Анализ российского товарного экспорта методом постоянной доли рынка

УДК 339.5

Черемушкина М.В.1

Анализ российского товарного экспорта методом постоянной доли рынка

Рассмотрены конкурентоспособность и товарно-географические изменения структуры российского товарного экспорта в 2008-2017 гг. Проанализированы факторы конкурентоспособности, товарной и географической структуры с помощью метода постоянной доли рынка (CMS), а также оценки факторов изменения географической структуры по группам стран и факторов изменения товарной структуры, в том числе для групп товаров, ранжированных по наукоемкости. Сопоставлены результаты декомпозиции структуры российского товарного экспорта методом CMS с целями Внешнеэкономической стратегии Российской Федерации до 2020 года. Выдвинуты предложения по совершенствованию мер торговой политики в отношении товарного экспорта.

Ключевые слова: Россия, экспорт, постоянная доля рынка, CMS, конкурентоспособность, специализация торговли, структура торговли.

Введение

В 2008 г. Министерством экономического развития РФ принята Внешнеэкономическая стратегия Российской Федерации до 2020 года (далее — Стратегия РФ), определившая приоритетные задачи внешнеэкономической политики страны, в том числе достижение конкурентоспособности российских товаров на глобальном рынке и диверсификацию внешнеэкономических отношений с целью укрепления роли России в мировой экономике. Важнейшими для осуществления данных задач отраслями определены высокотехнологичные сферы производства: авиастроение, ракетно-космическая промышленность, атомная энергетика, судостроение, информационные и телекоммуникационные технологии, наноин-дустрия. К числу приоритетных отраслей также отнесены обрабатывающая промышленность, особенно машиностроение и агропромышленный сектор.

1 Черемушкина Маргарита Владимировна — бакалавр экономики, Нацио-

нальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». E-mail: <mv. cheremushkina@gmail.com>.

Стратегия предполагает достижение к 2020 г. конкретных целевых показателей объема экспорта и импорта с приоритетными регионами и странами-партнерами (ЕС, Индия, Китай, СНГ и др.). Так, экспорт в стоимостном выражении

должен увеличиться до 903 млрд долл. (в ценах 2008 г.), экспорт машинострои- 8

тельной продукции — до 130 млрд долл. Кроме того, предусмотрено повы- ^

шение доли России в мировом экспорте высокотехнологичных товаров до §

3% [1]. Открытым остается вопрос, к каким структурным сдвигам уже приве- |[

ли и привели ли проводимые в рамках Стратегии РФ меры поддержки и сти- |

мулирования внешнеэкономической деятельности, в том числе торговли. |

а

а

а

^

Актуальным для исследования сферой в данном контексте является выявле- |

ние факторов, оказавших влияние на динамику объема российского экспорта ;§

за 2007-2017 гг. Каковы масштабы и роль географической диверсификации для российского экспорта? Какова доля быстро развивающихся рынков в географической структуре экспорта? Какие отрасли давали прирост или сдерживали рост экспорта за счет высокой или низкой конкурентоспособности? Произошли ли изменения в объеме экспорта высокотехнологичных товаров и какие из них обладают наибольшей конкурентоспособностью? Следует ли ожидать достижения целевых показателей внешнеторгового оборота к 2020 г.? Ответы на эти вопросы поможет дать исследование товарного экспорта Российской Федерации и полученные с помощью метода постоянной рыночной доли (Constant Market Share, CMS) оценки факторов, влияющих на товарный экспорт нашей страны. Также оценки могут быть полезны как с теоретической точки зрения (в качестве примера применения и интерпретации метода CMS на данных по экспорту товаров из России), так и с практической точки зрения (для оценки эффективности проводимой государством в отношении экспорта поддерживающей и стимулирующей политики).

Метод Constant Market Share в анализе структуры экспорта

Зачастую экспорт стран не является непосредственным фокусом анализа с помощью различных теоретических концепций, представляет собой один из параметров модели. При этом существует достаточное количество эмпирических инструментов анализа непосредственно экспорта: от простых статистических индексов (например, индекс Херфиндаля — Хиршмана, индекс покупательной способности экспорта) [2] до регрессионного анализа временных рядов. Данные и прочие прикладные инструменты исследования торговли появлялись на базе различных теоретических предпосылок и условий. Теории внешней торговли прошли эволюцию от простых до сложных моделей, учитывающих экзогенные и эндогенные параметры, влияющие на характер торговли между странами.

Своеобразной точкой отсчета развития теорий внешней торговли можно считать работы А. Смита и Д. Рикардо, которые выдвинули предположе-

S3

«О Л

У О

основанные на идее сравнительных преимуществ и факторной насыщенности и интенсивности, позволяют на базе информации о структуре и потреблении факторов производства страны сделать предположение о том, на экспорте каких товаров будет специализироваться данная страна (или же по структуре экспорта определить, какими преимуществами обладает страна).

Названные выше теории подверглись критике и более детальному изучению после ряда эмпирических работ, опровергавших положения теории Хекшера — Олина — Самуэльсона. Одним из первых исследований такого рода является работа В. Леонтьева, в которой доказано, что США, обладая избыточным капиталом, вопреки концепции сравнительных преимуществ специализируются на экспорте трудоемких товаров и импорте капиталоемких [4, р. 332-349]. Данный парадокс послужил отправной точкой развития теорий внутриотраслевой международной торговли. В общем данная теория предполагает, что страны с высоким ВВП склонны к торговле товарами одной группы при обмене друг с другом, т.е. к внутриотраслевой, или горизонтальной, торговле.

При этом ученые посредством эмпирических исследований приходили к разным выводам о причинах подобного явления. Так, С. Линдер полагал, что данный феномен обусловлен структурой спроса в странах-партнерах, причем страны со схожей структурой спроса с большой вероятностью интенсивнее торгуют друг с другом, чем с остальными странами [5, р. 82-109]. Это предположение в дальнейшем было дополнено замечаниями Б. Балас-сы, Э. Хэлпмана, П. Кругмана [6, р. 1216-1229] и других ученых о том, что интенсивность горизонтальной торговли зависит, как и структура спроса, от разницы в уровнях ВВП и ВВП на душу населения и она тем интенсивнее, чем меньше разница этих показателей. Обобщение в данном вопросе сделано Дж. Бергстрандом, выделившим шесть причин внутриотраслевой торговли:

• разница стран в обеспеченности трудом и капиталом;

• разница стран в обеспеченности трудом и капиталом в зависимости от факторной интенсивности в производстве;

