CC BY
23Чепель С.В.
д.э.н., с.н.с., гл.н.с. Института прогнозирования и макроэкономических исследований при Кабинете министров
республики Узбекистан, Ташкент
УЧЕТ ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКОГО ФАКТОРА В УСТОЙЧИВОМ РАЗВИТИИ НА ПОСТСОВЕТСКОМ ПРОСТРАНСТВЕ: ПРИМЕР УЗБЕКИСТАНА
Ключевые слова: экономическая интеграция, внешние шоки, VAR модели, мировая конъюнктура, макроэкономическая динамика, внешнеэкономическая политика.
Узбекистан, как малая открытая экономика, тесно интегрирован в глобальную экономику через сложный комплекс продуктовых, торговых и финансовых каналов, испытывая на себе влияния как позитивных так и негативных шоков со стороны мировой экономики. Для республики наиболее актуальными являются вопросы оценки степени уязвимости национальной экономики к шокам в ценовой динамике сырьевых и энергетических ресурсов (хлопок, золото, энергоносители и т.д. - ведущие позиции национального экспорта) на мировых товарных рынках. Не менее важной является оценка влияния на национальную экономику и роста или спада производства у основных торговых партнеров Узбекистана, и прежде всего влияния экономики России.
Для изучения этих вопросов был использован эконометрический подход, ориентированный на построение системы эконометрических уравнений в форме модели векторной авторегрессии (VAR модель), которая во многом преодолевает ограничения, свойственные традиционным структурным эконометрическим моделям. VAR модели находят все более широкое применение для решения конкретных прогнозно-аналитических задач в различных странах мира1.
Исходя из существующих информационных возможностей при построении модели было использовано 11 макроэкономических индикаторов, отражающих уровень экономической и инвестиционной активности (ВВП, промышленность, сельское хозяйство, инвестиции, экспорт и импорт), потребления (розничный товарооборот, расходы государства), доходов (населения и государства), курсовой политики (включая и курс сума на параллельном рынке), внешнеэкономические факторы (мировые цены на сырьевые ресурсы и ВВП России).
Все переменные выражены в форме темпов роста, рассчитанные в процентах изменения значения текущего квартала по отношению к соответствующему кварталу предыдущего года. Это во многом решает проблему устранения влияния сезонного фактора. В дополнение к этому, полученные ряды были пропущены через соответствующие фильтры для полного устранения фактора сезонности.
Динамика этих индикаторов в указанной выше форме представлена на рис. 1 и рис. 2. Ее анализ показывает, что практически для всех индикаторов, характерно отсутствие трендовой составляющей, что является косвенным свидетельством их стационарности. Исключение составляет лишь динамика курсового разрыва, величина которого в последние два года имела тенденцию к росту.
2СЮ.0
'ВВП ~1"Промышленность ^"Экспорт
•Инвестиции Минимальная зарплата ■^Доходы госбюджета
'Разрыв обменного курса (раз) (правая шкала)
Рисунок 1.
Квартальная динамика национальных макроэкономических индикаторов (в % текущ. кв. к соотв. кв. предыдущего года). Источник: расчеты автора на основе данных государственной статистики
1 См., например, Stock J., Watson M. Implications of Dynamic Factor Models for VAR Analysis // NBER Working Papers. 2005. -P. 67. - https://www.princeton.edu/~mwatson/papers/favar.pdf; Шевелев А. А. Байесовский подход к оценке воздействия внешних шоков на макроэкономические показатели России // Мир экономики и управления. 2017. - № 1
Среди национальных макроиндикаторов наибольшая волатильность была свойственна динамике экспорта и инвестиций, особенно в первой половине отчетного периода. В отдельные моменты периода глобального финансового кризиса 2008-2009 годов динамика экспорта отклонялась от своего равновесного состояния на 60 п.п. и более, что свидетельствует о высокой степени зависимости национальной экономики от внешнеэкономического фактора и актуальности задачи количественной оценки этих взаимосвязей.
Среди внешнеэкономических показателей (рис. 2) наибольшая волатильность была свойственна мировым ценам на хлопок-волокно. В отдельные моменты посткризисного периода (2011-2012 гг.) мировые цены на хлопок взлетали более чем в 2 раза, после чего так же резко падали, создавая серьезные сложности при реализации этого товара, а также для сельского хозяйства республики и для бюджетных поступлений.
260,0 Л
240,0 А
220,0 / \
200,0 / \
■ВВПРоссии Цены на хлопок Цены на золото Цены на газ
Рисунок 2.
Квартальная динамика внешнеэкономических индикаторов (в % текущ. кв. к соотв. кв. предыдущего года). Источник: расчеты ИПМИ на основе данных ГКС
Предварительный вывод о стационарности исходных квартальных рядов подтверждается и результатами использования теста на стационарность (ADF тест, см. табл.1). Это позволяет использовать эти ряды непосредственно в модели, не прибегая к процедуре коинтеграции. Исключение составляет переменная курсового разрыва1, которая была включена в модель в форме первой разности.
