Долговременные факторы экономического развития Алтайского края в условиях пандемии

Бесплатный доступ

Нестабильность динамики региональных экономических процессов, как правило, вызвана влиянием факторов разной природы. Вместе с этим в условиях пандемии возможны изменения сложившейся структуры экономики, что, в свою очередь, усложняет и без того непростую задачу исследования регионального экономического роста. Цель работы - выявление в условиях пандемии факторов роста региональной экономики с учетом его уникальных особенностей (на примере Алтайского края). В статье представлены результаты решения одной из задач данного исследования, а именно: обнаружения долговременных факторов развития экономической сферы региона в условиях пандемии с помощью эконометрической методологии с обоснованием и использованием методов тестирования временных рядов на стационарность, нелинейность, наличие сезонности, структурных сдвигов, причинности по Грэнджеру, коинтеграционной связи. Основными результатами исследования на этапе поиска долговременных факторов экономического роста стали выводы о коинтеграционной связи в отношении показателей ключевых отраслей краевой экономики, включая промышленность, торговлю и сельское хозяйство. Так, подтверждены гипотезы о долгосрочном влиянии федерального индекса цен производителей по виду деятельности «Промышленность» на аналогичный региональный индекс и на индекс физического объема продукции сельского хозяйства. Полученный результат указывает на серьезную зависимость двух ведущих отраслей краевой экономики от внешней ценовой конъюнктуры. Предложены дальнейшие шаги по моделированию социально-экономического развития региона с преобладанием промышленной и сельскохозяйственной отраслей. Данные результаты целесообразно использовать при разработке и корректировке региональных документов стратегического планирования и прогнозирования, в частности прогноза и стратегии социально-экономического развития.

Еще

Экономическое развитие региона, стратегическое планирование, пандемия, временные ряды, эконометрическое моделирование, единичный корень, причинность по грэнджеру, коинтеграция

Короткий адрес: https://sciup.org/149140614

IDR: 149140614   |   УДК: 338.27   |   DOI: 10.15688/re.volsu.2022.2.5

Long-term factors of economic development of Altai krai in the context of the pandemic

Instability of the dynamics in regional economy, as a rule, appears under the influence of factors of different nature. At the same time, amid the pandemic, changes in the current structure of the economy are possible, which in turn complicate the difficult task of analysis of regional economic growth. The aim of the study is to identify the factors of regional economic growth amid the pandemic, taking into account its unique features (using the example of Altai Krai). The article presents the results of the achievement of one of the tasks of this research, namely, identification of long-term factors in the development of the economy of the region amid the pandemic. The task was achieved bymeans of econometric methods with the justification and use of testing methods of time series for stationarity, nonlinearity, seasonality, structural breaks, Granger causality, cointegration relationship. The main results of the study at the stage of searching for long-term factors of economic growth became the conclusions about the cointegration relationship for the indicators of regional economy key sectors, including industry, trade and agriculture. Thus, the hypotheses about the long-term impact of the federal price index “Industry” on a similar regional index and on the index of the physical volume of agricultural products was confirmed. The given result indicates a serious dependence of the two leading industries of the regional economy on the external price environment. Further steps were proposed to simulate the social and economic development of the region with a predominance of industrial and agricultural industries. These results are expected to be used in the development and adjustment of regional strategic planning and forecasting documents, in particular, the forecast and strategy of social and economic development.

Еще

Список литературы Долговременные факторы экономического развития Алтайского края в условиях пандемии

