Влияние внешних цен на оценку перспектив развития экономики России |
Статьи - Анализ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Д. Шапот
кандидат технических наук ведущий научный сотрудник Института энергетических исследований (ИНЭИ) РАН В. Малахов кандидат экономических наук завлабораторией ИНЭИ РАН Российская экономика уже длительное время существенно зависит от экспорта углеводородных ресурсов и некоторых традиционных продуктов обрабатывающих отраслей. Такая ситуация сохранится и в обозримой перспективе. Объемы экспортных продаж влияют прежде всего на государственный бюджет, определяя возможности финансового обеспечения намеченных правительством социальных мероприятий; на финансовые ресурсы производителей товаров и услуг и инвестиционный климат в стране в целом, то есть на перспективы ее развития. Поэтому прогнозные оценки влияния внешнеэкономической конъюнктуры на экономику России нужны разным экономическим субъектам, в том числе различным органам управления, для анализа возможных последствий их решений, особенно в инвестиционной сфере. Поскольку любые прогнозы носят вероятностный характер, для оценки будущих условий развития страны используют сценарный подход. В частности, разрабатывают три-пять различных сценариев, один из которых принимают в качестве основного. Поскольку ни один сценарий не реализуется полностью, представляют интерес оценки чувствительности основных макроэкономических показателей к возможным отклонениям сценарных условий, в частности внешних цен, от заложенных в сценарии уровней. В настоящей работе предложены методика и инструмент априорной оценки последствий для экономики страны отклонения внешних цен на основные экспортируемые продукты от параметров сценарных экономических прогнозов. При этом рассматриваются объективные возможности оптимальной реакции национального хозяйства на внешние ценовые возмущения. Методика и модельный инструментарий исследованияВ последние годы в ИНЭИ РАН регулярно проводят подробную детализацию правительственных макроэкономических сценарных прогнозов для выявления и устранения их внутренних противоречий. Соответствующие работы выполняют по заказам государственных органов и крупных энергетических компаний с использованием динамической полилинейной оптимизационной «Модели энергетики в экономике» (МЭНЭК)1. Эта модель оперирует 23 отраслями, соответствующими классификации ОКВЭД, и 29 продуктами. Ее решения формируются на основе балансов всех продуктов, финансовых балансов всех отраслей, государственных учреждений и домашних хозяйств, а также баланса трудовых ресурсов и оценки привлекательности инвестиций в разные сферы экономики. Настоящее исследование осуществлено на примере сценарного расчета, выполненного с помощью МЭНЭК. В частности, количественные результаты исследования основаны на базовом сценарии «Благоприятный сценарий развития экономики страны на период до 2030 года», разработанном Министерством экономического развития РФ в сентябре 2010 г. Принято, что прогнозное состояние экономики определяется важнейшими макроэкономическими показателями за 2010—2012 гг. В качестве основных экспортируемых продуктов рассматриваются: природный газ; сырая нефть; моторное топливо; топочный мазут; продукты обрабатывающих производств. Характеристики базового сценария представлены в таблицах 1-2. Таблица 1 Основные характеристики базового сценария для экономики
Таблица 2 Темпы роста реального выпуска основных отраслей в базовом сценарии (в %)
Далее рассматриваются отклонения внешних цен от базовых траекторий. Каждое такое отклонение определяет один из рабочих сценариев:
Учитывая, что среднегодовая цена на нефть марки Urals в 2009 г. составила 61,1 долл./барр., рассматриваемый диапазон изменения внешней цены на нефть будет следующим (см. табл. 3). Таблица 3 Рассматриваемый диапазон изменения внешней цены на нефть
