Эмпирический анализ влияния неопределенности на потребительские рынки регионов России

В условиях нарастания волатильности экономики под давлением как внешних, так и внутренних факторов, важно понимать факторы, влияющие на потребительское поведение.

Традиционные подходы к объяснению динамики потребительского поведения преимущественно через доходы и доступность благ становятся ограниченными, поскольку не учитывают, что в условиях ускоряющихся изменений создаётся основа для проявлений новых форм поведения и повышения значимости иных факторов. Например, такие подходы не могут объяснить паническое, массовое или демонстративное потребление, противоречащее принципам рациональности выбора. Включение кейнсианской теории позволяет учесть социально-психологические факторы, ожидания и уровень воспринимаемой неопределённости в поведении индивидов [1]. В контексте российской экономики, где макроэкономическая нестабильность, кризисные факторы и структурные реформы создают перманентное поле неопределённости, кейнсианская перспектива позволяет объяснять трансформации потребительских стратегий, не сводящихся к простому риску с известным распределением вероятностей [2].

Целью настоящей статьи является комплексное исследование влияния воспринимаемой фундаментальной неопределённости на потребительское поведение с использованием теоретических наработок кейнсианской и посткейнсианской научных традиций на примере регионов России. Объектом исследования выступают домохозяйства регионов России. Предметом исследования является зависимость средней склонности к потреблению (APC) как индикатора потребительского поведения по статистическим данным за 2000–2024 гг. от стандартных макроэкономических переменных и от индикатора воспринимаемой неопределённости.

Динамика потребительского поведения россиян была рассмотрена С.В. Макар и А.В. Яра-шевой в контексте предположения, что дополнительный доход расширяет доступ к товарам и услугам [3]. Такие гипотезы продолжают логику стандартных макроэкономических подходов.

Однако кризисные обстоятельства выводят на передний план социально-демографические характеристики домохозяйств и их субъективные оценки своего положения в формировании общих параметров потребления [4]. Анализ трендов потребительских расходов населения регионов России, проведённый Е.Я. Пастуховой и соавторами, показал, что в кризисные периоды регионы, отличающиеся среднедушевыми доходами, в одинаковой манере изменяют потребительскую структуру, наращивая потребление продовольствия и отказываясь от расходов на услуги [5]. Возможно, домохозяйства, проживающие в разных регионах, похожим образом оценивают полезность различных благ в ситуации кризиса. Однако не все исследования подтверждают такой вывод. Например, И.М. Шнейдерман и соавторы, изучая региональные различия финансового поведения российских домохозяйств в кризисные периоды показали, что население регионов, располагающее более высоким уровнем дохода, способно интенсивно увеличивать кредитование при сохранении низкого уровня депозитов [6]. По их мнению, различные структурные элементы не обнаруживают целостного единого механизма приспособления к кризисному шоку.

Макроэкономические шоки 2014, 2020 и 2022 годов сопровождались всплеском потребительских цен и падением объёма розничного товарооборота, отражающих отказ населения от части потребления [7]. Кризисная ситуация вызывала снижение спроса на непродовольственные товары и привела к увеличению доли расходов на питание в структуре потребления домохозяйств. Данная реакция населения на кризисную динамику выражает стратегию экономии на товарах длительного пользования и смещение фокуса внимания на товары первой необходимости. Однако такой механизм адаптации не исчерпывает весь спектр стратегий, выбираемых населением в условиях кризиса.

Адаптация потребительского поведения российского населения в кризисные периоды принципиально не отличается от изменений потребления населения европейских стран [8]. Так, при проявлении неопределённости жители еврозоны также прибегают к экономии на товарах и услугах и переходят на сберегательный режим поведения. Отказ от потребления на уровне домохозяйств приводит к сокращению совокупного спроса и ухудшению положения предприятий, переводя экономику в негативную фазу экономического цикла. Исследователи отмечали, что более высокой чувствительностью к сигналам неопределённости обладают домохозяйства, относящиеся к нижним доходным децилям.

