Запасник экономиста

Милота

Метрики расстояний

Посчитали с коллегами несколько метрик расстояний между российскими регионами (прямые, ж/д, авто). Статья и данные — в открытом доступе (pdf, xlsx).

Оценки расстояний часто используются в регрессиях на региональных данных, но раньше у исследователей не было возможности найти готовые оценки отдельно по разным видам транспорта. Считать самому == отвлекать существенные ресурсы на боковую задачу. Надеюсь, наша работа окажется кому-то полезной.

При использовании данных, пожалуйста, ссылайтесь на статью:

Галимов Д.И., Гнидченко А.А., Сальников В.А. Оценка расстояний между российскими регионами с учетом транспортной инфраструктуры // Пространственная экономика. 2024. Т. 20. № 1. С. 96–124. https://dx.doi.org/10.14530/se.2024.1.096-124

«Как я, но не я»

Джейсон Кэмпбелл из Университета Сан Диего на примере китайских фирм обнаружил положительную связь между долей импорта сырья и комплектующих из стран-партнеров и долей экспорта в эти же страны (статья-24, препринт-18).

Он связал это с эффектом «комплементарности издержек» (КИ): импортируя из какой-либо страны, фирма снижает барьеры входа на ее рынок (за счет повышения информированности и установления деловых контактов).

Эффект КИ в статье отделен от эффекта повышения качества конечного товара через импорт комплектующих. Например, фирма, ввозящая много комплектующих из Германии, может активно экспортировать «именно в Германию» (первый эффект) или «в развитые страны, в том числе в Германию» (второй эффект). Эффекты разделены с помощью учета в регрессии доли импорта комплектующих как из страны-партнера, так и из схожих с ней стран по географии или уровню среднедушевого дохода («как я, но не я»).

Почему это может быть важно?

Во-первых, эффект КИ может закреплять сложившиеся отношения экономического партнерства между странами. Он, конечно, не будет барьером при появлении стимулов переориентации торговли на другие страны, но в спокойные времена станет аргументом за сохранение и углубление партнерства.

Во-вторых, для выпуска товаров, экспортируемых в развивающиеся страны, с большей вероятностью будут использоваться комплектующие также из развивающихся стран (как правило, относительно простые или не такие качественные). То есть в целом ряде случаев такие комплектующие будут приоритетны, даже если более качественные комплектующие также доступны

Псевдоинтеграция Балкан

Бывший советник министра финансов Северной Македонии, сотрудник wiiw Бранимир Йованович разобрал план интеграции Западных Балкан в ЕС, представленный Еврокомиссией в ноябре прошлого года. Резюме: много благих пожеланий и мало конкретики.


Любопытные детали:

🛂 Сейчас многим желающим работать в ЕС проще получить паспорт Болгарии, чем пройти стандартную процедуру

💰 На весь регион выделили морковку всего на 6 млрд евро за 4 года, причем две трети из них — кредитами (в прошлом 4-летнем плане — 30 млрд евро)

👑 Условие получения денег — проведение трудных реформ и гармонизация многочисленных стандартов с законодательством ЕС

В общем, до 2028 года на новости об интеграции Балкан с ЕС можно не обращать внимания 🍸

У Красного моря

С конца 2023 года работает бета-версия портала PortWatch — совместного проекта МВФ и Оксфорда по мониторингу шоков морской торговли (по данным AIS о координатах судов и их маршрутах). На этих данных построен растиражированный на днях график о падении транзита через Суэцкий канал и росте морских перевозок вдоль мыса Доброй Надежды.

Особенность методологии (см. препринт МВФ 2021 года) — аккуратная процедура выявления пункта назначения каждого рейса: при отсутствии такой информации в порту отправления используются либо данные, обновленные позже (перед прибытием в пункт назначения), либо оценка на основе истории перевозок судна из конкретного порта.

Еще один источник, отслеживающий ситуацию в Красном море (и не только) — Kiel Trade Indicator. Там данные уже не по всем грузам, а по контейнерам.

Сравнение источников — на графике.

