В статье исследуется влияние торговой блокады и последующего установления внешних администраций на предприятиях так называемых «ДНР-ЛНР» в феврале-марте 2017 года. Интенсивность ночного освещения как косвенный показатель экономической активности свидетельствует об экономически и статистически значимом негативном эффекте. Впрочем, эффекты заметны только на микроуровне, в то время как на макроуровне освещенность непризнанных республик менялась параллельно с остальной Украиной. В статье объясняются количественные показатели и предлагается объяснение, почему эффекты наблюдаются только на микроуровне.
Введение
Введение украинским правительством полного запрета на торговлю с так называемыми ДНР и ЛНР в марте 2017 активно обсуждалось общественностью. Продолжающая дискуссия по этому вопросу обнаружила отсутствие консенсуса среди рядовых граждан и элит относительно политики, которой правительству следует придерживаться в отношении сепаратистских псевдореспублик.
Одним из факторов, негативно сказывающихся на качестве обсуждения, является ограниченность данных об экономиках сепаратистов. Спустя четыре года после начала конфликта нам мало что известно. Хотя экономикам сепаратистов было посвящено несколько исследований ученых (1, 2, 3, 4), ни один из авторов конкретно не проанализировал их экономическое развития после установления полного запрета на торговлю. Журналистские расследования (1, 2) и непрямые подсчёты указывают на то, что эффект оказался сильным и отрицательным, несмотря на утверждения сепаратистов об успешности попыток возобновить работу неработающих предприятий. Недостаток информации не способствует принятию информированных решений и побуждает вести дискуссию руководствуясь не фактами, а предположениями. Эта статья имеет целью систематизировать представления о сепаратистских экономиках, уделяя особое внимание недавним событиям.
Один из новых способов получить информацию о состоянии экономик в случаях, когда статистические данные отсутствуют или сомнительны — это воспользоваться интенсивностью ночного освещения как косвенным показателем экономической активности. Среди наиболее интересных примеров использования такого подхода — оценки экономических потерь в Сирии, влияния санкций на неравномерность развития регионов в Северной Корее и новые данные об объеме производства в некоторых африканских странах. Относительно Украины такой же подход применили Coupe et al. и Kochnev.
Как и в указанных работах, в этом исследовании использованы снимки, полученные VIIRS — инфракрасным датчиком, установленным на американском метеорологическом спутнике. Датчик сканирует Землю, когда спутник проходит над территориями в 00:15 по местному времени, с разрешением 742×742 метра в надире (точке на поверхности, расположенной непосредственно под спутником). Важной особенностью датчика является то, что калибровка происходит на борту спутника, насыщенность снимков не подвержена корректировке, что обеспечивает сопоставимость изображений во времени. Группа по наблюдению за Землей в NOAA (Национальное управление океанических и атмосферных исследований) США собирает изображения, отфильтровывает облака и бесплатно публикует снимки на своём веб-сайте.
Следует подчеркнуть два момента. Во-первых, поскольку длинный световой день отрицательно сказывается на информативности фотографий с апреля по сентябрь, для территории Украины рассмотрены только снимки, полученные в течение тех шести из двенадцати месяцев года, когда ночи достаточно длинные. Во-вторых, как отметили Chen и Nordhaus, VIIRS захватывает много фонового шума, который может быть вызван временным освещением и вспышками, не связанных с человеческой деятельностью. Чтобы снять эту проблему, автор использовал только те территории Украины, где вероятность стабильного освещения самая высокая — города. Чтобы выяснить их географический охват, я воспользовался массивом данных MODIS – картой-маской земной поверхности, разделенной на городские и сельские территории. Хотя снимки, которые легли в основу карты MODIS, сделаны ещё в 2002 году, на Рисунке 1 отчётливо видно, что больше всего света идет изнутри границ территорий, обозначенных в MODIS как городские.
Рисунок 1. Освещенность в Восточной Украине и на территориях городов.
Примечание: Освещённость по состоянию на январь 2017.
Источники: Административные границы согласно GADM, ночные снимки от NOAA, линия разграничения по данным informnapalm.org и mediarnbo.org.