Несмотря на наличие общемировых трендов в динамике потребления, население некоторых стран иначе приспосабливалось к кризисам. Согласно выводам Ч. Дхакал и соавторов, нестандартную потребительскую реакцию на кризис, вызванный COVID-19, продемонстрировало население США, сокращая расходы на продовольствие в силу разрушения торговых связей между поставщиками продовольствия, вызванных введением административных ограничений и сворачивания деятельности предприятий [9]. М. Закери и соавторы отметили уникальность стратегии сжатия потребления в этот же период в Иране [10]. Во время ковид-ного кризиса население продолжало потребление продовольствия в прежнем объёме, но сокращало расходы на транспорт, здравоохранение и непродовольственные товары. Однако сила кризисного шока привела к тому, что в последующих периодах население вынуждено было дополнительно сокращать расходы на продовольствие и жильё.

Такие противоречивые оценки потребительских стратегий населения в долгосрочной перспективе требуют дополнительного изучения реальной ситуации на более длинных периодах. На наш взгляд, кейнсианская и посткейнсианская традиции могут послужить качественной основой объяснения эмпирических проявлений влияния кризисных явлений на потребление. В представленном нами исследовании проверялись четыре рабочие гипотезы.

H1. Склонность к потреблению домохозяйств населения регионов России прямо зависит от среднедушевых денежных доходов населения и ВРП на душу населения.

H2. Воспринимаемая неопределённость оказывает статистически значимое влияние на склонность к потреблению домохозяйств в условиях экономического кризиса. Если влияние отрицательное, доминирует рациональный тип потребления. Если влияние повышательное, доминирует панический или эмоциональный тип потребительской активности.

H3. Макроэкономические шоки, такие как рост безработицы и снижение реальных доходов, усиливают негативное влияние на склонность к потреблению.

H4. Существуют значимые региональные различия во влиянии неопределённости на склонность к потреблению, обусловленные спецификой региональных экономических и социальных условий.

Теоретические и методологические основы

Кейнсианская парадигма и роль ожиданий

Ядром теоретической системы английского экономиста Джона Мейнарда Кейнса (1883–1946) для понимания потребительского поведения выступает психологический закон, утверждающий, что домохозяйства откликаются на рост дохода меньшим приращением потребления [1]. Соотношение показателя дохода и потребления выражает склонность к потреблению домохозяйства [11]. Кейнс выделял объективные и субъективные факторы, способствующие изменению склонности к потреблению, но логика исследования требует выделить социально-психологические мотивы, среди которых отношение к будущему становится особо значимым для домохозяйств в условиях неопределённости. Ситуация нестабильности сужает возможности прогнозирования и распространяет негативные ожидания, подталкивающие агентов к сокращению потребления и формированию сбережений. Неопределённость становится фактором потребительской динамики [12].

Концепция неопределённости

Дж. М. Кейнс считается одним из первых экономистов, внедрившим концепцию неопределённости в экономический анализ [13]. В кейнсианской теории важно различение между вероятностными исходами и неопределённостью. В первом случае неопределённость порождается активами длительного пользования, поскольку конечный результат их применения является неизвестным в настоящий момент, внося неуверенность в долгосрочные ожидания [1]. Во втором случае неопределённость выступает неотъемлемым свойством общественного развития, события и параметры которого в текущий момент не могут быть предсказаны. В последующем развитии теории неопределённость была названа фундаментальной, тем самым подчёркивая полную невозможность познания будущего в силу отсутствия необходимой информации в настоящий момент. Второй вариант трактовки представляется в рамках статьи более уместным, поскольку жители российских регионов сталкиваются с неопределённостью, обусловленной различными кризисами. Вероятность наступления различных вариантов исходов здесь не может быть определена. Потребительское поведение находится под влиянием воспринимаемой неопределённости, которая не может быть оценена в терминах риска.

