تعریف رشد اقتصادی و روش های پیش بینی رشد اقتصادی

به زبان ساده رشد اقتصادی به این مفهوم است که میزان تولیدات یک کشور نسبت به قبل افزایش یابد یا اصطلاحا رشد داشته باشد. برای مثال اگر اقتصاد کشوری در سال گذشته ۲ عدد کفش تولید می‌کرده و امسال تولید این محصول به ۳ عدد کفش ارتقا یافته است، این امر به معنای رشد اقتصادی این کشور به میزان ۵۰ درصد است.

با افزایش تولیدات یک کشور نسبت به قبل یا رشد اقتصادی، به‌تبع تعداد افراد مورد نیاز برای کار در سیستم اقتصادی نیز افزایش یافته و وضعیت اشتغال یک کشور بهبود می‌یابد. همچنین وقتی عرضه محصولات در پی افزایش میزان تولید آن، زیاد می‌شود قیمت محصولات نیز کاهش می‌یابد و قدرت خرید مردم افزایش می‌یابد. گاه رشد اقتصادی موجب افزایش صادرات کشور به خارج از مرزها شده و زمینه‌ساز ورود ارز به کشور می‌شود. با ورود ارز بیشتر، قدرت اقتصادی کشور در تامین منابع مورد نیز خود در زمینه‌های مختلف افزایش یافته و مسوولان و تصمیم‌سازان می‌توانند به برنامه‌ریزی برای توسعه زیرساخت‌های کشور، ساخت جاده‌ها، راه‌آهن، مدارس، بیمارستان‌ها، مراکز آموزشی، کارخانه‌ها و... به‌طور کلی توسعه کشور بپردازند. بنابراین رشد اقتصادی یک مساله بسیار مهم در اقتصاد کشورها است که زیربنای اصلی افزایش اشتغال، کاهش تورم و توسعه اقتصادی است.

در واقع رشد اقتصادی به دو معناست:

1- بر اساس نخستین و رایج‌ترین تعریف، رشد اقتصادی یعنی افزایش بازدهی اقتصاد، در طول دوره‌ای زمانی که حداقل ۲ دوره‌ی ۳ ‌ماهه‌ی متوالی است.

2- تعریف دوم رشد اقتصادی، عبارت‌ است از افزایش آنچه اقتصاد می‌تواند تولید کند، در صورتی که از تمام منابع کمیاب خود استفاده کند. افزایش پتانسیل تولیدی اقتصاد را می‌توان با استفاده از حرکتِ رو به بیرونِ منحنی امکانات تولید (PPF) آن اقتصاد، نشان داد.

ساده‌ترین راه برای نشان دادن رشد اقتصادی، تقسیم کردنِ تمام کالاها به دو دسته‌ی اصلیِ «کالاهای مصرفی» و «کالاهای سرمایه‌ای» است. جابه‌جاییِ رو به بیرونِ منحنی امکانات تولید به این معنی است که ظرفیت اقتصاد برای تولید، افزایش یافته است.

چگونه رشد اقتصادی کشورها را اندازه‌گیری می‌کنند؟

تولید ناخالص داخلی یا GDP ارزش ریالی کلیه کالاها و خدمات نهایی تولید شده در یک کشور است که بوسیله آن رشد اقتصادی کشورها را اندازه‌گیری می‌کنند. بنابراین امروزه در محافل اقتصادی تمامی کشورها از تولید ناخالص داخلی به‌عنوان شاخص اصلی در مقایسه رشد اقتصادی استفاده می‌شود. بنابراین منظور از رشد اقتصادی، همان افزایش تولید ناخالص داخلی نسبت به قبل است. اما GDP چگونه افزایش می‌یابد. 

چه عواملی موجب رشد اقتصادی می‌شود؟

1- افزایش مشارکت نیروی کار:

هر چه تعداد افراد حاضر در تولید کالاها و خدمات بیشتر باشد رشد اقتصادی نیز افزایش خواهد یافت. البته رشد این فاکتور در گرو عملکرد اقتصاد کشور است. در بسیاری از مواقع به‌‌رغم وجود پتانسیل بالا در نیروی انسانی اما بستری برای حضور آنها در عرصه‌های اقتصادی کشور وجود ندارد. برای مثال وقتی شرایط اقتصادی ثبات نداشته باشد و اکثر صنایع کشور در تامین مواد اولیه خود یا بازار فروش مناسب برای محصول خود با مشکل مواجه هستند، نمی‌توان انتظار داشت که سرمایه‌گذاران کشور به‌جای خرید طلا و دلار یا سپرده کردن پول خود در بانک، وارد سرمایه‌گذاری در صنایع شوند. در اقتصادی که سازوکار مناسب و باثباتی دارد بالطبع میزان مشارکت آحاد جامعه در آن و افزایش میزان تولیدات امری قابل پیش‌بینی خواهد بود.

