Метод статистической группировки в анализе внешней торговли РФ: от теории к практическим рекомендациям для ВЭД

В условиях неуклонно возрастающей глобализации и динамичных изменений на мировых рынках, всесторонний анализ внешнеэкономической деятельности (ВЭД) становится краеугольным камнем для стратегического развития любого государства. Для студентов экономических и таможенных специальностей, а также для действующих специалистов, глубокое понимание структуры и динамики ВЭД Российской Федерации является не просто академическим интересом, но и залогом принятия эффективных управленческих решений.

Настоящая работа ставит своей целью не только раскрыть теоретические основы статистической группировки, но и продемонстрировать ее мощный аналитический потенциал в контексте российской внешней торговли. Мы погрузимся в мир данных таможенной статистики, научимся выявлять скрытые закономерности, оценивать структурные сдвиги и прогнозировать будущие тенденции. Задачи, которые мы перед собой ставим, включают: систематизацию теоретических знаний о группировке, детальное изучение ее видов и методов построения, анализ специфики таможенной статистики как информационной базы, практическое применение группировки для анализа товарной и географической структуры ВЭД РФ, обзор программных средств и критический анализ методологических ошибок, а также выработку конкретных практических рекомендаций. Структура работы последовательно проведет читателя от абстрактных концепций к прикладным методикам, завершаясь формированием действенных выводов для развития внешнеэкономической деятельности.

Теоретические основы и сущность метода статистической группировки

Понятие, значение и основные задачи статистической группировки

На первый взгляд, термин «статистическая группировка» может показаться сухим и академическим, однако за ним кроется мощный аналитический механизм, способный превратить хаотичный набор данных в упорядоченную, осмысленную картину. По своей сути, статистическая группировка — это целенаправленный процесс образования однородных групп, достигаемый либо путем разделения изначально разнородной статистической совокупности на более мелкие, качественные части, либо, напротив, объединением отдельных изучаемых единиц в совокупности по заранее определенным для них признакам. Этот метод является не просто одним из этапов статистического исследования, а его неотъемлемой и важнейшей составляющей, обеспечивающей первичное обобщение и систематизацию данных.

Значение статистических группировок трудно переоценить в контексте экономического анализа. Они служат мощным инструментом для:

• Выявления существенных черт и свойств изучаемых явлений: Группировка позволяет вычленить главное, отбросить второстепенное, обнажая глубинные закономерности и характеристики.
• Обеспечения упорядоченного представления данных: Массивы информации становятся наглядными и доступными для восприятия, что критически важно для дальнейшего анализа.
• Раскрытия объективного положения вещей: Благодаря группировке можно увидеть истинное распределение показателей, а не просто их средние значения, которые часто скрывают внутреннюю неоднородность, что означает, что без группировки мы рискуем упустить важные детали и принять неверные решения, основываясь на обобщенных, но обманчивых данных.

Основные задачи, решаемые с помощью метода статистической группировки, тесно связаны с его предназначением:

1. Выделение социально-экономических типов явлений: Например, группировка стран по уровню ВВП на душу населения может выявить типы развитых, развивающихся и наименее развитых экономик.
2. Изучение структуры явления и структурных сдвигов: Это позволяет понять, из каких частей состоит совокупность, какова доля каждой части и как эти доли меняются со временем. Например, анализ товарной структуры экспорта показывает долю сырья, полуфабрикатов и готовой продукции, что критически важно для оценки устойчивости экономики и ее зависимости от внешних факторов.
3. Выявление взаимосвязей и взаимозависимостей между явлениями и признаками: Группировка по одному признаку с анализом средних значений по другому позволяет установить корреляции, например, как объем экспорта зависит от страны-партнера.

Таким образом, группировка закладывает фундамент для всей последующей аналитической работы, включая расчет обобщающих показателей, средних величин и проведение более сложных статистических тестов.

Группировочные признаки и их классификация

Центральным элементом любой статистической группировки является группировочный признак, или основание группировки. Это тот критерий, по которому единицы статистической совокупности распределяются на группы. От правильного выбора группировочного признака напрямую зависит релевантность и ценность получаемых результатов.

Группировочные признаки можно разделить на два больших типа:

1. Количественные признаки: Это признаки, выражаемые числом, которые могут принимать различные значения в определенном диапазоне. Примеры в контексте внешней торговли:
   • Стоимость экспорта/импорта (например, в миллионах долларов США).
   • Объем товарооборота (например, в тоннах).
   • Количество операций.
   • Размер таможенной пошлины.

   По таким признакам часто строятся интервальные группировки, где каждая группа охватывает определенный диапазон значений.

2. Качественные (атрибутивные) признаки: Это признаки, которые описывают качество или категорию, не выражаемые числом напрямую. Примеры:
   • Страна-контрагент (например, Германия, Китай, Казахстан).
   • Вид товара (например, минеральное топливо, машины и оборудование, продовольственные товары).
   • Режим внешнеторговой операции (экспорт, импорт, реэкспорт).
   • Федеральный округ РФ.

   Группировка по качественным признакам обычно предполагает образование групп по каждой категории признака.

Важно также понимать различие между группировкой и классификацией. Если группировка — это процесс образования групп для конкретного исследования с возможностью гибкого изменения признаков и интервалов, то классификация представляет собой устойчивое, стандартизированное разграничение объектов на группы по качественным признакам, которые установлены заранее на длительный период времени для решения множества задач. Примером классификации является Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности (ТН ВЭД) или Международная стандартная торговая классификация (МСТК), которые используются для единообразного кодирования товаров в международной торговле.

Виды статистических группировок и методика их построения

Классификация группировок по целям и задачам

В зависимости от аналитических целей и задач, стоящих перед исследователем, статистические группировки подразделяются на три основных вида, каждый из которых служит своей уникальной цели, и что из этого следует? А то, что правильный выбор типа группировки определяет точность и релевантность получаемых аналитических выводов, позволяя адекватно реагировать на специфику исследуемого явления.