Асимметрия информации и иррациональное начало

Информационная экономика не относится напрямую к кейнсианству, но имеет тесную связь с концепцией неопределённости через понятия асимметрии информации и иррациональности поведения [14]. Асимметрия информации, когда одна сторона сделки обладает большим объёмом знаний, чем другая, порождает неопределённость для менее информированной стороны. Информационная неопределённость приводит к массовым отказам потребителей от приобретения товаров и дестабилизации работы рынков. Неопределённость побуждает потребителей проявлять большую осторожность при совершении покупок, сокращать потребление и увеличивать сбережения, что согласуется с кейнсианскими предположениями. В своей совместной работе «Spiritus Animalis, или Как человеческая психология управляет экономикой» американские экономисты Джордж Акерлоф и Роберт Шиллер, опираясь на идею Кейнса о « животных инстинктах » , ввели понятие иррационального начала, которое выражает свойство индивидов действовать под давлением иррациональных мотивов, иллюзий и норм морали, внося существенный вклад в динамику экономики [15]. Одним из возможных проявлений иррациональности, по мнению российского экономиста-социолога В. В. Радаева, также может считаться эмоционально нагруженное потребление, которое выражается в приобретении товаров под давлением эмоций и стресса [16; 17]. В условиях повышенной неопределённости « эмоциональные » аспекты потребления могут усиливаться (как способ справиться со стрессом или эмоциональная реакция на шоковое событие), или подавляться (из-за необходимости экономии).

Посткейнсианские подходы к потреблению

В отличие от неоклассической традиции, Дж. М. Кейнс не строил нормативной модели потребительского выбора, основанной на рациональном расчёте. Его теоретическая система, напротив, указывает на определяющую роль фундаментальной неопределённости и конвенциональных ожиданий, что имплицитно содержит критику модели рационального потребителя [18]. Один из видных представителей посткейнсианства, канадский экономист Марк Лавуа, предложил модель потребительского выбора, учитывающую ограниченную рациональность, привычки и влияние социальной среды, что особенно значимо в условиях фундаментальной неопределённости [19]. Согласно этой модели, потребности индивидов организуются иерархически, в виде пирамиды. Реальный доход при этом выступает ключевым фактором, позволяющим переходить на более высокие уровни потребностей. Марк Лавуа также утверждал, что посткейнсианская теория пот- ребления противоречит моделям, которые часто встречаются в неоклассической экономической теории. Он подчёркивает важность социальных норм, культурных ценностей и институциональных рамок, которые могут влиять на то, как люди воспринимают свои потребности и принимают решения о покупке. Примерами выступают демонстративное потребление или структура потребления беднейших групп населения. В нашем исследовании мы учитываем восприятие неопределённости не через оценку риска, что можно считать расширение инструментария экономического эмпирического анализа.

Эмпирические данные и модели

На первом этапе нашего исследования была сформирована эмпирическая база по статистическим данным регионов РФ за период с 2000 по 2024 год. Были отобраны показатели, которые признаются кейнсианской теорией основными в определении экономической динамики. Источником основного блока показателей является статистический сборник « Регионы России. Социально-экономические показатели » ¹. Дополнительно были собраны данные по уровню безработицы² и индексу Джини³.

Средняя склонность к потреблению (APC) рассчитана на основе региональных данных по структуре использования денежных доходов. Средний располагаемый доход вычислялся путём умножения доли каждого компонента на показатель среднедушевого денежного дохода за исключением обязательных платежей и взносов. В структуру показателя среднего располагаемого дохода входят покупки товаров и услуг, приобретённая недвижимость, прирост финансовых активов. Средняя склонность к потреблению рассчитана как частное от деления размера покупок товаров и услуг на средний располагаемый денежный доход. Расчёт проводился авторами данной статьи в статистических пакетах SPSS (V32), Gretl.

В работе были построены многомерные регрессионные модели для оценки зависимости средней склонности к потреблению (APC) от внешних переменных. В структуру независимых переменных были последовательно включены: (1) среднедушевые денежные доходы (руб., Q); (2) реальные денежные доходы (% к предыдущему году, RCash); (3) ВРП на душу населения (руб., GRPpc); (4) индекс потребительских цен (% декабрь к декабрю прошлого года, Consumer); (5) общий уровень без- работицы (% от населения 15–72 лет, UnEmpl); (6) индекс Джини (Gini); (7) уровень бедности (PbPl); (8) год наблюдения; (9) регион (reg). Показатели (1–7) числовые, (8) порядковый, (9) номинальный.

На втором этапе в модель был включён индекс информационной неопределённости (UnСert) для выявления влияния неопределённости на среднюю склонность к потреблению.

