Научный журнал

Вестник Алтайской академии экономики и права

Print ISSN 1818-4057

Online ISSN 2226-3977

Перечень ВАК

 

Таблица 2

Ключевые показатели трех сценариев в 2030 и 2050 годах

Показатели	2012 г.	2030 г.			2050 г.			2030 г. (2012 г. = 100)			2050 г. (2012 г. = 100)
	базовый год	ПК	ПУР	РО	ПК	ПУР	РО	ПК	ПУР	РО	ПК	ПУР	РО
Распространенность недоедания, %	11	6,7	3,4	11,8	7,6	3,5	12,5	61	31	107	69	32	114
Индекс цен, 2012 г. = 100	100	104	124	109	113	134	136	104	124	109	113	134	136
ВВП на душу населения, долл. (2012 г.)	10468	14830	14830	15858	16993	16993	21641	142	142	151	162	162	207
Индекс производства, %, 2012 г. = 100	100	132	122	137	150	140	153	132	122	137	150	140	153
Пашня, млн га	1567	1690	1594	1812	1732	1653	1892	108	102	116	111	106	121
Поголовье скота, млн гол.	1745	2160	1995	2241	2548	2203	2395	124	114	128	146	126	137
Сельскохозяйственные выбросы, Гг СО2 – эквивалента	4,3	5,0	4,2	5,5	5,2	3,6	6,0	116	97	128	119	83	138
Потребление килокалорий на душу населения	2779	2946	2974	2809	2910	2938	2805	106	107	101	105	106	101
Урожайность, т/га	6,2	7,2	6,4	7,0	7,5	7,0	7,5	117	104	113	128	114	121
Расходы на питание, %	5,3	4,2	4,6	4,0	3,8	4,1	3,6	79	87	76	72	78	68
Население	7098	8359	8359	8359	9725	9725	9725	118	118	118	137	137	137

Примечание. Сценарии: ПК – сценарий «прежнего курса»; ПУР – «переход к устойчивому развитию» (ПУР); РО – «расслоение общества». Источник: Исследования глобальных перспектив ФАО, основанные на имитационных моделях GAPS ФАО.

Результаты исследования и их обсуждение

Приоритетным направлением в обеспечении качества роста в агарной политике считаем концепцию устойчивого развития. Современная концепция устойчивого развития охватывает политико-правовой, экономический, экологический, социальный и международный аспекты. Основными критериями устойчивого развития являются: «1) обеспечение режима воспроизводства возобновляемых природных ресурсов (земли, леса и т.д.); 2) уменьшение темпов истощения своих резервов, переход к использованию в будущем других ресурсов с учётом правила Хартвика, согласно которому страна с экономикой, существенно зависящей от невозобновляемых ресурсов, должна производить инвестирование дохода от использования этих ресурсов таким образом, чтобы поддерживалась непрерывность реального потребления с течением времени, а не происходило использование ренты только для текущего потребления [6]; 3) сокращение отходов путём внедрения низкоотходных ресурсосберегающих технологий; 4) снижение уровня загрязнения окружающей среды до социально и экономически приемлемого» [7].

С учетом тенденций, представленных в докладе ФАО и прогнозе Минэкономразвития, нами рассчитан прогноз на 2030 г. и 2050 г. для России по трем сценариям сохранение прежнего курса; переход к устойчивому развитию; расслоение общества (табл. 3).

Сценарии имеют различия по распространенности недоедания. Сценарий расслоения общества имеет более высокий уровень ВВП на душу населения, более высокие темпы роста сельскохозяйственного производства и более низкое потребление килокалорий на душу населения.

Сценарий перехода к устойчивому развитию обеспечивает значительное сокращение выбросов, меньшие земельные площади, вовлеченные в производство сельскохозяйственной продукции, при более низком уровне ВВП в расчете на душу населения, более справедливом распределении доходов и продовольствия.

За базовый период принят 2018 год. ВВП на душу населения в России по данным Международного валютного фонда в 2018 г. равно 28797 долл. США [8], по данным Всемирного банка – 27588,125 долл. США [9], нами выбрано базовое значение по данным ФСГС России – 28764 долл. США. Величина сельскохозяйственных выбросов взята из Национального доклада о кадастре антропогенных выбросов [10].

По данным ФАО страны Европы и Центральной Азии в целом обеспечивают продовольственную безопасность. Хотя здесь присутствуют формы неполноценного питания – недостаток микронутриентов, анемия, около 25 % взрослого населения страдают от ожирения, около двух процентов страдает от недоедания (для сравнения в среднем по миру – 9 %). По данным ФАО в Российской Федерации отмечается прирост населения с ожирением, а число недоедающих составляет менее 3,6 млн чел. [11]. Данный показатель учтен в наших расчетах.

