Impact of the food embargo on the return on investment in Russia's agriculture
Table of contents
Share
Metrics
Impact of the food embargo on the return on investment in Russia's agriculture
Annotation
PII
S086904990011947-3-1
DOI
10.31857/S086904990011947-3
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Nikolai Svetlov 
Occupation: Chief Researcher
Affiliation: FRC VNIIESH
Address: Khoroshevskoe shosse 35, Moscow, Russia
Edition
Pages
113-126
Abstract

The hypothesis is tested that the 2014 food embargo has a positive impact on the return on investment in agriculture. The methodology is based on the use of shadow prices of working capital, livestock, energy capacities and other fixed assets used in agricultural production. The shadow prices are obtained from the subtask of the territorial and sectoral structure of Russian agriculture included in the mathematical model of partial equilibrium in the agricultural markets of the federal subjects of the Russian Federation. The hypothesis is accepted, but the revealed impact (1.3 percent of actual return) is weak in comparison with other effects influencing investor decisions. For example, a change in the Russian ruble to the US dollar exchange rate has a much stronger effect on the return on investment in agriculture, pushing it up by nearly a half.

Keywords
capital investment, productive capital, investment attractiveness, agricultural markets, shadow prices, partial equilibrium, PF+PE architecture
Received
29.12.2020
Date of publication
29.12.2020
Number of purchasers
2
Views
70
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf 100 RUB / 1.0 SU

To download PDF you should sign in

Full text is available to subscribers only
Subscribe right now
Only article
100 RUB / 1.0 SU
Whole issue
880 RUB / 0.0 SU
All issues for 2020
4224 RUB / 84.0 SU
1

  • Введение
  • 2 В научной литературе имеется немало косвенных свидетельств того, что продовольственное эмбарго 2014 г. привлекло дополнительные частные инвестиции в сельское хозяйство. Как отмечается в статье [9], наиболее благоприятные условия для проектов импортозамещения к началу 2015 г. сложились в металлургии и в АПК. Из той же статьи можно сделать вывод, что в отношении АПК этому содействовали, главным образом, три фактора, напрямую связанные с эмбарго: сокращение физических объёмов импорта; своевременная господдержка импортозамещения; рост внутренних цен на импортные товары.
    3 Авторы статьи [8] сообщают, что в росте инвестиций в основной капитал АПК, последовавшем за введением эмбарго, преобладают собственные средства компаний, тогда как доля привлечённых источников в общем объёме инвестиций сокращается. Это говорит как об укреплении экономики организаций АПК, расширении их возможностей по вложению средств в свою основную деятельность, так и о снижении их интереса к портфельным инвестициям и к поддержке инвестиционных проектов в других сферах экономики. Всё это свидетельствует о повышении сравнительной инвестиционной привлекательности АПК. Возможно и пессимистическое объяснение этой ситуации, связывающее её со сложностями привлечения заёмного капитала [6]; но такие сложности, связанные главным образом с ужесточением кредитно-финансовой политики, испытывали все отрасли экономики России, а в течение 2015 г. их бремя заметно ослабло.
    4 Согласно прогнозу Минэкономразвития РФ [11, с.76], в 2021 г. ожидается рост инвестиций в сельское хозяйство на 5,9%, в 2024 – на 11,4% к уровню 2017 г. Обе цифры обусловлены предположениями о сохранении макроэкономической стабильности и уровня господдержки сектора. Эти оценки, однако, критикуются в вышеупомянутой статье [8].
    5 Согласно статье [9], запрет на ввоз продовольствия из стран, которые ввели антироссийские санкции в ответ на украинский кризис, содействовал сокращению агропродовольственного импорта России, но имел второстепенное влияние на инвестиции в отрасль. Факторы девальвации рубля и сжатия внутреннего спроса, по мнению её автора, оказались в этом отношении более действенными.
    6 Вслед за введением эмбарго быстрый рост продемонстрировали отрасли свиноводства и птицеводства, продукция которых частично заняла освободившуюся рыночную нишу. В [1] этот рост объясняется совпадением, во-первых, опережающего роста цен на внутреннем рынке – то есть, по сути, влиянием эмбарго на внутренние рынки; во-вторых, выходом на окупаемость ранее начатых инвестиционных проектов в животноводстве и пищевой промышленности; в-третьих, государственной поддержкой.
    7 Импортозамещение продовольствия, связанное с режимом санкций, опирается на импорт оборудования для наращивания агропромышленного производства внутри страны. По данным [7], только импорт машин для уборки сельскохозяйственных культур составил в 2018 г. более полумиллиарда долл. США. Вместе с тем в статье [15] доказывается, что низкий обменный курс рубля, благоприятный для импортозамещения, препятствует закупке оборудования.
    8 В брошюре [16] показано, что ростом экспорта обусловлена треть роста сельскохозяйственного производства за период с 2000 по 2018 гг. и почти 4/5 роста производства зерна за тот же период. Авторы брошюры напрямую не затрагивают вопрос об инвестициях, но в подобных условиях существенное влияние внешнеторговой политики на эффективность инвестиций в сельское хозяйство предопределено. Однако влияние экспорта на аграрный рост осложняет вопрос о влиянии эмбарго на инвестиционную отдачу: не следует исключать возможность того, что в отсутствие эмбарго российский аграрный экспорт был бы ещё больше, а конкурентоспособность его была бы выше из-за лучшего международного разделения труда. Эти факторы способны поддержать эффективность инвестиций в производственный капитал. Поэтому вопрос о «чистом» влиянии на неё со стороны эмбарго не так прост, как может показаться на первый взгляд. Для отделения этого эффекта от массы других нужна математическая модель российского сельского хозяйства, отражающая в комплексе всю совокупность наиболее существенных факторов инвестиционной отдачи. В 2018 году модель с нужными характеристиками создана в ВИАПИ имени А.А. Никонова – филиале ФНЦ ВНИИЭСХ [14].
    9 Итак, в статье, предлагаемой вниманию читателя, с использованием модели частичного равновесия на рынках сельскохозяйственной продукции субъектов Российской Федерации проверяется гипотеза о том, что продовольственное эмбарго 2014 г. положительно повлияло на эффективность инвестиций в сельское хозяйство. Даётся количественная мера этого влияния в целом и в разрезе отдельных составляющих производственного капитала. В связи с оценкой влияния курса рубля на динамику импорта, представленной в [9], полученные выводы дополнены прогнозной оценкой изменения эффективности инвестиций в случае дальнейшего усиления внешнего санкционного давления на экономику России, сопровождающегося дальнейшим падением курса.
    10

