Оценка устойчивости регионального внешнеторгового комплекса на примере индустриального региона Германии – федеральной земли Северный Рейн-Вестфалия Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Оценка устойчивости регионального внешнеторгового комплекса на примере индустриального региона Германии - федеральной земли Северный Рейн-Вестфалия

Аннотация

Развитие немецкой экономики до прошлого года во многом базировалось на использовании российских энергоресурсов. При этом санкции западных стран сильно ограничили внешнюю торговлю с Российской Федерацией. В настоящем исследовании с помощью векторной авторегрессии проанализирована устойчивость и адаптационный потенциал внешней торговли федеральной земли Северный Рейн-Вестфалия, как одного из наиболее промышленно развитых регионов Германии. Результаты исследования показывают, что ключевыми факторами, влияющими на внешнеторговую деятельность Северного Рейна-Вестфалии, являются отгрузки товаров обрабатывающих производств и инвестиции в основной капитал, а также количество рабочей силы для переменной импорта. По результатам моделирования выявлено, что данный регион был в значительной степени зависим от российских энергоресурсов, а полный отказ от их импорта может привести к долгосрочным экономическим последствиям.

Ключевые слова: внешняя торговля, устойчивость, адаптационный потенциал, экспорт, импорт, моделирование, векторная авторегрессия.

Until last year, the growth of the German economy was largely based on the use of Russian energy resources. At the same time, Western sanctions have severely restricted foreign trade with the Russian Federation. This paper analyzes the sustainability and adaptation potential of

УДК :339.5(430);

ББК:65.428(4Гем); Jel:F10

DOI: 10.24412/2072-8042-2024-2-7-20

Андрей Олегович СОБОЛЕВ,

Торговое представительство Российской Федерации в Федеративной Республике Германия (10117, ФРГ, Берлин, Унтер ден Линден, 55-61), торговый представитель Российской Федерации в Федеративной Республике Германия, E-mail: SobolevAO@minprom.gov.ru

Assessing the Sustainability of Regional Foreign Trade Complex (the Case of Germany's Industrial Region - North Rhine-Westphalia)

Andrei Olegovich SOBOLEV,

Trade Representation of the Russian Federation in Germany (10117, Berlin, Germany, Unter den Linden, 55-61) - Trade Representative of the Russian Federation in Germany, E-mail: SobolevAO@minprom.gov.ru

Abstract

2 - 2024

Российский внешнеэкономический вестник

7 Q

foreign trade in North Rhine-Westphalia as one of the most industrialized regions of Germany using vector autoregression model. The results of the study show that the key factors affecting the foreign trade activity of North Rhine-Westphalia are manufacturing shipments and fixed capital investment as well as labour force for the import variable. The modelling results reveal that this region was highly dependent on Russian energy resources, and a complete refusal to import them could lead to long-term economic consequences.

Keywords: foreign trade, sustainability, adaptive potential, exports, imports, modelling, vector autoregression.

До введения санкционных товарных ограничений западными странами Германия являлась одной из основных стран, потребляющих российские энергоносители. В частности, в 2021 году это государство занимало третью позицию по доле потребления минеральных продуктов из Российской Федерации. Наибольший вклад в валовый внутренний продукт (ВВП) Германии вносит федеральная земля Северный Рейн-Вестфалия - доля региона составляет более 20% (2022 г.). На данной территории базируется металлургическая, химическая, машиностроительная, электротехническая и аэрокосмическая промышленность. В связи с этим регион обладает высокой энергетической зависимостью от газа, нефтепродуктов и угля. Учитывая высокую долю импорта нефтепродуктов и нефти в структуре внешней торговли, ограничения, введенные Германией и другими странами в отношении экспорта минерального сырья из Российской Федерации, могут ощутимо замедлить экономику регионов Германии и всей страны. Целью данного исследования является анализ устойчивости внешнеторгового комплекса федеральной земли Северный Рейн-Вестфалия, а также её адаптационного потенциала в условиях внутренних и внешних воздействий (шоков).

