Telegram Group Search
Круговорот ресурсов в торговле

В марте на портале resourcetrade.earth — очень удобной платформе для анализа и визуализации мировой торговли ресурсами — были добавлены данные за 2022 год.

Портал позволяет наглядно увидеть торговые потоки между крупнейшими экспортерами и импортерами как по ресурсам в целом, так и по отдельным видам ресурсов (по таким категориям как продовольствие, удобрения, древесина, топливо, металлы, драгоценные камни).

На картинке — пример визуализации по палладию: видим, что США ввозят этот металл из России и ЮАР, а затем частично реэкспортируют его в Европу (проекты Boeing в Европе, в том числе военные). Данные за 2018-2022 гг. можно скачать напрямую с сайта, или прямо отсюда по двум периодам:

✔️ 2018-2022 (по палладию)
✔️ 2013-2017 (по палладию)

✔️ 2018-2022 (по всем ресурсам)
✔️ 2014-2018 (по всем ресурсам)
Виновники торможения

Вчера в блоге МВФ вышел пост на тему перспектив мирового роста, по мотивам 3 главы еще не вышедшего, но уже частично опубликованного апрельского IMF WEO. Глобальный рост в ближайшую пятилетку может оказаться в среднем на 1 проц. п. ниже, чем до пандемии. Пессимизм МВФ по поводу перспектив роста сохранился (первая картинка).

В то же время, эксперты показали, за счет каких компонент замедлился глобальный рост (вторая картинка). Они указывают на СФП* как основную причину замедления и винят неэффективное межфирменное распределение факторов производства — капитала и труда (часто они достаются не самым продуктивным фирмам). Вывод: нужна политика по снятию барьеров на рынке труда, повышение конкурентности рынков, открытости торговли (преодоление геофрагментации) и доступа к финансовым ресурсам. А также, вероятно, развитие применения ИИ**.

И немного личного мнения.

Что здесь смущает? Эксперты явно сравниваются с периодом не до пандемии, а еще до мирового финансового кризиса 2009 года, что видно из второй картинки. Но тогда работал разгоняемый Китаем сырьевой суперцикл. После 2009 г. вклад СФП уже был низкий, а вот вклад капитала (инвестиций) продолжал расти. Отличительная особенность периода после пандемии — резкое снижение вклада капитала, а не СФП. Вернуть тот романтически высокий СФП, вероятно, уже невозможно в текущей реальности. Поэтому стоит ли делать на этом главный акцент?

* СФП — совокупная факторная производительность
** ИИ — искусственный интеллект
Сдвиги в мировой торговле

Вчера показал пару слайдов, иллюстрирующих сдвиги в мировой торговле глазами США и Китая. За последние 5 лет мировая торговля прошла 3 качественно различающихся этапа: «торговая война» — «постковидный трамплин» — «набат геополитики».

Слайды иллюстрируют торговлю США и Китая с ключевыми группами стран-партнеров. Например, можно увидеть, насколько разной была динамика торговли каждой из двух крупнейших экономик мира со странами АСЕАН и странами альянса Chip 4 (Япония, Южная Корея, Тайвань).

Блоки, конечно, формируются — страны внутри блоков более активно торгуют между собой и все такое. Но у Китая с 2022 года держится исторически высокий профицит торговли. Продукция находит сбыт, несмотря на все разговоры, и косвенно этому способствует реэкспорт в США через страны АСЕАН и Северной Америки. Так что Китай все еще «на коне», кто бы что ни говорил
Данные о юане под замком

ЦБ в вышедшем в среду обзоре рисков финрынков ограничил круг данных о юане: как отметил TrueEcon, в части депозитов/кредитов/коррсчетов, и — добавлю от себя — в части внешнеторговых расчетов.

Данные по доле юаня в расчетах за импорт и экспорт последний раз выходили в апреле 2024 г. и касались февраля. Данные за март – уже по группе «валюты дружественных стран», без выделения юаней.

На основании построенных графиков можно предположить следующее:

1️⃣ Если при оплате импорта юани используются в основном в торговле с Китаем (импорт из Китая и импорт в юанях почти равны), то экспортная выручка в юанях в последние месяцы активно приходит и из других стран (учитывая, что часть экспорта в Китай может оплачиваться в рублях, вклад других стран может быть значим)

2️⃣ В части оплаты экспорта в феврале-марте мог начаться этап более активного применения валют прочих дружественных стран, но проверить это сложно (февральский спад по юаню мог объясняться сезонностью, а мог — снижением доли юаня)
И о питании

Еще одна совместная с коллегами статья в этом году, начинающаяся со слова "оценка". Заиспользовали продовольственные балансы FAO (страничка с данными — здесь).

