Прогноз внешней торговли в системе среднесрочного прогнозирования - IMEXP.RU

М.С. Гусев

А.А. Широв

В последние годы внешняя торговля играла ключевую роль в формировании экономической динамики. При этом ее влияние на текущее развитие экономики России постепенно трансформировалось. Если после кризиса 1998 г. положительное воздействие на экономический рост внешней торговли было высоким, то в дальнейшем, по мере расширения спроса на импортную продукцию и снижения темпов роста экспорта полезных ископаемых, торговля с внешним миром стала фактором, во все большей степени замедляющим темпы экономического роста.
Тем не менее возможная диверсификация потоков внешней торговли имеет значительный потенциал положительного воздействия на экономику страны в средне- и долгосрочной перспективе. В этой связи даже рост импорта при определенных изменениях в его структуре способен содействовать повышению конкурентоспособности российских производителей и привести к позитивным сдвигам в структуре и динамике экономики.
Другим важным каналом воздействия внешней торговли на экономику страны является платежный баланс. Традиционно российский торговый баланс последних лет был положительным, чему способствовали экспорт сырьевых ресурсов и сохранение высоких мировых цен на энергоресурсы. Однако рост денежных доходов населения и укрепление национальной валюты в значительной степени стимулировали расширение импорта. В результате, в 2005-2007 гг. среднегодовой прирост стоимостных объемов экспорта составил 4,9%, а импорта – 22,7%. Такой разрыв в динамике породил опасения за состояние торгового баланса. Появились прогнозы, оценивавшие достижение нулевого сальдо по внешней торговле уже в 2010 г. Ключевое воздействие торгового баланса в современных российских условиях на динамику платежного баланса и состояние золотовалютных резервов экономики может привести к смене текущей модели функционирования российской финансовой системы. Такое развитие событий потребует выработки углубленных решений в области управления экономикой страны, принятие которых будет связано с существенными рисками. Поэтому вопрос оценки перспектив развития внешней торговли становится очень значимым.
Повышение внимания к анализу и прогнозированию внешнеэкономической деятельности ощущается в текущей работе органов государственной власти. В частности, в традиционных среднесрочных прогнозах Минэкономразвития (МЭР) России, сопровождающих бюджетный процесс, расширен раздел, посвященный внешней торговле. Прогноз внешней торговли МЭР в настоящий момент включает оценку стоимостных объемов экспорта и импорта по основным видам экономической деятельности.
Не подвергая сомнению качество официального прогноза МЭР, отметим тот факт, что прогнозные материалы органов государственной власти, как правило, основываются на крайне консервативных сценариях внешнеторговых цен и ряда других ключевых показателей, поскольку эти показатели используются в бюджетном процессе, где предпочтительнее занизить обязательства государства, чтобы их легче было выполнять.
В связи с этим представляются важными альтернативные оценки основных внешнеторговых потоков, полученные на основе комплексного макроэкономического инструментария. Разработка среднесрочного прогнозно-аналитического инструментария, ведущаяся в ИНП РАН, позволяет составлять структурно содержательный прогноз показателей внешней торговли в рамках единого макроэкономического сценария, что в значительной степени упрощает задачу согласования динамики отдельных потоков экспорта и импорта.
Разработка среднесрочного прогноза развития внешней торговли в ИНП РАН производится на базе расчетов по модели QUMMIR1. Полученные результаты позволяют расширить структуру прогнозных показателей в комплексе среднесрочного прогнозирования социально-экономического развития и осуществить переход от общих макроэкономических индикаторов к более подробному описанию экономических процессов.
Моделирование внешней торговли на уровне отдельных товарных групп предполагает использование в качестве объясняющих факторов широкого набора показателей, связанных как с динамикой внутреннего производства и спроса, так и с развитием ситуации на внешних рынках.
