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
(б) загружать по найденному коду полный ряд
Пример использования:
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 таблицыКитай «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
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»)
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?)
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
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
Arcgis
Pedestrian accessibility indicators by urban center
An assessment of pedestrian accessibility in the world's main urban centers, aggregated at city level. Indicators include the average walking time to different categories of destinations, as well as the proportion of inhabitants that can access each category…
Пешим ходом (1)
Цветом отобразил доступность городской инфраструктуры — от высокого зеленого (Москва) до низкого красного (Кинешма). Размер кружочков — площадь в расчете на человека: чем больше «ареал обитания» среднего жителя, тем сложнее добраться до инфраструктуры. В принципе, здесь видна взаимосвязь, если сравнить, опять же, Кинешму с Москвой, но более четко эту взаимосвязь увидим позже.
Сейчас же хочется отметить, что во многих областях ЦФО второй крупный город (Кинешма, Елец, Мичуринск, Обнинск) не дотягивает до региональной столицы (Иваново, Липецк, Тамбов, Калуга). Вероятно, это следствие перетока части населения в локальные центры экономической активности или в Москву. Хотя есть и исключения – например, в паре Орел / Ливны второй город, наоборот, выделяется высокой доступностью инфраструктуры
Цветом отобразил доступность городской инфраструктуры — от высокого зеленого (Москва) до низкого красного (Кинешма). Размер кружочков — площадь в расчете на человека: чем больше «ареал обитания» среднего жителя, тем сложнее добраться до инфраструктуры. В принципе, здесь видна взаимосвязь, если сравнить, опять же, Кинешму с Москвой, но более четко эту взаимосвязь увидим позже.
Сейчас же хочется отметить, что во многих областях ЦФО второй крупный город (Кинешма, Елец, Мичуринск, Обнинск) не дотягивает до региональной столицы (Иваново, Липецк, Тамбов, Калуга). Вероятно, это следствие перетока части населения в локальные центры экономической активности или в Москву. Хотя есть и исключения – например, в паре Орел / Ливны второй город, наоборот, выделяется высокой доступностью инфраструктуры
Пешим ходом (2)
А теперь – к сравнениям. До Германии по доступности городской инфраструктуры дотянуться сложно, но не только для России, но и для других стран. В США пешая доступность не в приоритете, но и в Великобритании немало городков, существенно не отличающихся от российских по доступности инфраструктуры. Удивительно, но из рассмотренных стран Россия ближе всего к Японии по распределению удаленности инфраструктуры и площади городов в расчете на жителя. Китай очень неоднороден (точки слева-внизу – Гонконг и некоторые его районы, почему-то выделенные в базе отдельно; но в массе своей инфраструктура в городах Китая менее доступна, чем в России). Но везде связь доступности инфраструктуры и плотности населения в целом сохраняется.
Ограничение анализа – зависимость от OpenStreetMap, который может заполняться с разной интенсивностью и где-то быть слабо репрезентативным
А теперь – к сравнениям. До Германии по доступности городской инфраструктуры дотянуться сложно, но не только для России, но и для других стран. В США пешая доступность не в приоритете, но и в Великобритании немало городков, существенно не отличающихся от российских по доступности инфраструктуры. Удивительно, но из рассмотренных стран Россия ближе всего к Японии по распределению удаленности инфраструктуры и площади городов в расчете на жителя. Китай очень неоднороден (точки слева-внизу – Гонконг и некоторые его районы, почему-то выделенные в базе отдельно; но в массе своей инфраструктура в городах Китая менее доступна, чем в России). Но везде связь доступности инфраструктуры и плотности населения в целом сохраняется.
Ограничение анализа – зависимость от OpenStreetMap, который может заполняться с разной интенсивностью и где-то быть слабо репрезентативным
Белый шум с Японского моря
ТАСС, опираясь на данные Минфина Японии, сообщает о росте ее товарооборота с РФ в авг. на 24% (к авг. 23г). По данным за июль, ТАСС указывал на падение товарооборота на 32%. Насколько вообще имеет смысл читать подобные новости?
Без графика на основе полного ряда данных — смысла мало, особенно по торговле с недружественными странами. Оборот торговли с ними так просел, что темпы будут очень сильно колебаться из-за волатильности как 23, так и 24 гг.
Причины резких отличий в темпах в июле и авг.:
⚠️ Экспорт из Японии в РФ: спад базового уровня авг. 23г из-за введения Японией запрета на поставки широкого круга товаров
⚠️ Импорт в Японию из РФ: в июле — провал, а в авг. — восстановление (структурные подвижки с Сахалинской нефтью и СПГ)
Реальная картина:
✔️ Экспорт из Японии в РФ в 24г растет, но это очень умеренный рост после провала второй пол. 23г (даже объемы первой пол. 23г видятся сейчас недостижимыми)
✔️ Импорт в Японию из РФ в течение 24г в среднем остается на одном уровне
ТАСС, опираясь на данные Минфина Японии, сообщает о росте ее товарооборота с РФ в авг. на 24% (к авг. 23г). По данным за июль, ТАСС указывал на падение товарооборота на 32%. Насколько вообще имеет смысл читать подобные новости?
Без графика на основе полного ряда данных — смысла мало, особенно по торговле с недружественными странами. Оборот торговли с ними так просел, что темпы будут очень сильно колебаться из-за волатильности как 23, так и 24 гг.