Проблематика оценки устойчивости внешнеторгового комплекса региона является крайне актуальной, поскольку последние глобальные геоэкономические события, такие как кризис, вызванный пандемией новой коронавирусной инфекции (COVID-19), и ситуация вокруг Украины, оказали значительное влияние как на динамику торговых потоков, так и на товарную структуру стран мира. Анализ существующих исследований позволил выделить всего несколько подходов к оценке устойчивости внешнеторгового комплекса региона, разрабатываемых отечественными и зарубежными учеными. Так, Архиповой Н. В. предложены показатели для оценки устойчивости внешнеэкономических связей для региона, где учитываются виды внешнеэкономических связей, их продолжительность, динамика, локальная и интегральная устойчивость1. Федюнин Д. Б. выделяет основные показатели внешнеторговой деятельности, по которым можно определить уровень защищенности национальной экономики: внешнеторговый оборот, экспорт и импорт товаров, коэффициент покрытия импорта экспортом, индекс производительности труда и индекс промышленного производства, доля инвестиций в основной капитал2. Для диагностики и оценки устойчивости внешнеторговых связей между

^ 8

Российский внешнеэкономический вестник

2 - 2024

Россией и Китаем используется анализ внешнеторговых потоков по товарным группам, оценивается устойчивость тренда и скорости внешнеторговых потоков, на основе чего оценивается масштабность и интенсивность сигналов о кризисных явлениях, определяется принадлежность внешнеторговых потоков зонам развития3. В исследовании «Sustainable Developmental Evaluation of Foreign Trade Based on Emergy Analysis Method in Shenzhen City, China» с помощью методов анализа и синтеза проведен детальный анализ изменений в развитии легкой и тяжелой промышленности, а также их влияние на внешнюю торговлю региона4. Для оценки устойчивости региональных хозяйственных систем коллективом авторов были предложены следующие индикаторы: доля федерального округа/региона в общем экспорте и импорте в 2021 г., %; доля импорта из «недружественных» стран в импорте по федеральному округу/региону в 2021 г., %; доля экспорта в «недружественные» страны в экспорте по федеральному округу/региону в 2021 г., %; доля импорта в дальнее зарубежье в импорте по федеральному округу/региону в 2021 г., %; доля экспорта в дальнее зарубежье в экспорте по федеральному округу/региону в 2021 г., %. С помощью данной методики авторы разработали предложения для переориентации торговых потоков на страны СНГ и БРИКС5. Таким образом, в настоящее время существуют методики для оценки устойчивости внешнеторгового комплекса региона, однако в данных подходах не применяются эконометрические методы, способные оценить адаптационный потенциал территории.

МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

Методология данного исследования предполагает использование векторной авторегрессии (VAR) для моделирования взаимосвязей между экзогенными переменными экспорта и импорта и эндогенными переменными социальных факторов, динамики ВВП (ВРП), отраслевой структуры производства в регионе (как наиболее зависимой от энергоресурсов), структуры предприятий, уровня квалификации населения, факторов, характеризующих научную деятельность региона и его ин-новационности, уровня цифровизации и экологии для оценки устойчивости внешнеторгового комплекса региона.

Методология построения векторной авторегрессии состоит из следующих этапов:

Шаг 1: Сбор и предварительная обработка данных

На первом этапе построения модели предполагается сбор данных за период с 2002 по 2021 гг. для федеральной земли Северный Рейн-Вестфалия. Данные будут оценены на стационарность с помощью расширенного теста Дики - Фуллера. При наличии нестационарности данные избавляются от нее путем логарифмирования и вычисления разностей первого порядка.

Шаг 2: Определение количества лагов в модели

Для оценки количества лагов в модели предлагается рассматривать информационные критерии Шварца (1), Акаике (2) и Хеннана - Куина (3), определяемые как:

2 - 2024

Российский внешнеэкономический вестник

9 Q

где т - число переменных VAR-модели, Т - объем выборки, ^и - оценка автоковариационной матрицы вектора возмущений, p - порядок модели векторной авторегрессии6.

Наименьшее значение полученных критериев, будет свидетельствовать о наилучшей модели.

