WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Хаусманн и Клингер предложили следующую наглядную иллюстрацию. Товары подобны деревьям в лесу, которые могут расти близко или далеко друг от друга, в зависимости от того, насколько схожи факторы, необходимые для их производства. Фирмы представлены живущими в этом лесу обезьянами, которые получают разную полезность (прибыль), обитая на разных деревьях (к примеру, обезьяны, как правило, предпочитают бананы еловым шишкам). Лес оди­ наков для всех стран, но обезьяны, принадлежащие той или иной стране, занимают какую­то определенную его часть (производство уже существующих в стране товаров). Они могут пере­ прыгивать на другие, не занятые ими, деревья (освоение производства новых товаров), более привлекательные для них (с точки зрения прибыли), но при этом существует вероятность того, что они не допрыгнут, если расстояние между деревьями слишком велико.

104 Структура и продуктивность российского экспорта от «расстояния» между старым и новым товарами (то есть от схожести их факторов производства). Но как только одна фирма перешла на производ­ ство нового товара, специфические факторы, необходимые для его освоения, становятся общим знанием и другим фирмам уже не требуется нести весь объем фиксированных издержек перехода на новый товар. При этом фирмы выбирают расстояние, на котором будет располагаться их новый продукт по отношению к старому, максимизируя свою прибыль.

Пространство всех товаров может быть представлено матрицей, элемен­ тами которой являются расстояния между парами товаров.

При построении эмпирической меры расстояния между товарами авто­ ры статьи отталкиваются от того, что пространство товаров не является однородным, а схожесть факторов производства пары продуктов может быть задана вероятностью того, что страна одновременно специализируется на экспорте каждого из этих продуктов, то есть имеет высокий индекс RCA по ним обоим.

В качестве эмпирической меры технологической близости двух товаров в статье выбирается вероятность того, что страна экспортирует продукт, при условии, что она экспортирует продукт 2. Выбор экспорта, а не производства в целом здесь обусловлен предположением, что именно экс­ портируемые товары являются наиболее конкурентоспособными и доход­ ными в каждой отдельной национальной экономике. Выбор же условной вероятности, а не просто вероятности того, что два товара экспортируются одновременно, сделан с тем, чтобы исключить искажающее влияние на итоговые оценки какого­нибудь одного товара, если он экспортируется многими странами. Стоит отметить, что, так как P(A|B) P(B|A), авторы предлагают использовать минимальное из этих двух значений, чтобы избе­ жать асимметрии в оценках8.

Чтобы уменьшить статистический «шум» в используемых данных, в вы­ страиваемом индексе сходства товаров учитываются только те пары товаров, для каждого из которых RCA >. Это, по мнению авторов, гарантирует то, что экспорт страной конкретной пары товаров не случаен, а обусловлен схожестью необходимых факторов их производства и экспорта.

Обратная к «расстоянию» между двумя товарами величина определяется, как:

, (6) где: i, j — индексы товаров, t — время, и для любой страны c выполнено:

, (7), (8) где xvalict — экспорт товара i страной c в период t.

Величина ij изменяется в диапазоне от 0 до и отражает вероятность одновременной специализации стран на экспорте товаров i и j.

Данный момент не является принципиальным, поскольку при допущении асимметричности расстояний результаты оценок сильно не меняются.

Андрей КАуКИН, Лев ФРейНКмАН Если характеристики пространства товаров действительно важны при переходе от производства одного продукта к производству другого, то тогда, как замечают авторы, вероятность того, что новый продукт в следующем периоде будет иметь высокое значение RCA (> ), зависит от того, какое количество необходимых для данного продукта факторов производства уже используется в этой экономике. Иными словами, существенным фактором успешного освоения нового товара является величина «расстояния» между новым продуктом и всеми товарами, которые к данному моменту уже про­ изводятся/экспортируются в экономике.

Чтобы учесть это, авторы строят обобщенную характеристику нацио­ нальной экспортной структуры, называемую ими «плотностью». Для каж­ дого продукта, имеющегося на мировом рынке, эта величина показывает, насколько плотно он «окружен» уже экспортируемыми на уровне RCA > данной страной товарами:

. (9) Очевидно, что значения этой величины будут лежать в интервале от 0 до.

В соответствии с моделью фирмы с большей вероятностью перейдут на производство и экспорт нового продукта, если значение плотности для него высоко, то есть если экономика уже специализируется на экспорте сходных товаров. Этот факт был продемонстрирован эмпирически в работе Хаусманна и Клингера. Таким образом, подтвердилась возможность объяснения эволю­ ции структуры производимых и экспортируемых товаров на национальном уровне с помощью предложенной меры расстояния между товарами.

Небезынтересен также вопрос, как выглядит на практике пространство товаров. Одной из работ, в которой оно было построено эмпирически, на основе фактических данных о структуре глобальной торговли товарами, является статья К. Гидальго, Б. Клингера, А.­Л. Барабаси и Р. Хаусманна9.