После этого я разделил выделенные территории по решётке, разбитой на ячейки размером в 36 угловых секунд (примерно 778х778 метров на долготе Донецка) и выяснил показатели их освещённости с января 2013 года по февраль 2018 года. Чтобы определить границы Украины и территорий, контролируемых сепаратистами, я воспользовался данными проекта GADM и вручную оцифрованными картами от informnapalm.org с учётом изменений согласно отчётам mediarnbo.org.
Общая картина
Полученная таким образом база данных содержит 16729 уникальных ячеек (из них 5358 в Донецкой и Луганской областях) и охватывает промежуток с января 2013 по январь 2018 года, за исключением периодов с апреля по октябрь. Рисунки 2 и 3 дают общее представление о том, как изменялось освещение ДНР и ЛНР по сравнению с контролируемыми правительством территориями соответствующих областей и остальной Украиной (без учета Крыма).
Рисунок 2. Изменение среднего логарифмического значения освещённости за квартал в городах Украины.
Примечание: Часовая серия «Остальная Украина» включает все регионы Украины, кроме Донецкой и Луганской областей и Крыма.
Источники: Административные границы согласно GADM, ночные снимки от NOAA, линия разграничения по данным informnapalm.org и mediarnbo.org. Подсчеты автора.
Характер изменений освещённости в общем и целом соответствует выводам других наблюдателей за исключением последнего периода 2017-2018 годов, когда освещённость всех регионов менялась параллельно друг другу. Это подталкивает к выводу о том, что либо торговый запрет так же сильно сказался на остальной Украине, как и на сепаратистских экономиках, либо всему виной посторонние факторы, как сезонность или ошибка измерения.
Сепаратисты под микроскопом
Предшествующий анализ неявно предполагал, что запрет торговли сказался на всей экономике сепаратистов. Возможно, это не совсем так, поскольку запрет на торговлю больше всего повлиял на основные промышленные предприятия, которые все еще работали и платили налоги украинскому правительству.
Чтобы выяснить, были ли последствия запрета торговли сугубо локальными, я привязал местоположение на карте тех предприятий, где органы сепаратистов ввели внешнюю администрацию; для этого я воспользовался адресами компаний, которые нашел на их сайтах или в онлайновых базах данных. Среди 46 национализированных предприятий я учитывал только промышленные компании, которые предположительно имели много работников. На Рисунке 3 показано размещение 26 компаний, оставленных в списке.
Рисунок 3. Освещённость в Восточной Украине и на территориях городов.
Примечание: Освещённость по состоянию на январь 2017.
Источники: Административные границы согласно GADM, ночные снимки от NOAA, линия разграничения по данным informnapalm.org и mediarnbo.org, список национализированных предприятий с сайта euromaidanpress.com, привязка к местности выполнена автором.
Чтобы узнать, повлиял ли запрет торговли на ситуацию в пределах сегментов (клеток), близких к месту расположения соответствующих предприятий, я составил график показателей прироста их освещенности после запрета на торговлю и логарифм расстояния от каждой клетки до ближайшего предприятия, взятого под контроль сепаратистами. Если торговый запрет негативно повлиял на экономику только близлежащих территорий, то между ростом освещённости и расстоянием от клеток к предприятиям должна наблюдаться положительная связь. При прочих равных условиях, следовало бы ожидать, что чем дальше находится ячейка от соответствующего предприятия, тем больше должен быть рост освещённости.
Красная и оранжевая линии на Рисунке 4 показывают линию тренда, которая «лучше всего» соответствует наблюдениям в терминах минимизации общей дистанции между ней и точками. Серые области показывают 95-процентный доверительной интервал, указывая на то, отличается ли статистически индуцированная линейная зависимость от нуля или нет.
Рисунок 4. Средние показатели роста освещённости в ДНР и ЛНР с февраля 2017 по февраль 2018 года.
Примечание: Показаны только клетки с показателем роста от -1 и 1 и расстоянием от -4 до 4.
Источники: Административные границы согласно GADM, ночные снимки от NOAA, линия разграничения по данным informnapalm.org и mediarnbo.org, список национализированных предприятий с сайта euromaidanpress.com, привязка к местности выполнена автором, расстояние рассчитано автором.