1. Типологические группировки. Их ключевая задача — выявление и характеристика качественно различных социально-экономических типов изучаемого явления внутри одной, казалось бы, общей совокупности. Внешняя торговля, например, может включать в себя страны, которые выступают преимущественно как экспортеры сырья, другие — как импортеры технологий, а третьи — как транзитные узлы. Типологическая группировка позволяет разделить эту качественно разнородную совокупность на однородные группы, каждая из которых будет представлять собой определенный «тип». Например, группировка стран-партнеров РФ по доле высокотехнологичного экспорта в общем объеме экспорта в эти страны может выявить «технологически ориентированных партнеров», «сырьевых партнеров» и «партнеров-потребителей».
2. Структурные группировки. Эти группировки используются для исследования внутреннего строения статистической совокупности и анализа структурных сдвигов, происходящих в ней с течением времени. Они описывают составные части совокупности или строение выявленных типов. Например, структурная группировка экспорта РФ по видам товаров (минеральное топливо, металлы, машины и оборудование, продовольствие) позволит понять, какова доля каждого вида в общем объеме экспорта и как эти доли меняются год от года. Это дает возможность оценить, например, степень диверсификации экспорта или зависимость от определенных товарных групп. Анализ динамики таких структурных долей позволяет выявить структурные сдвиги, которые могут сигнализировать о глубинных изменениях в экономике или внешней политике.
3. Аналитические (факторные) группировки. Главное назначение аналитической группировки — выявление взаимосвязей и взаимозависимостей между различными социально-экономическими явлениями и их признаками. Здесь мы имеем дело с двумя категориями признаков:
   • Факторные признаки: Те, которые, предположительно, оказывают влияние на изменение других признаков.
   • Результативные признаки: Те, которые изменяются под влиянием факторных признаков.

   Например, мы можем сгруппировать экспортируемые товары по объему экспорта (факторный признак) и для каждой группы рассчитать среднюю цену реализации (результативный признак), чтобы увидеть, как объем влияет на цену. Или же сгруппировать страны-импортеры по уровню их ВВП и проанализировать средний объем импорта из РФ для каждой группы, чтобы установить взаимосвязь между экономическим развитием страны и ее торговыми отношениями.

Классификация группировок по числу признаков и источнику информации

Помимо целей и задач, группировки могут быть классифицированы и по другим критериям, что расширяет их аналитический арсенал:

1. По числу группировочных признаков:
   • Простые группировки: Основаны на одном группировочном признаке. Это самый базовый вид, который, тем не менее, очень эффективен для первичного анализа и выявления основных характеристик распределения. Пример: группировка всех таможенных деклараций по странам-импортерам.
   • Сложные группировки: Используют два и более группировочных признака одновременно. Они позволяют глубже изучать явления, выявлять более тонкие взаимосвязи и формировать многомерные типы. Сложные группировки, в свою очередь, делятся на:
     • Комбинационные группировки: Применяются при использовании 2-4 признаков. Например, группировка экспорта по стране-контрагенту и по товарной группе. Это позволяет увидеть, какие товары экспортируются в конкретные страны.
     • Многомерные группировки: Используются, когда число группировочных признаков превышает четыре. Применяются при изучении особо сложных социально-экономических явлений, требующих комплексного подхода. Например, анализ внешнеторговых потоков с учетом страны, товарной группы, региона РФ-экспортера и типа предприятия.
2. По используемой информации:
   • Первичные группировки: Строятся непосредственно на основе исходных, «сырых» данных, собранных в ходе статистического наблюдения (например, из отдельных таможенных деклараций).
   • Вторичные группировки: Представляют собой результат модификации уже существующих группировок. Это может быть объединение нескольких групп в одну (например, объединение стран ЕС в одну группу «Европейский Союз») или, наоборот, расчленение одной крупной группы на более мелкие подгруппы. Вторичные группировки ценны для сравнения данных, агрегирования или дезагрегирования информации в соответствии с новыми аналитическими задачами.

Алгоритм построения статистической группировки и определение интервалов

Построение статистической группировки — это последовательный процесс, требующий внимательности и понимания методологических принципов. Общий алгоритм включает в себя несколько ключевых этапов:

1. Выбор группировочных признаков: Начинается с четкого определения цели исследования. Какие аспекты внешней торговли мы хотим изучить? Что хотим выявить? От этого зависит выбор одного или нескольких признаков (количественных или качественных), которые станут основанием для группировки.
2. Определение числа групп и границ интервала: Этот этап критически важен для количественных признаков.
   • Определение числа групп (n): При его выборе учитываются задача исследования, объем совокупности (N), вид признака и степень его колеблемости. Слишком малое число групп может скрыть важные закономерности, слишком большое — сделает анализ громоздким и неинформативным. Для определения оптимального числа групп при равных интервалах часто используется формула Стерджесса:

     n = 1 + 3,322 · log₁₀N

     где N — численность статистической совокупности.
     Пример: Если у нас есть данные по 1000 таможенных деклараций (N = 1000), то оптимальное число групп составит: n = 1 + 3,322 · log₁₀(1000) = 1 + 3,322 · 3 = 1 + 9,966 ≈ 11 групп.

   • Определение величины интервала (i): После того как определено число групп, можно рассчитать величину равного интервала. Равные интервалы применяются, если изменение количественного признака происходит равномерно и в относительно узких границах. Величина равного интервала (i) определяется по формуле:

     i = (Xmax - Xmin) / n

     где Xmax — максимальное значение признака в совокупности, Xmin — минимальное значение признака в совокупности, а n — число групп.
     Пример: Если максимальная стоимость экспортированной партии составляет 100 000 USD (Xmax = 100 000), минимальная — 1 000 USD (Xmin = 1 000), и мы определили 11 групп, то величина интервала будет: i = (100 000 - 1 000) / 11 = 99 000 / 11 = 9 000 USD. Таким образом, группы будут: 1 000 – 10 000, 10 001 – 19 000 и т.д.

   • Неравные интервалы: В ряде случаев, особенно при наличии сильно скошенных распределений или ярко выраженных качественных переходов, целесообразно использовать неравные интервалы. Проблема определения интервалов для типологической группировки решается на основании выделения таких количественных границ, при которых явление изменяет или приобретает новое качество. Например, для группировки предприятий по объему внешнеторгового оборота можно выделить интервалы для «малых», «средних» и «крупных» участников ВЭД, границы которых могут быть определены экспертно или на основе нормативно-правовых актов.
3. Построение расчетных таблиц: На этом этапе происходит фактическое распределение единиц совокупности по группам и подсчет числа единиц в каждой группе (частот), а также сумм и средних значений по результативным признакам.
4. Построение итоговой таблицы: Сводная таблица, представляющая результаты группировки в удобном для анализа виде.
5. Анализ данных и формулировка выводов: На основе полученных таблиц и графиков проводится интерпретация результатов, выявляются закономерности, тенденции и взаимосвязи, формулируются выводы, отвечающие на поставленные в исследовании вопросы.