2- یافتن و کشف منابع و مواد اولیه جدید:

تولید کالاها و خدمات مختلف در وهله اول نیازمند دسترسی به منابع اولیه مورد نیاز آنها است. بدون شک منابع طبیعی نقشی تعیین‌کننده در صنایع مختلف کشورها دارند. گاه یافتن یک منبع جدید به‌مثابه ایجاد ظرفیت جدید در کشور برای تولید کالا و خدمات جدید است؛ و گاه به معنای قطع وابستگی از واردات مواد اولیه از سایر کشورها و افزایش توانایی کشور در تولید کالاها و خدمات مشتق شده از آن است. برای مثال با ورود تکنولوژی تولید نفت و گاز از سنگ‌های نفت‌زا یا «نفت شیل» بسیاری از کشورها نظیر کانادا، برزیل، آمریکا و... ضمن افزایش ظرفیت خود در تولید نفت و گاز رفته رفته در حال توسعه صنایع وابسته به این مواد در اقتصاد کشور خود هستند و توانایی افزایش حجم تولیدات خود در صنایع وابسته به این مواد را دارند.

3- افزایش تخصص نیروی کار و تقسیم کار:

اگر رشد اقتصادی معلول افزایش تولید کالا و خدمات مختلف در اقتصاد است، نیروی انسانی متخصص و ماهر علت اصلی در به‌وجود آمدن کالاها و خدمات جدید در اقتصاد است. حقیقتی بسیار مهم که کشورهای پیشرفته به‌خوبی به اهمیت آن پی برده‌اند. در فقدان نیروی کار متخصص فعالیت‌ها با بهره‌وری پایین انجام شده، کیفیت کالاها پایین بوده و قیمت آنها توانایی رقابت با رقبای خارجی را ندارد. توجه به نیروی انسانی و تبدیل آن به سرمایه انسانی یکی از عوامل مهم در بهبود رشد اقتصادی است. این همان عاملی است که موجب می‌شود جوامع پیشرفته توجه ویژه‌ای به آموزش داشته باشند و سرمایه‌گذاری وسیعی در سیستم آموزشی خود انجام دهند. در حضور یک سیستم آموزشی قدرتمند اقتصاد کشورها، در حقیقت مکانیزمی برای تامین سرمایه انسانی مورد نیاز خود در آینده و افزایش پتانسیل رشد اقتصادی خود فراهم می‌‌آورند.

4- یافتن تکنولوژی جدید :

یافتن رویه‌ها، ابزار، وسایل و دستگاه‌های جدید در تولید محصولات و خدمات نوین یکی از مهم‌ترین فاکتورها در رشد اقتصادی کشورها و فاصله گرفتن آنها در تولید کالا و خدمات در بازارهای جهانی است. گاه ممکن است یک کشور سرمایه انسانی مناسبی داشته باشد و منبعی عظیم از ایده‌ها و طرح‌های جدید در تولید انواع کالاها و خدمات در اختیار داشته باشد، اما سازوکار مناسبی برای تبدیل این ایده‌ها به تکنولوژی‌های عملی در تولید کالاها و خدمات تعبیه نکرده باشد. بنابراین نمی‌توان انتظار داشت چنین کشوری بتواند قدم در مسیر رشد پایدار بگذارد. همچنین ممکن است سرمایه انسانی آنها راهی کشورهایی شود که چنین سازوکاری را برای تبدیل ایده‌های خلاقانه به تکنولوژی کاربردی داشته باشند. بسیاری از کشورهای پیشرفته پذیرای مهندسان و نوابغ کشورهایی هستند که چنین مکانیزمی در اقتصاد خود ندارند.

5- افزایش تجارت:

اما یکی از مهم‌ترین عوامل در رشد اقتصادی کشورها که گاه موجب تسهیل حرکت جریان سایر ایده‌ها خواهد شد، توانایی یک کشور در برقراری ارتباط موثر با سایر کشورها و افزایش حجم مبادلات تجاری است. وقتی کشوری بتواند با سایر کشورها مبادلات تجاری داشته باشد می‌تواند در زمینه‌های مختلف مهارت و دانش بهینه را از هر کدام از آنها راهی مرزهای خود کند. بسیاری از کشورها که دارای تکنولوژی پیشرفته در زمینه‌های مختلف هستند تمایل به احداث کارخانه‌های خود در کشورهایی که دارای منابع اولیه مناسب هستند، دارند. تحت این شرایط تولید با قیمت پایین‌تر میسر شده و ضمن افزایش درآمدهای آن کشور، تکنولوژی تولید محصولات جدید نیز وارد کشور شده و توانایی کشور در تولید کالاها و خدمات مختلف افزایش خواهد یافت.

روش های پیش بینی رشد اقتصادی

امروزه کشورهای پیشرفته با انتشار آمار هفتگی، ماهیانه و فصلی بیش از ۲۵۰ متغیر مهم اقتصادی، نه تنها قادر به ارائه تصویری روشن و کامل از وضعیت اقتصادی خود هستند، بلکه از آن به عنوان ابزاری جهت پیش‌بینی جهت‌های آینده و بعضاً جلوگیری از بحران‌های آتی بهره می‌برند.

شناخت و دنبال کردن متغیرهای کلان اقتصادی و روند آن‌ها و به ویژه رشد اقتصادی، رشد ارزش افزوده بخش‌های اقتصادی، رشد نقدینگی، تورم، نرخ بیکاری و ... ابزارهایی هستند که می‌توانند سیاستگذاران و نیز صاحبان کسب و کار و کار آفرینان را در تشخیص اوضاع و احوال اقتصادی از نقطه نظر دوره‌های اقتصادی (رونق، رکود و بحران) و پیش‌بینی دوره‌های آتی یاری دهند.