Продбалансы — интересная штука: определение продуктов завязано в первую очередь на ресурсную базу (привет, ОКОНХ), а не на сферу потребления (как в буржуйском ОКВЭД). Благодаря этому можно посмотреть на продовольственный баланс сквозным образом — по всей цепочке переработки: например, в группу "пшеница и продукты из нее" входят пшеница, мука, хлеб, хлопья для завтрака.

Еще можно увидеть, как потребляется тот или иной продукт — напрямую (food) / на корм скоту (feed) / на посевы (seed) / перерабатывается (processed) и т.д. Правда, зачастую это не прямые данные, а оценка экспертов FAO — но на то и нужны эксперты, чтобы им верить, хотя бы иногда
Коллеги из ЦЦИ опубликовали новый индекс сырьевых цен с фокусом на российский экспорт. Из чего он состоит и какой разной может быть динамика экспортных цен на разных "полюсах" Земли — на этом графике из презентации ЦЦИ
Европошлины на зерновые

На прошлой неделе Совет ЕС утвердил обсуждавшиеся с марта запретительные пошлины на импорт зерна и масел из России (вступят в силу с 1 июля). Значимых негативных эффектов не будет ни для России, ни для ЕС (и в том, и в другом случае доля взаимной торговли этими товарами составляет не более 3-4%). Но на этом фоне стало любопытно, кто из стран ЕС активно покупает злаки и масла в России. Увидеть это можно на прикрепленном графике.

Более детально посмотреть на данные можно на сайте Евростата по запросу
Трудовые перспективы

В период с 01.06.24 по 31.07.24 Минтруд проводит опрос работодателей для определения перспективной потребности в кадрах аж до 29г, а с 25г в России будет запущен нацпроект «Кадры». А пока готовится официальный прогноз...

...коллеги по ЦМАКП в рамках ежегодного проекта «13 тезисов» выпустили спецсюжет «Обеспеченность экономики кадрами: о важнейших структурных дисбалансах», где проанализировали перспективы спроса и предложения работников с высшим профобразованием (ВПО) до 35г. Среди источников данных — Обследование рабочей силы Росстата и новый Мониторинг трудоустройства выпускников (размещен на портале «Работа в России», но требуется авторизация через Госуслуги).

Дисбаланс между ВПО и средним профессиональным образованием (СПО) в последние несколько лет начинает выравниваться (см. картинку), но на уровне многих профессий в будущем сохранятся огромные дисбалансы.

В материал также включены содержательные замечания к проекту официальной методики прогноза потребности в кадрах
Неравенство девальвации

На прошлой неделе в открытом доступе на сайте журнала International Economic Review появилась статья о влиянии девальвации нацвалюты на стоимость потребкорзины разнодоходных групп покупателей. Оценки сделаны на максимально детальных данных супермаркетов METRO в Казахстане.

За год с августа 2015 г. (момент девальвации) стоимость потребкорзины в среднем возросла на 20%, но для бедных покупателей подорожание составило 24%, а для богатых — лишь 16%. Это произошло за счет снижения надбавок ритейлера на импортные товары (преобладающие в структуре потребления богатых) и изменения продуктового ассортимента.

🍯 Одна рука в меду, другая в патоке
Пересобираем ОЭСР

На следующей неделе старый сайт с данными ОЭСР перестает работать, вся статистика переползает на новый портал. Есть очень удобный excel-файл с переходной таблицей между старыми и новыми рядами. Для пользователей R на основе этого файла подготовил пару функций, позволяющих:

(а) искать в нем нужный код

OecdCode = function(search_phrase) {
require("data.table")
require("openxlsx")
url <- "https://gitlab.com/sis-cc/topologies/oecd-migration/-/raw/main/OECDDatasetsCorrespondence.xlsx"
corresp <- openxlsx::read.xlsx(url)
names(corresp) <- corresp[8,]
corresp <- corresp[-c(1:8),-c(8:9)]
row.names(corresp) <- c()
CODES1 <- corresp[tolower(corresp$`OECD.Stat Dataset name (EN)`) %like% tolower(search_phrase), c(1:2,5)]
CODES2 <- corresp[tolower(corresp$`OECD Data Explorer dataset name (EN)`) %like% tolower(search_phrase), c(1:2,5)]
CODES <- rbind(CODES1, CODES2)
CODES <- CODES[duplicated(CODES$`OECD.Stat Dataset code`)==F,]
}