Тщательное следование этому алгоритму гарантирует методологическую корректность и валидность результатов статистической группировки.

Таможенная статистика внешней торговли как информационная база для комплексного анализа

Источники формирования и актуальная нормативно-правовая база таможенной статистики ВЭД

Таможенная статистика внешней торговли Российской Федерации служит не просто набором цифр, а живым «пульсом» внешнеэкономической активности страны, предоставляя бесценную информационную базу для всестороннего статистического анализа. В основе этой статистики лежат сведения, содержащиеся в декларациях на товары, которые участники внешнеэкономической деятельности (ВЭД) в обязательном порядке предоставляют таможенным органам. Каждая такая декларация — это микрокосм информации о конкретной внешнеторговой операции.

Ключевую роль в формировании и публикации этих данных играет Федеральная таможенная служба (ФТС России). Исторически, методология таможенной статистики и принципы расчета ее показателей в РФ были утверждены приказом ГТК России от 28.04.94 N 180, основываясь на международных нормах, установленных Статистической комиссией ООН. Однако в условиях интеграционных процессов в рамках Евразийского экономического союза (ЕАЭС) эти подходы были существенно гармонизированы.

На текущую дату, 24.10.2025, действует следующая актуальная нормативно-правовая база:

• Методология ведения таможенной статистики внешней торговли товарами государств – членов Евразийского экономического союза (ЕАЭС), утвержденная Решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 25 декабря 2018 г. N 210. Этот документ является основополагающим для всех стран-членов ЕАЭС и обеспечивает единообразие в сборе и представлении данных.
• Порядок формирования данных таможенной статистики внешней торговли товарами Российской Федерации, утвержденный Приказом ФТС России от 16.07.2020 № 634. Этот приказ детализирует применение общесоюзной методологии на национальном уровне, учитывая специфику российской таможенной системы.

Важно отметить, что единая методология ведения таможенной статистики внешней торговли и статистики взаимной торговли государств – членов ЕАЭС полностью соответствует международному стандарту «Статистика международной торговли товарами: концепции и определения, 2010 год», разработанному Статистической комиссией ООН. Это обеспечивает сопоставимость российских данных с мировыми показателями, что крайне важно для международного сравнительного анализа.

Основные показатели и классификаторы в статистике внешней торговли

Таможенная статистика внешней торговли предоставляет исследователю широкий спектр данных, которые могут быть агрегированы и сгруппированы для различных аналитических целей. Основные показатели включают:

• Отчетный период: Данные могут быть представлены за различные временные интервалы – месяц, квартал, год, что позволяет анализировать динамику.
• Направление товаропотока: Четкое разделение на ввоз (импорт) и вывоз (экспорт) товаров, что является основой для расчета торгового баланса.
• Страна-контрагент: При импорте таковой считается страна происхождения товара, при экспорте – страна последнего известного назначения. Это позволяет проводить географическую группировку.
• Код Товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности (ТН ВЭД): Это ключевой классификатор для товарной группировки. В настоящее время для классификации и кодирования товаров в таможенной статистике РФ применяется Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности Евразийского экономического союза (ТН ВЭД ЕАЭС). Она базируется на Гармонизированной системе описания и кодирования товаров Всемирной таможенной организации и единой Товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности Содружества Независимых Государств (ТН ВЭД СНГ). ТН ВЭД ЕАЭС содержит десятизначные коды, позволяющие максимально детализировать товарные группы.
• Количественные показатели: Объем товаров в физических единицах измерения (например, тонны, штуки, метры).
• Стоимостные показатели: Таможенная стоимость товаров, выраженная в долларах США или других валютах.

Помимо ТН ВЭД, для более широкого экономического анализа статистики внешней торговли часто используется Международная стандартная торговая классификация (МСТК). В отличие от ТН ВЭД, которая в первую очередь служит таможенным целям, МСТК классифицирует товары в зависимости от стадии их производства (например, сырье, полуфабрикаты, готовая продукция), что позволяет проводить более глубокий анализ структуры торговли с точки зрения добавленной стоимости и технологического уровня.

Формирование и анализ региональной таможенной статистики

Внешнеэкономическая деятельность России — это не только макроэкономические показатели, но и сумма региональных инициатив и особенностей. Для всестороннего анализа ВЭД крайне важна региональная статистика.

Таможенная статистика внешней торговли РФ по субъектам Российской Федерации ведется с учетом всех внешнеторговых операций независимо от места их совершения участниками ВЭД, зарегистрированными в конкретном регионе. Это означает, что данные отражают активность компаний, юридически зарегистрированных в данном субъекте, даже если сам товар пересек границу в другом регионе.

Для формирования региональной статистики ФТС России использует центральную базу данных Единой автоматизированной информационной системы (ЕАИС) таможенных органов. При этом применяются штатные программные средства, такие как автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений «Аналитика — 2000».

Показатели могут быть сгруппированы не только по отдельным субъектам РФ, но и по федеральным округам в соответствии с Общероссийским классификатором объектов административно-территориального деления (ОКАТО). Такой подход позволяет оценить вклад каждого региона и федерального округа в общий внешнеторговый оборот страны, выявить региональные специализации, определить драйверы роста или проблемные зоны, а также разработать адресные меры поддержки для развития ВЭД в конкретных территориях. Анализ региональной статистики с использованием группировки дает возможность увидеть, например, какие регионы являются лидерами по экспорту сельскохозяйственной продукции, а какие — по импорту высокотехнологичного оборудования, и как эти тенденции меняются со временем.

Практическое применение статистической группировки для анализа структуры и динамики внешней торговли РФ

Анализ товарной структуры внешней торговли

Метод статистической группировки является незаменимым инструментом для глубокого понимания товарной структуры внешней торговли Российской Федерации. Используя коды ТН ВЭД ЕАЭС, можно провести детализированную группировку экспортируемых и импортируемых товаров.