  • Динамика официального курса заданной валюты, 2021 // Сайт Центрального банка Российской Федерации. URL: https://cbr.ru/currency_base/dynamics/?UniDbQuery.Posted=True&UniDbQuery.so=1&UniDbQuery.mode=1&UniDbQuery.date_req1=&UniDbQuery.date_req2=&UniDbQuery.VAL_NM_RQ=R01235&UniDbQuery.From=01.01.2016&UniDbQuery.To=25.12.2021 (дата обращения: 25.12.2021).
  • Доклад Управления Федеральной службы государственной статистики по Алтайскому краю и Республике Алтай о социально-экономическом положении Алтайского края, 2021 // Сайт Управления Федеральной службы государственной статистики по Алтайскому краю и Республике Алтай. URL: https://gks.ru/region/docl1101/Main.htm (дата обращения: 25.12.2021).
  • Закон Алтайского края от 06.09.2021 № 86-ЗС «Об утверждении стратегии социально-экономического развития Алтайского края до 2035 года», 2021. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/2200202109080001 (дата обращения: 05.01.2022).
  • Индекс потребительских цен на товары и услуги, 2021 // Сайт единой межведомственной информационно-статистической системы. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/33568 (дата обращения: 25.12.2021).
  • Индекс производства (оперативные данные) (ОКВЭД 2), 2021 // Сайт единой межведомственной информационно-статистической системы. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/57806 (дата обращения: 25.12.2021).
  • Индексы цен производителей по видам экономической деятельности с 2012 г. по 2016 г., 2021 // Сайт единой межведомственной информационно-статистической системы. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/43561 (дата обращения: 25.12.2021).
  • Индексы цен производителей по видам экономической деятельности с 2017 г., 2021 // Сайт единой межведомственной информационно-статистической системы. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/57609 (дата обращения: 25.12.2021).
  • Оборот общественного питания, 2021 // Сайт единой межведомственной информационно-статистической системы. URL: https://www.fedstat.ru/organizations/?expandId=1292832#fpsr1292832 (дата обращения: 25.12.2021).
  • Оборот розничной торговли, 2021 // Сайт единой межведомственной информационно-статистической системы. URL: https://www.fedstat.ru/organizations/?expandId=1293056#fpsr1293056 (дата обращения: 25.12.2021).
  • Объем и индекс производства сельскохозяйственной продукции (растениеводства и животноводства) в хозяйствах всех категорий, 2021 // Сайт единой межведомственной информационно-статистической системы. URL: https://www.fedstat.ru/organizations/?expandId=1293239#fpsr1293239 (дата обращения: 25.12.2021).
  • Проект Стратегии социально-экономического развития Алтайского края до 2035 года, 2019 // Сайт Министерства экономического развития Российской Федерации. URL: https://www.economy.gov.ru/material/file/ff2df63883cef734f344126c2294c79eak_2019.pdf (дата обращения: 05.01.2022).
  • Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций по субъектам Российской Федерации с 2013 года (по месяцам), 2021 // Сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/tab_2.xlsx (дата обращения: 25.12.2021).
  • Средние потребительские цены (тарифы) на товары и услуги, 2021 // Сайт единой межведомственной информационно-статистической системы. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/31448 (дата обращения: 25.12.2021).
  • Структура денежного агрегата М2, 2021 // Сайт Центрального банка Российской Федерации. URL: http://www.cbr.ru/vfs/statistics/ms/ms_m21.xlsx (дата обращения: 25.12.2021).
  • Троцковский А. Я., Родионова Л. В., Сергиенко А. М., 2019. Стратегия социально-экономического развития Алтайского края до 2035 г.: экспертная оцека и предложения по совершенствованию // Экономика. Профессия. Бизнес. № 2. С. 79–85. DOI: https://doi.org/10.14258/epb201924
  • Уровень регистрируемой безработицы, 2021 // Сайт единой межведомственной информационно-статистической системы. URL: https://www.fedstat. ru/indicator/43418 (дата обращения: 25.12.2021).
  • Цена на нефть Brent, 2021 // Сайт Investfunds Группы компаний Cbonds. URL: https://investfunds.ru/indexes/624/ (дата обращения: 25.12.2021).
  • Bauer D., Wagner M., 2002. Estimating Cointegrated Systems Using Subspace Algorithms // Journal of Econometrics. No. 111. P. 47–84. DOI: https://doi.org/10.1016/S0304-4076(02)00119-7
  • Cook S., 2006. The Power of Single Equation Tests for Cointegration // Applied Economics Letters. Vol. 13 (5). P. 265–267. DOI: https://doi.org/10.1080/13504850500398534
  • Davidson R., MacKinnon J. G., 1994. Estimation and Inference in Econometrics // Journal of the American Statistical Association. Vol. 89, no. 427. P. 1143–1144. DOI: https://doi.org/10.2307/2290953
  • Dickey D. A., Bell W. R., Miller R. B., 1986. Unit Roots in Time Series Models: Tests and Implications // American Statistician. Vol. 40. P. 12–26. DOI: https://doi.org/10.1080/00031305.1986.10475349