Для получения оперативного «идеального» отклика на заданные отклонения внешних цен от сценарных уровней мы разработали динамическую оптимизационную линейную модель «СкачокЦен» (далее — СкЦ). Она находит оптимальные изменения основных макроэкономических и отраслевых показателей относительно уровней базового сценария. Разработка СкЦ и оптимизационные расчеты на ее базе проводились с помощью созданных в ИНЭИ РАН универсальных программных комплексов CREATOR и DIGGER2. Эта модель — агрегированная копия МЭНЭК, ее исходная информация полностью задается базовым сценарием. Поэтому она обладает более широкой областью допустимых решений по сравнению с МЭНЭК и, как следствие, способна незначительно «корректировать» решения базового сценария даже при отсутствии внешних ценовых возмущений. В СкЦ экономическими субъектами считаются производственные отрасли, домашние хозяйства и государственные учреждения. Они производят и потребляют заданный набор продуктов. Перечень отраслей и производимых ими продуктов приведен в таблице 4. Каждый статический блок модели СкЦ в качестве независимых переменных содержит изменения относительно значений базового сценария следующих показателей: экспорт продуктов; выпуск продуктов; запасы продуктов; конечное потребление продуктов домашними хозяйствами; капитальные вложения отраслей. Кроме того, он содержит 79 типов параметров, из них 24 скаляра, 49 векторов и 6 матриц, а также 190 типов индикаторов (зависимых переменных), из них 81 скаляр, 98 векторов и 11 матриц. Таблица 4Отрасли и продукты в модели СкЦ
Каждый динамический блок модели содержит 1 скалярную и 6 векторных динамических связей. Соответствующая матрица задачи линейного программирования для трех лет расчетного периода состоит из 2685 строк и 183 столбцов. Продолжительность решения динамической оптимизационной задачи с учетом всех вспомогательных операций составляет 82-86 сек. При моделировании рациональной реакции экономики на отклонения внешних цен использованы следующие исходные положения.
Структурной основой модели СкЦ выступает система материальных и финансовых балансов изменения показателей относительно уровней базового сценария. В частности, рассматриваются следующие балансы:
В качестве основного критерия оптимизации принят показатель «изменение ВВП», отражающий интересы всей экономики. Для иллюстрации возможного разброса оптимальных решений в качестве дополнительных проводились расчеты с использованием критерия максимизации прибыли наименее успешной отрасли. Основные результаты исследования«Кризисный сценарий»Для проверки адекватности модели СкЦ до исследования рабочих сценариев мы провели своего рода верификационный расчет по «кризисному сценарию» с критерием максимизации ВВП. Согласно базовому сценарию (расчетам МЭНЭК), в 2009 г. экспортные цены нефти снизились по сравнению с 2008 г. на 35%, газа — на 28,9, моторного топлива — на 52, мазута — на 35, продуктов обработки — на 22,6%. В результате ВВП сократился на 7,9%, выпуск отраслей — на 8,6, инвестиции в основной капитал — на 16,2%. За счет специальных правительственных мероприятий доходы домашних хозяйств возросли на 2,3%. На последующие годы в базовом сценарии предполагается постепенный рост экспортных цен, что предопределило V-образный характер выхода из кризиса. В наших расчетах по «кризисному сценарию» предусмотрен L-образный характер внешних ценовых возмущений, а именно: в 2010 г. цены на экспортные товары снижаются еще на 20% по отношению к 2009 г. с последующей их стабилизацией в 2011 и 2012 гг. (для нефти на уровне 50 долл./барр., для газа — на уровне 205 долл./тыс. куб. м). По нашим расчетам, в 2010 г. это должно было привести к падению ВВП на 3,4% от уровня 2009 г., выпуска отраслей — на 9,3, инвестиций в основной капитал — на 22,1, доходов домашних хозяйств — на 1,1%. Представляется, что с точки зрения реальной ситуации в 2009 г. подобные результаты модельных расчетов адекватно описывают реакцию российской экономики на падение мировых цен и экспорта. Подробные результаты расчетов по «кризисному сценарию» приведены в таблицах 5-8. Таблица 5 Годовые индексы макроэкономических показателей по «кризисному сценарию»