Процесс анализа обычно включает следующие шаги:

1. Выбор детализации ТН ВЭД: В зависимости от цели исследования, можно группировать товары на уровне разделов (2 знака), групп (4 знака), товарных позиций (6 знаков) или субпозиций (8-10 знаков). Чем выше детализация, тем точнее анализ, но тем больше групп и сложнее обработка.
2. Группировка по стоимостным и/или количественным показателям: Для каждой выбранной товарной группы рассчитывается ее доля в общем объеме экспорта/импорта за определенный период.
3. Выявление основных товарных групп: Определяются топ-позиции, формирующие наибольшую долю товарооборота. Например, для России традиционно это минеральное топливо и продукты его перегонки, металлы и изделия из них, древесина.
4. Анализ изменений в структуре: Сравнивается товарная структура за несколько отчетных периодов. Увеличение доли высокотехнологичных товаров в экспорте, например, может свидетельствовать о диверсификации экономики, тогда как рост доли сырья — об усилении сырьевой направленности.

Пример: Создание таблицы, где по вертикали — основные разделы ТН ВЭД, а по горизонтали — годы, позволяет отслеживать динамику доли каждого раздела в общем экспорте РФ. Это помогает понять, например, происходит ли рост экспорта за счет увеличения объемов сырья или благодаря наращиванию поставок продукции с высокой добавленной стоимостью.

Анализ географической структуры внешней торговли

Географическая структура внешней торговли не менее важна, чем товарная, поскольку она отражает степень зависимости страны от конкретных рынков и партнеров, а также диверсификацию внешнеэкономических связей. Статистическая группировка позволяет системно проанализировать эти аспекты.

Методика включает:

1. Группировка по странам-контрагентам: Экспорт и импорт группируются по отдельным странам. Это позволяет определить основных торговых партнеров РФ.
2. Группировка по группам стран: Для более агрегированного анализа страны могут быть объединены в группы, такие как:
   • Страны СНГ (Содружества Независимых Государств).
   • Страны ЕАЭС (Евразийского экономического союза).
   • Страны Европейского союза (ЕС).
   • Страны БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, ЮАР).
   • Страны Азиатско-Тихоокеанского региона (АТР).
   • Страны дальнего зарубежья (все остальные).

   Такая группировка позволяет оценить значимость различных геоэкономических блоков для российской ВЭД.

3. Определение ключевых партнеров и региональных особенностей: Выявляются страны или группы стран, которые являются основными потребителями российских товаров или, наоборот, главными поставщиками импорта. Анализируются региональные особенности — например, специализация экспорта в страны СНГ может отличаться от экспорта в страны ЕС.

Пример: Таблица с долей каждого федерального округа в общем экспорте РФ, с детализацией по странам-партнерам, может показать, что, например, Дальневосточный федеральный округ ориентирован на страны АТР, тогда как Северо-Западный — на европейский рынок.

Анализ динамики внешнеторгового оборота и факторов его изменений

Динамический анализ позволяет понять, как внешнеторговые потоки меняются во времени, выявить тенденции, циклы и аномалии. Статистическая группировка по временным интервалам (годам, кварталам, месяцам) является основой для такого анализа.

1. Группировка по годам и месяцам: Позволяет оценить динамику основных показателей:
   • Внешнеторговый оборот РФ (сумма экспорта и импорта).
   • Экспорт: Стоимость товаров, вывезенных из РФ.
   • Импорт: Стоимость товаров, ввезенных в РФ.
   • Сальдо торгового баланса: Разница между экспортом и импортом (положительное сальдо — экспорт превышает импорт).
2. Выявление тенденций и факторов изменений: На основе динамических рядов можно определить долгосрочные тренды (рост, снижение, стагнация), сезонные колебания, а также попытаться связать изменения в торговле с макроэкономическими факторами (например, цены на нефть, курсы валют, геополитические события).

Примеры актуальных статистических данных по внешней торговле РФ (2023-2024 гг.):

Показатель	2022 год	2023 год	Изменение к 2022 г.	I кв. 2023 г.	I кв. 2024 г.	Изменение к I кв. 2023 г.
Внешнеторговый оборот (млрд USD)	847,9	710,2	-16,2%	173,5	164,1	-5,4%
Экспорт (млрд USD)	592,5	425,1	-28,3%	103,6	101,2	-2,3%
Импорт (млрд USD)	255,4	285,1	+11,7%	69,9	62,9	-9,9%
Сальдо торгового баланса (млрд USD)	337,1	140,0	-58,5%	33,7	38,3	+13,3%

Источник: По данным Федеральной таможенной службы (ФТС) России, актуализировано на 24.10.2025.

Предварительные данные ФТС России за январь-декабрь 2024 года:

• Внешнеторговый оборот: 716,9 млрд долларов США (рост на 0,9% по сравнению с 2023 годом).
• Экспорт: 433,9 млрд долларов США (рост на 2,0%).
• Импорт: 283,0 млрд долларов США (снижение на 0,8%).
• Положительное сальдо торгового баланса: 150,9 млрд долларов США (рост на 7,8%).

Эти данные показывают, что в 2023 году наблюдалось значительное снижение общего внешнеторгового оборота и экспорта, сопровождавшееся ростом импорта и резким сокращением положительного сальдо. Однако уже в первом квартале 2024 года, несмотря на общее снижение товарооборота, сальдо торгового баланса начало восстанавливаться за счет более существенного сокращения импорта по сравнению с экспортом. По итогам 2024 года ФТС фиксирует стабилизацию и небольшой рост внешнеторгового оборота, обусловленный преимущественно увеличением экспорта. Не говорит ли это нам о том, что российская экономика демонстрирует способность к адаптации и переориентации, несмотря на внешние вызовы?

Методы визуализации результатов статистической группировки

Наглядное представление результатов группировки существенно облегчает их интерпретацию и восприятие. Для этого используются различные графические методы:

• Таблицы: Самый базовый, но очень информативный способ. Позволяют представить точные числовые значения.
• Гистограммы: Идеальны для визуализации распределения количественного признака. Например, гистограмма распределения компаний по объему экспорта покажет, сколько компаний попадает в каждый интервал.
• Полигоны распределения: Используются для демонстрации формы распределения и сравнения нескольких распределений на одном графике.
• Кумулятивные кривые (огивы): Показывают накопленную частоту или долю значений, что полезно для определения медианы, квартилей и других мер распределения.
• Круговые диаграммы: Отлично подходят для визуализации структурных группировок, показывая долю каждой группы в общем объеме (например, доли стран в экспорте).
• Столбчатые диаграммы: Используются для сравнения величин по группам (например, объемы экспорта по товарным группам).
• Линейные графики: Необходимы для отображения динамики показателей во времени (например, месячные объемы импорта за несколько лет).

