Введение
Матрица социального учета (SAM) отражает потоки всех экономических операций, происходящих в экономике (региональной или национальной). По сути, это матричное представление национальных счетов для конкретной страны, которое может быть расширено для включения операций, не учитываемых в национальных счетах, и создано для целых регионов или территорий. SAM относится к одному году и предоставляет статичную картину экономики.
История
SAM были первоначально разработаны в рамках "Кембриджского проекта роста" в Кембридже, Великобритания, где в 1962 году был создан первый SAM (Stone and Brown 1962). Они были построены как матричное представление системы национальных счетов и поступили во Всемирный банк вместе с Грэмом Пайаттом в 1960-х годах (Пайатт работал у Ричарда Стоуна в "Кембриджском проекте роста"). Пайатт покинул Кембридж и "разрабатывал SAM, главным образом во Всемирном банке", став вместе с Эриком Торбекке ведущими сторонниками и разработчиками SAM. "К началу 1980-х годов модели общего равновесия (CGE) прочно утвердились в качестве основного подхода Всемирного банка к анализу развития. Социальные матрицы учета (SAM) также стали краеугольным камнем анализа Банка, принятым разработчиками моделей CGE в качестве средства представления данных" (Mitra Kahn 2008: 23).
Приложения
СОМ можно легко расширить, включив в него другие экономические потоки, просто добавив больше столбцов и строк после настройки стандартных потоков национальных счетов (СНС). Часто добавляются строки для "капитала" и "труда", и экономику можно разбить на любое количество секторов. Каждый дополнительный источник средств должен иметь равный и противоположный получатель. Таким образом, СОМ упрощает проектирование моделируемой экономики. В настоящее время СОМ широко используются, и многие статистические управления, особенно в странах ОЭСР, создают как национальные счета, так и соответствующую матричную форму. СОМ являются основой для вычислимых моделей общего равновесия (CGE) и различных типов эмпирических мультипликаторных моделей. Правильно оформленные СОМ отражают структуру расходов экономики, как, например, данные IMPLAN и RIMS II, и могут использоваться для анализа экономического воздействия.
Бенчмаркинг
Использование СМУ включает в себя институциональную структуру, принятую в системе национальных счетов, в любую модель. Это означает, что переменные и агенты не рассматриваются с учетом потоков денежных средств между источниками и получателями, а скорее группируются в различные категории в соответствии с Руководством по стандартизированным национальным счетам (СНС) Организации Объединенных Наций. Например, в системе национальных счетов обычно импутируется стоимость инвестиций домохозяйств или доходов от «аренды» жилья, а некоторые институциональные инвестиции государственного сектора рассматриваются как прямые потоки доходов, в то время как СМУ стремится показать только фактические денежные потоки. Таким образом, данные необходимо отделить от их изначальных определений СНС, чтобы они стали переменными денежного потока, и они должны быть сбалансированы по каждой строке и столбцу – этот процесс называется «бенчмаркингом». Теоретически СМУ всегда сбалансирован, но эмпирически оцененные СМУ редко бывают сбалансированы при первом построении. Это связано с трудностями преобразования данных национальных счетов в денежные потоки, включением данных, не относящихся к СНС, и усугубляется проблемами несогласованности данных национальных счетов (что часто встречается в развивающихся странах, в то время как развитые страны обычно включают в систему национальных счетов версию СМУ, как правило, более точную). Неточность обусловлена пробелами в наборах данных, но я использую слово «точный», а не «верный», поскольку процесс преобразования первичных микроданных в данные национальных счетов не является унифицированным во всем мире, и даже небольшое расхождение в 1% в самом счете чаще всего является результатом тщательного двойного бухгалтерского учета и классификации, а не точного отражения экономической деятельности или теоретических обоснований. Если данные последовательно регистрируются одинаково, не должно возникать проблем при сравнении показателей за разные годы, но точность в 1% часто является лучшим показателем квалификации бухгалтера, чем качества данных. В пределах 1% ВВП). Это было отмечено еще в 1984 году Мансуром и Уэлли, и было разработано множество методов «корректировки» СМУ, поскольку «несогласованные данные, оцененные с ошибками, – обычное явление во многих странах». Традиционный метод бенчмаркинга СМУ известен как метод «строк и столбцов» (RoW), при котором вычисляется среднее арифметическое разницы между строкой и столбцом, и каждая ячейка корректируется до тех пор, пока строка и столбец не станут равными. Робинсон и др. (2001) предлагают улучшенный метод «корректировки» несбалансированного СМУ для обеспечения равенства всех строк и столбцов и приводит пример СМУ, созданного для экономики Мозамбика в 1995 году, где процесс сбора данных, создания СМУ и его «корректировки» подробно описан Арндтом и др. (1997). В работе Робинсона и др. (2001) ссылка относится к СМУ Мозамбика за 1994 год, созданному Арндтом и др. (1997b), но это несколько вводит в заблуждение, поскольку IFPRI уже опубликовал Арндта и др. (1997b) в виде рабочего документа (здесь именуемого Арндт и др. [1997]), который является единственной доступной копией и включает Робинсона в качестве соавтора. Хотя обе работы создали СМУ за 1994 и 1995 годы, в работе Робинсона и др. (2001) фактически используется СМУ за 1995 