Факторный количественно-качественный анализ динамики ВВП России и Китая (эконометрическая модель Китая и общие выводы)
Автор: Пшеничникова С.Н., Наумова Е.С.
Журнал: Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета @izvestia-spgeu
Рубрика: Теория и философия хозяйства
Статья в выпуске: 6-1 (144), 2023 года.
Бесплатный доступ
Данная статья является продолжением исследования, в котором на основе использования эконометрического моделирования выявляются важнейшие факторы динамики ВВП в экономике Китая за период 2011-2022 гг. Особое внимание уделяется подходу и опыту двух стран в период «санкционной жизни», а также набирающая обороты общая цель - укрепление международного сотрудничества, в том числе в экономической сфере.
Ввп, санкции, эконометрическая модель, расходы на ниокр, экспорт
Короткий адрес: https://sciup.org/148327766
IDR: 148327766
Текст научной статьи Факторный количественно-качественный анализ динамики ВВП России и Китая (эконометрическая модель Китая и общие выводы)
Для сравнения результатов функционирования экономик разных стран с целью анализа их экономической активности, уровня конкурентоспособности, экономического роста необходим универсальный макроэкономический показатель, которым в настоящее время выступает ВВП (валовой внутренний продукт). В ранее опубликованной статье были определены пять количественно-качественных факторов, существенным образом, по нашему мнению, влияющих на динамику ВВП. Для экономики России была построена эконометрическая модель, в которой наибольшее влияние на исследуемый параметр имели два показателя: объём экспорта и расходы на НИОКР. [1] Рассчитанная функция для отечественной экономики имеет следующий вид:
ГРНТИ 06.03.07
ЕDN BZUUAS
Светлана Николаевна Пшеничникова – доктор экономических наук, доцент кафедры общей экономической теории и истории экономической мысли Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Екатерина Сергеевна Наумова – соискатель кафедры общей экономической теории и истории экономической мысли Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Статья поступила в редакцию 02.11.2023.
Yрасч. = -174,45 + 1,77x 1 + 53,13x 5 , где Y - объём ВВП, x 1 - объём экспорта, Х 5 - расходы на НИОКР.
Зависимой переменной (Y) выбран объем ВВП России и Китая на основе данных статистики c информационных сайтов Росстата и World Bank Group. В этой статье мы переходим к анализу китайской экономики по выявлению факторов роста ВВП.
Методика исследования
Обратимся к таблице 1, которая включает сводные данные по китайской экономике. Исходя из методики расчета ВВП по расходам для открытой экономики, включающей суммарно потребительские расходы домохозяйств, инвестиционные расходы фирм, государственные расходы и величину чистого экспорта, получаем, что для китайской экономики величина чистого экспорта в 2022 году составила практически 5% ((3593,6–2715,1):17963,17х100% = 4,89%). Для отечественной экономики ранее произведенный расчет показал по состоянию на 2022 г. долю чистого экспорта практически в 15% (332,4:2220х100% = 14,97%). В начале периода, в 2011 г. доля чистого экспорта для китайской экономики составляла всего 2% ((1898,39–1743,39):7551,55х100% = 2,05%). Таким образом, несмотря на наложенные санкции и ограничения, международная торговля Китая со странами мира продолжает активно развиваться, что отражают представленные расчеты по положительной динамике экспорта, импорта и чистого экспорта.