  • Методика исследования и данные
  • 11

  • Математический инструментарий
  • 12 Методика, используемая в данном исследовании, основана на сценарном анализе с применением экономико-математической модели частичного равновесия на рынках сельскохозяйственной продукции субъектов Российской Федерации [14]. Сценарные оценки эффективности инвестиций получены по методике, основы которой заложены в [5, глава 7]. Эта методика использует объективно обусловленные оценки [3, с.32-42] составляющих производственного капитала, которые вычисляются при решении вышеназванной модели.
    13 Читателя, знакомого с моделями частичного равновесия, может удивить упоминание в связи с ними объективно обусловленных оценок. Нужно пояснить, что в использованной модели предложение определяется решением задачи об оптимальной производственной программе на основе PF+PE-архитектуры [13]. Такая задача в данном случае ставится сразу для всей страны в разрезе субъектов федерации (кроме Республики Крым, Севастополя и субъектов федерации, входящих в состав других субъектов) с учётом межрегиональных перевозок продукции по оптимальным маршрутам. В результате определяются оптимальная территориально-отраслевая структура сельского хозяйства страны и согласованная с ней система равновесных цен в разрезе субъектов федерации.
    14 С архитектурой и математическим описанием модели можно ознакомиться в главе 5 монографии [10]. Приведённые в [10, приложение 5] уравнения 10 и 11, предназначенные для вычисления пограничных цен экспортируемой и импортируемой продукции, в настоящее время не актуальны: вместо них используются уравнения, основанные на идее, изложенной в [12], и, кроме того, учитывающие изменение предложения экспорта (спроса на импорт) со стороны «остального мира» в случае изменения мировых цен под влиянием изменения объёмов российского экспорта (импорта).
    15 В текущем исследовании впервые применена версия модели, работающая с семью продуктами – ранее их число не превосходило шести. В модель включены зерно, картофель, овощи, семя подсолнечника, молоко, скот и птица, остальная продукция сельского хозяйства. В отношении последней делается предположение, что она продаётся прямо у ворот производителя – дальнейшая её судьба остаётся за рамками процессов, описываемых моделью. Для остальных продуктов моделируются межрегиональные перевозки и внешняя торговля. Модель учитывает торговлю продукцией пищевой и перерабатывающей промышленности в пересчёте на соответствующую сельскохозяйственную продукцию.
    16 Ресурсы, определяющие границу производственных возможностей поставщиков, следующие: сельскохозяйственные угодья; пашня; численность работников, занятых в сельском хозяйстве; зернофураж; поголовье сельскохозяйственных животных (в пересчёте на коров); основные средства сельскохозяйственного производства; энергетические мощности; оборотные средства. Последние три вида ресурсов учитываются в модели только по данным сельхозорганизаций.
    17 В [7] отмечается демотивирующее влияние на инвестиционную активность со стороны ценовых диспропорций и нестабильности цен. Эта проблема осложняет выделение влияния эмбарго на эффективность инвестиций в чистом виде, однако используемая модель предлагает готовое решение. Встроенная в неё задача об оптимальной территориально-отраслевой структуре сельского хозяйства России представляет собой стохастическую двухэтапную задачу линейного программирования, основанную на эмпирическом распределении вероятностей случайных параметров [10, глава 10]. Благодаря этому модель учитывает как различия между ценовой конъюнктурой отдельных лет базового периода, так и взаимовлияние между конъюнктурой и производственными результатами.
    18 В отличие от предшествующих приложений модели, в качестве исходных данных использованы средние цены производителей сельскохозяйственной продукции, реализуемой сельскохозяйственными организациями, по данным Росстата. Ранее в модели использовался показатель «средние цены сельскохозяйственной продукции, реализуемой сельскохозяйственными организациями и населением». По этому показателю не обеспечивается методическое единство статистического наблюдения в пределах базового периода в связи с изменением методики статистического наблюдения в 2017 г. Для наших целей существенно также то обстоятельство, что инвестиционная активность в сельском хозяйстве сконцентрирована преимущественно в его корпоративном секторе, в связи с чем применительно к поставленной цели исследования применённый показатель цен даёт лучшие мотивационные ориентиры в сравнении с ранее использовавшимся.
    19

