3.1.2. Анализ межстрановой классификации
Очевидно, что некоторые из факторов очень схожи между собой, что подтвердил корреляционный анализ (Приложение 1). Для лучшей и корректной кластеризации стоит ли использовать все факторы или убрать некоторые из коррелирующих? А если и убирать, то какие факторы следует оставить? Неизвестно, какие именно из схожих факторов будут наилучшим образом способствовать кластеризации. Поэтому было принято решение построить несколько вариантов кластеризации, каждый из которых задействует свою особую группу факторов (Приложение 2). Всего получили 25 вариантов. В первом варианте (Sel-0-NC) взяли все факторы; в последующих 10-ти вариантах (Sel 1, …, Select 2-4) задействовались различные комбинации имеющихся факторов; в следующих 6-ти вариантах (select-agr-1, …, select-agr-1+HPI) мы провели агрегацию факторов, по логике объединив их в 5 групп (Таблица 4), и комбинировали агрегаты с индексом HPI, а также с уровнем и ростом ВВП.
Таблица 4
Агрегация однородных показателей
Агрегат 1 — показатели качества экономического развития (роста)
|
GCI
|
Индекс глобальной конкурентоспособности
|
GII
|
Глобальный индекс инноваций
|
IOG
|
Индекс уровня глобализации
|
Агрегат 2 — показатели социального развития
|
HDI
|
Индекс развития человеческого потенциала
|
LQI
|
Индекс качества жизни
|
CPI
|
Индекс социального прогресса
|
Агрегат 3 — показатели институционального развития
|
EFI
|
Индекс экономической свободы
|
RLI
|
Индекс верховенства закона
|
WGI
|
Индекс эффективности работы правительства
|
Агрегат 4 — показатели ресурсной обеспеченности
|
Rents PPP Pop
|
Нефтегазовая рента на душу населения в ценах по ППС
|
O&G Prod Pop
|
Производство нефти и газа на душу населения
|
O&G Res Pop
|
Доказанные запасы нефти и газа на душу населения
|
Агрегат 5 — показатели зависимости от ресурсов
|
O&G Rents % GDP
|
Доля нефтегазовой ренты в ВВП (%)
|
Fuel % Exp
|
Доля топлива в стоимости товарного экспорта (%)
|
Rent % Budg
|
Отношение величины нефтегазовой ренты к сумме бюджетных доходов (%)
|
Заключительные 8 вариантов составлены на 2-х и 3-х факторной агрегации, которая была проведена при помощи программы Statistica, агрегирование проводилось с вращением (Varimax) и без него, агрегаты комбинировались с уровнем ВВП. При двухфакторном анализе один факторный агрегат почти целиком состоит из индексных показателей, и условно назван «Развитие», а второй агрегат вмещает в себя все факторы, связанные с ресурсами, и условно назван «Ресурсы» (Таблица 5).
Таблица 5
Двухфакторная агрегация показателей. Факторные нагрузки
|
Фактор 1 («Развитие»)
|
Фактор 2 («Ресурсы»)
|
GCI
|
0,922
|
0,035
|
GII
|
0,929
|
-0,158
|
IOG
|
0,904
|
-0,115
|
HDI
|
0,908
|
0,019
|
LQI
|
0,867
|
0,000
|
CPI
|
0,815
|
-0,309
|
EFI
|
0,738
|
-0,139
|
RLI
|
0,902
|
-0,067
|
WGI
|
0,930
|
-0,110
|
HPI
|
0,312
|
-0,243
|
GDP PPP Pop
|
0,822
|
0,429
|
Rents PPP Pop
|
0,188
|
0,921
|
O&G Prod Pop
|
0,242
|
0,871
|
O&G Res Pop
|
0,184
|
0,800
|
O&G Rents % GDP
|
-0,063
|
0,833
|
Fuel % Exp
|
0,146
|
0,668
|
Rent % Budg
|
-0,195
|
0,687
|
При графическом отображении результатов двухфакторного анализа явно выделяются группы стран, находящиеся под влиянием ресурсного «проклятия» и «благословения» (Рисунок 6).