P.S. На PortWatch есть и раздел с информацией о 13 морских коридорах и 1388 портах мира (координаты, страна, отраслевая специализация, активность)

Страны: коды, валюты, координаты

Сборка через код в R

library("rvest")
library("countrycode")
library("data.table")
library("ggplot2")

yr="2023"
mon="October"
url_cntrs <- paste0("https://www.imf.org/en/Publications/WEO/weo-database/",yr,"/",mon,"/select-countries?grp=2001&sg=All%20countries")
site_cntr <- read_html(url_cntrs)
Name_IMF <- site_cntr %>% html_nodes("[class='p-icon p-toggle p-plain']") %>% html_element("label") %>% html_text()
Code_IMF <- site_cntr %>% html_nodes("[class='weo-check']") %>% html_attr("value")
Curr_IMF <- site_cntr %>% html_nodes("[class='tooltip fade']") %>% html_attr("data-title")
Curr_IMF <- do.call(rbind,strsplit(Curr_IMF,"\n"))
Curr_IMF <- gsub("Primary domestic currency: ","",Curr_IMF[,1])
DATA <- as.data.frame(cbind(Name_IMF,Code_IMF,Curr_IMF))
DATA$Vers_WEO <- paste(yr, mon, sep="_")
DATA$Code_ISO3 <- countrycode(as.numeric(DATA$Code_IMF),'imf','iso3c')
DATA$Code_ISO2 <- countrycode(as.numeric(DATA$Code_IMF),'imf','iso2c')
DATA <- subset(DATA, is.na(DATA$Code_ISO3)==F & is.na(DATA$Code_ISO3)==F)

url_un <- "https://comtradeapi.un.org/files/v1/app/reference/Reporters.json"
y <- rjson::fromJSON(file=url_un)
rr <- lapply(y[1]$results, function(x) do.call("cbind",x))
ll <- lapply(y[1]$results, function(x) length(x))
un_cntrs_8 <- as.data.frame(do.call("rbind",rr[ll==8]))
un_cntrs_8[un_cntrs_8$reporterCode=="490",5] <- "TW"
un_cntrs_8[un_cntrs_8$reporterCode=="490",6] <- "TWN"
un_cntrs_actual <- as.data.frame(do.call("rbind",rr[ll==9]))
un_cntrs_retro1 <- as.data.frame(do.call("rbind",rr[ll==10]))
un_cntrs_retro2 <- subset(un_cntrs_actual, nchar(un_cntrs_actual$reporterCodeIsoAlpha2)>2)
un_cntrs_actual <- subset(un_cntrs_actual, nchar(un_cntrs_actual$reporterCodeIsoAlpha2)==2)
names(un_cntrs_retro2)[7:8] <- names(un_cntrs_retro1)[8:9]
full <- dplyr::bind_rows(un_cntrs_actual, un_cntrs_8, un_cntrs_retro1, un_cntrs_retro2)
DATA$Code_UN <- full$reporterCode[match(DATA$Code_ISO3, full$reporterCodeIsoAlpha3)]

url_cap <- "https://raw.githubusercontent.com/reganjohn/BHI/master/topology/country-capitals.csv"
cap <- fread(url_cap, na.strings="NULL")
cap <- subset(cap, is.na(cap$countryCode)==F)
DATA$continent <- cap$continent[match(DATA$Code_ISO2, cap$countryCode)]
DATA$capital <- cap$capital[match(DATA$Code_ISO2, cap$countryCode)]
DATA$lat_capital <- cap$latitude[match(DATA$Code_ISO2, cap$countryCode)]
DATA$lon_capital <- cap$longitude[match(DATA$Code_ISO2, cap$countryCode)]

url_coord <- "https://developers.google.com/public-data/docs/canonical/countries_csv"
site_coord <- read_html(url_coord)
crds <- site_coord %>% html_nodes("[class='devsite-article-body clearfix
  ']") %>% html_table()
crds <- crds[[1]]; crds$country[crds$name=="Namibia"] <- "NA"
DATA$lat_center <- crds$latitude[match(DATA$Code_ISO2, crds$country)]
DATA$lon_center <- crds$longitude[match(DATA$Code_ISO2, crds$country)]

