Это наглядно можно видеть из следующей таблицы (в процентах к общей сумме расходов на покупку товаров), в которой показана структура расходов в семьях рабочих и семьях колхозников с одинаковым уровнем дохода на одного члена семьи.

«Центральный Комитет считает, что особое значение приобретает сегодня также задача обеспечения растущего платежеспособного спроса населения продовольственными, и промышленными товарами, а также услугами»

     Из доклада товарища Л. И. БРЕЖНЕВА на XXIV съезде КПСС.

     Изучению спроса населения у нас в стране придается очень большое значение. Исследования в этой области ведутся многими научными коллективами в самых различных направлениях. Об одном из этих направлений, связанном в основном с организацией опросов покупателей по конкретным товарам, уже рассказывалось на страницах нашего журнала (№ 7, 1971 г.). В настоящей статье речь идет о прогнозировании спроса населения на основании обследования бюджетов семей трудящихся с применением экономико-математических методов и электронно-вычислительной техники.

     Кандидаты экономических наук А. ЛЕВИН, и М. ФРЕНКЕЛЬ (Центральный экономико-математический институт Академии наук СССР).

     ДЛЯ ЧЕГО НУЖНЫ ПРОГНОЗЫ СПРОСА!

     В целях удовлетворения платежеспособного спроса населения девятым пятилетним планом развития народного хозяйства страны предусмотрено увеличить производство промышленностью предметов народного потребления на 48,6%.

     Однако, как отмечал товарищ А. Н. Косыгин на XXIV съезде КПСС, «задача состоит не только в том, чтобы суммарно покрыть покупательский спрос, главное, какие товары найдет покупатель в магазинах, насколько он будет удовлетворен их разнообразием и качеством». В связи с этим важное значение приобретает научное прогнозирование спроса населения. Ибо нельзя полностью обеспечить спрос, не зная его размеров, особенностей, перспектив развития.

     Не чем иным, как слабым изучением спроса, отсутствием научного прогноза, объясняются случаи недостатка в магазинах таких товаров, которыми, казалось бы, промышленность могла буквально «завалить» торговлю. Раньше в число таких искусственно дефицитных товаров поочередно попадали то лезвия для бритв, то электрические утюги, то мясорубки. А сейчас хозяйки страдают из-за нехватки стиральных порошков, модницы - из-за отсутствия обычных гребешков, а мужчины продолжают «охотиться» за зимними шапками или красивыми ремнями, хотя все эти товары могут быть произведены в достаточном количестве. С другой стороны, неправильное прогнозирование спроса или попросту отсутствие всякого прогноза приводит подчас к серьезным просчетам в практике планирования производства отдельных товаров народного потребления. Вспомним хотя бы ставший уже историческим пример со швейными машинами. Когда-то планирующие органы при определении потребности в них исходили из того, что каждая семья должна иметь швейную машину. Производство их стало быстро расти в 1955 году было произведено 1 611 тыс. штук, в 1960 году - 3 096 тыс. штук, а в 1962 году - 3 341 тыс. штук. В результате в торговой сети скопилось огромное количество швейных машин, запасы которых к 1 января 1965 года в 2,5 раза превысили установленный норматив. Промышленность срочно стала перестраиваться пять из шести заводов, производивших швейные машины, были переоборудованы на выпуск другой продукции. В результате выпуск швейных машин сократился в 4 раза. А пока происходила эта перестройка, спрос на швейные машины снова увеличился, и их опять стало не хватать. Пришлось снова наращивать мощности. В конце концов соответствие спроса и предложения было достигнуто.

     Напомнив печальную историю с швейными машинами, мы хотели лишь подчеркнуть, что нельзя планировать производство товаров на глазок, не подкрепляя плановые задания точными расчетами размеров спроса населения, не имея прогнозов спроса на будущий период.

     МОЖНО ЛИ ПРЕДВИДЕТЬ РАЗВИТИЕ СПРОСА!

