CC BY
28
кешонапнстика
ТП"
ВОЛОШЕНКО Ксения Юрьевна
Кандидат экономических наук, директор Центр моделирования социально-экономического развития региона, Балтийский федеральный университет им. И. Канта, ул. Горького, 23, Калининград, Россия, 236001
VOLOSHENKO
Ksenia
Yurievna
Ph.D. in economics, director
Centre for Regional Socio-Economic Development Modelling, Immanuel Kant Baltic Federal University, 23, Gorky Street, Kaliningrad, Russia, 236001
KVoloshenko@kantiana.ru
УДК 332.14
МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ОЦЕНКИ РЕГИОНАЛЬНЫХ ГРУЗОПОТОКОВ (НА ПРИМЕРЕ КАЛИНИНГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ)
В статье предлагается решение научной проблемы измерения и оценки регионального грузопотока в связи с отсутствием сопоставимых полных и объективных данных. Приводятся результаты оценки регионального грузопотока на примере эксклавной Калининградской области, полученные с использованием предлагаемого методического подхода. Разработан специальный алгоритм для обеспечения сопоставимости и полного охвата международных и межрегиональных грузопотоков. Предложенный в работе методический поход применим и в других регионах России.
Грузовые потоки, эксклавный регион, ввоз и вывоз, экспорт и импорт, международные и межрегиональные торговые потоки, классификация (кодирование) видов продукции, региональная
экономика ■ ■ ■
METHODOLOGICAL FEATURES OF THE FORMATION OF A DATA SYSTEM FOR ASSESSING REGIONAL FREIGHT FLOWS (THE KALININGRAD REGION CASE)
The article proposes a solution to the scientific problem of measuring and assessing regional cargo flow associated with the lack of comparable comprehensive and objective data. The results of the assessment of regional freight traffic by the example of the exclave Kaliningrad region obtained using the proposed methodological approach are presented. A special algorithm has been developed to ensure compatibility and full coverage of international and interregional cargo flows. The proposed methodological approach can be applied in other regions of Russia.
Freight flows, exclave region, interregional import and export, international export and import, international and interregional trade flows, product classifications (codes), regional economy
© Волошенко К.Ю., Новикова А.А., 2019
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Калининградской области в рамках научного проекта № 19-410390002.
\HIOP Iff V S
A -M F, В ï С A
,-^L-J^ rt^«-' л, г'..? ■ . -, .s J- i-
SMTÎ
'p ръ-штуй
НОВИКОВА Анна
Александровна
Старший преподаватель Институт отраслевой экономики и управления, Калининградский государственный технический университет, Малый переулок, 32, Калининград, Россия, 236039
Аспирант, аналитик Балтийский федеральный университет им. И. Канта, ул. Горького, 23, Калининград, Россия, 236001
NOVIKOVA Anna
Aleksandrovna
Senior lecturer
Institute of Industry Economics and Management, Kaliningrad State Technical University, 32, Malyy Pereulok, Kaliningrad, Russia, 236039 Post-graduate student, analyst Immanuel Kant Baltic Federal University, 23, Gorky Street, Kaliningrad, Russia, 236001
AANovikova@kantiana.ru Anna.novikova@klgtu.ru
Введение
Оценка и анализ экономических систем, в том числе региональных, нуждается в наличии полной информации, описывающей протекающие процессы и результаты экономической деятельности [8]. Анализ полных и объективных данных позволяет определить направления использования внутреннего потенциала региона и учесть влияние детерминант и угроз, факторов и условий, что особенно актуально в современных условиях усиления процессов геополитической турбулентности [1]. Специфическим показателем развития экономики региона служит объём и структура грузовых потоков региона [9]. Такой подход к оценке состояния региональной экономики лишён субъективизма и искажения оценок ввиду влияния не всех учитываемых факторов.
В качестве объекта исследования выбрана Калининградская область в связи с её эксклавным положением, которое позволяет наилучшим образом продемонстрировать различные грузопотоки, так как все грузы, перемещаемые через таможенную границу (автомобильным и железнодорожным видами транспорта), регистрируются таможенными органами в соответствии с действующим законодательством. Эксклав в целом является удобным объектом для моделирования экономических процессов, так как приближается к идеализированному понятию «региона» [4].
Сегодня оценка грузовых потоков региона доступна по направлениям (внешние (экспорт и импорт) и внутренние (ввоз и вывоз продукции в масштабах торговли между регионами России)), а также по товарным группам и отдельным видам продукции. В качестве основных официальных источников выступают ежегодно публикуемые сведения таможенных органов и территориальных органов федеральной службы государственной статистики. По этой причине, собственно, и возникают методические проблемы как сопоставления данных, так и обеспечения полного охвата и оценки всех грузовых потоков региона. Аналогичная проблема существует и на уровне других субъектов РФ.
Таможенные органы преимущественно описывают внешние грузовые потоки, органы статистики - внутренние, при этом используют различные классификации (способы кодирования) продукции (ТН ВЭД и ОКПД-2). Кроме этого, в указанных источниках отсутствует учёт части грузовых потоков. Например, в данных органов статистики - грузовых потоков, не включённых в состав форм статистического наблюдения, а в данных таможенных органов - продажи рыбы и грузов в открытом море, бункерного топлива и грузов, перемещаемых водным и воздушным транспортом между Калининградской областью и остальной территорией РФ (рис. 1).
■Лгу • "-^И". -1.
