДП

Тюменская область

17.9

–5.8

П

Ярославская область

16.4

–7.3

П

Тверская область

26.3

2.6

НО

Белгородская область

11.2

–12.5

П

Хабаровский край

31.1

7.4

ДП

Владимирская область

15.8

–7.9

П

Удмуртская Республика

25.1

1.4

НО

Ханты–Мансийский АО-Югра

9.5

–14.2

П

Тульская область

15.2

–8.5

П

Ленинградская область

11.4

–12.2

П

Омская область

19.7

–4.0

П

Оренбургская область

14.2

–9.5

П

Приморский край

22.7

–1.0

НО

Воронежская область

20.3

–3.4

П

Иркутская область

19.8

–3.9

П

Ставропольский край

19.5

–4.1

П

Саратовская область

22.1

–1.6

НО

Новосибирская область

21.5

–2.2

НО

Волгоградская область

13.5

–10.1

П

Пермская область

16.7

–7.0

П

Кемеровская область

13.8

–9.9

П

Красноярский край

19.5

–4.1

П

Самарская область

13.3

–10.3

П

Нижегородская область

16.1

–7.6

П

Челябинская область

16.2

–7.5

П

Республика Татарстан

26.5

2.8

НО

Республика Башкортостан

20.0

–3.7

П

Ростовская область

14.1

–9.6

П

Краснодарский край

12.8

–10.9

П

Свердловская область

18.9

–4.8

П

г.Санкт–Петербург

25.0

1.3

НО

Московская область

12.8

–10.9

П

г.Москва

16.0

–7.6

П

*Сокращенные обозначения: П – приватизация; ДП – деприватизация; НО – неопределенная политика.

 

 

Совершенно иная картина характерна для высокопроизводительных регионов (таблица 2). Так, из 74 субъектов федерации, строго говоря, лишь в 20 имеет смысл сворачивать приватизацию и переходить к стратегии расширения участия госсектора в их региональных экономиках, в то время как в 54 субъектах целесообразно продолжать приватизацию государственных предприятий. Следовательно, 73,0% развитых регионов России нуждаются в углублении приватизации и в этом, по-видимому, состоит еще одна важная закономерность функционирования российской экономики. Даже если учесть зону неопределенности на уровне ε=3 п.п., то в 11 регионах целесообразно проводить политику мощной деприватизации, в 44 – политику тотальной приватизации и для 19 регионов данный вопрос требует дополнительной проработки. Таким образом, экономика успешных регионов страны, как правило, отторгает государственный сектор.

Если резюмировать расчеты по обоим кластерам по строгой классификации, то из 88 субъектов федерации приватизацию следует продолжать в 59 субъектах. В остальных 29 регионах следует либо приостановить процесс активной реструктуризации собственности, либо расширять присутствие государственного сектора. Данный вывод предполагает серьезный пересмотр сегодняшней макроэкономической политики приватизации с учетом регионального фактора. В данной работе мы намеренно не рассматриваем механизмы и формы координации общегосударственной и региональных стратегий экономического развития, однако в самой необходимости их внедрения сомневаться не приходится.

Весьма интересные сведения дают сравнения кластеров за два анализируемых периода: 2001 и 2004 гг. Так, в 2001 г. из 62 субъектов федерации, составляющих кластер низкопроизводительных регионов, только 1 (Республика Ингушения) был готов к приватизации; остальные субъекты довольно остро нуждались в деприватизации и национализации. Одновременно с этим из 26 субъектов федерации, составляющих кластер высокопроизводительных регионов, только 1 (Республика Саха – Якутия) не был готов к приватизации; остальные субъекты довольно остро нуждались в сокращении государственного сектора. Таким образом, наблюдалась чрезвычайно простая и наглядная закономерность: в низкопроизводительных регионах следовало тормозить приватизацию и расширять присутствие госсектора, в то время как в высокопроизводительных регионах следовало продолжать сокращение госсектора; исключения из этого правила были минимальными. В 2004 г., как было показано выше, ситуация начала усложняться: число низкопроизводительных регионов, нуждающихся в национализации, стало сокращаться, в то время как одновременно с этим число высокопроизводительных регионов, нуждающихся в дальнейшей приватизации, также стало заметно убывать. Это означает, что с течением времени «степень селективности» политики приватизации должна возрастать. Можно сказать, что если в 2001 г. селективность политики реструктуризации региональных экономик заключалась в правильном определении развитых и слаборазвитых регионов страны, в отношении которых должны были использоваться совершенно разные регулятивные императивы, то в 2004 г. возникла потребность в «просеивании» каждого регионального кластера на предмет целесообразности проведения политики приватизации. Тем самым по мере развития отечественной экономики потребность в селективной политике приватизации не уменьшается, как это можно было бы предположить, а наоборот – увеличивается.

