Учитывая то, что официальные статистические данные не доступны, мы используем изменения в интенсивности ночного освещения, зафиксированные с помощью спутников, чтобы оценить, в какой степени война уничтожила экономику, и можно ли наблюдать какое-либо восстановление в результате Минска ІІ.
Точно оценить экономическое состояние страны или региона довольно сложно даже в мирное время, когда у исследователей на руках достоверная статистика. Но если нужные данные отсутствуют, либо не внушают доверия, даже самый грубый анализ экономической активности превращается в сложнейшую задачу. Подобные ситуации — не редкость, особенно во время вооруженных конфликтов, когда сбор статистических сведений по степени важности отходит далеко на второй план.
Из-за боевых действий на востоке Украины для анализа экономической ситуации в так называемых Луганской и Донецкой Народных Республиках («ЛНР/ДНР») нередко применяются косвенные оценки. Например, Юрий Городниченко и Александр Талавера изучили разброс цен на основные продукты питания на этих территориях. Кроме того, в статьях об экономических потерях на востоке Украины часто используются неподтвержденные сведения. Так, BBC в своем материале ссылается на Министерство экономики Украины, по подсчетам которого к середине 2015-го «ДНР» и «ЛНР» утратили 50–80% рабочих мест по сравнению с довоенным периодом. Зачем изучать экономическую ситуацию на востоке страны? Так можно не только оценить жизнеспособность «ДНР» и «ЛНР», но и понять гуманитарную ситуацию в регионе.
Один из способов косвенной оценки экономики — измерение освещенности территории в ночное время на основе спутниковых снимков. Интенсивность освещенности тесно связана с важным показателем экономической активности — потреблением электроэнергии (см., например исследование Випина Ароры и Йозефа Лисковски, 2014). Этот метод, например, применялся для оценки экономики в африканских странах южнее Сахары (работа Вернона Хендерсона и его коллег, см. список источников), анализа масштабов сирийского кризиса (статья Си Ли и Дерен Ли, 2014), а также в исследованиях политики «регионального фаворитизма» (авторы материала — Роланд Холдер и Пауль Рашки). Хендерсон и его коллеги выяснили, что в странах с низким и средним уровнем дохода изменение ночной освещенности на 1% приблизительно равно изменению дохода на тот же 1% [1].
В своей статье мы опирались на показатели освещенности, чтобы оценить экономическую активность на востоке Украины с начала военных действий в апреле 2014-го [2]. Точка сравнения — март 2014-го, до вспышки насилия в регионе. Мы проанализировали данные по Киеву, а также нескольким крупным и маленьким городам востока Украины, сильно затронутым военными действиями. В таблице 1 — сравнение освещенности в этих городах в марте 2014-го и в более позднее время — в мае 2014-го, августе 2014-го, январе 2015-го, марте 2015-го и марте 2016-го [3].
Notes: Radiance was linearly scaled from 0 to 10 nW/cm2/sr, where black pixels represent 0 and white represent 10 or more nW/cm2/sr. Administrative boundaries for cities: © OpenStreetMap contributors, CC BY-SA.
На рисунке. 1 — спутниковые снимки Киева, Донецка и Луганска за март 2014, 2015 и 2016-го. На изображениях Донецка и Луганска видно, что за год с марта 2014-го по март 2015-го и площадь освещенности, и ее интенсивность значительно уменьшились. В Киеве изменения очень несущественны. Схожая картина — в городах, не затронутых войной напрямую — Запорожье, Днепропетровске и Харькове (см. табл. 1). Там, как и в столице, видны колебания освещенности и в большую, и в меньшую стороны. Но в общем и целом уровень экономической активности в этих городах остается относительно стабильным.
В двух крупнейших оккупированных городах — Донецке и Луганске — ситуация явно иная. В Донецке интенсивность ночной освещенности по сравнению с началом вооруженного конфликта на востоке Украины снизилась примерно вдвое. В Луганске дело обстоит и того хуже. В марте 2015-го освещенность там упала почти до одной трети от уровня 2014-го (см. табл. 1).