Таблица 1
Макропеременные экономики Китая за период 2011-2022 гг. [2-8]
Год |
Объем ВВП Китая, млрд долл. (Y) |
Объем экспорта Китая, млрд долл. (^ 1 ) |
Объем импорта Китая, млрд долл. ( Х 2 ) |
Капитальные инвестиции в основной капитал в Китае, млрд долл. (%3) |
Индекс человеческого развития Китая, % (%4) |
Расходы на НИОКР в Китае, млрд долл. (%5) |
2011 |
7551,55 |
1898,39 |
1743,39 |
3 462,0 |
0,700 |
134,4 |
2012 |
8532,19 |
2048,78 |
1818,20 |
4 085,0 |
0,709 |
162,9 |
2013 |
9570,47 |
2209,01 |
1949,10 |
4 775,0 |
0,717 |
191,4 |
2014 |
10475,62 |
2342,29 |
1959,23 |
4 800,0 |
0,725 |
211,9 |
2015 |
11061,57 |
2273,47 |
1679,56 |
4 782,0 |
0,733 |
227,8 |
2016 |
11233,31 |
2097,64 |
1587,92 |
4 788,0 |
0,740 |
235,9 |
2017 |
12310,49 |
2263,37 |
1843,79 |
5 295,0 |
0,747 |
260,9 |
2018 |
13894,91 |
2486,44 |
2133,61 |
6 085,0 |
0,755 |
297,3 |
2019 |
14279,97 |
2499,21 |
2079,29 |
6 176,0 |
0,762 |
352,5 |
2020 |
14687,74 |
2589,10 |
2069,57 |
6 369,0 |
0,764 |
378,0 |
2021 |
17820,46 |
3362,30 |
2684,36 |
7 687,0 |
0,768 |
481,1 |
2022 |
17963,17 |
3593,60 |
2715,10 |
8 560,0 |
0,768 |
520,9 |
Проблемными годами для китайского экспорта и импорта стал период 2015-2016 гг., так как в это время произошёл обвал фондового рынка в стране. При этом наблюдалось значительное снижение мировых цен на сырьевые ресурсы, что повлияло и на состояние экономик исследуемых стран. Последствием снижения цен на нефть стало соглашение стран ОПЕК в сентябре 2016 г. об ограничении добычи нефти. Также снижение уровня импорта КНР за период 2018-2020 гг. было связано с возникновением коронавирусной инфекции, закрытием границ между странами. Однако данное событие положительно сказалось на увеличении объёмов экспорта Китая за счёт вывоза широкого спектра медицинских и санитарных товаров.
Основными товарными экспортными группами Китая в 2022 г. стали такие, как: машины и оборудование, теле- и звукоаппаратура, телефоны, компьютеры, интегральные схемы (26%), ядерные реакторы, котлы (15,3%), средства наземного транспорта (4,18%), а также пластмассы, мебель, текстильные изделия, изделия из черных металлов, игры, игрушки, одежда и др. В 2022 г. в Китай ввозились такие товарные группы, как: электрические машины и оборудование (23,0%), нефть, топливо (19,7%), руды (8,2%), реак- торы ядерные (7,4%), а также драгоценные и полудрагоценные камни, аппараты оптические и фотографические, инструменты, медь, семена, зерно и др. В 2021 г. на долю экспорта из Китая приходилось 28% от всей мировой торговли, однако в 2022 г. эта доля резко снизилась, составив около 7%. По данным таможенной службы, экспорт из Китая в 2022 г. вырос на 7% по сравнению с показателями 2021 года, импорт – на 1,1%, до 2,71 трлн долл. Однако более существенный прирост этих параметров был в 2021 г.: экспорт вырос на 29,9% и составил 3,36 трлн долл., а импорт – на 30,1%, до 2,68 трлн долл.
Интересно оценить долю капитальных инвестиций в КНР, которая в начале периода составляла 46,66%. В дальнейшем она постепенно снижалась до 42,90% в 2022 г., однако эта величина очень значительна на протяжении всего периода исследования, что обусловливает индустриальную мощь китайской экономики, на основе которой возможно расширение сферы услуг (табл. 2). [8]
Таблица 2
ВВП, доля капитальных инвестиций в основной капитал и расходы на НИОКР в Китае [2; 6; 8]
Год |
Объем ВВП, млрд долл. |
Доля инвестиций, направленных в основной капитал, в процентах от ВВП |
Расходы на НИОКР, в процентах от ВВП |
2011 |
7551,55 |
46,66 |
1,78 |
2012 |
8532,19 |
46,23 |
1,91 |
2013 |
9570,47 |
46,40 |
2,00 |
2014 |
10475,62 |
45,82 |
2,02 |
2015 |
11061,57 |
43,23 |
2,06 |
2016 |
11233,31 |
42,63 |
2,10 |
2017 |
12310,49 |
43,01 |
2,12 |
2018 |
13894,91 |
43,79 |
2,14 |
2019 |
14279,97 |
43,25 |
2,24 |
2020 |
14687,74 |
43,37 |
2,40 |
2021 |
17820,46 |
43,14 |
2,70 |
2022 |
17963,17 |
42,90 |
2,90 |
По принципу обратной связи выявим, от каких факторов в наибольшей степени будет зависеть динамика ВВП Китая за период 2011-2022 гг. Эту зависимость можно использовать и для прогнозирования динамики национального производства. В сводной таблице 1 представлена информация об изменении показателей факторов, наиболее значимых, с нашей точки зрения. Каждый из них обозначен как хп , зависимая функция Y - значение ВВП в рассматриваемый период. В первоначальном виде функция имеет вид:
Y = Ь0 + Ь1х1 + Ь2х2 + Ь3х3 + Ь4х4 + Ь5х5, где Ь1, Ь2, Ь3, Ь4 ,Ь5 - коэффициенты функции.