ния о том, что товарный обмен между странами происходит в силу наличия абсолютных (Смит) и сравнительных (Рикардо) преимуществ. Обе теории в значительной степени упрощали реалии международной торговли и в качестве фактора, благодаря которому у страны может возникнуть преимущество на мировом рынке, рассматривали только труд [3, с. 13]. Некоторые ограничения рикардианской теории были разрешены Э. Хекшером и Б. Оли-ном, разработавшим концепцию факторной насыщенности и факторной интенсивности, впоследствии была дополнена П. Самуэльсоном. Теория Хек-шера — Олина — Самуэльсона предполагает, что страна специализируется на экспорте товаров, издержки производства которых меньше, чем в других странах, за счет избыточности какого-либо из факторов производства (земля, капитал, труд), при этом цены на торгуемые товары и используемые факторы производства выравниваются. Теории международной торговли,

• разница в ВВП на душу населения;

• уровень экономического развития;

• размер экономики страны разница в размерах с торговыми партнерами [6, р. 1216-1229]. 8

<0

Таким образом, стало возможным рассмотрение экспорта и импорта стра- §

ны не только с точки зрения обладания какими-либо факторами производ- |[

ства, но и с позиции влияния экономического развития и потребительского |

спроса на объемы торговли. |

а

а

а

^

В процессе теоретических и эмпирических изысканий выделился набор |

сравнительно часто применяемых при исследовании структуры экспор- ;§

та стран прикладных инструментов. К широко распространенным можно отнести индекс специализации Кругмана, индекс Херфиндаля-Хиршмана, индекс выявленных сравнительных преимуществ Балассы. Первые два индекса позволяют определить степень специализации экспорта страны, однако первый измеряет товарную специализацию, а второй — географическую. Индекс Балассы позволяет рассчитать для интересующих отраслей уровень конкурентных преимуществ по сравнению с заданной группой стран на основе объемов экспорта. Несмотря на простоту использования, индекс имеет теоретические (предпосылка о том, что торгуются все группы товаров) и концептуальные (учитывается только объем экспорта, прене-брегаются остальные факторы изменения торговли) недостатки, поэтому индекс подвергается постоянным усовершенствованиям. Так, Э. Леромэн и Дж. Орефиче предложили версию индекса Балассы, учитывающего продуктивность отрасли, эффект взаимной торговли и отчасти эффект географической структуры [7].

Еще одним заслуживающим внимания инструментом является метод постоянной рыночной доли, сочетающий в себе элементы индекса Кругмана и индекса Балассы и при этом учитывающий взаимосвязь товарной и географической структуры экспорта. С точки зрения теории метод разработан на базе преобразований функции эластичности спроса на определенный товар страны-экспортера на рынке страны-импортера.

Впервые метод постоянной рыночной доли применительно к анализу международной торговли был сформулирован и применен польским экономистом Г. Тышиньским в 1951 г. [8, р. 272-304]. Экономист предположил, что доля страны в мировом экспорте может зависеть не только от структурных изменений мировой торговли, но и от изменения конкурентоспособности экспортируемой страной продукции. Для проверки своей гипотезы Тышиньский предложил вычислить возможную долю страны на мировом рынке, если бы ее рыночные доли по каждой товарной группе остались постоянными на заданном промежутке, а затем рассчитать разницу между реально наблюдавшейся долей рынка и гипотетической. Таким образом можно провести декомпозицию структуры экспорта на рыночный эффект

(структурные изменения мировой торговли или регионального рынка) и эффект конкурентоспособности (экспорта страны).

rn Значимый вклад в теоретическое развитие и усовершенствование данного

^ метода анализа внесли Э. Лимер и Р. Стерн [9], Я. Фагерберг и Г. Солли [10],

§ К. Джепма [11], А. Ниссенс и Г. Пуле [12], М. Дядкова и Г. Момчилов [13].

Ц Ключевыми прикладными работами по применению CMS-анализа являет-

| ся посвященная экспорту Португалии статья Ж. Амадора и С. Кабрал [14],

| анализ экспорта Австрии Э. Скиннер [15], исследование экспорта Испании

f А. Пандиеллой [16] и др.

£

;§ К достоинствам метода можно отнести его относительную простоту, по-

скольку он основан на арифметических вычислениях, а также то, что он является инструментом для анализа структурных причин, влияющих на характеристики и тенденции торговли стран, оставляя за рамками рассмотрения экзогенные и эндогенные макроэкономические факторы. В частности, метод позволяет определить, в какой степени меняется экспорт с ростом конкурентоспособности товаров страны-экспортера, в какой — в связи с тем, что страна поставляет товары на быстро или медленно растущие рынки [16]. Так, экспорт страны может быть высококонкурентоспособным и при этом увеличиваться медленными темпами, если рынки большинства стран — партнеров данной страны обладают низкими темпами роста.

Метод применим для ретроспективного анализа торговли и неприменим в качестве прогнозного инструмента [17]. Тем не менее, если дополнить рассчитанные методом CMS остатки для эффекта конкурентоспособности, то они могут послужить базой для построения прогноза с помощью метода наименьших квадратов и регрессионного анализа [9]. CMS-анализ также может быть использован в качестве дополнения к регрессионному анализу и иным методам изучения показателей эффективности экспорта страны на внешних рынках [18].

Однако существуют следующие ограничения и недостатки CMS-анализа:

• для некоторых спецификаций математической модели, построенных в рамках метода постоянной доли рынка, характерна проблема с расчетом агрегатных индексов, т.е. с выбором в качестве весов индекса Пааше или Ласпейреса. Одно из возможных решений для данного ограничения выработано Джепмой: применять метод настройки весов, т.е. при расчетах использовать постоянно меняющийся базовый год. Помимо этого, также можно рассчитывать эффекты для каждого года на интересующем временном интервале и затем вычислять средние значения для промежутков на интервале [Ibid];

• в зависимости от выбора спецификации модели могут отличаться не только конечные числовые результаты, но и знаки оценок эффектов, как показано в статье Фагерберга и Солли [10], в том числе по причине ограничений в виде выбора и расчета агрегатных индексов;

• разница в значениях и знаках оценок эффектов зависят от того, в каком порядке проводить расчеты [19];

• открытым является вопрос о механике включения в модель спроса, поскольку в зависимости от выбранной функции спроса будут получены разные значения эластичности и, следовательно, конечные результаты оценки эффектов.

ао сх

I/ к

К прикладным ограничениям относится отсутствие специализированного |

программного обеспечения для расчета модели.

г

Базовые спецификации модели (к ним относятся предложенная Лимером |

и Стерном спецификация и спецификация Ричардсона [17]) позволяют ;§

провести декомпозицию факторов, влияющих на экспорт, на три составляющие:

• товарный эффект, отражающий товарную структуру экспорта;

• эффект рынка, раскрывающий географическую структуру;

• остаточный компонент, описывающий изменения экспорта вследствие изменения конкурентоспособности.