Дата | Май 2014 | Август 2014 | Январь 2015 | Март 2015 | Март 2016 |
По сравнению с мартом 2014 | |||||
Киев | 1,04 | 0,99 | 0,77 | 1,01 | 0,80 |
Харьков | 1,06 | 1,02 | 1,60 | 1,67 | 0,74 |
Запорожье | 1,18 | 1,16 | 1,11 | 1,14 | 0,86 |
Днепропетровск | 1,39 | 1,39 | 1,48 | 1,52 | 1,04 |
Славянск | 0,63 | 0,71 | 0,77 | 0,66 | 0,48 |
Краматорск | 0,67 | 0,75 | 0,87 | 0,91 | 0,72 |
«ДНР/ЛНР» | |||||
Луганск | 0,93 | 0,16 | 0,33 | 0,34 | 0,29 |
Донецк | 1,00 | 0,60 | 0,72 | 0,45 | 0,45 |
Иловайск | 1,00 | 0,54 | 0,26 | 0,36 | 0,32 |
Дебальцево | 1,13 | 0,22 | 0,15 | 0,03 | 0,09 |
В таблице приводятся соотношения освещенности, позволяющие сравнить значения в указанный момент времени и 15 марта 2014 года. Соответственно, единица означает отсутствие изменений, числа больше единицы — повышение экономической активности, меньше единицы — ее снижение.
Несомненно, очень пострадали от войны Иловайск и Дебальцево — два города, которые в ходе ожесточенных боев перешли под контроль «ДНР/ЛНР». И ситуация в них не улучшается: освещенность в Иловайске снизилась примерно до трети, а в Дебальцево — до менее чем десятой части (!) от уровня 2014-го. Восстановление экономики в этих городах — явно длительный процесс. То же справедливо и для районов, подконтрольных правительству. Например, интенсивность ночной освещенности в Славянске, и в меньшей степени — в Краматорске, далека от довоенного уровня.
Заключение
Проанализировав изменения освещенности, можно сделать два важных вывода. Во-первых, война значительно повлияла на экономическую активность востока Украины. В зависимости от размеров населенного пункта это влияние различается: в крупных городах освещенность упала до 30–50%, в некоторых небольших — до одной десятой от довоенного уровня. Если опираться на соотношение Хендерсона (один к одному), то экономическая активность в крупных городах Донбасса тоже снизилась до 30–50%, а в небольших — до одной десятой от уровня, зафиксированного до начала конфликта.
Во-вторых, после соглашений «Минск-1» и «Минск-2» признаков восстановления экономики в регионе нет. Ситуация не улучшилась даже после снижения интенсивности боев по сравнению с апрелем 2014-го — февралем 2015-го (по крайней мере, судя по данным освещенности), а экономическое положение населения Донбасса остается очень далеким от довоенного уровня.
Примечания
[1] «The elasticity of growth of lights emanating into space with respect to income growth is close to one (p. 1025)»
[2] Мы использовали ежемесячные данные ночной съемки, версия 1, с ресурса Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day/Night Band (DNB) generated by the Earth Observation Group at NOAA National Geophysical Data Center и открыли к ним доступ для загрузки.
[3] Учитывая специфику измерений освещенности, мы сосредоточились на разнице между периодами, а не уровнями интенсивности, поскольку освещенность вычисляется как сумма значений яркости на выбранном участке, а следовательно уровень интенсивности зависит от масштаба участка. Для сравнения изменений с течением времени мы использовали одни и те же географические участки. Важно помнить, что эти изменения приблизительны, поскольку на освещенность влияют погодные условия. Поэтому чтобы иметь возможность сделать обоснованные выводы, мы сосредоточились на широкой картине, которую дают данные, а не на конкретных значениях.
Использованные источники
1. Arora, Vipin and Jozef Lieskovsky (2014), “Electricity Use as an Indicator of U.S. Economic Activity”, U.S. Energy Information Administration Working Paper.
2. BBC (2015) – Украинская служба, «Год после «референдумов» ДНР/ЛНР: потери экономики», 12 мая 2015 года.
3. Henderson, J. Vernon , Adam Storeygard, and David N. Weil (2012), Measuring Economic Growth from Outer Space, American Economic Review 2012, 102: 994–1028
4. Hodler, Roland, and Paul A. Raschky (2014), Regional Favouritism. Quarterly Journal of Economics 129: 995-1033.
5. Александр Талавера, Юрий Городниченко (2016), «Как дела в экономике ДНР/ЛНР, или что цена сала рассказывает о Донбассе», VoxUkraine, 7 апреля, 2016 года.
6. Xi Li & Deren Li (2014) Can night-time light images play a role in evaluating the Syrian Crisis?, International Journal of Remote Sensing, 35: 6648-6661.
Авторы: Том Купе (Киевская школа экономики), Михал Мик (CENEA, Польша), Матеуш Найштуб (CENEA, Польша)
Предостережение
Авторы не работают, не консультируют, не владеют акциями и не получают финансирования от компании или организации, которая бы имела пользу от этой статьи, а также никоим образом с ними не связаны