18 октября я опубликовал пост в ВК и ФБ об ошибке, которую совершили Уильям Истерли и Стенли Фишер, рассчитав премию черного рынка валют для России 1996 —97 гг. Я решил рассмотреть премию черного рынка вот по какой причине: мне было бы очень интересно выяснить, в чем причина тех экономических проблем, с которыми столкнулась Россия. Ведь за последние несколько лет в экономической политике российских властей произошло много изменений к лучшему. С конца 2014-го года, например, Центральный банк РФ перешел к системе плавающего курса и к таргетированию инфляции (и не надо мне говорить о том, что к таргетированию инфляции перешли еще в 2009 году; конец 2014 года — вот дата несомненного перехода к политике инфляционного таргетирования). Далее, данные по индексу экономической свободы, рассчитываемому The Heritage Foundation и The Wall Street Journal, свидетельствуют о том, что в России за последние годы существенно выросли индекс честности правительства (бывший индекс свободы от коррупции; в начале 2012 г. у России по этому индексу был 21 балл, а в начале 2019 г. 36,6; у Венесуэлы (2019 г.) по этому индексу 7,9 баллов, у Великобритании 83,8) и индекс защиты прав собственности (в начале 2016 года России было присвоено 20 баллов по этому индексу, а в начале 2019-го 52,4; в Венесуэле (2019 г.) этот индекс составляет 7,6, а в Великобритании 92,3). А ведь именно по этим двум индексам у России было катастрофическое отставание даже от развивающихся стран. Теперь же это отставание если и не ликвидировано, то значительно сократилось. То есть произошли заметные улучшения системы институтов. Все это — и таргетирование инфляции, и институциональные улучшения — должно привести к ускорению экономического роста. Но никакого ускорения нет. Судя по тем улучшениям в проведении экономической политики, которые произошли, рост сейчас должен быть хотя бы 3% в год. Но вот я смотрю данные МВФовской базы данных World Economic Outlook за октябрь 2019 (все желающие могут ознакомиться с этой базой данных здесь) года и там точно нет 3 процентов роста. ВВП России в 2018 году вырос на «рекордные» за почти 7 лет 2,255%, а на 2019 год там прогнозируется рост на 1,084%. Если учесть, что это — прогноз на 2019 год, сделанный в конце 2019 года, то можно считать это почти фактом.
Итак, что мы получаем? Переход к таргетированию инфляции, институциональные улучшения и… никакого роста. Впервые за 20 лет власти хоть что-то сделали правильно, и никакого результата! Стандартные рекомендации не работают. В чем же дело? Во-первых, возможно имеет место воздействие международных санкций. Во-вторых, возможно, оценки The Heritage Foundation и The Wall Street Journal неверны. Особенно, об этом любят поговорить всякого рода национал-патриоты, сторонники Старикова. Если бы они были правы, то, согласно логике ухудшения российско-американских отношений, индексы (выдуманные, согласно мнению стариковцев) честности правительства и защиты прав собственности должны были бы в России снижаться, а у Украины значения (разумеется, тоже «выдуманные») этих индексов должны были бы быть выше, чем у России. Но все наоборот (на это у стариковцев есть «гениальный» ответ: «А это специально такие данные публикуют, чтобы они казались правдоподобными». Поистине, у этих людей есть ответы на все вопросы!). Так что я склоняюсь, все-таки, к тому, что оценки The Heritage Foundation и The Wall Street Journal более-менее верны, хотя никогда на все 100% нельзя исключить наличие ошибок в экспертных оценках.
В-третьих, может быть, действуют еще какие-то другие факторы (по принципу: что-то улучшили, а что-то ухудшили). В-четвертых, может быть, имеют место временные лаги: реальные улучшения могут начаться через несколько лет после институциональных изменений. Вот мне и интересно в этом разобраться. Поэтому, я собрал данные о разных факторах, которые могут оказаться важны для экономического роста. И среди этих факторов оказалась и премия черного рынка. Например, в книге «В поисках роста» Уильям Истерли пишет: «В странах, где премия черного рынка в некоторые годы превышала 40%, средние темпы роста на душу населения составляли в этот период 0,1% (в те же годы страны с нулевой премией черного рынка росли примерно на 1,7% в год). В странах, где при особенно плохих правительствах премия черного рынка взлетала выше 1000%, ВВП в среднем уменьшался на 3,1 % в год.» (русск. издание 2006 г., стр. 233–234)
Естественно, я попытался найти базу данных, в которой бы содержалась информация о премии черного рынка по странам мира. И нашел эти данные (до 1999 года) только в уже упоминавшемся мной файле Всемирного Банка Lost_decades_macro_time_series_6_2001 (скачать этот файл можно здесь или здесь, нужно выбрать Data&Resourses, щелкнуть по кнопочке Preview, а потом по кнопочке Download).
