Сценарии развития внешнеторговой деятельности Российской Федерации в условиях санкционных ограничений

Полный текст

Введение

Развитие внешнеторговой деятельности является важнейшим компонентом общего экономического роста и стабильности страны. Однако введение санкций со стороны западных стран создало значительные проблемы, в свете которых важно определить потенциальные сценарии развития экспорта и импорта, чтобы выявить основные направления для поддержки внешнеторговой деятельности, способной стимулировать дальнейший рост российской экономики. В связи с этим цель исследования − анализ внешнеторговой деятельности Российской Федерации в условиях ограничительных мер, запрещающих доступ к международным и финансовым, а также разработка различных сценариев развития внешнеторговой деятельности Российской Федерации на фоне санкций. Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи: проанализировать внешнеторговую деятельности Российской Федерации с учетом санкционных ограничений, а также с помощью ARMA- и ARIMA-моделирования составить прогнозы развития экспорта и импорта Российской Федерации.

Теоретический обзор

В настоящее время существует значительное количество исследований, посвященных влиянию санкционных ограничений на внешнеторговую деятельность. В частности, отмечается следующее: санкции оказывают существенное влияние на дефицит кадров в российской экономике, а также существует невозможность использования некоторой высокотехнологичной продукции [1]; в текущей геополитической обстановке для России важна переориентация с западных рынков на восточные [2]; воздействие санкций замедлит социально-экономическое развитие России в переходный период времени [3]; подчеркивается первостепенное значение параллельного импорта для экономики [4]; в текущих условиях необходимо развитие сельского хозяйства и малого бизнеса [5]; указывается значимость движения в направлении снижения от сырьевой зависимости страны [6].

С помощью эконометрических методов на примере экономики Ирана выявлено, что санкции, геополитический риск и процентная ставка оказывают негативное влияние на внешнюю торговлю, а экономическая открытость, темпы экономического роста, реальный эффективный обменный курс и деловой климат оказывают позитивное влияние [7]. Также на примере экономики Ирана исследователями проверялась гипотеза о том, сместилось ли в условиях санкций торговое направление Ирана от Европы (торговая политика деевропеизации) к Азии (торговая политика азиатизации). В итоге с помощью гравитационных моделей было выявлено значительное негативное влияние санкций на двустороннюю торговлю Иран − Европейский Союз (уменьшение в среднем на 46,9 %), в то время как они оказывают положительное влияние на торговлю между Ираном и странами Азии (увеличение в среднем на 85,2 %) [8]. Также эконометрические методы используются для моделирования и прогнозирования динамики внешней торговли. В частности, в исследовании «Forecasting ARIMA model for foreign trade statistics» рассматривается возможность использования ARMA- и ARIMA-моделирования для прогнозирования внешнеторговой динамики, и автор отмечает, что применяемая модель является полезной и дает достаточно точные прогнозы для статистики внешней торговли Саудовской Аравии и США [9].

Для моделирования процессов, связанных с внешней торговлей, также активно используются методы регрессионного анализа панельных данных и метод наименьших квадратов. В частности, в исследовании «ASEAN foreign trade analysis using dynamic panel data and simultaneous regression model» применяется одновременная регрессия панельных данных и динамическая регрессия панельных данных для анализа влияния переменных (ПИИ, ВВП) на внешнюю торговлю в АСЕАН (Ассоциация государств Юго-Восточной Азии). Выявлено, что существенное положительное влияние на импорт АСЕАН оказывают рост ВВП и реальный эффективный обменный курс [10]. На примере экономики России в исследовании «Research on the Influencing Factors of Russian Foreign Trade Based on R Language Regression Analysis» определено, что основными факторами, влияющими на общий объем внешней торговли России (включая импорт и экспорт), являются ВВП России, мировая цена на нефть и сопутствующие товары торговли: древесина, металл, химическое сырье, машины и электроэнергия, а важными факторами, влияющими на экспортную торговлю России, − энергоносители, минеральное сырье, древесина и сопутствующие товары. В условиях экономической глобализации для получения больших торговых выгод и обеспечения стабильного развития экономики России необходимо более эффективно использовать свои сырьевые и торговые преимущества, активно расширять зарубежные рынки, увеличивать соответствующую политическую поддержку, повышать уровень производства и переработки промышленной продукции, а также международную конкурентоспособность и улучшать статус международного разделения труда. Для достижения указанных целей России потребуется более активная экономическая и технологическая поддержка, а также торговое и инвестиционное сотрудничество с зарубежными странами [11]. Помимо перечисленных научных работ регрессионный анализ панельных данных использовался в [12−18] и др.