     Формирование, и развитие платежеспособного спроса населения зависят от множества самых различных факторов, которые нередко действуют в противоположных направлениях и учесть которые не всегда возможно. Попробуйте, например, предугадать длину юбок или ширину брюк в ближайшие несколько лет! А ведь именно от этого зависят размеры спроса на ткани. Или попытайтесь определить, как изменится спрос на радиоприемники от снижения цен на телевизоры. Эти, и подобные им задачи постоянно возникают при прогнозировании спроса населения.

     Однако, несмотря на все сложности, прогнозирование спроса - вполне разрешимая проблема. Объективные предпосылки для ее успешного решения заложены в самой сущности социалистического общественного производства, которое носит плановый характер. Благодаря этому большинство факторов, влияющих на спрос населения (размеры денежных доходов всего населения, и отдельных его социально-экономических групп, уровень, и соотношения розничных цен товаров, величина общественных фондов потребления, и их распределение между отдельными группами трудящихся, натуральные поступления продуктов питания из личных подсобных хозяйств, и общественного хозяйства колхозов, и даже такой «скользкий» фактор, как мода, и т. д.), поддается либо непосредственному планированию, либо косвенному плановому регулированию со стороны социалистического государства, либо, наконец, планомерно формируется под активным общественным воздействием (например, мода).

     В связи с этим можно подчеркнуть, что в условиях плановой экономики имеются гораздо большие возможности построения реальных прогнозов спроса населения, чем в капиталистических странах. Ведь там, в условиях анархии, и конкуренции, ни денежные доходы, ни уровень, и соотношение цен товаров, ни многие другие факторы, определяющие спрос населения, заранее не планируются, и подвержены постоянным колебаниям.

     Разумеется, что, и в плановой экономике не все факторы, от которых зависит спрос населения, поддаются прямому планированию, и регулированию. К их числу относятся, в частности, демографические факторы (численность населения, его социальный, и половозрастной состав; численность, размер, и состав семей), природно-климатические условия. Однако возможные изменения всех этих факторов также могут быть заранее определены.

     ПРОГНОЗЫ СПРОСА И МАТЕМАТИКА

     В современных условиях реальный прогноз спроса (как, впрочем, и любого другого экономического явления) немыслим без широкого использования математических методов, и электронно-вычислительной техники.

     Их применение позволяет, с одной стороны, точно определять степень влияния отдельных факторов на величину спроса, а с другой - быстро осуществлять сложнейшие многовариантные расчеты ожидаемой структуры спроса на плановый период.

     Каковы же математические методы, которые используются в прогнозировании спроса? Прежде всего это аппарат математической статистики. С его помощью зависимости между спросом населения, и реальными факторами, определяющими этот спрос, выражаются в виде некоторых экономико-математических моделей. Последние представляют собой не, что иное, как уравнения, в которых в качестве функции выступает спрос на тот или иной товар, а в качестве аргументов (независимых переменных величин) - факторы. В результате экономике - математическая модель, отражающая процесс формирования, и развития спроса населения на товар, может быть выражена, например, следующим уравнением:

     y = a0+a1x1+ a2x2+ a3x3+ … anxn

     где у - спрос на товары;

     x1i, x2, х3. xn - факторы, воздействующие на спрос;

     а0, a1, a2, a3, .. an - коэффициенты (параметры), характеризующие степень влияния этих факторов на величину спроса.

     Весьма ответственным моментом при построении таких экономико-математических моделей спроса является выбор факторов. К примеру, спрос на обувь во многом зависит от размера денежного дохода потребителя, и уровня розничной цены обуви. А спрос на мебель, помимо этих определяющих факторов, зависит, и от интенсивности жилищного строительства; спрос на керосин - от степени газификации быта, а спрос на телевизоры - от степени охвата устойчивыми телевизионными передачами территории страны, и т. д.

