Одним из последних продуктов нашей компании является экономическая модель CGE (computable general equilibrium), адаптированная под Казахстан. Являясь базовой вычислительной моделью общего равновесия, этот инструмент позволяет в общих чертах оценить влияние внешних факторов и внутренних политик на состояние экономики.

Более подробно, CGE – макроэкономическая модель, комбинирующая экономическую теорию и реальные экономические данные для определения эффектов на экономику от внешних шоков и политик.  

Казахстанская CGE модель KAZORANI является адаптированной версией Австралийской модели ORANI-G, разработанной в 2000 г. Центром исследований политик Университета Виктории . Данные модели основаны на страновых «таблицах затраты-выпуск» (ТЗВ)  за последний доступный год (2018) и глобальных данных базы GTAP (Global Trade Analysis Project, 2015) .

KAZORANI охватывает 68 отраслей экономики и имеет региональное расширение (17 регионов). Помимо классических 68 отраслей ТЗВ модель возможна группировка отраслей по различным характеристикам: уровень технологичности, тип занятости, локальность/ экспортоориентированность. Таким образом, возможно выделить эффекты от шоков на группы, интересующие полисимейкеров и бизнес (к примеру, экономика простых вещей, высокотехнологичные сектора обрабатывающей промышленности и т.д.).

Шоки и политики могут принимать различную форму: изменения в налогообложении, в предпочтениях населения, изменения экспортного спроса и государственных расходов, технологический прогресс и тарифные политики. В данной статье будет описан реальный пример внешнего шока, изменения экспортного спроса на нефть за счет падения мировой цены, и его различные эффекты на казахстанскую экономику.

1. Пример шока: падение цены на нефть

Одним из наиболее актуальных для Казахстана внешним шоком является сокращение экспортного спроса на нефть за счет падения мировой цены. В условиях пандемии коронавируса и последующего перенасыщения рынка нефти в первом квартале 2020 года мир уже испытал резкое падение цены на нефть.

Начиная 2020 год с цены в 68 долларов за баррель, уже к концу апреля мир наблюдал цену в 20 долларов за баррель. С учетом восстановления при ослаблении карантинных мер, в среднем, в 2020 году цена на нефть составила 30-35 долларов за баррель, что в 2 раза ниже цены на начало года.

Во-первых, для страны падение цены на нефть, безусловно, является шоком, так как она не влияет на мировые цены на продукт (price-taker) и не может оказывать эффект со стороны рыночного предложения. В этом случае шок падения цены на нефть является внешним фактором, не зависящим от состояния и связей в локальной экономике, а поступает в страновую экономику извне.

Во-вторых, учитывая, что модель KAZORANI рассчитывается для состояния экономики Казахстана на 2018 год (последние доступные данные), то шок падения цен на нефть будет учитываться относительно средней цены на 2018 год. Таким образом, если средняя цена составила 70 долларов за баррель в 2018 году, в модели шок записывается как падение с 70 до 30-35 долларов, то есть 50%-ое падение экспортного спроса.

В модели KAZORANI влияние этого шока, как и любого другого, интерпретируется как сдвиг экономики к новому равновесию. Как указано на Рисунке 1 до влияния внешних шоков и политик экономика движется по базовому сценарию с точки А к точке B. При этом сценарии все переменные растут стабильно, т.е. без резких скачков, вмешательств со стороны политик.

При добавлении в модель внешнего шока или политик, т.е. при искусственном изменении определенной переменной, происходит перестройка экономики и переход к состоянию точки C. Этот сценарий является альтернативным и описывает движение экономики с учетом шоков.

Интерпретировать эффект на экономику в модели можно с точки зрения различных показателей. Среди них макропоказатели (номинальный и реальный ВВП, занятость, экспорт и др.), региональные показатели (ВДС, выпуск, занятость и др.) и общие скалярные показатели (обменный курс и др.).

Эффект приобретает форму процентного изменения, что означает изменение показателя с его базового значения к альтернативному. Так как модель охватывает ответы на вопрос «что если», эффект интерпретируется как инкрементальная разница между показателем при базовом росте и при росте с учетом шока.

Важно заметить, что модель является безвременной (atemporal). На Рисунке 1 шкала времени «Т» — условное обозначение. На самом деле, в CGE модели выделяется два вида временных промежутков – short-run (краткосрочный) и long-run (долгосрочный). Согласно теоретической логике short-run – настолько короткий промежуток, за который невозможно полное перестроение всех факторов производства под новое равновесие (труд, капитал не мобильны). Long-run же указывает на период, за который все факторы мобильны и успевают перетечь между отраслями и сформировать новое равновесие. В нашей модели мы также условно указали временные промежутки, которые соответствуют эмпирическим периодам short-run (3-5 лет) и long-run (более 5 лет) сценариев, т.е. указали промежуток времени, за который в среднем происходят изменения в экономике.

