Гра світла: дослідження економік сепаратистів після заборони на торгівлю

voxukraine, 18 жовтня 2018. Опубликовано 16:14 19 октября 2018 года Дослідження впливу торгової блокади та поступового впровадження зовнішніх адміністрацій на підприємствах так званих “ДНР-ЛНР” у лютому-березні 2017 року.

Інтенсивність нічного освітлення як непрямий показник економічної активності свідчить про економічно та статистично значимий негативний ефект. Втім, ефекти помітні лише на мікрорівні, тимчасом як на макрорівні освітленість невизнаних республік змінювалась паралельно з рештою України. У статті тлумачаться кількісні показники та пропонується пояснення, чому ефекти спостерігаються лише на мікрорівні.

Запровадження українським урядом повної заборони на торгівлю з так званими ДНР та ЛНР у березні 2017 року активно обговорювалось громадськістю. Тодішня дискусія щодо цього питання виявила відсутність консенсусу серед пересічних громадян та еліт щодо політики, якої уряду слід дотримуватись стосовно сепаратистських псевдореспублік.

Одним з чинників, що негативно позначається на якості обговорення, є обмеженість даних щодо сепаратистських економік. Через чотири роки після початку конфлікту ми все ще мало що знаємо. Хоча економікам сепаратистів було присвячено кілька досліджень науковців (1, 2, 3, 4), жоден з авторів конкретно не розглянув питання економічного розвитку після повної заборони на торгівлю. Журналістські розслідування (1, 2) та непрямі підрахунки вказують на те, що ефект виявився сильним і негативним, попри твердження сепаратистів про успішність спроб відновити роботу непрацюючих підприємств. Брак інформації не сприяє прийняттю поінформованих рішень і спричиняє ситуацію, коли обговорення доводиться вести на основі не фактів, а припущень. Ця стаття має на меті систематизувати уявлення про сепаратистські економіки, приділяючи особливу увагу нещодавнім подіям.

Один з нових способів отримати інформацію про стан економік у випадках, коли статистичні дані відсутні або сумнівні, — це скористатись інтенсивністю нічного освітлення як непрямим показником економічної активності. Серед найцікавіших прикладів використання такого підходу — оцінки економічних втрат у Сирії, впливу санкцій на нерівномірність розвитку регіонів у Північній Кореї та нові дані про обсяги виробництва в деяких африканських країнах. Що стосується України, такий самий підхід застосували Coupe et al. та Kochnev.

Як і в зазначених працях, у цьому дослідженні використані знімки, отримані VIIRS — інфрачервоним датчиком, встановленим на американському метеорологічному супутнику. Датчик сканує Землю, коли супутник проходить над територіями в 00:15 за місцевим часом, з роздільною здатністю 742×742 метри в надірі (точці на поверхні, розташованій безпосередньо під супутником). Важливою особливістю датчика є те, що калібрування відбувається на борту супутника, насиченість знімків не зазнає коригування, а це забезпечує порівнянність зображень у часі. Група зі спостереження за Землею в NOAA (Національному управління океанічних і атмосферних досліджень) США збирає зображення, відфільтровує хмари та публікує на своєму веб-сайті знімки, доступ до яких безкоштовний.

Слід підкреслити два моменти. По-перше, оскільки довгий світловий день негативно позначається на інформативності фотографій з квітня по вересень, для території України розглянуто лише знімки, отримані впродовж тих шести з дванадцяти місяців року, коли ночі досить довгі. По-друге, як зазначили Chen та Nordhaus, VIIRS захоплює багато фонового шуму, який може з’являтися внаслідок тимчасового освітлення та спалахів, не пов’язаних з людською діяльністю. Щоб зняти цю проблему, автор використовував лише ті місця України, де ймовірність стабільного освітлення найвища, — території міст. Щоб з’ясувати, де саме розташовані ці території, я скористався масивом даних MODIS — картою-маскою земної поверхні, розділеної на міські та сільські території. Хоча знімки, що лягли в основу карти MODIS, зроблені ще 2002 року, на Рисунку 1 чітко видно, що найбільше світла йде з меж територій, позначених у MODIS як міські.

Рисунок 1. Освітленість у Східній Україні та на територіях міст.

Примітка: Освітленість станом на січень 2017 року.

Джерела: Адміністративні межі згідно з GADM, нічні знімки від NOAA, лінія розмежування згідно з даними informnapalm.org та mediarnbo.org. 