DATA$lat_center[is.na(DATA$lat_center)==T] <- DATA$lat_capital[is.na(DATA$lat_center)==T]
DATA$lon_center[is.na(DATA$lon_center)==T] <- DATA$lon_capital[is.na(DATA$lon_center)==T]

world <- ggplot2::map_data("world")
mp <- ggplot(DATA) + geom_map(data = world, map = world, aes(map_id = region), fill=alpha("palegreen1",0.33), col="grey") + 
  geom_point(aes(lon_capital, lat_capital), col="sienna", size=0.7) + geom_point(aes(lon_center, lat_center), col="palegreen4", size=0.5) + 
  theme_void() + scale_y_continuous(limits=c(-50,80))
png(paste0(getwd(), '/mp_coord',substr(Sys.Date(),3,10),'.png'), 
    width = 8, height = 6, units = 'in', res = 700)
mp
dev.off()

Файл — в первом комментарии

Текст сотрудников кафедры политэкономии ЭФ МГУ о поведенческой экономике. По-настоящему междисциплинарно — в "толстом" литературном журнале 🤝

Любопытны воспоминания о становлении преподавания микро- и макроэкономики в России

Патенты без пробелов

Новая база данных по американским патентам, финансируемым государством. Собрана авторами февральского препринта NBER из 5 источников. Есть информация, какое именно госагентство финансировало патент (можно разбить на космос, транспорт, энергетику, оборону и другие сегменты).

База данных закрывает пробелы других источников и позволяет сделать вывод, что в послевоенной Америке роль государства в "рождении" патентов была гораздо выше, чем считалось

Приключения иностранцев в России

Систематизированный взгляд на проблему (неполного) ухода (некоторых) иностранных компаний из России

Резюме: в первую очередь, решает страновая и отраслевая принадлежность компании

Напрасные ожидания

Вспомнилось. Когда в магистратуре обсуждали адаптивные и рациональные ожидания, в дискуссии родился термин "напрасные ожидания". Это такие "поломанные" рациональные ожидания, которые либо сверхоптимистичны, либо сверхпессимистичны. Такая штука кажется более реалистичной, но ее трудно формализовать.

Почему могут возникать "напрасные ожидания"? Из-за эффекта группового мышления. Прогнозы экономических индикаторов обсуждаются постоянно, время от времени появляются "якори", на которые все в той или иной степени оглядываются.

Один из таких "якорей" — прогноз МВФ. Думаю, что теперь оптимистичные прогнозы роста ВВП России будут озвучиваться заметно чаще и смелее

Пересмотр прогнозов на 2024 год:
глобальной экономики: с 2.9% до 3.1%
китайской экономики: с 4.2% до 4.6%
российской экономики: с 1.1% до 2.6%

Текст здесь

В 16:00 по Москве — трансляция пресс-конференции МВФ, посвященной уточнению октябрьских прогнозов

Техника — молодежи: i.h.s.

Обратил внимание на использование в упомянутой работе Штерера и ко обратного гиперболического синуса (inverse hyperbolic sine, или i.h.s.) вместо логарифма — трюк позволяет не отбрасывать нули, логарифмы которых не определены. Для больших значений переменных (средняя выше 10) он ведет себя примерно так же, как логарифм (Bellemare and Wichman, 2019). Для малых значений его интерпретация как эластичности неадекватна.

Об ограничениях можно почитать в прошлогоднем апрельском посте Дэвида Маккензи из Всемирного банка. Главное сутевое замечание — логарифм нуля не определен не просто так, а потому что процентное изменение от нуля не имеет смысла:

"Estimate the i.h.s., but don’t interpret this as a percentage change. [...] if there is any extensive margin effect, then by changing the units enough, one can get pretty much any answer you want, since a percentage effect is not well-defined when there is an extensive margin."

Технологии x Мигранты = ?