Как я уже говорил, в данных по России 1996–97 годов в этом файле содержится ошибка, поэтому я решил проверить информацию по другим странам, для которых премия черного рынка, согласно данным этого файла достигает огромных значений. Вдруг там тоже ошибки? Действительно ли она могла достичь таких значений в этих странах? Итак, вот эти страны: Ирак, Либерия и Мьянма. Начнем с рассмотрения Ирака.
Рецепт формирования огромной премии черного рынка очень прост: нужно ввести фиксированный официальный валютный курс, уголовное наказание за продажу/покупку валюты по курсу, отличному от официального, а потом напечатать кучу денег и разогнать инфляцию. Рыночный курс иностранной валюты будет расти примерно пропорционально инфляции на внутреннем рынке товаров. Итак, по данным файла Lost_decades_macro_time_series_6_2001 в 1960 году официальный валютный курс в Ираке составлял 0,357 единиц национальной валюты на доллар США, а премия черного рынка 9,8%. До 1980-го года премия черного рынка в Ираке не превышала 28%, но с 80 года начала быстро расти. В 1990 году она достигла 1103%: официальный валютный курс по-прежнему оставался небольшим — где-то 0,311 единиц национальной валюты за доллар, а курс черного рынка, по этим данным должен был уже составить 3,74 единиц нац. валюты за доллар. В 1996-м же, если исходить из данных этого файла, курс черного рынка должен был составлять 1245, а в 1997-м, соответственно, 1285 единиц нац. валюты за доллар. Официальный курс, по-прежнему был 0,311. То есть премия черного рынка составила 400604% в 1996-м году и 413361% в 1997-м.
Я не нашел данных об инфляции в Ираке между 1978 и 1991 годами. Но есть информация об инфляции начиная с 1991-го года. В 1996 году цены на потребительские товары там оказались почти в 356 раз выше, чем в 1990 году. Такой инфляции достаточно для того, чтобы курс валюты на черном рынке вырос с 3,74 в 1990 году до 1331 единиц нац. валюты за доллар в 1996 году. В свете этого представляются правдоподобными данные о том, что в 1996 году курс черного рынка составлял 1245.
Теперь рассмотрим данные по Либерии. В 1987 году в Либерии еще не было премии черного рынка, а в 1996 она достигла 4475%. Официальный курс все это время оставался равным 1 единице национальной валюты за доллар США, то есть в 1996 курс на черном рынке должен был составлять 45,75 единиц нац. валюты за доллар. Учитывая, что цены на потребительские товары в Либерии с 1991 по 1996 гг. выросли в 14,32 раза, с 1987 по 1991 гг. цены должны были вырасти почти в 3 раза для того, чтобы курс черного рынка в 1996 году смог приблизиться к 46 ед. нац. валюты за доллар. К сожалению, я не нашел данных об инфляции в Либерии с 1987 по 1991 гг., но рост цен в 3 раза за 4 года — выглядит вполне правдоподобно для африканской страны. Возможно, что именно такой в то время и была инфляция в Либерии. Так что, 4475% премии черного рынка в 1996 году выглядят вполне правдоподобно.
Хотя мне непонятно, почему премия черного рынка в 1998-м году, согласно данным файла Lost_decades_macro_time_series_6_2001, снизилась в Либерии до 11%. Курс доллара на черном рынке в таких случаях, обычно, не падает. А роста официального курса доллара, согласно данным того же файла, в 1998 году не было. Я могу предположить, что в конце 90-х премия черного рынка в Либерии оказалась столь высока, что официальный курс валюты превратился в чисто номинальную величину, не имеющую никакой связи с реальностью. А ведь система множественных валютных курсов имеет вполне определенное назначение. Как пишет Истерли в книге «В поисках роста»: «Премия черного рынка выступает в качестве налога на экспортеров. Ведь экспортеры вынуждены продавать заработанные американские доллары своему центральному банку по официальному курсу. А за импорт им приходится платить по курсу черного рынка». (русск. издание, стр. 232). Ну а если налоговая ставка оказывается слишком высока, то поступление налога снижается: бизнес либо полностью загибается, либо становится полностью нелегальным. В таких условиях могут возникать какие-нибудь «полуофициальные» курсы валют, которые начинают выполнять роль ставки налога на экспортеров, взамен ставших фикциями официальных курсов. Так что, может быть в Либерии конца 90-х произошло что-то в этом роде. Ну а если учесть, что в ходе гражданской войны 1989–1996 гг. в Либерии образовалось две валютные зоны — правительства и повстанцев, то там сам черт не разберет по какому курсу что считалось.