Шаг 3: Оценка статистической значимости VAR-модели

После оценки параметров VAR-модели выполняется диагностика предпосылок оцененной модели при помощи обобщенных тестов - многомерных аналогов одномерных тестов на автокорреляцию, гетероскедастичность, нормальность распределения возмущений.

Шаг 4: Анализ импульсных откликов

Следующим этапом построения VAR модели является анализ импульсных откликов, которые позволяет рассмотреть, как полученная система реагирует на шок одной или нескольких переменных. Например, мы можем проанализировать как поведет себя экспорт или импорт региона при значительном снижении одной из социально-экономических переменных, а также проанализировать за какой временной интервал данная величина сможет восстановиться.

Шаг 5: Интерпретация результатов построения модели

Последним этапом является анализ, интерпретация и предоставление полученных результатов, которые могут свидетельствовать о оценке устойчивости внешнеторгового комплекса региона.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В качестве зависимых переменных используются экспорт, млн евро, (Export) и импорт, млн евро, (Import) Северного Рейна-Вестфалии за период с 2002 по 2021 гг. Использование данного временного интервала обусловлено тем, что 2022 г. является началом введения санкционных ограничений в отношении внешнеторговых операции с Россией, и в моделях именно 2022 г. будет первым годом, по

^ 10

Российский внешнеэкономический вестник

2 - 2024

которому можно будет оценить влияние внутренних и внешних шоков на устойчивость федеральной земли Северный Рейн-Вестфалия. Независимые переменные сгруппированы по определенным критериям: в первую группу, характеризующую демографическую ситуацию региона входят следующие переменные: население региона, чел., (Population), городское население, чел., (UrbanPopulation) и сельское, чел., (ProvincePopulation), смертность, чел., (Death) и миграционный прирост, чел., (MigrGrowth). Во вторую группу входят внутренний региональный продукт (ВРП) федеральной земли, млн евро, (GRP) и ВВП страны, млн евро, (GDP). В третью группу, определяющую отраслевую структуру производства федеральной земли входят занятые в отраслях сельского хозяйства, проц., (Agriculture), добыче полезных ископаемых, проц., (Mining) и обрабатывающей промышленности, проц., (Manufacturing) и количество рабочей силы региона, тыс. чел., (Labor). В четвертую группу показателей, характеризующих производство - отгрузка товаров собственного производства в области добычи полезных ископаемых, млн евро, (GoodsMining) и обрабатывающих производств, млн евро, (GoodsManufacturing), а также общее количество предприятий региона, ед., (Enterprises). В пятую группу входят переменные, характеризующие структуру образования региона: количество студентов, чел., (Students) и количество школьников, чел., (School). Группа переменных, характеризующих науку и инновации (шестая группа): количество кандидатов, чел., (PhD) и докторов наук, чел., (DoctorOfScience), затраты на науку, млн евро, (ScienceSpend), долю ВВП в научно-исследовательской и опытно-конструкторской работе (НИОКР) (GDPinRaD), количество зарегистрированных патентов, ед., (Patents) и общее количество исследователей (Reseachers). В восьмой группе -только одна переменная, характеризующая экологию - расходы на охрану окружающей среды, млн евро., (Environment). И последняя, девятая группа показателей, которые характеризуют инвестиции: инвестиции в основной капитал, млн евро, (Invest). Исходные данные были использованы на основе государственной базы данных федеральной земли Северный Рейн-Вестфалия7 и региональной базы данных по округам и муниципалитетам Германии8. Описательная статистика данных переменных представлена в таблице 1.

2 - 2024

Российский внешнеэкономический вестник

11 Q

Таблица 7

Описательная статистика переменных в модели 1/Д/? для федеральной земли Северный Рейн-Вестфалия; использованы наблюдения за 2002-2021 гг.

г> ж

ф

Е

х

ф

W

ж о

ф п ж

а

ф

п ч

KJ

о

KJ

Переменная Сред. Мед. Мин. Макс. Переменная Сред. Мед. Мин. Макс.