Таблица 6 Годовые индексы производства отраслей по «кризисному сценарию»
Таблица 7 Изменение макроэкономических показателей относительно базового сценария при реализации «кризисного сценария»
Таблица 8 Изменение выпуска отраслей относительно базового сценария при реализации «кризисного сценария»
Из данных таблиц 5 — 6 следует, что при реализации «кризисного сценария» в 2010 и 2011 гг. рецессия экономики продолжается, однако в 2012 г. может начаться экономический подъем. Но по отношению к 2008 г. индексы составят: по выпуску отраслей — 0,813, по ВВП — 0,891, по инвестициям в основной капитал — 0,607. Это значит, что при дальнейшем падении внешних цен в 2010 г. российская экономика окажется в глубокой рецессии и в 2012 г. В то же время, согласно данным таблиц 7—8, в 2010—2012 гг. наблюдается более глубокий спад основных экономических показателей по сравнению с «растущим» базовым сценарием. Поэтому для правильной интерпретации результатов расчетов по рабочим сценариям целесообразно приводить эти результаты в виде годовых индексов изменения. Рабочие сценарииВ таблице 9 представлены индексы изменения основных макроэкономических показателей в сопоставимых ценах (2010 г.) за трехлетний период для всех рабочих сценариев. Дополнительные расчеты показали, что для всех макроэкономических показателей и всех рабочих сценариев критерий «за ВВП» позволяет получить лучшие результаты по сравнению с альтернативным критерием «за наименее успешную отрасль». При этом по мере возрастания отклонений внешних цен на экспортируемые продукты от их базовых значений (от М20 к П20) индексы всех макроэкономических показателей монотонно увеличиваются. Данные таблицы 9 показывают, что за трехлетний период:
Таблица 9 Индексы основных макроэкономических показателей за трехлетний период относительно уровней 2009 г.
Отметим, что в соответствии с расчетами для М20 суммарный общий дефицит финансовых ресурсов за три года составил только 0,81% от суммарного объема ВВП, а суммарный рост ВВП близок к 0 (точнее — 1,6%). Поэтому сценарий М20 можно считать «критическим», или «граничным». В таблице 10 приведены те же данные, но в терминах относительных отклонений от соответствующих величин в базовом сценарии. Можно видеть небольшие отклонения от базового сценария при отсутствии ценовых возмущений (сценарий МП0). Как отмечено выше, их наличие связано с более агрегированным характером модели СкЦ по сравнению с МЭНЭК и, как следствие, с более широкой областью допустимых решений. Данные таблицы 10 также свидетельствуют о несимметричном характере отклонений макроэкономических показателей от базового сценария для одинаковых по модулю ценовых возмущений с разными знаками. Модуль отклонений при положительных ценовых возмущениях меньше, чем при отрицательных. Это вызвано, во-первых, ограничением по мощности для роста отраслевого выпуска продукции при положительных ценовых возмущениях; во-вторых, финансовыми ограничениями в электроэнергетике, поскольку ее прибыль снижается не только при отрицательных, но и при положительных внешних ценовых возмущениях. Таблица 10 Среднегодовое значение относительного отклонения основных макроэкономических показателей от базового сценария (в %)
В таблице 11 представлены индексы изменения выпуска продукции за три года. Из этих данных можно сделать следующие выводы:
Таблица 11 Индексы изменения выпуска продукции за трехлетний период в ценах 2010 г.
