Kísérleti statisztika

A cserearány-változás alapvetően egy árolló, az export és import árváltozások egymáshoz képest történő alakulása. Ha az ország kiviteli árindexe meghaladja a behozatalét, egységnyi kivitelért volumenben nagyobb mértékű behozatal realizálható és fordítva, ezt szokták a cserearányok javulásának, illetve romlásának nevezni.

A kísérleti statisztikában a termékforgalom mellett a külkereskedelem egésze szempontjából is értékelésre került a cserearányhatás az egyszerű cserearány-index segítségével. A kétféle cserearány-index legtöbbször együtt mozog, hiszen a külkereskedelem nagy része ma is termék-külkereskedelem, azaz annak árváltozásai meghatározóak, de előfordulnak eltérések is. Az elemzés alapján akkor múlja alul a teljes külkereskedelmen számolt index a termékkörit, amikor a cserearányok alapvetően javulnak (2009, 2013-2016, 2019-2020, 2023) és akkor haladja meg, amikor alapvetően romlanak.

Számszerűsítésre került a GDP volumenindexe mellett a cserearányhatással korrigált index értéke is, melyek alapján látható, hogy 2023-ban a GDP volumene 0,9%-kal csökkent, de a cserearányhatást is figyelembe véve reáljövedelem szemléletben 4,7%-os növekedés volt tapasztalható. Ezzel szemben a 2021-es jelentős GDP volumennövekedés egy részét, a 2022-es évit teljes mértékben „elviszi” a cserearányromlás.

Végül az energiaár-változás hatása kerül bemutatásra a cserearány-változására vonatkozóan. 2001 és 2023 között látható a negatív kapcsolat, tehát minél magasabb az energiahordozók árindexe, annál jelentősebb a cserearányromlás és fordítva. Továbbá detektálható az elmúlt 4 év extremitása is. Matematikai, statisztikai módszerekkel modellezésre került a hatás regressziós összefüggésként, melynek finomítása új kapukat nyithat meg a energiaár-változás és a cserearány-változás kapcsolatának megértésében.

Bevezetés, fogalmi meghatározás, történet

A cserearányhatásról szóló kísérleti statisztika a jelenség számszerűsítéséről, lehetséges okainak feltárásáról, hatásvizsgálatáról szól.

A cserearány-változás alapvetően egy árolló, az export és import árváltozások egymáshoz viszonyított alakulása. Mint minden árolló esetében, a cserearány-változásnál a relatív árváltozások mennyiségi változásként csapódhatnak le az aggregátumokban. Amennyiben az ország kiviteli árindexe meghaladja a behozatalét, egységnyi kivitelért volumenben nagyobb mértékű behozatal realizálható és fordítva, ezt szokták a cserearányok javulásának, illetve romlásának nevezni.

„Ha valamit ceteris paribus drágábban tudunk eladni külföldön, ezzel ugyanolyan hatást érünk el, mintha ugyanebből a termékből, ugyanannyi ráfordítással többet termeltünk és exportáltunk volna. A nagyobb exportbevételből többet tudunk importálni vagy adósságaink törlesztésére fordítani (s ebből a szempontból közömbös, hogy ezt a volumen vagy az árak növekedésével értük el). Ugyanez a cserearányromlásra is érvényes, hiába termelünk valamilyen termékből többet, mint azelőtt, ha csak kevesebb importterméket tudunk árbevételünkből fedezni, helyzetünk romlott, s nem javult. Természetesen nem közömbös, hogy valamilyen javulás vagy romlás mennyiben a volumenek, s mennyiben az árak (cserearányok) változásából következett be, mint ahogy azt is általában minél jobban ismerni szeretnénk, mi az ami saját munkánk eredményén múlik, s mi az ami ettől függetlenül következik be. Azt is hangsúlyozni kell azonban, hogy a két hatás bizonyos szempontból egynemű, s ez indokolttá teszi összevont számbavételüket is” (Drechslrer—Szűcsné (1984) 118. o).