- ~Жт\н i о р i ¿ V s "ÍT
....... (уХОщаА.А. МетодиЧрскиеОсош
.orgSfcí^ п. ь.- ^r^v L
Ai
Ibí
мгионалмстикаж
- ------г; . ,
7 / 1
Охват данных только по : Автомобильный ■ грузам, перемещаемым
йоздушный
транспорт
Морской транспорт
Охват данных только по организациям, включенным в форму №21-вывоз
Регистрация потоков по продаже рыбы в открытом
море; перемещению бункерного топлива и т.д.
Рис. /.Сравнениеполнттыххаааа данных о торговле таможенных органов итеррнториальных органов статистики
В совокупности указанные проблемы не позволяют описать функционирование региональной экохомучcокoИ cуcаза[ььвыдeонтли оцелите1нвнакюаp, транзитные потооо^оцелом представить баланс стоимостных и материально-вещественных потоков в экономике региона. Всёэтолоздаёт кмомeтeдичccкие проблемы выастимодeлиcюиьитл и напо^зе^оваоиьpaзвт-тия региональной экономики, так и применения отдельных современных методов экономиче-еоoтoрнвлoза.Kaчcлeдcавиа, всёэьо пропятост^т фирмиррианию пe>ейcиaтлeллмo ^токовм II()тcнтиaлe игeоьoяник эк(шoмнкитeгoюна ток пocлee;иющeйикмae откии тоииаeия мен Ре_ гиональной политики, в том числе в части поддержки развития ключевых производственных и еоcпьpтнымвидoя доанeраияcто.
Mельтнoй цeльюнacтт>ьнкгoиccтедoаьнлрявляeэcя казpкTвeиa мстодичесчзечпoдxoдa к формированию системы исходных данных для оценки и измерения регионального грузопо-тока.Крючевой еипoтeзoйяьряeтcо пpeдпoлoжаилoeвзaимoдoпялняe мооьн тeкиыxтeоюжeлI пыхИИЗ Й дИЙных cаaшceиeи пpифтрмиpoванииоащeйоёcеомыиcxoдхьcxтaниыx дхяакт-лиза грузопотоков региона. Применяемый основной метод в исследовании - сопоставление и енавнeниcдоиныx кямoжeннвIx бпро дeннытcтaьмcтики,ocнoвнoe хравилo-тз>алcнктeность.
THBЭДяиоамиботкицтипoOKПД-2 осуществляется с помощью таблиц переходных ключей, разработанных Министерством эко-помхои Pоccит0ктeopыэаeIли кeкTщeмы иaхтпьмpoвaныaттoрaми дляиной скпоc^кыоелия баз данных на уровне 6-значных кодов продукции.
Результаты настоящей работы решают важную методическую проблему формирования мaccттaнемoднытнкcшьIx, кoтepтаcожеьтвтeт ва мнoгилмceлсдoвeкиeк) ппо pФ0зToтроcтлee
о Пocтaнoвeктиe Правикeльccвaeoccаьcкoй Федеяацаь №бзэ отlЗнoеCpя200e гкИг оощероccзecкиькекыё фикаторах технико-экономической и социальной информации в социально-экономической области».
тегий и программ социально-экономического развития регионов [7]; в оценке деятельности и определении вектора развития транспортного сектора [6]; при оценке влияния межрегиональных взаимодействий на экономику региона [2]; при оценке транзита в развитии экономики региона и анализе региональных транспортных потоков [4; 5]; при построении продуктово-секторальных балансовых моделей и межсекторных и межотраслевых балансов [3; 4; 10]; при применении теории экономической сложности [11], в том числе на субнациональном уровне [12; 13].
Результаты настоящего исследования получили апробацию в рамках научного проекта, реализуемого при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Калининградской области (№ 19-410-390002) «Экономика сложности и выбор отраслевых стратегий регионами России в новой парадигме создания ценности на примере Калининградской области». Разработка исходной базы данных по грузопотокам Калининградской области проводилась для целей измерения экономической сложности региона и выработки последующих мер индустриальной политики.
Виды грузопотоков региона и проблема источников данных
Все грузопотоки региона могут быть структурированы в соответствии с логикой транспортного баланса по следующим направлениям: а) международные грузопотоки - экспорт и импорт продукции во внешней торговле со странами по видам транспорта; б) межрегиональные грузопотоки - ввоз и вывоз продукции в межрегиональной торговле с другими субъектами РФ по видам транспорта; в) внутрирегиональные грузопотоки - объёмы прибытия /отправки грузов от/для местных отправителей/потребителей.
Учитывая масштабы, значение и степень влияния различных видов грузопотоков на состояние и развитие экономики Калининградской области, в данной работе внимание уделяется рассмотрению международных и межрегиональных грузопотоков. При этом существенным ограничением в оценке и анализе грузопотоков региона (рис. 2) сегодня служит охват и степень детализации доступных источников данных (табл. 1).
Рис. 2. Доступные источники для формирования системы исходных данных
по региональному грузопотоку
Источник: составлено авторами.