В усовершенствованной Фагербергом и Солли спецификации CMS первые две составляющие рассматриваются как статические, остаточный компонент разбит на три динамических эффекта: 1) эффект конкурентоспособности, эффекты адаптации к 2) рынку и 3) товарам [10], которые отражают способность страны реструктуризировать товарный экспорт и адаптировать его к сбыту на быстро растущих рынках.

С учетом рассмотренных достоинств и недостатков CMS-анализа выбрана спецификация Ниссенса и Пуле, которая в общем виде выглядит следующим образом [16]:

ОЭ = ЭК + СЭ = ЭК + ЭТС + ЭГС + ССЭ,

где ОЭ — общий эффект изменения экспорта; СЭ — совместный эффект; ЭК — эффект конкурентоспособности, или рыночной доли; ЭТС — эффект товарной структуры; ЭГС — эффект географической структуры экспорта; ССЭ — смешанный структурный эффект. Каждый из эффектов рассчиты-

вается по приводимым ниже формулам:

ОЭ = g - g = T Tj %gj-T, Tj ;

ЭК = Z, Zj %

ЭТС = 1,

ЭГС = Z,

S3

ССЭ = 1I

(9,-0,) - (0.-0,.)-f - (0 ,-0 , )-f

§11,

где г — экспортируемым продукт, . — страна, в которую экспортируется продукт г; g.. — процентное изменение экспорта г-го продукта в .-ю страну в период Р; 0.. — доля экспорта ¡-го продукта в .-ю страну от общего экспорта страны в период t - 1, g.. и 0,. рассчитываются по формулам (7) и (8) соответственно,

ж SS

Xj, t Xj, t-1 gj = -J— •

X

ij, t-1

Sn =

Xij, t Xy, t-

X,

ij, t-l

где Х — объем экспорта в стоимостном выражении.

Параметры g*. и 0*. выражают те же соотношения, что и g.., 0., но для мирового экспорта, причем страна, выступающая объектом для анализа, не включается в объем общемирового экспорта. В формулах (2)-(6) 0. = 2,0,. — доля рынка . в экспорте страны (сумма оценок 0. по всем г). Аналогично 0. = 2.0*. — доля рынка . в мировом экспорте; 0*г = 1, 0.. —

доля товара г в экспорте страны; 0. = 2.0*. — доля товара г в мировом экс* . *

порте; gi =-*— — рост мирового экспорта товара г; gi =-*-рост

0* 9*

мирового экспорта на рынокg и g* заданы уравнением (2).

Данная спецификация выбрана, поскольку она является спецификацией модели Фебергера и Солли, которым удалось устранить некоторые ограничения предыдущих версий, за исключением проблемы степени агрегации данных. При этом модель позволяет рассмотреть четыре эффекта, которые можно однозначно интерпретировать на заданном уровне агрегирования данных. Интерпретация знаков полученных оценок проводится по принципам, описанным в табл. 2.

Экспорт России составляет 1,77% мирового экспорта, что сопоставимо с долей Испании (1,8%) [20], поэтому, ориентируясь на пример исследования экспорта Испании, в качестве стандарта сравнения выбрана доля России в мировом экспорте, так как экспорт страны является достаточно крупным, чтобы сравнивать его с мировым. В противном случае в качестве стандарта сравнения необходимо было бы брать укрупненный географический регион.

Таблица 1

Матрица для интерпретации эффектов после декомпозиции изменения экспорта_

Вид эффекта Оценка эффекта

Положительная Отрицательная

ОЭ Экспорт страны растет быстрее мирового, страна увеличивает рыночную долю Экспорт страны растет медленнее мирового, страна теряет рыночную долю

ЭК Изменения в экспорте вызваны ростом его ценовой и неценовой конкурентоспособности Изменения в экспорте вызваны снижением его ценовой и неценовой конкурентоспособности

СЭ Страна специализирована на отдельных рынках, растущих быстрее среднего значения Страна специализирована на отдельных рынках, растущих медленнее среднего значения

ЭТС Страна специализируется на экспорте продукта со спросом на мировом рынке выше среднего значения Страна специализируется на экспорте продукта со спросом на мировом рынке ниже среднего значения

ЭГС Страна специализирована на рынках регионов, растущих быстрее среднего значения Страна специализирована на рынках регионов, растущих медленнее среднего значения

ССЭ Страна специализирована на рынках регионов и товарах, с относительно высокими темпами роста и спросом Страна специализирована на рынках регионов и товарах, с относительно низкими темпами роста и спросом

Основные эмпирические результаты в укрупненном анализе структуры экспорта России

Российский товарный экспорт подвергался тщательному изучению отечественными и зарубежными исследователями по разным направлениям, среди них анализ состояния и перспектив конкретных товарных отраслей, анализ перспектив развития внешнеторговых отношений в рамках региональных торговых соглашений и др. В частности, некоторые авторы (Р. Аренд, Дж. Купер, М. Портер, Р. Конноли, Г. Фетисов) затрагивали проблематику, поднятую в данной статье, т.е. оценку конкурентоспособности и диверсификации российского товарного экспорта.

Британский исследователь Дж. Купер в своей статье опирается на индекс Балассы для оценки сравнительных преимуществ российского экспорта и сравнивает значения данного индикатора для России и некоторых крупных игроков международного рынка (Индия, Китай, США, Турция) [21]. Исследователь углубляет и дополняет анализ конкурентоспособности российского экспорта, проведенный Р. Арендом в 2004 г. [22] с использованием аналогичной методики, только на уровне трех и четырех знаков товарной номенклатуры. Анализ товарных групп привел Купера к четырем выводам: • Россия обладает ярко выраженными преимуществами в экспорте сырья (углеводороды, древесина, химикаты низкой степени переработки);

S3

«О Л

у о

фектов, имеющих значение для экспорта: с помощью первого инструмента выявляется диверсификация экспорта, с помощью второго оценивается его конкурентоспособность. Проанализировав экспорт России на уровне товарных групп в 2006 г. по отношению к 1997 г. и сравнив его со странами СНГ и некоторыми другими развивающимися экономиками, автор пришел к выводу, что специализация товарного экспорта России осталась в данный период относительно неизменной. При этом Конноли подчеркивает, что для группы исследуемых стран характерно снижение конкурентоспособности средне- и высокотехнологичных товаров при возрастании специализации экспорта. По расчетам исследователя, единственной категорией экспортных товаров с высоким уровнем сравнительных преимуществ, исходя из значения индекса Балассы, является группа «Реакторы ядерные, котлы, оборудование и механические устройства, их части», в остальном в экспорте преобладают товары с низкой степенью переработки. Конноли связывает низкую долю товаров средне- и высокотехнологичных товаров в отечественном экспорте с тем, что Россия до сих пор опирается в основном на советские производственные мощности и стратегию государственных инвестиций вместо промышленного переоборудования и привлечения прямых иностранных инвестиций (ПИИ) и технологий.