Причины резких отличий в темпах в июле и авг.:
⚠️ Экспорт из Японии в РФ: спад базового уровня авг. 23г из-за введения Японией запрета на поставки широкого круга товаров
⚠️ Импорт в Японию из РФ: в июле — провал, а в авг. — восстановление (структурные подвижки с Сахалинской нефтью и СПГ)
Реальная картина:
✔️ Экспорт из Японии в РФ в 24г растет, но это очень умеренный рост после провала второй пол. 23г (даже объемы первой пол. 23г видятся сейчас недостижимыми)
✔️ Импорт в Японию из РФ в течение 24г в среднем остается на одном уровне
Контрсанкции в ε-окрестности
По приглашению «Монокля» оценил, по каким товарам возможны контрсанкции против недружественных государств (НДГ), чтобы не «себе во вред». Схожий анализ проводил в марте 22г. Краткую аннотацию можно увидеть на канале ЦМАКП.
С 22г пространство для маневра сузилось: по важнейшим товарам энергетического экспорта (нефть, природный газ, каменный уголь) НДГ адаптировались и перестали критически зависеть от РФ. Конечно, НДГ по-прежнему опираются на поставки из РФ по широкому кругу товаров.
Но проблема контрсанкций в том, что:
1️⃣ чаще всего зависимость взаимная (зеленые кружки на графике; примеры: уран, изделия из титана)
2️⃣ часто НДГ формируют подавляющую часть мирового спроса (синие кружки; примеры: палладий, слябы, оксиды и гидроксиды ванадия)
В итоге на роль товаров-кандидатов, при аккуратном отношении к своим потерям, подходят только оранжевые кружки: горячебрикетированное железо и металлизованные окатыши, сжиженные нефтяные газы, синтетические каучуки, отдельные виды удобрений
По приглашению «Монокля» оценил, по каким товарам возможны контрсанкции против недружественных государств (НДГ), чтобы не «себе во вред». Схожий анализ проводил в марте 22г. Краткую аннотацию можно увидеть на канале ЦМАКП.
С 22г пространство для маневра сузилось: по важнейшим товарам энергетического экспорта (нефть, природный газ, каменный уголь) НДГ адаптировались и перестали критически зависеть от РФ. Конечно, НДГ по-прежнему опираются на поставки из РФ по широкому кругу товаров.
Но проблема контрсанкций в том, что:
1️⃣ чаще всего зависимость взаимная (зеленые кружки на графике; примеры: уран, изделия из титана)
2️⃣ часто НДГ формируют подавляющую часть мирового спроса (синие кружки; примеры: палладий, слябы, оксиды и гидроксиды ванадия)
В итоге на роль товаров-кандидатов, при аккуратном отношении к своим потерям, подходят только оранжевые кружки: горячебрикетированное железо и металлизованные окатыши, сжиженные нефтяные газы, синтетические каучуки, отдельные виды удобрений
Красный не бледнеет
Решил посмотреть, что происходит с морской торговлей в Красном море, в том же разрезе, что и в мартовском посте, то есть по двум источникам данных: Kiel и IMF. Серым изображены темпы падения на то время, синим — на текущий момент.
Видим, что проблема с построением маршрутов через Суэцкий канал не только не ослабилась, а постепенно усугубляется. Около трех четвертей всего грузопотока по этому маршруту уже перенаправлено.
P.S. Kiel вместо данных по количеству контейнеров стал давал данные по количеству судов-контейнеровозов
Решил посмотреть, что происходит с морской торговлей в Красном море, в том же разрезе, что и в мартовском посте, то есть по двум источникам данных: Kiel и IMF. Серым изображены темпы падения на то время, синим — на текущий момент.
Видим, что проблема с построением маршрутов через Суэцкий канал не только не ослабилась, а постепенно усугубляется. Около трех четвертей всего грузопотока по этому маршруту уже перенаправлено.
P.S. Kiel вместо данных по количеству контейнеров стал давал данные по количеству судов-контейнеровозов
SberMun_24-10-14.png
1.3 MB
Муниципалитеты в цвете
На сайте СберИндекса выложили полезный набор данных о муниципалитетах России (кроме новых регионов) за 2018-24 гг.: региональная принадлежность, коды ОКТМО, координаты центра и границ и др.
В наборе данных мне не хватило отметки о том, является ли муниципалитет адмцентром региона. Но такой флаг легко добавить из других источников (например, откуда-нибудь с GitHub). Еще один нюанс — береговая линия нарисована грубо, так как авторы опирались на волонтерский OSM. Но это решается пересечением с полигоном регионов России проекта Natural Earth (в R есть библиотека — rnaturalearth).
На основании этих данных можно нарисовать карту российских муниципалитетов с раскраской по модели «центр — периферия». Чем светлее заливка, тем ближе муниципалитет находится к адмцентру региона (расстояние нормируется для каждого региона). Карта помогает составить первое представление о распределении экономической активности в регионах и предпосылках для кооперации между ними — кто к кому тяготеет
На сайте СберИндекса выложили полезный набор данных о муниципалитетах России (кроме новых регионов) за 2018-24 гг.: региональная принадлежность, коды ОКТМО, координаты центра и границ и др.
В наборе данных мне не хватило отметки о том, является ли муниципалитет адмцентром региона. Но такой флаг легко добавить из других источников (например, откуда-нибудь с GitHub). Еще один нюанс — береговая линия нарисована грубо, так как авторы опирались на волонтерский OSM. Но это решается пересечением с полигоном регионов России проекта Natural Earth (в R есть библиотека — rnaturalearth).
На основании этих данных можно нарисовать карту российских муниципалитетов с раскраской по модели «центр — периферия». Чем светлее заливка, тем ближе муниципалитет находится к адмцентру региона (расстояние нормируется для каждого региона). Карта помогает составить первое представление о распределении экономической активности в регионах и предпосылках для кооперации между ними — кто к кому тяготеет