Всегда с интересом знакомлюсь с работами Роберта Штерера из австрийского wiiw. В этот раз он с соавторами на излете праздников поставил вопрос о том, в одинаковой ли степени адаптация новых технологий влияет на занятость местных жителей и мигрантов. Интуитивно кажется, что нет — и этот ответ впервые подтвержден эмпирически.

Авторы крутят предмет исследования в разных плоскостях — и по странам ЕС, и по типу профессии (правда, для совсем точных выводов не очень детально, о чем делается оговорка), и по уровню образования, и, наконец, по способу измерения технологий (инновации, роботизация, цифровые активы — короче, все самое модное).

Вывод, в общем-то, прост и сложен одновременно. Прост, потому что в среднем новые технологии снижают занятость и местных, и мигрантов (но местных — сильнее). Сложен, потому что эффект весьма разнороден по уровню образования и типу профессии.

Бонусом — увесистый обзор литературы про технологии и занятость (далеко за 100 источников)

Доторгуем до 2032

В начале недели BCG выпустила компактный и лаконичный материал со взглядом на будущее мировой торговли до 2032 года. Нечасто в последнее время встречаются такие горизонты прогнозирования.

Согласно видению BCG, мировая торговля будет в среднем расти медленнее мирового ВВП — 2.8% в год (против 3.1%). Что во многом связано с усилением блокового характера торговли в противовес глобализации.

Эксперты выделили 5 основных факторов структурных измерений в мировой торговле (в порядке убывания значимости):
1️⃣ Обособление Северной Америки
2️⃣ Реструктуризация торговли Китая
3️⃣ Быстрый рост в странах АСЕАН
4️⃣ Всестороннее развитие Индии
5️⃣ Российский "поворот на Восток"

Многое совпадает с моими представлениями, особенно что касается перспектив АСЕАН. Значимость обособления Северной Америки, на мой взгляд, преувеличена (забыли про реэкспорт из Китая), а роль российского "поворота", напротив, преуменьшена (если учитывать косвенные эффекты, такие как более активное продвижение БРИКС и изменение структуры промпроизводства в ЕС в сторону менее энергоемких отраслей). И, пожалуй, было бы хорошо добавить еще что-то про Африку (все-таки с демографией не поспоришь).

Но в целом — хороший материал для размышлений.

В связи с перепостом результаты опроса резко изменились в сторону преобладающего пессимизма, поэтому отдельно зафиксирую мнение "ядерной" аудитории канала (на тот момент было почти 100 голосов).

Топ-3, по памяти:
30%: 1.0 — 1.2%
15%: 1.2 — 1.4%
15%: 1.4 — 1.6%

В продолжение поста о перспективах-24: по пять аргументов за каждый из кластеров.

"В районе 1%"
1️⃣ эффект базы 2023 (с высокого уровня расти сложнее, исчерпается эффект восстановительного роста)
2️⃣ дефицит трудовых ресурсов для роста (комплекс причин: безработица на рекордно низком уровне, конкуренция между гражданским и военным сектором за зарплаты, негативные демографические тенденции)
3️⃣ высокая ключевая ставка тормозит спрос и, частично, инвестиции (консенсус с декабря поверил в "higher for longer")
4️⃣ ожидаемое замедление мировой экономики в 2024 году, особенно Китая (замедление экономического роста в Китае на один процент может затормозить на полпроцента экономический рост в России)
5️⃣ заметный вклад в рост инвестиций в 2023 году дала ипотека (а в 2024 льготные программы, вероятно, будут сильно переформатироваться)

"Ближе к 2%"
1️⃣ высокий бюджетный импульс (рост госрасходов и изменение их профиля)
2️⃣ есть потенциал восстановления выпуска во многих гражданских секторах (так, в автомобилестроении дно уже нащупали, начинается восстановление)
3️⃣ продолжение инвестиционного бума, в том числе с участием государства (возможно повторение "инвестиционного сюрприза" для аналитиков, как в августе 23-го)
4️⃣ начнется отдача от произведенных в 2023 году инвестиций, в том числе в инфраструктуру (инвестиции в основной капитал могут повысить потенциальный темп роста)
5️⃣ продолжится переориентация экспорта на новые рынки дружественных стран (позиция Минэка)