ecpolicyЭкономическая политикаEconomic Policy1994-51242411-2658Economic Policy10.18288/1994-5124-2020-6-8-41ecpolicy-751Research ArticleМакроэкономикаMacroeconomicsАнализ взаимосвязи индикатора экономических настроений и роста ВВПAnalysis of the Relationship Between the Economic Sentiment Indicator and GDP GrowthКитрарЛ. А.KitrarL. A.

Людмила Анатольевна Китрар — кандидат экономических наук, заместитель директора Центра конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний

109074, Москва, Славянская пл., 4, стр. 2

Liudmila A. Kitrar, Cand. Sci. (Econ.). Centre for Business Tendencies Studies, Institute for Statistical Studies and Economics of Knowledge

lkitrar@hse.ruЛипкиндТ. М.LipkindT. M.

Тамара Михайловна Липкинд — ведущий эксперт Центра конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний

109074, Москва, Славянская пл., 4, стр. 2

Tamara M. Lipkind. Centre for Business Tendencies Studies, Institute for Statistical Studies and Economics of Knowledge

tlipkind@hse.ruНациональный исследовательский университет «Высшая школа экономики»РоссияNational Research University Higher School of EconomicsRussian Federation202028122020156841Copyright © Китрар Л.А., Липкинд Т.М., 20202020Китрар Л.А., Липкинд Т.М.Kitrar L.A., Lipkind T.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.ecpolicy.ru/jour/article/view/751

В статье анализируется взаимосвязь между ростом ВВП в России и показателем совокупных экономических настроений, который основан на результатах регулярных широкомасштабных опросов бизнеса и домашних хозяйств за период 1998–2020 годов. Цель исследования — обосновать эмпирическую ценность данных о мнениях хозяйствующих субъектов, оценить значение этой информации для статистического описания и анализа макроэкономических реалий, в том числе бизнес-циклов и внезапных кризисов. Тестируется основной тезис о циклической чувствительности обобщенных оценок экономических настроений относительно динамики такого референтного агрегата, как индекс физического объема ВВП. Авторы рассчитывают композитный индикатор совокупных экономических настроений, объединяющий ежеквартальную информацию за анализируемый период по восемнадцати анкетным показателям обследований деловой активности Росстата. Выборочная совокупность указанных обследований, используемая для построения композитного индикатора, составляет около 24 тыс. организаций всех категорий численности, участвующих в базовых видах экономической деятельности, а также 5 тыс. потребителей во всех регионах страны. На основе последовательного анализа взаимосвязи индекса физического объема ВВП и индикатора экономических настроений выявляются общие эмпирические закономерности и особенности циклического движения. Авторы приводят результаты кросс-корреляционного анализа, статистической фильтрации Ходрика — Прескотта, датировки циклической динамики. Отражается значимость композитного индикатора обследований в отраслевом и межстрановом анализах предпринимательского поведения, в том числе в период кризиса, связанного с COVID-19. Результаты исследования позволяют зафиксировать сформировавшийся за последние годы «когнитивный сдвиг» в уровне агрегированного предпринимательского доверия. После снижения значений композитного индикатора экономических настроений в период затяжной рецессии 2015–2016 годов его последующая четырехлетняя динамика характеризовалась самым невысоким потенциалом по сравнению с восстановительными периодами после всех предыдущих кризисов.

The article analyzes the relationship between aggregate economic sentiment and GDP growth in Russia in the context of the regular large-scale surveys of business and households for the period of 1998–2020. The aim of the study is to prove the empirical value of the opinions of economic agents in expanding macroeconomic information, especially in a time of sudden crisis events, as well as the feasibility of their use in short-term statistics of business cycles. The cyclical sensitivity of aggregate economic sentiment relative to the reference GDP growth dynamics is tested. The authors calculate a composite economic sentiment indicator (ESI) that combines quarterly information on 18 survey-based indicators. The sample used to construct the ESI covers about 24,000 organizations in main economic activities and 5,100 consumers in all Russian regions. Common empirical patterns and cyclical movement are identified using the iterative procedure of visual and statistical analysis of the relationship between the GDP physical volume index and ESI. The results of cross-correlation analysis, Hodrick—Prescott filtering, and dating of cyclical dynamics are described. The significance of the composite survey-based indicator in the sectoral and cross-country analysis of entrepreneurial behavior, including that during the COVID-19-related crisis, is confirmed. The results of the study allow one to record the “cognitive shift” in the level of aggregated entrepreneurial confidence having formed in recent years. After the decline in ESI values during the protracted recession in 2015–2016, its subsequent four-year dynamics are characterized by the lowest potential compared with the recovery periods after all previous crises

обследования бизнеса и потребителейиндикатор экономических настроенийкомпозитные индикаторы бизнес-циклациклы ростарост ВВПэкономический ростbusiness and consumer surveyseconomic sentiment indicatorcomposite business cycle indicatorsgrowth cyclesGDP growtheconomic growthReferencesБезруков В., Остапкович Г., Глисин Ф., Воронина Г., Китрар Л., Лукашина Ж., Бауман М. Организация системы конъюнктурных обследований деловой активности в сфере услуг. М.: Статистика России, 2003.Bezrukov V., Ostapkovich G., Glisin F, Voronina G., Kitrar L., Lukashina Zh., Bauman M. Organizatsiya sistemy konyunkturnykh obsledovaniy delovoy aktivnosti v sfere uslug [Organization of the System of Business Activity Surveys in the Service Sector]. Moscow, Statistika Rossii, 2003.Дубовский Д., Кофанов Д., Сосунов К. Датировка российского бизнес-цикла // Экономический журнал ВШЭ. 2015. Т. 19. № 4. С. 554-575.Dubovskiy D., Kofanov D., Sosunov K. Datirovka rossiyskogo biznes-tsikla [Dating of the Russian Business Cycle). Ekonomicheskiy zhurnal VShE [IISE Economic Journal], 2015, vol. 19, no. 4, pp. 554-575.Китрар Л., Липкинд Т., Останкович Г. Декомпозиция и совместный анализ циклов роста в динамике индикатора экономического настроения и индекса физического объема валового внутреннего продукта // Вопросы статистики. 2014. № 9. С. 41-46.Kitrar I.. A., Lipkind T. M., Ostapkovich G. V. Dekompozitsiya i sovmestnyy analiz tsiklov rosta v dinamike indikatora ekonomicheskogo nastroeniya i indeksa fizicheskogo ob"ema valovogo vnutrennego produkta [Decomposition and Joined Analysis of Growth Cycles in the Dynamics of Economic Sentiment Indicator and Volume Index of the Gross Domestic Product]. Voprosy statistiki, 2014, no. 9, pp. 41-47.Китрар Л., Липкинд Т., Остапкович Г. Квантификация качественных признаков в конъюнктурных обследованиях // Вопросы статистики. 2018. Т. 25. № 4. С. 19-63.Kitrar L. A., Lipkind T. M., Ostapkovich G. V. Kvantifikatsiya kachestvennykh priznakov v kon'yunkturnykh obsledovaniyakh [Quantification of Qualitative Variables in Business Surveys]. Voprosy statistiki, 2018, vol. 25, no. 4, pp. 49-63.Китрар Л., Липкинд Т., Остапкович Г. Экономическое развитие и циклические настроения российских предпринимателей после рецессии 2014-2016 годов // Вопросы статистики. 2020. Т. 27. № 1. С. 53-70.Kitrar I. A., Lipkind T. M., Ostapkovich G. V. Ekonomicheskoe razvitie i tsiklicheskie nastroeniya rossiyskikh predprinimateley posle retsessii 2014-2016 godov [Economic Development and Cyclical Sentiment of Russian Entrepreneurs After the Recession in 2014-2016]. Voprosy statistiki, 2020, vol. 27, no. 1, pp. 53-70.Китрар Л., Остапкович Г. Интегрированный подход к построению композитных индикаторов со встроенным алгоритмом оценки цикличности в динамике результатов конъюнктурного мониторинга // Вопросы статистики. 2013. № 12. С. 23-34.Kitrar L. A., Ostapkovich G. V. Integrirovannyy podkhod k postroeniyu kompozitnykh indikatorov so vstroennym algoritmom otsenki tsiklichnosti v dinamike rezultatov kon'yunkturnogo monitoringa [An Integrated Approach to the Construction of Composite Indicators with a Built-in Algorithm for Assessing Cyclicality in the Dynamics of Market Monitoring Results]. Voprosy statistiki, 2013, no. 9, pp. 23-34.Миронов В., Коновалова Л. О взаимосвязи структурных изменений и экономического роста в мировой экономике и России // Вопросы экономики. 