Все параметры выражены в млрд долл., за исключением индекса человеческого развития (ИЧР), он рассчитан по методике ООН в процентах. Определим величину корреляционной связи между факторами и зависимой переменной Y. Получаем значения, приведенные в таблице 3.
Таблица 3
Величина корреляционной связи между функцией и факторами для Китая за период 2011-2022 гг.
Параметр |
Значение корреляции |
Y |
1 |
х 1 |
0,925315 |
х 2 |
0,852735 |
х з |
0,953586 |
х 4 |
–0,74358 |
х5 |
0,953068 |
По данным таблицы 3 можно сделать вывод о том, что, помимо фактора x4, все остальные имеют положительную высокую корреляционную связь по Пирсону, так как полученные результаты превышают значение 0,7. Уравнение преобразуется следующим образом:
Yрасч. = 60 + 1)1x1 + 62x2 + 63x3 + 65x5.
В таблице 4 отразим необходимые данные для построения множественной линейной регрессии, с помощью которой найдем значения 6 0 , 6 1 ,6 2 , 6 3 и 6 5 (инструмент анализа данных «Регрессия» в MS Excel). В результате получаем следующие значения коэффициентов: 6 0 = -54161,5, 6 1 = 2,33, 6 2 = 0,42, 6 3 = 79296,2, 6 5 = 4,08. Рассчитанная функция зависимости объёма ВВП для экономики Китая выглядит следующим образом:
Yрасч. = -54161,5 + 2,33x 1 + 0,42x 2 + 79296,2x 3 + 4,08x 5 .
Таблица 4
Существенные переменные, влияющие на функцию объема ВВП для экономики Китая
Год |
Объем ВВП (Y) |
Объем экспорта (x 1 ) |
Объем импорта (x2) |
ИЧР (x g ) |
Расходы на НИОКР (x5) |
2011 |
7551,55 |
1898,39 |
1743,39 |
0,700 |
134,4 |
2012 |
8532,19 |
2048,78 |
1818,20 |
0,709 |
162,9 |
2013 |
9570,47 |
2209,01 |
1949,10 |
0,717 |
191,4 |
2014 |
10475,62 |
2342,29 |
1959,23 |
0,725 |
211,9 |
2015 |
11061,57 |
2273,47 |
1679,56 |
0,733 |
227,8 |
2016 |
11233,31 |
2097,64 |
1587,92 |
0,740 |
235,9 |
2017 |
12310,49 |
2263,37 |
1843,79 |
0,747 |
260,9 |
2018 |
13894,91 |
2486,44 |
2133,61 |
0,755 |
297,3 |
2019 |
14279,97 |
2499,21 |
2079,29 |
0,762 |
352,5 |
2020 |
14687,74 |
2589,10 |
2069,57 |
0,764 |
378,0 |
2021 |
17820,46 |
3362,30 |
2684,36 |
0,768 |
481,1 |
2022 |
17963,17 |
3593,60 |
2715,10 |
0,768 |
520,9 |
Следующий этап – это этап проверки полученной функции. Для этого необходимо провести анализ трёх показателей, а именно коэффициента детерминации (й2), критерия Фишера для проверки значимости регрессионной модели и критерия Стьюдента для проверки значимости параметров.
Коэффициент детерминации й2 данной модели равен 0,9, что свидетельствует о том, что зависимость между объемом ВВП и представленными факторами значима. Данную регрессионную модель мы можем считать успешной.
Переходим к критерию Фишера. Для этого используем функцию (FРАСПОБР), с помощью которой вычисляем Fтабл. = 2,96 (количество наблюдений равно 12) и проверяем гипотезу о том, что коэффициент детерминации не равен 0, то есть существует связь между функцией и аргументами. Пакет «Анализ данных» рассчитывает значение F = 738,4. Отсюда следует, что F>Fтабл., значит, существует статистическая значимость коэффициента детерминации.
Далее анализируем коэффициент Стьюдента и получаем следующие значения t-статистики: tx 1 = 2,38, tx2 = 1,24, tx3 = 16,06 и tx5 = -0,04. Для расчёта tтабл. используем формулу (СТЬЮДРАСПОБР) => tтабл. = 2,36, так как tx1>tтабл., tx3> tтабл., то коэффициенты b 1 , b3 статистически значимы. В свою очередь, коэффициенты b2 и b5 статистически незначимы, поэтому факторы x2 и x5 могут быть исключены из функции. Следовательно, возникает необходимость построения новой множественной линейной регрессии. После проведения данного шага функция приобретает следующий вид:
Yрасч. = -57025,4 + 3,07x 1 + 83546,81x 3 , где Yрасч. - рассчитанное значение ВВП, х 1 - объём экспорта, х3 - ИЧР. Обсуждение результатов
Из рассчитанной функции видно, что самое существенное влияние на динамику ВВП в Китае оказывает в первую очередь индекс человеческого развития. Действительно, человеческий ресурс в виде колоссального по численности населения / рабочей силы играет огромную роль в динамике экономического роста и развития. Это одно из главных конкурентных преимуществ Китая. Существенный прорыв происходит в сфере образования, роста доходов населения, увеличения продолжительности жизни. С помощью данной эконометрической модели находим Yрасч., результаты представлены в таблице 5.
Таблица 5
Расчет значения Yрасч. для функции изменения объема ВВП
Объем ВВП (Y) |
Фактор (% 1 ) |
Фактор (%3) |
Yрасч. |
7551,55 |
1898,39 |
0,700 |
7151,97 |
8532,19 |
2048,78 |
0,709 |
8355,05 |
9570,47 |
2209,01 |
0,717 |
9504,11 |
10475,62 |
2342,29 |
0,725 |
10572,32 |
11061,57 |
2273,47 |
0,733 |
11034,23 |
11233,31 |
2097,64 |
0,740 |
11091,56 |
12310,49 |
2263,37 |
0,747 |
12173,57 |
13894,91 |
2486,44 |
0,755 |
13511,15 |
14279,97 |
2499,21 |
0,762 |
14134,28 |
14687,74 |
2589,10 |
0,764 |
14571,04 |
17820,46 |
3362,30 |
0,768 |
17224,83 |
17963,17 |
3593,60 |
0,768 |
17918,73 |

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
Y Yрасч.
Рис. Динамика фактического объёма ВВП и расчетного значения ВВП для экономики Китая
Для китайской экономики наиболее существенными факторами динамики ВВП оказались два параметра, а именно объём экспорта, который условно можно отнести к количественному параметру, а с учетом структуры вывозимых товаров он приобретает и качественную характеристику. Китай в 2022 г. направил в высокотехнологичные отрасли инвестиций на 18,9% больше, чем ранее. Это на 13,8% больше, чем темп прироста прочих инвестиций [7; 8]. Второй существенный параметр экономического роста и прогрессивности развития китайской экономики – это ИЧР, который отнесем к качественной характеристике динамики ВВП. В Китае за период 2011-2022 гг. данный параметр вырос на 9,7%. Обратимся к рисунку, на котором представлен для китайской экономики линейный график, отражающий соответствие расчётного значения фактическому. Значения двух графиков функции ВВП, реальной и рассчитанной, находятся максимально близко друг к другу, что свидетельствует о точности эконометрической модели для Китая.
Обратимся к важному значению экспорта в формировании положительной динамики ВВП для китайской экономики. Экспорт всегда способствует притоку иностранной валюты в страну, возмещению издержек, росту занятости, экономической мощи и конкурентоспособности национальной экономики, особенно, если вывозится высокотехнологичная продукция. Основной конфликт между США и Китаем находится в сфере торговли, с чем связано и большинство санкций, ограничивающих активную внешнеторговую политику Китая.
В настоящее время КНР заинтересована в расширении торговых сухопутных связей, а также в сотрудничестве со странами Южной Америки, через которые китайские товары могут попасть на американский рынок. Новый «Шёлковый путь» – современная концепция китайского торгового пути: «Мегапроект объединяет ресурсы и территории, где живет 63% населения планеты, а его экономический масштаб оценивается в 21 трлн долл.» [8].
Второй фактор, а именно ИЧР, конечно же, является одним из приоритетных. За счёт повышения уровня образования, например, при увеличении государственных расходов на образование или открытии новых учебных заведений, данный показатель постоянно растет, несмотря на самую высокую численность населения в мире. Соответственно, доступное образование открывает пути для подготовки высококвалифицированной рабочей силы, способной создавать инновации для высокотехнологичных отраслей. Наращивание выпуска высокотехнологичной продукции способствует росту объёма экспорта, а также насыщению внутреннего рынка инновационными товарами и услугами. Возросшие расходы со временем приводят к росту доходов макроэкономических субъектов, в частности, домашних хозяйств. Положительная динамика доходов населения ведёт к увеличению продолжительности жизни и росту социально-экономического благосостояния населения.