Страны, находящиеся под влиянием «ресурсного проклятия», обладают сравнительно большим ресурсным потенциалом и характеризуются низким уровнем развития. Рентный доход долгое время снижал мотивацию к улучшению институтов, структуры экономики и политического аппарата, что привело к неэффективному расходованию ренты и еще большему упадку. Верно и обратное взаимовлияние: низкий уровень развития данных стран не позволяет получать максимум выгоды от своих ресурсов. Страны, объединенные в группу «Благословенные», эффективно используют большую ресурсную ренту для своего развития. И с другой стороны, развитые страны способны использовать сильный ресурсный мультипликатор, за счет чего получают максимально возможную ренту.
«Никакие»
«Проклятые»
«Благословенные»
Рисунок 6 — Графическая интерпретация результатов двухфакторной агрегации (Россия обозначена ромбом)
Для реализации процесса кластеризации была использована программа Statistica 13. Путем построения дендрограммы (иерархического дерева) было выявлено оптимальное количество кластеров. Затем методом k-средних определен состав кластеров для каждого из вариантов кластеризации. Полученный «паззл» из вариантов кластеризации представлен в Приложении 3.
Вариантами кластеризации, в которых страны распределены на кластеры наиболее удачно, на наш взгляд, получились 2-0-UV (двухфакторная агрегация) и Sel-0-NC (все начальные факторы).
Таким образом, опытным путем мы выяснили, что наличие коррелирующих факторов не снижает качество кластеризации. Напротив, в целом схожие факторы все равно в какой-то степени дополняют друг друга и привносят новую информацию в выборку. Это дает более логичный вариант кластеризации: четко выделяются группы высокоразвитых стран, страны с уровнем дохода выше среднего (однако заметим, что все-таки при кластеризации не происходит очевидного разделения стран по уровню дохода, т.к. принимается во внимание множество факторов).
Полный состав кластеров по данным вариантам вынесен в Приложение 4. Сокращенный состав кластеров варианта Sel-0-NC представлен в Таблице 6.
Таблица 6
Состав кластеров
Кластер 1
|
Катар, Кувейт, Бруней, ОАЭ, Саудовская Аравия (5)
|
Кластер 2
|
Бахрейн, Оман, Казахстан, Азербайджан, Иран, Ирак, ... (12)
|
Кластер 3
|
Россия, Венесуэла, Ливия, Алжир, Эквадор, Египет, ... (8)
|
Кластер 4
|
Свазиленд, Сирия, Мавритания, Джибути, Кот-д’Ивуар, ... (20)
|
Кластер 5
|
Ангола, Пакистан, Судан, Лесото, Танзания, Непал, Мали, ... (16)
|
Кластер 6
|
Беларусь, Суринам, Ботсвана, Ливан, Южная Африка, ... (22)
|
Кластер 7
|
Китай, Шри-Ланка, Босния и Герцеговина, Бутан, Гайана, ... (10)
|
Кластер 8
|
Пуэрто-Рико, Панама, Куба, Аргентина, Турция, Мексика, ... (25)
|
Кластер 9
|
Тайвань, КНДР, Италия, Испания, Кипр, Мальта, Чехия, ... (24)
|
Кластер 10
|
Сингапур, Норвегия, США, Германия, Франция, Япония, ... (23)
|
Примечание: в скобках указано число стран, относящихся к кластеру.
