Особенности формирования производственных и ценовых планов (прогнозов) предприятий российской промышленности в 1993-2001 гг. (стр. 3 из 22)

Таблица 2. Почему Вы отвечаете на анкеты наших конъюнктурных опросов? (процент к числу ответивших)

1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002
1. из-за получения взамен полезной информации	50	53	54	57	61	60	60
2. из-за понимания пользы опросов для общества	45	42	38	39	37	38	36
3. это повод обдумать ситуацию на предприятии	28	31	33	34	35	35	36
4. по привычке отвечать на поступающие запросы	10	11	10	12	11	11	11
5. по поручению руководства	5	8	8	9	11	13	16
6. из любознательности	6	6	8	7	6	5	6
7. сложно определить	2	2	3	2	3	2	2
8. другое	2	2	2	1	1	1	2

Источник: Конъюнктурные опросы ИЭПП.

Прямое общение с руководителями предприятий позволяет включать в анкету вопросы о таких показателях, которые не могут быть измерены традиционной статистикой, но, несомненно, отслеживаются менеджерами: помехи росту производства, ожидания, оценка уровня конкуренции на рынках сбыта и конкурентоспособности, динамика платежеспособного и бартерного спроса на продукцию предприятия.

Формирование прямых и доверительных отношений с руководителями предприятий создает основу для получения истинных данных о положении дел на предприятии. Это обстоятельство в современных российских условиях является чрезвычайно важным, поскольку официальная отчетность предприятий малонадежна в силу умышленного или неумышленного искажения, и ее использование может привести к некорректным выводам (Earle, J.S. and Estrin, S., 1998; Moers, L., 1999). Впервые этот тезис нашел подтверждение в 2000 г. (Цухло, 2001). Оказалось, что четверть опрошенных предприятий смогли прямо признать, что их официальная отчетность не отражает истинное положение дел на предприятии, и они знают это наверняка. Тогда же было высказано предположение, что при детализации вопроса по отдельным видам отчетности финансовая отчетность оказалась бы наименее надежной. В 2001 предприятиям панели был задан аналогичный вопрос с просьбой оценить каждый вид отчетности по отдельности, и эта гипотеза полностью подтвердилась (см. табл.3).

Таблица 3. Распределение ответов руководителей предприятий на вопрос: ”Можно ли использовать официальную (т.е. направляемую в государственные органы) отчетность предприятий при анализе реального положения дел в промышленности”, %

Виды отчетности и отрасли	да, можно	нет, лучше не стоит	сложно оценить
О выпуске и отгрузке	85	6	9
О занятости и зарплате	65	19	16
О финансах и расчетах	44	27	29
в черной металлургии	34	51	15
в химии и нефтехимии	40	31	29
в машиностроении	48	23	29
в стройиндустрии	40	29	31
в легкой	50	29	21
в пищевой	60	18	22
О капитальных вложениях	66	10	24
в черной металлургии	80	5	15
в химии и нефтехимии	56	21	23
в машиностроении	70	7	23
в стройиндустрии	49	12	39
в легкой	68	6	26
в пищевой	68	11	21
О распределении акций	43	19	38

Источник: Сентябрьский (2001г.) опрос ИЭПП

При обсуждении результатов ежемесячных конъюнктурных опросов (КО) с различными "потребителями" довольно часто возникал вопрос о надежности (качестве) прогнозов предприятий. Вопросы об ожидаемых изменениях основных показателей деятельности предприятий входят во все анкеты и вызывает особый интерес, особенно в начале каждого календарного года, когда эксперты разных организаций и ведомств пытаются угадать, как будет развивать отечественная промышленность в течение очередного года. Отношение к прогнозам предприятий и соответственно к результатам опросов бывает очень разным. На одном полюсе находится восторженное восприятие любых выводов, которые делаются по результатам анализа. На другом - полное неприятие этого вида данных, в которое иногда вплетается удивление по поводу того, что результаты опросов оказываются правильными, и молчание в тех случаях, когда они позволяют просто объяснить явления, необъяснимые на основе традиционной статистики. Но истина, как всегда, находится где-то посередине. Рассмотрим сейчас достоинства конъюнктурных опросов как источника данных для анализа планов и прогнозов предприятий в переходных экономиках. Анализ недостатков КО оставим критикам, нехватки которых в России никогда не ощущалось.