Остальные показатели базового периода соответствуют данным Федеральной службы государственной статистики.

Наиболее предпочтительной является стратегия перехода к устойчивому развитию, обеспечивающая сочетание экономических, социальных и экологических целей.

Определяя перспективы развития отраслевой экономики, необходимо выделить приоритеты развития, т.к. еще Дж.М. Кейнс писал о невозможности одновременно стимулировать развитие всех отраслей экономики и необходимости выбора тех из них, которые через систему межотраслевых связей оказывают наибольшее влияние на общий экономический рост [12]. В Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия в качестве приоритетных выделялись птицеводство, свиноводство, овощеводство закрытого грунта, мясное и молочное скотоводство.

Для выбора приоритетов развития существуют различные подходы. Например, З.А. Васильева для определения приоритетности стратегических направлений предлагает систему критериев, включающих финансовые (объем финансирования; ожидаемый вклад в ВРП; нагрузка на бюджет), рыночные (сроки реализации; возможность привлечения инвесторов; повышение конкурентоспособности; возможность создания производственно-хозяйственного комплекса) и социальные (численность рабочих мест; возможность пополнения бюджета) показатели [13].

А.А. Слонимский отмечает, что оценка приоритетов должна выполняться в результате проведения экспертизы аналитическими службами, научно-исследовательскими организациями [14], подчеркивает политический характер выбора приоритетов развития, осуществляемый органами власти.

А.Л. Пустуев подчеркивает, что «к процессу выбора приоритетов, особенно касающихся механизмов их практической реализации, не следует подходить шаблонно, игнорируя характер изменчивости макроэкономических условий»[15], к проявлению которых необходимо приспосабливать и тактику управления аграрным сектором. Автор считает целесообразным «сориентировать приоритеты на развитии хозяйств населения, не требующих госдотаций».

Мы для определения приоритетных направлений обеспечения отраслевого роста предлагаем использовать индекс Берча [16] с некоторыми корректировками. Данный индекс автором предлагалось применять для организаций. Некоторые исследования проводились и применительно к российским организациям [17, 18]. Мы применили его не только для оценки крупных сельскохозяйственных организаций, но и для оценки видов сельскохозяйственной продукции и субъектов Российской Федерации. Поскольку сельскохозяйственное производство во многом зависимо от природно-климатических условий производства, индекс рассчитан не по соотношению данных за 2 года, а по соотношению средних значений показателей за два 3-хлетних периода. Нами были выполнены расчеты по двум вариантам (используемому и предложенному), состав выделенных подгрупп не изменился.

Индекс Берча сопоставляет размеры выручки организации по двум параметрам – абсолютный размер прироста выручки и темпы роста выручки. Охватывая два параметра, индекс позволяет оценить силу импульсов роста в оригинале – организаций разных размеров, в нашей интерпретации – вида сельскохозяйственной продукции или сельскохозяйственного производства в регионе.

В предложенном нами варианте вместо размера выручки сельскохозяйственной организации за анализируемый год используется среднее значение выручки за трехлетний период, т.е. находится прирост средней выручки за период и темпы роста средней выручки по двум периодам с количеством лет.

Использование средних значений выручки за период сглаживает колебания сельскохозяйственного производства в зависимости от природно-климатических условий и позволяет учесть длительность производственного цикла, например при откорме КРС, когда выручка не будет получена в текущем периоде.

Расчеты выполнены по данным статсборника [19]. В табл. 4 представлены результаты расчетов по основным видам сельхозпродукции. В сборнике были приведены данные лишь по 15 видам сельхозпродукции, поэтому расчеты проведены по этим 15 видам продукции и группе «прочие виды продукции», которая составила в 2012-2014 гг. 12 % в структуре средней выручки и 19 % в 2015-2017 гг. Кроме того, это группа превзошла по индексу Берча и лучшие показатели 1 подгруппы. Это говорит о том, что среди прочих видов продукции появились виды продукции, имеющие хорошие абсолютные показатели выручки и высокие темпы ее роста. Однако данных для более глубокого анализа видов продукции из этой группы недостаточно.

Разделение на группы и подгруппы проведено по среднему значению индекса Берча. В расчете на один вид сельскохозяйственной продукции индекс Берча равен 55876, что позволило разделить виды продукции на 2 группы. Среднее значение по 1 группе составило 117400 и по 2-й – 17440, что позволило выделить по 2 подгруппы в каждой группе.