Після цього я розділив решту територій на решітку, кожна клітинка якої має розмір 36 кутових секунд (приблизно 778х778 метрів на довготі Донецька), та з’ясував показники їх освітленості за період з січня 2013 року по лютий 2018 року. Щоб визначити кордони України та територій, контрольованих сепаратистами, я скористався даними проекту GADM та картами з виконаною вручну прив’язкою до місцевості від informnapalm.org, з урахуванням змін згідно з інформацією від mediarnbo.org.

Загальна картина

Загальний масив отриманих таким чином даних містить 16729 унікальних клітинок (з них 5358 у Донецькій та Луганській областях); охоплено проміжок з січня 2013 по січень 2018 року, за винятком періодів з квітня по жовтень. Рисунки 2 та 3 дають загальне уявлення про те, як змінювалось у часі освітлення ДНР та ЛНР у порівнянні з контрольованими урядом територіями відповідних областей та рештою України (без урахування Криму).

Рисунок 2. Зміна середнього логарифмічного значення освітленості за квартал у містах України.

Примітка: Часова серія “Решта України” включає всі регіони України, крім Донецької та Луганської областей і Криму.

Джерела: Адміністративні межі згідно з GADM, нічні знімки від NOAA, лінія розмежування згідно з даними informnapalm.org та mediarnbo.org. Підрахунки автора.

Характер змін освітленості зазвичай відповідає висновкам інших спостерігачів, за винятком останнього періоду 2017-2018 років. Освітленість усіх регіонів змінювалась паралельно. Схоже, що заборона торгівлі так само сильно позначилась на решті України, як і на сепаратистських економіках, проте, можливо, на результат вплинули інші, сторонні чинники, як-от сезонність або помилка вимірювання.

Попередній аналіз неявно передбачав, що заборона торгівлі позначилась на всій економіці сепаратистів. Можливо, це не зовсім так, оскільки заборона на торгівлю найбільше вплинула на основні промислові підприємства, які все ще працювали і сплачували податки українському урядові.

Щоб з’ясувати, чи наслідки заборони торгівлі були суто локальними, я визначив розташування на карті підприємств, на яких влада сепаратистів ввела зовнішню адміністрацію; для цього я скористався адресами компаній, які знайшов на їх сайтах або в онлайнових базах даних. З-поміж 46 націоналізованих підприємств я враховував лише промислові компанії, що здогадно мали багато працівників. На Рисунку 3 показано розміщення 26 компаній, залишених у списку.

Рисунок 3. Освітленість у Східній Україні та на територіях міст.

Примітка: Освітленість станом на січень 2017 року.

Джерела: Адміністративні межі згідно з GADM, нічні знімки від NOAA, лінія розмежування згідно з даними informnapalm.org та mediarnbo.org, список націоналізованих підприємств з сайту euromaidanpress.com, прив’язка до місцевості виконана автором. 

Щоб дізнатись, чи заборона торгівлі вплинула на ситуацію в межах клітинок, близьких до місця розташування відповідних підприємств, я склав графік показників приросту освітленості в клітинках після заборони торгівлі при зростанні середнього логарифмічного значення відстані від кожної клітинки до місця розташування найближчого підприємства, взятого під контроль сепаратистами. Якщо заборона торгівлі справді негативно вплинула на економіку на місцевому рівні, тоді має спостерігатись позитивний зв’язок між зростанням освітленості та відстанню від клітинок до підприємств. За інших рівних умов, варто було б очікувати, що чим далі знаходиться місцина від відповідного підприємства, тим більшим має бути зростання освітленості.

Червона та помаранчева лінії на Рисунку 4 показують лінію тренду, яка “найкраще” відповідає точкам даних щодо мінімізації загальної відстані між лінією та точками. Сірі області показують межі 95-відсоткової довірчої ймовірності, демонструючи, чи індукована лінійна залежність статистично відрізняється від нуля.

Рисунок 4. Середні показники зростання освітленості в ДНР і ЛНР з лютого 2017 року по лютий 2018 року.

Примітка: Показані лише клітинки з показником зростання від -1 та 1 і відстанню від -4 до 4.

Джерела: Адміністративні межі згідно з GADM, нічні знімки від NOAA, лінія розмежування згідно з даними informnapalm.org та mediarnbo.org, список націоналізованих підприємств з сайту euromaidanpress.com, прив’язка до місцевості виконана автором, відстань розрахована автором.