Комбинирование этих методов позволяет создать комплексную и понятную аналитическую картину, превращая сложные статистические данные в доступные и убедительные аргументы.

Программные средства и вопросы методологической корректности применения статистической группировки

Программные средства для осуществления статистической группировки и визуализации данных

В современном мире объем данных, подлежащих анализу, настолько велик, что ручная обработка становится неэффективной или вовсе невозможной. На помощь приходят специализированные программные средства, значительно упрощающие статистическую группировку и визуализацию.

1. Microsoft Excel: Является одним из наиболее доступных и широко используемых инструментов. Его функционал позволяет выполнять базовые и сложные группировки с помощью:
   • Сводных таблиц: Мощный инструмент для агрегирования и группировки данных по одному или нескольким признакам, расчета сумм, средних значений, долей.
   • Функций фильтрации и сортировки.
   • Встроенных инструментов для построения различных видов диаграмм и графиков.

   Официальная таможенная статистика, публикуемая на сайте ФТС России (customs.gov.ru), часто доступна для выгрузки в формате MS Excel, что обеспечивает возможность дальнейшей самостоятельной обработки.

2. Специализированные автоматизированные системы ФТС России: Для внутренних нужд и формирования региональной статистики ФТС использует центральную базу данных ЕАИС таможенных органов с применением штатных программных средств, таких как автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений «Аналитика — 2000». Эти системы предназначены для масштабной обработки, анализа и группировки таможенных данных, обеспечивая высокую точность и оперативность.
3. Специализированные статистические пакеты: Для более глубокого и сложного статистического анализа, включая многомерные группировки, факторный анализ, регрессионный анализ и построение сложных моделей, используются профессиональные статистические пакеты:
   • SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): Широко распространенный пакет, обладающий интуитивно понятным интерфейсом и мощными возможностями для группировки, анализа распределений, построения графиков.
   • SAS (Statistical Analysis System): Мощный и гибкий пакет, ориентированный на крупномасштабную обработку данных и сложные статистические модели.
   • R и Python (с библиотеками pandas, numpy, matplotlib, seaborn): Языки программирования, предоставляющие максимальную гибкость и возможности для статистического анализа и визуализации через специализированные библиотеки. Позволяют автоматизировать рутинные задачи и работать с очень большими объемами данных.
   • Отечественная разработка «СтатСофт»: Важно отметить, что в России активно развивается и используется собственное программное обеспечение для статистического анализа. «СтатСофт» является одной из таких разработок, внесенной в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Она предлагает аналогичные функциональные возможности для группировки, расчетов и визуализации данных, что делает ее привлекательной альтернативой зарубежным аналогам, особенно в контексте импортозамещения.

Онлайн-ресурсы, такие как statimex.ru и ru-stat.com (хотя последний может быть не самым актуальным или авторитетным, предпочтительнее использовать официальные источники), также предоставляют возможность анализа таможенной статистики в онлайн-режиме, предлагая уже сгруппированные данные и интерактивные графики. Однако для глубокого исследовательского анализа предпочтительнее работать с исходными данными и профессиональными инструментами.

Ограничения, потенциальные ошибки и пути их минимизации при группировке данных таможенной статистики

Применение метода статистической группировки, несмотря на его мощь, сопряжено с определенными ограничениями и потенциальными ошибками, которые могут исказить результаты и привести к неверным выводам. Важно осознавать эти риски и применять стратегии их минимизации.

Потенциальные методологические ошибки:

1. Некорректный выбор группировочного признака: Если признак выбран необдуманно или не отражает суть исследуемого явления, группировка будет бессмысленной. Например, группировка стран только по алфавиту не даст никакого экономического смысла. Если для анализа товарной структуры мы возьмем признак «вес товара» вместо «стоимость», мы можем получить искаженную картину важности товарных групп (тяжелое, но дешевое сырье будет выглядеть значительнее, чем легкая, но дорогая высокотехнологичная продукция).
2. Неправильное определение числа групп или границ интервалов:
   • Слишком малое число групп: Приводит к чрезмерной агрегации, скрывая внутреннюю неоднородность совокупности и важные различия между единицами.
   • Слишком большое число групп: Делает группировку избыточно детализированной, затрудняет анализ и выявление общих закономерностей, может привести к появлению «пустых» групп.
   • Неправильно выбранные границы интервалов: Могут «разрезать» однородные группы или, наоборот, объединить разнородные, искусственно создавая или маскируя закономерности. Например, если граница интервала пройдет по естественному порогу между «малыми» и «средними» предприятиями, но мы сместим ее, то исказим представление о распределении.
3. Неучет качественных переходов: При работе с количественными признаками, если мы используем равные интервалы там, где существуют естественные качественные скачки (например, переход от «развивающихся» к «развитым» странам), это может привести к тому, что в одну группу попадут качественно разные явления.
4. Проблема «выбросов» (аномальных значений): Единичные, аномально высокие или низкие значения могут сильно исказить расчет интервалов, особенно при использовании формулы величины равного интервала, базирующейся на Xmax и Xmin.

Стратегии минимизации ошибок:

1. Предварительный политэкономический анализ существа явлений: Это краеугольный камень методологической корректности. Перед тем как приступать к «экспериментам с группировкой», необходимо глубоко изучить теоретические основы исследуемого явления, его экономическую природу, сложившиеся закономерности и характеристики типов. Например, прежде чем группировать страны по ВВП, нужно понимать, какие существуют международные классификации по уровню развития.
2. Итеративный подход к выбору параметров группировки: Вместо того чтобы сразу принимать окончательные решения, целесообразно попробовать несколько вариантов числа групп и интервалов, сравнить полученные результаты и выбрать тот, который наиболее адекватно отражает действительность и решает поставленные задачи.
3. Использование различных классификаций и стандартов: Применение признаков, уже закрепленных в международных классификациях (ТН ВЭД, МСТК, ОКАТО), снижает риск некорректного выбора группировочного признака.
4. Анализ распределения признака: Перед построением группировки полезно изучить распределение группировочного признака (например, с помощью гистограммы) для выявления его формы, наличия «выбросов» и плотности значений. Это поможет определить, подходят ли равные интервалы, или же требуются неравные.
5. Верификация данных: Убедиться в корректности исходных данных, отсутствии ошибок ввода или пропусков, которые могут исказить результаты.
6. Комбинирование методов: Сочетание различных видов группировок (типологических, структурных, аналитических) позволяет получить более полную и многогранную картину.

