Прикладная эконометрика, 2010, №1 (17)

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

Читайте в номере

№ 1(17) 2010

МАКРОЭКОНОМИКА

К. П. Глущенко
Закон единой цены в российском экономическом пространстве .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 3

Р. М. Мельников
Влияние динамики цен на нефть 
на макроэкономические показатели российской экономики. . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

ТОВАРНЫЕ РЫНКИ

Л. Е. Варшавский
Кризис финансовой системы и эволюция товарных рынков . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

ФИНАНСОВЫЕ РЫНКИ

О. Е. Цацура
Модель обобщенной авторегрессионной условной 
гетероскедастичности с переменной премией за риск .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 45

БАНКИ

Г. И. Пеникас
Модели «копула» в управлении валютным риском банка . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ

От редакции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

Jan Magnus, Anatoly Peresetsky
The price of Moscow apartments  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

МИКРОЭКОНОМИКА

Е. В. Бессонова
Влияние внутренней конкуренции и иностранных инвестиций 
на эффективность российских промышленных предприятий  . . . . . . . . . . . . . . . . 106

ОБЩЕСТВО

М. И. Горбань
Доступность высшего образования: 
эмпирический анализ данных о многодетных семьях. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128

Contents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138

Abstracts .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  139

Сведения об авторах. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

Условия публикации статьи  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  142

Редакционная коллегияПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА
№ 1(17) 2010

В 2006 году журнал «Прикладная эконометрика» включен в список периодических изданий ВАК, 
рекомендованных для публикации результатов диссертационных исследований. 
В марте 2010 года Президиум ВАК пролонгировал этот статус журнала.

Главный редактор

Айвазян Сергей Артемьевич — д-р физ.-мат. наук, профессор, заслуженный деятель науки России, академик (иностранный член) Национальной академии наук Республики Армения, заместитель директора Центрального экономико-математического института РАН (ЦЭМИ РАН), заведующий кафедрой эконометрики Московской финансово-промышленной академии (МФПА).

Заместитель главного редактора

Пересецкий Анатолий Абрамович — канд. физ.-мат. наук, ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН, профессор РЭШ.

Ответственный секретарь

Славова Виктория Валерьевна — канд. физ.-мат. наук, доцент МГУ.

Члены редколлегии

Бродский Б. Е. — д-р физ.-мат. наук, заведующий Ситуационным центром ЦЭМИ РАН, профессор ГУ ВШЭ.
Денисова И. А. — Ph. D. по экономике, ведущий экономист Центра экономических и финансовых исследований и разработок (ЦЭФИР), научный сотрудник ЦЭМИ РАН.
Елисеева И. И. — чл.-корр. РАН, директор Социологического института РАН, заведующий кафедрой статистики и эконометрики Санкт-Петербургского университета экономики и финансов.
Ершов Э. Б. — канд. экон. наук, ординарный профессор ГУ ВШЭ.
Иванова C. C. — канд. экон. наук, главный специалист управления исследований и бизнес-аналитики банка «Русский Стандарт».
Канторович Г. Г. — проректор ГУ ВШЭ, профессор, заведующий кафедрой математической экономики и эконометрики ГУ ВШЭ.
Карлеваро Фабрицио (Швейцария) — доктор наук, ординарный профессор кафедры эконометрики Женевского университета.
Макаров В. Л. — академик РАН, директор ЦЭМИ РАН, президент Российской экономической школы.
Максимов А. Г. — канд. физ.-мат. наук, первый заместитель директора Нижегородского филиала ГУ ВШЭ.
Мхитарян В. С. — д-р экон. наук, заведующий  кафедрой статистических методов ГУ ВШЭ.
Рубин Ю. Б. — д-р экон. наук, профессор, чл.-корр. РАО, ректор МФПА.
Рудзкис Римантас (Литва) — доктор наук, заведующий отделом Института математики и информатики Литвы, профессор 
Каунасского университета.
Слуцкин Л. Н. — Ph. D. по математике, ведущий научный сотрудник Института экономики РАН (ИЭ РАН).
Суслов В. И. — чл.-корр. РАН, д-р экон. наук, профессор, заместитель директора Института экономики и организации промышленного производства СО РАН.
Харин Ю. С. (Республика Беларусь) — чл.-корр. Национальной академии наук Беларуси, д-р физ.-мат. наук, профессор Белорусского государственного университета, директор НИИ прикладных проблем математики и информатики БГУ.