Таким образом, шок в виде сокращения экспортного спроса за счет падения цены на нефть имеет эффект на показатели в базовом состоянии экономики и перестраивает их под альтернативное состояние.

В следующих разделах будут рассмотрены эффекты от шока на макропоказатели и на прочие специфичные показатели экономики как по стране, так и в разрезе регионов.

2. Эффекты на страновые и региональные показатели

Макропоказатели

Среди показателей, на которые распространяются эффекты от шоков в модели, присутствуют следующие классические макропоказатели :

• ВВП (номинальный и реальный);
• Конечный спрос по источникам (домохозяйства, государственные расходы, валовое накопление основного капитала, экспорт);
• Импорт;
• Номинальная и реальная оплата труда;
• Инфляция (индекс потребительских цен) и прочие.

Шок в виде 50%-го падения мировой цены на нефть (и, соответственно, экспортного спроса на нефть) со значения 2018 года может привести к следующим (гипотетическим, «что если») изменениям в макропоказателях:

• Падение номинального ВВП на 26%, реального – на 13%;
• Сокращение (в реальном выражении) потребления домохозяйств, гос. расходов, ВНОК на 14%;
• Сокращение экспорта на 16%, импорта – на 21%;
• Падение номинальной оплаты труда на 19%, реальной – на 12,3%;
• Падение инфляции на 7,4%;
• Падение дефлятора ВВП на 15%;
• Сокращение государственных расходов на 14%.

Группы отраслей

Модель KAZORANI позволяет рассматривать влияние шока на отдельные группы отраслей, интересные для полисимейкеров и бизнеса. К примеру, можно заметить, что помимо прямого эффекта потери спроса на продукцию добывающего сектора страдают и связанные группы отраслей. Все виды услуг, в особенности, локальные и социальные, тесно связаны с нефтяной выручкой через распределение в виде оплаты труда и трансфертов государства. Таким образом, при падении нефтяного спроса падает и выпуск услуг.

Связанные с инвестиционным спросом и производством в добывающем секторе строительный и торгово-логистический сектора также падают за счет перераспределения доходов и сокращения объемов промышленного производства.

Интересным наблюдением в модели является рост отраслей обрабатывающей промышленности, в особенности средне- и высокотехнологичных секторов ОП. Эффекты объясняются перераспределительной особенностью модели в условном временном периоде long-run. При нем трудовые ресурсы и капитал перетекают, в данном случае, из добывающего сектора, потерпевшего резкое сокращение спроса, в замещающие сектора обрабатывающей промышленности. При этом, в силу высокого уровня оплаты труда в добывающем секторе, труд будет переходить в не менее конкурентные сектора с высокой оплатой (что объясняет наибольший рост в высокотехнологичном производстве).

Региональные эффекты

В региональном разрезе, аналогично, можно наблюдать эффекты на макропоказатели в виде ВРП, занятости и оплаты труда (не исчерпывающий список).

Прямой эффект от падения цен на нефть отражается на ВРП нефтяных регионов, но в разной степени. К примеру, больше остальных пострадали бы Мангистауская область и ЗКО, в силу их крайне низкой диверсификации. В меньшей степени подвержены падению ВРП Атырауская, Кызылординская и Актюбинская области.

Стоит отметить, что наряду с нефтяными регионами значительно падает ВРП г. Нур-Султан и г. Алматы. Это объясняется тем, что столица является хабом перераспределения нефтяных доходов через государственный аппарат, а совместно с г. Алматы два города являются локациями головных и административных офисов компаний добывающем сектора.

Рост в ВКО, Павлодарской и Карагандинской областях отражает переток ресурсов в регионы со специализацией в средне- и высокотехнологичных секторах ОП. В свою очередь, рост ВРП в г. Шымкент указывает на рост в секторах экономики простых вещей (трудоемких B2C отраслей).

С точки зрения занятости наблюдается схожая картина с ВРП, за исключением того, что лидером по росту занятых станет г. Шымкент, ввиду преобладания трудоемких отраслей. Важно заметить, что по росту ВРП г. Шымкент уступал Карагандинской области, что указывает на большую производительность в средне- и высокотехнологичных отраслях Карагандинской области по сравнению с низкопроизводительными секторами в г. Шымкент.
Акмолинская область оказалась среди регионов с наибольшим ростом занятости в силу ее сельскохозяйственной направленности, требующей высоких трудовых затрат (к слову, рост ВРП на Рисунке 3 может объясняться эффектом низкой базы, т.е. слишком маленьким изначальным ВРП региона).