اصولاً شاخص‌های تشخیص دوره‌های فصلی به ۳ گروه؛ شاخص‌های پیش‌رو^۱ (Leading Indicators) ، شاخص‌های با وقفه^۲ (Lagging Indicators) و شاخص‌های وضع موجود۳(Coincident Indicators) قابل تقسیم می‌باشند.

شاخص‌های نوع اول شاخص‌هایی هستند که حرکت آن‌ها زودتر از وضعیت کلان اقتصادی حادث شده صورت می‌گیرد. مثلاً اگر قرار است چند ماه دیگر وضع اقتصاد کلان به گونه‌ای باشد، این شاخص‌ها آن حالت را نشان می‌دهند (همانند زوزه و بی‌قراری برخی حیوانات قبل از وقوع زلزله). به عنوان نمونه‌هایی از این نوع شاخص‌ها می‌توان به این موارد اشاره کرد:

میزان تقاضا برای استفاده از بیمه بیکاری، سفارشات جدید کالاها، میزان عرضه پول، شاخص بازار سهام، تفاوت نرخ ارز رسمی و بازار آزاد و ... .

شاخص‌های نوع دوم (شاخص‌های با وقفه) شاخص‌هایی هستند که وضعیت امروزی آن‌ها، وضعیت اقتصادی چند ماه پیش (یا فصول قبل) را نشان می‌دهد. به بیان دیگر اندازه این شاخص‌ها مبین و تأییدگر وضعیت رکود یا رونق در گذشته می‌باشد. مثل متوسط مدت زمان بیکاری، میزان تغییرات موجودی انبار، مانده وام‌ها، تغییرات در هزینه واحد کار یک واحد تولید محصول و ... و بالاخره گروه سوم که بیانگر وضعیت فعلی اقتصاد کشور هستند مثل اشتغال (البته غیر از بخش کشاورزی)، میزان تولیدات صنعتی، میزان فروش کالاهای صنعتی و از همه مهم‌تر رشد اقتصادی.

از آن‌جا که امکان پیش‌بینی و برنامه‌ریزی آینده بدون شناخت از وضعیت فعلی امکان‌پذیر نمی‌باشد، طبعاً آگاهی از میزان شاخص‌های دسته اول برای پیش‌بینی‌های رشد و شاخص‌های دسته سوم به ویژه رشد اقتصادی برای سیاستگذاران اقتصادی حائز اهمیت فراوان می‌باشد.

با توجه به اهمیتی که متغیر رشد اقتصادی (رشد GDP) به عنوان شاخصی برای سنجش عملکرد اقتصادی و سطح رفاه عمومی کشور دارد و علی‌رغم کاستی‌هایی که متغیر GDP در تبیین دقیق رفاه دارد، اما به جرأت می‌توان گفت که هنوز هیچ متغیر اقتصادی دیگری نتوانسته قابلیت‌های GDP را به عنوان یک بدیل داشته باشد، بنابراین آگاهی از اندازه GDP و اجزا آن (ارزش افزوده بخش‌های اقتصادی) و شناخت روند رشد اقتصادی چه در دوران گذشته و چه در دوره‌های آتی، در جهت کمک به سیاست‌گذاری‌ها و برنامه‌ریزی‌ها (در سطح ملی، بخشی، منطقه‌ای، دولتی و خصوصی) از اهمیت زیاد و ویژه‌ای برخوردار است. پیش‌بینی رشد اقتصادی به مسئولین، سیاست‌گذاران و صاحبان کسب و کار کمک می‌کند که تصویر روشن‌تری از شرایط آینده اقتصاد در اختیار داشته‌ باشند و با استفاده از آمار و اطلاعات بهنگام‌تر، تصمیمات اقتصادی مناسبی را اتخاذ نمایند. در این راستا حساب‌های ملی فصلی با ارائه تصویری از فعالیت‌های اقتصادی در بازه زمانی فصل و به منظور بررسی و رصد وضعیت اقتصادی و تغییرات آن، پیش‌بینی رشد اقتصادی و ایجاد آمادگی و واکنش مناسب برای هدایت اقتصاد کشور و کسب و کارها به نقطه مطلوب (هدف) تهیه می‌شود.

در مرکز آمار ایران محاسبه‌ حساب‌های ملی و رشد اقتصادی علاوه بر سالانه، برای مقاطع فصلی نیز با استفاده از نتایج طرح‌های آمارگیری و اطلاعات ثبتی جمع‌آوری شده از سازمان‌ها و نهادها (اعم از دولتی و غیر دولتی) به طور منظم انجام و ارائه می‌شود. اما از آن‌جا که نتایج حساب‌های فصلی معمولاً یک فصل بعد از فصل مرجع منتشر و در اختیار کاربران قرار می‌گیرد، موضوع پیش‌بینی اهمیت و ضرورت بیشتری پیدا می‌کند.