A fenti idézet mutatja, miért terjedt el az a gondolat, hogy a cserearányhatást önmagában, és a GDP volumenváltozásának keretében is érdemes kimutatni.

Az egyszerű cserearány-index (az export és importtermék-árindex hányadosa) régóta a KSH publikációs tevékenységének része, de más mutatót a KSH eddig nem közölt. A cserearányhatásról szóló kísérleti statisztikában tágabb körbe helyezzük a jelenség számszerűsítését, és (az eddigi publikációs gyakorlathoz képest) újfajta elemzéseket is használunk. Az elemzések éves adatokon történnek, egy későbbi periódusban kerülhet sor a negyedéves adatok vizsgálatára, és válhat rendszeressé az adatszolgáltatás, valamint készülhet majd nemzetközi kitekintés is. A kísérleti statisztikában elemzett területek:

• A magyar külkereskedelmi cserearány időbeli alakulásának bemutatása az egyszerű cserearány-index segítségével, de nemcsak az eddig használt termék, hanem a teljes termék- és szolgáltatás-külkereskedelem esetében.

• A legnagyobb hangsúlyt a cserearányhatás abszolút értékének számszerűsítésére helyezzük. Ennek többféle módszere alakult ki, a nemzetközi ajánlásokban is szerepelnek, de például az ESA2010 (European System of Accounts – A nemzeti számlák európai rendszere című módszertani kézikönyv) nem teszi kötelezővé számításukat. Ugyanakkor a magyar gazdaság esetében (is) jelentősen árnyalja a GDP, mint jövedelmi reálérték változásnak tendenciáit. Ezért ezeknek a számításoknak a hivatalos statisztika keretében való meghonosítását, valamint a cserearányhatással korrigált volumenindexnek a számítását és elemzését szeretnénk elősegíteni.

• Tárgyalásra kerül a cserearány összefüggése a gazdaság szempontjából releváns exogén változókkal (olajár, külső infláció, külső kereslet), és az egyes változókkal való összefüggés számszerűsítése a rendelkezésre álló adatok alapján Magyarországon. Jelen kísérleti statisztikában az energiaár-változások hatását mutatjuk be.

Mindenekelőtt érdemes kitérni a cserearányhatás számszerűsítésének történetére, és ezzel kapcsolatban arra, miért éledt fel az elmúlt években a témakör iránti figyelem. Magyarországon a cserearányhatás számszerűsítése az olajárrobbanás után, az 1970-es években váltott ki nagyobb érdeklődést, ennek oka, hogy az 1973-as olajárrobbanás után az export árindexe akár 20 százalékponttal is az import árindex alatt maradt. Az 1970-es és az 1980-as években több tanulmány is megjelent a témában, mind a relatív, mind az abszolút hatás vonatkozásában (Drechsler—Szűcsné [1979], Drechsler—Szűcsné [1984], Marton [1982]). A rendszerváltozást követő években a dráguló import ellenére gyakorlatilag nem jelent meg elemzés a cserearányról, bár a fogalom és számszerűsítése a standard tananyagok részévé vált (lásd elméletileg Krugman—Obstfeld [2003], empirikus részről például Hunyadi—Vita [2002] vagy Hüttl—Vita [2005]).

A nemzetközi szakirodalomban és gyakorlatban a cserearányokról szóló tanulmányok jelentős történeti múltra tekintenek vissza. A ma is használt empirikus tanulmányok (Nicholson [1960], Geary [1961]) még a hatvanas évek legelején íródtak, majd ezek nyomán sok további módszertani tanulmány született és számítások is készültek. Bár a módszertan napjainkban része a nemzetközi szabályozásnak, általában az abszolút hatás számszerűsítése nem kötelező (például az ESA rendszerében), csak ajánlások vonatkoznak rá.