И, наконец, Мьянма. По данным файла Lost_decades_macro_time_series_6_2001 в 1996 году премия черного рынка в этой стране достигла 1994%, а 1997 году, соответственно, 2567%. Курсы валют на черном рынке при этом должны были быть такими: 124 и 166 единиц нац. валюты за доллар (при официальных курсах 5,91 и 6,24). В файле нет данных о том, какая там была премия черного рынка до 1996 года, но если предположить, что в 1960 году она была равна нулю, и если учесть, что цены на потребительские товары с 1961 по 1996 года выросли в Мьянме в 41,5 раз (а официальный курс доллара, при этом, вырос только на 24%), то курс валюты на черном рынке должен был бы составить в 1996 году, где-то 198 единиц национальной валюты за доллар. То есть инфляция в Мьянме в второй половине XX века была вполне достаточна для формирования премии черного рынка в 1994% (а может быть, и больше).
Таким образом, у меня нет существенных оснований считать данные о премии черного рынка в Либерии, Мьянме и Ираке ошибочными. Наверное, ошибка была допущена только для России 1996–97 годов. Так что файл Истерли и Фишера вполне пригоден для использования, после внесения исправлений для России.
Есть еще три причины, по которым меня заинтересовал вопрос о премии черного рынка. Одна из них заключается в том, что мне до сих пор непонятны причины обвала рубля в 2014 году. Да, сочетание падения цен на нефть с вмешательством России во внешнеполитическую авантюру спровоцировало панику. Но это происходило в стране с очень низким внешним долгом, огромными золотовалютными резервами и разумной денежно-кредитной политикой центрального банка, да еще и при отсутствии каких-либо признаков завышения курса национальной валюты. То есть уровень цен на товары у нас был примерно таким же, каким он тогда был в странах с уровнем жизни, близким к российскому. Но если учесть, что такие страны нередко оказываются склонны к регулированию валютных курсов, а также, если учесть, что мы в тот момент, как раз, окончательно от такого регулирования отказались, то, возможно, курс рубля на тот момент оказался завышен.
Другая причина заключается в том, что накануне обвала рубля в 2014 году в воздухе витала идея о том, что курс рубля слишком высокий, что это тормозит развитие экономики, что было бы неплохо, если бы рубль немного обесценился, тогда наши товары подешевеют, и начнется импортозамещение и т. п. Ну вот рубль и обесценился. Кто-нибудь заметил в этом какую-нибудь пользу для российской экономики? Вот мне и интересно посмотреть: а есть ли вообще какая-нибудь связь между валютным курсом и развитием экономики, и если есть, то в чем именно она заключается.
Еще одна причина заключается в том, что еще, можно сказать, недавно — когда обсуждались пути выхода из кризиса 2014–2015 годов — реально предлагалось фиксировать курс рубля и, параллельно, побольше «подпечатывать» денег. И предлагали это тогдашний советник президента Глазьев и бизнес-омбудсмен Титов, выставивший впоследствии свою кандидатуру на президентских выборах 2018 года. Ну вроде бы серьезные люди… Интересно, они хоть какие-нибудь расчеты проводили для того, чтобы проанализировать влияние премии черного рынка на экономический рост? Вот в современной Венесуэле последствия этого влияния оказались весьма печальны. Смотрю в базу данных World Economic Outlook за октябрь 2019 по Венесуэле: изменение ВВП за 2019 год… я такого не ожидал!!! Думал, что сейчас увижу очередное снижение на какие-нибудь 7%. Но там снижение на 35%. За один год?! Я даже отскринил это.
Вы видите то же, что и я? Это не галлюцинация? Такого точно не было даже у нас в 1990-е годы. Последовательность такая: −3,894% в 2014 году; −6,221% — в 2015; −17,04% в 2016; −15,671 в 2017; −18% в 2018; −35% в 2019. Если это так, то сейчас реальный ВВП в Венесуэле составляет только треть от того, каким он был в 2013 году. Еще в апреле база данных World Economic Outlook прогнозировала падение ВВП в Венесуэле на 25%, но 35% — это превосходит все самые худшие ожидания…
Вывод: возможно, Истерли был прав, когда написал, что один из лучших способов угробить экономику — это допустить рост премии черного рынка до огромных значений. Что творится в головах у людей, вроде Глазьева и Титова, какие ветры там гуляют — я не знаю. Когда в 2014 году рухнул рубль, по всему интернету прокатился вопль домохозяек: «Да что же это происходит?! Неужели нельзя было фиксировать курс валюты?!» Да вот нельзя! И опыт Венесуэлы наглядно показывает, почему. Но домохозяйки-то не разбираются в макроэкономике. Это как с генетически модифицированными объектами. Что в России, что в США порядка 80% населения думают, будто ГМО — это что-то страшное: съешь ГМО и умрешь. Ну а дезоксирибонуклеиновая кислота — это, да да, страшная отрава! Еще никто из тех, в чей организм она попала, не избежал смерти! Ну не у всех в школе была пятерка по биологии! Также и здесь. Но почему же даже люди, которые по идее должны быть экономически грамотными, продолжают рекомендовать заведомо провальные рецепты?