0\с Г А N
\Н ЮР Х£Г V ^
А.А. Методические особ
Таблица 1
Источники исходных данных для анализа грузопотоков Калининградской области
Источник данных Содержание и степень доступности
Органы статистики: Росстат, Калининград-стат Открытий доступ к официальным публикациям. Предоставление платной статистической информации по отдельным направлениям в специализированных видах изданий. Сведения о международных потоках грузов публикуются по данным таможенных служб (в свободном доступе на уровне товарной группы (2-х знаков по ТН ВЭД)), данные по межрегиональным потокам предоставляются за плату
Таможенные органы: ФТС и Калининградская областная таможня (КОБЛТ) Данные по международным грузопотокам доступны в открытом доступе, включая сведения о взаимной торговле со странами-членами ЕАЭС. Доступна база данных на уровне 10-знаков по ТН ВЭД. Данные о межрегиональных грузопотоках доступны по запросам региональных министерств и ведомств. В связи с переподчинением Калининградской областной таможни ФТС России отсутствует доступ к информации, содержащейся в центре обработки данных Северо-Западного таможенного управления до 1 октября 2014 г.
Источник: составлено авторами.
Для разграничения единиц, подлежащих делению на группы, позиции и субпозиции ТН ВЭД, а также классы и подклассы ОКПД для целей дальнейшего исследования будем использовать следующие понятия: а) товарные позиции -товар, товарное наименование, наименование товара (в терминологии ТН ВЭД); б) продуктовые позиции - продуктовое наименование, наименование продукции (в терминологии ОКПД).
У приведённых источников данных есть ряд преимуществ, но они имеют и недостатки, особенно в части различий учёта сведений по региональным грузопотокам. Так, данные по ввозу из других регионов РФ и вывозу в другие регионы РФ1 фиксируются статистическими органами с помощью формы федерального статистического наблюдения «Сведения о продаже (отгрузке) продукции (товаров) по месту нахождения покупателей (грузополучателей) (кратко -форма № 1-вывоз)2. Количество товарных групп, включаемых в данную статистическую форму, за период с 2001 по 2019 гг. существенно сократилось. В 2001 г. форма №1-вывоз включала 254 наименования (из них 137 наименований продукции производственно-технического назначения, включая подкатегории, и 117 потребительских продуктов), в 2009-2012 гг. - 203, в 2012-2015 гг. - 165. В 2019 г. форма №1-вывоз включает уже только 142 наименования продукции (из них автотранспортные средства - 10; сельскохозяйственная продукция - 2; пищевые продукты - 53; непродовольственные - 24; несельскохозяйственные - 38; оборудование -15 наименований). То есть изменилась общая классификация (от 2 до 6 укрупнённых групп) и наименования отдельных групп (!). Сокращение общего количества позиций, включаемых в данную статистическую форму, составило 44% в 2019 г. к уровню 2001 г.
Собственно, на этапе формирования системы исходных данных по региональным грузопотокам в динамике за несколько лет посредством сопряжения таможенной статистики внешней торговли (ФТС - КОБЛТ) и статистики межрегиональной торговли (Росстат - Калинин-
1 См. статистический бюллетень «Ввоз и вывоз продукции производственно-технического назначения и потребительских товаров по Калининградской области» за 2007-2019гг., ежегодно публикуемый Территориальным органом федеральной службы статистики по Калининградской области.
2 Приказ Росстата № 690 от 28 октября 2016 г.
градстат) и представления их в сопоставимом виде возникает ограничение следующего рода: данные формы №1-вывоз должны быть представлены в зависимости от периода публикации по ОКП (с 1994 г.), ОКПД (с 2008 г.) или ОКПД-2 (с 2014 г.), а данные экспортных и импортных потоков представлены по ТН ВЭД СНГ - ТН ВэД ТС или ТН ВЭД ЕАЭС (с 2017 г.). В связи с этим для использования данных за любой из анализируемых периодов времени требуется их сопоставление в виде: ОКП - ТН ВЭД; ОКП - ОКПД - ТН ВЭД, ОКПД-2 - ТН ВЭД или ОКП -ОКПД - ОКПД-2 - ТН ВЭД. Для работы с данными необходимо отнесение классификации продукции (ОКП - ОКПД - ОКПД-2) к действующей редакции ТН ВЭД (!). Необходимо также учитывать, что практическое внедрение в регулярную статистическую практику новых классификаторов осуществляется с существенным запаздыванием (например, в сборниках за 2017 г. публикуются отчётные данные за 2016 г.), при действующей редакции ОКПД-2 содержатся наименования продукции с формулировками из ОКПД и даже из ОКП.
Формирование системы исходных данных по грузопотокам региона
Учитывая имеющиеся недостатки в доступных сегодня источниках данных по региональному грузопотоку, а также методические проблемы их сопряжения, авторами был разработан алгоритм формирования системы исходных данных, состоящий из следующих основных этапов.
Первый этап - идентификация исходной базы данных и сбор сведений. Определение состава исходной базы данных по таким критериям и требованиям, как охват грузопотоков (полный или частичный по направлениям и/или видам грузопотоков), установление уровня детализации данных (2, 4, 6 знаков по ТН ВЭД), временной интервал, источники данных. По результатам формируются базы данных из доступных источников информации (ФТС, органы статистики, информационно-аналитические системы и др.) в соответствии с установленными критериями и требованиями к исходной базе данных.
Второй этап - оценка соответствия баз данных из различных источников. Для каждого отчётного года на установленном временном интервале оценивается соответствие классификаторов по товарным и продуктовым позициям - ОКПД и ТН ВЭД. Необходимость такого сопоставления возникает в связи с тем, что для разных лет действуют разные классификаторы продукции ОКПД и редакции ТН ВЭД. При установлении соответствия необходимо учитывать фактически применяемые в статистической практике редакции классификаторов. Как отмечалось, запаздывание применения новых редакций классификаторов статистическими органами может достигать трёх лет.