Соблюдение этих принципов и внимательное отношение к методологическим аспектам позволяют значительно повысить надежность и достоверность результатов, полученных с помощью статистической группировки, и сделать научно обоснованные выводы.

Выводы и практические рекомендации для развития внешнеэкономической деятельности

Оценка устойчивых тенденций и прогнозирование развития внешнего рынка

Статистический анализ внешнеэкономической деятельности является не просто инструментом для констатации фактов, а жизненно важным механизмом для оценки происходящих в стране экономических процессов, прогнозирования будущих изменений и, что наиболее важно, для принятия правильных, научно обоснованных решений по стабилизации и улучшению экономической ситуации. Опытный аналитик, применяющий методы статистической группировки, обладает уникальной способностью:

1. Определять устойчивые тенденции рынка по конкретным товарным позициям: Группировка экспорта/импорта по кодам ТН ВЭД за несколько лет позволяет выявить, какие товары демонстрируют стабильный рост или падение спроса на мировом рынке, а какие являются нишевыми и подвержены большей волатильности. Например, если группировка показывает устойчивый рост экспорта зерновых на протяжении 5 лет, это подтверждает конкурентные преимущества страны в этой отрасли.
2. Выявлять сезонные колебания: Группировка данных по месяцам или кварталам позволяет обнаружить закономерные всплески и спады в торговле определенными товарами, что критически важно для планирования логистики, производства и складских запасов. Например, сезонный рост импорта фруктов или экспорта сельскохозяйственной продукции.
3. Формировать предварительный прогноз о дальнейшей перспективе внешнего рынка: На основе выявленных тенденций и сезонности, с учетом макроэкономических факторов, аналитик может экстраполировать текущие тренды и сделать обоснованные предположения о возможном развитии ситуации, например, о росте спроса на определенные виды продукции или появлении новых рынков.

Таким образом, анализ ВЭД помогает определить сильные и слабые стороны страны в международной торговле, выбрать правильное направление работы компаний, сохранять лидирующие позиции на рынке и четко формулировать цели и задачи внешнеэкономической политики.

Формирование практических рекомендаций на основе детализированного статистического анализа

На основе углубленного анализа данных с использованием статистической группировки могут быть получены конкретные и измеримые практические рекомендации для развития внешнеэкономической деятельности. Эти рекомендации выходят за рамки общих фраз и основываются на выявленных закономерностях:

1. Повышение диверсификации экспорта и снижение сырьевой зависимости: Если аналитическая группировка показывает доминирование сырьевых товаров в экспорте и их высокую зависимость от мировых цен, можно рекомендовать государственные программы поддержки экспорта высокотехнологичной продукции, стимулирование производства товаров с высокой добавленной стоимостью, а также поиск новых рынков сбыта для несырьевых товаров.
2. Обеспечение безопасных районов для развития ВЭД: Географическая группировка, выявляющая концентрацию торговых операций в нестабильных регионах, может послужить основанием для рекомендаций по поиску новых, более стабильных партнеров, разработке механизмов страхования внешнеторговых рисков и усилению дипломатических усилий для стабилизации отношений с ключевыми торговыми партнерами.
3. Совершенствование законодательной базы, регулирующей инвестиционный сектор: Если анализ показывает низкий объем импорта инвестиционных товаров и технологий из определенных стран, это может указывать на барьеры в инвестиционном климате. Рекомендации могут включать упрощение процедур для иностранных инвесторов, создание специальных экономических зон, предоставление налоговых льгот для импорта инновационного оборудования.
4. Улучшение работы электронного правительства для контроля внешнеэкономических сделок: Анализ динамики и структуры таможенных операций может выявить «бутылочные горлышки» или области, где существует высокий риск нарушений. Рекомендации могут быть направлены на развитие цифровых платформ для таможенного оформления, внедрение систем искусственного интеллекта для анализа рисков, повышение прозрачности процедур.

Особое внимание следует уделить углубленному анализу региональной ВЭД с применением специфических показателей:

• Экспортная квота: Отношение объема экспорта региона к его валовому региональному продукту (ВРП). Позволяет оценить степень открытости экономики региона и его зависимость от внешних рынков.
• Импортная квота: Отношение объема импорта региона к его ВРП. Характеризует зависимость региона от внешних поставок.
• Внешнеторговая квота: Сумма экспортной и импортной квот.
• Коэффициенты покрытия импорта экспортом: Показывают, насколько экспорт региона покрывает его импорт.
• Коэффициент международной конкурентоспособности: Оценка способности товаров региона конкурировать на мировом рынке.
• Эластичность внешнеторгового оборота: Измерение чувствительности внешнеторгового оборота к изменениям ВРП или других макроэкономических показателей.

Использование этих показателей в сочетании со статистической группировкой позволяет получить адресные рекомендации для каждого региона. Например, для региона с низкой экспортной квотой и высокой импортной можно рекомендовать программы стимулирования местного производства и поиска экспортных ниш. Для региона с высокой экспортной квотой, но концентрированным на одном-двух товарах, – меры по диверсификации экспорта. Что же из этого следует? Применение этих подходов позволяет не только получить глубокое понимание региональной специфики ВЭД, но и разработать точечные, максимально эффективные стратегии для стимулирования роста и устойчивого развития каждого конкретного субъекта Российской Федерации, что в конечном итоге повышает конкурентоспособность страны в целом.

Полученные выводы могут быть использованы для формулирования современных тенденций развития внешнеэкономического сектора и рассмотрения возможных перспектив и проблем в этой сфере, становясь основой для стратегического планирования на государственном и региональном уровнях.