Данный индекс разрабатывался, чтобы оценить динамику неопределённости на основе статей из ведущих газет по странам Европы и Северной Америки с начала двадцатого века. Выбор показателя объясняется тем, что российские органы статистики не рассчитывают отдельно уровень неопределённости, поэтому используются данные иностранных научных проектов. Кроме того, в отличие от макроэкономических показателей, указывающих косвенно на ситуацию неопределённости, индекс информационной неопределённости напрямую от- ражает, как общество оценивает текущее состояние экономики. Расчёт индекса опирался на подсчёт количества упоминаний в газетных статьях следующих терминов: «неопределённый», «неопределённость», «экономика», «экономический», «налоги», «бюджет», «регулирование» и др. Расчёт индекса по России производился на основе статей газеты «Коммерсант». Регистрация упоминаний опирается на поиск необходимых статей в цифровых архивах газеты, после которого формируется ежемесячный показатель. В эмпирическую базу вошёл показатель неопределённости за период 2000–2024 год. Подсчёт годового показателя выполнялся за счёт сложения ежемесячных значений. Далее была построена смешанная регрессионная модель с включением фиксированного фактора регион (reg), являющегося номинальной переменной.

Обобщённые данные демонстрируют сильный разброс между регионами (таблица 1).

Таблица 1

Статистические характеристики исходных данных, Россия, 2000–2024 годы

Statistical Characteristics of the Initial Data, Russia, 2000–2024

Table 1

	APC	UnCert	Q	RCash	GRPpc	Consumer	UnEmpl	Gini
Валидные	2091	2116	2091	2088	2001	2093	2095	2086
Среднее	0,80	192,6	22474,5	105,5	428992,7	109,8	7,5	0,4
Медиана	0,81	145,5	19334,0	104,5	228250,0	109,4	6,4	0,4
Станд. откл.	0,1	136,7	19484,3	7,5	859091,9	4,8	5,7	0,0
Асимметрия	-0,83	1,37	2,24	0,79	7,37	0,79	4,44	1,15
Эксцесс	1,14	1,12	9,32	1,58	72,38	1,09	30,16	5,14
Минимум	0,22	56,46	587,00	81,6	6667,90	101,10	0,80	0,28
Максимум	1,15	577,14	187687	146	11995394,3	138,70	67,70	0,60

Источник: расчёты авторов на основе данных4.

Разведочный анализ данных4

Для выявления структуры данных и обоснования выбора спецификации моделей на первом этапе был проведён разведочный анализ (EDA). Анализ выполнен для 85 регионов России за период 2000–2024 годы (таблица 1). Распределение APC (средней склонности к потреблению) близко к нормальному, отрицательная асимметрия (-0,83), указывает на наличие небольшого числа регионов с аномально низкой склонностью к потреблению (северные и дальневосточные территории с высокой долей сбережений).

Динамика годовой средней склонности к потреблению населения различных регионов России приведена на рисунке 1. Как утверждают классические концепции, во время кризисов население стремится сберегать, тем самым снижая долю потребительских расходов в общей структуре. Снижение средней склонности к потреблению от- ражает указанный эффект. Как правило при снижении абсолютного уровня среднего снижается и его разброс (дисперсия), отображая гомогенность реакции. Однако так происходит не всегда. В отдельные периоды значение средней склонности к потреблению некоторых регионов выше единицы, обозначая превышение потребления над доходом. Предполагается, что потребление, превышающее размер дохода, финансируется за счёт кредитов, которые направляются в сторону приобретения товаров и услуг. Заметно, что во второй половине периода количество регионов, увеличивающих потребление относительно дохода, увеличилось.

Межрегиональные различия APC наиболее выражены в кризисные периоды (рис. 1). Максимальные значения APC (0,8–1,15) демонстрируют регионы Северного Кавказа и юга России (Дагестан, Ингушетия, Чечня, Краснодарский край), что может быть связано с высокой долей теневой экономики, традициями гостеприимства или особенностями статистического учёта. Ми- нимальные значения APC (0,22–0,45) характерны для северных и дальневосточных территорий (Ямало-Ненецкий АО, Чукотский АО, Магаданская область, Камчатский край), где высокая стои- мость жизни сочетается с более развитой сберегательной культурой. Высокая значимость региональной переменной требует учёта специфически региональных факторов.