В первую подгруппу вошли зерновые и зернобобовые культуры и молоко. Данная группа сельскохозяйственных культур дает наибольший вклад в экономический рост в отрасли.

Таблица 3

Ключевые показатели трех сценариев в 2030 и 2050 годах

Показатели	2018 г.	2030 г.			2050 г.			2030 г. (2018 г. = 100)			2050 г. (2018 г. = 100)
	базовый год	Сценарии			Сценарии			Сценарии			Сценарии
		сохранение прежнего курса	переход к устойчивому развитию	расслоение общества	сохранение прежнего курса	переход к устойчивому развитию	расслоение общества	сохранение прежнего курса	переход к устойчивому развитию	расслоение общества	сохранение прежнего курса	переход к устойчивому развитию	расслоение общества
Распространенность недоедания, %242	2,5	1,8	1,3	2,6	2,0	1,4	2,7	72,0	52,0	104,0	80,0	56,0	108,0
Индекс цен, 2018 г. = 100	100	102,7	116,0	106,0	108,7	122,7	124,0	102,7	116,0	106,0	108,7	122,7	124,0
ВВП на душу населения, долл. (2018 г.)	28764	36754	36754	38637	40716	40716	49231	127,8	127,8	134,3	141,6	141,6	171,2
Индекс производства, %, 2018 г. = 100	100	121,3	114,7	124,7	133,3	126,7	135,3	121,3	114,7	124,7	133,3	126,7	135,3
Пашня, млн га	122,7	129,1	124,1	135,5	131,3	127,2	139,7	105,2	101,1	110,4	107,0	103,7	113,9
Поголовье скота, млн гол.	18,2	21,1	19,9	21,6	23,8	21,4	22,7	115,9	109,3	118,7	130,8	117,6	124,7
Сельскохозяйственные выбросы, СО2-эквивалента млн т. 243	1,34	1,5	1,3	1,6	1,5	1,2	1,7	111,9	97,0	119,4	111,9	89,6	126,9
Потребление килокалорий на душу населения	2652	2758	2776	2671	2735	2753	2668	104,0	104,7	100,7	103,1	103,8	100,6
Урожайность зерновых, т/га	2,5	2,8	2,6	2,7	2,8	2,7	2,8	112,0	104,0	108,0	112,0	108,0	112,0
Расходы на питание, %	28,9	24,9	26,4	24,2	23,4	24,5	22,7	86,2	91,3	83,7	81,0	84,8	78,5
Население, млн чел.	146,8	164,2	164,2	164,2	183,0	183,0	183,0	111,9	111,9	111,9	124,7	124,7	124,7

Примечание. Рассчитано автором.

Таблица 4

Результат расчета индекса Берча по видам сельскохозяйственной продукции

Сельскохозяйственная продукция	Выручка от реализации, млн руб.								Абсолютный прирост выруч- ки, 2015-2007 гг. к 2012-2014 гг., млн руб.	Темп роста выручки, раз	Индекс Берча
	2012 г.	2013 г.	2014 г.	2015 г.	2016 г.	2017 г.	2012- 2014 гг., в среднем	2015- 2017 гг., в среднем
Зерновые и зернобобовые культуры Молоко	303684 186761	278311 206118	365134 261410	474228 284827	510982 312500	502131 321520	315710 218096	495780 306282	180071 88186	1,57 1,40	282777 123844
В среднем по 1 подгруппе	245223	242215	313272	379528	411741	411826	266903	401031	134128	1,50	201533
Свиньи Подсолнечник Сахарная свекла Соя	185751 75182 46464 13981	206308 65104 44845 15780	317013 78688 52667 19349	357217 125762 86637 30742	328717 133822 99596 42796	256144 121527 82471 47615	236357 72991 47992 16370	314026 127037 89568 40384	77669 54046 41576 24014	1,33 1,74 1,87 2,47	103191 94063 77594 59243
В среднем по 2 подгруппе	80345	83009	116929	150090	151233	126939	93428	142754	49326	1,53	75368
В среднем по 1 группе	135304	136078	182377	226569	238069	221901	151253	228846	77594	1,51	117400
Овощи закрытого грунта Яйца (птицы всех видов) Птица всех видов	23285 81398 248570	24962 93347 256097	29440 98833 331034	41870 124807 408001	50077 132462 430713	61525 122391 106439	25896 91193 278567	51157 126553 315051	25262 35361 36484	1,98 1,39 1,13	49905 49072 41262
В среднем по 3 подгруппе	117751	124802	153102	191559	204417	96785	131885	164254	32369	1,25	40313
Крупный рогатый скот Картофель Овощи открытого грунта Виноград Шерсть	81845 16446 8279 1800 336	75921 19507 8583 2957 318	81562 24498 10782 2945 346	101980 25392 14217 3251 445	110821 23362 13098 4627 567	79789 25634 11834 6164 578	79776 20150 9215 2567 333	97530 24796 13050 4681 530	17754 4646 3835 2113 197	1,22 1,23 1,42 1,82 1,59	21705 5717 5431 3853 313
Овцы и козы	2971	3003	3353	3496	3712	2916	3109	3375	266	1,09	288
В среднем по 4 подгруппе	18613	18382	20581	24797	26031	21153	19192	23994	4802	1,25	6003
В среднем по 2 группе	51659	53855	64755	80384	85493	46363	56756	70747	13991	1,25	17440
Всего по группам	1276753	1301161	1677054	2082872	2197852	1748678	1418323	2009801	591478	1,42	838140
В расчете на 1 вид продукции (из 15)	85117	86744	111804	138858	146523	116579	94555	133987	39432	1,42	55876
Прочие виды	175651	200408	213059	263529	351383	839645	196373	484852	288480	2,47	712268
Всего по РФ	1452404	1501569	1890113	2346401	2549235	2588323	1614695	2494653	879958	1,54	1359507