Таким образом, существующие исследования посвящены оценке и влиянию санкций на развитие внешнеторговой деятельности, но в настоящее время недостаточно освещены вопросы, связанные с прогнозированием экспорта и импорта России в текущих ограничениях. В частности, выявлено, что для моделирования внешнеторговой деятельности активно используются методы регрессионного анализа панельных данных, однако данные методы не способны спрогнозировать и помочь разработать сценарии внешней торговли на краткосрочный период. Поэтому наиболее оптимальным методом для сценарного прогнозирования экспорта и импорта регионов России является ARMA- и ARIMA-прогнозирование.

Структура внешнеторговой деятельности РФ

Из-за ограничений Федеральной таможенной службы в предоставлении точной статистики внешней торговли за 2023 г. сложно оценить влияние санкций на внешнеторговую деятельность Российской Федерации. Поэтому для оценки экспорта и импорта страны были проанализированы данные за 2022 г. Для анализа экспорта использовались данные Федеральной таможенной службы [19] и базы данных Ru-stat [20].

С января по декабрь 2022 г. экспорт составил 591,5 млрд долл. США, что на 20 % больше, чем за тот же период 2021 г., когда Российская Федерация продала продукции на 491,2 млрд долл. США (табл. 1). Это самый высокий показатель экспорта в России, причем увеличение частично объясняется задержкой поставок, вызванной пандемией COVID-19. Также стоит отменить, что по сравнению с «коронакризисным» 2020 годом в 2022 году объем экспорта вырос более чем на 75 %.

Таблица 1. Экспорт России с 2012 по 2022 г.
Table 1. Russian exports for the period from 2012 to 2022

Источник: составлено автором по [19].

Source: compiled by the author based on [19].

Наибольшую долю в экспорте Российской Федерации составляют минеральные продукты. Они включают в себя нефть и нефтепродукты, руды, шлак и т. д., в 2022 году объем составил 387,8 млрд долл. США (64,8 % от всего экспорта). Однако в настоящее время нет официальной статистики, в какие страны направлялась данная продукция. Например, в 2021 г. основными поставщиками минеральной продукции были Нидерланды, Германия, Китай, Южная Корея, Япония, Польша, Италия и США, поэтому, учитывая санкционные ограничения, введенные западными странами, можно предположить, что произошла значительная диверсификация экспортных потоков на восточные рынки, например, Индии и Китая.

Значительно увеличился экспорт продовольственных товаров и сельскохозяйственного сырья − более чем на 10 %, однако наибольший темп прироста наблюдался у следующих товарных групп: цинк и изделия из него (577,4 %), никель (289 %), шелк (218 %), удобрения (154,3 %) и др.

Экспорт металлов и изделий из них в 2022 г. составил 51,5 млрд долл. США, что на 10 % меньше, чем в 2021 г. В 2021 г. экспортировались черные металлы, медь и изделия из меди, а также алюминий в основном в Нидерланды, Турцию, Китай, Белоруссию, Казахстан, Тайвань и США.