Во-первых, в состав всех анкеты КО в явном виде входят вопросы об ожиданиях, планах или прогнозах. Это дает возможность получать и изучать прогнозы в режиме мониторинга и приближает результаты КО к привычным статистическим данным. Если возникает потребность в отслеживании новых показателей, то простая и гибкая организация КО в ИЭПП позволяет это сделать предельно оперативно. Наверное, это самое большое достоинство опросов, особенно в России.

Во-вторых, предприятия прогнозируют состояние показателей своей собственной деятельности, и поэтому такие прогнозы можно считать уже планами предприятий. Реализация (или подготовка к реализации) этих планов уже могла начаться на момент проведения опроса. Несомненно, это увеличивает степень реализуемости подобных планов.

В-третьих, горизонт планирования (прогнозирования), о котором идет речь в анкетах КО, составляет 2-3 месяца и является вполне доступным для прогнозирования даже в условиях нестабильной переходной экономики.

В-четвертых, панельный характер опросов позволяет сопоставлять прогнозы и все (по времени) последующие реализации этих прогнозов по каждому из предприятий. Так можно проводить гораздо более точный анализ точности прогнозов. Отсутствие такой возможности часто вызывает сожаление у аналитиков, оперирующих макроданными (Flood and Lowe 1995).

Результаты конъюнктурных опросов в агрегированном виде доступны большинству исследователей, так же как и статистические ряды. В этом случае они обычно представляются в виде балансов. Балансом называется разница между долей ответов "рост" и долей ответов "снижение". Такой способ представления не учитывает варианты ответов "нет изменений" и "нет ответа" (Carlso and Parkin, 1975). Попытки агрегировать данные, для того чтобы получить только два варианта ответов (Theil, 1966) также оказалась неудовлетворительной, поскольку результаты оказались крайне неустойчивыми во времени в силу влияния на них общеэкономических причин. Еще одна проблема, которая возникает при использовании агрегированных в форме балансов данных, состоит в том реальная независимость двух трихотомических переменных может сопровождаться высокой положительной зависимостью на уровне балансов (Konig et all, 1981). Таким образом, использование микроданных позволяет избежать достаточно серьезных проблем и получить более качественные результаты.

Использование данных конъюнктурных опросов в большинстве случаев снимает и проблему причинности. Естественно считать, что фактические изменения и предшествующие прогнозы формируют текущие прогнозы, а не наоборот.

Исходные данные конъюнктурных опросов ИЭПП (ответы руководителей предприятий) представлены в порядковой (см. Приложение), а не в привычной для экономистов количественной шкале. Это заставляет обратиться вместо традиционного регрессионного анализа к логлинейными моделями. Логлинейные модели описывают взаимодействие неколичественных факторов на основе таблиц сопряженности (Agresti, 1996). Логика логлинейного анализа позволяет проверять различные гипотезы о структуре и характере связей исследуемых факторов (Lindsey, 1995). Конечным результатом должна стать модель, достаточно хорошо описывающая исходные данные и максимально простая по структуре. Последнее обстоятельство особенно важно при обработке результатов анкетных опросов, в ходе которых может быть собран представительный набор показателей, описывающих исследуемое явление.

Первый шаг логлинейного анализа – проверка гипотезы о независимости исследуемых переменных. Если качество подгонки такой модели оказывается приемлемым (наблюдаемый уровень значимости значительно превышает пороговую величину 0.05), то усложнение модели за счет добавления взаимодействий переменных будет излишним. Следующий шаг анализа – использование моделей, включающих взаимодействие исследуемых переменных. Поскольку практически все вопросы конъюнктурных опросов ИЭПП имеют порядковый характер, то можно пользоваться логлинейными моделями с линейными взаимодействиями между включенными факторами. В этом случае логарифмы элементов таблицы сопряженности имеют следующее представление:

log = + + + * .

Параметры

, , имеют обычные для логлинейного анализа значения. Новый параметр оценивает связь (ассоциацию) рангов i и j. Он интерпретируется как привычный в эконометрическом анализе коэффициент регрессии. Положительные значения означают, что ранги одной переменной увеличиваются с ростом рангов другой и наоборот. При линейной независимости переменных коэффициент равен 0.