Одним из основных вопросов при разработке среднесрочного прогноза внешней торговли является выбор номенклатуры прогнозируемых показателей. В данном случае выбрано решение, основанное на расчете показателей экспорта и импорта в структуре видов экономической деятельности (ОКВЭД). При этом главным результатом расчетов должен стать прогноз внешней торговли товарами в рамках классификации ОКВЭД в стоимостном выражении (долларах США) с детализацией до уровня подразделов.
Использование классификации ОКВЭД в качестве основы расчетов предопределило тот факт, что результирующие показатели прогноза тесно увязаны с динамикой агрегатов счета производства ВВП. Таким образом, динамика таких видов экономической деятельности, как добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства и производство электроэнергии, влияет на потоки экспорта соответствующих разделов и подразделов ОКВЭД.
В части воздействия внешних рынков на динамику внешней торговли был существенно дополнен набор экзогенных показателей модели QUMMIR. В частности, в расчетах используются мировые цены на пшеницу, рыбу, металлы, дерево. Динамика мировых цен задавалась после анализа ситуации на мировых товарных рынках и изучения текущих прогнозов возможной динамики цен на данные товары.
Исходной статистической информацией для формирования базы данных показателей внешней торговли, используемых при моделировании и прогнозировании, является таможенная статистика внешней торговли ФТС России в номенклатуре, соответ-ствующей товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности (ТН ВЭД) без досчета оборота неорганизованной торговли.
Следует отметить, что хотя данные таможенной статистики и являются основой формирования оценок экспорта и импорта по методологии платежного баланса, но в них не учитывается информация о внешней торговли с Белоруссией. В то же время Белоруссия является одним из важнейших торговых партнеров России. Удельный вес внешней торговли с данной страной в российском товарообороте составляет около 5%. Значимость торговли с Белоруссией во внешнеэкономических отношениях России обусловливает необходимость учета информации о торговле с данной страной при формировании исходной статистической базы. В текущей версии прогноза внешней торговли стремление авторов учесть это требование к полноте статистической базы было связано с определенными трудностями. Проблема учета данных о внешней торговле с Белоруссией состоит в том, что необходимая информация официально публикуется только ООН, причем с годовым шагом динамики. В связи с этим переход к квартальному шагу динамики внешней торговли с Белоруссией был выполнен путем переноса сезонности показателей экспорта и импорта, рассчитанных на основе статистики ФТС России, на данные о торговле России и Белоруссии.
Как и в предыдущей версии прогноза, показатели внешней торговли, входящие в статистическую базу, не учитывают досчета ЦБ оборота неорганизованной торговли.
Разработка сбалансированного прогноза внешней торговли предполагает, что прогнозные оценки экспорта и импорта для страны в целом должны учитывать конъюнктуру мировых товарных рынков, изменения макроэкономических характеристик народного хозяйства, динамику отдельных отраслей промышленности и взаимосвязь макроэкономических изменений с изменениями отраслевой структуры народного хозяйства.
В свою очередь, поскольку сбалансированный прогноз развития внешней торговли должен основываться на прогнозах развития отдельных отраслей промышленности, то и внешнеторговые потоки должны также быть дезагрегированы в соответствии с перечнем рассматриваемых отраслей. Однако выделение внешнеторговых потоков отдельных отраслей промышленности связано с рядом проблем, наиболее существенной из которых является различие классификаторов статистического учета. В то время как ФТС России ведет статистический учет и представляет данные о внешней торговле в соответствии с ТН ВЭД, Росстат ведет учет и публикует данные о промышленном производстве в соответствии с ОКВЭД.
Объектами классификации в ОКВЭД являются виды экономической деятельности. В качестве их классификационных признаков в ОКВЭД используются свойства, характеризующие сферу деятельности, процесс (технологию) производства и т.п. В отличие от ОКВЭД объектом классификации в ТН ВЭД является товар. Соответственно классификационными признаками в ТН ВЭД выступают свойства, характеризующие товар, например его назначение.