Графическое представление пространства товаров, полученное авторами, содержит набор кругов разного цвета и размера, связанных между собой пря­ мыми линиями. Круги — это товары, размер круга отражает объем мировой торговли соответствующим товаром, а цвет — отрасль, к которой относится его производство. Линии, соединяющие круги, отображают «расстояния» между товарами, то есть величины, рассчитываемые согласно (6).

Один из результатов, полученных авторами, состоит в том, что про­ странство товаров является наиболее плотным в местах, где сконцентри­ рованы технологически наиболее сложные товары, в то время как более «простые» товары, например сырье, располагаются на периферии. По сути, это отражение того факта, что технологически развитым странам легче перейти на производство новых товаров, чем менее развитым или сырье­ вым экономикам.

С учетом того обстоятельства, что страны, как правило, начинают про­ изводить и экспортировать продукты, наиболее близкие к уже имеющимся в их экспортной корзине, неудивительно, что бедным экономикам требуется гораздо больше времени и усилий для последовательного перехода от произ­ водства сырья и низкотехнологичных продуктов к производству технически более сложных товаров.

Hidalgo C.A., Klinger B., Barabasi A.-L., Hausmann R. The Product Space Conditions the Development of Nations // Science Online. 2007. 3 November.

106 Структура и продуктивность российского экспорта 3. Структура и продуктивность российского экспорта Прежде чем говорить об оценках продуктивности российского экспорта, рассмотрим его структуру и динамику за последние годы.

В табл. и 2 представлены товары, составлявшие в 2006 году наибольшую долю экспорта России 0. В первой из них разбивка проведена по отраслям (разделам, 2 знака товарной классификации), во второй — по товарам (товар­ ным подгруппам, 4 знака классификации).

Как видно, большую часть российского экспорта составляют нефть и не­ фтепродукты (преимущественно непереработанная нефть) и газ. Вместе они представляют 66,8% всего экспорта на отраслевом уровне и 60,4% на товар­ ном уровне. Более наглядно общая структура экспорта отражена на рис.

и 2, показывающих кумулятивную долю экспорта на отраслевом и товарном уровнях соответственно. Помимо нефти и газа в экспорте широко пред­ ставлены металлы, уголь, продукция химической промышленности. Первые шесть товаров из списка наиболее экспортируемых обеспечивают 70% всего экспорта, первые 9 товаров — 80%.

Т а б л и ц а Структура российского экспорта по отраслям, 2006 год Объем экспорта Доля Кумулятивная Код Наименование товарной группы (млн долл.) (%) доля (%) 33 Нефть и нефтепродукты 4 4 5,2 5,34 Газ, природный и произведенный 43 228 5,7 66,68 Цветные металлы 9 229 7,0 73,67 Железо и сталь 6 984 6,2 80,24 Древесина и пиломатериалы 5668 2, 82,5 Химические элементы и соединения 5306,9 84,7 Машинное оборудование, кроме электрического 5 95,9 85,73 Транспортные средства 5009,8 87,32 Уголь, кокс 4590,7 89,56 Удобрения 4077,5 90,28 Металлосодержащая руда и металлический лом 3089, 9,66 Неметаллические минеральные изделия 2604 0,9 92,72 Электрическое машинное оборудование 2562 0,9 93,04 Зерновые 806 0,7 94,64 Бумага и картон 537 0,6 95,Рис. 1. Кумулятивная доля экспорта по отраслям, 2006 год (%) Здесь и далее используются классификация и данные об экспорте и импорте COMTRADE.

Андрей КАуКИН, Лев ФРейНКмАН Т а б л и ц а Структура российского экспорта по товарам, 2006 год Объем экспорта Доля Кумулятивная Код Наименование товарной группы (млн долл.) (%) доля (%) 33 0 Сырая и частично переработанная нефть 96 675 4,8 4,34 Природный газ 43 228 8,7 60,684 Алюминий и его сплавы, необработанные 64 2 2,8 63,683 Никель и его сплавы, необработанные 5906 2,6 65,6725 Крицы, заготовки, склябы и т. д. из железа 542 2,3 68, 32 4 Уголь (антрацит, битум) 434,9 70,6822 Никель и его сплавы, обработанные 280,2 7,2422 Пиловочник, шпон 2520, 72,2432 Распиленные бревна, нетесаные 2265,0 73,6727 Рулонная сталь и железо для вторичной прокатки 2245,0 74,2820 Железный и стальной лом 203 0,9 75, 6672 Алмазы, не технические, необработанные 7 8 0,7 75,682 Медь и ее сплавы, необработанные 67 0,7 76,56 Азотосодержащие удобрения 5 0 0,7 77,67 2 Чугун в чушках 456 0,6 77,04 0 Пшеница, немолотая 368 0,6 78,56 9 Удобрения 364 0,6 79,6742 Листовая сталь и железо (толщиной 3—4,75 мм) 3 6 0,6 79,6743 Листовая сталь и железо (толщиной менее 3 мм) 306 0,6 80, Рис. 2. Кумулятивная доля экспорта по товарам, 2006 год (%) Следует также обратить внимание на то, что Россия экспортирует пре­ имущественно непереработанное сырье.