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

Макроэкономика

№ 1(17) 2010

К. П. Глущенко

К. П. Глущенко

Закон единой цены в российском экономическом 
пространстве1

Приняв в качестве критерия интегрированности рынка выполнение закона единой 
цены, автор анализирует пространственную структуру интеграции российского рынка на основе временных рядов цен потребительских товаров по регионам 
страны. Предпринята попытка объяснить полученную картину, идентифицируя 
факторы, обуславливающие межрегиональные различия цен.

Ключевые слова: интеграция рынков, препятствия интеграции, российские регионы, пороговая авторегрессия.

1. Введение
О

бобщив особенности динамики цен в странах с переходной экономикой, В. Коэн 
и П. де Мази [Koen, de Masi (1997)] обнаружили, что либерализация цен, как правило, 
сопровождалась нарастанием их межрегиональных различий, причем спустя некоторое время цены на потребительские товары в разных регионах начинали сближаться. 
И действительно, в работе [Gluschenko (2003)] выявлено, что вторая половина 1994 г. явилась поворотным пунктом от процесса нарастания различий цен между регионами России 
к процессу усиления интеграции национального рынка. Очевидно, что интеграция российского рынка пространственно неоднородна: так, одни регионы могут быть интегрированы 
с рынком страны, а другие — нет (например, труднодоступные регионы вносят заметный 
вклад в сегментацию рынка страны). Однако использование пространственных рядов (cross 
sections) цен в указанной работе не позволило детально выявить пространственную структуру интеграции, поскольку оно давало усредненную картину по всем регионам.
Анализ этой структуры и является целью настоящей статьи. Исследование опирается на 
эконометрический анализ временных рядов цен в 75 регионах России за 1994–2000 гг. (результаты дополнительных направлений статистического анализа содержатся в предварительном варианте данной статьи [Gluschenko (2004)]). Рассматривается интеграция рынка 
каждого региона с национальным рынком.
В качестве критерия интегрированности принято выполнение закона единой цены, согласно которому при отсутствии любых препятствий движению товара между географическими сегментами пространственно разделенного рынка (в нашем случае, регионами) 
на всех них должна установиться одна и та же цена товара (имеются в виду мобильные 
товары, т.е. способные обращаться между сегментами такого рынка) [Кругман, Обстфельд 
(1997), с. 400].

1
Работа выполнена при финансовой поддержке Консорциума экономических исследований и образования 
(EERC), проект №02–0961.

МакроэкономикаПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА
№ 1(17) 2010

Закон единой цены в российском экономическом пространстве

2. Методика анализа

Совершенная интеграция пространственно рассредоточенного рынка товаров означает 
отсутствие препятствий движению товаров между его пространственными сегментами — 
регионами страны. А отсутствие препятствий межрегиональному товарообмену и является 
условием выполнения закона единой цены, характеризующего пространственное равновесие, механизмом поддержания которого может являться товарный арбитраж.
Таким образом, закон единой цены можно использовать в качестве теоретической точки 
отсчета при эмпирическом анализе интеграции внутреннего рынка.
Введем следующие обозначения:
r, s — индексы регионов;
t — время (t = 0,…, T);
prt — цена товара в регионе;
Prt = ln prt,  Prst = Prt – Pst = ln(prt /pst) — процентный дифференциал цен.
Тогда закон единой цены выражается соотношением:

Prst 0.