Из графиков следуют следующие выводы. Во-первых, коэффициент наклона является положительным и для ДНР, и для ЛНР. Это означает, что чем больше расстояние клетки до национализированного предприятия, тем больше показатель роста освещённости. Коэффициент при линейной зависимости составляет 0,081 для ДНР и 0,049 для ЛНР. В экономических терминах это означает, что удвоение расстояния клетки до соответствующего предприятия соответствует увеличению темпов роста на 8,1 процентных пунктов для ДНР и на 4,9 процентных пунктов для ЛНР. Оба показателя статистически отличные от нуля на уровне значимости 5% независимо от того, кластеризировать ли ошибки по административным районам или нет. Этот результат, однако, не следует воспринимать как точную оценку гипотетического сценария без торговой блокады, поскольку в оценках не учтены другие характеристики клеток, которые могли претерпеть изменения за этот период. Например, регрессионный анализ, учитывающий фиксированные эффекты по административным районам, снижает оценку для ДНР до 0,073 и для ЛНР до 0,041.
Интерпретация
Полученный анализ указывает на то, что запрет торговли, по всей вероятности, действительно имел негативное влияние на освещённость сепаратистских регионов. Однако в плане ночного освещения эффект был преимущественно локальным и не проявлялся на макроуровне. Этот вывод противоречит результатам наблюдений других исследователей и оценкам объемов производства основных промышленных товаров в ДНР и ЛНР (1, 2, 3). Согласно им, добыча антрацитового угля уменьшилась в пять раз: от десяти до двух миллионов тонн в год. Если предположить, что на Донбассе добыча полезных ископаемых, промышленность и энергетика демонстрируют схожие тенденции вследствие тесных экономических связей между ними, то эффект должен быть ощутимым для всей экономики, поскольку на указанные три сектора суммарно приходилась треть довоенного ВВП региона. Чем объяснить столь противоречивые факты?
Я предпочитаю разъяснение на основе следующих соображений. Как отметили Chen и Nordhaus, снимки VIIRS лучше отражают перемещение населения, чем изменения ВВП. Если это верно применительно к Украине, то это означает, что запрет на торговлю не заставил население покинуть территории, находящиеся под контролем сепаратистов. Это согласуется с количеством зарегистрированных ВПЛ, которое уменьшается с середины 2016 года, и с количеством работников ДТЭК, желающих переселиться: только 670 из 36000 подали заявление о переезде на территории, контролируемые правительством. Если это так, то каким образом людям удалось компенсировать снижение уровня доходов?
Сообщения СМИ и местные новости указывают на несколько стратегий. Во-первых, население фактически накапливает долги, откладывая оплату счетов за электроэнергию, отопление и коммунальные услуги. По словам руководителя коммунальных служб Ровеньков – города, где находилась одна из шахт, которая была закрыта — уровень неуплаты за коммунальные услуги по состоянию на январь 2018 превышал 50%. Другие варианты включают возможность остаться на предприятиях под руководством сепаратистов с меньшей зарплатой, попытаться переустроиться в невоенном секторе или пристроиться к «неофициальному» бизнесу, скорее всего, с российскими фирмами. И последний вариант — присоединиться к вооруженным силам сепаратистских республик, где можно рассчитывать на заработную плату, в два-четыре раза превышающей уровень зарплат «на гражданке». Однако ни один из этих вариантов не подталкивает население оккупированных территорий к большей реинтеграции в украинскую экономику, политику или гражданское общество. Если это так, то был ли смысл запрещать торговлю?
Источники
Chen and Nordhaus: http://www.mdpi.com/2072-4292/7/4/4937
Coupe et al.: https://voxukraine.org//en/and-the-lights-went-out-measuring-the-economic-situation-in-eastern-ukraine-en/
Gorodnichenko and Talavera: https://voxukraine.org//en/hows-dnr-economy-doing-en/
Henderson et al.: https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.102.2.994
Kochnev: https://wiiw.ac.at/monthly-report-no-5-2018-p-4527.html
Lee: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0094119017300852
Li et al.: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01431161.2017.1331476
Mirimanova: https://www.hdcentre.org/wp-content/uploads/2018/07/2017-study-ENG-web-version.pdf
Приложение
Таблица. Список отобранных предприятий, на которых повлияла запрет торговли.