Несовпадение объектов и признаков классификации, используемых в ОКВЭД и ТН ВЭД, обусловливает возникновение трудностей при составлении таблиц соответствия кодов двух классификаторов.
Например, в 27-й товарной группе ТН ВЭД классифицируются такие товары, как нефть сырая (товарная подгруппа 2709), нефтепродукты (товарная подгруппа 2710) и электроэнергия (товарная подгруппа 2716). В то же время указанные товары представлены в совершенно разных разделах ОКВЭД. Так, нефть сырую следует отнести к разделу C (добыча полезных ископаемых), нефтепродукты – к разделу D (обрабатывающие производства), а электроэнергию к разделу E (производство и распределение электроэнергии, газа и воды).
Очевидно, что создание таблиц полного соответствия кодов ОКВЭД и ТН ВЭД является довольно трудоемкой задачей и требует применения сведений из области товароведения и технологий производства различных товаров. В то же время задача выделения внешнеторговых потоков на уровне отдельных подразделов ОКВЭД, входящих в разделы A, B, C, D и E, представляется вполне разрешимой.
Как было показано выше на примере 27-й группы ТН ВЭД, решение поставленной задачи не выполнимо посредством перегруппировки кодов ТН ВЭД на двухзначном уровне. Также недостаточна перегруппировка ТН ВЭД на четырехзначном уровне. Например, в товарную подгруппу 8401 ТН ВЭД (реакторы ядерные, тепловыделяющие элементы, оборудование и устройства для разделения изотопов) входит субпозиция 840110 – реакторы ядерные, субпозиция 840120 – оборудование и устройства для разделения изотопов и субпозиция 840130 – (тепловыделяющие элементы). В первом случае реакторы ядерные следует относить к подразделу DJ ОКВЭД – металлургическое производство и производство готовых металлических изделий; во втором случае оборудование и устройства для разделения изотопов следует относить к подразделу DK ОКВЭД – производство машин и оборудования, тогда как тепловыделяющие элементы относятся к подразделу DF ОКВЭД – производство кокса, нефтепродуктов и ядерных материалов.
Таким образом, выделение внешнеторговых потоков на уровне отдельных подразделов ОКВЭД осуществлялось путем перегруппировки кодов ТН ВЭД на шестизначном уровне.
При прогнозировании экспорта-импорта учитывалось изменение динамики экспортных-импортных цен в 2004-2007 гг. Если до 2004 г. импортные цены показывали относительно стабильную динамику, то с 2004 г. темпы роста импортных цен существенно возросли. В свою очередь цены на экспортные товары во многом зависели от динамики мировых цен на рынках нефти и металлов.
Для наиболее полного учета факторов, воздействующих на динамику внешнеторговых потоков, отдельно рассчитывались уравнения экспорта и импорта в постоянных ценах и индексов внешнеторговых цен.
Уравнения импорта в постоянных ценах строились с учетом спроса, в качестве основных факторов в них использовались (в зависимости от вида экономической деятельности) потребление домашних хозяйств, валовое накопление основного капитала и добавленная стоимость по отдельным видам экономической деятельности. В качестве дополнительных факторов в уравнениях импорта в постоянных ценах выступают импортные цены и реальный курс рубля. Для учета сезонных колебаний в качестве экзогенной переменной в уравнениях регрессии (как для импорта, так и для экспорта) использовался сезонный фактор.
Например, уравнение регрессии для импорта пищевых продуктов и табака в ценах условно принятого среднего квартала 2003 г. выглядит следующим образом:
imRDA = -1035,79156 + 1,44pceVT – 10,09imprDA + 19,22sezimRDA (1)
R2 = 0,896; DW = 1,80, где imRDA – импорт пищевых продуктов и табака в ценах 2003 г.; pceVT -потребление домашних хозяйств в ценах 2003 г.; imprDA – индекс импортных цен на пищевые продукты; sezimRDA – сезонный фактор.
В уравнениях экспорта в постоянных ценах использовались показатели счета производства, внутреннего спроса, инвестиций, динамики производства и экспорта конкурирующих отраслей.
Спецификацию уравнения экспорта можно рассмотреть на примере моделирования экспорта транспортных средств в ценах среднего квартала 2003 г.
exRDM = -932,2 + 2,46outRD + 7,85sezexRDM (2)
R2 = 0,795; DW = 2,10, где exRDM – экспорт транспортных средств в ценах 2003 г.; sezexRDM – сезонный фактор.
Отметим, что в уравнении экспорта топливно-энергетических ископаемых и в уравнении экспорта кокса и нефтепродуктов использовались переменные физического объема экспорта нефти, газа и нефтепродуктов.