Nem módszertani jellegű, de fontos probléma, hogy mi az oka a cserearány-változások számszerűsítése esetén az 1990-es, 2000-es évek viszonylagos érdektelenségének, és az érdeklődés újbóli feléledésének. A 70-es évektől a külkereskedelem fokozatos élénkülése, szerepének felértékelődése, és főleg a nyersanyagár- és olajárrobbanás váltotta ki a folyamatot. A 90-es évekre a nemzetközi gazdaságban az országok közötti klasszikus csere mellett egyre nagyobb szerepet kezdett játszani a multinacionális, nemzetközi jellegű cégek országhatárokat átívelő tevékenysége, a tevékenységek különböző országokba való egyre nagyobb mértékű kihelyezése, ami felülírta a korábbi globális játékszabályokat. Az elmúlt években a tudásalapú gazdaság, a robotizálás és egyéb folyamatok miatt újra előtérbe került az országok közötti kereskedelem vizsgálata, ami a következő időszakban (különösen a termelés bizonyos mértékű arány áthelyeződése következtében, amit pl. a Trump-féle újra meghirdetett gazdaságpolitika is mutat) még inkább jellemzővé válhat. Magyarországon az elmúlt években Oblath Gábor több írásában is elemezte a jelenséget és leírta a módszertant is, például Oblath [2019].

Módszertan és számítások

1. Egyszerű cserearány-index

A legáltalánosabban használt cserearány-mutató az egyszerű vagy nettó barter cserearány-mutató (simple, net barter vagy commodity terms of trade): az exportált áruk árszínvonalának relatív, az importált áruk árszínvonalának változásához viszonyított aránya. Azt mutatja meg, hogy hány százalékkal több vagy kevesebb importterméket tud az ország vásárolni egy egységnyi exporttermékért az előző időszakhoz képest. Kiszámításához az adott ország által adott időszakban exportált áruk árindexét osztjuk az importált termékek árindexével. Képlete:

Ha a mutató értéke nagyobb 1-nél, vagyis az átlagos exportárak gyorsabban nőttek, mint az importárak, akkor azt mondhatjuk, hogy az ország cserearányai javultak. Tehát egységnyi exporttermékért több importterméket lehet vásárolni vagy egységnyi importért a korábbinál kevesebb exportot kell adni. Az egyszerű cserearány-index pontosabb értelmezéséhez írjuk fel azt a következő formában:

a képletekben a P_x és P_m az export és import árindexe, Q_x az export volumenindexe, V_x az export értékindexe. Ebben az esetben az index értéke azt mutatja meg, hogy hogyan változott a bázisidőszakról a tárgyidőszakra az export vásárlóereje az import árszínvonal változásának következtében. Amennyiben feltételezzük, hogy Q_x=1, azaz az export mennyisége nem változott, megkapjuk az egyszerű cserearány-indexet azzal az értelmezéssel, hogy a mutató az egységnyi (azaz változatlan mennyiségű) export vásárlóerejének változását mutatja az export és import árszínvonalának eltérő változása következtében. Az egyszerű cserearány-indexet a KSH sok éve közli, a

Stadat → Árak→Külkereskedelmi árak→Külkereskedelmi termékforgalom árindexei és cserearány-mutatói alatt.

Indokolt nemcsak a termékforgalom, hanem a külkereskedelem egésze szempontjából értékelni a cserearányhatást. Az 1. ábra mutatja az egyszerű cserearány-index értékét a hagyományos termékforgalom és a teljes külkereskedelemi forgalom tekintetében, az 1. táblázatban pedig a két cserearány-index értéke is látható (utóbbi esetben csak 2008-tól írtuk ki őket).