Мы получили разделение стран на кластеры-виды. Рассмотрим их основные характеристики (Таблица 7 и 8):
Таблица 7
Характеристика кластеров-видов (в % к мировому итогу)
|
Число стран
|
Население
|
Рента по ППС
|
ВВП-2014
|
Добыча
|
Запасы
|
1
|
5
|
0,6
|
26,3
|
2,6
|
17,2
|
24,9
|
2
|
12
|
4,6
|
25,4
|
3,6
|
14,4
|
26,3
|
3
|
8
|
5,0
|
21,8
|
5,7
|
20,9
|
25,6
|
4
|
20
|
3,8
|
0,2
|
0,5
|
0,2
|
0,4
|
5
|
16
|
8,9
|
0,9
|
1,8
|
2,1
|
1,1
|
6
|
22
|
4,4
|
1,0
|
2,1
|
1,3
|
0,5
|
7
|
10
|
40,7
|
7,1
|
24,5
|
6,1
|
2,2
|
8
|
25
|
14,8
|
8,7
|
13,4
|
8,8
|
2,3
|
9
|
24
|
5,0
|
1,7
|
9,9
|
1,9
|
0,5
|
10
|
23
|
11,3
|
6,6
|
35,4
|
26,8
|
12,0
|
Сумма
|
165
|
99,1
|
99,6
|
99,4
|
99,7
|
95,8
|
Мир
|
252
|
7260,8
|
3735,7
|
104 059,6
|
7380
|
419 877
|
|
|
млн чел.
|
млрд долл.
|
млрд долл.
|
млн т н.э.
|
млн т н.э.
|
Оставшиеся характеристики представлены в Приложении 5.
Если посмотреть на свойства кластеров, видно, что проведенный анализ является достаточно представительным, т.к. 165 стран, которые мы рассматриваем, дают 99% населения, почти 100% ренты, 99% мирового ВВП, 99 и 95%, соответственно, производства нефти и газа.
Таблица 8
Характеристика кластеров-видов (средние значения индексов)
Кластер
|
Число стран
|
GCI
|
GII
|
HDI
|
LQI
|
HPI
|
EFI
|
RLI
|
WGI
|
CPI
|
IOG
|
1
|
5
|
5,03
|
39,7
|
0,84
|
131,3
|
22,8
|
7,45
|
0,66
|
73,4
|
59,6
|
69,6
|
2
|
12
|
4,01
|
29,8
|
0,69
|
59,3
|
20,8
|
6,46
|
0,51
|
35,5
|
50,2
|
50,6
|
3
|
8
|
3,89
|
29,7
|
0,71
|
21,3
|
29,0
|
5,53
|
0,45
|
23,3
|
59,0
|
52,9
|
4
|
20
|
3,41
|
25,2
|
0,47
|
40,8
|
18,5
|
6,11
|
0,46
|
14,0
|
45,2
|
43,7
|
5
|
16
|
3,43
|
25,6
|
0,48
|
35,2
|
22,2
|
6,08
|
0,46
|
20,2
|
46,9
|
40,7
|
6
|
22
|
4,00
|
32,1
|
0,66
|
42,1
|
23,6
|
6,92
|
0,52
|
39,2
|
60,0
|
54,9
|
7
|
10
|
4,05
|
30,8
|
0,64
|
30,1
|
31,0
|
6,62
|
0,48
|
46,3
|
55,3
|
47,5
|
8
|
25
|
4,15
|
33,7
|
0,73
|
62,9
|
34,9
|
6,95
|
0,52
|
53,2
|
66,5
|
60,3
|
9
|
24
|
4,45
|
44,7
|
0,83
|
107,9
|
26,9
|
7,37
|
0,64
|
75,0
|
76,7
|
75,7
|
10
|
23
|
5,33
|
57,5
|
0,91
|
165,9
|
28,6
|
7,78
|
0,79
|
94,3
|
83,7
|
81,6
|
В среднем
|
165
|
4,18
|
34,9
|
0,7
|
69,7
|
25,8
|
6,73
|
0,55
|
47,4
|
60,3
|
57,8
|
В первые три кластера вошли 25 ресурсных стран, население которых составляет всего 10,2% от мирового. Однако этим странам посчастливилось обладать крупными ресурсными запасами, что позволяет им получать 73,5% мировой ресурсной ренты. Доля ресурсных стран в мировом ВВП не такая уж и большая: 11,9%; а у самых богатых ресурсных стран — 2,6%. Причем если рассматривать богатые ресурсами страны, то у них уровень ВВП на душу населения настолько высокий, что проблема темпа экономического роста вообще не стоит. Чем выше база, тем, при прочих равных условиях, ниже темпы роста экономики. Это характерно и для наиболее развитых стран. А наиболее высокие темпы роста в среднем показывают страны, имеющие доходы ниже среднего.
Сколько бы вариантов кластеризации мы не проводили, к числу нефтегазовых относится всего 20—25 стран. К ним можно еще отнести небольшое число стран с высоколиквидными минеральными ресурсами (Чили, Южная Африка, Ботсвана и т.д.). Таким образом, можно сделать вывод о том, что в контексте развития мировой экономики значимости проблемы ресурсов придается слишком большое значение. Это не общемировая проблема, а проблема сравнительно небольшой группы стран.
Проблема ресурсов формируется по-разному в зависимости от степени ресурсного богатства и уровня экономического развития:
для наиболее богатых ресурсами стран с высоким уровнем развития — проблема эффективного использования ресурсного потенциала для целей социально-экономического развития (при этом повышение или поддержание темпов роста не относится к числу важнейших задач);
для стран со сравнительно невысоким уровнем ресурсной обеспеченности и экономического развития — проблема зависимости от ресурсов как структурная проблема экономики, связанная с явно недостаточным развитием несырьевого сектора.
В числе стран, которые мы считаем ресурсными, единицы (или только Россия, учитывая масштабы экономики) в какой-то степени могут претендовать на то, чтобы влиять на тренды развития мировой экономики. Поэтому говорить о том, что проблема ресурсозависимости очень значима, наверное, не приходится.
Для России, если смотреть на другие факторы кластеризации, проблема не в том, как использовать ресурсы, а как задействовать прочие факторы развития, чтобы обеспечить и темпы роста и подняться в уровне экономического развития [Morozova et al.,2017].
В двухфакторном варианте кластеризации 2-0-UV в первые три кластера также выделились ресурсные страны. Используя двухфакторную модель, очень удобно иллюстрировать результаты кластеризации на координатной плоскости, представляя по оси абсцисс факторы ресурсов и развития (Рисунок 7 и 8).
Исходные факторы проходили нормализацию, поэтому уровень больше нуля указывает на то, что показатель выше среднего по всем странам выборки, меньше нуля — ниже среднего.
Рисунок 7 — Систематика по видам, характеристика по уровню ресурсов (Россия обозначена ромбом)
Рисунок 8 — Систематика по видам, характеристика по уровню развития (Россия обозначена ромбом)
Внутри блока ресурсных стран, кластеры различаются по степени ресурсообеспеченности и по показателю развития. Видим, что лишь 6 стран, сравнительно богатых ресурсами, имеют высокие показатели развития (5 самых богатых по уровню ресурсов и Норвегия). Следует отметить, что такие страны как Норвегия, Австралия, Канада, которые часто приводятся в качестве примера стран с мощным ресурсным сектором, но которые сумели избежать ресурсного проклятия, в полной мере ресурсными никак назвать нельзя. Конечно, экономическое развитие этих стран в большой степени зависит от ресурсов, но, как показывает кластеризация, они по всем параметрам тяготеют к группе высокоразвитых стран, ни при каких вариантах кластеризации не оказываясь в числе стран с ресурсной экономикой.
Назвать «проклятыми» можно станы с вышесредней ресурсной обеспеченностью и низкими показателями развития (Нигерия, Венесуэла и некоторые др.). Выделяется еще одна группа стран, которые не добились каких-то успехов в своем развитии, но и избежали явных провалов. Кстати, Россия находится в их числе.