Последний вывод нуждается в определенном комментарии, т.к. внешне он противоречит эволюционной теории экономической политики: по идее экономический рост и рост эффективности экономики должен сопровождаться постепенным отказом от селективной политики и переходом к макроэкономическим инструментам общего действия. Однако выявленный парадокс, на наш взгляд, объясняется довольно просто: по мере развития российской экономики в указанные годы происходил рост дифференциации в уровне развития регионов страны. Следовательно, степень гетерогенности экономического пространства страны возрастала, что и вело к росту потребности в применении селективных инструментов государственного регулирования. Это полностью согласуется как с нашей трактовкой природы селективной политики, так и с эмпирическими данными о развитии регионов.

 

Заключение

 

Предложенная схема разработки политики реструктуризации собственности предназначена для выработки оперативных решений. Это означает, что в начале каждого года по предложенному алгоритму на основе данных предыдущего года необходимо проводить прикладные расчеты. Подобная система скользящих расчетов позволяет вовремя уловить изменения в режиме экономического роста регионов и переключиться на иную регулятивную парадигму. Важным моментом системы расчетов является тот факт, что каждый раз следует экспериментально нащупывать критическую грань π*, которая разделяет два изучаемых региональных кластера. В наших расчетах за оба года данная грань оказалась постоянной величиной π*=100, однако в общем случае она является плавающей, и требуются определенные усилия, чтобы правильно ее определить. При этом, как показала практика моделирования, данные о ВРП целесообразно использовать в текущих ценах. Учитывая, что предложенные эконометрические зависимости носят статический характер, такой подход не сопряжен с потерей сопоставимости. Однако в любом случае предложенная формальная схема принятия управленческих решений не должна абсолютизироваться и ее следует использовать только в качестве вспомогательного аналитического инструмента, не претендующего на окончательный результат.

 


[1] См.: Полтерович В.М., Попов В.В. Эволюционная теория экономической политики. Часть I. Опыт быстрого развития // «Вопросы экономики», №7, 2006; Полтерович В.М., Попов В.В. Эволюционная теория экономической политики. Часть II. Необходимость своевременного переключения// «Вопросы экономики», №8, 2006; Полтерович В., Попов В. Четыре стадии модернизации// «Коммерсантъ», №81/С (№3412), 10.05.2006.

[2] См.: Коровкин А.Г., Подорванова Ю.А., Долгова И.Н. Взаимосвязь номинальной заработной платы и безработицы: региональные особенности// «Проблемы прогнозирования», №6, 2003.

[3] См.: Балацкий Е.В. Анализ влияния налоговой нагрузки на экономический рост с помощью производственно–институциональных функций// «Проблемы прогнозирования», №2, 2003; Балацкий Е.В. Оценка влияния налоговых инструментов на экономический рост// «Проблемы прогнозирования», №4, 2004.

[4] В данном случае речь идет о кластировании в широком смысле слова, т.е. о разделении исходного массива на две группы. Сам критерий группировки регионов выбирается нами, исходя из содержательной постановки задачи. Не следует путать осуществляемую нами процедуру с формальными методами кластерного анализа, применяемыми в задачах математической статистики.

[5] Данный коэффициент используется для тестирования модели на наличие гетероскедастичности; цифры обозначают соответственно выходную переменную и регрессоры. В моделях (2) и (4) коэффициенты KS2, KS3 и KS3, KS4, соответственно, не проходят тест на отсутствие гетероскедастичности. В дальнейшем приводятся только гомоскедастичные модели.

[6] Например, тест на отсутствие гетероскедастичности для моделей 2001 г. проходят не все группы факторов, в то время как для моделей 2004 г. – абсолютно все. Кроме того, для модели 2001 г. для первого кластера коэффициент детерминации составляет всего лишь 0,32, в то время как для моделей 2004 г. он ниже 0,84 не опускается.

 

 

 

 

Официальная ссылка на статью:

 

Балацкий Е.В., Екимова Н.А. Селективная политика реструктуризации собственности// «Общество и экономика», №10, 2006. С. 173–193.

33
3
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Публикации
В статье строится простая модель экономического роста с фискальным фактором, которая применительно к российской промышленности позволяет понять возможности развития ее подотраслей. В частности, определялась величина предельно допустимого налогового бремени для разных отраслей промышленности и установлено, что везде она была выше ее фактического значения, что опровергает миф о задавленности отечественного производителя налогами.
В статье рассмотрены существующие на сегодняшний день монетарные режимы и соответствующие им монетарные правила, разработанные для повышения эффективности денежно–кредитной политики центральных монетарных ведомств. Показаны их преимущества и недостатки. Делается вывод, что использование центральными банками монетарных правил и различных режимов таргетирования привело к более общей регулятивной концепции – макропруденциальной политике, в рамках которой ис¬пользуются пруденциальные инструменты (т.е. монетарные нормативы) для снижения системного риска в финансовом секторе и в экономике.
Потребность страны в разработке и проведении эффективной структурной политики, которая позволила бы упрочить позиции российской промышленности, растет с каждым годом. Исходным пунктом в ее разработке должна стать идентификация «узких мест» в сложившейся схеме промышленного воспроизводства. Только определив болевые точки промышленного производства, можно переходить к разработке конкретных мер по ликвидации основных проблемных «узлов» и выправлению всей структуры промышленного комплекса страны. В статье предлагается методика идентификации узких мест промышленности.
Яндекс.Метрика



Loading...