Egyszerű cserearány-index a termékek és teljes külkereskedelem körében

A kétféle cserearány-index eléggé együtt mozog, hiszen a külkereskedelem nagy része ma is termék-külkereskedelem, azaz annak árváltozásai meghatározók, de azért vannak eltérések, ahogy az ábrán is látható. Alapvetően akkor múlja alul a külkereskedelem egészén számolt index a termékkörit, amikor a cserearányok javulnak (2009, 2013–2016, 2019–2020, 2023), és akkor haladja meg, amikor romlanak**.

2. A cserearány-változás volumenhatása

Az egyszerű cserearány-index nem mutatja meg, hogy mekkora a cserearányhatás nagyságrendje, ezért érdemes ezt értékben is számszerűsíteni, ennek módszertana azonban korántsem egységes.

A nemzeti számlák európai rendszere egységes statisztikai keretrendszer, öt nemzetközi szervezet – ENSZ, Európai Bizottság, OECD, IMF és Világbank – közreműködésével készült az ENSZ Statisztikai Bizottságának megbízásából. A módszertani előírás több helyen is kiemeli, hogy a GDP volumenének növekedése nem azonos a gazdaság reáljövedelmének növekedésével, az eltérés oka a nemzetközi cserearányok változásából származó kereskedelmi nyereség, vagy éppen veszteség¹. A reál GDI és a GDP volumen közötti potenciális eltérés jelentős lehet abban az esetben, ha az export és az import GDP-hez viszonyított értéke nagy, továbbá, ha az exportot és importot képező termékek és szolgáltatások összetétele különböző. Ez például akkor fordulhat elő, ha egy ország exportja főként kevés számú, elsődleges termékből (például kakaó, cukor, olaj), importja pedig főként késztermékekből, iparcikkekből áll. A kereskedelemből származó nyereségeket és veszteségeket javasolt az SNA integrált részeként kezelni, valamint mindig ki kell számítani annak ellenére is, hogy nincs egy nemzetközileg egységes deflátor (UNSC, 2009).

A nemzeti számlák európai rendszerének nemzetközileg kompatibilis szabályozási kerete (ESA2010) is tartalmazza a kereskedelemből származó nyereség és veszteség számszerűsítésének igényét. A bruttó hazai termék (GDP) tekinthető termelési és jövedelmi mutatónak egyaránt. Így a GDP volumenindexe értelmezhető a termelés volumenváltozásaként, vagy a jövedelem reálértékének változásaként is. Jövedelem oldalról a változatlan áras GDP a termelés volumenét és/vagy a rezidens gazdasági egységek reáljövedelmét mutatja. Reáljövedelem oldalról ennek pontosabb jelentése az lenne, hogy ez a rezidenseknek a termelésben való közreműködésükért járó reáljövedelme azon feltétel mellett, hogy azt kizárólag az adott országban előállított termékek és szolgáltatások beszerzésére fordítják. Emellett azonban az is kérdés, hogy adott volumenű exportért mekkora volumenű import kapható. Az ESA2010 alapján a reál GDI az úgynevezett kereskedelmi nyereség (trading gain) és a GDP volumenének összegeként kapható meg. A kereskedelmi nyereség számítására a következő formulát ajánlja:

módon határozható meg, ahol X és M az export és import folyó áron, P_x és P_m az export és import árindexek.

P: Árindex, deflálásra kiválasztott ármérce.

Az első tört számlálójában az aktuális folyóáras külkereskedelmi mérleg áll, melyet P árindexszel deflálunk. A megfelelő P árindex választása az ESA2010 alapján minden egyes országban a statisztikai hivatal hatásköre, figyelembe véve az adott ország egyedi körülményeit.

A reál GDI mértéke tehát érzékeny lehet az árindex megválasztására, ami megakadályozza, hogy a témában konszenzus szülessen. Az árindex megválasztását illető javaslatok három csoportba sorolhatóak:

1. P_m vagy P_x választása attól függően, hogy negatív vagy pozitív a külkereskedelmi mérleg.
2. P_m és P_x átlagával való deflálás, ahol az átlag jelenthet számtani, harmonikus vagy komplexebb kereskedelemmel súlyozott átlagot.
3. Egyéb, általános árindexszel való deflálás (például fogyasztóiár-index, GDP deflátor árindex).