Третий этап - выбор методов и способов обеспечения соответствия баз данных. По
итогам установления действующих редакций и состава классификаторов, используемых органами статистики при формировании отчётных данных, обосновывается применение и выбор конкретных методов и способов обеспечения соответствия баз данных из различных источников. В рамках настоящего исследования для интервала 2015-2018 гг. применялась схема перехода ОКПД - ОКПД-2 - ТН ВЭД ЕАЭС, для данных 2019 г. - ОКПД-2 - ТН ВЭД ЕАЭС. Составляются таблицы соответствий, применение выбранной схемы осуществляется последовательно.
Четвёртый этап - расчёт и распределение данных по таблицам соответствий. На
данном этапе, собственно, проводится распределение численных значений данных статистики по ввозу/вывозу по кодам ТН ВЭД в соответствии с установленным требуемым уровнем детализации (2, 4, 6 знаков ТН ВЭД). Учитывая число обрабатываемых товарных и продуктовых
позиций, целесообразно использование специальных программно-технических средств. Авторами данного исследования был разработан программный код в виде макроса для автоматической обработки данных по установленному алгоритму в среде MS Excel.
Пятый этап - обобщение данных и формирование исходной базы данных. На данном этапе осуществляется объединение уточнённых и пересчитанных данных из различных используемых источников в единую исходную базу данных, описывающую региональные грузопотоки. При этом учитываются все направления и виды грузопотоков: экспорт и импорт, ввоз и вывоз продукции в межрегиональной торговле субъектов РФ. Данные структурируются в соответствии с иерархией ТН ВЭД и включаются в исходную базу по максимальной величине грузопотока, указанного в разных источниках. Максимальная величина грузопотока в объединённой исходной базе позволяет преодолеть некоторые из недостатков источников данных: малый охват фактических данных органами статистики и проблемы учёта данных по отдельным позициям при формировании таможенной статистики (например, учёт отгрузки (продажи) рыбы). На данном этапе также предусмотрено использование программно-технических средств: авторами статьи был также разработан программный код в виде макроса для формирования объединённой исходной базы данных.
Шестой этап - верификация, сравнение и сопоставление. Этап предусматривает верификацию и сравнение данных объединённой исходной базы с данными из различных источников. Это позволяет чётко установить как степень соответствия или расхождения между данными разных источников в целом, так и по отдельным товарным и продуктовым позициям (или субпозициям). Кроме этого анализируется и оценивается применимость отдельных источников данных (полнота учёта данных, охват грузопотоков и др.), например, при недоступности одного из них.
Седьмой этап - обработка и анализ исходной базы данных. В зависимости от задач использования исходной базы региональных грузопотоков проводится последующая обработка и анализ содержащихся в ней сведений. В рамках настоящего исследования полученные сведения исходной базы данных далее обрабатывались для целей оценки экономической сложности в соответствии с установленной методикой её измерения [11; 12; 13]. Кроме этого применение полученной исходной базы данных возможно для решения различных практических задач, например, в рамках разработки региональных и отраслевых стратегий и программ, оценки и прогнозирования развития отдельных секторов и региональных рынков и т.д.
Ниже приводится описание применения предлагаемого методического подхода на примере формирования системы исходных данных по грузовым потокам Калининградской области. Использовались сведения Калининградской областной таможни об объёмах импорта и экспорта, ввоза и вывоза продукции на уровне 6-значных кодов ТН ВЭД, а также данные Калининградстата по форме №1-вывоз.
Распределение наименований продукции формы № 1-вывоз по товарным позициям ТН ВЭД осуществлялось по схеме ОКПД - ОКПД-2 - ТН ВЭД ЕАЭС с использованием переходных ключей (таблиц соответствий) ТН ВЭД - ОКПД-2 Минэкономразвития России. Продуктовые группы являются по большинству позиций агрегированными (составными).
Разработанные Минэкономразвития России ключи перехода позволяют перейти только от одной версии классификатора видов продукции к следующей версии (или следующей редакции), например, с ОКП на ОКПД или с ОКПД на ОКПД-2. Аналогичную возможность предоставляют ключи Минэкономразвития России для перехода от классификатора видов продукции к товарной номенклатуре (ТН ВЭД). Например: ОКП - ТН ВЭД (к неактуальным редакциям); ОКПД - ТН ВЭД; ОКпД 2 - к актуальным редакциям ТН ВэД ЕАЭС.
Переходные ключи используются, как минимум, в следующих случаях:
Для сравнения данных по межрегиональному взаимодействию (представленных Росста-том) за разные периоды времени. Сопоставление данных должно производиться по коду товара. Как отмечалось, формулировки наименований товаров и используемые Росстатом в формах сбора данных классификаторы регулярно меняются. Ключи перехода позволяют чётко перейти от одной позиции к другой и сравнить данные.
При сопоставлении данных по международному и межрегиональному взаимодействию. Для этого необходимо все данные по межрегиональному взаимодействию привести к виду, сопоставимому с данными ТН ВЭД. Например, для оценки межрегионального взаимодействия за период с 2013 по 2018 гг. для данных начиная с 2013 г. схема перехода будет иметь вид ОКПД - ОКПД-2 - ТН ВЭД, начиная с 2016 г. - ОКПД-2 - ТН ВЭД.