  • Обоснование сценариев
  • 20 Базовый период, по которому построена модель, – это четырёхлетний период 2014…2017 гг. Поскольку в течение всего базового периода действовало эмбарго, объективно обусловленные оценки капитальных благ, рассчитанные по фактическим данным этого периода, в том числе при фактических ценах импорта, подвержены влиянию данного инструмента внешнеторговой политики. Они отражают сценарий «наличие эмбарго».
    21 В Институте прикладных экономических исследований РАНХиГС проведена работа по оценке влияния эмбарго на цены импорта товаров, затронутых действием эмбарго [17], в которой это влияние в среднесрочном горизонте времени признано равным примерно 2,5%. Приняв наблюдавшийся в базовом периоде уровень внешнеторговых цен на «санкционные» продукты, учтённые в модели (овощи, скот и птица, молоко) равным увеличенному на 2,5% предполагаемому уровню цен в отсутствие эмбарго, получаем, что в сценарий «отсутствие эмбарго» должен быть заложен уровень цен импорта «санкционных» продуктов, составляющий 1/1,025 к факту. Из продуктов, представленных в модели, к их числу относятся скот и птица, молоко и овощи.
    22 Кроме сценариев наличия и отсутствия эмбарго, рассматривается ещё один сценарий, связанный с санкционной политикой: падение курса рубля к доллару США на 20% вследствие введения новых жёстких санкций против российской экономики при сохранении действующего продовольственного эмбарго. В рамках модели частичного равновесия, предполагающей не охваченные ею факторы неизменными, этот эффект отражается изменением соотношения между внутренними и пограничными ценами, выраженными в рублях, на 20%, то есть выраженные в рублях внешнеторговые цены – в данном случае не только импорта, но и экспорта – приняты равными ценам соответствующих лет базового периода, умноженным на 1,2. Такой перерасчёт сделан по всем продуктам, отражаемым моделью, кроме продукта «остальная продукция сельского хозяйства».
    23 Особенностью анализируемых сценариев, позволяющей выделить эффект эмбарго в чистом виде, являются равные условия господдержки сельского хозяйства в каждом из них: во всех трёх сценариях они соответствуют системе инструментов аграрной политики, фактически применявшейся в базовом периоде. В явном виде модель эти инструменты не описывает: их влияние на производство и торговлю отражается в статистических данных, отражающих решения, фактически принимаемые производителями при тех или иных ценах на рынках, и улавливается калибровочными процедурами, согласующими ненаблюдаемые параметры модели с наблюдаемыми данными.
    24 Итак, в модели сравниваются три сценария: «отсутствие эмбарго», принимаемый за базовый (Б); «наличие эмбарго» (первый альтернативный сценарий, А1); «наличие эмбарго плюс снижение курса рубля к доллару США на 20%» (второй альтернативный сценарий, А2).
    25 Специфика задачи, решаемой данным исследованием, требует сравнивать ситуации, обусловленные теми или иными политическими решениями или действиями, создающими препятствия рыночному механизму, с «нейтральной» ситуацией, при которой искажающее влияние на рынки минимально. При таких обстоятельствах ближе всего к реальной ситуации на моделируемых рынках, характеризующейся наличием эмбарго, оказывается не базовый, как обычно бывает при сценарном анализе, а первый альтернативный сценарий.
    26