(б) загружать по найденному коду полный ряд

OecdBulk = function(code) {
require("data.table")
require("openxlsx")
require("glue")
url <- "https://gitlab.com/sis-cc/topologies/oecd-migration/-/raw/main/OECDDatasetsCorrespondence.xlsx"
corresp <- openxlsx::read.xlsx(url)
names(corresp) <- corresp[8,]
corresp <- corresp[-c(1:8),-c(8:9)]
row.names(corresp) <- c()

rw <- which(corresp[,1] == code)
link <- corresp[rw,"OECD Data Explorer link"]
pos1 <- as.numeric(gregexpr(pattern = '\\[ag]=',link))
pos2 <- as.numeric(gregexpr(pattern = '\\[id]=',link))
AG <- substr(link,pos1+5,nchar(link))
ID <- substr(link,pos2+5,pos1-4)
link_dwnl <- glue::glue("https://sdmx.oecd.org/public/rest/data/{AG},{ID},/all?dimensionAtObservation=AllDimensions&format=csvfilewithlabels")
DATA <- data.table::fread(link_dwnl)
}


Пример использования:
CODE <- OecdCode("gdp") # таблица с кодами по запросу "gdp"
DATA <- OecdBulk("PDB_GR") # данные по выбранному коду из таблицы
Китай «контроллит» экспорт

С 1 июля в Китае вступило в силу лицензирование экспорта отдельных товаров двойного назначения. Из таможенной статистики КНР следует, что:

1️⃣ В общем объеме экспорта Китая в Россию лицензируемые товары занимают не более 1%

2️⃣ Две трети 2-зн. товарных групп не содержат ни одного лицензируемого товара, и лишь по четырем группам объем экспорта по таким товарам хотя бы визуально заметен на иерархической диаграмме

3️⃣ Внутри 2-зн. позиций ТН ВЭД в среднем вклад лицензируемых товаров составляет лишь 2-3% (исключения – керамика и инструменты из металлов: 10-20%)

4️⃣ Внутри более узких 4-зн. позиций ТН ВЭД лицензируемые товары в среднем охватывают около 30% (по керамике – почти 100%, а по оборудованию и изделиям из черных металлов – свыше 25%)

Резюме: под лицензирование попал ничтожный объем экспорта Китая в РФ, но для узких ниш (керамические изделия огнеупорные и технические, ряд специальных инструментов, некоторые измерительные и контрольные приборы) ограничения могут быть значимы
Нефть отдыхает в начале июля

Сегодня Bloomberg в рамках еженедельного мониторинга морских перевозок российской нефти явно перестарался с акцентами и выделил двойным подчеркиванием то, что вовсе не имеет значения. Никакого «крушения», конечно, не произошло, а самый низкий уровень с февраля (причем имеется в виду февраль 2024, а не 2022, но воспринимается очень неоднозначно!) фиксируется всего лишь в рамках традиционного сезонного спада.

На графике выделил все феврали (02) и июли (07) — видно, что между 02 и 07 обычно вырисовываются «горбики», а между 07 и 02 — «лагуны». Уровень первой недели июля 2024 оказался выше аналогичных периодов 2022-2023 на 1-2%, то есть вполне соответствует июльской норме.

А вот что можно было бы выделить — это сжатие поставок в Китай на фоне по-прежнему сильного спроса со стороны Индии (хотя, вероятно, часть поставок в Китай просто стали заноситься в группу «неизвестная Азия»)
ОКВЭД-3?

С полей доносятся вести о том, что некоторые эксперты активно ратуют за ОКВЭД-3… А что там с международной практикой — ну просто чтобы знать, к чему примерно нам готовиться, если не отговорим Росстат?

Евростат с 2025 года уже начинает публиковать данные в NACE Rev. 2.1 (должен быть аналогом международной ISIC Rev. 5, хотя даже на 3 знаках совпадает не везде). Причем работа над переходными таблицами продолжается — самая последняя версия датируется 30 июля текущего года (переходной таблицы для ISIC Rev. 5 обнаружить не удалось, есть только описание структуры).

На иллюстрации, на примере европейского NACE Rev. 2.1 — как могут поменяться коды ОКВЭД в такой простой отрасли как «производство одежды». Показательно: однозначного соответствия нет ни в ту, ни в другую сторону (хотя радует, что в международном ISIC Rev. 5 по одежде пока все спокойно — но может, просто еще не обновили описание?)
Пешим ходом

Попался интересный источник данных по доступности инфраструктуры для пешеходов в городах мира (учитываются супермаркеты, места отдыха, кафе и рестораны, школы, больницы и т.д.). Справочно для всех городов приведены координаты, площадь и население (последние два показателя не совпадают с официальными данными, а рассчитаны для «функциональных городских территорий»). Файл в формате geojson можно скачать по ссылке.

Попробуем исследовать эти данные с двух сторон. В главке (1) посмотрим, какова доступность инфраструктуры в городах ЦФО — кто чемпион и кто аутсайдер, и связано ли это с плотностью населения? В главке (2) сравним Россию с некоторыми другими странами — пусть это будут Германия, США, Япония, Великобритания и Китай
2025/06/19 08:54:36
Back to Top
HTML Embed Code: