Торговая структура экспорта и импорта Санкт-Петербурга. Корреляционно-регрессионный анализ

2. Экспорт товаров 

 

  Предприятия Санкт-Петербурга экспортировали  товары в 122 страны мира (в                  I квартале 2012 г. - в 127 стран). В соотношении  стран СНГ и ДЗ доля дальнего  зарубежья снизилась на 1 процентный  пункт. В таблице 7 представлен  перечень стран - крупнейших импортеров  товаров из Санкт-Петербурга и  профилирующие товары экспорта  в эти страны. Наблюдается снижение  экспорта в Украину (-45%), Германию (в 3,4 раза), Испанию (в 5 раз).

Стоимостные объемы минеральных продуктов снизились  на 19% за счет сокращения натуральных  объемов на 15% и снижения цены нефтепродуктов товарной позиции 2710 на 9%. В 1,5 раза возрос вывоз текстильных изделий.Структурные сдвиги несущественны (таблица 8, рис. 4)

 

Таблица 7

Распределение экспорта по странам - партнерам за  I квартал 2013 г.

                                                                                                        (тысяч долларов США)

Страна – партнер	Стоимость	Удельный вес в экспорте	Основные товары
Всего	4 045 533,3	100,0%
Страны СНГ	271 826,0	6,7%
Основные страны – партнеры:	227 018,5	5,6%
УКРАИНА	188 828,5	4,7%	минеральное топливо, а/м, оборудование
АЗЕРБАЙДЖАН	38 190,0	0,9%	сигареты, а/м
Иные страны СНГ	44 807,5	1,1%
Страны ДЗ	3 773 707,3	93,3%
Основные страны – партнеры:	3 160 914,7	78,1%
ФИНЛЯНДИЯ	738 908,5	18,3%	нефть сырая, лесоматериалы
НИДЕРЛАНДЫ	511 109,4	12,6%	нефть сырая и нефтепродукты, черные металлы
ЛАТВИЯ	401 192,3	9,9%	нефть сырая и нефтепродукты, черные металлы
ЭСТОНИЯ	352 161,5	8,7%	нефть сырая и нефтепродукты, а/м
ЧЕШСКАЯ РЕСПУБЛИКА	348 531,9	8,6%	нефть сырая и нефтепродукты, проволока медная медь и изделия  из нее
ГЕРМАНИЯ	192 077,1	4,7%	медь и изделия из нее, нефтепродукты, пушно-меховое сырье
ФРАНЦИЯ	181 889,0	4,5%	нефть сырая и нефтепродукты, черные металлы
СОЕДИНЕННОЕ КОРОЛЕВСТВО	177 656,5	4,4%	нефтепродукты, пушно-меховое  сырье
ЯПОНИЯ	174 625,6	4,3%	нефть сырая, алюминий
ИСПАНИЯ	82 763,0	2,0%	нефть сырая и нефтепродукты, черные металлы
Иные страны ДЗ	612 792,6	15,1%

Таблица 8

Товарная структура экспорта

(тысяч долларов США)

Код ТН ВЭД	Название группы	I квартал 2012 г.	Доля в экспорте за I кв. 2012 г.	I квартал 2013 г.	Доля в экспорте за I кв. 2013 г.	I кв. 2013 г. к I кв. 2012 г.
01-24	Продовольственные товары, сырье для  их производства, отходы производства пищевых продуктов	202 984,90	0,04	164 655,10	0,04	81,1%
25-27	Минеральные продукты	3 554 358,22	0,76	2 875 611,70	0,71	80,9%
28-40	Продукция химического производства	50 125,89	0,01	60 766,83	0,02	121,2%
41-43	Кожевенное сырье, меха, изделия  из них	76 731,91	0,02	133 596,60	0,03	174,1%
44-49	Древесина, бумага и изделия из них	69 312,52	0,01	87 114,37	0,02	125,7%
50-67	Текстиль и текстильные изделия, обувь	5 002,54	0,00	7 510,25	0,00	150,1%
72-83	Черные и цветные металлы, изделия  из них	390 722,98	0,08	311 928,20	0,08	79,8%
84-90	Машины, оборудование, транспортные средства	256 990,77	0,06	324 185,84	0,08	126,1%
68-71, 91-97	Прочие товары	60 880,54	0,01	80 164,42	0,02	131,7%

 

                  

           Рис.4. Товарная структура экспорта Санкт-Петербурга

  

3. Импорт товаров

Санкт-Петербург  импортировал товары из 148 стран (в I квартале 2012 года – из 149 стран). Распределение  импорта по странам СНГ и ДЗ по сравнению с  I кварталом 2012 года не изменилось.

                                     Таблица 9

Распределение импорта по странам - партнерам за  I квартал 2013 г.

                                                                                                        (тысяч долларов США)

Страна – партнер	Стоимость	Удельный вес в импорте	Основные товары
Всего	8 280 218,9	100,0%
Страны СНГ	128 762,4	1,6%
Основные страны - партнеры:	115 890,8	1,4%
УКРАИНА	115 890,8	1,4%	промышленное оборудование, мясо
Иные  страны СНГ	12 871,6	0,2%
Страны ДЗ	8 151 456,5	98,4%
Основные страны - партнеры:	5 491 459,5	66,3%
КИТАЙ	1 855 881,1	22,4%	оборудование и техника  промышленного и бытового назначения, з/части для промсборки автомобилей
ГЕРМАНИЯ	646 143,0	7,8%	промышленное оборудование, части для промышленной сборки а/м, изделия из пластмасс
ЯПОНИЯ	616 275,2	7,4%	части для промышленной сборки а/м
КОРЕЯ, РЕСПУБЛИКА	533 433,3	6,4%	части для промышленной сборки а/м
СОЕДИНЕННОЕ КОРОЛЕВСТВО	381 534,7	4,6%	легковые а/м, электрогенераторы
ФРАНЦИЯ	367 899,4	4,4%	оборудование, шины
ФИНЛЯНДИЯ	348 393,7	4,2%	молочная продукция, бумага и картон, промышленное оборудование
ИТАЛИЯ	294 534,2	3,6%	промышленное оборудование и аппаратура
СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ	241 973,1	2,9%	промышленное оборудование, табачные изделия
ИСПАНИЯ	205 391,9	2,5%	легковые а/м, оборудование, фрукты
Иные страны ДЗ	2 659 997,0	32,1%