Export l,68E+05 1/76E+05 l,20E+05 2,02E+05 Goods Manufacturing 3,28E+05 3,34E+05 2,77E+05 3,56E+05

Import l,91E+05 2,03E+05 1,22E+05 2,63E+05 Enterprises 7,37E+05 7,43E+05 7,02E+05 7,57E+05

Population 1,79E+07 1,79E+07 1,75E+07 l,81E+07 School 5,83E+05 5,86E+05 5,30E+05 6,22E+05

City Population 1,67E+07 1,66E+07 1,64E+07 1,70E+07 Students 6Д5Е+05 5,67E+05 4,66E+05 7,83E+05

Province Population 1Д9Е+06 9,93E+05 9,78E+05 l,58E+06 PhD 5150,9 5080 4519 5808

Death l,97E+05 l,93E+05 1,84E+05 2,20E+05 DoctorOf Science 324,75 316 264 440

MigrGrowth 47178 44254 l,00E-07 2,64E+05 ScienceSpend 11721 11659 8468 15528

GRP 5,95E+05 5,80E+05 4,83E+05 7,43E+05 GDPinRaD 1,963 1,99 1,72 2,2

GDP 2/79E+06 2,72E+06 2,20E+06 3,60E+06 Reseachers 93546 93648 75328 1Д5Е+05

Agriculture 80,91 80,65 75,8 85,6 ScienceSpend 124,29 124,53 108,56 137,73

Mining 23,595 26,15 7,5 35 Patents 7546,6 7161 6388 9117

Manufacturing 1525,3 1508,2 1459,1 1681,7 Environment 1Д6Е+06 l,09E+06 2,95E+05 2,42E+06

Labor 8997,9 8952,3 8452,8 9652,6 Invest 96609 93276 78095 1Д8Е+05

GoodsMining 2392 2544,2 1398,6 3796

00 X

m

Е х m н о ■о

-I

о

DO 0) £

К № £ H № Ь О" X

о п

Источник: расчеты автора

Нестационарность была обнаружена в следующих переменных - миграционный прирост, отгрузка товаров собственного производства в области обрабатывающих производств, количество студентов, количество кандидатов и докторов наук и количество выданных патентов. Перед построением модели все переменные были прологарифмированы с целью нормализации данных, а нестационарные переменные были приведены к стационарности путем вычисления разностей первого порядка.

Далее рассмотрим результаты построения информационных критериев для выбора количества лагов для моделей всех групп, за исключением групп экология и инвестиции, т.к. в них только одна переменная (см. таблицу 2).

Таблица 2

Количество лагов в VAR моделях

Группа Переменная Количество лагов

Демографическая ситуация региона Экспорт 5

Импорт 5

Динамика ВВП (ВРП) Экспорт 1

Импорт 1

Отраслевая структура производства в регионе Экспорт 2

Импорт 2

Производство Экспорт 1

Импорт 2

Образование Экспорт 1

Импорт 1

Наука и инновации Экспорт 2

Импорт 2

Экология Экспорт 1

Импорт 1

Инвестиции Экспорт 1

Импорт 1

Источник: расчеты автора

После оценки количества лагов в моделях были оценены параметры УЛЯ-моделей и рассмотрена их статистическая значимость. Результаты моделирования позволили определить, что на внешнеэкономическую устойчивость региона со стороны экспорта (см. таблицу 3) влияют следующие переменные: отгрузка товаров обрабатывающих производств и инвестиции в основной капитал.

Таблица 3

Результаты построения VAR-моделей (экспорт)