Рисунок 1. Динамика средней склонности к потреблению по регионам. Россия. 2000–2024 гг. Figure 1. Dynamics of the Average Propensity to Consume by Region. Russia. 2000–2024

Источник: расчёты авторов на основе данных.5

Индекс информационной неопределённости демонстрирует сильную правостороннюю асимметрию, что подтверждает целесообразность учёта нелинейности. Минимальное значение соответствует относительно стабильным периодам (например, 2006–2007 гг.), тогда как в кризисные периоды (2009, 2015, 2020, 2022 гг.) индекс резко возрастает. На втором этапе анализа мы протестировали различные виды парных регрессий методом подбора: линейную (R2=0,151), логарифмическую (R2=0,221), обратную (R2=0,227), экспоненциальную (R2=0,119), составную (R2=0,119), логистическую (R2=0,119), степенную (R2=0,176), квадратичную R2=0,262), кубическую (R2=0,266) (рисунок 2). Результаты показали, что влияние индекса информационной неопределённости (который может возрастать в сотни раз в короткие периоды) лучше учитывается в обратной, квадратической и кубических полиномиальных моделях. Мы выбрали вариант включения индекса в полином на основе обратной модели (1/ UnCert).

Рисунок 2. Подбор модели для оценки зависимости средней склонности к потреблению от индекса информационной неопределённости (UnСert) по регионам. Россия. 2000–2024 гг.

Figure 2. Model Selection for Estimating the Relationship Between the Average Propensity to Consume and Information Uncertainty Index (UnCert) by Region. Russia. 2000–20245

Источник: расчё ты авторов на основе данных⁶.

В ситуации, когда склонность к потреблению снижается, возрастает склонность к сбережению (рисунок 3). Статистические годовые данные и дисперсия средней склонности к потреблению отражают резкие колебания (скачки) в течение того же периода, что и обратная величина от индекса информационной неопределённости. Эти данные частично подтверждают гипотезу H2. Кризисные периоды отличаются от некризисных одновременным снижением средней склонности к потреблению и её дисперсии, высокой взаимосвязанностью между показателями средней склонности к потреблению и обратного индекса информационной неопределённости. Можно заключить, что жители регионов России схожим образом адаптировались к кризисным шокам, что отражается в снижении дисперсии индекса склонности к потреблению между регионами. Однако после 2022 года тенденция изменилась, показывая нарастание гетерогенности между регионами в склонности к потреблению.

Рисунок 3. Динамика средней склонности к потреблению (APC, левая ось), её дисперсии (правая ось) и 1/( индекс информационной неопределённости) для регионов (1/ UnCert, правая ось).

Россия. 2000–2024 гг.

Figure 3. Dynamics of the Average Propensity to Consume (APC, Left Axis), its Variance (Right Axis), and 1/ Information Uncertainty Index (1/ UnCert, Right Axis) for Regions. Russia. 2000–2024

Источник: расчёты авторов на основе данных.7

Анализ временных трендов показал, что периоды пиковой неопределённости характеризуются разнонаправленной динамикой воспринимаемой неопределённости и склонности к потреблению. Кризисы 2009 и 2015 годов сопровождаются ростом UnCert и снижением APC, что соответствует классической модели (переход на сбережение). Кризисы 2020 и 2022 годом сопровождаются совместным ростом UnCert и APC, отражая паническое потребление [19]. Смена паттерна после 2020 года может свидетельствовать об изменении поведенческих стратегий населения: в более поздних кризисах доминирует эмоционально нагруженное потребление, что согласуется с гипотезой H2 о панической потребительской активности.7