Таблица 1
Результаты тестирования исходных квартальных рядов на стационарность по наличию
единичного корня (ADF тест)
Переменная t-статистика Критическое значение (0,05%уровень)
ВВП -8,33 -2,9
Промышленность -6,73 -2,9
Инвестиции -8,0 -2,9
Мин. зарплата -3,4 -2,9
Доходы бюджета -3,0 -2,9
Экспорт -6,9 -2,9
Разрыв обменного курса -4,16 -2,9
ВВП России -3,6 -2,9
Цены на газ -5,3 -2,9
Цены на хлопок -5,2 -2,9
Цены на золото -3,0 -2,9
Источник: расчеты автора с использованием системы Eviews.
В процессе эконометрического анализа отрабатывались различные конфигурации моделей: традиционная (все переменные эндогенные), с выделением экзогенных переменных (внешнеэкономические показатели), узким (с исключением ряда взаимно коррелирующих индикаторов внутреннего развития) и широким кругом переменных. Наилучшие результаты были получены при использовании узкого круга индикаторов (показатели табл. 2 за исключением ВВП).
Тестирование различных модификаций модели позволило установить, что оптимальный лаг запаздывания составил 4 квартала. Именно для такой конфигурации модели достигаются максимальные значения информационных критериев (Akaike AIC, Schwarz SC), а в функциях отклика - появляются периоды со статистической значимостью реакции экономики на внешние шоки.
Кроме того, использование опции ARRoots Table/Graph (Таблица/график AR-корней), проверяющей остатки регрессии показало, что использованная конфигурация VAR модели в целом стационарна, т.к. все обратные корни (37
1 В результате либерализации валютного рынка в конце 2017 г. курсовой разрыв был ликвидирован, а валютный курс сума унифицирован.
корней) по модулю меньше единицы и находятся внутри единичного круга. Полученные при этом наиболее устойчивые результаты влияния внешних шоков на ключевые макроэкономические индикаторы сведены в табл. 2.
Таблица 2
Характеристика реакции экономики Узбекистана на различные источники внешней нестабильности
Характеристика функции отклика по ключевым макроэкономическим индикаторам Источники внешней нестабильности
ВВП России Мировые цены на:
золото | газ | хлопок
1. Промышленный выпуск
- период статистической значимости с 3-го по 8-й квартал - - -
- направленность взаимосвязи прямая прямая прямая прямая
- оценка уязвимости (в п.п на 1 п.п шока) 1,2-1,4 0,12-0,24 0,034 0,054-0,11
2. Экспорт
- период статистической значимости с 1-го по 3-й квартал 1-й и 4-й кварталы - с 1-го по 7-й квартал
- направленность взаимосвязи прямая прямая прямая прямая
- оценка уязвимости (в п.п на 1 п.п шока) 4,17-6,25 1,19-1,49 (-0,85)-(-0,51) 0,54-0,68
3. Инвестиции
- период статистической значимости - - - с 7-го по 8-й квартал
- направленность взаимосвязи прямая прямая прямая прямая
- оценка уязвимости (в п.п на 1 п.п шока) 3,13-4,17 0,18-0,6 0,03-0,51 0,14-0,35
4. Доходы бюджета
- период статистической значимости с 2-го по 4-й 1-й квартал 1-й квартал -
- направленность взаимосвязи прямая прямая прямая прямая
- оценка уязвимости (в п.п на 1 п.п шока 0,42-1,67 0,06-0,24 (-0,34)-(-0,17) 0,14-0,19
5. Разрыв в индексах обменного курса
- период статистической значимости с 1-го по 8-й квартал 1-й квартал 1-й квартал -
- направленность взаимосвязи обратная обратная обратная обратная
- оценка уязвимости (в п.п на 1 п.п шока) -0,21-(-0,1) (-0,01)-(-0,006) (-0,02)-0 (-0,003)-0
Источник: обобщение автором результатов построения функций откликов в рамках построенной VAR модели.
Используя графики функций отклика, в ней отражены периоды со статистически значимым отклонением траектории анализируемых индикаторов от их равновесного уровня (например, повышение в динамике промышленного производства с 3-го по 8-й квартал при разовом увеличении ВВП России на 1 п.п. в первом квартале прогнозного периода, строка 1 табл. 2), а также максимальная величина этого отклонения в процентных пунктах (3-я строка таблицы, например, 1,2-1,4 п.п. в отклике по индикатору промышленного производства).