Переменная Коэффициент Ст. ошибка ^статистика p-значение

const 1,27665 4,13951 0,3084 0,7623

d l GoodsManufacturing 1,01980 0,0691406 14,75 <0,0001***

2 - 2024

Российский внешнеэкономический вестник

13 ^

Тест Значение Тест Значение

Среднее завис. перемен. 12,03675 Ст. откл. завис. перем. 0,139919

Сумма кв. остатков 0,006594 Ст. ошибка модели 0,021702

R-квадрат 0,981289 Исправ. R-квадрат 0,975943

F(4, 14) 183,5563 Р-значение (F) 6,32e-12

параметр rho -0,194637 Стат. Дарбина - Уотсона 2,206819

Переменная Коэффициент Ст. ошибка t-статистика p-значение

Const 3,89916 2,07919 1,875 0,0791

l Invest 0,529791 0,215407 2,459 0,0257**

Тест Значение Тест Значение

Среднее завис. перемен. 12,03675 Ст. откл. завис. перем. 0,139919

Сумма кв. остатков 0,080267 Ст. ошибка модели 0,070829

R-квадрат 0,772221 Исправ. R-квадрат 0,743749

F(2, 16) 27,12179 Р-значение (F) 7,25e-06

параметр rho 0,040580 Стат. Дарбина - Уотсона 1,727914

Примечание: ввиду большого объема таблиц и расчетов, указаны только статистически значимые переменные и основные тесты

Источник: расчеты автора

А со стороны импорта (см. таблицу 4): количество рабочей силы, отгрузка товаров обрабатывающих производств и инвестиции в основной капитал.

Таблица 4

Результаты построения VAR-моделей (импорт)

Переменная Коэффициент Ст. ошибка t-статистика p-значение

const -25,3951 25,1678 -1,009 0,3346

l Labor 5,37912 2,65294 2,028 0,0675*

Тест Значение Тест Значение

Среднее завис. перемен. 12,18407 Ст. откл. завис. перем. 0,180801

Сумма кв. остатков 0,077885 Ст. ошибка модели 0,084145

R-квадрат 0,859847 Исправ. R-квадрат 0,783400

F(6,11) 11,24760 Р-значение (F) 0,000384

параметр rho -0,080122 Стат. Дарбина - Уотсона 1,992158

Переменная Коэффициент Ст. ошибка t-статистика p-значение

const 3,09680 6,79278 0,4559 0,6555

d l GoodsManufacturing 1,16128 0,111778 10,39 <0,0001***

& 14

Российский внешнеэкономический вестник

2 - 2024

Тест Значение Тест Значение

Среднее завис. перемен. 12,16243 Ст. откл. завис. перем. 0,199436

Сумма кв. остатков 0,017773 Ст. ошибка модели 0,035630

R-квадрат 0,975175 Исправ. R-квадрат 0,968082

F(4,14) 137,4884 Р-значение (F) 4,55e-11

параметр rho -0,545959 Стат. Дарбина - Уотсона 2,977314

Переменная Коэффициент Ст. ошибка t-статистика p-значение

const -2,52482 1,55915 -1,619 0,1249

l Invest 1,05883 0,284284 3,725 0,0018***

Тест Значение Тест Значение

Среднее завис. перемен. 12,16243 Ст. откл. завис. перем. 0,199436

Сумма кв. остатков 0,084706 Ст. ошибка модели 0,072761

R-квадрат 0,881686 Исправ. R-квадрат 0,866896

F(2, 16) 59,61647 Р-значение (F) 3,84e-08

параметр rho 0,028863 Стат. Дарбина - Уотсона 1,800104

Примечание: ввиду большого объема таблиц и расчетов, указаны только статистически значимые переменные и основные тесты Источник: расчеты автора

Следующим этапом исследования является анализ импульсных откликов, которые позволяют оценить, как полученная система реагирует на шок переменных. Рассмотрим функции импульсных откликов экспорта на переменные отгрузки товаров обрабатывающих производств и инвестиций в основной капитал (см. рисунок 1).

«п« -ft«« -

Рис. 1. - Импульсные отклики экспорта на отгрузку товаров обрабатывающих производств (слева) и инвестиций в основной капитал (справа)

Fig. 1. - Impulse responses of exports to shipments of manufacturing goods (left) and investment in fixed capital (right) Источник: расчеты автора

jiH.ii* b na mz- в

2 - 2024

Российский внешнеэкономический вестник

15 Q

Рассматривая данные импульсные отклики, стоит обратить внимание на то, что шок представлен в виде увеличения зависимой переменной на одну стандартную ошибку, и отклик экспорта показывает, как он поведет себя в данных условиях. Соответственно, если зависимую переменную уменьшить на одну стандартную ошибку, то график будет обратный - экспорт значительно снизится.