Американский экономист М. Портер, автор теории конкурентных преимуществ, в рамках комплексного доклада, посвященного анализу конкурентоспособности российской экономики в целом, коснулся в том числе вопросов экспорта. Применив авторскую методику оценки конкурентоспособности, он пришел к следующим заключениям в отношении российского экспорта: несмотря на укрепление доли России на мировом рынке, несырьевой экспорт обладает слабой конкурентоспособностью. Торговлю необработанными природными ресурсами Портер считает основным двигателем роста доли российского экспорта в мировом, даже несмотря на падение цен на углеводороды [24]. Основной угрозой для сбалансированного роста российского экспорта Портер называет слабые связи между промышленными кластерами, продукция которых наиболее конкурентоспособна. Еще одной существенной проблемой, по мнению экономиста, является политизированность цено-

• заметный недостаток промышленных товаров и продуктов питания, среди данных товаров относительной конкурентоспособностью обладают котлы и реакторы для инфраструктуры ядерной энергетики;

• сырьевые товары обладают большей конкурентоспособностью, чем промышленные товары, произведенные из них;

• с ростом конкурентоспособности углеводородных товаров на международном рынке снизилась конкурентоспособность промышленной продукции с высокой степенью переработки.

Другой британский ученый Р. Конноли в статье 2008 г. сконцентрировался на анализе структуры промышленных экспортных товаров и уровня их конкурентоспособности [23]. Как и Купер, он применяет индекс Балассы и дополняет его индексом специализации Кругмана для анализа двух эф-

образования на сырье с ключевыми торговыми партнерами СНГ, что также сдерживает повышение конкурентоспособности российского экспорта.

Российский ученый Г. Фетисов делает акцент на пагубном влиянии специализированного на сырье экспорта на экономику страны, подчеркивая, что под специализацией на сырье он подразумевает не столько объем производства и экспорта сырья как такового, сколько то, что в данном секторе производится большая доля добавленной стоимости [25]. В этом Фетисов видит четыре основных риска:

• с ростом специализации на сырьевых товарах увеличивается зависимость экономики от конъюнктурных колебаний сырьевых цен:

• при специализации на углеводородном и минеральном сырье всегда существует вопрос ограниченности и истощения ресурсов, при этом разведка новых месторождений сопровождается увеличением инвестиций в них;

• проблема «голландской болезни», которая в России выражается в торможении роста и развития отраслей с более высоким уровнем производства добавленной стоимости и наукоемкостью;

• четвертый риск — сдерживание научно-технического прогресса — логически вытекает из предыдущего.

ж

Текущая ситуация в экспорте товаров из России

Российская Федерация — один из крупнейших экспортеров товаров, по стоимости экспорта занимает 17-е место в мире. Существенная доля экспорта приходится на топливно-энергетические товары (67,4%) [20], основные торговые партнеры, импортирующие из России, — страны — члены ЕС, некоторые страны СНГ, Китай и США (рис. 1).

Млрд долл. 600

Рис. 1. Баланс счета текущих операций Российской Федерации без учета экспорта и импорта услуг и текущих трансфертов, млрд долл.:  экспорт товаров;  импорт товаров; — баланс счета текущих операций РФ

Источник: рассчитано автором по данным [26].

S3

«О Л

у о

тельным трендом с 1995 по 2008 г. и с 2010 по 2013 г. (рис. 2). Отрицательная динамика двух посткризисных периодов — последствия 1998 г. и 2008 г. — была преодолена сравнительно быстро: в 1999 г. экспорт дал прирост 28%, в 2010 г. — 107% к предыдущему году. Однако с 2013 по 2016 г. наблюдался нисходящий тренд объема экспорта товаров в стоимостном выражении. В 2017 г. экспорт вырос на 25% к 2016 г. и составил 357,1 млрд долл. [28]. Перспективы дальнейшего изменения динамики экспорта являются неопределенными не только в связи с последними антироссийскими санкциями со стороны США [Там же], но и, по мнению некоторых специалистов [29], в связи с взаимными торговыми санкциями США и КНР. Прогноз, рассчитанный как скользящее среднее для двух следующих периодов (см. рис. 2), показывает, что экспорт в ближайшей перспективе скорее всего продолжит снижаться.

Российская Федерация в 2017 г. экспортировала товары в 193 страны, среди которых крупнейшими импортерами российской продукции стали Китай (38,9 млрд долл., или 10,9% общей стоимости экспорта), Нидерланды (35,6 млрд долл., или 9,9%), Германия (25,7 млрд долл., или 7,2%), Республика Беларусь (18,4 млрд долл., или 5,2%), Турция (18,2 млрд долл., или 5,1%), Италия (13,8 млрд долл., или 3,9%), Республика Корея (12,4 млрд долл., или 3,5%), Казахстан (12,3 млрд долл., или 3,5%), Польша (11,6 млрд долл., или 3,3%), Соединенные Штаты (10,7 млрд долл., или 3%) (рис. 3). Как показывают данные Минэкономразвития России, несмотря на взаимные санкции, Европейский Союз по-прежнему занимает наибольшую долю в географической структуре российского экспорта — 159,6 млрд долл., или 44,9%; экспорт в СНГ составляет 47,8 млрд долл., или 13,4% (рис. 3).

В товарной структуре российского экспорта в 2017 г. преобладало топливо минеральное, нефть и продукты их перегонки (48,53%); черные металлы (5,25%); изделия из черных металлов (3,09%); реакторы ядерные, котлы, оборудование и механические устройства, их части (2,39%); древесина и изделия из нее, древесный уголь (2,21%); злаки (2,11%); удобрения (2,02%); алюминий и изделия из него (1,87%); медь и изделия из нее (1,32%); электрические машины и оборудование, их части, звукозаписывающая и звуковоспроизводя-

На протяжении последних десяти лет Россия остается чистым экспортером товаров, причем с 2007 по 2017 г. экспорт превышал импорт в среднем на 59%, наибольшая разница в обозначенном периоде составила 77% в 2015 г., наименьшая — 47% в 2017 г. [26]. Основные проседания экспорта товаров произошли после кризисов 2008 и 2014 г., когда экспорт сократился на 52% в 2009 г. по сравнению с предыдущим 2008 г. и на 28% в 2015 г. по сравнению с 2014 г. [24]. Пик роста экспорта товаров из России в 2007-2017 гг. пришелся на периоды повышения цен на нефть. При этом доля внешней торговли в ВВП России, несмотря на некоторые колебания, сохраняется на уровне 9% (табл. 2). В 2017 г. чистый экспорт возрос на 27,4% по сравнению с 2016 г. и составил 114,9 млрд долл.

