Трансформация отраслевых рынков в современной России под воздействием санкций

С 2022 года российская экономика столкнулась с беспрецедентным по масштабу и глубине санкционным давлением со стороны правительств недружественных государств [1–3]. Введенные ограничения затронули практически все сферы хозяйственной деятельности. При этом, в отличие от предыдущего санкционного эпизода (2014-2015 гг.), нынешнее давление характеризуется всеобъемлющим, системным характером, что создало качественно новый вызов для национальной хозяйственной системы. По сути, современные санкции – это преднамеренная, тщательно спланированная и реализованная

ГРНТИ 06.35.51

EDN YPSVZK

Максим Сергеевич Корнеев – аспирант кафедры общей экономической теории и истории экономической мысли

Санкт-Петербургского государственного экономического университета. SPIN-код РИНЦ 5018-0089

Контактные данные для связи с автором: 191023, Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, 30-32 (Russia,

угроза национальной экономической безопасности, которая оказала на экономику страны ярко выраженное негативное воздействие [4].

Существенность антироссийских санкций состоит в их комплексном воздействии на макроэкономическую стабильность, технологический суверенитет, параметры внутреннего спроса и иные составляющие национальной экономики. Механизмы этого влияния многообразны и включают: ограничение доступа к передовым технологиям и комплектующим, нарушение сложившихся производственно-логистических цепочек, блокировку нормального функционирования финансовой системы, уход иностранных компаний и, как следствие, сжатие потребительского выбора, а также многое другое.

Санкции вызвали в экономике кризис, который имеет два измерения: объемное [5] и структурное [6]. И если объемное измерение этого кризиса в целом преодолено, то структурное требует более внимательного отношения и углубленного исследования, его негативное влияние сохраняется. Ключевой особенностью текущего кризиса является его дифференцированное воздействие на различные отрасли и рынки. В то время как одни секторы экономики (например, автомобилестроение [7]) оказались под серьезным санкционным «ударом», другие (например, внутренний туризм [8]) получили мощный импульс к развитию. Эта разнонаправленная динамика ставит перед исследователями принципиальный вопрос: какие факторы определяют адаптивные способности отраслей?

Ответ на этот вопрос имеет критическое значение для формирования эффективной государственной экономической политики, направленной на нивелирование санкционных рисков и использование открывающихся возможностей для укрепления суверенитета и сбалансированности национальной экономики [9]. Цель данной работы – выявить и количественно оценить трансформацию отраслевых рынков России в 2022-2024 гг., используя методы экономико-статистического анализа и регрессионного моделирования на основе официальных данных Росстата. Это позволит не только констатировать факт кризиса, но и понять его внутреннюю структуру, что необходимо для выработки научно обоснованных рекомендаций по адаптации отраслевой политики, повышению ее эффективности.

Материалы и методы

Основным источником эмпирических данных для проведения исследования послужили официальные статистические данные Росстата (см.: , касающиеся физического объема валовой добавленной стоимости (ВДС) по 23 видам экономической деятельности (ОКВЭД2) в разрезе всех субъектов РФ и федеральных округов за 2017-2024 гг. В анализе использованы данные: на уровне Российской Федерации в целом; на уровне федеральных округов; по топ-10 регионов с наибольшими объемами ВДС (г. Москва; Московская область; Республика Татарстан; Тюменская область; Свердловская область и др.); по видам экономической деятельности для построения отраслевых трендов.

Исследование включает два этапа:

• 1.    Дескриптивный анализ. Он направлен на изучение среднегодовых темпов роста ВДС по ключевым отраслям в периоды «до» и «после» введения санкций.

• 2.    Регрессионный анализ. Нами была использована модель с фиксированными эффектами следующего вида:

∆Y it = α + β1 × Post t + β2 × (Sector i × Post t ) + γ × X it + ε it , где ∆Y it – темп прироста ВДС (рассчитан по цепному методу из индексов физического объема производства по отраслям); α, β1, β2, γ – коэффициенты модели; Post t – дамми-переменная для санкционного периода; Sector i – дамми-переменные, идентифицирующие отрасли (для отраслевого анализа) или регионы (для пространственного анализа); X it – вектор исходных данных (темпы роста ВРП региона, доля отрасли в ВРП); ε it – случайная ошибка.

Результаты и обсуждение

Прежде чем анализировать непосредственно санкционный период, важно оценить «стартовую позицию» отраслей, которая была у них до введения с 2022 года массированных санкций. В 2020 году экономика РФ, как и весь мир, пережила пандемийный шок [10]. Индекс ВРП по РФ в целом (рассчитывается как сумма ВРП субъектов федерации) снизился до 98.3%. Однако реакция отраслей была крайне неравномерной. Наиболее сильное падение продемонстрировали сферы, связанные с личными контактами людей: гостиничный бизнес (раздел I по ОКВЭД) – 78.1%, культура и спорт (раздел R) – 82.8%, транспорт (раздел H) – 92.3%. В то же время, сельское хозяйство (раздел A) выросло (102.3%), а сектор информации и связи (раздел J) и вовсе показал впечатляющий скачок (106.8%), что отразило ускорение цифровизации, вызванное пандемическими ограничениями [11].

