CC BY
22УДК 314.17
ВЛИЯНИЕ ЭКСПОРТА ГАЗА, НЕФТИ, ОБОРУДОВАНИЯ НА ВНЕШНЕТОРГОВЫЙ БАЛАНС В РФ
Бабурина А.П., студент бакалавр Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Москва, РФ Email: anya-baburinababurina@yandex.ru Галочкин В.Т., к.ф.-м.н., доцент
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Москва, РФ
E-mail: Vgalochkin@fa.ru
Аннотация: В статье рассмотрена структура экспорта Российской Федерации, современные проблемы внешней торговли, с помощью эконометрического анализа определена связь между динамикой экспорта нефти и газа, машин и оборудования и внешнеторговым балансом. Выяснилось, что доходы от экспорта газа не влияют на наполнение бюджета.
Ключевые слова: экономика, торговый баланс, экспорт, внешняя торговля, эконометрический анализ, корреляция.
IMPACT OF NATURAL GAS, OIL, AND EQUIPMENT EXPORTS ON THE FOREIGN TRADE BALANCE IN THE RUSSIAN FEDERATION
Baburina A. P., student of the bachelor Financial University under the Government of the Russian Federation,
Moscow
Email: anya-baburinababurina@yandex.ru Galochkin V.T., Ph.D., Associate Professor Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, E-mail: galochkin@fa.ru
Resume: The article examines the structure of exports of the Russian Federation, modern problems offoreign trade, using econometric analysis, the relationship between the dynamics of exports of oil and gas, machinery and equipment and the foreign trade balance is determined. It turned out that gas export revenues do not affect the budget filling
Key words: economy, trade balance, export, foreign trade, econometric analysis, correlation
Российская Федерация обладает очень мощным ресурсным потенциалом, именно поэтому в настоящее время основой экономической мощи страны составляет минерально-сырьевой комплекс. Уже долгое время большую долю экспорта РФ составляет в основном углеводородное сырьё (нефть и нефтепродукты, газ, уголь), вследствии чего Россия стала одним из главных экспортеров рынка энергоресурсов. В условиях кризиса это оказалось верным решением, однако современные экономические реалии требуют от стран другой экономической политики - экспортерами сырья сейчас являются по большей части развивающиеся страны, а развитые страны занимаются его переработкой.
В настоящее время на рынке нефти и газа можно наблюдать весьма нестабильную ситуацию, поэтому целесообразно переориентировать экономическую политику РФ на повышение доли продукции с высокой степенью переработки (добавленной стоимости) и повышение конкурентоспособности российской продукции на внешнем рынке [1,2].
Экспорт влияет на развитие национальной экономики. На основании данных по экспорту за 2000-2018 года методами эконометрики проведем анализ влияния изменения в составе экспорта России на внешнеторговый баланс. Внешнеторговый оборот России в 2020 году составил 571,9 млрд долларов,
уменьшившись по сравнению с 2019 годом на 15,2%. Такие данные таможенной статистики за январь — декабрь 2020 года приводит Федеральная таможенная служба РФ.
Сальдо торгового баланса сложилось положительным в размере 104,5 млрд долларов, оказавшись на 73,9 млрд меньше, чем в январе — декабре 2019 года.
Экспорт России за прошлый год составил 338,2 млрд долларов (минус 20,7% по сравнению с 2019-м).
Удельный вес топливно-энергетических товаров в структуре экспорта уменьшился с 62,1% в 2019 году до 49,6%. По сравнению с январем — декабрем 2019 года стоимостный объем топливно-энергетических товаров сократился на 36,6%, физический — на 6%. В экспорте товаров топливно-энергетического комплекса сократились физические объемы поставок электроэнергии (на 39,6%), керосина (на 16,7%), нефти сырой (на 11,4%), газа природного (на 9,7%), возросли — бензина автомобильного (на 12,4%), газа природного сжиженного (на 4,5%).
Для изучения влияния на бюджет России основных экспортных товаров и их взаимосвязи на сайте Росстата РФ отобраны показатели по экспорту товаров в млрд. руб.
В качестве результативного фактора Y выступает показатель - внешнеторговый баланс (млрд. долл.). Для исследования связи было отобрано пять факторов: данные по экспорту сырой нефти (млрд. долл.) - Х1, нефтепродуктов (млрд. долл.) - Х2, природного газа (млрд. долл.) - Х3, машин и оборудования (млрд. долл.) - Х4, металлов и изделий из них (млрд. долл.) - Х5.
Таблица 1 - Динамика отобранных факторов.