خوشبختانه از اوایل سال 1399 پژوهشکده‌ی آمار با هدف کمک به ارائه آمار بهنگام‌تر، مبادرت به پیش‌بینی رشد اقتصادی فصول آینده نموده که در این راستا پیش‌بینی رشد اقتصادی فصل بهار، تابستان، پاییز و زمستان را یک ماه قبل از شروع این فصول انجام داده است. گزارش حاضر که در ادامه آمده است، چهارمین گزارش از مجموعه گزارش‌های پیش‌بینی فصلی پژوهشکده‌ی آمار است، اختصاص به تبیین روش شناختی پیش‌بینی رشد اقتصادی سال ۱۴۰۰ به تفکیک فصول چهار‌گانه (روش‌های پیش‌بینی، منابع اطلاعاتی و مدل‌های به کار گرفته شده)، مقایسه نتایج روش‌های گوناگون، انجام محاسبات، جمع‌بندی نهایی و بالاخره تحلیل نتایج دارد. پیش‌بینی حاضر با استفاده از اطلاعات سری زمانی فصلی مرکز آمار ایران، مجموعه‌ای از اطلاعات جانبی و نقطه‌ نظرات کارشناسی گروه پیش‌بینی و سایر اطلاعاتی که می‌توانست به دقت و غنای پیش‌بینی‌ها کمک کند صورت پذیرفته است.

لازم به اشاره است که در حال حاضر صرف آگاهی از اندازه رشد اقتصادی تنها هدف این تحقیق نیست بلکه هدف مهم دیگر این است که تمامی مدل‌ها و روش‌های پیش‌بینی برای رشد اقتصادی فصل به کار گرفته شوند و با استفاده از مقایسه نتایج پیش‌بینی هر کدام از روش‌ها با عملکرد تحقق یافته رشد، روش‌های مطمئن و قابل اتکایی برای شناسایی و پیش‌بینی‌های بعدی، انتخاب و به کار گرفته شوند.

1- مدل‌های پیش‌بینی و منابع اطلاعاتی

1-1- مدل‌های پیش‌بینی

تصمیم‌گیری در زمینه‌های مختلف به نحوی با پیش‌بینی سر وکار دارد. این پیش‌بینی‌ها می‌تواند در برخی از جهات ساده و برخی دیگر پیچیده باشد. همچنین پیش‌بینی‌ها می‌توانند برای دوره‌های زمانی کوتاه مدت یا بلند مدت انجام گیرند. پیش‌بینی دقیقاً با واقعیت تطبیق نمی‌کند، و باید کوشید خطای پیش‌بینی به حداقل ممکن کاهش یابد. امروزه، فنون و تکنیک‌های مختلفی برای پیش‌بینی ابداع گردیده و در اختیار کاربران قرار گرفته است. هر یک از این تکنیک‌ها کاربرد خاص خود را دارند و با آگاهی از آنها می‌توان پیش‌بینی موفق‌تری را انجام داد.

به طور کلی برای انتخاب مدل مناسب پیش‌بینی توجه به موارد زیر ضروری است :

محدوده زمانی

آمار و ارقارم داده شده

ارتباط اطلاعات با متغیر مورد نظر

هزینه

دقت

سادگی

به طور کلی می‌توان روش‌های پیش‌بینی را در سه گروه مختلف دسته‌بندی کرد که این سه دسته عبارتند از پیش‌بینی‌های مبتنی بر قضاوت، پیش‌بینی‌های مبتنی بر اطلاعات گذشته و پیش‌بینی‌های علت و معلولی.

پیش‌بینی قضاوتی؛ در مواقعی که اطلاعات دقیق و کاملی در مورد مسئله وجود نداشته باشد از این نوع پیش‌بینی استفاده می‌شود. در این روش کوشش می‌شود نظرات ذهنی به صورت پیش‌بینی‌های کمی در آید و قابل استفاده شود. استفاده از نظرات کارشناسان فن، سازمان‌هایی که در آینده‌نگری صاحب تجربه‌اند و سایر متخصصان می‌توانند در انجام این نوع پیش‌بینی‌ها مفید باشد. از این نوع پیش‌بینی می‌توان از روش دلفی و روش توافق جمعی نام برد. 

پیش‌بینی مبتنی بر اطلاعات گذشته؛ در این نوع پیش‌بینی اطلاعات گذشته اساس پیش‌بینی قرار می‌گیرد. به عبارت دیگر فرض بر این است که در کوتاه مدت می‌توان روند گذشته را به آینده تسری داد. بنابراین، این روش برای پیش‌بینی‌های بلند مدت قابلیت استفاده چندانی ندارد. از این نوع پیش‌بینی می‌توان از انواع روش‌های مبتنی بر میانگین متحرک، روش نمو هموار، روش باکس– جنکینز، روش‌های تعیین روند، روش نمو هموار دوبل و روش کمترین مجذورات نام برد. 

پیش‌بینی علت و معلولی؛ هنگامی‌که اطلاعات کافی در مورد موضوع پیش‌بینی موجود و روابط بین متغیرها نیز مشخص است، استفاده از این روش مزیت فراوانی دارد. از این نوع پیش‌بینی می‌توان از روش رگرسیون، مدل‌های اقتصادسنجی، مدل داده- ستاده، مدل شاخص راهنما و مدل مدت طول عمر نام برد.