 

Таблица 10

Товарная структура импорта

(тысяч долларов США)

Код ТН ВЭД	Название группы	I квартал 2012 г.	Доля в экспорте за I кв. 2012 г.	I квартал 2013 г.	Доля в экспорте за I кв. 2013 г.	I кв. 2013 г. к I кв. 2012 г.
01-24	Продовольственные товары, сырье для  их производства, отходы производства пищевых продуктов	1 878 480,15	0,24	1 875 505,71	0,23	99,8%
25-27	Минеральные продукты	54 774,73	0,01	55 558,53	0,01	101,4%
28-40	Продукция химического производства	825 502,42	0,10	836 760,24	0,10	101,4%
41-43	Кожевенное сырье, меха, изделия  из них	29 907,66	0,00	26 785,48	0,00	89,6%
44-49	Древесина, бумага и изделия из них	198 982,28	0,03	204 827,32	0,02	102,9%
50-67	Текстиль и текстильные изделия, обувь	492 475,20	0,06	483 056,92	0,06	98,1%
72-83	Черные и цветные металлы, изделия  из них	471 054,34	0,06	566 736,49	0,07	120,3%
84-90	Машины, оборудование, транспортные средства	3 565 277,67	0,45	3 803 917,27	0,46	106,7%
68-71, 91-97	Прочие товары	419 372,79	0,05	427 070,90	0,05	101,8%

Доля  первой десятки стран ДЗ, в которую  вошли те же страны - крупнейшие экспортеры товаров в Санкт-Петербург, что  и в  аналогичном периоде 2012 года, осталась на том же уровне – 66%.  Среди  стран, представленных в таблице 9, отмечается снижение стоимостных объемов ввоза  из Японии, Кореи, Соединенного Королевства, Финляндии, Италии, Соединенных Штатов. Структурные сдвиги в импорте  несущественны (таблица 10, рис. 5).

 

        

Рис.5. Товарная структура импорта Санкт-Петербурга

Краткие итоги внешней торговли Санкт-Петербурга

за I квартал 2013 г.

 

• Среди субъектов Российской Федерации, входящих в состав СЗФО, Санкт-Петербург является крупнейшим импортером и экспортером.
• Внешнеторговый оборот сократился на 2,2% и составил 12,3 млрд. долларов США.
• Баланс внешней торговли пассивный, отрицательное сальдо выросло на 30%.
• Соотношение стран ДЗ и СНГ в товарообороте Санкт-Петербурга 97:3.
• Крупнейшие торговые партнеры – Китай, Финляндия, Германия.
• Количество участников ВЭД (5770) выросло на 3,4%.
• Доля минеральных продуктов в экспорте снизилась на 5 процентных пунктов до 71%. В импорте доля продукции машиностроения составила 46%.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.Корреляционно-регрессионный анализ

 

Линейное уравнение регрессии  имеет вид y = bx + a + ε  
Здесь ε - случайная ошибка (отклонение, возмущение).  
Причины существования случайной ошибки:  
1. Невключение в регрессионную модель значимых объясняющих переменных;  
2. Агрегирование переменных. Например, функция суммарного потребления – это попытка общего выражения совокупности решений отдельных индивидов о расходах. Это лишь аппроксимация отдельных соотношений, которые имеют разные параметры.  
3. Неправильное описание структуры модели;  
4. Неправильная функциональная спецификация;  
5. Ошибки измерения.  
Так как отклонения ε_i для каждого конкретного наблюдения i – случайны и их значения в выборке неизвестны, то:  
1) по наблюдениям x_i и y_i можно получить только оценки параметров α и β  
2) Оценками параметров α и β регрессионной модели являются соответственно величины а и b, которые носят случайный характер, т.к. соответствуют случайной выборке;  
Тогда оценочное уравнение регрессии (построенное по выборочным данным) будет иметь вид y = bx + a + ε, где e_i – наблюдаемые значения (оценки) ошибок ε_i, а и b соответственно оценки параметров α и β регрессионной модели, которые следует найти.  
Для оценки параметров α и β - используют МНК (метод наименьших квадратов). Метод наименьших квадратов дает наилучшие оценки параметров уравнения регрессии.  
Но только в том случае, если выполняются определенные предпосылки относительно случайного члена (ε) и независимой переменной (x).  
Формально критерий МНК можно записать так:  
S = ∑(y_i - y^*_i)² → min  
Система нормальных уравнений.  
a•n + b∑x = ∑y  
a∑x + b∑x² = ∑y•x  
Для наших данных система уравнений имеет вид  
30a + 5763 b = 21460  
5763 a + 1200261 b = 3800360  
Из первого уравнения выражаем а и подставим во второе уравнение:  
Получаем b = -3.46, a = 1379.33  
Уравнение регрессии:  
y = -3.46 x + 1379.33