Пример сопоставления кодов продукции ТН ВЭД для любого периода, начиная с 1994 г. (год введения ОКП) с помощью ключей перехода представлен в таблице 2.
Следующим этапом является распределение численных значений данных формы № 1-вы-воз по кодам ТН ВЭД. Здесь возможно два варианта - распределение на уровне 4-х или 6-и знаков ТН ВЭД, исходя из доступности таможенных баз соответствующих уровней детализации.
При распределении на уровне 4-х знаков возникает несколько ситуаций:
а) наименование продукции попадает в несколько товарных позиций по ТН ВЭД - требуется экспертная оценка для определения наиболее точного соотношения, например, автомобили грузовые (агрегированный код из формы №1-вывоз 29.10.41.001 <*>: 29.10.41-29.10.44 соответствует трём кодам ТН ВЭД: 8701, 8704, 8706);
б) ОКПД-2 соответствует одной товарной позиции по ТН ВЭД - доля позиции равна 1, то есть прямо берётся значение, представленное в статистике, например, автомобили легковые (код 29.10.2: 29.10.21-29.10.24 соответствует только одной товарной позиции: 8703);
в) несколько ОКПД-2 попадает в одну товарную позицию ТН ВЭД - определяется общая сумма и значение долей каждой из ОКПД-2, например, изделия колбасные (10.13.14.001*), полуфабрикаты мясные (10.13.14.800), изделия мясные (10.13.14.700) попадают в одну товарную группу (1601).
При распределении на уровне 6-и знаков возникает аналогичная ситуация, но при этом базой являются данные последнего столбца в таблице 2, которые по большинству позиций не дублируются. Для распределения принимается допущение о единстве структуры потоков грузов региона и структуры грузов в таможенной базе. При отсутствии альтернативного источника данных (как в данном исследовании в виде таможенный базы по межрегиональному взаимодействию) доступным уровнем детализации данных статистики в виде ТН ВЭД является уровень товарной позиции, то есть 4-х знаков.
В данном исследовании распределение численных значений, представленных в форме № 1-вывоз, осуществлялось отдельно на двух уровнях детализации: на уровне 4-х знаков и на уровне 6-ти знаков (с обратным повышением результатов до уровня 4-х знаков для целей контроля). Распределение по 4-м знакам первым методом и 6-и знакам обеспечили соответствие данных на уровне более 93%, что можно считать в условиях ограничения охвата и доступности данных достаточно надёжным результатом. Пример распределения данных статорганов по структуре таможенной базы представлен в таблице 3.
Таблица 2
Схема перехода «ОКП - ОКПД - ОКПД-2 - ТН ВЭД ЕАЭС»
Наименование ОКП ОКПД ОКПД включает ОКПД 2 ОКПД 2 включает ТН ВЭД (4 знака) ТН ВЭД (6 знаков)
Автомобили 8704 21
34.10.41 29.10.41 8704 8704 22
грузовые (включая 8704 23
451100 34.10.41.001АГ 29.10.41.001АГ 8704 31
шасси) 34.10.42 29.10.42 8704 8704 32
(кроме 8704 90
самосвалов) 34.10.44.110 29.10.43 8701 8701 20
34.10.45.130 29.10.44 8706 8706 00
160100
15.13.12.110 10.13.14.110 160100
160100
15.13.12.120 10.13.14.120 160100
Изделия колбасные 160100
921300 15.13.12.101АГ 15.13.12.130 10.13.14.001АГ 10.13.14.130 1601 160100
160100
15.13.12.140 10.13.14.200 160100
160100
15.13.11 10.13.14.400 160100
10.13.14.500 160100
Полуфа- 10.13.14.710 160100
брикаты 15.13.12.210 10.13.14.720 160100
мясные (мясосо-держащие) 921400 15.13.12.201 АГ 10.13.14.700 1601
15.13.12.220 10.13.14.730 160100
Изделия 10.13.14.810 160100
мясные (мясо-содержащие) кулинарные 15.13.12.310 10.13.14.820 160100
921400 15.13.12.301АГ 10.13.14.800 1601
15.13.12.330 10.13.14.830 160100
34.10.21 29.10.21 8703 21
8703 22
Автомоби- 34.10.22 29.10.22 8703 23
451400 34.10.2 29.10.2 8703 8703 24
ли легковые 8703 31
34.10.23 29.10.23 8703 32
8703 33
34.10.24 29.10.24 8703 90
Примечание: код ОКП представлен справочно. Источник: составлено авторами.
Таблица 3
Пример распределения данных статорганов по ТН ВЭД на примере «Изделия трикотажные чулочно-носочные»
ТН ВЭД (4 знака) ТН ВЭД (6 знаков) Таможенная база (6 знаков), долларов США Таможенная база (4 знака), долларов США Доля в товарной позиции, % Данные статорганов по ТН ВЭД (6 знаков), долларов США Данные стат-органов по ТН ВЭД (4 знака), долларов США
6115 611510 0 3 964 176,12 0 - 2 167 833,83
6115 611521 2 020 941 0,509801 1 105 163,99
6115 611522 0 0 -
6115 611529 56 772,19 0,014321 31 046,22
6115 611530 742 461,6 0,187293 406 019,65
6115 611594 9 993,03 0,002521 5 464,75
6115 611595 4 480,74 0,00113 2 450,32
6115 611596 1 114 935 0,281253 609 708,80
6115 611599 14 592,69 0,003681 7 980,10
Источник: составлено авторами.
