О совершенствовании методологии оценки и анализа экспортной конъюнктуры российских предприятий обрабатывающей промышленности
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-3-5-19
Аннотация
Обосновываются актуальные методологические подходы к анализу экспортной конъюнктуры (на примере российских предприятий обрабатывающей промышленности), включающие новую методику ее интегральной оценки. Данная оценка производится посредством моделирования как мирового спроса на отечественную продукцию, так и ее ценовой конкурентоспособности на международном рынке.
Отмечается важность анализа текущей фазы экономического развития России, в рамках которой происходит структурная трансформация промышленной экспортной политики и складывается новый контур внешнеэкономической деятельности, обусловливающий необходимость совершенствования методов оценки экспортного климата. Подчеркивается актуальность использования в экономико-статистическом анализе экспортных тенденций не только качественных и количественных индикаторов, но и их гибридных модификаций. Автор предлагает новый гибридный измеритель – индекс экспортного климата (ИЭК), агрегирующий показатели спроса на отечественные товары промышленного производства и их ценовой конкурентоспособности на международном рынке. Методология его расчета опирается на адаптированные к особенностям российской экономики теоретические разработки и лучший мировой опыт в области измерения и анализа экспортных тенденций.
Для эмпирических расчетов использовались квантифицированные результаты обследований бизнеса и потребителей в странах – основных торговых партнерах России, а также данные Банка России о реальном эффективном курсе рубля к иностранным валютам.
Результаты экспериментальных расчетов выявили значимую опережающую корреляцию между динамикой ИЭК и динамикой референта – показателя экспорта товаров в стоимостном выражении, подтвердив возможность использования нового индекса не только для интегральной оценки экспортного климата в стране, но и в качестве краткосрочного предиктора, эффективно дополняющего существующие статистические измерители.
Ключевые слова
Об авторе
И. С. ЛолаРоссия
Лола Инна Сергеевна – канд. экон. наук, заместитель директора, Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний
101000, г. Москва, Славянская пл., д. 4, стр. 2
Список литературы
1. Lehmann R. Forecasting Exports Across Europe: What are the Superior Survey Indicators? // Empirical Economics. 2021. Vol. 60. Iss. 5. P. 2429–2453. doi: https://doi.org/10.1007/s00181-020-01838-y.
2. Kilian L., Rebucci A., Spatafora N. Oil Shocks and External Balances // Journal of International Economics. 2009. Vol. 77. Iss. 2. P. 181–194. doi: https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2009.01.001.
3. Sellgren L. Slowdown for Swedish Exports: Export Managers’ Index. Third Quarter 2022. URL: https://www.business-sweden.com/globalassets/insights/global-analysis/emi/export-managers-index-q3-2022.pdf.
4. Hanslin S., Scheufele R. PMIs: Reliable Indicators for Exports? // Review of International Economics. 2019. Vol. 27. Iss. 2. P. 711–734. doi: https://doi.org/10.1111/roie.12395.
5. IHS Markit. An Introduction to the PMI Surveys. July 18, 2017. URL: https://cdn.ihsmarkit.com/www/pdf/1218/IHS-Markit-PMI-Introduction.pdf.
6. Giordano C. Goods Exports and Soft Export Indicators: Is a Disconnect Under Way? // Bank of Italy Occasio nal Paper No. 553. 2020. URL: https://www.bancaditalia.it/pubblicazioni/qef/2020-0553/QEF_553_20.pdf.
7. Baker S.R., Bloom N., Davis S.J. Measuring Economic Policy Uncertainty // The Quarterly Journal of Economics. 2016. Vol. 131. Iss. 4. P. 1593–1636. doi: https://doi.org/10.1093/qje/qjw024.
8. Cheong D., Decreux Y., Spies J. Spotting Export Potential and Implications for Employment in Developing Countries // ILO STRENGTHEN Publication Series. Working Paper No. 5. November 2018. URL: https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_emp/documents/publication/wcms_652227.pdf.
9. Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. What You Export Matters // Journal of Economic Growth. 2007. Vol. 12. Iss. 1. P. 1–25. doi: https://doi.org/10.1007/s10887-006-9009-4.
10. Hidalgo C. et al. The Product Space Conditions the Development of Nations // Science. 2007. Vol. 317. Iss. 5837. P. 482–487. doi: https://doi.org/10.1126/science.1144581.
11. The Institute for Competitiveness (IFC). Export Preparedness Index 2021. New Delhi, India. URL: https://www.niti.gov.in/sites/default/files/2022-03/Final_EPI_Report_25032022.pdf.
12. Царик Е.В. Потенциал развития несырьевого экспорта Российской Федерации в Латинскую Америку // Торговая политика. 2020. Т. 3. № 23. C. 75–106. URL: https://tpjournal.hse.ru/article/view/11558/12651.
13. Гнидченко А.А. Совершенствование методов оценки структуры и базы экспортного потенциала за счет диверсификации экспорта // Журнал Новой экономической ассоциации. 2014. № 1(21). С. 83–109.
14. Filimonova M., Kislyakov A., Tikhonyuk N. Structural and Dynamic Modelling of the Regions’ Foreign Trade Profile Based on Graph Cluster Analysis // C. Bratianu et al. (eds). STRATEGICA: Shaping the Future of Business and Economy. Tritonic, 2021. P. 34–49. URL: https://strategica-conference.ro/wp-content/uploads/2022/04/3-2.pdf.
15. Sotiros D., Rodrigues V., Silva M.C. Analysing the Export Potentials of the Portuguese Footwear Industry by Data Envelopment Analysis // Omega. 2022. Vol. 108. Article 102560. doi: https://doi.org/10.1016/j.omega.2021.102560.
16. Huang R. et al. Forecasting Trade Potential Between China and the Five Central Asian Countries: Under the Background of Belt and Road Initiative // Computational Economics. 2020. Vol. 55. Iss. 4. P. 1233–1247. doi: https://doi.org/10.1007/s10614-019-09886-y.
17. Dai C. A Method of Forecasting Trade Export Volume Based on Back-Propagation Neural Network // Neural Computing and Applications. 2023. Vol. 35. Iss. 12. P. 8775–8784. doi: https://doi.org/10.1007/s00521-022-07693-5.
18. Wang T. et al. Combined Soft Measurement on Key Indicator Parameters of New Competitive Advantages for China's Export // Financial Innovation. 2021. Vol. 7. Article: 50. doi: https://doi.org/10.1186/s40854-021-00266-w.
19. Grimme C., Lehmann R., Noeller M. Forecasting Imports with Information from Abroad // Economic Modelling. 2021. Vol. 98. P. 109–117. doi: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2021.02.013.
20. European Commission. The Joint Harmonised EU Programme of Business and Consumer Surveys. User Guide. 2022. URL: https://ec.europa.eu/info/files/user-guide-joint-harmonised-eu-programme-business-andconsumer-surveys_en.
Рецензия
Для цитирования:
Лола И.С. О совершенствовании методологии оценки и анализа экспортной конъюнктуры российских предприятий обрабатывающей промышленности. Вопросы статистики. 2023;30(3):5-19. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-3-5-19
For citation:
Lola I.S. Development of a Methodology for Assessment and Analysis of the Export Conjuncture of Russian Manufacturing Enterprises. Voprosy statistiki. 2023;30(3):5-19. (In Russ.) https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-3-5-19