Экспорт по скрытым разделам в 2022 г. был засекречен − Федеральная таможенная служба не предоставляет на данный момент такую статистику. Однако в 2021 г. данный вид экспорта составил 43,6 млрд долл. США, а основными потребителями были Германия, Турция, Италия, Белоруссия, Алжир, Китай, Франция и Иран. Динамика экспорта этой товарной группы изменилась на 12 % по сравнению с 2020 г.

Рассматривая экспорт товарных групп в 2022 г., можно сделать вывод, что за исключением продуктов растительного происхождения, таких как зерно и крупы, сельскохозяйственного сырья, удобрения, минеральных продуктов, продуктов текстиля и химии, объем всех остальных товарных групп снизился до 69,7%. Наибольший спад заметен среди музыкальных товаров, фармацевтической продукции, средств наземного транспорта, взрывчатых веществ, мебели, древесины, ядерных реакторов и пр. Однако, несмотря на все ограничения, вводимые западными странами, показатели экспорта Российской Федерации в 2022 г. являются одними из самых высоких в истории Российской Федерации.

Рассматривая основных потребителей российской продукции с 2012 по 2021 г., можно сделать вывод, что наиболее востребованными рынками сбыта российской продукции были страны Европейского Союза, такие как Нидерланды, Германия, Польша и Италия; страны Азии, такие как Южная Корея, Тайвань и Япония, а также США, которые ввели санкции на внешнюю торговлю с Российской Федерацией. Поэтому в динамике экспорта в 2022 г. по сравнению с 2021 г. может наблюдаться более значительная переориентация экспорта на другие рынки, в частности на южноамериканские, африканские и азиатские.

После введения санкций западными странами в 2014 г. импорт в Российскую Федерацию значительно сократился, в частности с 2013 по 2014 г. падение составило 9 %, а с 2014 по 2015 г. − около 36 %. Однако с 2016 по 2021 г. объемы импорта увеличивались каждый год, за исключением 2020 г., когда пандемия COVID-19 вызвала значительное сокращение международных поставок (табл. 2).

Таблица 2. Импорт России с 2012 по 2022 г.
Table 2. Russian imports for the period from 2012 to 2022

Источник: составлено автором на основе [19].
Source: compiled by the author based on [19].

Большая часть импорта в Российскую Федерацию представлена продукцией на основе товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности (ТН ВЭД): ТН ВЭД 84 «Реакторы ядерные, котлы, оборудование и механические устройства; их части» (в 2022 г. объем составил 47,2 млрд долл. США, что на 13,1 % меньше, чем в 2021 г.), ТН ВЭД 01-24 «Продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного)» (в 2022 г. объем составил 35,7 млрд долл. США, что на 4,9 % больше, чем в 2021 г.), ТН ВЭД 85 «Электрические машины и оборудование, их части; звукозаписывающая и звуковоспроизводящая аппаратура, аппаратура для записи и воспроизведения телевизионного изображения и звука, их части и принадлежности» (в 2022 г. объем составил 29,8 млрд долл. США, что на 19,1 % меньше, чем в 2021 г.), ТН ВЭД 30 «Фармацевтическая продукция» » (в 2022 г. объем составил 16 млрд долл. США, что на 16,3 % больше, чем в 2021 г.) и ТН ВЭД 87 «Средства наземного транспорта, кроме железнодорожного или трамвайного подвижного состава, и их части и принадлежности» (в 2022 г. объем составил 15,7 млрд долл. США, что на 41,5 % меньше, чем в 2021 г.). Однако стоит заметить, что поступление в страну ряда товаров значительно возросло. Так, например, импорт удобрений увеличился более чем в 2 раза по сравнению с 2021 г., железнодорожных локомотивов (рост в 2022 г. на 72 % по сравнению с 2021 г.), прочих недрагоценных металлов (импорт вырос на 55 % в 2022 г. по сравнению с 2021 г). Крупнейшие импортеры в Российскую Федерацию с 2012 по 2021 г. − Китай, Германия, США, Белоруссия, Италия, Франция, Япония, Южная Корея, Украина и Польша. Таким образом, общее снижение импорта в Российскую Федерацию составило 11,7 % по сравнению с 2021 г. в связи с санкциями, наложенными на высокотехнологичную продукцию. Учитывая основных импортеров продукции в Российскую Федерацию (большинство из которых ввело санкции в отношении страны), можно сделать вывод, что произошла диверсификация торговых потоков за счет использования параллельного импорта и увеличения товарооборота с Китаем.