В действительности же из-за случайных возмущений rst будет наблюдаться соотношение:

Prst
rst
,

Это соотношение позволяет свести задачу проверки выполнения закона единой цены 
к тестированию стационарности Prst (т.е. к вопросу о том, действительно ли rst является временным отклонением от равновесия) или, что эквивалентно, к проверке того, являются ли 
временные ряды {Prt}t=0,…,T и {Pst}t=0,…,T коинтегрированными рядами с заданным коинтегрирующим вектором (1, –1).
Считая случайные возмущения rst авторегрессионным процессом первого порядка

, -1
 
(
1)
,
rst
rs
rs t
rst
где rst — белый шум, приходим к эконометрической версии теоретического соотношения 
Prst = 0, которая является известной моделью АР (1):

, -1
.
rst
rs rs t
rst
P
P
Анализируемый ряд стационарен, если 
1.
rs
При этом эффект случайных возмущений 
(преобразованных в белый шум) затухает во времени, т.е. величина Prst постоянно стремится 
вернуться к пространственному равновесию Prst = 0. Это означает, что закон единой цены 
выполняется (статистически), и, следовательно, регионы r и s интегрированы друг с другом. 
Если же рассматриваемый ряд ряд имеет единичный корень, 
1,
rs
он нестационарен, 
и тогда возмущения оказывают необратимое воздействие, уводя цены все дальше от пространственного равновесия.
Далее для удобства будем использовать модель АР (1), преобразованную в эквивалентный вид:

, -1
rst
rs rs t
rst
P
P
(t = 1,…, T; r и s фиксированы),
(1)

где  — оператор первой разности (Prst Prst – Prs, t–1); rs = rs– 1. Тогда ряд стационарен 
при –2 < rs < 0 и нестационарен при rs = 0 или rs = –2.

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

Макроэкономика

№ 1(17) 2010

К. П. Глущенко

Для тестирования временных рядов на единичный корень, т.е. проверки гипотезы

H0: rs = 0 или rs = –2 (против –2 < rs < 0),

использован тест Филлипса—Перрона с 3 лагами (данная величина определена с помощью 
предложенного в [Newey, West (1994)] метода для временного ряда с 83 наблюдениями). Ряд 
считается стационарным, если гипотеза H0 отклоняется на уровне значимости 10%. Оценка rs интерпретируется как скорость возврата к пространственному равновесию, т.  е. скорость затухания отклонений от закона единой цены. Рассчитывается также более наглядная 
производная характеристика — «время полузатухания» отклонений:

(
)
ln(0,5)/ln(1 
).
rs
rs
rs
(2)

Как видно при rs = 0 (или rs = –2) время полузатухания бесконечно, что и говорит о необратимом характере воздействия возмущений.
Строгий закон единой цены Prst = 0 слишком жестким. Согласно этому закону принимается, что товарный арбитраж сводит межрегиональные различия цен точно к нулю. Более 
реалистично предположить, что существуют трансакционные издержки арбитража, препятствующие такому точному выравниванию цен. Когда различие цен становится меньше этих 
издержек («порога арбитража»), арбитраж оказывается невыгодным и перестает действовать. Исходя из этих соображений, приходим к слабому варианту закона единой цены:

(-)
(
) ,
rs
rst
rs
C
P
C где

(-)
(
)
ln(1
), 
ln(1
);
rs
rs
rs
rs
C
c
C
c
crs — трансакционные издержки арбитража, выраженные в процентах к цене (отметим, что 
C(–)rs < 0, C(+) rs > 0).
Слабый закон единой цены допускает, что цены в регионах r и s могут постоянно различаться на величину, заключенную в интервале [C(–)rs, C(+)rs]; пространственным равновесием 
является весь этот интервал. Как правило, принимается, что «пороги арбитража» симметричны: C(–)rs = – C(+)rs. Однако теоретические соображения приводят к необходимости использования асимметричных порогов. Эти соображения изложены в Приложении.
В качестве эконометрической модели слабого закона единой цены принята пороговая 
авторегрессионная модель (ПАР). В предположении, что динамика дифференциала цен является комбинацией двух составляющих — заведомо стационарного процесса вне интервала [C(–)rs, C(+)rs] и произвольного внутри этого интервала, пороговая модель явно разделяет эти составляющие:

*
*
,
1
(
)

,
1

*
*
,
1
(
)

(
)
,

,

(
)
,

rs
rs t
rs
rst

rst
rs rs t
rst

rs
rs t
rs
rst

P
C
 

P
P

P
C

если 
,
1
(
) ,
rs t
rs
P
C
если 
(
)
,
1
(
) ,
rs
rs t
rs
C
P
C
(3)

если 
,
1
(
)
rs t
rs
P
C
*
2
0
rs
(t = 1,…, T; r и s фиксированы).

МакроэкономикаПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА
№ 1(17) 2010

Закон единой цены в российском экономическом пространстве

Для оценки и тестирования модели (3) применен несколько модифицированный алгоритм, предложенный в [Obstfeld, Taylor (1997)], который основан на методе максимального 
правдоподобия. Его суть состоит в полном переборе возможных значений порога с использованием логарифма отношения функций правдоподобия (LLR) пороговой и авторегрессионной моделей в качестве критерия. Допустимые значения порога устанавливаются так, чтобы множества {Prst} [C(–)rs, C(+)rs] и {Prst} [C(–)rs, C(+)rs] содержали не менее 15% наблюдений. Тест на пороговый эффект является по сути тестом спецификации (3) против (1). 
Поскольку модель (3) подразумевает, что отклонения от слабого закона единой цены сходятся к внешним границам интервала отсутствия арбитража [C(–)rs, C(+)rs], а не к нулю, то при 
отсутствии стационарного процесса вне этого интервала спецификация ПАР отвергается 
в пользу АР (1) с единичным корнем. В качестве тестовой статистики также используется 
LLR. Для оценки ее значимости (p-значения) применена процедура модельно-ориентированного бутстрепа с 1000 повторениями. Далее этот тест, основанный на статистике LLR,
будем называть LLR-тестом.
Результатами являются оценки *
rs и порога C(+)rs или C(–)rs, что одно и то же, так как верхний и нижний пороги функционально зависимы (см. Приложение). Время полузатухания отклонений для пороговой модели рассчитывается по формуле (2) с *
rs вместо rs:

*
*
(
)
rs
rs
.

Для удобства интерпретации оцененные пороги из логарифмической формы преобразуются в относительную следующим образом:

(–)
(–)
(
)
(
)
1 exp(
)
exp(
)
1.
rs
rs
rs
rs
c
c C
C
C (4)

Порог представляет собой общий эффект всех помех торговле между регионами r и s.
Но, согласно определению в начале данного раздела, интегрированному рынку присуще 
именно отсутствие таких помех. Следовательно, в общем случае, если пороговый эффект не 
отвергается, это не свидетельствует об интеграции между регионами r и s. Поэтому основная цель данного направления анализа состоит именно в оценке общего эффекта факторов, 
препятствующих интеграции регионов.
Здесь нужна оговорка. Конечно, совершенная интеграция в действительности не наблюдается (во всяком случае не как обычный случай). Например, в ряде работ обнаружено, что 
разброс цен между городами США сильно зависит от расстояния. Поэтому для большей 
реалистичности критерий интегрированности рынка следовало бы ослабить, допустив наличие «естественных», неустранимых помех межрегиональному товарообмену, таких как 
физические расстояния и труднодоступность ряда регионов. Но это требует знания причин 
возникновения трансакционных издержек арбитража в конкретной паре регионов: когда 
пороговый эффект не отвергается, регионы r и s можно было бы считать интегрированными только если crs есть не что иное, как стоимость транспортировки товара между r и s (и/
или эффект труднодоступности региона). К сожалению, для отдельного региона (как и для 
отдельной пары регионов) установить это невозможно.