UPD:
Ещё немного о том, как международные организации оценивают реальный ВВП на человека (или ВВП по ППС - паритету покупательной способности валют). На скрине представлены данные Проекта Энгаса Мэддисна (версия 2018-го года) по реальному ВВП на человека в Монголии. Левый столбец (cgdppc) - это данные, рассчитанные по множеству контрольных точек. Правый столбец (rgdpnapc) - это данные, рассчитанные по одной контрольной точке (а именно, по результатам глобального раунда международных сопоставлений ВВП по ППС по итогам 2011 года).
Что значит "данные, рассчитанные по одной контрольной точке" объяснить просто. Здесь просто берутся результаты международных сопоставлений ВВП по ППС 2011 года, далее берутся данные национальных статистических служб о динамике реального ВВП (ВВП за вычетом инфляции), и с помощью последних результаты сопоставлений за 2011 года экстраполируются на прошлое и на будущее.
Проблема, связанная с таким подходом следующая: нередко возникают очень сильные искажения. Особенно часто это бывает в развивающихся странах и в странах с административно-командной или переходной экономикой. То ли статистические службы развивающихся стран не очень умеют рассчитывать ВВП, то ли из-за государственного регулирования возникают какие-то статистические искажения. Поэтому, потребовался другой подход: с множеством контрольных точек.
Расчёты, основанные на применении множества контрольных точек, посложнее. В приведённом примере с Монголией в качестве контрольных точек используются результаты международных сопоставлений ВВП по ППС 1996-го. 2005-го и 2011-го гг. На основе информации о динамике реального ВВП, полученной от национальных статистических служб, производится интерполяция между двумя контрольными точками (между 1996 и 2005, между 2005 и 2011; в приведённом примере, поскольку нет контрольных точек до 1996-го года и после 2011-го, то до 96-го и после 11-го производится экстраполяция).
В приведённом примере наглядно видно возникающее искажение. Реальный ВВП Монголии 2011-го года, рассчитанный по обеим методикам совпадает (и там, и там 9484 доллара 2011 года). Это совпадение объясняется тем, что для обеих методик 2011 год является контрольной точкой. А для остальных лет заметно расхождение. Особенно это расхождение усиливается к началу периода: чем дальше от общей контрольной точки - тем больше ошибок накапливается. Например в 1994 году реальный ВВП, рассчитанный по множеству контрольных точек составлял 1867 долларов 2011 года, а реальный ВВП, рассчитанный по одной контрольной точке (2011 год), составлял 4394 доллара 2011 года. Получаем разницу более, чем в 2 раза.
Если верить методике одной контрольной точки, то экономика Монголии с начала 1990-х годов до настоящего времени выросла существенно, но не фантастически. Если же верить методике множества контрольных точек, то В Монголии с начала 1990-х годов наблюдается почти фантастический экономический рост - практически, монгольское экономическое чудо. Какая же методика ближе к истине? По идее, это должна быть методика множества контрольных точек. Если так, то экономика Монголии за последние десятилетия выросла очень сильно - превратилась из абсолютно нищей в средне-зажиточную страну. Это может объясняться какими-то реформами или влиянием соседнего Китая.
Впрочем, метод множества контрольных точек тоже несовершенен. Во-первых, здесь нужно выбирать какую-то страну в качестве базовой. Обычно выбирают США. Но почему бы не выбрать Германию или Великобританию? Или в них ВВП умеют рассчитывать хуже, чем в США?
Во-вторых, сопоставления ВВП по ППС проводятся в лучшем случае раз в несколько лет, а надо бы каждый год проводить.
В-третьих, сопоставления ВВП по ППС производятся между разными странами за один и тот же год, а было бы неплохо производить такие сопоставления между разными странами за разные годы. Я не слышал, чтобы кто-то так делал, да и уж очень большие вычислительные мощности для этого потребуются. Но, как следует из закона Мура, когда-нибудь начнут делать и это.
В-четвёртых, можно разработать великое множество альтернативных методик сопоставления ВВП по ППС, но, при этом, совершенно не понятно, какая из них лучше, а какая - хуже. Критерий "та, которая лучше прогнозирует" здесь не работает по той причине, что показатель ВВП заведомо не известен: нет никакого идеального ВВП, с которым можно было бы сравнивать результаты оценок ВВП по ППС, проведённые по разным методикам.