 На графіках варті уваги кілька моментів. По-перше, нахил лінії відповідності є позитивним і для ДНР, і для ЛНР. Це означає, що чим більшою є відстань клітини до відповідного підприємства, тим більший показник зростання. Нахил лінії відповідності становить 0,081 для ДНР і 0,049 для ЛНР. В економічних термінах це означає, що подвоєння відстані клітинки до відповідного підприємства збільшує показники зростання на 8,1 відсоткових пунктів для ДНР та на 4,9 відсоткових пунктів для ЛНР. Обидва показники статистично відмінні від нуля на рівні значущості 5% незалежно від того, чи помилки кластеризовані за районами, чи ні. Проте результат не слід сприймати як такий, що суперечить фактам, оскільки в оцінках не враховані інші характеристики клітин, які могли зазнати змін за цей період. Наприклад, регресійний аналіз, який враховує зафіксовані в районах ефекти, знижує оцінку для ДНР до 0,073 та для ЛНР до 0,041.

Тлумачення

Дослідження вказує на те, що заборона торгівлі справді, ймовірно, мала негативний вплив на освітленість сепаратистських регіонів. Однак у плані нічного освітлення ефект був переважно локальним і не виявлявся на макрорівні. Цей висновок суперечить результатам спостережень інших дослідників та оцінкам обсягів виробництва основних промислових товарів у ДНР та ЛНР (1, 2, 3). За їх даними, видобуток антрацитового вугілля зменшився в п’ять разів: від десяти до двох мільйонів тонн на рік. Якщо припустити, що в Донбасі гірничодобувна промисловість, виробництво та енергетика демонструють схожі тенденції через тісні економічні зв’язки між ними, цей ефект має бути відчутним для всієї економіки, оскільки на зазначені три сектори сумарно припадала третина довоєнного ВВП регіону. Як пояснити суперечливі факти?

Я віддаю перевагу тлумаченню на основі таких міркувань. Як зазначили Chen та Nordhaus, знімки VIIRS краще відображають переміщення населення, ніж зміни ВВП. Якщо цей висновок спрацьовує і для України, то це означає, що заборона на торгівлю не змусила населення виїхати з територій, що перебувають під контролем сепаратистів. Це узгоджується з кількістю зареєстрованих ВПО, яка зменшується з середини 2016 року, та з кількістю працівників ДТЕК, які бажають переселитись: лише 670 з 36000 подали заяву про переїзд на території, що контролюються урядом. Якщо це так, то яким чином людям вдалось компенсувати зниження рівня доходів?

Повідомлення ЗМІ та місцеві новини вказують на кілька стратегій. По-перше, населення фактично накопичує борги, відкладаючи оплату рахунків за електроенергію, опалення та комунальні послуги. За словами керівника комунальних служб Ровеньків — міста, де знаходилась одна з шахт, яку було закрито, — рівень несплати за комунальні послуги станом на січень 2018 року перевищував 50%. Інші варіанти — залишатись на підприємствах під керівництвом сепаратистів, отримуючи меншу зарплату, шукати інших посад держслужбовців або вести “неофіційний” бізнес, найімовірніше, з російськими фірмами. І останній варіант — приєднатись до збройних сил сепаратистських республік, де можна розраховувати на заробітну плату, що в два-чотири рази перевищує рівень зарплат у державному секторі. Проте жоден з цих варіантів не підштовхує населення окупованих територій до більшої реінтеграції в українську економіку, політику чи громадянське суспільство. Однак, якщо це так, то чи варто було забороняти торгівлю?

Джерела

Chen and Nordhaus: mdpi.com/2072-4292/7/4/4937

Coupe et al.: voxukraine.org/en/and-the-lights-went-out-measuring-the-economic-situation-in-eastern-ukraine-en/

Gorodnichenko and Talavera: voxukraine.org/en/hows-dnr-economy-doing-en/

Henderson et al.: aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.102.2.994

Kochnev: wiiw.ac.at/monthly-report-no-5-2018-p-4527.html

Lee: sciencedirect.com/science/article/pii/S0094119017300852

Li et al.: tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01431161.2017.1331476

Mirimanova: hdcentre.org/wp-content/uploads/2018/07/2017-study-ENG-web-version.pdf

Додаток

Таблиця. Список відібраних підприємств, на яких вплинула заборона торгівлі.

Артем КОЧНЄВ, дослідник у Віденському інституті міжнародних економічних досліджень, навчається на PhD програмі з економіки у Лінцському університеті