2019. № 1. С. 54-78.Mironov V. V., Konovalova I. D. O vzaimosvyazi strukturnykh izmeneniy i ekono-micheskogo rosta v mirovoy ekonomike i Rossii [On the Relationship of Structural Chan-ges and Economic Growth in the World Economy and Russia). Voprosy ekonomiki, 2019, no. 1, pp. 54-78.Пестова А. Предсказание поворотных точек бизнес цикла: помогают ли переменные финансового сектора? // Вопросы экономики. 2013. № 7. С. 63-81.Pestova A. Predskazanie povorotnykh tochek biznes tsikla: pomogayut li peremennye finansovogo sektora? [Predicting Turning Points of the Business Cycle: Do Financial Sector Variables Help?). Voprosy ekonomiki, 2013, no. 7, pp. 63-81.Полбин А. Оценка траектории темпов трендового роста ВВП России в ARX-модели с ценами на нефть // Экономическая политика. 2020. Т. 15. № 1. С. 40-63.Polbin A. Otsenka traektorii tempov trendovogo rosta VVP Rossii v ARX modeli s tsenami na neft [Estimating Time-Varying Long-Run Growth Rate of Russian GDP in the ARX Model with Oil Prices! Ekonomicheskava politika (Economic Policul 2020 vol 15 no 1Райская Н., Сергиенко Я., Френкель А., Матвеева О. Индикатор экономики // Экономические стратегии. 2012. № 9. С. 32-39.Rayskaya N., Sergienko Ya., Frenkel A., Matveeva O. Indikator ekonomiki [Economy Indicator]. Ekonomicheskie strategii [Economic Strategies), 2012, no. 9, pp. 32-39.Синельников-Мурылев С., Дробышевский С., Казакова М., Алексеев М. Декомпозиция темпов роста ВВП России. Научные труды Института экономической политики им. Е. Т. Гайдара. № 167Р. 2015.Sinelnikov-Murylev S., Drobyshevsky S., Kazakova M., Alexeev M. Dekompozitsiya tempov rosta VVP Rossii [Decomposition of Russia's GDP Growth Rates]. Nauchnye trudy Instituta ekonomicheskoj politiki im. E. T. Gaydara [Gaidar Institute for Economic Policy. Working Paper], no. 167P, 2015.Смирнов С. Предсказание поворотных точек российского экономического цикла с помощью сводных опережающих индексов // Вопросы статистики. 2020. Т. 27. № 4. C. 53-65.Smirnov S. V. Predskazanie povorotnykh tochek rossiyskogo ekonomicheskogo tsikla s pomoshchyu svodnykh operezhayushchikh indeksov [Predicting Turning Points of the Russian Economic Cycle Using Composite Leading Indicators). Voprosy statistiki, 2020, vol. 27, no. 4, pp. 53-65.Смирнов С., Кондрашов Н., Петроневич Л. Поворотные точки российского экономического цикла, 1981-2015 гг. // Экономический журнал ВШЭ. 2015. Т. 19. № 4. C. 534-553.Smirnov S., Kondrashov N., Petronevich A. Povorotnye tochki rossiyskogo ekonomicheskogo tsikla, 1981-2015 gg. [Dating Turning Points of the Russian Economic Cycle, 1981-2015]. Ekonomicheskiy zhurnal VShE [HSE Economic Journal], 2015, vol. 19, no. 4, pp. 534-553.Astolfi R., Gamba M., Guidetti E., Pionnier P. A. The Use of Short-Term Indicators and Sur vey Data for Predicting Turning Points in Economic Activity: A Performance Analysis of the OECD System of CLIs During the Great Recession. OECD Statistics Working Papers. No 2016/08. 