Заключение
Подводя итоги всему исследованию, можно сделать следующие выводы:
-
1. XXI век становится во многих смыслах поворотным, особенно период с 2022 года, который показывает актуальность межгосударственного сотрудничества, усиление дедолларизации, развитие новых сухопутных и морских маршрутов, а также расширение международного сотрудничества. В настоящее время Россия и Китай участвуют в организации БРИКС, которая показывает весомые успехи в экономическом, политическом и культурном пространстве. В докладе президента CITIC Foundation for Reform and Development Studies, Кун Дань, прозвучавшем на ПМЭФ-2023, была высказана мысль о стимулировании гибкости рынка, об обогащении финансово-валютных инструментов и укреплении со-трудничеств в региональной сфере, об усиление роли таких альянсов, как БРИКС, ШОС, ВРЭП и др.
-
2. Анализируя экономическую ситуацию двух крупнейших экономик, России и Китая, которые являются одними из мировых лидеров и входят в первую десятку стран мира по ВВП, авторы рассчитали макроэконометрические модели зависимости ВВП от различных количественно-качественных факторов.
-
3. В России основной вектор внимания в данном исследовании направлен на оценку влияния санкций, наложенных с 2022 года, которые оказывают существенное воздействие на экономическую деятельность. Несмотря на некоторые негативные последствия по причине введенных санкций и ограничений, российская экономика с течением времени осуществила структурные трансформации, способствующие росту промышленного производства, в том числе и высокотехнологичного. Происходит диверсификация ресурсов, поиск альтернативных решений для сбыта продуктов, увеличение объёма всех ресурсов, направленных в технологическую сферу, на научные исследования и разработки. 2022 год показал невероятный рост российского экспорта, достигший 591,5 млрд долл. по данным ФТС (см.: http://global-finances.ru/vneshnyaya-torgovlya-rossii ; https://www.rbc.ru/economics/14/03/ 2023/640f35739a7947254d6f8154), что составляет 26,6% от ВВП России за 2022 год в текущих ценах в долларовом выражении.
-
4. Была построена эконометрическая модель зависимости объема ВВП России от различных факторов, значения которых рассчитывались за период 2011-2022 гг. Наиболее существенное прямое влияние на объём ВВП в российской экономике имеют два фактора – это экспорт и расходы на НИОКР. Функция имеет вид: Yрасч. = -174,45 + 1,77x 1 + 53,13x g . Полагаем, что данная модель может быть использована для исследования влияния количественно-качественных факторов, влияющих на объем ВВП, а также может иметь применение в ситуации прогнозирования и планирования объёма ВВП.
-
5. Касаемо Китая отметим, что учтён момент с санкциями, наложенными на страну еще с 1990-х годов. Несмотря на данный факт, КНР показывает поразительные результаты, которые получили название «китайского экономического чуда». Наиболее влияющими факторами на зависимую переменную (объём ВВП) являются объем экспорта и индекс человеческого развития. Функция имеет вид: Yрасч. =-57025,4 + 3,07x 1 + 83546,81x3. Индекс человеческого развития в китайской экономике более существенным образом влияет на динамику ВВП, нежели в России. Имеется возможность использования данной эконометрической модели для подсчёта объёма ВВП КНР, влияния на него наиболее существенных факторов, а также прогноза динамики ВВП на среднесрочную и долгосрочную перспективу.
Список литературы Факторный количественно-качественный анализ динамики ВВП России и Китая (эконометрическая модель Китая и общие выводы)
- Пшеничникова С.Н., Наумова Е.С. Факторный количественно-качественный анализ динамики ВВП России и Китая (эконометрическая модель России) // Известия СПбГЭУ. 2023. № 5 (143). С. 22-31. EDN: FCAUUE
- GDP (current US$). [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://api.worldbank.org/v2/en/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?downloadformat=excel (дата обращения 05.07.2023).
- TrendEconomy - China. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://trendeconomy.ru/data/h2/China/TOTAL (дата обращения 05.07.2023).
- National Bureau of Statistics of China / Yearbook. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.stats.gov.cn/english/Statisticaldata/yearbook (дата обращения 10.07.2023).
- Specific country data / Human Development Reports. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://hdr.undp.org/data-center/specific-country-data#/countries/CHN (дата обращения 10.07.2023).
- Глобальная экономика, мировая экономика. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ru.theglobaleconomy.com/rankings/Capital_investment/(дата обращения 16.09.2023).
- Research and development expenditure (% of GDP) - China. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://data.worldbank.org/indicator/GB.XPD.RSDV.GD.ZS?end=2020&locations=CN&start=2011 (дата обращения 16.09.2023).
- Капитальные инвестиции, процент ВВП. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ru.theglobaleconomy.com/rankings/Capital_investment (дата обращения 01.08.2023).