Распределение макроэкономических предикторов

Стоимостные показатели (среднедушевые доходы Q, ВРП на душу населения) демонстрируют сильную правостороннюю асимметрию и высокий эксцесс (таблица 1), что обусловлено наличием регионов-лидеров (Москва, Санкт-Петер- бург, нефтегазовые регионы). Это обосновывает использование логарифмического преобразования данных показателей для нормализации распределения. Высокая корреляция между Ln(Q) и Ln(GRPpc) (ро Спирмена=0,93***) потребовала удаление одного из показателей из моделей. Поскольку доходы будут отражены в реальных показателях, мы удаляем из моделей Ln(Q). Проверка на робастность показала, что замена Ln(GRPpc) на Ln(Q) в моделях не изменила знаков, но немного увеличила модуль коэффициентов. Качество модели 1 при замене Ln(GRPpc) на Ln(Q) несколько ухудшилось, но дальнейшие расширения показали большую надёжность использования Ln(GRPpc). Уровень безработицы (UnEmpl) характеризуется крайне высоким эксцессом (30,16) из-за единичных выбросов (максимум 63,1% в Ингушетии в отдельные годы), что требует осторожной интерпретации и проверки робастности результатов при исключении таких наблюдений. Далее из выборки были удалены экстремальные выбросы для Ямало-Ненецкого и Ненецкого АО и проверена робастность результатов через удаление выбросов в отдельные годы для Ингушетии по уровню безработицы.

Результаты исследования и их обсуждение

На третьем этапе были сформированы три модели, которые были оценены методом наименьших квадратов, методом подбора и максимального правдоподобия. Модель 1 предназначена для оценки воздействия кейнсианских факторов на среднюю склонность к потреблению. Модель 2

включает в себя параметры предыдущей модели, но расширяется за счёт индикаторов неопределённости (таблица 2). Модель 3 добавляет случайный фактор региональных различий, который позволит оценить вклад ненаблюдаемых особенностей регионов в формирование склонности к потреблению (таблица 3).

APC(i,t) = A + B1 * RCash(i,t) + B2 * UnEmpl(i,t) + B3 * Ln(GRPpc(i,t)) + eps,                  (Модель 1)

APC(i,t) = A + B1 * RCash(i,t) + B2 * UnEmpl(i,t) + B3 * Ln(GRPpc(i,t)) + B4 / UnCert(i,t) + B6 * Consumer(i,t) + B7 * Gini(i,t) + eps,                                                                           (Модель 2)

APC(i,t) = A + B1 * RCash(i,t) + B2 * UnEmpl(i,t) + B3 * Ln(GRPpc(i,t)) + B4 / UnCert(i,t) + B6 * Consumer(i,t) + B7 * Gini(i,t) + B7 * reg(i) + eps,                                                                 (Модель 3)

APC(i,t) = APC(i,t-1) + B1 * RCash(i,t) + B2 * UnEmpl(i,t) + B3 * Ln(GRPpc(i,t)) + B4 / UnCert(i,t) + B5 * Consumer(i,t) + B6 * Gini(i,t) + eps,                                                            (Модель 4)

где i – номер региона, t – год, eps – случайная ошибка.

Гипотеза H1 утверждает, что склонность к потреблению домохозяйств населения регионов России прямо зависит от среднедушевых денежных доходов населения и ВРП на душу населения.

Таблица 2

Оценки параметров панельной регрессии без учёта фиксированных эффектов. Россия. 2000–2024 гг.

Оценки модели 1 показывают понижающее влияние уровня безработицы (UnEmpl), динамики денежных доходов (RCash) на склонность к потреблению (таблица 2).

Table 2

Estimates of Panel Regression Parameters without Fixed Effects. Russia. 2000–2024

Модель 2. Хи-квадрат отношения правдоподобия = 1198,5, p<0,0001

Параметр	Bi	cт. ошибка	t-статистика	p
Модель 1.N = 1993, Within R²=0,351, ст. ошибка = 0,088; AIC = -3945; DW=0,447; F = 343
Константа (A)	1,02	0,0628	16,29	0,000***
RCash	-0,004	0,0003	-11,82	0,000***
UnEmpl	-0,011	0,0008	-12,23	0,000***
Ln(GRPpc)	0,021	0,0029	7,149	0,000***
Модель 2. N = 1990, Within R²=0,473, ст. ошибка = 0,079; AIC = -4353; DW=0,595; F = 283
Константа (A)	2,095	0,097	21,47	0,000***
RCash	-0,003	0,0003	-9,168	0,000***
UnEmpl	-0,01	0,0008	-12,41	0,000***
Ln(GRPpc)	-0,057	0,0054	-10,47	0,000***
1/ UnCert	-19,86	1,1	-18,05	0,000***
Gini	0,24	0,086	2,787	0,005***
Consumer	0,0001	0,0006	0,2	0,84

Примечание: зависимая переменная APC (Средняя склонность к потреблению)