Регион | Группа | Название | Широта | Долгота | Отрасль | |
ЛНР | Метинвест | Метинвест, Краснодонуголь: пять шахт, две обогатительные фабрики | 39,73603 | 48,29536 | Горнодобывающая, производство | |
ЛНР | ДТЭК | ДТЭК, Ровенькиантрацит: шесть шахт и три обогатительные фабрики | 39,36567 | 48,08893 | Горнодобывающая, производство | |
ЛНР | ДТЭК | ДТЭК, Свердловантрацит: пять шахт и три обогатительные фабрики | 39,64162 | 48,08183 | Горнодобывающая, производство | |
ДНР | Донецксталь | ПАО/ДК «Донецкий металургический завод» (ДМЗ) | 37,80775 | 48,00639 | Производство | |
ДНР | Донецксталь | Филиал «Металлургический комплекс» ЧАО «Донецксталь — металлургический завод» | 37,80769 | 47,97325 | Производство | |
ДНР | Метинвест | АО «Енакиевский металлургический завод» (ЕМЗ) | 38,21916 | 48,22072 | Производство | |
ДНР | Метинвест | Макеевский металлургический завод, филиал Енакиевского металлургического завода | 37,94445 | 48,06095 | Производство | |
ДНР | Air Liquid | Air Liquide Yenakieve | 37,78474 | 48,03345 | Производство | |
ДНР | Метинвест | АО «Донецккокс» | 37,73951 | 47,97274 | Коксовые заводы | |
ДНР | Донецксталь | «Макеевкокс», Макеевский коксохимический комбинат | 37,80685 | 47,98653 | Коксовые заводы | |
ДНР | Донецксталь | ОАО «Ясиновский коксохимический завод» | 37,92985 | 48,0992 | Коксовые заводы | |
ДНР | Метинвест | ЧАО «Енакиевский коксохимический завод» («Коксохимпром») | 38,2216 | 48,22108 | Коксовые заводы | |
ДНР | ДТЭК | ДТЭК, шахта «Комсомолец Донбаса» | 38,40143 | 48,14621 | Углеобогатительные фабрики | |
ДНР | Неизвестно/ Ефим Звягильский |
ПАО «Шахта им. А. Ф. Засядько» |
37,7843 | 48,0549 | Углеобогатительные фабрики | |
ДНР | ДТЭК | ДТЭК, Центральная обогатительная фабрика «Моспинская» | 38,06166 | 47,87718 | Углеобогатительные фабрики | |
ДНР | Виктор Чмилёв | Центральная обогатительная фабрика «Колосниковская» | 37,86604 | 48,03879 | Углеобогатительные фабрики | |
ДНР | Донецксталь | ПАО «Донецкий электротехнический завод» | 37,88278 | 47,94539 | Энергокомпании | |
ДНР | ДТЭК | ДТЭК, электросети | 37,80935 | 48,00437 | Энергокомпании | |
ДНР | ДТЭК | Зуевская тепловая электростанция | 38,29531 | 48,01959 | Энергокомпании | |
ДНР | ДТЭК | ТОВ «Электроналадка» | 37,80961 | 48,00841 | Энергокомпании | |
ДНР | ДТЭК | ПАО «ДТЭК Донецкобленерго» | 37,80668 | 47,998 | Энергокомпании | |
ДНР | ДТЭК | ПАО «ПЭС-Энергоуголь» | 37,80935 | 48,00437 | Энергокомпании | |
ДНР | Метинвест | Харцизский трубный завод | 38,12144 | 48,03668 | Другое | |
ДНР | Метинвест | ЧАО «Комсомольское рудоуправление» | 38,07219 | 47,66305 | Другое | |
ДНР | Метинвест | Докучаевский флюсо-доломитный комбинат (ДФДК) | 37,67646 | 47,75938 | Другое | |
ДНР | OSTCHEM | ПАО «Концерн Стирол», химзавод | 38,07341 | 48,29826 | Другое |