     Задача моделирования спроса состоит в том, чтобы по каждому товару отобрать только те факторы, которые в наибольшей степени влияют на развитие спроса. Хорошо решить эту задачу без применения математики просто невозможно.

     После того, как отобраны факторы, и получена необходимая информация, рассчитываются коэффициенты уравнения, а затем определяются размеры спроса населения на отдельные товары. Эти расчеты производятся с помощью математических методов, и электронно-вычислительной техники.

     В настоящее время у нас в стране разработан целый ряд экономико-математических моделей спроса, на базе которых осуществляются прогнозные расчеты структуры платежеспособного спроса населения на перспективу. Результаты этих расчетов используются планирующими органами при составлении планов производства отдельных товаров народного потребления, при планировании структуры розничного товарооборота, и его товарного обеспечения, а также для решения других, более частных (но не менее важных) экономических задач, например, при обосновании заказов торговли.

     Итак, применение математических методов - необходимый элемент построения прогнозов покупательского спроса. Но математика отнюдь не пассивный инструмент анализа, и прогноза экономических явлений. Творческое применение к анализу экономических процессов позволяет исследователю глубже проникнуть в их сущность, увидеть качественно новые их стороны, а нередко - по-новому объяснить то или иное экономическое явление.

     НАДЕЖНАЯ ИНФОРМАЦИЯ - ОСНОВА РЕАЛЬНЫХ ПРОГНОЗОВ

     Для точного прогнозирования спроса населения "недостаточно располагать эффективными математическими методами, и совершенной электронно-вычислительной техникой, нужна еще надежная информация о спросе, получить которую исследователю не всегда удается.

     Существует статистическая отчетность о реализации отдельных товаров через розничную торговую сеть (всего она выделяет около 90 товарных наименований). Но эта отчетность содержит данные по весьма укрупненным группам товаров. В ней, например, одной строкой выделяется такая обширная товарная группа, как одежда, насчитывающая тысячи наименований изделий. Но сколько было продано отдельно пальто, костюмов, платьев, плащей, мужской, женской или детской одежды - из этой отчетности получить нельзя. А значит, и нельзя строить прогноз спроса, дифференцированный по этим товарным наименованиям.

     Другой недостаток торговой статистики заключается в том, что она учитывает данные о продаже товаров всем покупателям в целом, не выделяя товары, проданные отдельным социальным, и доходным группам населения, а также предприятиям, организациям, и учреждениям. Иными словами, из торговой отчетности о продаже товаров нельзя узнать, кому продан данный товар - индивидуальному потребителю или коллективному.

     В значительной степени свободен от этих недостатков другой источник информации. Речь идет о бюджетной статистике. Начиная с 1953 года, у нас в стране ведется постоянное выборочное обследование бюджетов семей трудящихся (всего обследованием охвачено 62 тысячи семей). Это обследование дает весьма обширную информацию о доходах, расходах, потреблении, и приобретении товаров в разрезе отдельных социально-экономических групп населения, различающихся, но своей социальной принадлежности (выделяются рабочие, служащие, и колхозники), и по уровню среднего денежного дохода на одного человека (выделяются по доходу 11 групп в семьях рабочих, и служащих, и 12 - в семьях колхозников).

     Но, пожалуй, самое главное достоинство бюджетной статистики - это то, что она позволяет прогнозировать спрос с учетом возможного изменения распределения населения по уровню денежного дохода на одного человека. Дело в том, что спрос, и потребление отдельных товаров существенно различаются в семьях, имеющих различный уровень среднего денежного дохода. Например, по данным выборочного обследования бюджетов семей рабочих, среднедушевые годовые расходы на покупку тканей, и швейных изделий в семьях с денежным доходом от 601 рубля до 900 рублей в год на одного члена семьи составляют 104,0 рубля, а с доходом более 1 500 рублей - 232,0 рубля, на покупку обуви - соответственно 30,7, и 60,7 рубля, на покупку мебели, и хозяйственных товаров - 34,0, и 100,5 рубля, и т. д. Аналогичные различия имеются, и в потреблении продуктов питания. Так, среднедушевое потребление хлебопродуктов в семьях с годовым доходом от 601 рубля до 900 рублей на одного члена семьи составляет 130 кг в год, а с доходом свыше 1 500 рублей - 110 кг, мяса, и мясопродуктов - соответственно 58, и 96 кг, молока, и молочных продуктов - 320, и 420 кг, рыбопродуктов - 15, и 25 кг в год, и т. д.