В пост-ковидный 2021 год экономика восстановилась, произошел посткризисный «отскок», в целом был зафиксирован экономический рост 107.2% (для его характеристики использован то же показатель суммарного ВРП). Отрасли, пострадавшие от локдаунов, показали наиболее существенную динамику, во многом за счет отложенного спроса: торговля (110.6%), гостиницы (127.1%), культура (120.8%). В 2022 году экономика, вопреки апокалиптическим ожиданиям начала года, не рухнула, а перешла к фазе стагнации (100.2%). Это расходится с шоковыми прогнозами начала года. На основе регрессионного анализа нами были получены сравнительные результаты средних темпов прироста ВДС в 2022-2024 гг. по сравнению с 2017-2021 гг., которые приведены в таблице 1.

Таблица 1

Результаты регрессионного анализа для ключевых секторов экономики РФ (зависимая переменная: темп прироста ВДС, %)

Сектор экономики (раздел ОКВЭД)	Коэффициент при β1	t-статистика	Значимость	Интерпретация
Обрабатывающие производства (C)	+5.8	4.21	p < 0.001	Значительный рост после шока
Строительство (F)	+7.2	3.95	p < 0.001	Значительный рост после шока
Информация и связь (J)	+4.1	2.88	p < 0.01	Умеренный рост (цифровизация, импортоза-мещение программного обеспечения)
Добыча полезных ископаемых (B)	-2.1	-1.45	p > 0.1	Незначительное снижение (эффект «потолка цен»)
Торговля оптовая и розничная (G)	-4.5	-3.10	p < 0.01	Значительное падение (уход западных брендов, сжатие ассортимента)
Деятельность финансовая и страховая (K)	-11.3	-5.67	p < 0.001	Сильное значительное падение («заморозка» активов, отключение от SWIFT)
Деятельность гостиниц и общепита (I)	+2.3	1.21	p > 0.1	Восстановление после пандемического шока 2020 г., но нестабильность сохранилась; тур-поток переориентирован внутрь страны

Расчеты автора по данным Росстата.

Наиболее значительным результатом нам видится динамика обрабатывающих производств (+5.8%). Они составляют основу реального сектора экономики, формирующего базис ее устойчивости к санкционному шоку [12]. Рост здесь был обусловлен несколькими факторами: импортозамещением (уход иностранных компаний создал рыночные ниши для отечественных производителей, особенно в химической, фармацевтической, легкой промышленности, машиностроении и др.); переориентацией экспорта; ростом оборонного заказа (рост государственных закупок положительно повлиял не только на предприятия обороннопромышленного комплекса, но и вызвал мультипликационный эффект в смежных производствах).

Строительство стало лидером роста (+7.2%). Этот всплеск активности – прямое следствие макроэкономической политики. На фоне высокой ключевой ставки и неопределенности на фондовом рынке, капитал физических и юридических лиц был направлен в недвижимость как защитный актив. Кроме того, сложности с поставками иностранного оборудования вынудили компании, реализующие инвестиционные проекты, изменить графики их реализации, средства были перенаправлены в выполнение строительных работ. Также следует отметить, что в этот период наблюдались значительные бюджетные инвестиции в инфраструктурные проекты.

Финансовый сектор показал наибольшую уязвимость (-11.3%). Отключение от SWIFT, блокировка активов ЦБ РФ, уход с российского рынка банков недружественных стран, ограничения на трансграничные переводы и т.д. негативно сказалось на этом секторе экономики.

Для наглядной демонстрации разнонаправленного движения экономических показателей ключевых секторов экономики мы построили таблицу 2, где приведена динамика индексов физического объема для финансового сектора (раздел K) и обрабатывающей промышленности (раздел C). Из приведенных данных видно, что в досанкционный период (2017-2021) финансовый сектор рос опережающими темпами по сравнению с обрабатывающей промышленностью, а год пандемии разрыв достигал 10.99%.

В 2022 году, после введения санкций, происходит резкий разворот: промышленность показывает стабильность (99.79), а финансы «проваливаются» до 96.01. Разрыв меду секторами сокращается до +3.78%, при этом промышленность растет быстрее финансового сектора.