Таким образом, анализируя данные функции импульсных откликов, можно сделать вывод, что при значительном увеличении количества отгруженных товаров обрабатывающих производств, экспорт в первый год после шока увеличится, но в дальнейшем, до четвертого года наблюдается снижение, а затем наблюдается сглаживание показателей данной переменной. При значительном уменьшении количества отгруженных товаров ситуация обратная - в первый год будет наблюдаться уменьшение объемов экспорта, зато в дальнейшем показатели экспортной деятельности увеличатся.

И рассмотрим систему уравнений, в которой присутствует экспорт и инвестиции в основной капитал. Интерпретация данной системы следующая - при увеличении инвестиций в основной капитал, экспорт значительно увеличивается, и, наоборот, при уменьшении инвестиций в основной капитал - уменьшается и экспорт федеральной земли.

Также рассмотрим функции импульсных откликов импорта для следующих переменных - отгрузка товаров обрабатывающих производств, количество рабочей силы и инвестиций в основной капитал (см. рисунок 2).

^ 16

Российский внешнеэкономический вестник

2 - 2024

Рис. 2. - Импульсные отклики для переменной импорта на отгрузку товаров обрабатывающих производств (слева вверху), количество рабочей силы (справа вверху) и инвестиций в основной капитал (снизу по центру)

Fig. 2. - Impulse responses for the import's variable for manufacturing shipments (top left), labor force (top right) andfixed capital investment (bottom center)

Источник: расчеты автора

Рассматривая данные импульсные отклики, можно сделать ряд следующих выводов: переменные отгрузки товаров обрабатывающих производств и инвестиций в основной капитал для импорта практически полностью дублируют графики импульсных откликов для экспорта, что позволяет сделать те же самые выводы, что и в предыдущих моделях. А при резком увеличении рабочей силы, в первый год наблюдается снижение объемов импорта, но со второго наблюдается значительный рост на период до четырех лет. В дальнейшем периоде - некоторое падение и сглаживание. При уменьшении рабочей силы вывод противоположный - в первый год наблюдается незначительное повышение импорта, но в ближайшие два года будет значительное уменьшение объемов импорта, восстановление данных операций начнется только на шестой год после шока.

ВЫВОДЫ

По результатам построения модели векторной авторегрессии и анализа полученных импульсных откликов для федеральной земли Северный Рейн-Вестфалия можно сделать выводы о последствиях сокращения импорта энергоресурсов из России. Результаты моделирования показывают, что при значительном уменьшении импорта нефтепродуктов и газа снижение отгрузки товаров обрабатывающих производств окажет последствия на внешнеторговую деятельность, восстановление которой может продолжаться до четырех лет. Естественно, Германией предпринимаются активные усилия по замещению российских энергоносителей. По

2 - 2024

Российский внешнеэкономический вестник

17 Q

данным на январь 2023 г., прекращение импорта из России было компенсировано поставками нефти из Норвегии (+44%), Великобритании (42%), Казахстана (+34,6%) с примерно равным объемом поставки в 987, 959 и 928 тыс. тонн соответственно, из общего объема 6,2 млн тонн нефти на сумму 2,8 млрд евро, что составляет в среднем 450 евро за тонну. Другими важными поставщиками были США (884 тыс. и на 628 млн евро) и ОАЭ (510 тыс. тонн на 352 млн евро), что по средней цене (710 и 690 евро за тонну) превышает медианную стоимость поставок из Норвегии (576 евро за тонну)9. В перспективе в расчет берутся африканские страны. Так, в ходе своего октябрьского визита в Нигерию, канцлер ФРГ О.Шольц присутствовал на заключении контракта немецкой компании с нигерийским партнёром на 850 тыс. тонн сжиженного природного газа в год с началом поставки в 2026 г. Германия также взяла на себя обязательства выделить Нигерии 500 млн долл. США на проекты возобновляемой энергетики10. В самой же Германии пока для подстраховки вводятся в оборот дополнительные угольные мощности. Следует отметить, что по статистике Всемирного банка в 2022 г. Россия обогнала Германию по величине ВВП, рассчитанного по паритету покупательной способности (ВВП по III 1С) в текущих ценах11; среди прочего это свидетельствует о том, что экономика Германии проходит объективно непростой этап трансформации, обостренный отказом от поставок энергоносителей из Российской Федерации, что способствовало росту промышленной инфляции, снижению конкурентоспособности части выпускаемой индустриальным комплексом ФРГ продукции, усугубив кризисные явления в экономике этой страны.