год, а не за 1994 год, как указано в статье. При анализе изменений, внесенных в СМУ Мозамбика за 1995 год, СМУ воспроизводится в Приложении I к Митре Кане (2008) для несбалансированной, официально сбалансированной и предложенной улучшенной версий. Для достижения баланса потребовалась корректировка в размере 295 миллионов долларов США. Используемый обменный курс – средний обменный курс Банка международных расчетов (2005) за 1995 год, составляющий 8819,75 мозамбикских метикалов за 1 доллар США. Это означало, что в СМУ было добавлено 227 миллионов долларов США, чтобы просто сбалансировать строки и столбцы. Для 1995 года эта корректировка эквивалентна 11,65% ВВП. Еще более тревожным является тот факт, что сельскохозяйственным производителям (которые, по данным ФАО (1995), в 1994 году обеспечивали занятость 85% рабочей силы) была увеличена заработная плата на 58 миллионов долларов США в СМУ, что означает, что 10% сельскохозяйственного дохода (эквивалентно 5% ВВП) в СМУ было создано из ниоткуда. Другими словами, в стране, где в период 1994–2004 годов 38% населения жили менее чем на 1 доллар в день (ЮНИСЕФ, 2008), эта «корректировка» СМУ добавила 4,40 доллара к доходам каждого человека в сельскохозяйственном секторе – больше, чем могли бы надеяться достичь любые последующие модели торговли и налогообложения, использующие этот СМУ.
flows in mind, but are rather grouped together in different categories according to the United Nations Standardised National Accounting (SNA) Guidelines. For example, the national accounts usually imputes the value of household investment or home owner 'rental' income and treats some public sector institutional investment as direct income flows whereas the SAM is trying to show just the explicit flows of money. Thus the data has to be untangled from its inherent SNA definitions to become money flow variables, and they then have to equal across each row and column, which is a process referred to as 'Benchmarking'. A theoretical SAM always balances, but empirically estimated SAM's never do in the first collation. This is due to the problem of converting national accounting data into money flows and the introduction of non SNA data, compounded by issues of inconsistent national accounting data (which is prevalent for many developing nations, while developed nations tend to include a SAM version of the national account, generally preciseImprecision is caused by omissions in the datasets, but I use the word 'precise' rather than accurate, as the process from raw micro data to national accounting data is not a streamlined system globally, and even if there is a 1% discrepancy in the account itself, this is more than often the result of careful double entry bookkeeping and classifications, rather than accurate descriptions of economic activity, or theoretical reasoning. If data is consistently recorded the same way, there should be no issue comparing year to year, but the 1% precision is often a better indicator of the accountant, as opposed to the quality of the data. to within 1% of GDP). This was noted as early as 1984 by Mansur and Whalley, and numerous techniques have been devised to 'adjust' SAMs, as "inconsistent data estimated with error, [is] a common experience in many countries". The traditional method of benchmarking a SAM was simply known as the "Row and Columns" (RoW) method where one finds an arithmetic average of the total differences between the row and column in question, and adjust each individual cell until the row and column equal. Robinson et al. (2001) suggests an improved method for 'adjusting' an unbalanced SAM in order to get all the rows and columns to equal, and gives the example of a SAM created for Mozambique's economy in 1995, where the process of gathering the data, creating the SAM and 'adjusting' it, is thoroughly covered by Arndt et al. (1997). In Robinson et al. (2001) the reference is in fact to a 1994 SAM for Mozambique, as created by Arndt et al. 1997b, but this is somewhat misleading as IFPRI had already published Arndt et al. 1997b as a working paper (referenced here as Arndt et al. [1997]) which is the only available copy and which included Robinson as an added author. While both papers created a SAM for 1994 and 1995, the one used in Robinson et al. 2001 is in fact the 1995 SAM, not 1994 as referenced in the paper. On inspecting the changes made to the Mozambique's 1995 SAMThe SAM is reproduced in appendix I of Mitra Kahn (2008), for the unbalanced, the official balanced, and the suggested improved version. to achieve balance is an adjustment of US$295 millionExchange rate used is the Bank of International Settlements (2005) average exchange rate for 1995 at 8819.75 Mozambique meticais per $1 US. which meant that $227 m US was added to the SAM net, just to balance the rows and columns. For 1995 this adjustment is equivalent to 11.65% of GDP. More disconcerting is perhaps the fact that agricultural producers (which according to FAO (1995) employed 85% of the labor force in 1994) were given a US$58 million pay raise in the SAM, meaning that 10% of agricultural income (equivalent to 5% of GDP) in the SAM was created, out of thin air. In other words, for a country where 38% of the population lived for less than $1 in the period 1994–2004 (UNICEF 2008), this SAM 'adjustment' added $4.40 to each person's income in the agricultural sectorBoth figures based on 85% of the population being in agriculture. – more than any of the later trade and tax models using this SAM could arguably hope to achieve.