  • Dickey D. A., Fuller W. A., 1979. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root // Journal of the American Statistical Association. Vol. 74. P. 427–431. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10482531
  • Dickey D. A., Fuller W. A., 1981. Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root // Econometrica. Vol. 49, no. 4. P. 1057–1072. DOI: https://doi.org/10.2307/1912517
  • Dolado J. J., Ericsson N. L., Kremers J. J. M., 1992. The Power of Cointegration Tests // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. Vol. 54 (3). P. 325–348. DOI: https://doi.org/10.1111/J.1468-0084.1992.TB00005.X
  • Engle R., Granger C., 1987. Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing // Econometrica. Vol. 55, no. 2. P. 251–276. DOI: https://doi.org/10.2307/1913236
  • Fotopoulos S. B., Ahn S. K., 2003. Rank Based Dickey-Fuller Test Statistics // Journal of Time Series Analysis. Vol. 24 (6). P. 647–662. DOI: https://doi.org/10.1111/J.1467-9892.2003.00327.X
  • Gabriel V. J., Martins L. F., 2000. The Properties of Cointegration Tests in Models with Structural Change // NIPE Working Paper Series. No. 1/2000. URL: http://www3.eeg.uminho.pt/economia/nipe/docs/2000/NIPE_WP_1_2000.PDF (date of access: 20.10.2020).
  • Granger C. W. J., Hallman J., 1991. Nonlinear Transformations of Integrated Time Series // Journal of Time Series Analysis. Vol. 12 (3). P. 207–224. DOI: https://doi.org/10.1111/J.1467-9892.1991.TB00078.X
  • Halkos G. E., Kevork I. S., 2005. A Comparison of Alternative Unit Root Tests // Journal of Applied Statistics. Vol. 32 (1). P. 45–60. DOI: https://doi.org/10.1080/0266476052000330286
  • Johansen S., 1995. Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models // Oxford University Press. URL: https://oxford.universitypressscholarship.com/view/10.1093/0198774508.001.0001/acprof-9780198774501 (date of access: 15.10.2020).
  • Leybourne S., Newbold P., 2003. Spurious Rejections byCointegration Tests Induced by Structural Breaks // Applied Economics. Vol. 35 (9). P. 1117–1121. DOI: https://doi.org/10.1080/0203684032000082068
  • Mantalos P., Mansson K., Shukur G., 2010. The Effect of Spillover on the Johansen Tests for Cointegration: a Monte Carlo Analysis // International Journal of Computational Economics and Econometrics. Vol. 1 (3/4). P. 327–342. DOI: https://dx.doi.org/10.1504/IJCEE.2010.037942
  • Noriega A. E., Ventosa-Santaularia D., 2006. Spurious Cointegration: The Engle-Granger Test in the Presence of Structural Breaks // Banco de Mexico: Working Papers. No. 2006-12. URL: https://ideas.repec.org/p/bdm/wpaper/2006-12.html (date of access: 10.03.2021).
  • Otero J., Smith J., 2002. Seasonal Adjustment and Cointegration // Universidad del Rosario: Serie Documentos. No. 32. URL: https://www.researchgate.net/profile/Jesus-Otero-3/publication/4747098_Seasonal_adjustment_and_cointegration/links/5442b9500cf2e6f0c0f936de/Seasonaladjustment-and-cointegration.pdf (date of access: 10.03.2021).
  • Perron P., Rodriguez G., 2001. Residual Based Tests for Cointegration With GLS Detrended Data // Boston University: Working Paper Series. No. 2015-017. URL: https://socialsciences.uottawa.ca/economics/sites/socialsciences.uottawa.ca.economics/files/0004E.pdf (date of access: 10.03.2021).
  • Phillips P. C. B., Perron P., 1988. Testing for a Unit Root in Time Series Regression // Biometrika. Vol. 75. P. 335–346. DOI: http://dx.doi.org/10.1093/biomet/75.2.335
  • Razzak W. A., 2007. A Perspective on Unit Root and Cointegration in Applied Macroeconomics // The International Journal of Applied Econometrics and Quantitative Studies. Iss. 1. URL: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/1970/1/MPRA_paper_1970.pdf (date of access: 10.03.2021).
  • Stern D. I., 2011. From Correlation to Granger Causality // Crawford School Research Papers. No. 13. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SRN_ID1959624_code1604325.pdf?abstractid=1959624&mirid=1 (date of access: 10.03.2021).
  • Wagner M., 1999. VAR Cointegration in VARMA Models // Economics Series: Institute for Advanced Studies. No. 65. URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/70293/1/737545836.pdf (date of access: 10.03.2021).
  • Zivot E., Andrews D. W. K., 1992. Further Evidence on the Great Crash, the Oil-Price Shock, and the Unit-Root Hypothesis // Journal of Business & Economic Statistics. Vol. 10, no. 3. P. 251–270. DOI: https://doi.org/10.2307/1391541
  • Zivot E., 1996. The Power of Single Equation Tests for Cointegration When the Cointegrating Vector is Prespecified // Econometrics. No. 9612001. URL: https://econwpa.ub.uni-muenchen.de/econ-wp/em/papers/9612/9612001.pdf (date of access: 10.03.2021).
Еще