Bizonytalanság esetén az export és az import árindexek átlagának használata javasolt (Geary-módszer). A külkereskedelmi mérleg így kapott deflált értékét ezt követően csökkentjük az export és az import megfelelő árindexekkel deflált értékeinek különbségével, megkapva a T cserearányok változásából származó kereskedelmi nyereséget/veszteséget. A T értékével a GDP volumene módosítható (Eurostat, 2013). A különböző deflátor árindexek használatából eredő különbségeket a kiadvány elején idézett cikkek részletesen elemezték, ezekre most nem térünk ki. Számításainkban az ESA ajánlásainak megfelelően a Geary-módszert, azaz az export és import árindex átlagát használjuk deflátorként² .

A cserearány-változás mennyiségi hatása a GDP, mint jövedelem reálértéken számolt változásában érezteti hatását. Ezért javasolják a korrigált volumenindex számítását. Legyen T továbbra is a cserearány-változás volumenhatásának értéke. Ebben az esetben a korrigált volumenindex:

ahol GDP₁ a bruttó hazai termék tárgyidőszaki értéke változatlan (bázisidőszaki) árakon, amit a magyar gyakorlat a kettős deflálással számol, GDP₀ pedig a bázisidőszaki folyóáras érték. Azaz nem a korrigálatlan index (amit a magyar statisztikai gyakorlat közöl), hanem a korrigált index tartalmazza a cserearány-változás jövedelemre gyakorolt mennyiségi hatását.

Ezen a ponton érdemes kitérni a cserearány-változásból eredő jövedelemveszteség/nyereség értelmezésére. A közölt módszertanok ezt értékben (millió Ft) adják meg, ez a külkereskedelmi árszínvonal-változás hatására képződő jövedelemnyereség/veszteség reálértéke. Miután az így képződött érték a külkereskedelemben realizálódik, ezért célszerű ezt a veszteséget/nyereséget úgy értelmezni, hogy ennyivel kevesebb/több importra fordítható jövedelem képződik az exporton – bár nem feltétlenül importra fordítják ezt a nyereséget/veszteséget. Annak kimutatása, hogy mely szektorban vagy gazdasági szereplőnél ennek mekkora hányada realizálódik, ezekkel az eszközökkel nem vizsgálható, így konkrét kijelentések azon túl, hogy a GDP jövedelmi szemléletű reálváltozása milyen mértékű a cserearány-változás következtében, jelen apparátussal nem állapítható meg. Ezért értelmezik a cserearányhatás reálváltozását úgy, hogy ez a GDP jövedelmi szemléletű reálértékét csökkenti/növeli.

A továbbiakban közöljük az ezek alapján készült számítások eredményeit. A 2. ábra mutatja a cserearány-változás volumenhatását (a T értékét) és nagyságrendjét a GDP hagyományosan kimutatott volumenváltozásához képest (GDP₁-GDP₀). Az évek nagy részében a cserearány-változás volumenhatása nem jelentős a hagyományos változáshoz viszonyítva, de éppen az elmúlt években ez mégis nagyon jelentőssé vált, hol pozitív (2020. és 2023.), hol negatív (2021. és 2022.) irányban.

A 3. ábra a GDP KSH által is közölt volumenindexe mellett a cserearányhatással korrigált index értékét mutatja. Ebben az esetben is a felsorolt utolsó négy év esetében látványos a különbség. 2023-ban pl. a GDP volumene 0,9%-kal csökkent, de a cserearányhatást is figyelembe véve reáljövedelem szemléletben 4,7%-os növekedés volt tapasztalható. Ezzel szemben a 2021-es jelentős GDP volumennövekedés egy részét, a 2022-es évit, teljes mértékben „elviszi” a cserearányromlás.