Заключение

Исчерпывающее изучение метода статистической группировки в контексте анализа внешней торговли Российской Федерации убедительно продемонстрировало его незаменимость как мощного аналитического инструмента. От теоретических основ, определяющих его сущность и классификацию, до детальных методик построения и применения к реальным данным таможенной статистики – каждый аспект подтверждает его ключевую роль в преобразовании массивов информации в осмысленную, структурированную картину.

Мы увидели, как группировка позволяет не только выявлять глубинные социально-экономические типы и структуры, но и устанавливать сложные взаимосвязи между признаками, а также отслеживать динамику внешнеторговых потоков. Особое внимание было уделено актуальной нормативно-правовой базе ЕАЭС и РФ, обеспечивающей методологическую корректность сбора данных, а также обзору современных программных средств, от MS Excel до специализированных пакетов, включая отечественную разработку «СтатСофт».

Критически важным стало рассмотрение потенциальных ошибок и путей их минимизации, подчеркивающее значимость предварительного политэкономического анализа и итеративного подхода к построению группировок. Именно такой комплексный подход позволяет избежать искажений и получить достоверные выводы.

В конечном итоге, результаты статистической группировки служат не просто академическим целям, но и являются фундаментом для формирования научно обоснованных управленческих решений. Они позволяют определить устойчивые рыночные тенденции, выявить сезонные колебания, сформировать предварительные прогнозы и, что наиболее ценно, разработать конкретные, адресные рекомендации для оптимизации и развития внешнеэкономической деятельности Российской Федерации на федеральном и региональном уровнях. От диверсификации экспорта до совершенствования инвестиционного законодательства – каждый аспект развития ВЭД может быть усилен благодаря глубокому и всестороннему статистическому анализу, базирующемуся на методе группировки. Таким образом, метод статистической группировки является не просто инструментом, а ключевым элементом для понимания, управления и стратегического развития внешнеэкономического сектора страны в условиях постоянно меняющегося глобального ландшафта.