Отсюда напрашивается вывод о том, что высокая степень обеспеченности ресурсами является первым важнейшим фактором, определяющим благополучие ресурсных стран. Все остальные факторы, в том числе и институты, система управления, коррупция и т.д. — оказываются все-таки на втором плане.
Не менее любопытно посмотреть на ситуацию с обратной стороны, с точки зрения развития. Тут напрашивается вывод, что в современных условиях при достижении достаточно высокого уровня развития появляется возможность более эффективного использования ресурсов. Возможности же слаборазвитых страны к эффективному использованию имеющихся ресурсов гораздо меньше.
То есть, с одной стороны, сначала ресурсы определяют возможности развития и достижения какого-то богатства, а, с другой стороны, впоследствии включается обратная связь, и уже достигнутый уровень развития и накопленное богатство являются факторами, влияющими на возможности эффективного использования ресурсов сегодня.
Страны кластеров с четвертого по десятый в большинстве своем не богаты ресурсами, а их уровень развития возрастает от четвертого кластера до десятого. Девятый и десятый кластер — это страны с высоким уровнем развития, на них приходится 16,3% мирового населения и почти половина мирового ВВП. Эти страны создают большую часть мирового научно-технического потенциала; их уровень развития экономики, политики, социума и культуры является примером для всего мира.
Такого рода кластеризация, с десятью кластерами, слишком дробная и плоская. А любая систематика имеет лучший вид в случае иерархического деления, т.е. когда есть какие-то крупные классы и есть их подразделения на какие-либо виды. Поэтому появилась идея провести кластеризацию стран не по 10 кластерам, а по 4-м, к примеру, мы получим более обобщенные группы, которые можно назвать классами в нашей систематике (Приложение 6). В отдельные кластеры выносятся ресурсные страны, бедные страны с низким уровнем развития, страны среднего уровня и развитые страны (Рисунок 9 и 10). Что интересно, выделение класса ресурсных стран оказывается очень устойчивым, число таких стран и в кластеризации с четырьмя кластерами и с десятью (при разных факторных вариантах) оказывается почти одинаковым. Близкими оказываются кластеры высокоразвитых стран. Остаются сравнительно размытые границы между странами, не попавшими в названные выше кластеры. Россия находится либо в кластере ресурсообеспеченных стран, либо в кластере, который является скорее ресурсозависимым, нежели ресурсообеспеченным. Более подробные характеристики классов в Приложении 7.
Рисунок 9 — Систематика по классам, характеристика по уровню ресурсов (Россия обозначена ромбом)
Рисунок 10 — Систематика по классам, характеристика по уровню развития (Россия обозначена ромбом)
Объединив схожие виды в роды, а затем, соответственно, в классы мы получаем систематику национальных экономик (Таблица 9).
Таблица 9
Классификация национальных экономик
Класс
|
Род
|
Вид
|
Описание
|
1 - Ресурсные экономики (25)
|
1-1 (5)
|
1-1-1 (2)
|
Экстремально высокий уровень ресурсной обеспеченности
Очень высокий уровень развития экономики (статистический)
Низкие темпы экономического роста
Высокий уровень конкурентоспособности экономики
Высокий уровень развития человеческого капитала
Высокий уровень институционального развития
Высокие показатели ресурсозависимости
|
1-1-2 (3)
|
Очень высокий уровень ресурсной обеспеченности
Высокий уровень развития экономики (статистический)
Низкие темпы экономического роста
Уровень конкурентоспособности экономики выше среднего
Уровень институционального развития выше среднего
Высокие показатели ресурсозависимости
|
1-2 (12)
|
Умеренно высокий уровень ресурсной обеспеченности
Высокие показатели ресурсозависимости
Максимально высокий показатель зависимости бюджета от ренты
Средние показатели уровня и темпов экономического развития
Значения индексных показателей ниже средних