Экспорт товаров из Российской Федерации характеризуется в целом положи-

Таблица 2

Доля чистого экспорта товаров в ВВП России

Показатель

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

ВВП РФ, млн долл. 1 299 705 1 660 844,4 1 222 643,7 1 524 916,1 2 031 768,6 2 170 143,6 2 230 625,01 2 063 662,3 1 365 865,2 1 283 162

Чистый экспорт, млн долл. 123 447 177 625 113 231 146 995 196 854 191 663 180 566 188 931 148 398 90 262

Доля чистого экспорта в ВВП, % 9,50 10,69 9,26 9,64 9,69 8,83 8,09 9,16 10,86 7,03

Источник: рассчитано автором по данным [24; 27].

Интеграционные процессы вЕАЭС

Млрд долл.

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Рис. 2. Экспорт товаров Российской Федерации, млрд долл.:  экспорт РФ в стоимостном выражении; экспорт РФ в % к предыдущему году;

шш2 периода: скользящее среднее

Источник: рассчитано автором по данным [30].

Источник: рассчитано автором по данным [31].

щая аппаратура, аппаратура для записи и воспроизведения телевизионного изображения и звука, их части и принадлежности (1,21%). Объем экспорта товаров прочих товарных групп составил менее 1% общего объема экспорта.

Товарная структура экспорта из России для пяти основных торговых партнеров нашей страны выглядит следующим образом:

• Китай — топливо минеральное, нефть и продукты их перегонки; древесина и изделия из нее, древесный уголь; реакторы ядерные, котлы, оборудование и механические устройства, их части; рыба и ракообразные, моллюски и прочие водные беспозвоночные; руды, шлак и зола;

• Нидерланды — топливо минеральное; нефть и продукты их перегонки, медь и изделия из нее; рыба и ракообразные, моллюски и прочие водные беспозвоночные; черные металлы; алюминий и изделия из него;

• Германия — топливо минеральное, нефть и продукты их перегонки; черные металлы; реакторы ядерные, котлы, оборудование и механические устройства, их части; древесина и изделия из нее, древесный уголь; жемчуг природный или культивированный; драгоценные или полудрагоценные камни, драгоценные металлы, металлы, плакированные драгоценными металлами, и изделия из них; бижутерия, монеты;

• Республика Беларусь — топливо минеральное, нефть и продукты их перегонки; черные металлы; реакторы ядерные, котлы, оборудование и механические устройства, их части; электрические машины и оборудование, их части; звукозаписывающая и звуковоспроизводящая аппаратура, аппаратура для записи и воспроизведения телевизионного изображения и звука, их части и принадлежности; пластмассы и изделия из них;

• Турция — топливо минеральное; нефть и продукты их перегонки; черные металлы; алюминий и изделия из него; злаки; жиры и масла животного или растительного происхождения и продукты их расщепления, готовые 8 пищевые жиры; воски животного или растительного происхождения.

«О

S

и и

Л Декомпозиция товарного экспорта России методом CMS

к" S

| Анализ российского товарного экспорта методом постоянной рыночной

f доли осуществлен на данных из базы статистики международной торговли

| UN Comtrade за 2007-2017 гг. Выбранный временной диапазон включает

;§ два критичных для российской экономики и внешней торговли события —

кризисы 2008 и 2014 гг., а также период антироссийских санкций и ответных контрсанкций, которые сопровождались географической реструктуризацией отечественного экспорта. Помимо этого, указанный промежуток охватывает действие Внешнеэкономической стратегии Российской Федерации до 2020 года, которая в числе прочих факторов учитывается в настоящей статье.

Для сопоставления полученных результатов с целями Стратегии РФ товары агрегированы в группы по наукоемкости в соответствии с классификатором Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) [32] (табл. 3). Приведение товарных групп на уровне двух знаков Гармонизированной системы описания и кодирования товаров (ГС) осуществлено с помощью таблиц сопоставления системы The World Integrated Trade Solution (WITS) [33]. Для анализа географического эффекта страны-партнеры сгруппированы по приоритетным регионам в соответствии со Стратегией. В приоритетные регионы включены страны — члены ЕАЭС, Германия, Франция, Италия, США, Китай, Индия, Бразилия (данная выборка включает не все целевые страны из Стратегии).

Таблица 3

Группировка отраслей по наукоемкости

Отрасли Код группы по ГС Код группы по ISIC

Высокотехнологичные 29, 30, 84, 85, 90, 91, 88 2423, 30, 32, 33, 353

Среднетехнологичные 27-35, 37-40, 42, 43, 54-63 24 (кроме 2423), 25-29, 31, 34, 352, 353

Низкотехнологичные 13, 14, 20, 21, 24, 44-49, 5053, 64-71 15-22, 36, 37

Источник: составлено автором по данным [32].

В процессе применения метода С8М к анализу структуры российского товарного экспорта получены оценки эффектов модели, приведенные в табл. 4. В ходе расчета параметров модели для ряда стран и групп товаров возника-

ли большие разбросы значений, связанные с серьезной разницей в объемах торговли в рамках одной товарной группы за некоторые года, поэтому для всех оценок нами проведена нормировка значений по среднему значению выборки и стандартному отклонению. В табл. 4 и далее среднее за период 8

рассчитано как простое средние значение оценок, оценки эффектов везде указаны в процентных пунктах.

гг о сх

Таблица 4 |

Общие результаты декомпозиции эффектов для всех товарных |

групп и рынков |

Год Изменение Вид эффекта

экспорта, Россия экспорта, мир ОЭ ЭК ЭТС ЭГС ССЭ

2008 -1,00 -1,23 0,23 -1,02 1,52 1,50 -1,76

2009 -1,03 -2,06 1,03 -1,02 -1,00 -0,80 3,85

2010 -1,25 0,16 -1,41 -1,29 1,83 -1,28 -0,67

2011 -1,27 2,92 -4,19 -1,30 2,05 1,07 -6,02

2012 2,18 3,16 -0,98 5,34 -1,88 -0,38 -4,06

2013 1,98 1,60 0,38 1,97 1,12 -2,42 -0,29

2014 -1,02 -1,33 0,31 -1,02 -1,47 -0,82 3,63

2015 -1,24 -2,58 1,34 -1,22 -3,13 -0,05 5,74

2016 2,12 -2,05 4,17 -1,04 -2,23 0,80 6,64

2017 -1,15 -0,19 -0,96 -1,07 -0,06 -0,86 1,04

Среднее

2008-2012 -0,47 0,59 -1,06 0,14 0,50 0,02 -1,73

2013-2017 0,14 -0,91 1,05 -0,48 -1,16 -0,67 3,35

Источник: рассчитано автором по данным [34].