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

Макроэкономика

№ 1(17) 2010

К. П. Глущенко

3. Исходные данные

В качестве показателя, представляющего цены на рынке, использована стоимость набора 
из 25 основных продуктов питания (принятого Госкомстатом России в качестве стандартного в период с января 1997 г. по июнь 2000 г.). Этот набор охватывает примерно треть продовольственных товаров, учитываемых в российском индексе потребительских цен (ИПЦ), но, 
в отличие от ИПЦ, веса в нем постоянны во времени и по регионам. Состав и структура набора приведены в [Методологические положения по статистике (1996)]. Стоимости набора 
были получены непосредственно в Госкомстате России (значения до 1997 г. рассчитаны по 
запросу автора, что же касается периода с июля по декабрь 2000 г., то Госкомстат продолжал определять этот показатель, хотя уже и не публиковал его).
Цены товаров, входящих в набор, регистрировались в административных центрах регионов, поэтому пространственная выборка не включает Московскую и Ленинградскую 
области, так как их центры одновременно являются отдельными субъектами Российской 
Федерации. Кроме того, отсутствуют полные данные по всем десяти автономным округам, 
Чеченской Республике и Республике Ингушетии.
Таким образом, пространственная выборка включает 75 из 89 регионов страны. Данные 
имеют месячную периодичность и охватывают период с января 1994 г. по декабрь 2000 г., 
т.е. временнáя выборка включает 84 наблюдения (T = 83, начиная с t = 0).
В использованных временных рядах имеются пропуски. Для того чтобы заполнить их, отсутствующие цены интерполировались с помощью региональных месячных индексов цен 
продовольственные товары. Интерполированная величина цены pr(t) представляет собой 
среднее арифметическое ближайшей предшествующей цены, инфлированной до нужного 
момента t, и ближайшей следующей цены, дефлированной до t. Пусть известны цены в моменты времени t – m, t + n и

( )
( ) /
(
1)
r
r
r
p
p
— индекс цен продовольственных товаров в месяце в регионе r (где 
( )
rp — общий уровень цен продовольственных товаров).
Тогда интерполированная цена рассчитывается как

(
)
1
( )
(
)
(
1) ...
( )
.
2
(
)
(
1) ...
(
1)

r
r
r
r
r
r
r
r

p t
n
p t
p t
m
t
m
t
t
n
t
n
t

Например, если пропущено наблюдение за один месяц, его восстановленное значение 
имеет вид

( ) 
 (
(
1)
( )
(
1)/
(
1))/2.
r
r
r
r
r
p t
p t
t
p t
t
Из 75 регионов можно составить 2775 их пар. Чтобы сделать результаты обозримыми, 
в качестве «точки отсчета» взята Россия в целом. Таким образом, в дальнейшем рассматривается интеграция каждого региона с национальным рынком в целом, и используются только 
пары «регион—Россия» вместо всех пар регионов, т.е. индекс s в приведенных выше соотношениях (1)–(4) фиксирован и принят равным нулю. При этом P0t обозначает цены по России в целом, тогда Pr0t = Prt–P0t — отклонение цены в регионе от средней по стране или же 
цена в регионе относительно среднероссийской.

МакроэкономикаПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА
№ 1(17) 2010

Закон единой цены в российском экономическом пространстве

4. Результаты анализа

В таблице 1 приведены оценки, характеризующие интеграцию каждого отдельного региона с национальным рынком в целом, которые получены с помощью авторегрессионной 
и пороговой моделей. В скобках указаны стандартные отклонения оценок, p(=0) и p(AR) — 
p-значения теста Филлипса-Перрона и LLR-теста соответственно; p-значения, превосходящие 10-процентный уровень значимости, выделены полужирным шрифтом. Регионы упорядочены по убыванию r0.

Таблица 1
Проверка выполнения строгого и слабого вариантов закона единой цены

Регион
Авторегрессионная модель (1)
Пороговая модель (3) 