Так, экспорт нефтепродуктов в постоянных ценах выражен следующей формулой:
exR23= 73,42expet_n + 6,84expr23 + 21,22sezexR23 (3)
R2 = 0,955; DW = 1,97,
где exR23 – экспорт кокса и нефтепродуктов в ценах 2003 г.; expet_n – экспорт нефтепродуктов, млн. т; expr23 – индекс экспортных цен на кокс и нефтепродукты; sezexR23 – сезонный фактор.
Уравнения индексов импортных цен строились в предположении, что наблюдаемое ускорение динамики импортных цен происходит в результате как роста издержек иностранных производителей из-за удорожания сырьевых товаров, так и переориентации внутреннего потребления на более дорогие импортные товары. В связи с этим в уравнениях индексов импортных цен использовались такие факторы, как цены на мировых товарных рынках, динамика валютного курса рубля и индексы-дефляторы добавленных компонентов ВВП со стороны производства и со стороны спрСоспае. цификация уравнений индексов импортных цен может быть представлена на примере уравнения регрессии индекса импортных цен на мебель:
imprDN = 1,35 + 0,68dpce[3] – 0,03rateusdm[3] (4)
R2 = 0,901; DW = 1,77, где imprDN – индекс импортных цен на мебель; dpce – индекс-дефлятор потребления домашних хозяйств с лагом в три квартала; rateusdm – номинальный курс рубля к доллару США с лагом в три квартала, руб./долл.
В уравнениях экспортных цен, прежде всего, использовались показатели, связанные с возможным изменением цен на мировых товарных рынках, и показатели внутренних цен на продукцию в отдельных отраслях экономики.
Например, уравнение регрессии для индекса экспортных цен на продукцию металлургического производства имеет следующий вид:
exprDJ = -33,47 + 0,12asteelpw + 0,08 alpw[2] (5)
R2 = 0,96; DW = 1,09, где exprDJ – индекс экспортных цен на продукцию металлургического производства; asteelpw – цена на арматурную сталь ФОБ ЕС, долл./т; alpw – цена на алюминий на ЛБМ, долл./ т.
Результаты любого прогноза в значительной степени связаны с соответствующим сценарием для экзогенных переменных. В модели используется набор экзогенных показателей, сходный по своим характеристикам с текущими сценарными условиями, разрабатываемыми МЭР России. Основное различие состоит в том, что в связи с большим горизонтом прогнозирования (2015 г.) ряды экзогенных переменных были продлены на этот период. Кроме того, сценарий был дополнен показателями динамики мировых цен на ряд товаров. При этом авторами использованы две гипотезы изменения цен на нефть, чтобы определить эластичность внешней торговли и экономики по отношению к изменению цен на нефть. В соответствии с первым сценарием цена на нефть марки Urals к концу прогнозного периода (2015 г.) принята на уровне 122 долл./барр. Второй сценарий полностью повторяет динамику цен на нефть в сценарных условиях МЭР России на сентябрь 2008 г.
Остальные ценовые ориентиры были заданы следующим образом. За индикатор цен на черные металлы принята стоимость арматурной стали в странах ЕС, достигающая в 2015 г. 1176 долл./т. В качестве индикатора цен на зерно выступает американская пшеница №2, ее стоимость в конце 2015 г. составит 320,3 долл./т по сравнению с 238,8 долл./т в 2007 г. Стоимость круглого леса тропических пород в качестве индикатора цен на лес возрастет с 268 долл./куб. м в 2007 г. до 325 долл./куб. м в 2015 г.
Более подробно параметры экзогенных переменных приведены в табл. 1.
В условиях нестабильности мировой конъюнктуры особую актуальность приобретает построение различных сценариев развития внешней торговли в зависимости от изменения мировых цен на нефть. На наш взгляд, разработка альтернативных сценариев развития внешней торговли может дать ответ на вопросы о том, как возможное изменение мировых цен на нефть скажется на сальдо внешней торговли, структуре экспорта и динамике ВВП.

Таблица 1

Основные экзогенные переменные модели

1 QUMMIR — аббревиатура квартальной макроэкономической модели взаимодействий российской экономики (QUarter Macroeconomic Model of Interactions for Russia). Описание модели и прогноз индикаторов российской экономики в виде ежеквартального бюллетеня (публикуемого с февраля 2006 г) содержатся на сайтах www.ecfor.ru, www.macroforecast.ru.

2 Здесь и далее по тексту приводятся данные по организованной торговле, фиксируемой таможенной статистикой (с учетом торговли с Белоруссией).