Эмпирический анализ краткосрочных индикаторов экономической безопасности

Введение. Одной из первых систем индикаторов экономической безопасности была разработана в Институте экономики РАН под руководством В.К. Сенчагова и одобрена в 2000 г. Научным советом при Совете безопасности России. В 2008 году был предложен расширенный набор показателей и их пороговых значений, а в 2011 году опубликован уточненный список индикаторов [16]. В 2017 году принята Стратегия экономической безопасности, которая включала 40 индикаторов [1]. В соответствии с предложенным Минэкономразвития России проектом распоряжения разработаны паспорта индикаторов экономической безопасности, включенных в Стратегию. По каждому из них определены прогнозно-целевые и предельно допустимые (критические) значения [11].

Система индикаторов является ключевой составляющей мониторинга экономической безопасности. В научной литературе представлены различные подходы к разработке методологии и инструментария мониторинга и обеспечения экономической безопасности на различных иерархических уровнях. Здесь можно выделить работы ученых ИЭ РАН [9; 18], Финансового университета при Правительстве РФ [2; 24], исследователей из Центра экономической безопасности УрО РАН [5; 23], Института социально-экономических проблем народонаселения РАН [10], ученых ВНИИ МВД РФ [8], Вятского государственного университета [6; 7], Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева [12; 14] и др.

Основная часть. Описанные выше системы индикаторов экономической безопасности в большинстве случаев имеют период дискретизации данных, равный одному году, что дает возможность проводить анализ и прогнозирование экономической динамики в среднесрочном и долгосрочном периодах. Вместе с тем, процесс зарождения и развития кризисных явлений в экономике зачастую более скоротечен и, как правило, длится несколько недель или месяцев. Поэтому для формирования оперативных прогнозов и своевременного анализа ситуации в экономике целесообразно использовать краткосрочные индикаторы, актуализируемые с дискретизацией в один месяц или один квартал.

Первые работы, включающие динамический анализ экономической безопасности России с использованием быстрых индикаторов, были выполнены В.К. Сенчаговым и С.Н Митяковым [21; 22]. В первой работе данного цикла представлен компаративный анализ кризисов в российской экономике 1998-1999 гг. и 2008-2009 гг. с использованием быстрых индикаторов экономической безопасности. Во второй работе горизонт анализа был увеличен с целью оценки кризисных явлений в экономике России в период 2013-2016 гг. В дальнейшем в статье [15] горизонт анализа был еще более расширен – вплоть до 2020 года, когда возросло санкционное давление на экономику страны.

В дальнейшем нижегородские авторы опубликовали еще несколько работ по данной тематике. Так, в статье [17] были описаны методологические основы оперативного мониторинга экономической безопасности. В частности, рассмотрены угрозы экономической безопасности как объект для оперативного мониторинга. Дано определение оперативного мониторинга как процесса «постоянного контроля быстрых индикаторов экономической безопасности страны и субъектов РФ, включающий сбор необходимых данных, анализ динамических процессов экономической ситуации, выявление трендов развития и прогнозирование угроз» [17, с. 215].

В дальнейшем методология оперативного мониторинга экономической безопасности была адаптирована для исследования быстрых процессов в регионах. В работе [13] предложен инструментарий, позволяющий проводить оперативный анализ региональной системы экономической безопасности по различным составляющим. В статье [4] проведен анализ динамики краткосрочных индикаторов экономической безопасности для регионов Приволжского федерального округа. Проанализирован процесс развития кризиса 2014-2016 гг. в регионах, исходя из динамики индексов промышленного производства, строительства, оборота розничной торговли, инвестиций в основной капитал, реальных денежных доходов.

Для актуализации данных с использованием информации последних периодов в работе проведен эмпирический анализ краткосрочных индикаторов экономической безопасности с использованием так называемой модели светофора, содержащей три зоны риска. Если значение индикатора лежит ниже критического уровня, то он попадает в «красную» зону, если между критическим и целевым уровнями – то в «желтую» зону, а если выше целевого уровня – в «зеленую» зону.

Система индикаторов экономической безопасности включает как «прямые», так и «обратные» индикаторы [25]. Рост первых «прямых» оказывает позитивное влияние на экономику страны, рост «обратных» индикаторов, наоборот, снижает уровень экономической безопасности. Для возможности совместного анализа индикаторы приводятся к безразмерному виду и единым пределам возможных изменений. В качестве нормирующей использовалась нелинейная функция (арктангенсоида) [15]. При этом область допустимых значений преобразованных индикаторов расположена на отрезке (0; 3), критические значения отображаются на уровне 1, целевые значения – на уровне 2.

Система краткосрочных индикаторов экономической безопасности приведена в таблице 1.

В каждой проекции было выбрано по три индикатора, которые характеризуются независимостью друг от друга, с одной стороны, и отражают в наибольшей степени свойства соответствующего направления экономической безопасности. При выборе индикаторов также учитывались рекомендации действующей Стратегии экономической безопасности, а также открытый доступ к ним в официальных источниках.

Таблица 1. Краткосрочные индикаторы экономической безопасности

На рисунках 1-4 приведена динамика индикаторов экономической безопасности, сгруппированным по проекциям.