В целом полученные результаты свидетельствуют о том, что рост товарного экспорта России на протяжении рассматриваемого временного отрезка в большинстве случаев был выше, чем рост мирового, при этом наиболее значительную долю общего эффекта по сравнению с остальными, как правило, играл эффект товарной структуры и смешанный структурный эффект. Рассмотрим детальнее общие результаты декомпозиции эффектов. Что касается изменения динамики экспорта России в целом, то можно констатировать, что рост экспорта был ниже среднемирового в 2008-2010 гг. и 2016 г. в среднем на 1,06 п.п. Это означает, что рыночная доля страны на международном рынке в эти периоды уменьшалась, наибольшее ее снижение составило -4,19 п.п. в 2011 г. В остальные годы экспорт рос быстрее мирового, рыночная доля России увеличивалась, наибольший рост (4,16 п.п.) наблюдался в 2012 г. На рис. 4 видно, что однозначного тренда в соотношении эффектов за каждый год рассматриваемого периода не прослеживается.

Тем не менее средние значения за пять лет, приведенные в табл. 4, свидетельствуют о том, что в 2008-2012 гг. положительные изменения в экспорте вызваны, во-первых, повышением его конкурентоспособности (в среднем 0,14%), однако метод не позволяет выявить, за счет ценовой или неценовой 8

конкурентоспособности (можно предположить, что в определенной мере ^

на данный эффект повлиял рост цен на нефть, занимающую существенную §

долю в российском экспорте), а во-вторых, специализацией на экспорте |[

продуктов со спросом на мировом рынке выше среднего значения. В 2013- |

2017 гг. прослеживается обратная тенденция: несмотря на то что конкурен- |

тоспособность, специализация России на быстрорастущих ранках и това- §

рах с высоким спросом снижались, совокупный товарно-географический |

структурный фактор позволил увеличить долю российских товаров на ми- ;§

ровом рынке.

Для объяснения явлений, произошедших в 2008-2017 гг., следует обратиться к результатам декомпозиции эффектов географической и товарной структуры российского экспорта. Исходя из данных табл. 5, в 2008-2012 гг. влияние географической структуры отрицательное, следовательно, Россия специализировалась на растущих ниже среднемирового значения рынках; в 2013-2017 гг. ситуация обратная. Причем в первом случае год с наиболее отрицательной динамикой — 2012 г., во втором — наибольший прирост произошел в 2016 г. Укрупненные данные (рис. 5) иллюстрируют вклад трех групп стран, в группу 1 входят страны — члены ЕАЭС (за исключением России), в группу 2 — Бразилия, Индия, Китай, в группу 3 — США, Германия, Италия, Франция.

В группе 1 стран относительно стабильный (несмотря на низкие значения ЭГС и падение на 2,84 п.п. в 2010 г.) положительное влияние оказывает Армения. Остальные страны обладают большим по сравнению с ней разбросом значений эффекта географической структуры, среди них падение роста рынка в рассматриваемый период наиболее часто происходило в Киргизии. Совокупный вклад рынка ЕАЭС за весь период составил около -0,0002 п.п. В группе 2 наиболее медленно растущим рынком оказалась Бразилия, а Индия и Китай одинаково положительно влияют на динамику роста российского экспорта, однако склонны к периодическим резким замедлениям роста рынка. Все страны группы 3 за 2008-2017 гг. оказали примерно одинаковое влияние на уровне ±0,001 п.п. в изменение экспорта товаров из России. Рост российского экспорта ограничивался специализацией на рынках Италии, Германии и Франции, которые зачастую демонстрировали рост ниже мирового.

Эффект товарной структуры в среднем за 2008-2012 гг. был положительным, за 2013-2017 гг. — отрицательным. Причем, как видно из табл. 6, на протяжении рассматриваемого периода наибольший прирост или снижение рыночной доли товарного экспорта России происходили за счет товаров сред-нетехнологичных отраслей, к которым, по классификации ОЭСР, относятся

S3

ж SS

П.п.

-1

-2

-3

2

Год

2005—2005—20

017

П.п.

1

0 -1 -2

Рис. 5. Влияние географической структуры

Источник: рассчитано автором по данным [34].

2

1

0

Таблица 5

Декомпозиции эффекта географической структуры товарного экспорта Российской Федерации

Страна

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Всего

Бразилия -0,33 -0,33 -0,33 -0,75 1,22 -0,96 0,01 1,77 0,98 -1,27 0,001

Китай 0,50 0,50 0,50 -0,53 0,12 -2,67 0,08 0,37 0,62 0,50 -0,001

Индия 0,35 0,35 0,35 -1,30 -0,96 1,49 0,13 -1,42 -0,28 1,30 0,001

США -0,41 -0,41 -0,41 1,00 0,12 2,29 -0,45 0,01 -0,36 -1,38 0

Армения 0,24 0,39 -2,84 0,27 0,33 0,32 0,34 0,45 0,32 0,18 0

Республика Беларусь 0,18 1,50 -1,20 -1,88 -0,56 0,25 0,05 1,09 0,35 0,22 0

Казахстан 0,38 0,38 0,49 -2,35 -0,86 -0,32 0,38 1,14 0,79 -0,05 -0,002

Киргизия 0,81 1,53 0,33 -0,86 -0,86 0,10 0,33 1,05 -0,86 -1,57 0

Германия 1,06 -1,30 0,82 0,93 -1,87 -0,06 -0,06 -0,53 0,93 0,08 0

Италия 1,17 -1,86 0,85 1,00 -0,67 -0,28 -0,27 -0,88 1,03 -0,10 -0,001

Франция 1,16 -1,86 0,86 1,00 -0,67 -0,28 -0,27 -0,88 1,03 -0,10 -0,001

Всего 5,11 -1,11 -0,58 -3,47 -4,66 -0,12 0,27 2,17 4,55 -2,19

Среднее(2008-2012 гг.) -0,94

Среднее (2013-2017 гг.) 0,94

Источник: рассчитано автором по данным [34].