در این مطالعه، برای انتخاب روش‌های پیش‌بینی، از روش‌های مؤثر در زمینه مدل‌سازی سری‌های زمانی که به روش‌های گذشته نگر مشهورند استفاده می‌شود. این روش‌ها عبارتند از:

• روش مدل‌سازی باکس و جنکینز (اتورگرسیو میانگین متحرک جمعی (ARIMA))

پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار می‌باشند. مدل‌های آماری زیادی برای پیش‌بینی سری زمانی وجود دارند. از جمله این مدل‌ها می‌توان از مدل‌های خطی AR، MA، ARMA و ARIMA نام برد که برای مدل‌سازی و پیش‌بینی سری‌های زمانی ایستا فراوان به کار گرفته شده‌اند و توسط باکس و جیکنز معرفی و بسط داده شده‌اند. این روش برای پیش‌بینی فرآیندهای خطی کاربرد فراوانی دارد.

• روش مدل‌سازی فضای حالت هموارساز نمایی^۴ (Exponential smoothing state space model)

در بیشتر سیستم‌ها، برای نشان دادن ارتباط بین ورودی و خروجی‌ها از تابع انتقال استفاده می‌شود. این روش بیشتر برای سیستم‌های دارای تک ورودی و تک خروجی کاربرد دارد؛ اما مدل‌بندی فضای حالت این محدودیت‌ها را ندارد و انواع سیستم‌ها با داد و ستدهای چندگانه، سیستم‌های غیرخطی ناپیوسته و سیستم‌های مستقل از زمان را می‌توان با این روش تحلیل کرد. روش فضای حالت بـه یـک ابـزار قدرتمنـد بـرای مـدل‌بنـدی و پیش‌بینی سیستم‌های پویا تبدیل شده است.

• روش ترکیبی مدل‌سازی تبدیل موجک گسسته- اتورگرسیو میانگین متحرک جمعی^۵ (DWT-ARIMA)

در این روش ابتدا هر یک از سری‌های زمانی با استفاده از هر یک از روش‌های تبدیلات موجک گسسته که انواع مختلفی دارد در سطوح مختلفی که مد نظر است تجزیه می‌شود. بنابراین هر سری زمانی به چند زیر سری با همان اندازه سری اولیه تجزیه می‌شود. سپس هر یک از این زیر سری‌ها با استفاده از مدل‌سازی ARIMA مدل و پیش‌بینی می‌گردد و با استفاده از روش‌های موجود هر یک از زیر سری‌ها تجمیع و به سری اولیه تبدیل می‌شوند. سری به دست آمده یک سری با نقاط پیش‌بینی شده است.

تبدیل موجک یکی از تبدیلات مهم ریاضی است که در حوزه‌های مختلف علوم کاربرد دارد و نقاط ضعف‌ و محدودیت‌های موجود در تبدیل فوریه را می‌تواند پوشش دهد. این تبدیل را بر خلاف تبدیل فوریه، می‌توان در مورد سیگنال‌های غیر ایستا و سیستم‌های دینامیک نیز مورد استفاده قرار داد.

به کار گرفتن این تبدیل در کنار مدل‌های آماری به خصوص در فرآیندهای غیر ایستا می‌تواند نتایج قابل باورتری از پیش‌بینی را بدنبال داشته باشد.

• روش K-nn-نزدیک‌ترین همسایگی^۶ (k-Nearest Neighbors)

یک روش ناپارامتری است که در داده‌کاوی، یادگیری ماشین و تشخیص الگو مورد استفاده قرار می‌گیرد. بر اساس آمارهای ارائه شده الگوریتم k-nn-نزدیک‌ترین همسایگی یکی از ده الگوریتمی است که بیشترین استفاده را در پروژه‌های گوناگون یادگیری ماشین و داده‌کاوی، هم در صنعت و هم در دانشگاه داشته است. الگوریتم
K-nn در فرایندهای پیش‌بینی دارای مزیت‌هایی از قبیل اجرای ساده، عدم نیاز به مرحله تخمین پارامترها، قابلیت مدل‌سازی غیرخطی و مؤثر بودن و عملکرد با بازدهی بالا در برخورد با تعداد دسته‌های زیاد از داده‌ها است. در این مطالعه برای پیش‌بینی از نرم افزار آماری R و پکیج‌های Forecast و WaveletArima استفاده شده است.

1-2- منابع اطلاعاتی

برخی نیازهای آماری و اطلاعاتی برای انجام محاسبات حساب‌های ملی فصل مرجع، معمولاً حتی تا 2 فصل بعد از فصل مرجع تولید و در دسترس قرار نمی‌گیرد این موضوع از یک‌سو و سنگین بودن هزینه‌های تولید داده‌ها و آمارهای مورد نیاز محاسبات حساب‌های ملی فصلی از سوی دیگر باعث می‌شود که تهیه حساب‌های ملی فصلی به طور معمول به روش مستقیم (منظور همانند حساب‌های ملی سالانه است که تماماً براساس داده‌های آماری ناشی از طرح های آماری و آمارهای ثبتی است) انجام نگیرد. لذا در اغلب کشورها از روش‌هایی غیرمستقیم و جایگزین، برای تهیه این حساب‌ها استفاده می‌شود.