Рисунок 1. Динамика индикаторов сферы реальной экономики

Источник: составлено авторами по данным [19; 20].

Рисунок 2. Динамика индикаторов социальной сферы

Источник: составлено авторами по данным [19; 20]

Рисунок 3. Динамика индикаторов денежно-финансовой сферы

Источник: составлено авторами по данным [19; 20].

Рисунок 4. Динамика индикаторов внешнеэкономической сферы

Источник: составлено авторами по данным [19; 20].

На рисунках хорошо видны два кризиса. Первый из них связан с пандемией короновируса. Он стартовал в начале 2020 года и сопровождался падением значений почти всех индикаторов. В меньшей степени пострадал денежно-финансовый сектор. Практически не изменился внешний долг РФ по отношению к ВВП, который в настоящее время составляет всего 17% (в зоне евро – 95%, в США – 135%). Наибольший уровень падения продемонстрировал экспорт и импорт. Существенно пострадал сектор реальной экономики. В социальной сфере в меньшей степени изменился коэффициент напряженности на рынке труда, в большей – темп роста располагаемых доходов населения. К середине 2021 года значения практически всех индикаторов восстановились. При этом продолжился рост инфляции и рост вывоза капитала из страны.

Отметим, что еще до начала Специальной военной операции, в конце 2021 года вновь стали падать реальные располагаемые доходы. После февраля 2022 года произошло падение импорта, физического объема ВВП, промышленного производств, оборота розничной торговле. Резко возросла инфляция. Затем произошло падение инвестиций в основной капитал и экспорта. К концу 2022 года существенно улучшились значения следующих индикаторов: инфляция, вывоз капитала, реально располагаемые доходы.

На рисунке 5 приведена динамика интегральных индексов по проекциям. Видно, что денежно-финансовая сфера пострадала в меньшей степени.

Рисунок 5. Динамика интегральных индексов экономической безопасности

Источник: составлено авторами по данным [19; 20].

Кроме основных 12 индикаторов для анализа были задействованы дополнительные индикаторы, такие как индекс РТС, цена на нефть и курс рубля к доллару. По каждой из четырех проекций формировались интегральные индексы, как взвешенная сумма входящих в них номерованных индикаторов экономической безопасности. Кроме того, синтезировался обобщенный индекс экономической безопасности как взвешенное среднее интегральных индексов проекций. Все эти индексы имели тот же период изменений (от 0 до 3) и те же пороговые значения.

На рисунке 6; 7 представлено сравнение обобщенного индекса экономической безопасности со вспомогательными индикаторами.

Рисунок 6. Динамика обобщенного индекса экономической безопасности (левая ось) и индекса РТС (правая ось)

Источник: составлено авторами по данным [19; 20].

Рисунок 7. Динамика обобщенного индекса экономической безопасности (левая ось), цены на нефть и курса доллара (правая ось)

Источник: составлено авторами по данным [19; 20].

Отметим, что впервые современный кризис развивался на фоне положительного тренда цены на нефть. Кроме того, заметно, что падение индекса РТС опережает падение обобщенного индекса экономической безопасности. Этот факт повторялся на всех исследованных нами ранее кризисах [15; 21; 22]. Это позволяет говорить о том, что он может быть использован в моделях прогнозирования как предвестник начала кризиса.

Приведём далее сравнительный анализ индикаторов ЭБ России, США и зоны евро (рис. 8-10).

Рисунок 8. Динамика уровня безработицы в России, США и зоне Евро

Источник: составлено авторами по данным [3].

Рисунок 9. Динамика темпа роста ВВП в России, США и зоне Евро

Источник: составлено авторами по данным [3].

Рисунок 10. Динамика уровня инфляции в России, США и зоне Евро

Источник: составлено авторами по данным [3].

Видно, что пандемия оказала различное влияние на экономику этих стран. Падение ВВП в наибольшем объеме зафиксировано в станах еврозоны. В США предельных значений 15% достигла безработица. Видно, что наиболее существенным индикатором, на который повлияла пандемия, является темп инфляции. Он постепенно рос во всех странах до начала 2022 года. После начала СВО, в России произошел скачек инфляции, который длился в течение 2 месяцев. В настоящее время инфляция постепенно вышла на отрицательный тренд. Безработица существенно выше в странах евро. Что касается темпов роста ВВП, то в России пока ситуация не очень позитивная, хотя его падение замедлилось.

Заключение

Можно сделать вывод о том, что эмпирический анализ краткосрочных индикаторов экономической безопасности может служить хорошим инструментом стратегического планирования и прогнозирования. Использование дополнительных (экзогенных) параметров дает возможность в ряде случаев предвосхитить начало кризиса. В частности, выявлено, что стабильным «предвестником» как начала, так и окончания кризисов, является индекс РТС. Вместе с тем, в силу исключительности сегодняшней ситуации, когда нарушаются правила игры в международной экономике, говорить о реальном прогнозировании как в математическом, так и в экономическом контексте, не представляется возможным.

Дальнейшее развитие тематики может быть связано с дополнением разработанного инструментария методами машинного обучения и искусственного интеллекта. Это, на наш взгляд, позволит перейти на качественно новый уровень в понимании развития кризисных явлений в экономике.