p(=0)
, месяцев
p(AR) 
*
*, месяцев
c, %

Челябинская обл. 
0,000
–0,698 (0,105)
0,6
0,000 –1,902 (0,402)
6,7
6,1
Новгородская обл. 
0,000
–0,469 (0,092)
1,1
0,040 –0,637 (0,140)
0,7
1,8
Респ. Алтай
0,000
–0,401 (0,088)
1,4
0,003 –1,430 (0,418)
0,8
8,5
Самарская обл. 
0,000
–0,376 (0,087)
1,5
0,332 –0,825 (0,146)
0,4
4,7
Респ. Бурятия
0,001
–0,276 (0,075)
2,1
0,000 –0,798 (0,238)
0,4
10,8
Томская обл. 
0,001
–0,252 (0,071)
2,4
0,062 –0,675 (0,145)
0,6
6,1
Кемеровская обл. 
0,000
–0,237 (0,058)
2,6
0,161 –0,418 (0,091)
1,3
3,6
Новосибирская обл. 
0,000
–0,234 (0,059)
2,6
0,078 –0,509 (0,289)
1,0
7,3
Пермская обл. 
0,006
–0,204 (0,067)
3,0
0,001 –1,200 (0,179)
0,4
5,7
Санкт-Петербург
0,018
–0,182 (0,066)
3,5
0,012 –0,649 (0,103)
0,7
7,0
Респ. Дагестан
0,014
–0,178 (0,062)
3,5
0,222 –0,332 (0,093)
1,7
5,8
Респ. Хакасия
0,013
–0,157 (0,058)
4,1
0,012 –0,264 (0,097)
2,3
3,9
Вологодская обл. 
0,016
–0,157 (0,061)
4,0
0,006 –1,053 (0,372)
0,2
6,5
Астраханская обл. 
0,032
–0,150 (0,057)
4,3
0,000 –0,193 (0,050)
3,2
2,6
Красноярский край
0,013
–0,145 (0,055)
4,4
0,056 –0,158 (0,064)
4,0
1,1
Амурская обл. 
0,015
–0,129 (0,048)
5,0
0,000 –0,482 (0,607)
1,1
22,8
Тверская обл. 
0,020
–0,128 (0,050)
5,0
0,000 –0,273 (0,165)
2,2
9,6
Респ. Калмыкия
0,056
–0,118 (0,051)
5,5
0,563 –0,637 (0,523)
0,7
18,5
Оренбургская обл. 
0,052
–0,116 (0,052)
5,6
0,017 –0,342 (0,154)
1,7
15,8
Волгоградская обл. 
0,022
–0,116 (0,047)
5,6
0,001 –0,185 (0,055)
3,4
3,7
Иркутская обл. 
0,042
–0,113 (0,050)
5,8
0,001 –0,808 (0,233)
0,4
18,8
Свердловская обл. 
0,064
–0,108 (0,052)
6,0
0,000 –0,238 (0,100)
2,5
3,7
Архангельская обл. 
0,068
–0,104 (0,046)
6,3
0,000 –0,729 (1,185)
0,5
20,9
Калининградская обл. 
0,032
–0,103 (0,046)
6,4
0,007 –0,271 (0,146)
2,2
15,7
Краснодарский край
0,082
–0,103 (0,047)
6,4
0,000 –0,295 (0,068)
2,0
9,5
Ивановская обл. 
0,086
–0,092 (0,045)
7,2
0,084 –0,126 (0,063)
5,1
2,6
Курганская обл. 
0,032
–0,089 (0,039)
7,4
0,000 –0,397 (0,095)
1,4
11,5
Тюменская обл. 
0,066
–0,089 (0,046)
7,4
0,171 –0,110 (0,129)
5,9
8,8
Респ. Северная Осетия
0,074
–0,082 (0,040)
8,1
0,203 –0,115 (0,048)
5,6
3,8
Респ. Карачаево-Черкесия
0,146
–0,080 (0,044)
8,3
0,001 –0,155 (0,052)
4,1
6,0

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

Макроэкономика

№ 1(17) 2010

К. П. Глущенко

Регион
Авторегрессионная модель (1)
Пороговая модель (3) 

