Эсенгулова Н.
Моделирование экономических отношений Кыргызской Республики со странами-участниками ШОС
Современная мировая экономика представляет собой сложную многоуровневую систему экономических и прочих взаимоотношений между странами и регионами мира, основанных на международном разделении труда.Некоторые страны и регионы мира сотрудничают между собой, их взаимодействие приводит к возникновению новых специфических взаимоотношений, оказывающих влияние на многие процессы, протекающие в мировом хозяйстве. И в этом отношении несомненный интерес представляет региональное объединение Шанхайская организация сотрудничества. Состояние экономик этих стран, их развитие в условиях мирового кризиса, их место и перспективы в современном, постоянно меняющемся, глобализированном мире, заслуживают пристального внимания.
GDPKG – Валовый внутренний продукт Кыргызской Республики, (млн. сом)
ЕХ… - экспорт со странами ШОС, (млн. долл.)
IM… - импорт со странами ШОС, (млн. долл.)
Обработка полученных данных была проведена с помощью статистического пакета EconometricViews.
Сначала были найдены стандартные статистики, по которым можно составить представление об исследуемой выборке (см. табл.2.12). Как видно из таблицы, ВВП Кыргызстана изменялось от 42414 млн.сом до 458281млн. сом. Среднее значение экспорта в рассматриваемой выборке в Китай составляет 33,033 млн. долларов, в Россию 140586 млн. долл. и др.
Таблица 1 -Показатели стандартной статистики
EXCHI |
EXKAZ |
EXRUS |
EXTAJ |
EXUZB |
IMCHI |
IMRUS |
IMTAJ |
IMUZB | |||
Среднее |
201377.9 |
33003.53 |
104903.1 |
140586.8 |
15814.93 |
71208.31 |
209760.1 |
185522.0 |
475160.8 |
3735.680 |
89090.76 |
Медиана |
166556.3 |
31616.40 |
87311.00 |
134397.9 |
15402.30 |
45568.70 |
77690.00 |
170929.2 |
204057.8 |
3068.700 |
74573.10 |
Максимум |
458281.0 |
61876.50 |
204582.0 |
310171.9 |
28145.50 |
232106.5 |
728231.0 |
385613.8 |
1492179. |
9992.300 |
160077.3 |
Минимум |
42414.40 |
15678.70 |
33393.80 |
64510.20 |
6743.300 |
14690.80 |
7818.000 |
57399.70 |
58052.10 |
1501.500 |
39214.90 |
Стандоткл |
131406.5 |
12295.18 |
58467.92 |
75849.25 |
7502.607 |
62540.14 |
257026.2 |
116110.2 |
462405.0 |
2244.818 |
37231.71 |
Ассиметрия (норм знач 0) |
0.773078 |
0.634329 |
0.321648 |
0.955409 |
0.314031 |
1.337454 |
1.161145 |
0.606144 |
0.993413 |
1.634728 |
0.377149 |
Эксцесс (норм знач 3) |
2.463621 |
3.034535 |
1.771051 |
2.817054 |
1.638995 |
3.998596 |
2.676513 |
1.961579 |
2.546021 |
5.060746 |
1.833029 |
Jarque-Bera |
1.673936 |
1.006680 |
1.202590 |
2.302932 |
1.404248 |
5.095206 |
3.436046 |
1.592476 |
2.595985 |
9.335012 |
1.206741 |
Probability |
0.433021 |
0.604508 |
0.548101 |
0.316173 |
0.495532 |
0.078269 |
0.179420 |
0.451022 |
0.273079 |
0.009396 |
0.546965 |
Первичный анализ стандартной статистики показывает по многим переменным неплохое качество выборочных данных и можно надеяться, что выводы, полученные в результате ее дальнейшей обработки могут реально отражать особенности интеграции в ШОС.