 

Во вторую подгруппу вошли следующие виды продукции – свиньи, подсолнечник, сахарная свекла, соя. Наибольший темп роста выручки у сои – 2,47 раз. С небольшими объемами выручки и соответственно производства данная культура имеет очень высокий темп роста. Высокий темп роста выручки у винограда (1,82 раз), сахарной свеклы (1,87 раз), овощей закрытого грунта (1,98 раз), подсолнечник (1,74 раз). Это говорит о перспективности развития данных видов продукции, которые можно отнести к драйверам отраслевого экономического роста.

Д. Берч относил малые и средние организации с высокими темпами прироста объема выручки (не ниже 30 %) и значительной выручкой (в российской классификации – микро (10-120 млн руб.), малые организации (120-800 млн руб.), средние организации (800 млн – 2 млрд руб.) к категории «газели», определяя данные организации драйверами экономического роста, обладающими сильными позитивными импульсами роста экономики.

Рост применительно к организациям-«газелям» имеет экспоненциальный характер и ограничен в соответствии с моделью Ферхюльста увеличением степени плотности присутствия конкурентов и взаимодействия между ними [20].

Применительно к сельскохозяйственным культурам ограниченность роста будет определяться природно-климатическими условиями, посевными площадями, структурой севооборотов, рациональным размещением сельскохозяйственных культур. Для животноводческих видов продукции – высокая капиталоемкость производства, низкая покупательная способность населения, определяющая низкий покупательский спрос, рост издержек производства.

Отметим, что лидеры 1 подгруппы имеют темп роста средней выручки за период на уровне среднего значения по Российской Федерации (1,54 раз) и ниже – у зерновых культур 1,57 раз, у молока – 1,4 раза. Несмотря на большие объемы производства, они снизили темпы экономического роста.

Аналогичные расчеты индекса Берча проведем, используя данные о выручке от сельскохозяйственной продукции по субъектам Российской Федерации.

В 1 подгруппу попали 9 регионов с наиболее благоприятными природно- климатическими условиями, отличающиеся наличием среди производителей преимущественно агрохолдинговых структур: Краснодарский край, Брянская область, Белгородская область, Курская область, Ставропольский край, Воронежская область, Ростовская область, Липецкая область, Тамбовская область.

К драйверам экономического роста в производстве сельскохозяйственной продукции можно отнести Брянскую область с высоким темпом роста выручки – 3,27 раз, Псковскую область – 2,73 раза, Тверскую область – 2,4 раза. Эти регионы обладают сильными позитивными импульсами роста экономики.

Средний темп роста среднего размера выручки за период по Российской Федерации в целом составляет 1,54 раза. Ниже этого среднего значения темп роста среднего размера выручки за период в Белгородской области (1,38 раз), Республике Татарстан (1,34 раз), Республике Башкортостан (1,47 раз), Ленинградской области (1,34 раз) и др., эти регионы снизили темпы экономического роста.

Выводы

Проведенное исследование позволило выявить возможность использования модефицированного индекса Берча для определения приоритетных направлений обеспечения отраслевого экономического роста, выявления наиболее перспективной сельскохозяйственной продукции и оценки регионов по экономическому росту в производстве сельскохозяйственной продукции.