p(=0)
, месяцев
p(AR) 
*
*, месяцев
c, %

Ярославская обл. 
0,104
–0,078 (0,043)
8,6
0,032 –0,247 (0,072)
2,4
6,2
Респ. Кабардино-Балкария
0,081
–0,076 (0,043)
8,8
0,002 –0,076 (0,082)
8,8
6,8
Калужская обл. 
0,040
–0,076 (0,038)
8,7
0,000 –0,124 (0,117)
5,2
9,4
Респ. Коми
0,119
–0,075 (0,041)
8,8
0,001 –0,165 (0,082)
3,8
6,9
Респ. Башкортостан
0,104
–0,074 (0,042)
9,0
0,003 –0,197 (0,073)
3,2
8,9
Респ. Карелия
0,079
–0,069 (0,036)
9,7
0,001 –0,227 (0,080)
2,7
7,9
Курская обл. 
0,057
–0,066 (0,033)
10,1
0,066 –0,118 (0,043)
5,5
7,9
Омская обл. 
0,104
–0,065 (0,035)
10,3
0,012 –0,197 (0,141)
3,2
13,1
Саратовская обл. 
0,101
–0,064 (0,036)
10,4
0,039 –0,244 (0,106)
2,5
12,8
Смоленская обл. 
0,103
–0,064 (0,035)
10,5
0,000 –0,509 (0,418)
1,0
25,7
Владимирская обл. 
0,204
–0,063 (0,039)
10,7
0,000 –0,094 (0,051)
7,0
5,4
Ставропольский край
0,179
–0,060 (0,036)
11,2
0,033 –0,182 (0,065)
3,4
8,5
Респ. Адыгея
0,174
–0,058 (0,034)
11,6
0,318 –0,478 (0,140)
1,1
20,6
Псковская обл. 
0,200
–0,055 (0,037)
12,2
0,000 –0,146 (0,054)
4,4
5,3
Белгородская обл. 
0,216
–0,054 (0,035)
12,4
0,063 –0,108 (0,049)
6,1
10,0
Удмуртская Респ. 
0,196
–0,053 (0,035)
12,9
0,387 –0,179 (0,074)
3,5
8,7
Ростовская обл. 
0,185
–0,051 (0,032)
13,3
0,001 –0,324 (0,077)
1,8
13,3
Нижегородская обл. 
0,160
–0,050 (0,034)
13,6
0,019 –0,183 (0,071)
3,4
6,9
Алтайский край
0,253
–0,042 (0,033)
16,2
0,000 –1,443 (0,258)
0,9
20,6
Воронежская обл. 
0,037
–0,042 (0,022)
16,3
0,170 –0,295 (0,169)
2,0
37,0
Респ. Татарстан
0,107
–0,041 (0,025)
16,6
0,016 –0,274 (0,072)
2,2
24,0
Рязанская обл. 
0,206
–0,036 (0,030)
19,0
0,012 –0,349 (0,205)
1,6
13,4
Ульяновская обл. 
0,016
–0,035 (0,017)
19,4
0,002 –0,301 (0,129)
1,9
49,0
Приморский край
0,310
–0,034 (0,027)
20,2
0,028 –0,091 (0,046)
7,2
23,4
Орловская обл. 
0,106
–0,033 (0,021)
20,5
0,000 –0,341 (0,184)
1,7
30,4
Брянская обл. 
0,115
–0,032 (0,021)
21,1
0,000 –0,337 (0,193)
1,7
21,6
Костромская обл. 
0,314
–0,032 (0,032)
21,2
0,150 –0,138 (0,063)
4,7
7,5
Сахалинская обл. 
0,287
–0,032 (0,025)
21,6
0,178 –0,099 (0,077)
6,6
41,4
Респ. Тыва
0,275
–0,032 (0,027)
21,5
0,055 –0,112 (0,052)
5,8
10,9
Еврейская авт. обл. 
0,080
–0,031 (0,019)
21,8
0,006 –0,323 (0,110)
1,8
19,1
Кировская обл. 
0,303
–0,027 (0,024)
25,3
0,069 –0,738 (0,425)
0,5
20,4
Респ. Саха (Якутия) 
0,405
–0,027 (0,025)
25,0
0,293 –1,739 (0,757)
2,3
53,7
Читинская обл. 
0,193
–0,026 (0,020)
26,1
0,023 –0,186 (0,123)
3,4
20,9
Липецкая обл. 
0,237
–0,026 (0,021)
26,2
0,003 –0,621 (0,291)
0,7
27,3
Пензенская обл. 
0,286
–0,026 (0,024)
26,4
0,001 –0,649 (0,284)
0,7
21,2
Тульская обл. 
0,303
–0,026 (0,023)
26,7
0,554 –0,527 (0,189)
0,9
25,9
Тамбовская обл. 
0,299
–0,025 (0,024)
27,1
0,000 –0,099 (0,055)
6,6
12,8
Респ. Мордовия
0,294
–0,022 (0,020)
31,4
0,154 –0,100 (0,047)
6,6
15,7