3. Az energiaár-változás hatása a cserearány-változásra

A cserearányok változásának számos oka lehet, Magyarország számára talán a legfontosabb tényező (a külkereskedelem szerkezete következtében) az energiatermékek behozatalának árváltozása. Ebben a részben megvizsgáljuk, milyen a kapcsolat az energiahordozók behozatali árindexe és a cserearány-változás volumenhatása (T) között. A 4. és az 5. ábra mutatja egy-egy X-Y diagramon az árindex és a nyereség/veszteség közötti kapcsolatot az éves adatok alapján. A 4. ábra az összes évet mutatja, 2001 és 2023 között látható a negatív kapcsolat, minél magasabb az energiahordozók árindexe, annál jelentősebb a veszteség és fordítva. Az is látszik, mennyire „kilógó” volt az elmúlt 4 év, 2022-ben pl. a behozott energiahordozók árai átlagosan 161,5%-kal nőttek, és az elmúlt évtizedek legnagyobb mértékű cserearányromlása következett be, 2023-ban a behozott energiahordozók árai átlagosan majdnem a felére estek az előző évhez képest, ami hatalmas mértékű cserearány-javulással járt együtt. Az 5. ábra a 4 utolsó év nélkül is mutatja a két jelenség közötti kapcsolatot, hogy kiemeljük, ez a negatív, viszonylag erős együttmozgás a szélsőségek nélkül is igaz marad.

Az együttmozgást alátámasztottuk egy regressziós összefüggéssel is, lineáris regressziót illesztettünk, megvizsgáltuk, hogy hogyan magyarázzák az energiahordozók árváltozásai (a független X változó ebben az esetben ) a cserearány-változás volumenhatását (a függő Y változó T)³ . A becsült modell Y=3172820-24119∙X, azaz 1 százalékponttal magasabb árindex átlagosan 24,1 milliárd forinttal csökkenti a reáljövedelmet. A 6. ábra mutatja a T értékét és az energiahordozók árváltozása segítségével regresszióval becsült értéket. Az ábrán látható tendencia alapján nemcsak az figyelhető meg, hogy az energia árindex tényleg jól magyarázza a nyereség/veszteség mértékét, de arra is módot nyújt, hogy tovább vizsgálhassuk, mikor van nagyobb eltérés a tényleges és a becsült T között, azaz melyek azok az évek, amikor az energiahordozók árváltozásán túl is lehetnek fontos tényezők. Ilyenek elsősorban a 2007–2009 közötti évek és 2021 is. 2021-ben több, mint duplájára nőttek a behozatali energiaárak, ehhez az általános tendencia alapján jóval nagyobb mértékű romlás becsülhető, mint ami ténylegesen bekövetkezett.

Felhasznált irodalom

Lábjegyzetek

1. Ez a nemzeti számlák kalkulálásakor is nagy jelentőséggel bír, hiszen az egyes reáljövedelmi aggregátumok (GNI, GNDI, NNDI) a reál GDI-ból származnak, ami pedig a GDP volumen és a kereskedelmi nyereség (vagy veszteség) összegeként kapható meg (UNSC, 2009). ↩

2. A magyar gazdaságstatisztikai tananyagok általában a Nicholson-formulát tartalmazzák (a deflátor árindex az export árindex), ami egyszerűen számolható és értelmezhető, de számításaink szerint alig van különbség a magyar adatokon a Nicholson és Geary-formula esetén, ezért csak az utóbbit közöljük. ↩

3. Miután idősorokról van szó, felléphet a reziduális autokorreláció lehetősége, ami torzítja a paraméterbecsléseket. Ezért a Prais—Winsten algoritmust használtuk, ami egy iteratív hibakorrekciós eljárással kiszűri az esetleges reziduális autokorrelációt. A végső modell szignifikáns, magyarázóereje 78%. A Durbin—Watson statisztika értéke 1,8, szintén megfelelő. ↩