Интеграционные процессы в ЕАЭС

S3

ж SS

S н

<J

о

«

5 «

О

«

rt К О В и

о

6

и о н

в

в &

«

К Н

3

^

н «

&

н

<J

«

о

в &

и о

чо н ^ И

xS ^ .¿а«

l3

Ьн со

I

= =

£

m <N I

К"

VO I

in

о

VO I

Л

M

m о о

I

я

H

£

-c

Я у

s —

о «

о

X

X

aj н o а

rn S

X

VO

Я

H

£

я

H

металлургия, продукты переработки минерального сырья, химическая отрасль (за исключением фармацевтической), производство пластмасс и резины, текстильная промышленность, переработка древесины. Второй по

значимости группой товаров для изменения экспорта России являются 8

низкотехнологичные товары, куда входят продукты питания и дерево- ^

обработки, табак, целлюлозно-бумажная продукция, строительные мате- §

риалы. Наименьшее значение играли товары высокотехнологичных отрас- |[

лей, а именно электромашины и оборудование, ядерные реакторы и котлы, |

фармацевтические препараты, оптические и фотоинструменты, аэрокосми- |

ческие аппараты. §

£

Обратимся к разбивке данных по товарным группам ГС: положительное ;§

влияние на рост доли российских товаров на мировом рынке в основном наблюдался в 2011-2013 гг. и в 2017 г. При этом в 2017 г. менее половины товарных групп (48) обладали спросом выше среднемирового. Среди них наибольшим спросом пользовались мебель, игрушки, летальные и космические аппараты, изделия из трикотажа. С 2008 по 2009 г. и с 2014 по 2016 г. по подавляющему большинству товарных групп наблюдались негативные тенденции, в остальные периоды — положительные, причем наиболее высокий общий прирост произошел в 2013 и 2011 гг. по отдельным товарным группам. Соотношение вклада товаров с различной степенью наукоемкости за 2008-2017 гг. позволяет сделать вывод, что диверсификация российского экспорта с упором на высокотехнологичные товары не произошла.

Сопоставление результатов декомпозиции с целями Внешнеэкономической стратегии до 2020 года

Соотносятся ли выявленные на основе полученных оценок тенденции с тенденциями и целями Внешнеэкономической стратегии Российской Федерации до 2020 года? В ней отмечается, что РФ традиционно специализируется на рынках Европы и стран — членов СНГ, но в то же время обладает незначительной долей на рынках развивающихся азиатских стран, которые отрицательно воздействуют на торговое сальдо России [1]. При этом одной из приоритетных задач в рамках инициативы поставлено усиление интеграции в рамках ЕАЭС (на момент принятия стратегии — ЕврАзЭС). Намеченные этапы интеграции в рамках блока были последовательно реализованы (создание Таможенного союза России, Беларуси и Казахстана, формирование экономического союза Армении, Беларуси, Казахстана, Киргизии и России). При этом результаты проведенного анализа показывают, что с 2008 по 2017 г. торговля внутри объединения в целом негативно сказалась на динамике экспорта российских товаров. Так, в целом за 2008-2017 гг. доля России на мировом рынке снизилась за счет стран ЕАЭС, при этом наибольшее отрицательное значение эффекта географической структуры наблюдалось для Казахстана (-0,002 п.п.). Данное обстоятельство может объясняться фактором наличия кризисных явлений в экономике данной страны.

То же верно для стран — членов ЕС, рассматриваемых в статье: специализация на их рынках приводила к снижению доли российских товаров на мировом рынке. Российско-китайское торговое сотрудничество не изменило сво-8 ей характеристики с 2008 г.: торговля с КНР также снижала долю российского

^ экспорта. Бразилия и Индия — единственные страны, для которых тенден-

§ ция переломилась: рост их рынков позволил России увеличить свою долю на

мировом рынке. Рост рынка США как важного партнера в рамках Стратегии а в целом никак не отразился на доле российского экспорта на мировом рынке.

к ж о

а ^

Л С точки зрения товаров целевые высокотехнологичные отрасли совокупно,

| как правило, в меньшей степени влияли на увеличение или потерю доли

;§ российского экспорта на мировом рынке. Тем не менее в некоторые годы

(например, в 2017 г.) доля России на мировом рынке выросла на 5,54 п.п. за счет совокупного вклада всех групп товаров. Экспорт товаров из России рос быстрее среднемировых показателей, в том числе по причине специализации на таких высокотехнологичных товарах, как оптические и фотоинструменты, органическая химия и фармацевтические препараты и др. При этом к 2020 г., по прогнозу, рассчитанному как скользящее среднее для четырех следующих периодов (рис. 6), возможно, что эффект товарной структуры продолжит нарастать и в 2020 г. поспособствует увеличению доли России на мировом рынке. Как отмечалось ранее, специализация российского экспорта на высокотехнологичных товарах оказывает на него меньшее влияние, чем другие отрасли, поэтому с этой стороны одна из задач Стратегии в отношении товаров не была достигнута. Еще одной важной экспортной категорией товаров в Стратегии определены углеводороды, по которым поставлена цель увеличить долю России на мировом рынке. При этом, как показывают результаты декомпозиции модели, нефть и продукты ее перегонки (код группы — 27) имели отрицательное влияние на долю отечественного экспорта вообще. Скорее всего, в 2018 г. данная продукция снова отрицательно скажется на размере рыночной доли России, однако к 2020 г. ее влияние, возможно, станет положительным. Данное предположение может быть подкреплено текущими положительными трендами и прогнозами динамики цен на нефть (рис. 7).

В целом логика развития торговой политики в отношении экспорта с 2008 г. руководствовалась правильными соображениями, однако в некоторых случаях сработала не в пользу экспансии товаров России на мировых рынках. В частности, по причине специализации на относительно медленно растущих рынках стран ЕАЭС Россия потеряла долю мирового рынка. В данном контексте целесообразным было бы проведение анализа динамики рынков торговых партнеров нашей страны с целью поиска среди них партнеров с такой же стабильной положительной динамикой, как, например, у Армении, но при этом с более высокими темпами роста.

Что касается товарных приоритетов, необходимо продолжать усилия по развитию высокотехнологичных отраслей, не забывая о поддержке средне-

3,00

2,00

Рис. 6. Прогноз эффекта товарной структуры: —ЭТС;  »4 периода: скользящее среднее

Источник: рассчитано автором по данным [34].

Интеграционные процессы вЕАЭС

Интеграционные процессы вЕАЭС

6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 -1,00 -2,00 -3,00 -4,00

2008

Год

2018 2019

2020

Рис. 7. Прогноз эффекта товарной структуры для топлива и нефти:—среднее значение ЭТС для группы 27; — значение ЭТС для всех товарных групп;  - 4-й линейный фильтр

Источник: рассчитано автором по данным [34].

технологичных отраслей. Во-первых, это рационально, поскольку данные отрасли в большей степени влияют на экспорт, чем высокотехнологичные. Во-вторых, специализация именно на таких группах товаров характеризовалась в 2008-2017 гг. меньшим негативным эффектом в те годы, когда для всех групп товаров наблюдался негативный эффект товарной структуры. В-третьих, поддержка экспорта товаров среднетехнологичных отраслей, возможно, позволит стимулировать развитие кластерной промышленности и поспособствует необходимым структурным улучшениям российской промышленности.

В заключение следует отметить, что практически все из стратегических торговых партнеров, на которых концентрируются усилия в рамках Стратегии, кроме Индии и Бразилии, негативно влияют на экспансию российских товаров на мировом рынке. Из результатов декомпозиции модели также следует, что углеводороды как приоритетная группа товаров негативно отразилась на объеме рыночной доли России, а вклад высокотехнологичных отраслей в российский экспорт по-прежнему ниже остальных отраслей.