Продолжение табл. 1

МакроэкономикаПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА
№ 1(17) 2010

Закон единой цены в российском экономическом пространстве

Регион
Авторегрессионная модель (1)
Пороговая модель (3) 

p(=0)
, месяцев
p(AR) 
*
*, месяцев
c, %

Хабаровский край
0,247
–0,021 (0,018)
33,5
0,001 –0,585 (0,199)
0,8
27,2
Мурманская обл. 
0,222
–0,018 (0,015)
38,3
0,043 –0,124 (0,062)
5,2
22,3
Респ. Марий Эл
0,332
–0,014 (0,015)
48,5
0,245 –0,212 (0,116)
2,9
28,8
Чувашская Респ. 
0,425
–0,010 (0,014)
65,8
0,200 –0,119 (0,055)
5,5
20,1
Магаданская обл. 
0,258
–0,009 (0,008)
77,4
0,051 –0,092 (0,127)
7,2
53,7
Камчатская обл. 
0,531
–0,006 (0,011)
114,4
0,202 –0,450 (0,155)
1,2
50,0
Москва
0,661
–0,003 (0,016)
228,4
0,369 –0,276 (0,135)
2,1
20,7

Среднее
–0,101
6,5
–0,408
1,3
14,8
Среднее по r с p(AR) 0,1
–0,414
1,3
13,3

Из всех 75 регионов гипотеза интегрированности региона (с точки зрения строгого закона единой цены) с национальным рынком отвергается для 39. Таким образом, только менее половины, а именно 48% регионов можно считать интегрированными с остальной частью страны. Принимая во внимание низкую мощность теста на единичный корень, можно 
полагать, что есть еще ряд интегрированных регионов, но тест не в состоянии установить 
это. Если добавить регионы с оценками, недалеко ушедшими за грань значимости, а именно имеющие p-значения r0 не выше 0,12 (9 регионов), степень интеграции увеличится до 
60%, что не намного лучше.
Обращение к пространственной картине интеграции свидетельствует о том, что 
основная часть неинтегрированных регионов сосредоточена в Центральной России. 
В Центральном экономическом районе только 4 интегрированных региона из 12, все 
регионы Волго-Вятского района неинтегрированы, и имеется еще ряд регионов, примыкающих к этой «зоне неинтегрированности». Такая картина довольно неожиданна, 
поскольку это, главным образом, небольшие регионы с относительно малыми расстояниями между ними; кроме того, в данной части страны хорошо развита транспортная 
инфраструктура.
Можно предположить, что именно дробное административно-территориальное деление Центральной России способствует сегментации рынка: чем больше региональных границ и губернаторов, тем больше возможностей препятствовать межрегиональной торговле 
и проводить на различных территориях разную ценовую политику.
Любопытно, что Ульяновская область, активно проводившая политику регулирования цен 
и дотирования вплоть до начала 2001 г. оказывается интегрированной с национальным рынком. Временной ряд Москвы имеет «почти достоверный» единичный корень = –0,003.
С другой стороны, неинтегрированные регионы на Урале и в Сибири немногочисленны. Это подтверждает полученный в [Gluschenko (2003)] результат, согласно которому азиатская часть России без ее труднодоступных регионов более интегрирована, чем европейская часть России. Еще одна особенность — все труднодоступные регионы (Мурманская, 
Камчатская, Магаданская, Сахалинская области и Якутия) не интегрированы с национальным 
рынком, как и следовало ожидать. Тем самым подтверждается еще один из выводов указанной работы, а именно что эти регионы вносят заметный вклад в совокупную сегментированность национального рынка.

Окончание табл. 1