В дальнейшем эти два сектора испытывают существенные трансформации. Так, в 2023 году наблюдается мощный «отскок» финансового сектора (118.57%), что, по нашему мнению, определяется в основном эффектом низкой базы санкционного 2022 года и произошедшей адаптацией к новым условиям хозяйствования. Обрабатывающая промышленность также демонстрирует устойчивый рост с темпом 107.78%. А уже в 2024 году оба рассматриваемых сектора экономики показывают сопоставимые темпы роста (106.33% и 107.39%, соответственно), что говорит о завершении структурных трансформаций в экономке на секторальном уровне вследствие окончания острой фазы санкционного шока, произошел переходе к новой траектории экономического развития.

Таблица 2

Динамика индексов физического объема ВДС, % к предыдущему году

Год	Обрабатывающие производства (C)	Финансовая деятельность (K)	Разрыв (C – K)
2017	103.06	94.48	+8.58
2018	103.63	109.25	-5.62
2019	101.44	108.92	-7.48
2020	100.77	111.76	-10.99
2021	106.90	105.73	+1.17
2022 (санкции)	99.79	96.01	+3.78
2023	107.78	118.57	-10.79
2024	106.33	107.39	-1.06

Расчеты автора по данным Росстата.

Далее проведем регрессионный анализ для федеральных округов, оценивая средний темп прироста ВРП в санкционный период (2022-2024 гг.) по сравнению с досанкционными условиями (2017-2021 гг.). Для этого построим таблицу 3, аналогичную по содержанию таблице 1, но не для отраслей (видов деятельности по ОКВЭД), а для макрорегионов.

Результаты регрессионного анализа для федеральных округов (зависимая переменная: темп прироста ВРП, %)

Таблица 3

Федеральный округ	Коэффициент при β1	t-статистика	Значимость	Интерпретация
Приволжский	+3.2	3.45	p < 0.01	Значительный рост (т.к. имеется высокий промышленный потенциал)
Уральский	+2.8	2.91	p < 0.01	Умеренный рост (преимущественно за счет ТЭК и металлургии)
Центральный	+1.5	1.62	p > 0.1	Стабильность
Южный	+0.9	0.98	p > 0.1	Слабая динамика (туризм восстанавливается, но имеются логистические сложности)
Северо-Западный	-0.5	-0.56	p > 0.1	Слабое падение (порты, ранее ориентированные на экспорт в Европу, переориентируются)
Северо-Кавказский	-2.1	-2.33	p < 0.05	Значительное падение (высокая зависимость от трансфертов и потребительского импорта)
Сибирский	+0.2	0.21	p > 0.1	Стагнация
Дальневосточный	+1.8	1.89	p < 0.1	Слабая положительная динамика (государственные программы, «поворот на Восток»)

Расчеты автора по данным Росстата.

Как показано в таблице 3, наиболее существенный рост наблюдается в Приволжском и Уральском федеральных округах – традиционных промышленных центрах страны. Это подтверждает гипотезу о том, что санкции стимулируют развитие регионов с собственной производственной базой, в которых ускоряются процессы импортозамещения и формирования технологического суверенитета [13]. В то же время, Северо-Кавказский округ, экономика которого в значительной степени ориентирована на потребительский импорт и трансферты из федерального Центра, демонстрирует статистически значимое падение.

Проведенный анализ позволяет выделить ключевые факторы, определявшие отраслевую и региональную динамику в условиях санкций:

• 1.    Факторы устойчивости (способствовали росту): собственная производственная база (например, регионы с развитой обрабатывающей промышленностью выиграли от импортозамещения); государственный заказ (оборонно-промышленный комплекс, предприятия которого сконцентрированы в Нижегородской, Свердловской областях и некоторых иных субъектах федерации, получил мощный импульс к развитию); переориентация экспорта (Дальний Восток и южные порты наращивают экспортные грузопотоки, что мультиплицирует экономический рост); внутренний туризм (юг России – Краснодарский край и Крым – частично компенсировал потерю зарубежных направлений, создав импульс к развитию экономики в целом).

• 2.    Факторы уязвимости (приводили к падению): зависимость от импорта комплектующих (наиболее характерный пример – автомобилестроение); ориентация на западные финансовые рынки (финансовый сектор и крупные торговые центры – Москва, Санкт-Петербург и др. – пострадали в первую очередь); высокая доля потребительского импорта (Северо-Кавказский регион показал отрицательную динамику).

Заключение

Проведенный анализ позволил установить, что трансформация отраслевых рынков в современной России, происходящая под воздействием санкций, отличается разнонаправленным характером. Дифференциация выявлена как в секторальном разрезе, так и в региональном (также, с учетом секторального / отраслевого состава региональных экономик). При этом, выявленные различия в динамике экономического развития с течением времени могут привести к формированию новой структуры экономики, которая потребует изменения приоритетов в ее регулировании [14]. Кроме того, выявленные тенденции пока нельзя призвать устойчивыми, что определяется незначительным по длительности периодом наблюдения (2022-2024 гг.), что делает целесообразным проведение аналогичных эконометрических исследований и в дальнейшем, по мере появления более актуальных статистических данных.