Параметры изменения отраслевых показателей представлены в таблице 12. На рисунке представлена зависимость между относительным отклонением выпуска отраслей и ВВП и относительным отклонением внешних цен от базовых значений. Из проведенных расчетов следует, что дефицит финансовых ресурсов может испытывать только нефтепереработка в 2011 г.: он составил 0,52% от ее базовых финансовых ресурсов в сценарии М20 при критерии «за отрасли». Таблица 12 Среднегодовое значение относительного отклонения отраслевых показателей от базового сценария (в %)
Отметим некоторые характерные особенности оптимальной реакции отраслей на внешние ценовые возмущения. Электроэнергетика непосредственно не связана с внешними ценовыми возмущениями. Однако это единственная из рассмотренных отраслей, которая может столкнуться с уменьшением прибыли на всем рассмотренном диапазоне ценовых возмущений. При падении внешних цен оно вызвано сокращением спроса на ее продукцию, а при их повышении — увеличением затрат, обусловленным ростом внутренних цен. Поэтому в условиях положительных ценовых возмущений при использовании критерия «за отрасли» оптимизация осуществляется в интересах электроэнергетики. В частности, по сценарию П20 среднегодовое снижение прибыли в ней составило 5,08 против 11,94% при критерии «за ВВП». Но в последнем случае прибыль нефтегазовых отраслей увеличивалась в большей степени. Прибыль газовой промышленности наиболее сильно реагирует на отклонение внешних цен. В частности, по сценарию М20 среднегодовое падение прибыли может достигать 99,45%, или 634,3 млрд руб. (при убыточности в 2011 г. 3,71%, а в 2012 г. — 6,81%), а по сценарию П20 ее рост может составить 93,99%, или 600 млрд руб. При использовании критерия «за отрасли» газовая и нефтяная промышленность оказываются замыкающими. В этом случае по сценарию М20 их среднегодовая прибыль сокращается на 94,29%, а для остальных отраслей среднегодовое падение прибыли будет больше, чем при критерии «за ВВП». Нефтяная промышленность только в сценарии М20 и при критерии «за отрасли» может стать убыточной на уровне 3,7%, или 21,4 млрд руб., в 2011 г. и 6,81%, или 39,4 млрд руб., в 2012 г. Во всех рассмотренных рабочих сценариях изменение ее среднегодовой прибыли при критерии «за ВВП» превосходит соответствующие величины при критерии «за отрасли». Кроме того, во всех рабочих сценариях, за исключением П20, среднегодовое изменение ее прибыли превышает соответствующие величины в газовой отрасли. Это обусловлено принятыми в расчетах запасами нефти на сумму 300 млрд руб. во внутренних ценах 2010 г. (47,1 млн т), а также способом управления ими при использовании критерия «за ВВП». В частности, при начальных складских запасах нефти на сумму 250 млрд руб. (39,25 млн т) в 2010 г. ее дополнительно переводят в запасы на сумму 50 млрд руб. с последующим изъятием в 2011 г. на сумму 300 млрд руб. Это позволяет обеспечить существенную экономию затрат за счет разности между выпуском продукции и выручкой. В нефтепереработке среднегодовое изменение прибыли и капитальных вложений при критерии «за ВВП» незначительно превосходит соответствующие значения при критерии «за отрасли». Более того, лишь в этой отрасли при обоих критериях для крайних рабочих сценариев изменение капитальных вложений достигает предельно допустимых значений: —100% для сценария М20 и +150% для сценария П20. Это свидетельствует о высокой рентабельности инвестиций в эту отрасль, что соответствует данным статистической отчетности. Как и в нефтепереработке, в обрабатывающих отраслях изменение прибыли и капитальных вложений при критерии «за ВВП» несколько выше, чем при критерии «за отрасли». При этом среднегодовое изменение всех рассмотренных показателей в обрабатывающих отраслях занимает промежуточное положение относительно энергетических. Анализ чувствительностиИспользуя полученные в расчетах по критерию «за ВВП» данные, проанализируем чувствительность основных макроэкономических показателей к колебаниям внешних цен (см. табл. 13 — 14). При этом величина изменений абсолютных значений показателей рассматривалась как среднее за 2010—2012 гг., а величина изменения темпов — как отношение их значений в 2012 г. к 2009 г. Как можно видеть, значения эластичности всех показателей монотонно убывают по мере возрастания отклонений внешних цен от их базовых значений. Это означает, что в базовом прогнозном сценарии экономика России более чувствительна к неблагоприятным внешним ценовым возмущениям, чем к благоприятным. В диапазоне отклонений Таблица 13 Оценка эластичности основных макроэкономических показателей по ценам внешнего рынка