Для распределения использовались данные ввоза и вывоза Калининградской области за 2016 г., учитывая то, что данные за 2018 г. по состоянию на сентябрь 2019 г. отсутствуют даже в виде предварительных оценок. Помимо этого, с 2017 г. данные ввоза и вывоза предоставляются только в натуральном (не стоимостном) выражении (банки, тонны, шт., м2, м3, км, кВт и т.д.). Что ещё больше затрудняет возможность получения сопоставимых результатов и их сравнения за разные временные периоды, поскольку аналогичные наименования продукции имеют различный охват реальными данными предприятий и организаций, отмечается проблема измерения и мониторинга средних цен и т.д. Распределение данных ввоза и вывоза статистики по ТН ВЭД с переходом от натурального к стоимостному выражению с использованием данных таможенных баз представляет одну из актуальных научно-методических задач, которая не рассматривалась в рамках настоящего исследования.
Результаты
На основе предложенного методического подхода были получены следующие количественные оценки регионального грузопотока Калининградский области.
Объёмы грузопотоков в соответствии с данными статорганов и таможенной базы за 2015-2018 гг. представлены в таблице 4.
Анализ структуры грузопотока Калининградской области по различным источникам (в большинстве регионов России по причине их внутреннего, а не приграничного положения учёт межрегионального взаимодействия таможенными органами не ведётся) показал наличие достаточно существенных расхождений (рис. 3).
А
А М ¥, В I С Л 'а. ^: ■■ ■ ' *
. : л,™.- I чЫ-
«Г®
: 7 .у-' М. ■■; .
егцанапмстнка
ПГ-Ш
Таблица 4
Данные статорганов и таможенной базы по грузовым потокам Калининградской области
2015-2018 гг., млн долларов США
Показатель 2015 2016 2017 2018
Экспорт Калининградской области 2 741,9 1 238,9 1 269,2 2 000
Импорт Калининградской области 7 967,1 5 808,2 7 208,2 8 251
Среднегодовой курс доллара, рублей 61,32 66,83 58,3 62,93
ВРП Калининградской области, млн долларов США 5 704,86 5 768,05 7 160,3 -
Данные статорганов Ввоз товаров 63Л,21 649,33 - -
Вывоз товаров 2 772,28 3 029,2 - -
Данные таможни Ввоз товаров 3 572,94 2 977,5 4 033,09 4 994,3
Вывоз товаров 5 403,78 5 494,79 4 809,76 5 948,2
Сравнение, о/ /о Охват статистикой данных таможенных баз по ввозу, % 17,77 21,80
Охват статистикой данных таможенных баз по вывозу, % 51 55
Источник: данные Калининградстата, ФТС, КОБЛТ, Банка России.
а) по данным таможни б) по данным статистических органов
Экспорт Калининградской области Импорт Калининградской области
Ввоз товаров ■ Вывоз товаров
Рис. 3. Сравнение структуры регионального грузопотока Калининградской области
по разным источникам, 2016 г.
По данным статорганов, доля ввоза в структуре общего регионального грузопотока, представляющего совокупность международного (экспорт и импорт) и межрегионального потоков (ввоз и вывоз), соствлляет всего 6%. Согласно таможенным данным, её величина -19%. Импорт региона по данным статистики составляет 54%, по таможенным данным - мене еЛ0%.
Пример сопоставления данных по структуре грузопотока представлен за 2016 г., так как с 2017 г., как уже указывалось, дополнительно возникает проблема стоимостного измерения данных ввоза и вывоза.
Подробно покажем результат объединения данных альтернативных источников информации на примере вывоза Калининградской области за 2016 г. Сравнение данных статистики и таможни по вывозу Калининградской области за 2016 г. показало следующее: общее количество наименований продукции по данным статистики вывоза Калининградской области (Рос-стат) - 37 ед., на уровне товарных позиций (после распределения по позициям ТН ВЭД, то есть на уровне 4-х знаков) - 79 ед.; по таможенной базе (данные КОБЛТ) (число товарных позиций) - 685 ед. Охват статистикой таможенной базы по количеству товарных позиций составляет только 11,5% (!). Стоимостное выражение данных статорганов на 55% соответствует данным таможни.
Приведение данных статорганов к сопоставимому виду с данными таможни по предлагаемому авторами алгоритму позволило оценить расхождения данных по конкретным товарным позициям. Так, в данных статорганов, например, отсутствуют 7 укрупнённых разделов ТН ВЭД из 21 (!): V, VII, VIII, XII, XIII, XIX, XXI . По ряду разделов статорганы показывают большую величину грузопотока по сравнению с данными таможни, например, I, II, XIV, XVII разделы. В таможенных базах, в частности, полностью отсутствовали ювелирные украшения (позиция 7113 - раздел XIV, так как их перевозка осуществляется преимущественно воздушным видом транспорта, а областная таможня не обладает возможностями по идентификации такого рода товаров, их оформление осуществляется на базе Центрального таможенного управления (ЦТУ)). Как отмечалось, часть грузопотоков осуществляется посредством паромного сообщения, не требующего подачи таможенной декларации, и может быть зафиксирована только в данных статорганов. В связи с этим, учитывая достоинства и недостатки имеющихся источников данных, в исследовании было проведено их объединение по максимальной величине грузопотока. То есть в итоговую базу включаются товарные позиции, имеющие наибольшее значение из данных, представленных в базах статорганов и таможенных органов. Пример объединения данных по укрупнённым разделам ТН ВЭД приведён на рисунке 4.
По результатам объединения данных, количественная оценка вывоза (только по аналогичным позициям, содержащимся одновременно в данных статорганов и данных таможенных баз, то есть по 79 позициям из 685) вырос соответственно с 2 864,1 до 4 976,3 млн долларов США, то есть более чем на 40%. Общий размер таможенной базы данных увеличился с 5 494 до 5 782 млн долл. США, то есть на 5,2%.
Учитывая преимущества и недостатки разных источников данных и возможность их сопоставления посредством разработанного авторами алгоритма, а также доступность альтернативных источников данных для Калининградской области, по итогам проведённого анализа была сформирована исходная база данных по грузопотокам Калининградской области.
Выводы
Применение рассмотренного в настоящей работе методического подхода позволило выйти на следующие результаты.
Во-первых, методика позволила обеспечить единство представления и возможность сравнения данных о международных и межрегиональных грузопотоках, что актуально при изучении экономических связей, межрегиональных взаимодействий, географии грузопотоков для любого региона РФ.
XXI. Произведения искусства, предметы.. I XX. Разные промышленные товары (Группы..^ XIX. Оружие и боеприпасы; их части и.
XVIII. Инструменты и аппараты. XVII. Средства наземного транспорта,.. XVI. Машины, оборудование XV. Недрагоценные металлы и изделия из..
XIV. Жемчуг ,драгоценные или.. XIII. Изделия из камня, гипса, цемента,. XII. Обувь, головные уборы, зонты,. XI. Текстильные материалы и текстильные.. X. Масса из древесины, бумага или картон. IX. Древесина, пробка, солома (Группы 44-46) VIII. Шкуры, кожа, мех (Группы 41-43) VII. Пластмассы, каучуки и резина (Группы 39-.. I
VI. Продукция химической.. Н V. Минеральные продукты (Группы 25-27) IV. Готовые пищевые продукты и.. III. Жиры и масла (Группа 15) II. Продукты растительного.. I. Живые животные; продукты животного.
I......,-,-,-,-,
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% ■ Данные статорганов, % Данные таможенных органов, % «Данные объединённой базы, %
Рис. 4. Результат объединения вывоза Калининградской области по данным разных источников по разделам ТН ВЭД
Во-вторых, при изучении межрегионального взаимодействия на основе только сведений статорганов необходимо учитывать существенную доказанную ограниченность этих данных как по общей величине грузопотока (причём неравномерно по объёмам ввоза и вывоза), так и по его структуре (по разделам и группам ТН ВЭД). Это факт влияет на оценку качества выводов по многим направлениям региональных исследований, которые на основе этих данных уже сформулированы и будут основываться в будущем.
В-третьих, что особенно актуально именно для Калининградской области, разработанная авторами методика позволила сформировать наиболее полную исходную базу данных о грузопотоках на основе объединения информации таможенных органов и органов статистики для устранения недостатков каждого из источников. База была использована далее в совокупности
с данными о мировой торговле за 2015-2018 гг. для расчёта индекса экономической сложности. Применение методики экономической сложности, рассчитанной на уровне страны, на уровне региона потребовало найти инструменты объединения экспорта и вывоза, что было успешно реализовано. Полученные результаты подтверждают практическую применимость и точность предложенного авторами подхода. Практическая применимость выявляется на уровне расчёта показателей по методике измерения экономической сложности, качественных и количественных оценок данных по структуре и величине транзита и оценке работы транспортного сектора экономики Калининградской области, который рассчитывался для целей верификации данных в исходной базе.
Список литературы
1. Анохин А.А., Фёдоров Г.М. О соотношении процессов поляризации и выравнивания уровня социально-экономического развития субъектов Российской Федерации // Bестник СПбГУ. ^уки о Земле. 2017. T. 62. № 4. С. 327-342. DOI: 10.21638/11701/spbu07.2017.401
2. Белоусова А.В. Межрегиональные взаимодействия: влияние на экономику региона (Хабаровский край) // Пространственная экономика. 2012. № 4. С. 127-137. DOI: 10.14530/se.2012.4.127-137
3. Ведута Е.Н. Межотраслевой-межсекторный баланс: механизм стратегического планирования экономики. М.: Академический проект, 2017. 239 с.
4. Гареев Т.Р., Волошенко К.Ю. Особенности построения балансовой модели эксклавного региона // Экономика региона. 2015. № 2. С. 113-124. DOI: 10.17059/2015-2-9
5. Гареев Т.Р., Елисеева Н.А. Модель товарных потоков эксклавного региона: в поисках ренты «Переходного периода» особой экономической зоны // Балтийский регион. 2014. № 1. С. 72-90. DOI: 10.5922/2074-9848-2014-1-5
6. Гуменюк И.С., Волошенко К.Ю., Новикова А.А. Сценарное моделирование отдельных направлений обеспечения роста экономической эффективности регионального транспортного комплекса российского эксклава на Балтике // Балтийский регион. 2019. T. 11. № 2. С. 51-72. DOI: 10.5922/2079-8555-20192-4
7. Заргарян П.А., Уланов А.Ю., Селянин А.О. Bлияние межрегиональных товаропотоков на социально-экономическое развитие субъектов Российской Федерации // Региональная экономика: теория и практика. 2006. № 6. С. 15-21.
8. Зелинская М.В., Прохорова В.В. Информационные ресурсы развития региональной экономической системы // Terra Economicus. 2009. T. 7. № 3-3. С. 205-208.