Региональная оплата труда (номинальная) упадет во всех регионах, но, преимущественно в нефтяных и в городах Нур-Султан и Алматы. Несмотря на рост ВРП в регионах с преобладанием секторов ОП и сельского хозяйства оплата труда в среднем будет падать. Причиной может служить значительная доля занятых в бюджетных секторах (образование, здравоохранение, гос. управление и др.), оплата труда которых не зависит от региональной специализации производства. В силу сокращения доходов от нефти для распределения «центром» уровень оплаты труда бюджетных работников должна значительно снизиться (гипотетически, без учета вмешательства в виде государственных политик).

Отраслевые эффекты

В разрезе отраслей можно наблюдать множество эффектов, но мы остановимся на наиболее общих. В силу того, что модель охватывает все 68 отраслей страновой таблицы затраты-выпуск, целесообразно остановиться на наиболее экстремальных эффектах.

К примеру, наблюдая за эффектом на отдельные отрасли видно, что (напомним, при условии отсутствия других контр-шоков) больше остальных сократится занятость в добыче нефти и вспомогательных услугах в добывающем секторе.

Интересно заметить, что среди прочих отраслей наибольшее сокращение будет наблюдаться в секторе водоснабжения и подачи пара, вспомогательных финансовых услуг и услуг домохозяйствам (обслуживание). Причиной могут послужить связи в виде сокращения промежуточного спроса со стороны нефтяного сектора на данные услуги.

Как было отмечено ранее, от перетока занятости при сокращении нефтяного дохода выиграют, преимущественно, сектора ОП, а особенно, высокотехнологичные сектора. Так, наибольший позитивный прирост занятости наблюдался бы (в долгосрочной перспективе) в производстве компьютеров и электроники, готовых изделий, кожаных изделий и химической промышленности.

3. Ограничения в расчетах

При интерпретации результатов работы модели можно заметить некоторые экстремальные и малореалистичные значения, поэтому важно учитывать ряд предположений, заложенных в ее основу модели в целях облегчения расчетов.

Во-первых, модель основана на ряде стандартных макроэкономических предположений, присущих многим CGE моделям, который охватывает следующие:

• Совершенная конкуренция (следовательно, нулевая прибыль);
• Рациональность агентов;
• Максимизация прибыли как цель предприятий и прочие предположения.

Во-вторых, Казахстанская модель пока не учитывает географической локализации капитала и производств. К примеру, в модели не указаны точки местонахождения инфраструктуры электроэнергетики по регионам.

В-третьих, расчеты модели основаны на последних имеющихся данных, которые могут не совсем точно описывать текущее состояние экономики. Межотраслевые связи, заложенные в основу модели, могут меняться в короткий промежуток времени, а национальная статистика предоставляет данные с отставанием в 1,5-2 года, что ставит под вопрос основание модели на страновых данных таблиц затраты-выпуск.

В-четвертых, модель статична, что не позволяет увидеть распределение эффектов от шока во времени и учесть цикличные явления и неопределенность в экономике (для этого используется динамическая модель общего равновесия).

В-пятых, эффекты, описанные выше, предполагают, что занятость в стране экзогенна (предположение долгосрочного сценария), т.е. количество занятых во времени не растет, а переходит из одной отрасли и региона в другие (что аналогично капиталу). Однако, предположение может не отражать реальных демографических циклов и вступления новой рабочей силы.
 
Заключение:

В целом, данный релиз является примером того какие эффекты может описывать модель CGE без учета дополнительных расчетов. Как и отмечалось в наших ранних постах о модели, ее целью является описание общего масштаба реакции экономики на внешние шоки и политики, а не предсказание реальных эффектов. Гипотетическая составляющая модели все же ценна с точки зрения расширения понимания о связях в экономике и отраслевой и региональной специализации.

Таким образом статься позволяет понять, что нефтяной сектор не является отдельным сектором, занимающим лишь 18% ВВП Казахстана. Более глубокое понимание межотраслевых связей помогает увидеть какие отрасли зависят от нефтяного сектора и через какие каналы (в т. ч. региональные) происходит перераспределение нефтяных доходов.  Несмотря на экстремальные значения, полезно понять каким может быть масштаб реакции экономики на данный шок.

Мы открыты к обратной связи и комментариям со стороны экспертного сообщества экономистов.

Ссылки:
Комитет по статистике при Министерстве национальной экономики, 2018
Обложка – веб-сайт Pexel.com

Автор: Айгерим Кушумбаева