Сценарные прогнозы развития внешнеторговой деятельности РФ

Следующей задачей исследования является моделирование развития внешнеторговой деятельности на среднесрочную перспективу до 2024 г. Для построения прогнозов будет применяться метод ARMA-моделирования (методика Бокса−Дженкинса).

Основными методами для разработки сценариев развития внешнеторговой деятельности Российской Федерации будут являться ARMA- и ARIMA-моделирование − это статистические методы, используемые для анализа и прогнозирования временных рядов данных. Они широко применяются в области финансов, экономике и других сферах, где важно делать прогнозы на основе прошлых данных.

Моделирование ARMA (AutoRegressive Moving Average) − это эконометрический метод, позволяющий моделировать временные ряды, которые подвержены влиянию процессов авторегрессии (AR) и скользящего среднего (MA). Модели ARMA предполагают, что текущее значение временного ряда является линейной комбинацией его прошлых значений и прошлых ошибок. Это делает модели ARMA подходящими для моделирования данных временного ряда, которые демонстрируют линейную связь между текущим значением и его прошлыми значениями.

Моделирование ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) − это расширение модели ARMA, которое также учитывает нестационарность данных. Нестационарные данные относятся к временным данным, которые изменяются во времени и не имеют постоянного среднего значения и дисперсии. Модели ARIMA решают проблему нестационарности путем дифференцирования данных, что устраняет тенденции и делает данные стационарными.

Ключевым различием между моделями ARMA и ARIMA является наличие нестационарности в данных. Если данные стационарны, то достаточно модели ARMA, а если данные нестационарны, то необходима модель ARIMA. Процесс построения модели ARMA или ARIMA включает выбор соответствующего порядка компонентов AR и MA и подгонку модели к данным. Порядок компонентов AR и MA определяется на основе остатков модели, которые представляют собой ошибки между фактическими значениями и значениями, предсказанными моделью. Остатки должны быть нормально распределены, и корреляция между ними должна отсутствовать, чтобы модель считалась хорошо подходящей.

Для построения ARMA- и ARIMA-моделей был использован программный комплекс Gretl. В качестве исходных данных были взяты показатели экспорта и импорта с 1995 по 2022 г.

Первоначально переменная экспорта была оценена с помощью теста Дики−Фуллера на наличие стационарности. Проведенный тест показал ее отсутствие, поэтому для построения прогнозных сценариев был использован именно метод ARIMA-моделирования. Результаты расчетов представлены в табл. 3.

Таблица 3. ARIMA-модель экспорта Российской Федерации
Table 3. ARIMA model of exports of the Russian Federation

Источник: составлено автором.
Source: compiled by the author.

Коэффициент детерминации в модели ARIMA измеряет долю дисперсии зависимой переменной, которая объясняется моделью, и дает общее представление о качестве модели. Высокое значение R-квадрат свидетельствует о более точной модели, а если значение данного коэффициента стремится к нулю, то это указывает о низком качестве полученного прогноза. В данном случае коэффициент детерминации близок к единице − 0,85, что свидетельствует о достаточно высокой точности полученных прогнозов (рис. 1).

Рис. 1. Сценарии развития экспорта Российской Федерации (млн долл. США)
Fig. 1. Export development scenarios for the Russian Federation (USD million)

Источник: составлено автором.
Source: compiled by the author.