Источники

[1] Внешнеэкономическая стратегия Российской Федерации до 2020 года. Министерство экономического развития Российской Федерации. URL: <http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/foreigneconomicactivity/ vec2020-2018>.

[2] UNCTAD H. S. UNCTAD Handbook of Statistics 2017. URL: <http://unct-ad.org/en/pages/PublicationWebflyer.aspx?publicationid=1931>.

[3] Шишков Ю. Эволюция теорий международного разделения труда // Мировая экономика и международные отношения. 2009. № 2. С. 13.

[4] Leontief W. Domestic production and foreign trade, the American capital position re-examined // Proceedings of the American philosophical Society. 1953. Vol. 97. No. 4. P. 332-349.

[5] Linder S.B. An essay on trade and transformation. Stockholm: Almqvist & Wiksell, 1961. P. 82-109.

[6] Bergstrand J.H. The Heckscher-Ohlin-Samuelson model, the Linder hypothesis and the determinants of bilateral intra-industry trade // The Economic Journal. 1990. Vol. 100. No. 403. P. 1216-1229.

[7] Leromain E., Orefice G. New revealed comparative advantage index: Dataset and empirical distribution // International Economics. 2014. Vol. 139.

8] Tyszynski H. World Trade in Manufactured Commodities, 1899-1950 // The Manchester School. 1951. Vol. 19. No. 3. P. 272-304.

9] Leamer E.E., Stern R.M. Quantitative international economics. Boston: Al-lyn and Bacon, Inc., 2017.

10] Fagerberg J., Sollie G. The Method of Constant-Market-Shares Analysis Revisited. Central Bureau of Statistics, Discussion Paper No. 9. 1985.

11] Jepma C.J. Extensions and Application Possibilities of the Constant-Market Shares Analysis. Groningen: Rijkusuniversiteit, 1986.

12] Nyssens A. Poullet G. Parts de marché des producteurs de l'UEBL sur les marchés extérieurset intérieur. Banque Nationale de Belgique, 1990. Cahier 7.

13] Dyadkova M., Momchilov G. Constant Market Shares Analysis Beyond the Intensive Margin of External Trade // Discussion Papers. 2014. Vol. 94.

14] Amador J. Cabral S. The Portuguese export performance in perspective: A constant market share analysis // Banco de Portugal Economic Bulletin. 2008. Vol. 14. No. 3. P. 201-221.

15] Skriner E. Competitiveness and Specialisation of the Austrian Export Sector. A Constant-Market Shares Analysis // Economics Series. No. 235. Institute for Advanced Studies, 2009.

16] Pandiella A.G. A constant market share analysis of Spanish goods exports // OECD Working Papers. 2015. No. 1186.

17] Bonanno G. A Note: Constant Market Share Analysis // MPRA Paper. 2014.

18] Ahmadi-Esfahani F.Z. Constant market shares analysis: Uses, limitations and prospects // Australian Journal of Agricultural and Resource Economics. 2006. Vol. 50. No. 4.

19] Richardson J.D. Constant-market-shares analysis of export growth // Journal of international economics. 1971. Vol. 1. No. 2.

20] Trade Profiles. The WTO. URL: <http://stat.wto.org/CountryProfiles/ES_e.htm>.

21] Cooper J. Can Russia Compete in the Global Economy? // Eurasian Geography and Economics. 2006. Vol. 47. No. 4.

22] Ahrend R. Russian industrial restructuring: Trends in productivity, competitiveness and comparative advantage // Post-Communist Economies. 2006. Vol. 18. No. 3.

[23] Connolly R. The Structure of Russian Industrial Exports in Comparative Perspective // Eurasian Geography and Economics. 2008. Vol. 49. No. 5. P. 586-603.

о ^

[24] Porter M. E., Ketels Ch. Competitiveness at the crossroads: Choosing the ^ future direction of the Russian economy. Moscow: Center for Strategic Re- § search, 2007. November. о

s

[25] Фетисов Г. Будущее российской экономики: экспорт сырья, диверси- | фикация или высокие технологии? // Вестник Института экономики § Российской академии наук. 2008. № 1. С. 59-76. |

к S5

[26] Статистика внешнего сектора. Центральный Банк Российской Федерации. URL: <http://www.cbr.ru/statistics/?PrtId=svs>.

[27] Russian Federation. World Bank Open Data. The World Bank. URL: <https:// data.worldbank.org/country/russian-federation?view=chart>.

[28] О текущей ситуации в экономике Российской Федерации в январе 2018 г. в части внешнеэкономической деятельности. Министерство экономического развития Российской Федерации. URL: <http://www.ved.gov.ru/ monitoring/foreign_trade_statistics/monthly_trade_russia/>.

[29] Груздев А. Ответ России на санкции США не нарушит норм ВТО. РИА Новости, 2018. URL: <https://ria.ru/interview/20180412/1518453058.html>.

[30] Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации. Внешняя торговля. URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/ rosstat_main/rosstat/ru/statistics/ftrade/>.

[31] Trade Map. Trade Centre UNCTAD/WTO (ITC). URL: <https://www. trademap.org/Country_SelProductCountry_TS.aspx?nvpm=1|643||||TO-TAL|||2|1|1|2|2|1|2|1|1>.

[32] ISIC R. E. V. Technology intensity definition, classification of manufacturing industries into categories based on R&D intensities (2011). URL: <http:// www. oecd. org/sti/ind/48350231.pdf. 3>.

[33] The World Integrated Trade Solution (WITS). The World Bank. URL: <https://wits.worldbank.org/product_concordance.html>.

[34] Comtrade U.N. United Nations commodity trade statistics database. URL: <https://comtrade.un.org/data/>.

Cheremushkina M.1

A Constant Market Share Analysis ^ of Russian Goods Exports

s

Ц Competitiveness and commodity-geographical changes in the structure of

| Russian merchandise exports in 2008-2017 are considered. The effects of

| competitiveness, commodity and geographical structure are analyzed using the

f constant market share model (CMS). The assessments of the effects of changes

| in geographical structure for groups of countries and the effects of changes

;§ in the commodity structure, including groups of goods ranked by science

intensity, are considered. The results of the CMS model are compared with the objectives of the External Economic Strategy of the Russian Federation up to 2020. Proposals have been put forward to improve trade policy measures in respect of commodity exports.

Key words: Russian Federation, exports, constant market share, CMS, competitiveness, trade specialization, trade structure.

Статья поступила в редакцию 19 мая 2018 г.

1 Cheremushkina Margarita — Bachelor of Economics, National Research University

Higher School of Economics. E-mail: <mv.cheremushkina@gmail.com>.