9. Филина В.Н. Эффективность работы транспорта с позиций рынка и стратегических интересов России // Проблемы прогнозирования. 2015. № 4. С. 30-42.
10. Цыбатов В.А. Стратегирование регионального развития: методы, модели, информационные технологии // Региональная экономика: теория и практика. 2015. № 27. С. 36-52.
11. Hausmann R., Hidalgo C.A., Bustos S., Coscia M., Simoes A., Yildirim M. The Atlas of Economic Complexity: Mapping Paths to Prosperity. Cambridge, MA: The MIT Press, 2011. 368 p.
12. Roos G. Technology-Driven Productivity Improvements and the Future of Work: Emerging Research and Opportunities. Hershey, PA: IGI Global, 2017. 255 p. DOI: 10.4018/978-1-5225-2179-2
13. Roos G., Shroff Z., Gamble H., Taylor P., Mares T., Esvelt-Allen R., Baird A. Smart Specialization -Insights for a Future Industry Policy. URL: https://www.researchgate.net/publication/322675806_Smart_ Specialisation_-_Insights_for_a_Future_Industry_Policy (дата обращения: 11.11.2019).
References
1. Anokhin A.A., Fedorov G.M. The Correlation of the Processes of Polarization and Alignment of the Level of Social and Economic Development in the Subjects of Russian Federation. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Nauki o Zemle [Vestnik of Saint-Petersburg University. Earth Sciences]. 2017. Vol. 62. No. 4. Pp. 327-342. DOI: 10.21638/11701/spbu07.2017.401 (In Russian)
2. Belousova A.V. The Inter-Regional Cooperation: the Impact on the Regional Economy (Khabarovsk Krai). Prostranstvennaya ekonomika = Spatial Economics. 2012. No. 4. Pp. 127-137. DOI: 10.14530/se.2012.4.127-137 (In Russian)
3. Veduta E.N. Intersectoral Balance: The Mechanism of Strategic Planning of the Economy. Moscow, 2017. 239 p. (In Russian)
4. Gareev T.R., Voloshenko K.Yu. Features of Balance Model Development of Exclave Region. Ekonomika regiona [Economy of Region]. 2015. No. 2. Pp. 113-124. DOI: 10.17059/2015-2-9 (In Russian)
5. Gareev T.R., Eliseeva N.A. Commodity Flow Model for an Exclave Region: Rent-Seeking in the 'Transitional Period' of the Special Economic Zone. Baltiyskiy region [Baltic Region]. 2014. No. 1. Pp. 72-90. DOI: 10.5922/2074-9848-2014-1-5 (In Russian)
6. Gumenyuk I.S., Voloshenko K.Yu., Novikova A.A. Scenarios of Increasing the Economic Efficiency of the Kaliningrad Regional Transport System. Baltiyskiy region [Baltic Region]. 2019. Vol. 11. No. 2. Pp. 51-72. DOI: 10.5922/2079-8555-2019-2-4 (In Russian)
7. Zargaryan P.A., Ulanov A.Yu., Selyanin A.O. Influence of Interregional Commodity Flows on Social and Economic Development of Subjects of the Russian Federation. Regional'naya ekonomika: teoriya i praktika [Regional Economics: Theory and Practice]. 2006. No. 6. Pp. 15-21. (In Russian)
8. Zelinskaya M.V., Prokhorova V.V. Information Resources of Regional Economic System Development. Terra Economicus. 2009. Vol. 7. No. 3-3. Pp. 205-208. (In Russian)
9. Filina V.N. Efficiency of Transport from the Positions of the Market and Strategic Interests of Russia. Problemyprognozirovaniya [Problems of Forecasting]. 2015. No. 4. Pp. 30-42. (In Russian)
10. Zybatow V.A. Strategizing of Regional Development: Methods, Models and Information Technologies. Regional'naya ekonomika: teoriya i praktika [Regional Economics: Theory and Practice]. 2015. No. 27. Pp. 36-52. (In Russian)
11. Hausmann R., Hidalgo C.A., Bustos S., Coscia M., Simoes A., Yildirim M. The Atlas of Economic Complexity: Mapping Paths to Prosperity. Cambridge, MA: The MIT Press, 2011. 368 p.
12. Roos G. Technology-Driven Productivity Improvements and the Future of Work: Emerging Research and Opportunities. Hershey, PA: IGI Global, 2017. 255 p. DOI: 10.4018/978-1-5225-2179-2
13. Roos G., Shroff Z., Gamble H., Taylor P., Mares T., Esvelt-Allen R., Baird A. Smart Specialization -Insights for a Future Industry Policy. Available at: https://www.researchgate.net/publication/322675806_
Smart_Specialisation_-_Insights_for_a_Future_Industry_Policy (accessed 11 November 2019). ■ ■ ■
Для цитирования:
Волошенко К.Ю., Новикова А.А. Методические особенности формирования системы исходных данных для оценки региональных грузопотоков (на примере Калининградской области) // Ре-гионалистика. 2019. Т. 6. № 6. С. 127-141. DOI: 10.14530/reg.2019.6.127 For citing:
Voloshenko K.Yu., Novikova A.A. Methodological Features of the Formation of a Data System for Assessing Regional Freight Flows (the Kaliningrad Region Case). Regionalistica [Regionalistics]. 2019. Vol. 6. No. 6. Pp. 127-141. DOI: 10.14530/reg.2019.6.127 (In Russian)