На внешнюю торговлю Северного Рейна-Вестфалии также оказывают влияние инвестиции в основной капитал для экспорта и импорта, и численность рабочей силы для переменной импорта. При значительном сокращении инвестиций в основной капитал восстановление показателей внешней торговли может начаться не ранее чем через четыре года. При уменьшении рабочей силы восстановление объемов импорта начнется через два года.

Анализируя устойчивость внешнеторгового комплекса федеральной земли Северный Рейн-Вестфалия, можно сделать выводы о том, что данный индустриальный регион, относившийся ранее к старопромышленному типу и находившийся в силу наличия в нем значительной доли энергоемких производств в зависимости от российских минеральных ресурсов, в условиях полного отказа от их импорта должен решить непростую задачу масштабной структурной перестройки своей экономики с увеличением доли энергоэффективных и более высокотехнологичных секторов. При этом региону потребуется мобилизовать ресурсы и сосредоточиться на таких факторах развития, как образование, наука, инновации, экология и цифро-визация, так как именно они выступают ключевыми для сохранения устойчивости.

^ 18

Российский внешнеэкономический вестник

2 - 2024

ПРИМЕЧАНИЯ:

1 Архипова Н. В. Оценка устойчивости внешнеэкономических связей региона // Известия ВУЗов ЭФиУП. - 2021. - №3 (49). - С. 105-112

2 Федюнин Д. В. Методы, показатели и пороговые значения оценки уровня внешнеторговой деятельности регионального промышленного комплекса // Формирование экономической устойчивости региональных социально-экономических систем: сборник трудов международной научно-практической конференции, Владимир, 26 ноября 2020 года. - Владимир: Атлас, 2021. - С. 272-277.

3 Нехорошков В. П., Арошидзе А. А. Диагностика и оценка устойчивости внешнеторговых связей Китая и России // Российско-китайские исследования. - 2022. - Т. 6, № 2. - С. 103-115. - DOI 10.17150/2587-7445.2022.6(2).103-115.

4 Tian Y., Xue S., Li C., Liang H., Mao J. Sustainable Developmental Evaluation of Foreign Trade Based on Emergy Analysis Method in Shenzhen City, China // Sustainability. -2019. - No. 11. - P. 3035. - DOI 10.3390/su11113035

5 Хашир Б. О, Удовик Е. Э., Швецова И. Н., Кузьменко Н. И. Устойчивость региональных хозяйственных систем в условиях санкционных ограничений внешнеэкономической деятельности // Вестник ЮУрГУ Серия: Экономика и менеджмент. - 2023. - №2. - С. 79-91.

Бабешко Л.О. Особенности построения и диагностики VAR-моделей в Gretl // Фундаментальные исследования. - 2022. - № 3. - С. 29-35. doi: 10.17513/fr.43210

7 Landesbetrieb IT.NRW Statistik und IT-Dienstleistungen. Landesdatenbank NR. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.landesdatenbank.nrw.de/ldbnrw/online (дата обращения 01.11.2023 г.)

Landesbetrieb IT.NRW Statistik und IT-Dienstleistungen. Regionaldatenbank. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.regionalstatistik.de/genesis/online/ (дата обращения 01.11.2023 г.)

Импорт российской нефти в ФРГ обвалился на 99,9%//Deutsche Welle, 13.03.2023.

10 Германия нашла замену российскому газу в Африке. 29.10.2023//https://lenta.ru/ news/2023/10/29/germaniya-nashla-zamenu-rossiyskomu-gazu-v-afrike/

11 The World Bank. GDP, PPP (current international $). [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.PP.CD7most_recent_value_de-sc=true (дата обращения 22.11.2023 г.)