به‌طور کلی دو رویکرد اساسی برای تولید و برآورد سری‌های زمانی فصلی وجود دارد که با عناوین «رویکرد محاسباتی» و «رویکرد آماری» شناخته می‌شوند. در رویکرد محاسباتی که در واقع مبتنی بر روش‌ کمینه‌سازی حداقل مربعات^۷ (Least–square minimization) است، بر اساس رفتار سالانه یک متغیر و با استفاده از یک شاخص کمکی فصلی، سری زمانی فصلی مورد نظر برآورد می‌شود. در چارچوب «رویکرد محاسباتی»، روش‌های متعددی از جمله روش‌ دنتون^۸ (Denton) مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در رویکرد محاسباتی تلاش می‌شود حداکثر شاخص‌های کمکی موجود اعم از اطلاعات طرح‌های آماری و برآوردهای موجود در دفاتر مرکز آمار ایران و اطلاعات ثبتی موجود در سازمان‌ها استفاده شود، که این اطلاعات در فصل پاییز به شرح زیر بوده است:

• شاخص قیمت مصرف کننده قطعی فصل بهار ۱۴۰۰
• شاخص قیمت تولید کننده برآوردی فصل بهار ۱۴۰۰
• اطلاعات مقدار تولید محصولات زراعی و باغی برآوردی وزارت جهاد کشاورزی
• مقدرا تولید دام سبک در فصل زمستان 99
• اطلاعات مقدار تولید محصولات منتخب صنعتی وزارت صمت
• گزارش فعالیت معادن سنگ آهن برای فصل بهار ۱۴۰۰
• اطلاعات سازمان بورس و اوراق بهادار
• قوانین بودجه سنواتی

در «رویکرد آماری» نیز برآورد ارقام فصلی بر اساس رفتار سالانه و فصلی سری زمانی مورد نظر صورت می‌گیرد، اما برخلاف روش محاسباتی، در این روش از یک مدل آماری استفاده می‌شود. الگوهای رگرسیونی و مدل‌های اقتصادسنجی از ابزارهای اصلی مورد استفاده در این رویکرد هستند.

در رویکرد آماری نیز اطلاعات سری زمانی فصلی در ریزترین سطح تفکیک ممکن مبنای محاسبه قرار گرفته است. برآورد به روش‌های ARIMA،Exponential smoothing state space model  وWaveletArima  و ترکیبی هیبریدیHYB  انجام شده و در هر سطح تفکیک، یک روش به عنوان بهترین برازش با استفاده از روش MSE انتخاب شده است. این رویکرد در قالب 5 سناریو به شرح ذیل اجرا شد:

• برآورد رشد بخش کشاورزی با استفاده از سری زمانی شاخص‌های مقدار تولید بخش کشاورزی به تفکیک 3 فعالیت زراعت، باغداری و دامداری (۴۰ فصل)
• برآورد رشد بخش صنعت با استفاده از سری زمانی شاخص های مقدار تولید بخش صنعت به تفکیک 22 کد فعالیت آیسیک دو رقمی (۴۰ فصل)
• برآورد رشد اقتصادی با نفت و بدون نفت با استفاده از سری زمانی ارزش افزوده رشته فعالیت‌ها به تفکیک 14 رشته فعالیت عمده اقتصادی (۴۰ فصل)
• برآورد رشد اقتصادی با نفت و بدون نفت با استفاده از سری زمانی رشد ارزش افزوده رشته فعالیت‌ها به تفکیک 14 رشته فعالیت عمده اقتصادی (۴۰ فصل)
• برآورد رشد اقتصادی با نفت و بدون نفت با استفاده از سری زمانی رشد محصول ناخالص داخلی با نفت و بدون نفت (۱۲۰ فصل)

بر اساس تجربیات حاصله در فرآیند پیش‌بینی صورت گرفته در فصول قبل و تطبیق نتایج پیش‌بینی‌ها با ارقام تحقق یافته و نهایتاً بر اساس نقطه نظرات تکمیلی اعضای کمیته‌ی پیش‌بینی حساب‌های ملی فصلی و نرخ رشد اقتصادی فصل پاییز با استفاده از یک رویکرد تلفیقی انجام شد. بدین معنی که تمرکز اصلی بر جمع‌آوری حداکثر اطلاعات موجود در کشور و استفاده از روش دنتون بوده است. از طرفی برای برخی از فعالیت‌ها که امکان استفاده از مدل‌های سری زمانی برای آن‌ها وجود دارد و کمتر تحت تأثیر شرایط خاص (مانند وضعیت حاکم بر کشور پس از شیوع ویروس کرونا) قرار می‌گیرند، از مدل‌های آماری استفاده شده است.

در ادامه نتایج حاصل از رویکرد تلفیقی در هر یک از رشته فعالیت‌ها و در نهایت پیش‌بینی محصول ناخالص داخلی ارائه شده است.

2- محاسبات و خلاصه نتایج

انجام محاسبات و پیش‌بینی با استفاده از 5 مدل ARIMA،Exponential smoothing state space model ،WaveletArima ،K-nn  و روش هیبریدیHYB  انجام شده است و رشد اغلب بخش‌ها از روش WaveletArima و بعضاً K-nn پیش‌بینی شده است، سپس بر اساس تجربیات حاصله در فرآیند پیش‌بینی صورت گرفته در فصول قبل و تطبیق نتایج پیش‌بینی‌ها با ارقام تحقق یافته نهایتاً بر اساس نقطه نظرات تكمیلی اعضای كمیته‌ی پیش‌بینی حساب‌های ملی فصلی، از بین روش‌های فوق آنهایی كه با مشاهدات اقتصاد ایران و برخی اطلاعات ثبتی در دسترس، سازگاری بیشتری دارند، در دو سناریو تحت عناوین سناریوی خوش‌بینانه و سناریو بدبینانه انتخاب گردیدند. نتایج پیش‌بینی رشد اقتصادی فصول چهارگانه سال ۱۴۰۰ و کل سال ۱۴۰۰ در جداول ذیل ارائه شده است:

3- پیش‌بینی نهادها و مؤسسات بین‌المللی برای رشد اقتصادی سال ۲۰۲۱

3-۱- گزارش‌ بانک جهانی

بانک جهانی در گزارش چشم اندازهای اقتصاد جهانی که در ژوئن سال ۲۰۲۱ منتشر کرده، نرخ رشد اقتصادی کشورها را مورد بازنگری قرار داده است. بنا بر این گزارش، نرخ رشد اقتصادی جهان و ایران برای سال جاری میلادی به ترتیب 5.6 درصد و 2.1 پیش‌بینی شده است که نسبت به پیش‌بینی قبلی بانک جهانی در ژانویه سال جاری، 1.5 و 0.6 درصد افزایش را نشان می‌دهند.

بر اساس پیش‌بینی جدید بانک جهانی، رشد اقتصادی ایران در سال‌های ۲۰۲۱ و ۲۰۲۲ به ترتیب ۲٫۱و ۲٫۲ درصد پیش‌بینی شده است. این در حالی است که این نهاد در ابتدای سال جاری میلادی معتقد بود روند رشد اقتصادی در ایران در سال‌های آتی نزولی خواهد بود. بر اساس این گزارش، ایران از طریق جهش در بخش‌های صنعتی می‌تواند در سال‌های 2021 تا 2023 بر رشد اقتصادی خود بیفزاید اما در بخش خدمات به واسطه همه‌گیری کرونا و اثرگذاری آن بر اقتصاد رشد با وقفه طولانی‌تری همراه خواهد بود. در نهایت، رشد اقتصادی در سال 2023 به 2.3 درصد خواهد رسید.

در این گزارش به توزیع نابرابر واکسن کووید ۱۹، در جهان تأکید شده که با توجه به آن رشد اقتصاد جهانی بر اقتصادهای بزرگ، متمرکز خواهد بود و بسیاری از اقتصادهای درحال ‌توسعه و نوظهور از این رشد جا خواهند ماند. از طرفی انتظار می‌رود تولید در سال جاری میلادی در منطقه خاورمیانه و آفریقای شمالی، ۲٫۴ درصد رشد داشته باشد، قیمت‌های بالاتر نفت چشم‌انداز رشد را برای صادرکنندگان نفت تقویت کرده، اما با شیوع جدید ویروس و نوسان در پیشرفت واکسیناسیون، این بهبود محدود شده است.

بنابر پیش‌بینی‌های صورت گرفته توسط بانک جهانی، نرخ رشد اقتصادی ایران به شرح جدول ۴ می‌باشد:

۴-۲- پیش‌بینی بانک خاورمیانه از رشد اقتصادی ایران

بانک خاورمیانه با استفاده از مدل تعادل عمومی پویای تصادفی^۹ (Dynamic Stochastic General Equilibrium) به پیش بینی متغیرهای کلان اقتصادی در بهمن 1399 و اردیبهشت 1400 پرداخته است. داده‌های مورد استفاده برای پیش بینی شامل داده‌های فصلی حسابهای ملی به قیمت پایه 1۳۹۰ می باشد که با استفاده از این داده‌ها و با توجه به شرایط تداوم همه گیری بیماری کرونا در کشور و این نکته مهم که فرایند واکسیناسیون همگانی در ایران به نسبت سایر کشورها از سرعت به مراتب پایینتری برخوردار است و همچنین با توجه به اینکه افق اقتصاد جهانی بر اساس پیش بینی صندوق بین المللی پول بهبود یافته سناریوی ارائه شده به صورت خروج تدریجی اقتصاد جهان از رکود ناشی از همه‌گیری کروناست به پیش‌بینی پرداخته است که به شرح جدول ۵ می‌باشد:

.4-3-گزارش صندوق بین‌المللی پول

بنابر پیش بینی‌های صورت گرفته صندوق بین المللی پول، نرخ رشد اقتصادی ایران به شرح جدول ۵ می‌باشد:

صندوق بین‌المللی پول در جولای سال 2021، پیش بینی خود از نرخ رشد اقتصادی جهان را مورد بازنگری قرار داده که بر این اساس نرخ رشد اقتصادی جهان و کشورهای منطقه خاورمیانه و آسیای مرکزی۱۰ (طبقه‌بندی کشورهای خاورمیانه و آسیای مرکزی بر اساس طبقه‌بندی صندوق بین‌المللی پول می‌باشد.) در سال جاری میلادی به ترتیب 6.0 درصد و 4.0 درصد پیش‌بینی شده است که نسبت به گزارش قبلی آن، تغییر محسوسی مشاهده نمی‌شود.

بنابر این گزارش نرخ رشد اقتصادی در سال جاری میلادی برای اقتصادهای پیشرفته و در حال توسعه به ترتیب 5.6 درصد و 6.3 درصد و برای کشورهای در حال توسعه با درآمد پایین نیز 3.9 درصد پیش‌بینی شده است.