|
1-3 (8)
|
Умеренно высокий уровень ресурсной обеспеченности
В целом умеренно высокие показатели ресурсозависимости
Средние показатели уровня экономического развития
Низкие темпы экономического роста
Значения индексных показателей ниже средних
|
|
|
|
Продолжение таблицы 9
|
Класс
|
Род
|
Вид
|
Описание
|
2 - Нересурсные экономики (140)
|
2-1 (36)
|
2-1-1 (20)
|
Наиболее бедные страны с плохими институтами, неразвитым человеческим капиталом
Почти лишены высоколиквидных сырьевых ресурсов
Зависимость бюджета от ренты близка к среднемировому уровню
Отрицательные темпы роста экономики («Неразвивающиеся страны»)
|
2-1-2 (16)
|
Очень бедные страны с большим населением и с очень низким уровнем ресурсной обеспеченности
Зависимость бюджета от ренты близка к среднемировому уровню
Темпы роста экономики близки к среднемировому показателю
Значения индексных показателей ниже средних
|
2-2 (57)
|
2-2-1 (22)
|
Бедные страны с низким уровнем ресурсной обеспеченности
Низкие темпы экономического роста
Значения индексных показателей ниже средних
|
2-2-2 (10)
|
Бедные и среднеразвитые страны
Очень большая численность населения («китайский фактор»)
Наиболее высокие темпы экономического роста
Значения индексных показателей близки к средним
|
2-2-3 (25)
|
Уровень экономического развития — средний и выше сред-него
Темпы роста экономики близки к среднемировому показателю
Ресурсная обеспеченность ниже среднего уровня
Зависимость бюджета от ренты близка к среднемировому уровню
Значения индексных показателей на среднемировом уровне
|
2-3 (47)
|
2-3-1 (24)
|
Сравнительно высокий уровень экономического развития
Темпы роста экономики близки к среднемировому показателю
Самые низкие показатели зависимости от ресурсов
Значения индексных показателей выше среднемирового уровня
|
2-3-2 (23)
|
Наиболее высокий уровень экономического развития
Темпы роста экономики ниже среднемирового показателя
Самые низкие показатели зависимости от ресурсов
Самые высокие значения индексных показателей
|
3.1.3. Место России в межстрановой классификации
Основываясь на полученной систематике стран, мы можем наглядно выявить место России в мире. Она относится к третьему кластеру, а значит, попадает в ячейку 1-3. Россия не отличается ни высоким уровнем эффективности использования ресурсного капитала, ни высоким уровнем экономического развития. Степень ресурсного богатства России сильно преувеличена. При имеющейся ресурсной обеспеченности и достигнутом уровне экономического развития весьма остро стоят обе ресурсные проблемы: зависимости от ресурсов, а также эффективного использования ресурсов для целей социально-экономического развития. Слабый ресурсный мультипликатор не позволяет ресурсному сектору стать полноценным «локомотивом экономики», особенно в инновационном развитии.
Факт того, что нефтегазовый сектор является «донором» для бюджета вовсе не означает, финансирование им неких проектов по развитию экономики. Когда цены на нефть были высоки, большая часть налогов и других обязательных платежей от нефтегазовых компаний переводилась в нефтегазовые фонды. Сегодня этих платежей не хватает для покрытия расходов бюджета, и эти фонды расходуются на различные статьи расходов бюджета: социальные, госзаказы и проч. А принимая во внимание текущие тенденции, нефтегазовым компаниям будет все труднее играть роль «бюджетного донора» [Кононова и др.].
Как мы видим, у России свои проблемы, нетрудно предположить, что у других ресурсных стран — свои. Но эти проблемы в значительной степени общие, схожие. Данная общность влияет на результаты проведенной классификации, а разнообразие проблем задает границы классов и видов изучаемых объектов.
Мы сформировали группы стран, которые в зависимости от своего типа по-разному реагируют на изменения во внутренней и внешней экономической среде. Теперь мы можем моделировать их поведение, используя метод когнитивного анализа.
|