У Х1 Х2 ХЗ Х4 Х5
Экспорт, млрд. долл.:
Год Внешнеторговый баланс, млрд. долл. Нефть сы рая Нефтепродукты Газ природный Машины и оВорудование Металл ы; изделия из них
2000 136.9 25.27 10.92 16.64 9.071 22.37
2001 141.8 24.99 9,33 17.77 10.471 18.798
2002 152.9 29.11 11.23 15.9 10.09 19.923
2003 191 39.68 14.01 19.98 11.994 23.735
2004 257.1 59.04 19.23 21.85 14.1 36.707
2005 340.2 83.44 33.81 31.67 13.505 40.592
2006 439.1 102.29 44.67 43.81 17.437 48.936
2007 551.7 121.5 52.23 44.84 19.667 55.963
2008 734.7 161.15 79.39 69.11 22.764 61.751
2009 459 100.59 43.15 41.97 17.879 38.551
2010 625.9 135.8 70.47 47.74 22.401 42.6694
2011 322.5 181.81 95.71 64.29 25.9326 47.5723
2012 842 180.93 103,62 62.25 26.5791 44.4306
2013 842.2 153.89 109,41 65.97 28.91 40.8463
2014 734.4 153.89 115,31 54.69 26.4951 40.4275
2015 526.4 89.59 67.45 41.78 25.4404 32.8801
2016 468.1 73.71 46.11 31.28 24.4317 28.7986
2017 585.1 93.38 53.25 38.69 28.2831 37.0722
2018 688.1 129.05 73.11 54.43 29.1462 43.6337
Построим корреляционную матрицу при помощи операции «Анализ данных - Корреляция» в Excel. Все расчеты проведем с использованием программы Microsoft Excel. Полученные результаты приведены в таблице 2. Выявим связь между результативным и факторными признаками.
Таблица 2 - Корреляционная матрица
У XI Х2 ХЗ Х4 Х5
Y 1
Х1 0.968901 1
Х2 0.977955 0,936252 1
ХЗ 0.964963 0.972872 0,931964 1
Х4 0,914449 0,800186 0,887958 0,819735 1
Х5 0.721076 0.811301 0.623466 0.808235 0.540349 1
Исходя из полученных данных в таблице 2, сделаем вывод о том, что наибольшее влияние на результативный фактор Y оказывает фактор X2 - экспорт нефтепродуктов, наименьшее - фактор Х5 -
экспорт металлов и изделий из них. Каждый из факторов оказывает сильное влияние на результативный фактор, по модулю все значения больше 0,7, отрицательная корреляция не выявлена.
Для выявления статистически значимых факторов оценим параметры линейной модели множественной регрессии, сформулированной в теореме Гаусса - Маркова. Для этого проверим статистическую значимость модели с помощью функции Регрессия (см. таблицы 3
Таблица 3. - Результаты операции РЕГРЕССИЯ для пяти факторов.
ИтФШ: Стандартная ошибка i- статистика Р-Значение константа
Y-пересечение -53,03 16,98 -3,12 0,0005 а0
Переменная Х1 2,16 0,38 5,59 0,0008 а1
Переменная Х2 1,41 0,52 2,70 0,0100 а2
Переменная ХЗ 1,78 0.97 1,82 0,0910 аЗ
Переменная Х4 10,19 1.13 8,98 0,00006 а4
Переменная Х5 -0,57 0,76 -0,75 0,46007 35
Статистическая значимость модели проверялась на основе теста Фишера. Число F модели 1016, что говорит о её высоком качестве
С помощью функций Excel были посчитаны коэффициенты уравнения регрессии, стандартная ошибка, t-статистика, P-значение, также был проведен дисперсионный анализ. При заданной доверительной вероятности 95% тест Стьюдента показал, что коэффициенты при факторах X3 и X5 являются статистически незначимыми. Это означает, что данные переменные статистически несущественны, необходимо их удалить.
При удалении несущественной переменной, число Фишера и дроби Стьюдента должны увеличиться. Удалив факторы X3 и X5, получим, что все дроби Стьюдента больше ^рит, а число Фишера действительно увеличилось с 1016 до 1556, также увеличились и дроби Стьюдента. Это подтверждает наш вывод о том, что факторы Х1, Х2 и Х4 статистически значимы. Факторная модель выглядит следующим образом:
Yi = -49,997+ 2,423*X1i + 1,743*X2i + 10,373*X3i + ei.
Таким образом, было выявлено, что для объяснения модели влияние экспорта природного газа и металлов, изделий из них было несущественным. Этот поразительный факт говорит о том, что влияние экспорта газа и металлов на бюджет Российской Федерации незначительно, то есть для бюджета не приносит никакой пользы. Тем не менее, многомиллиардная прибыль от продажи российских газа и металлов конечно существует и каким то образом распределяется между владельцами этих отраслей, не принося никакой пользы бюджету [3,4,5].
Наиболее значимым фактором в выше представленной модели является экспорт сырой нефти, нефтепродуктов, машин и оборудования. Для дальнейшего анализа будут использоваться именно эти факторы.