پیش‌بینی نرخ رشد اقتصادی بنابر این گزارش صندوق بین‌المللی پول برای جهان و سایر کشورها برای سال‌های 2020 الی 2022 به شرح جدول ۶ می‌باشد:

۵- تحلیل نهایی

بر اساس یک جمع‌بندی از نتایج روش‌های مختلف به کار گرفته شده و مقایسه با سایر پیش‌بینی‌ها اعم از داخلی و بین‌المللی، رشد اقتصادی سال ۱۴۰۰، و در سناریوی خوش‌بینانه ۶٫۲ درصد و در سناریوی بدبینانه (که البته محتمل‌تر است) ۳٫۴ درصد خواهد شد. این ارقام برای رشد محصول ناخالص داخلی بدون نفت به ترتیب ۴٫۲ درصد و ۲٫۴ درصد خواهند بود. همان‌طور که ملاحظه می‌شود رشد بخش نفت (استخراج نفت و گاز طبیعی) در سناریو محتمل (بدبینانه) ۹٫۹ درصد در سال ۱۴۰۰، ساختمان ۳٫۷ درصد، صنعت ۲٫۹ درصد و کشاورزی ۲٫۷ درصد و بخش‌های آب و برق و گاز، عمده فروشی و خرده فروشی، حمل و نقل و انبارداری و فعالیت‌های مالی و بیمه به ترتیب ۵٫۲ درصد، ۴٫۷ درصد، ۳٫۸ درصد و ۵٫۳ درصد در سال ۱۴۰۰ رشد خواهند داشت. چنان‌چه گشایش بیشتری در مراودات بین‌المللی حاصل شود به گونه‌ای که بار تحریم‌های اقتصادی و به ویژه صادرات نفت تعدیل شود، امکان افزایش رشد بخش نفت به حدود ۱۸٫۴ درصد و متعاقب آثار القایی افزایش درآمد نفت بر سایر بخش‌ها می‌توان انتظار رشد اقتصادی ۶٫۲ درصدی را برای سال ۱۴۰۰ داشت. همان‌طور که ملاحظه شد بانک جهانی و صندوق بین‌المللی پول رشد اقتصادی ایران برای سال ۲۰۲۱ را به ترتیب ۲٫۱ و ۲٫۵ درصد پیش‌بینی کرده‌اند.

۶- مرجع‌ها

اطلاعات مقدار توليد محصولات منتخب صنعتی، وزارت صنعت، معدن و تجارت، ارديبهشت 1۴00.

طرح شاخص مدیران خرید، مرکز پژوهش‌های اتاق ایران،ارديبهشت 1۴00.

شامخ مدیران خرید،مرکز پژوهش های اتاق بازرگانی ایران، خرداد 1400.

پیش‌بینی متغیرهای کلان اقتصادی ایران، با استفاده از مدل تعادل عمومی پویای تصادفی، مدیریت تحقیقات اقتصادی بانک خاورمیانه، اردیبهشت 1۴00.

پیش‌بینی متغیرهای کلان اقتصادی ایران، با استفاده از مدل تعادل عمومی پویای تصادفی، مدیریت تحقیقات اقتصادی بانک خاورمیانه، بهمن ۱۳۹۹٫.

World Economic Outlook, IMF, April 2021.

petroleum Intelligence weekly , April 2021.

Box, George; Jenkins, Gwilym (1970)٫ Time Series Analysis: Forecasting and Control٫ San Francisco: Holden-Day٫.

Commandeur, J٫ J٫ F٫; Koopman, S٫ J٫ (2007)٫ Introduction to State Space Time Series Analysis٫ Oxford University Press٫.

Aminghafari, M٫ and Poggi, J٫M٫ 2007٫ Forecasting time series using wavelets٫ Internationa Journalof Wavelets, Multiresolution and Inforamtion Processing, 5, 709 to 724

Percival D٫ B٫ and Walden A٫ T٫ 2000٫  Wavelet Methods for Time-Series Analysis٫  CambridgeUniv٫ Press, U٫K.

Paul R٫ K٫, Prajneshu and Ghosh H٫ 2013٫  Wavelet Frequency Domain Approach for Modellingand Forecasting of Indian Monsoon Rainfall Time-Series Data٫  Journal of the Indian society ofagricultural statistics, 67, 319 to 327.

Time Series Forecasting with KNN in R: the tsfknn Package, Francisco Martínez, María P٫ Frías, Francisco Charte, and Antonio J٫ Rivera.

Hybrid model for forecasting time series with trend, seasonal and salendar variation patterns

Suhartono1, S٫P٫ Rahayu1, D٫D٫ Prastyo1, D٫G٫P٫ Wijayanti1 and Juliyanto1.

Published under licence by IOP Publishing Ltd.

Journal of Physics: Conference Series, Volume 890, 1st International Conference on Applied & Industrial Mathematics and Statistics 2017 (ICoAIMS 2017) 8–10 August 2017, Kuantan, Pahang, Malaysia Citation Suhartono et al 2017 J٫ Phys٫: Conf٫ Ser٫ 890 012160.

Global Economic Prospects (worldbank.org);june2021.

World Economic Outlook Update, July 2021: Fault Lines Widen in the Global Recovery (imf.org)

EIG Article : Politics Stall Return of Iran Exports (energyintel.com);jul 2021.

منابع :

پژوهشکده آمار

سایت تابناک