2016.Astolfi R., Gamba M., Guidetti E., Pionnier P. A. The Use of Short-Term Indicators and Survey Data for Predicting Turning Points in Economic Activity: A Performance Analysis of the OECD System of CLIs during the Great Recession. OECD Statistics Working Papers, no. 2016/08, 2016.Biau O., D'Elia A. Is There a Decoupling Between Soft and I Hard Data? The Relationship Between GDP Growth and the ESI // Fifth Joint EU-OECD Workshop on International Developments in Business and Consumer Tendency Surveys. Brussels, 2011. https://www.oecd.org/sdd/leading-indicators/49016412.pdf.Biau O., D'Elia A. Is There a Decoupling Between Soft and Hard Data? The Relationship Between GDP Growth and the ESI. Fifth Joint EU-OECD Workshop on International Developments in Business and Consumer Tendency Surveys, Brussels, 2011. https://www.oecd.org/sdd/leading-indicators/49016412.pdf.Bondt G. J. A PMI-Based Real GDP Tracker for the Euro Area // Journal of Business Cycle Research. 2019. Vol. 15. No 2. P. 147-170.Bondt G. J. A PMI Based Real GDP Tracker for the Euro Area. Journal of Business Cycle Research, 2019, vol. 15, no. 2, pp. 147-170.Bondt G. J., Schiaffi S. Confidence Matters for Current Economic Growth: Empirical Evidence for the Euro Area and the United States // Social Science Quarterly. 2015. Vol. 96. No 4. P. 1027-1040.Bondt G. J., Schiaffi S. Confidence Matters for Current Economic Growth: Empirical Evidence for the Euro Area and the United States. Social Science Quarterly, 2015, vol. 96, no. 4, pp. 1027-1040.Bry G., Boschan C. Cyclical Analysis of Time Series: Selected Procedures and Computer Programs. New York, NY: National Bureau of Economic Research, 1971.Bry G., Boschan C. Cyclical Analysis of Time Series: Selected Procedures and Computer Programs. N. Y., NY, National Bureau of Economic Research, 1971.Chien Y., Morris P. PMI and GDP: Do They Correlate for the United States? For China? //Economic Synopses. 2016. No 6.Chien Y., Morris P. PMI and GDP: Do They Correlate for the United States? For China? Economic Synopses, 2016, no. 6.Christiansen C., Eriksen J., Møller S. Forecasting US Recessions: The Role of Sentiment //Journal of Banking & Finance. 2014. No 49(C). P. 459-468.Christiansen C., Eriksen J., Møller S. Forecasting US Recessions: The Role of Sentiment. Journal of Banking & Finance, 2014, no. 49(C), pp. 459-468.Claveria O., Pons E., Ramos R. Business and Consumer Expectations and Macroeconomic Forecasts // International Journal of Forecasting. 2015. Vol. 23. No 1. P. 47-69.Claveria O., Pons E., Ramos R. Business and Consumer Expectations and Macroeconomic Forecasts. International Journal of Forecasting, 2015, vol. 23, no. 1, pp. 47-69.D'Agostino A., Schnatz B. Survey-Based Nowcasting of US Growth: A Real-Time Forecast Comparison over More Than 40 Years. European Central Bank Working Paper. No 1455. 2012.D'Agostino A., Schnatz B. Survey-Based Nowcasting of US Growth: A Real-Time Forecast Comparison over More Than 40 Years. European Central Bank Working Paper, no. 1455, 2012.Gayer C. Report: The Economic Climate Tracer. A Tool to Visualise the Cyclical Stance of the Economy Using Survey Data. 2008. https://www.oecd.org/sdd/leading-indicators/39578745.pdf.Gayer C. Report: The Economic Climate Tracer. A Tool to Visualise the Cyclical Stance of the Economy Using Survey Data, 2008. https://www.oecd.org/sdd/leading-indicators/39578745.pdf.Gayer C., Marc B. A "New Modesty"? Level Shifts in Survey Data and the Decreasing Trend of "Normal" Growth. European Economy Discussion Paper. No 083. 2018.Gayer C., Marc B. A "New Modesty"? Level Shifts in Survey Data and the Decreasing Trend of "Normal" Growth. European Economy Discussion Paper, no. 083, 2018.Hodrick R. J., Prescott F. C. Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation //Journal of Money, Credit and Banking. 1997. Vol. 29. No 1. P. 1-16.Hodrick R. J., Prescott E. C. Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation. Journal of Money, Credit and Banking, 1997, vol. 29, no. 1, pp. 1-16.Kitrar L., Lipkind T., Lola I., Ostapkovich G., Chusovlyanov D. The HSE ESI and Short-Term Cycles in the Russian Economy. Papers and Studies of Research Institute for Economic Development SGH. 2015. No 97. P. 45-66.Kitrar I.., Lipkind T., Lola I., Ostapkovich G., Chusovlyanov D. The HSE ESI and Short-Term Cycles in the Russian Economy. Papers and Studies of Research Institute for Economic Development SGH, 2015, no. 97, pp. 45-66.Kitrar L., Nilsson R. Business Cycles and Cyclical Indicators in Russia. Paris: OECD, 2003.Kitrar L., Nilsson R. Business Cycles and Cyclical Indicators in Russia. P., OECD, 2003. 28. Lahiri K., Monokroussos G. Nowcasting US GDP: The Role of ISM Business Surveys. Inter-national Journal of Forecasting 2013 vol 29 no 4 on 644-658Lahiri K., Monokroussos G. Nowcasting US GDP: The Role of ISM Business Surveys // In-ternational Journal of Forecasting. 2013. Vol. 29. No 4. P. 644-658.Lahiri K., Monokroussos G. Nowcasting US GDP: The Role of ISM Business Surveys. Inter-national Journal of Forecasting, 2013, vol. 29, no. 4, pp. 644-658.Lipkind T., Kitrar L., Ostapkovich G. Russian Business Tendency Surveys by HSE and Rosstat // Business Cycles in BRICS/S. Smirnov, A. Ozyildirim, P. Picchetti (eds.). Cham: Springer, 2019. P. 233-251.Lipkind T., Kitrar L., Ostapkovich G. Russian Business Tendency Surveys by HSE and Rosstat. In: Smirnov S., Ozyildirim A., Picchetti P. (eds.). Business Cycles in BRICS. Cham, Springer, 2019, pp. 233-251.Malgarini M. Industrial Production and Confidence After the Crisis: What's Going On? Munich Personal RePEc Archive Working Paper. No 53813. 2012.Malgarini M. Industrial Production and Confidence After the Crisis: What's Going On? Munich Personal RePEc Archive Working Paper, no. 53813, 2012.McNabb R., Taylor K. Business Cycles and the Role of Confidence: Evidence for Europe //Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2007. Vol. 69. No 2. P. 185-208.McNabb R., Taylor K. Business Cycles and the Role of Confidence: Evidence for Europe. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 2007, vol. 69, no. 2, pp. 185-208.Mourougane A., Roma M. Can Confidence Indicators Be Useful to Predict Short Term Real GDP Growth? // Applied Economics Letters. 2003. Vol. 10. No 8. P. 519-522.Mourougane A., Roma M. Can Confidence Indicators Be Useful to Predict Short Term Real GDP Growth? Applied Economics Letters, 2003, vol. 10, no. 8, pp. 519-522.Nilsson R., Gyomai G. Cycle Extraction: A Comparison of the Phase-Average Trend Meth-od, the Iodrick-Prescott and Christiano Fitzgerald Filters // OECD Statistics Directorate Working Paper. No 39. 2011.Nilsson R., Gyomai G. Cycle Extraction: A Comparison of the Phase Average Trend Method, the Hodrick-Prescott and Christiano-Fitzgerald Filters. OECD Statistics Directorate Working Paper, no. 39, 2011.Van Aarle B., Moons C. Sentiment and Uncertainty Fluctuations and Their Effects on the Euro Area Business Cycle // Journal of Business Cycle Research. 2017. Vol. 13. No 2. P. 225-251.Van Aarle B., Moons C. Sentiment and Uncertainty Fluctuations and Their Effects on the Euro Area Business Cycle. Journal of Business Cycle Research, 2017, vol. 13, no. 2, pp. 225-251.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.