БИБЛИОГРАФИЯ/В1ВЫООКАРНУ

Архипова Н. В. Оценка устойчивости внешнеэкономических связей региона // Известия ВУЗов ЭФиУП. - 2021. - №3 (49). - С. 105-112. @@ АгЫроуа N. V. Осепка шЮ^Ыуобй упе8Ьпе]екопошюке8кШ regiona // 1этез1уа 'Уи2оу 1еРЮР. - 2021. - №3 (49). - 8.

105-112.

Бабешко Л.О. Особенности построения и диагностики VAR-моделей в вгей // Фундаментальные исследования. - 2022. - № 3. - С. 29-35. doi: 10.17513/&.43210 @@ ВаЪеБЬко Ь.О. О8оЪеппо8Й ро8&оепуа i diagnostiki VAR-modelej V вгеИ // РиМатепМ'пуе issledovanija. - 2022. - № 3. - 8. 29-35. doi: 10.17513/&.43210

2 - 2024

Российский внешнеэкономический вестник

19 Q

Нехорошков В. П., Арошидзе А. А. Диагностика и оценка устойчивости внешнеторговых связей Китая и России // Российско-китайские исследования. - 2022. - Т. 6, № 2. - С. 103115. - DOI 10.17150/2587-7445.2022.6(2).103-115. @@ Nehoroshkov V. P., Aroshidze A. A. Diagnostika i ocenka ustojchivosti vneshnetorgovyh svjazej Kitaja i Rossii // Rossijsko-kitajskie issledovanija. - 2022. - T. 6, № 2. - S. 103-115. - DOI 10.17150/2587-7445.2022.6(2).103-115.

Федюнин Д. В. Методы, показатели и пороговые значения оценки уровня внешнеторговой деятельности регионального промышленного комплекса // Формирование экономической устойчивости региональных социально-экономических систем: сборник трудов международной научно-практической конференции, Владимир, 26 ноября 2020 года. - Владимир: Атлас, 2021. - С. 272-277. @@ Fedjunin D. V. Metody, pokazateli i po-rogovye znachenija ocenki urovnja vneshnetorgovoj dejatel'nosti regional'nogo promyshlen-nogo kompleksa / D. V. Fedjunin // Formirovanie jekonomicheskoj ustojchivosti regional'nyh social'no-jekonomicheskih sistem: sbornik trudov mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj kon-ferencii, Vladimir, 26 nojabrja 2020 goda. - Vladimir: Atlas, 2021. - S. 272-277.

Хашир Б. О., Удовик Е. Э., Швецова И. Н., Кузьменко Н. И. Устойчивость региональных хозяйственных систем в условиях санкционных ограничений внешнеэкономической деятельности // Вестник ЮУрГУ Серия: Экономика и менеджмент. - 2023. - №2. - С. 7991. @@ Hashir B. O, Udovik E. Je., Shvecova I. N., Kuz'menko N. I. Ustojchivost' regional'nyh hozjajstvennyh sistem v uslovijah sankcionnyh ogranichenij vneshnejekonomicheskoj dejatel'nosti // Vestnik JuUrGU. Serija: Jekonomika i menedzhment. - 2023. - №2. - S. 79-91.

Landesbetrieb IT.NRW Statistik und IT-Dienstleistungen. Landesdatenbank NR. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.landesdatenbank.nrw.de/ldbnrw/online (дата обращения 01.11.2023 г.)

Landesbetrieb IT.NRW Statistik und IT-Dienstleistungen. Regionaldatenbank. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.regionalstatistik.de/genesis/online/ (дата обращения 01.11.2023 г.)

Tian Y., Xue S., Li C., Liang H., Mao J. Sustainable Developmental Evaluation of Foreign Trade Based on Emergy Analysis Method in Shenzhen City, China // Sustainability. - 2019. - No. 11. - P. 3035. - DOI 10.3390/su11113035

The World Bank. GDP, PPP (current international $). [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.PP.CD7most_recent_value_de-sc=true (дата обращения 22.11.2023 г.)

^ 20

Российский внешнеэкономический вестник

2 - 2024