В качестве первого шага рассмотрим корреляционную матрицу для исследуемых переменных:
Таблица 2-Корреляционная матрица
GDP_KG |
EXCHI |
EXKAZ |
EXRUS |
EXTAJ |
EXUZB |
IMCHI |
IMKAZ |
IMRUS |
IMTAJ |
IMUZB | |
GDP_KG |
1 |
0,12 |
0,70 |
0,82 |
0,54 |
0,37 |
0,95 |
0,93 |
0,89 |
-0,44 |
0,20 |
EXCHI |
0,12 |
1 |
0,39 |
0,40 |
0,49 |
0,23 |
0,15 |
0,27 |
0,30 |
-0,19 |
0,22 |
EXKAZ |
0,70 |
0,39 |
1 |
0,91 |
0,73 |
0,41 |
0,78 |
0,85 |
0,88 |
-0,07 |
0,56 |
EXRUS |
0,82 |
0,40 |
0,91 |
1 |
0,71 |
0,55 |
0,90 |
0,94 |
0,96 |
-0,17 |
0,56 |
EXTAJ |
0,54 |
0,49 |
0,73 |
0,71 |
1 |
0,15 |
0,51 |
0,68 |
0,66 |
-0,31 |
0,11 |
EXUZB |
0,37 |
0,23 |
0,41 |
0,55 |
0,15 |
1 |
0,59 |
0,44 |
0,62 |
0,23 |
0,79 |
IMCHI |
0,95 |
0,15 |
0,78 |
0,90 |
0,51 |
0,59 |
1 |
0,93 |
0,97 |
-0,23 |
0,47 |
IMKAZ |
0,93 |
0,27 |
0,85 |
0,94 |
0,68 |
0,44 |
0,93 |
1 |
0,94 |
-0,31 |
0,37 |
IMRUS |
0,89 |
0,30 |
0,88 |
0,96 |
0,66 |
0,62 |
0,97 |
0,94 |
1 |
-0,20 |
0,54 |
IMTAJ |
-0,44 |
-0,19 |
-0,07 |
-0,17 |
-0,31 |
0,23 |
-0,23 |
-0,31 |
-0,20 |
1 |
0,52 |
IMUZB |
0,20 |
0,22 |
0,56 |
0,56 |
0,11 |
0,79 |
0,47 |
0,37 |
0,54 |
0,52 |
1 |
Из неё видно, что ВВП Кыргызстана в сомовом выражении достаточно сильно связана с импортом из Китая, России и Казахстана, причем, как и следовало ожидать, корреляция с экспортом положительная. Также следует отметить высокие коэффициенты корреляции между ВВП Кыргызстана и экспортом в Россию и Казахстан. Кроме того можно отметить высокую выборочную корреляцию между импортом из Китая и экспортом в Россию и Казахстан. Это и не удивительно, т.к. естественно ожидать, что между этими переменными существует приблизительная зависимость: многие товары проходя дополнительную переработку в нашей стране реэкспортируются в эти страны.
Наглядную картину зависимостей ВВП КР от всех включенных переменных можно отобразить на графике (рис. 3)
Рис.1- Парные зависимости ВВП КР и экспортно-импортных операций со странами ШОС
Таким образом, корреляционная таблица и рисунок еще раз подтверждает неплохое качество рассматриваемой выборки и говорит в пользу того, что можно перейти к более детальному исследованию имеющихся наблюдений.
В качестве простейшей эконометрической модели рассмотрим регрессию ВВП в сомовом выражении на все имеющиеся переменные:
GDP_KG = С(1) + С(2)*Ех +… + C(n)*Im+…
Оценки, полученные методом наименьших квадратов, имеют следующий вид:
DependentVariable: GDP_KG | ||||
Method: LeastSquares | ||||
Date: 01/14/12 Time: 05:30 | ||||
Sample: 1996 2010 | ||||
Includedobservations: 15 | ||||
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
EXCHI |
0.831040 |
0.751899 |
1.105255 |
0.3311 |
EXKAZ |
0.493742 |
0.506188 |
0.975412 |
0.3846 |
EXRUS |
-0.964431 |
0.436871 |
-2.207587 |
0.0919 |
EXTAJ |
5.113670 |
4.031829 |
1.268325 |
0.2735 |
EXUZB |
-0.079444 |
0.252147 |
-0.315070 |
0.7685 |
IMCHI |
1.050567 |
0.444546 |
2.363233 |
0.0774 |
IMKAZ |
0.346417 |
0.275155 |
1.258989 |
0.2765 |
IMRUS |
-0.377476 |
0.299060 |
-1.262207 |
0.2755 |
IMTAJ |
-9.678898 |
5.335661 |
-1.814002 |
0.1439 |
IMUZB |
0.363500 |
0.677977 |
0.536153 |
0.6203 |
C |
81026.24 |
57707.04 |
1.404096 |
0.2330 |
R-squared |
0.992818 |
Meandependentvar |
201377.9 | |
Adjusted R-squared |
0.974863 |
S.D. dependentvar |
131406.5 | |
S.E. ofregression |
20834.09 |
Akaikeinfocriterion |
22.87148 | |
Sumsquaredresid |
1.74E+09 |
Schwarzcriterion |
23.39072 | |
Loglikelihood |
-160.5361 |
F-statistic |
55.29457 | |
Durbin-Watsonstat |
2.269853 |
Prob(F-statistic) |
0.000759 |
Из таблицы видно, что многие переменные экспорта и импорта стран являются незначимыми. На первый взгляд этот результат кажется довольно странным, однако, все становится на свои места, если принять во внимание тесную линейную зависимость между переменными Ех и Im в разных странах. В результате этого в нашей модели появляется проблема мультиколлинеарности, которая и приводит к незначимости коэффициентов. Подтверждением наличия мультиколлинеарности можно также считать и высокое значение F-статистики (т.е. модель в целом является значимой) при малой значимости и больших стандартных ошибках некоторых коэффициентов.