Проведем анализ влияния экспорта сырой нефти (факторный признак Х1), экспорта нефтепродуктов (Х2) и экспорта машин и оборудования (Х3) на внешнеторговый баланс (результативный признак У). Результаты проведенного анализа позволяют считать, что модель качественная и коэффициенты статистически значимы.
Проиллюстрируем данную зависимость графически по каждому из исследуемых параметров (рис. 1-3).
¡50 ei
CP
ос
£50
л
и
■о 0
I-
-е
0J
Зависимость внешнеторгового баланса от экспорта сырой
0 200 400 600 800 1000
Внешнеторговый баланс, млрд.долл.
Рис 1 - Зависимость внешнеторгового баланса от экспорта сырой нефти.
Зависимость внешнеторгового баланса от экспорта...
200
0 у=0»1376»^13264*
£ о 0 500 1000
I *
ш о.
g Внешнеторговый баланс,.
Рис2 - Зависимость внешнеторгового баланса от экспорта нефтепродуктов.
Зависимость внешнеторгового баланса от экспорта машин и оборудования
40
у = 0,0258х
е
i 20 а в
Ej ^ 0 ■-
£ о 0 500 1000
О ст б.
о g Внешнеторговый баланс, мл
р л
ы н
долл.
Рис 3 - Зависимость внешне торгового баланса от экспорта машин и оборудования.
Далее, проверим модель на гомоскедастичность (постоянство дисперсии случайных отклонений). Для этого проведем тест Голдфелда — Квандта по каждой из объясняющих переменных.
Для фактора Х1 посчитаем: СО = 156,9/ Сравниваем GQ c Fкритическим. Fкр = 7,7. GQ>Fкр. Следовательно, гетероскедастичность по фактору Х1 обнаружена.
Для фактора Х2 посчитаем: СО = 7,96. Fкр = 7,7 GQ>Fкр. Следовательно, гетероскедастичность по фактору Х2 обнаружена.
Для фактора Х3 посчитаем: СО = 7,6. Fкр = 7,7. GQ<Fкр. Следовательно, гетероскедастичность по фактору Х3 не обнаружена.
Следующим этапом анализа является проведение теста Дарбина-Уотсона и устранение автокорреляции при ее наличии. Для вычисления остатков использовалась функция РЕГРЕССИЯ из Excel. Расчётная формула для критерия DW приведена на рис .4.
Рис.4 - формула подсчета БЖ DW= 1,77. Это число попала в доверительный интервал при границах Ш =1,18 и ёи = 1,4 где отсутствует автокорреляция остатков (рис.5).
положнтельная
корреляция
с вероятна«: тью
Her оснований Есть
отклонять гипотезу отрицательная
Но
с вероятностью корреляция. Оша-
теза Но отклоняется
Корреляция с вероятностью
остатков
Зона отсутствует Зона р=(1-а)=0,95
шшш ШШШ,
& 2 4 - du. 4 - dl 4
О 0,97 0 1,68 2,32 3.03 3,03 4 1,77393
Таким образом, полученная модель имеет статистически значимые параметры и сама является статистически значимой.
Выводы:
1. Методами Эконометрики построена модель уравнения регрессии Yi = -49,997+ 2,423*X1i + 1,743*X2i + 10,373*X3i + ei.
2. Проведены все необходимые тесты, подтверждающие качество анализируемой модели.
3. Изначально было взято 5 факторов регрессии, которые могли повлиять на результативный признак У. В результате проведенных анализов выявлено, что лишь 3 из них значимы и имеют сильную корреляцию с У - это экспорт сырой нефти, экспорт нефтепродуктов и экспорт машин и оборудования.
4. Модель построена качественно. На уровне доверительной вероятности 95% модель хорошо отражает реальные экономические данные, приведенные в таблице 1.
5. Влияние экспорта газа и металлов на бюджет Российской Федерации незначительно
Список использованной литературы
1. Указ Президента РФ от 21.07.2020 N 474 "О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года". http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_357927/
2. Богданова А.И., Последова А.В., Фадеева И.А., Храмченко А.А. Российский экспорт: развитие и перспективы // Вестник Академии знаний. 2019. №35. С.291-300.
3. Шкрябец П. А. Проблемы и перспективы внешней торговли России // сборник статей II Международной научно-практической конференции : в 2 ч.. 2018. С. 36-38.
4. [Электронный ресурс] Сайт Росстата. URL:https://rosstat.gov.ru/folder/11193 (дата обращения 07.09.2018)
5. [Электронный ресурс] Forbes. URL:https://www.forbes.ru/biznes/415671-nezametnyy-peredel-neftyanogo-rynka-chto-stoit-za-sdelkoy-opek (дата обращения 07.12.2020)
6. В.Т.Галочкин, Эконометрика, учебник и практикум, ЮРАЙТ, 2018