N – число использованных наблюдений, число периодов 24; *** - максимальный уровень значимости

Источник: расчёты авторов на основе данных.8

⁸Введение в модель индекса неопределённости приводит к смене знака при Ln(GRPpc). В кризисы ВРП падает, а неопределённость растет. Мы можем предположить, что без прямого учёта индек са информацио нной неопределённости ВРП на

• ⁸ Регионы России. Социально-экономические показатели // Росстат: [сайт]. URL: https://www.rosstat.gov.ru/ folder/210/document/13204 (дата обращения: 25.12.2025)

душу населения «захватывает» неопределённость, поэтому эффект положительный. Если эффект неопределённости выделен отдельно, мы видим чистый эффект кейнсианской модели – богатые сберегают больше. Чем выше неопределённость, тем больше доля потребления. Рост уровня безработицы, снижение неравенства и положительная динамика реальных доходов снижают склонность к потреблению. Введение инфляции в модель 2 излишне, поскольку эта переменная незначима (таблица 2).

Включение регионов в панельную одношаговую модель 3 с фиксированными эффектами позволяет улучшить параметры (таблица 3). Региональный аспект не изменил отрицательное влияние динамики дохода, ВРП на душу населения на склонность к потреблению, что приводит к отвержению гипотезы H1. Можно предположить, что возрастающий фактор не- определённости провоцирует краткосрочный рост потребления, но в долгосрочной перспективе домохозяйства направляют прирост доходов на сбережения. Но знак при коэффициенте Джини поменялся на отрицательный. Отметим, что регионы России отличаются по уровню неравенства, поэтому фиксированный учёт регионального фактора элиминировал влияние регионального неравенства. Инфляция остаётся незначимой, демонстрируя слабое восприятие потребления. Выявленные тенденции позволяют принять гипотезу H3.

Таблица 3

Оценки параметров модели 3 панельной регрессии с учётом фиксированных эффектов по регионам. Россия. 2000–2024

Estimates of Model 3 of Panel Regression, Taking into Account Fixed Effects by Regions.

Russia. 2000–2024

Table 3

Параметр		B	Стандартная ошибка	t-статистика	p
Константа (A)		3,72	0,297	12,51	0,000***
Предикторы	RCash	-0,003	0,00001	-9,060	0,000***
	UnEmpl	-0,01	0,0007	-12,85	0,000***
	Ln(GRPpc)	-0,063	0,005	-11,39	0,000***
	1/ UnCert	-18,63	1,11	-16,76	0,000***
	Gini	-0,163	0,08	-7,459	0,05*
	Consumer	0,001	0,0004	0,26	0,79
Фикс. фактор	Reg(Регион)			-15,78	0,000***

Примечание: зависимая переменная APC (средняя склонность к потреблению)

N = 1990, Within R²=0,796, ст. ошибка = 0,078; AIC = -4489; DW=0,593; F = 252***

χ²=3009,98, p<0,001

Критерий гипотезы Хи2 Вальда, воздействие конкретных регионов на переменную исключены.

Источник: расчёты авторов на основе данных.9

Одним из важных результатов является высокая значимость региональных различий для определения динамики средней склонности к потреблению в российских регионах (χ²=3009,98, p<0,001). Территориальные различия тяжело теоретически обобщить, но они способны формировать основную тенденцию в потребительском поведении. Показатель региональных различий, включённый в третью модель, выражает название каждого конкретного региона.9

Для учёта инерционности потребительского поведения была оценена динамическая панельная модель с лагированной зависимой переменной APC(-1) (табли ца 4). Коэффициент при APC(-1)

положителен и высокозначим (B = 0,50), что подтверждает наличие эффекта привычки: половина предыдущего уровня склонности к потреблению сохраняется в текущем периоде. Сохранение знаков при коэффициентах модели подтверждает робастность. Ключевой результат модели, это подтверждение гипотезы H2 о паническом потреблении: рост неопределённости (снижение 1/UnCert) значимо повышает APC (B = -5,21). При этом реальные доходы (RCash) и ВРП на душу населения регионов России имеют отрицательные коэффициенты (B = -0,0023 и -0,017 соответственно), что полностью соответствует психологическому закону Кейнса, потребление растёт медленнее дохода, поэтому APC снижается при экономическом росте.