Список использованной литературы

1. Елисеева, И.И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. – Москва: Финансы и статистика, 2004.
2. Иода, Е.В. Статистика: Учебное пособие / Е.В. Иода, Б.И. Герасимов; Под общей ред. Е.В. Иода. – Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. – 104 с.
3. Сельцовский, В.Л. Экономико-статистические методы анализа внешней торговли / В.Л. Сельцовский. – Москва: Финансы и статистика, 2004.
4. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. – Москва: Финансы и статистика, 2004.
5. Экономическая статистика. 2-е изд., доп.: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. – Москва: ИНФРА-М, 2004. – 480 с.
6. Бурханова, И.В. Сущность и классификация группировок. – 2007. – URL: https://studbooks.net/830114/ekonomika/suschnost_klassifikatsiya_gruppirovok (дата обращения: 24.10.2025).
7. Козлов, В.С. Общая теория статистики: Учебник / В.С. Козлов, Я.М. Эрлих, Ф.Г. Долгушевский. – Москва: Статистика, 2008.
8. Ряузов, Н.Н. Общий курс статистики / Н.Н. Ряузов. – Москва: Статистика, 2008.
9. Ряузов, Н.Н. Практикум по общей теории статистики / Н.Н. Ряузов. – Москва: Финансы и статистика, 2008.
10. Сизова, Т.М. Статистика: Учебное пособие. – Санкт-Петербург: СПб ГУИТМО, 2008. – 80 с.
11. Ефимова, М.Р. Общая теория статистики: Учебник / М.Р. Ефимова. – Москва: Финансы и статистика, 2009.
12. Статистика таможенных платежей. Курс лекций. – Москва: РТА, 2009.
13. Ефимова, М.Р. Практикум по общей теории статистики: Учебн. пособие / М.Р. Ефимова. – Москва: Финансы и статистика, 2010.
14. Копылова, О.Ф. Индексы внешней торговли / О.Ф. Копылова. – Москва: Рио РТА, 2011.
15. Россия в цифрах 2000-2011: Краткий статистический сборник. – Москва, 2011.
16. Статистический анализ внешнеэкономической деятельности // Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. – URL: http://srtv.gks.ru/folder/33038/document/75727 (дата обращения: 24.10.2025).
17. Таможенная статистика внешней торговли РФ // CustomsOnline. – URL: https://customsonline.ru/stats/ (дата обращения: 24.10.2025).
18. Таможенная статистика внешней торговли РФ // BrokersOnline.Ru. – URL: https://brokersonline.ru/stats/ (дата обращения: 24.10.2025).
19. Таможенная статистика внешнеэкономической деятельности // ВладВнешСервис. – URL: https://vladvneshservice.ru/articles/tamozhennaya-statistika-vneshneekonomicheskoy-deyatelnosti/ (дата обращения: 24.10.2025).
20. Обзор сайтов с таможенной статистикой: импорт, экспорт и другие показатели внешнеэкономической деятельности // Агентство стратегического маркетинга Spezia, Барнаул. – URL: https://www.spezia.ru/analytics/obzor-saytov-s-tamozhennoy-statistikoy-import-eksport-i-drugie-pokazateli-vneshneekonomicheskoy-deyatelnosti/ (дата обращения: 24.10.2025).
21. Федеральная служба государственной статистики. Внешняя торговля. Внешняя торговля Российской Федерации (по данным таможенной статистики) [Электронный ресурс]. – URL: http://www.gks.ru/wps/portal/main/vt#. – Загл. с экрана (дата обращения: 24.10.2025).
22. ФТС России. Статистика внешней торговли. Архив [Электронный ресурс]. – URL: http://www.customs.ru/ru/stats/arhiv-stats-new. – Загл. с экрана (дата обращения: 24.10.2025).
23. Ниворожкина, Л.И. Теория статистики (с задачами и примерами по региональной экономике) / Л.И. Ниворожкина, Т.В. Чернова. – URL: http://www.bizlog.ru/library/statistika/nivo.php (дата обращения: 24.10.2025).
24. Статистическая группировка и ее роль в анализе информации // Экономика. – 2012. – № 11. – URL: http://www.ekonomika.snauka.ru/2012/11/1410 (дата обращения: 24.10.2025).
25. Методологические основы построения статистических группировок // Экономика. – 2016. – № 2. – URL: https://www.ekonomika.snauka.ru/2016/02/12015 (дата обращения: 24.10.2025).
26. VIII. Показатели таможенной статистики внешней торговли // КонсультантПлюс. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_167732/653d9e802ef6e9f268f78ffb34208a70df990529/ (дата обращения: 24.10.2025).
27. III. Организация сбора и формирования данных таможенной статистики внешней торговли Российской Федерации по субъектам Российской Федерации // КонсультантПлюс. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_167732/dd514b8a2e1d752ee1d1a6e9a6e191986422d3a3/ (дата обращения: 24.10.2025).
28. 3. Источники формирования // КонсультантПлюс. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_167732/5d09852899f8d1e3d3090680653664c784dd71a2/ (дата обращения: 24.10.2025).
29. Статистические группировки и их значение в экономическом исследовании // Helpstat.ru. – URL: https://helpstat.ru/articles/stat_grouping.html (дата обращения: 24.10.2025).
30. Статистическая группировка и сводка в экономической статистике. Формула Стерджесса // Grandars.ru. – URL: https://www.grandars.ru/student/statistika/gruppirovka.html (дата обращения: 24.10.2025).
31. Статистические группировки // dic.academic.ru. – URL: https://dic.academic.ru/dic.nsf/bse/135976/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5 (дата обращения: 24.10.2025).
32. Лекция по статистике «Виды группировок»: методические материалы на Инфоурок // Инфоурок. – URL: https://infourok.ru/lekciya-po-statistike-vidy-gruppirovok-metodicheskie-materialy-na-infourok-1678122.html (дата обращения: 24.10.2025).
33. 8. Виды статистических группировок. – URL: https://xn--80acg3apc6a.xn--p1ai/lectures/113-vidy-statisticheskih-gruppirovok.html (дата обращения: 24.10.2025).
34. В.1.20.2 Экономическая статистика // Томский государственный университет. – URL: https://edu.tsu.ru/uploads/courses/70366/Ekonomicheskaya_statistika_B1.20.2.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
35. Виды группировок (пример). – URL: https://xn--80acg3apc6a.xn--p1ai/lectures/138-vidy-gruppirovok-primer.html (дата обращения: 24.10.2025).
36. 6. Сущность и классификация статистических группировок. – URL: https://xn--80acg3apc6a.xn--p1ai/lectures/101-suschnost-i-klassifikaciya-statisticheskih-gruppirovok.html (дата обращения: 24.10.2025).
37. Тема 1. Теория статистического наблюдения // Высшая школа экономики. – URL: https://www.hse.ru/data/2010/11/03/1223945415/Лекция%201_Теория%20статистического%20наблюдения.doc (дата обращения: 24.10.2025).
38. Группировка данных. Основные виды группировок // MathProfi.ru. – URL: https://www.mathprofi.ru/gruppirovka_dannyh.html (дата обращения: 24.10.2025).
39. 12. Сущность и значение статистических группировок. – URL: https://xn--80acg3apc6a.xn--p1ai/lectures/112-suschnost-i-znachenie-statisticheskih-gruppirovok.html (дата обращения: 24.10.2025).
40. Общая теория статистики. Сводка и группировка статистических данных // Факультет географии и геоинформатики. – URL: http://www.geogr.msu.ru/upload/msu/file/lecture/statistika/2.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
41. Лекция 3 Сводка и группировка статистических данных.docx // ektu.kz. – URL: https://ektu.kz/files/2019/12/Lekciya-3-Svodka-i-gruppirovka-statisticheskih-dannyh.docx (дата обращения: 24.10.2025).
42. Статистическая группировка: понятие, задачи и виды. – URL: https://xn--80acg3apc6a.xn--p1ai/lectures/352-statisticheskaya-gruppirovka-ponyatie-zadachi-i-vidy.html (дата обращения: 24.10.2025).
43. Лекция 2. Статистическая сводка и группировка // СЗИУ. – URL: https://stud.sziu.ru/sites/default/files/lecture_2.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
44. Метод статистических группировок: сущность и основные классификации // Библиофонд. – URL: https://www.bibliofond.ru/view.aspx?id=823351 (дата обращения: 24.10.2025).
45. Основные тенденции и перспективы развития внешнеэкономической деятельности Российской Федерации // Фундаментальные исследования (научный журнал). – URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=43279 (дата обращения: 24.10.2025).
46. Группировки, применяемые в социально-экономической статистике // Economic-portal.ru. – URL: https://economic-portal.ru/stat/gruppirovki.html (дата обращения: 24.10.2025).
47. О базе данных глобальной торговли TradeAtlas // TradeAtlas.com. – URL: https://tradeatlas.com/ru/about-us (дата обращения: 24.10.2025).
48. Методологическое положение по статистике внешней торговли. – URL: http://www.stat.kg/media/publicationarchive/9b0a1a5b-d45a-4e2b-b5d9-4820e29b4e72.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
49. Методология ведения таможенной статистики внешней торговли товарами государств – членов Евразийского экономического союза. – URL: https://docs.eaeunion.org/docs/ru-ru/01426465/cncd_28032019_210 (дата обращения: 24.10.2025).
50. Внешнеэкономическая деятельность как фактор развития российских регионов. Текст научной статьи по специальности «Социальная и экономическая география» // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vneshneekonomicheskaya-deyatelnost-kak-faktor-razvitiya-rossiyskih-regionov (дата обращения: 24.10.2025).
51. Содержание метода статистической группировки и построение аналитической группировки по факторным признакам, Метод рядов динамики — Анализ обеспеченности жильем населения Калужской области с использованием статистических методов // Studbooks.net. – URL: https://studbooks.net/1355047/ekonomika/soderzhanie_metoda_statisticheskoy_gruppirovki_postroenie_analiticheskoy_gruppirovki_faktornym_priznakam (дата обращения: 24.10.2025).
52. Статистический анализ и приоритеты внешнеэкономических связей на примере Сирии // Интернет-журнал «Науковедение». – URL: https://naukovedenie.ru/PDF/140EVN515.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
53. СПС КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / Российская Федерация. Кодексы. Таможенный кодекс Российской Федерации. – Электрон. дан. – Режим доступа: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=92717. – Загл. с экрана (дата обращения: 24.10.2025).
54. СПС КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / Российская Федерация. Правительство. Программа социально-экономического развития российской федерации на среднесрочную перспективу (2012 — 2014 годы): Распоряжение Правительства Рос. Федерации. – Электрон. дан. (дата обращения: 24.10.2025).