ИСТИНА

Задача повышения качества и уровня жизни населения является базисной для любой программы социально-экономического развития. В связи с чем возникает ряд вопросов: анализ текущей динамики социально-экономических показателей, поиск факторов, определяющих значения показателей, разработка моделей с целью анализа и прогноза. Анализ публикаций, затрагивающих, так или иначе, проблему моделирования социально-экономических индикаторов, позволяет выделить несколько крупных направлений. Во-первых, это работы методологического характера, ориентированные на разработку социально-экономических индикаторов (Айвазян, 2012), сюда же можно отнести работы, связанные с подбором (разработкой) адекватного показателя с целью измерения неравенства распределения доходов по странам, регионам (глубокий обзор подходов представлен в (Gluschenko, 2010)). Во-вторых, работы, посвященные анализу социально-экономического неравенства в различных его аспектах от неравномерности распределения доходов до различий в степени производительности труда, при этом как для страны в целом, так и для регионов (Bobkov et al., 2016; Maslikhina, 2016). В-третьих, исследования, связанные с поиском детерминантов социально-экономического неравенства, уровня бедности (Deyshappriya, 2017; Son, Kakwani, 2004; Stiglitz, 2012). В данной работе динамика социально-экономических показателей и неравенство рассматривается под несколько иным углом зрения: системный взгляд на проблему в контексте макроэконометрической модели экономики России. Ожидается, что при таком подходе результаты, наблюдаемые во втором направлении, а также факторы, анализируемые в третьем подходе, получат свое объяснение и взаимосвязь в рамках единой модели, учитывающей особенности исторического развития экономики России. При этом принципиально не используются отдельно разработанные индикаторы (первое направление работ), за исключением тех, что широко применяются в системе статистического учета в России, а также в программах социально-экономического развития. Подробный исторический анализ, а также обзор подходов к макроэконометрическому моделированию приведен в (Айвазян и др., 2017). Здесь же отметим, что набирает обороты дискуссия по поводу адекватности DSGE моделей, которые продолжают упорно использоваться Центральными банками в различных странах Мира, несмотря на их существенное расхождение с реальными данными в период кризиса 2008 года, а также в последующие периоды времени (Hendry, Grayham, 2014; Blanchard, 2016, 2017). В связи с возрастающей неудовлетворенностью качеством DSGE моделей представляет интерес тенденция к возврату к традициям макроэконометрического моделирования 1970-х годов: структурного макроэконометрического моделирования. В (Heim, 2017) проводится всесторонний сравнительный анализ различных подходов в области макроэкономического моделирования (VAR, DSGE и структурный макроэконометрический подход Комиссии Коулза (The Cowles Commission Approach)), демонстрируется значительно более высокое качество результатов, полученных на основании структурных моделей. Цель данного исследования — представить модели социально-экономических показателей в России, как теоретические, полученные методом умозрительного погружения в особенности экономики России, так и эконометрические, учитывающие российскую социально-экономическую статистику, как макроэкономические, дающие прогноз и анализ агрегированных показателей средней заработной платы, среднедушевого дохода, занятости, безработицы и т.д., а также региональные, подчеркивающие различия этих показателей по федеральным округам. При этом сам метод построения этих моделей состоит в дезагрегировании сферы реального производства в России по основным секторам и отраслям. Этот подход позволяет выявить основные предикторы, предопределяющие макроэкономическую и региональную динамику, и далее использовать эти предикторы в эконометрических моделях. В некотором смысле методологический подход, представленный в данной работе, можно воспринимать в качестве ответа на призыв Оливье Бланшара (Blanchard, 2017) по поводу необходимости разработки нескольких классов макроэкономических моделей. В этом качестве теоретическая модель может относиться к первому классу моделей: фундаментальные теоретические построения, эконометрическая верификация к пятому классу: системы прогнозирования.