Полученные модели позволяют сделать вывод, что в рамках инерционного сценария в 2023 г. был заметен небольшой рост экспорта в районе 3 %, в 2024 г. – на 2 % и в 2025 году − падение на 3,5 %. В рамках пессимистичного сценария падение в 2023 г. составит 24,7 %, в 2024 г. − падение на 11,6 % и в 2024 г. − снижение на 7,5 %. Учитывая количество введенных санкций, а также основные пострадавшие группы экспорта, можно предположить, что наиболее вероятным сценарием развития экспортной деятельности будет пессимистичный, что соответствует прогнозу Минэкономразвития РФ [21].

Следующей задачей исследования является построение моделей импорта Российской Федерации. Переменная импорта регионов России оказалась стационарной, что было подтверждено с помощью теста Дики−Фулера на наличие единичного корня. Поэтому для прогнозирования использовался метод ARMA-моделирования (табл. 4).

В данной модели коэффициент детерминации близок к единице, что свидетельствует о хорошей подгонке и достаточно высокой точности прогнозирования. Все необходимые статистические тесты – значимы. Полученные сценарные прогнозы развития импорта регионов Российской Федерации представлены на рис. 2.

Полученные модели позволяют сделать вывод, что в рамках инерционного сценария возможно увеличение импорта до 270,7 млрд долл. США в 2023 г., рост – до 276 млрд долл. США в 2024 г. и увеличение на 0,003 % в 2025 г. В рамках пессимистичного сценария возможно снижение на 21 % до 204 млрд долл. США в 2023 г., на 13 % до 178 млрд долл. США в 2024 г. и на 12,7 % в 2025 г. до показателей в 155,9 млрд долл. США.

Введенные западными странами санкции на импорт высокотехнологичной продукции должны значительно повлиять на импорт Российской Федерации. Поэтому, при сохранении текущих негативных тенденций наиболее вероятный сценарий – пессимистичный. Однако, если реализация соглашений на поставку продукции высокого предела и технологий с дружественными странами, развитие параллельного импорта, а также реализация программ на развитие импортозамещения покажут свою эффективность, вероятен и инерционный сценарий.

Таблица 4. ARMA-модель импорта Российской Федерации
Table 4. ARMA model of imports of the Russian Federation

Источник: составлено автором.
Source: compiled by the author.

Рис. 2. Сценарии развития импорта Российской Федерации (млн долл. США)
Fig. 2. Import development scenarios for the Russian Federation (USD million)

Источник: составлено автором.
Source: compiled by the author.

Заключение

В данном исследовании был проведен анализ экспорта и импорта Российской Федерации. Исходя из товарной структуры можно сделать вывод, что санкции оказывают значительное влияние на их динамику. 2022 год показал, что Россия смогла устоять в данном глобальном кризисе, однако в настоящее время этого недостаточно. Российской экономике необходимо находить ответы на существующие и будущие вызовы. Этого можно достичь путем освоения новых рынков в странах, на которые не распространяются санкции − необходима переориентация на развивающиеся рынки, в частности входящие в Шанхайскую организацию сотрудничества и БРИКС. И, конечно, важно укрепление своего внутреннего рынка, поддержка местных предприятий и отраслей. Это поможет создать более прочную и самодостаточную экономику, менее уязвимую к внешним потрясениям.

Направления дальнейших исследований будут связаны с разработкой механизмов и мер развития внешнеторговой деятельности Российской Федерации в условиях санкционных ограничений.

Об авторах

Сергей Сергеевич Красных

Автор, ответственный за переписку.
Email: krasnykh.ss@uiec.ru
ORCID iD: 0000-0002-2692-5656

кандидат экономических наук, научный сотрудник Лаборатории моделирования пространственного развития территорий

Список литературы

Дополнительные файлы

Доп. файлы

Действие

1. JATS XML

Скачать

2. Рис. 1. Сценарии развития экспорта Российской Федерации (млн долл. США)

Скачать (174KB)

Метаданные

3. Рис. 2. Сценарии развития импорта Российской Федерации (млн долл. США)

Скачать (124KB)

Метаданные