Таблица 4

Оценки параметров динамической модели панельной регрессии. 2000–2024

Table 4

Parameter Estimates of the Dynamic Panel Regression Model. 2000–2024

	B	Ст. ошибка	z	p
APC(-1)	0,5	0,04	11,59	0,000***
RCash	-0,0023	0,0004	-5,73	0,000***
UnEmpl	-0,0078	0,002	-3,81	0,000***
Ln(GRPpc)	-0,017	0,01	-1,47	0,086*
1/ UnCert	-5,21	2,32	-2,24	0,013**
Consumer	-0,002	0,0005	-4,68	0,000***
Gini	0,367	0,111	3,31	0,0009***

N = 1812. Тест на AR(1) ошибки: z = -8,522 [0.0000]. Тест на AR(2) ошибки: z = 0,093 [0.93].

Тест на сверхидентификацию Саргана (Sargan) χ²-статистика отн. ст.св.= 2,86

Сумма кв. остатков 8,64, ст. ошибка модели 0,04

Источник: расчёты авторов на основе данных.10

Уровень безработицы и инфляция снижают APC (B = -0,0078 и -0,002 соответственно), отражая превентивное сберегательное поведение. Индекс Джини, напротив, положительно связан с APC (B = 0,367), что может объясняться ростом доли бедных слоёв населения в регионах с высоким неравенством. Спецификационные тесты подтверждают валидность инструментов (тест Саргана, χ² = 2,86, p > 0,05). Стандартная ошибка модели составляет 0,04, что соответствует 5% от среднего значения APC. Тест на AR(2) не отвергает нулевую гипотезу (p > 0,05), что подтверждает корректность спецификации.10

Заключение

Эмпирический анализ позволил проверить выдвинутые гипотезы, показать значимость учёта эффектов неопределённости.

Влияние ВРП на душу населения и динамики дохода на склонность к потреблению сильно зависит от вида модели, что требует дальнейшего исследования (возможно, действует эффект перманентного дохода) в регионах России с самыми высокими значениями ВРП на душу населения. Удаление выбросов и выравнивание данных не изменило знаков коэффициентов моделей. Поэтому нами был сделан вывод о том, что гипотеза H1 не подтверждена.

Информационные потоки, отражающие нестабильность экономической ситуации, значимо повышают склонность к потреблению населения регионов России, что можно интерпретировать как подтверждение гипотезы H2 .

Уровень безработицы устойчиво снижает склонность к потребительскому поведению во всех спецификациях, что подтверждает гипотезу H3 .

Модели с фиксированными и случайными эффектами демонстрируют высокую объясняющую способность, что указывает на необходимость учёта региональных различий в свою очередь подтверждает гипотезу H4 .

Научная новизна результатов заключается в эмпирической проверке теоретических положений посткейсианства. На основе статистических данных были проверены модели оценки влияния индекса информационной неопределённости (новостной частоты) на склонность к потреблению в российских регионах на панельных данных за 24 года с учётом стандартных макроэкономических параметров. Было показано, что включение индикатора воспринимаемой неопределённости повышает объясняющую способность моделей.

Динамическая панельная модель (модель 4) является наиболее адекватной спецификацией для описания потребительского поведения в российских регионах. Коэффициент при APC(-1) подтверждает высокую инерционность поведения, а отрицательные знаки при показателях доходов эмпирически подтверждают «психологический закон» Кейнса. Положительное влияние обратного индекса неопределённости на APC отражает паническое потребление в ответ на рост новостной неопределённости. Для нас важно, что полученные результаты устойчивы к спецификации и подтверждаются тестами на валидность инструментов. Однако содержательная интерпретация полученных результатов требует дополни- тельных эмпирических и теоретических исследований, включая экспертное знание.

Дальнейшие исследования могут быть направлены на углублённый анализ различных видов неопределённости. Последующая исследовательская работа может выстраиваться вокруг работ Радаева и Акерлофа/Шиллера для конкретизации связи, выстраивающейся между сигналами неопределённости и эмоциональным потреблением. Для более точного отражения процессов рекомендуется расширить спектр информационных источников, учитывающихся при расчёте индекса информационной неопределённости.