Чтобы преодолеть эту проблему, постараемся оставить наиболее значимые переменные и рассмотрим модель.
Результаты регрессии имеют вид:
GDPKG= 148922 + 0.46 IMCHI+ 0.56 IMKAZ– 0.74 EXRUS - 7.49 IMTAJ– 0.23 EXUZB
DependentVariable: GDP_KG | ||||
Method: LeastSquares | ||||
Sample: 1996 2010 | ||||
Includedobservations: 15 | ||||
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
IMCHI |
0.463657 |
0.061875 |
7.493423 |
0.0000 |
IMKAZ |
0.563821 |
0.187993 |
2.999158 |
0.0150 |
EXRUS |
-0.742246 |
0.218032 |
-3.404295 |
0.0078 |
IMTAJ |
-7.495208 |
2.537989 |
-2.953208 |
0.0161 |
EXUZB |
-0.239480 |
0.117492 |
-2.038270 |
0.0720 |
C |
148922.6 |
18259.73 |
8.155794 |
0.0000 |
R2 |
0.988405 |
Meandependentvar |
201377.9 | |
Adjusted R2 |
0.981964 |
S.D. dependentvar |
131406.5 | |
S.E. ofregression |
17647.81 |
Akaikeinfocriterion |
22.68379 | |
Sumsquaredresid |
2.80E+09 |
Schwarzcriterion |
22.96701 | |
Loglikelihood |
-164.1284 |
F-statistic |
153.4424 | |
D-W stat |
2.550585 |
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Высокая значимость модели в целом и высокой значимости каждого коэффициента при переменных (более чем на 93%), большое значение коэффициента детерминации (0,988) и другие тесты позволяют делать следующие выводы.
Из рассмотренной модели видно, что стремление к экономическому сотрудничеству требует дифференцированного подхода к выбору партнеров по интеграционной группировке. Данная регрессионная модель подтверждает теоретические модели Вайнера и Мида об эффекте создания и отклонения союза. Наиболее выгодным для интеграции являются страны с эффективными экономиками, а союз с неэффективными экономиками отрицательно влияет на благосостояние нашей страны. Положительное влияние на ВВП нашей республики оказывает импорт из Китая и Казахстана, отрицательная связь прослеживается с импортом из Таджикистана, экспортом в Россию и Узбекистан.
Однако результаты регрессии могут иметь и другие выводы, исходя из будущих изменений торгово-экономических договоренностей со странами ШОС и преференций друг другу.
На данном этапе сотрудничества еще не полностью урегулированы проблемы, связанные с согласованием транзитных режимов, механизма взимания таможенных пошлин, налогов и сборов. Недостаточно используются возможности взаимовыгодного сотрудничества в области трубопроводного транспорта и межсистемных линий электропередач.
Барьеры, существующие в странах ШОС в отношении таможенного порядка, гармонизации стандартов, бизнес перемещения и обстановки надзора, серьезно сдерживают увеличение товарооборота в регионе, поэтому устранение торговых барьеров в вышеизложенных аспектах уже стало важной предпосылкой для расширения масштаба торговли в регионе. С этой целью китайские эксперты сделали соответствующие прогнозы: на 10,071 млрд. американских долларов может увеличиться внутрирегиональный товарооборот при повышении показателя таможенной процедуры (СР) на 10%, на 10,211 млрд. долларов - при повышении показателя бизнесоперемещения (ВМ) на10%[1].
Согласно модельным прогнозам, улучшение любого из таких трех показателей, как таможенная процедура, унификация стандартов и бизнесоперемещение, посодействовало бы подъему товарооборота в ШОС, в частности значительный эффект принесло бы усовершенствование таможенного порядка и унификации стандартов. Естественно, синхронное повышение сразу трех этих показателей может привести к более масштабному расширению региональной торговли на основе реализации вышеуказанных результатов. Из этого следует, что первая задача на настоящем этане для создания благоприятных условий в торговле и инвестициях ШОС заключается в приложении усилий к улучшению торгового климата и, в особенности, к урегулированию проблем, связанных с таможенным порядком и унификацией стандартов.
Литература:
1. http://www.forextimes.ru