На рис. 3 представлена динамика концентрации экспорта в период 999— 2006 годов — изменение доли первых десяти и двадцати товаров в экспорте.

Как видно, доля первых двадцати товаров за это время выросла с 70 до 80%, причем если доля первой десятки возросла с чуть более 60% до приблизи­ тельно 75%, то доля следующих десяти товаров немного уменьшилась.

Более точно степень концентрации экспорта можно измерить с помо­ щью индекса Хиршмана, который представляет собой квадратный корень от суммы квадратов долей каждого товара — чем выше его значение, тем выше степень концентрации. Результаты построения данного индекса для российского экспорта представлены в табл. 3 и на рис. 4.

Интерес представляют относительные изменения индекса. Судя по рис. 4, степень концентрации российского экспорта за семь лет увеличилась при­ 108 Структура и продуктивность российского экспорта Рис. 3. Доля 10 и 20 самых экспортируемых товаров в России, 1999—2006 годы (%) Т а б л и ц а Концентрация российского экспорта, 1999—2006 годы 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Индекс Хиршмана 0,324 0,366 0,38 0,387 0,405 0,4 9 0,460 0,Доля 5 наиболее экспортируемых 55, 59,4 6,0 60,0 6,8 6,7 66,0 68, продуктов (%) Доля 0 наиболее экспортируемых 62,2 66,6 67,4 67,7 69,2 69,7 72,6 74,продуктов (%) Доля 20 наиболее экспортируемых 7,3 74,4 74,8 75,5 76,5 77,7 79,8 80,продуктов (%) Количество товаров, объем экспорта 28 307 294 297 323 33 340 которых превышает 5 млн долл.

Количество товаров, объем экспорта 22 243 240 239 265 287 29 которых превышает 0 млн долл.

Рис. 4. Индекс Хиршмана мерно в полтора раза, однако в последний год этого периода рост концентра­ ции экспорта практически остановился.

По­видимому, факт увеличения концентрированности российского экспорта связан прежде всего с ростом цен на энергоресурсы в рассматриваемый период.

Эффект же получился столь значимым, поскольку поставки нефти и газа (цены на который привязаны к ценам на нефть) составляют львиную долю российско­ го экспорта. В пользу этого утверждения говорит то, что общий рост экспортной концентрации пришелся как раз на первые десять экспортируемых товаров.

Рассмотрим теперь оценки продуктивности российского экспорта и их динамику. Для этого воспользуемся методикой Хаусманна—Хванга—Родрика и предложенными ими расчетными формулами для продуктивности отде­ льного товара и средней продуктивности экспорта страны в целом: (4) и (5) соответственно.

Андрей КАуКИН, Лев ФРейНКмАН По экспорту использовались данные на уровне товарных подгрупп, ВВП на душу населения — по паритету покупательной способности, в долларах США.

Динамика продуктивности экспорта некоторых стран отражена на рис. 5.

Рис. 5. Динамика средней продуктивности экспорта, 1999—2006 годы (долл.) Видно, что в 999 году продуктивность российского экспорта была меньше соответствующего китайского показателя приблизительно на 5%, а в 2006 году — уже на 35%, что свидетельствует о значительно более высоких темпах освоения новых продуктов и диверсификации экспорта в китайской экономике. Рис. 5 также отражает заметное отставание России в 2006 году от Индии и Бразилии по показателю продуктивности экспортной структуры.

Более подробный анализ данных для России показывает, что, во­первых, основная причина восходящего тренда в оценках продуктивности экспорта связана с ростом экспорта природного газа и, во­вторых, без учета нефти и газа в средней продуктивности российского экспорта не наблюдается ника­ кого заметного роста.

На рис. 6 и 7 изображена взаимосвязь между ВВП страны на душу насе­ ления и уровнем продуктивности экспорта в 2006 году. Налицо сильная и, по­видимому, экспоненциальная зависимость (что совпадает с результатами, полученными в работе Р. Хаусманна, Дж. Хванга и Д. Родрика ).

Рис. 6. ВВП на душу населения и продуктивность экспорта, 2006 год Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. What you export matters.

110 Структура и продуктивность российского экспорта Рис. 7. ВВП на душу населения (по ППС) и продуктивность экспорта в логарифмическом масштабе, 2006 год На графиках отмечены страны, которые в этот период демонстрировали существенный рост — Китай, Индия, Бразилия. Для них значение продук­ тивности экспорта больше среднего значения для стран с приблизительно таким же уровнем ВВП на душу населения (соответствующие точки лежат ниже кривой на рисунке), что также соответствует результатам работы Хаусманна, Хванга и Родрика.

В то же время видно, что ситуация для России выглядит иначе: уровень продуктивности ее экспорта ниже, чем средний уровень продуктивности стран с близким значением ВВП (точка выше кривой). В рамках подхо­ да, предложенного Хаусманном, Хвангом и Родриком, это означает, что по сравнению с Индией, Бразилией и Китаем у России менее привлекательные среднесрочные перспективы роста.

Pages:     | 1 || 3 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.