(-10%, +10%) эластичность меняется незначительно. Наиболее чувствительны к изменению внешних цен капитальные вложения, наименее — доходы домашних хозяйств. Для всех приведенных показателей, кроме капитальных вложений, эластичность темпов изменения выше, чем эластичность изменения самих показателей. В таблице 15 приведены оценки эластичности важнейших отраслевых показателей (выпуска и прибыли). Таблица 15 Оценка эластичности выпуска и прибыли основных отраслей по ценам внешнего рынка
Чувствительность прибыли всех отраслей к отклонениям внешних цен от их базовых значений значительно больше, чем выпуска, поскольку отклонения в выручке превосходят отклонения в выпуске. Как и следовало ожидать, электроэнергетика наименее чувствительна к отклонениям внешних цен на основные экспортируемые продукты от их базовых значений по обоим показателям, хотя ее прибыль падает не только при отрицательных, но и при положительных ценовых возмущениях. Наиболее чувствительна к отклонениям внешних цен по выпуску продукции нефтяная промышленность, а по прибыли — газовая. Цель проведенного исследования — выявить с помощью разработанной динамической оптимизационной модели «СкачокЦен» объективные возможности рациональной реакции экономики страны (точнее, ее описания в базовом прогнозном сценарии) на внешние ценовые возмущения и проанализировать эластичность основных показателей. Для проверки адекватности модели проведены расчеты по гипотетическому «кризисному сценарию», который предусматривает падение экспортных цен на 20% в 2010 г. по отношению к 2009 г. с последующей их стабилизацией в 2011 и 2012 гг. Полученные результаты коррелируют с фактически наблюдавшимися вследствие обвала экспортных цен в 2009 г. При реализации подобного сценария российская экономика оказалась бы в глубокой рецессии по меньшей мере до 2012 г. В расчетах по всем рабочим сценариям сопоставлены результаты, полученные при использовании двух критериев оптимизации: основного (ВВП) и вспомогательного (прибыль наименее успешной отрасли). Выявлено преимущество первого критерия. Оптимизационные решения по «нулевому сценарию» (отсутствие ценовых возмущений) показали наличие небольших отклонений от базового (исходного) сценария, сформированного с помощью более подробной модели МЭНЭК. Это связано с тем, что агрегированная модель СкЦ имеет более широкую область допустимых решений, чем МЭНЭК. В отличие от кризисного сценария в рассмотренном диапазоне ценовых возмущений (-20%, +20%) отрасли-экспортеры практически не нуждаются в государственной поддержке. Основные макроэкономические показатели более чувствительны к отрицательным ценовым возмущениям, чем к положительным. Отсутствие симметрии обусловлено ограниченными мощностями для роста отраслевого выпуска продукции, а также убыточностью электроэнергетики при положительных ценовых возмущениях. Эластичность темпов изменения макроэкономических показателей выше, чем эластичность изменения их уровней. Прибыль от продажи продукции и капитальные вложения отраслей наиболее чувствительны к отклонению внешних цен от ожидаемых значений. Наиболее чувствительны к отклонению внешних цен газовая промышленность и добыча нефти. Электроэнергетика, не будучи экспортоориентированной отраслью, может сталкиваться с незначительным падением прибыли при любом изменении экспортных цен. При отрицательных ценовых возмущениях это вызвано сокращением спроса на ее продукцию, а при положительных — увеличением затрат. Сценарий М20 можно считать «критическим», или «граничным», поскольку при его реализации рост ВВП за три года близок к нулю. 1 Макаров А. А., Шапот Д. В., Лукацкий А. М., Малахов В. А. Инструментальные средства для количественного исследования взаимосвязей энергетики и экономики // Экономика и математические методы. 2002. Т. 38, № 1. С. 45—56. 2 Карбовский И. Н. Автоматизация разработки и эксплуатации расширенных балансовых моделей // Управление развитием крупномасштабных систем MLSD 2008 / Труды второй международной конференции. М.: ИПУ РАН, 2008. С. 170 — 174.
|