     Поэтому в зависимости от того, как распределяются все семьи по уровню дохода на одного человека, то есть, как изменяется удельный вес семей с относительно низким, средним, и высоким уровнем дохода, различна будет, и структура спроса населения. Экономико-математический модели спроса, строящиеся на базе данных бюджетной статистики, как раз, и позволяют учесть это важное обстоятельство.

     Другой важный момент, который позволяет учесть бюджетная статистика, - это изменение социального состава населения, от чего также во многом зависит структура платежеспособного спроса. Ведь она складывается по-разному в различных социальных группах трудящихся. Это наглядно можно видеть из следующей таблицы (в процентах к общей сумме расходов на покупку товаров), в которой показана структура расходов в семьях рабочих, и семьях колхозников с одинаковым уровнем дохода на одного члена семьи.

     Из этого становится ясным, что всякое изменение социальной структуры нашего общества непосредственно отражается на общей структуре платежеспособного спроса населения. И эти изменения также позволяет уловить, и учесть при построении прогнозов спроса бюджетная статистика

     Но, к сожалению, пока все эти возможности, и преимущества бюджетной статистики не могут быть использованы в полной мере. Причина этого - недостаточная представительность этой статистики. Дело в том, что получаемые с ее помощью данные о приобретении товаров, и потреблении в выборочно обследуемых семьях не всегда соответствуют аналогичным данным по всему населению, что, естественно, сказывается, и на результатах прогнозов спроса, строящихся на основе этого источника информации.

     В связи с этим сейчас весьма остро стоит проблема повышения представительности бюджетной статистики. Для этого потребуется прежде всего изменить сам принцип отбора семей, включаемых в выборочную совокупность. Обследуемая в настоящее время сеть семейных бюджетов заложена по отраслевому признаку, то есть в выборку попадают семьи в зависимости от отрасли промышленности, в которой работает глава семьи. Чтобы бюджетная статистика была более представительной, и характеризовала все население СССР, и население союзных республик, необходимо заложить бюджетную сеть не по отраслевому, а по территориальному признаку в соответствии с численностью населения на данной территории. Кроме того, необходимо включить в выборочное обследование семьи тех групп населения, которые в настоящее время не представлены или представлены недостаточно, - семьи пенсионеров, рабочих совхозов, сельской интеллигенции.

     Одновременно должна быть улучшена статистика торговли. В материалах торговой статистики покупки населения не должны смешиваться с покупками предприятий, учреждений, и организаций, как это делается сейчас. Номенклатура товаров бюджетной, и торговой статистики должна совпадать, что даст возможность анализировать, и прогнозировать потребление, и спрос по отдельным группам товаров.

     Особое внимание должно быть уделено учету неудовлетворенного спроса. Отсутствие его приводит к тому, что вместо спроса рассматриваются данные о покупках товаров, которые представляют лишь реализованный спрос. Действительный же спрос населения может быть определен, если, кроме удовлетворенного спроса, будет учтен, и неудовлетворенный. На наш взгляд, этот учет должен проводиться, как бюджетной статистикой, так, и статистикой торговли с тем, чтобы результаты этого учета сигнализировали о необходимости изменения структуры производимых товаров, а также об изменении направления товаров в торговую сеть отдельных районов страны.

     Проведение этих мероприятий позволит улучшить изучение, и прогноз платежеспособного спроса населения.

№5, 1972