Анализ данных этой таблицы позволил сделать следующие выводы:
1. Экономика Узбекистана тесно взаимосвязана с экономикой России. Увеличение (или уменьшение) динамики ВВП России на одно стандартное отклонение (4,8 п.п.) по отношению к ее средней оценке за отчетный период (105,0%, медианная оценка) повышает (или уменьшает) динамику национального экспорта на 20 п.п. с запаздыванием в 2-3 квартала. В пересчете на 1 п.п. эффект от изменения ВВП России для экспорта оценивается, примерно, в 4-6 п.п. При этом реакция национальной экономики на этот канал внешнего шока становится статистически значимой, начиная со 1 -го квартала с момента воздействия этого шока и до 4-го квартала. Помимо экспорта, высокую чувствительность к росту и спаду в экономике России проявила промышленность. Однако статистически значимый эффект достигается позже (спустя уже полтора года) 1,2-1,4 п.п. в пересчете на 1 п.п. ВВП России, т.е. эластичность промышленного производства в Узбекистане по ВВП России заметно ниже, чем аналогичная эластичность для экспорта.
2. Оперативно, начиная со второго квартала, реагируют на рост ВВП России и доходы бюджета республики. При этом в своем пиковом значении (с лагом в 3-4 квартала) они достигают 1,8-2 п.п. на один п.п. изменения ВВП России. Этот результат свидетельствует о высокой степени зависимости бюджетной системы республики от экономической динамики ведущего торгового партнера Узбекистана.
Рост экономики России благотворно сказывается и на сбалансированном валютном рынке республики, т.к. прогнозируемое сокращение разрыва между официальным и неофициальным курсами сума составляет 1,5 раза при росте ВВП России на одно стандартное отклонение с запаздыванием в полтора года.
Обращает на себя внимание то обстоятельство, что среди других внешнеэкономических факторов (в т.ч. вола-тильности мировых цен) только динамика ВВП России оказывает статистически значимое влияние на курсовой разрыв, что позволяет рассматривать этот внешнеэкономический фактор как важнейший среди других источников и факторов внешней неустойчивости.
3. Наибольшая уязвимость национальной экономики к волатильности цен на сырьевые ресурсы обнаружена для мировых цен по золоту. Их изменение на одно стандартное отклонение (17 п.п. при средней медианной оценке в отчетном периоде в 111,0%) через 4 квартала приводит к изменению экспорта на 20 п.п. Позитивно рост мировых цен на золото влияет на инвестиции (с запаздыванием в один год), промышленное производство и доходы бюджета (с запаздыванием в два года), но для большинства точек отчетного периода эта реакция не является статистически значимой. Таким образом, диверсификация национального экспорта, снижение в нем доли цветных металлов является главным условием повышением устойчивости динамики экспорта и экономики в целом.
Более высокая статистическая значимость реакции экономики Узбекистана свойственна при рассмотрении канала внешних шоков со стороны нестабильности мировых хлопковых цен. Однако высокая степень волатильности
этого фактора (36,8% стандартное отклонение при средней медианной оценке в 103,6%) означает и меньшие оценки эластичностей динамики макроэкономических индикаторов по этому фактору. Так, имея статистически значимое воздействие на экспорт на протяжении двух лет с момента возникновения этого импульса, повышение экспорта при росте этого фактора на одно стандартное отклонение составило около 20 п.п. (с лагом в полтора года), т.е. оценка эластичности в этом случае не превышает 0,54-0,56 п.п. против 1,2 п.п. для золота.
4. Рост мировых цен на газ, в отличие от роста цен на хлопок и золото, оказывал на национальную экономику по большей части негативное воздействие. Это касается, прежде всего, экспорта, инвестиций, бюджетных. Возможные причины этого состоят в том, что мировая цена на газ формируется исходя из мировой цены на нефть (с запаздыванием в полгода). Рост нефтяных цен приводит к росту транспортных издержек, повышает себестоимость выпускаемой промышленной продукции и услуг, т.к. большая часть нефти, поступающая на переработку в республике, имеет импортное происхождение. Соответственно и большая часть газа, в отличие от цветных металлов и хлопка, используется для удовлетворения внутренних потребностей промышленности и населения и рост цен на него, как результат роста мировых цен на нефть, увеличивает себестоимость вырабатываемой электроэнергии, металлов, цемента и т.д. При этом необходимо учитывать, что для населения и отдельных отраслей промышленности, внутренние цены на газ субсидируется государством, что ограничивает доходы газодобывающих компаний при улучшении мировой конъюнктуры на энергоносители.
Кроме того, по газу, особенно трубопроводному, как правило, заключаются долгосрочные контракты, и рост мировых цен на этот вид энергоносителей далеко не всегда приводит к быстрому увеличению экспортной выручки, что и предопределяет такую негативную реакцию национальной экономики. Следовательно, целесообразно ограничивать долю природного газа в структуре товарного национального экспорта, повышая его объемы, направляемые на глубокую переработку (новые химические материалы, синтетическое топливо и т.д.).