  • Приём сопоставления эффективности инвестиций при разных сценариях
  • 27 Когда речь идёт о конкретном инвестиционном проекте или программе – и вообще в большинстве случаев, когда речь идёт о вложениях заранее известной суммы, – измерение эффективности инвестиций обычно не вызывает принципиальных трудностей. Но если эта сумма не определена, отдача от инвестиций становится неудобным предметом измерения. При таких обстоятельствах результатом измерения должна быть не постоянная величина, а функция, отражающая зависимость эффективности инвестиций от их объёма. К сожалению, построить такую функцию по эмпирическим данным – в том числе и с помощью модели [14] – можно лишь с очень большой долей условности, предположив, что все прочие условия при разных объёмах инвестиций остаются одними и теми же. На деле это требование заведомо не может быть выполнено.
    28 В данной статье предлагается соизмерять эффективность инвестиций в разных сценариях, сопоставляя не функции отдачи инвестиций от их объёма, практически не поддающиеся объективной оценке, а убывающие функции предельной эффективности инвестиций в выбранную составляющую производственного капитала от имеющегося в наличии объёма этой составляющей. При использовании для построения такой функции выходных данных модифицированной модели [14] ордината любой точки её графика – это значение объективно обусловленной оценки составляющей производственного капитала в некотором субъекте федерации, абсцисса – сумма объёмов этой же составляющей во всех субъектах федерации, где объективно обусловленная оценка выше, и произвольной части объёма в субъектах, где оценка такая же.
    29 Если принять допущение о том, что в каждом субъекте федерации инвестиции в границах постоянной доли ε от фактического наличия составляющей производственного капитала дают отдачу, равную объективно обусловленной оценке, а сверх неё отдача сразу падает до нуля, то значение функции эффективности инвестиций в данную составляющую от размера инвестиций окажется равным значению функции предельной эффективности инвестиций в ту же составляющую от её фактически накопленного размера, умноженного на ε. Это допущение выступает в качестве принципа (конвенции) соизмерения эффективности инвестиций в разных сценариях. Приняв его, получаем возможность, помимо визуального сравнения графиков, сравнивать количественные оценки сценарных объёмов инвестиций, обладающих ненулевой эффективностью: они в этом случае равны интегралам функций предельной эффективности инвестиций от наличного объёма составляющей производственного капитала, умноженным на неизвестную постоянную ε. Полагая ε одинаковой не только для разных сценариев, но и для разных составляющих производственного капитала, можно получить обусловленную этим предположением совокупную количественную меру отдачи инвестиций в производственный капитал.
    30 Используемая нами математическая модель – вернее, доступная для её построения информационная база – позволяет нам определить эффективность инвестиций в каждую из четырёх составляющих производственного капитала сельского хозяйства: поголовья скота (в пересчёте на крупный рогатый скот), энергетических мощностей, иных основных средств сельскохозяйственного производства, оборотных средств.
    31

  • Результаты
  • 32 Прежде чем ответить на вопрос статьи по существу, представим обобщённую информацию о том, насколько отличаются друг от друга объёмы и структура производства сельскохозяйственной продукции в исследуемых сценариях (табл. 1).
    33 Все три сценария мало отличаются от фактических данных, если судить по суммарной стоимости произведённой сельскохозяйственной продукции; однако со структурой дело обстоит иначе. Отклонения от факта говорят о том, что реальное состояние сельского хозяйства в базовом периоде не было равновесным относительно сценарных условий. В частности, объёмы внутреннего производства молока превосходят уровень, при котором оно оставалось бы конкурентоспособным по цене с импортом. Действующие ограничения, связанные с импортом молочной продукции, обусловлены наличием фальсификата во ввозимой продукции и отдельными случаями нарушения поставщиками санитарных норм; но столь же действенную систему проверки соблюдения аналогичных требований внутренними производителями, охватывающую все регионы страны и все категории производителей, ещё только предстоит создать.
    34 Таблица 1 – Стоимость сельскохозяйственной продукции в сценарных равновесиях в сравнении с фактическими данными
    Продукты Всего, млрд. руб. В % к факту
    Факт* Сценарий Б Сценарий А1 Сценарий А2 Сценарий Б Сценарий А1 Сценарий А2
    Зерно 717,6 660,9 662,3 701,9 92,10 92,29 97,82
    Картофель 111,0 110,6 110,5 112,0 99,65 99,56 100,92
    Овощи 277,3 276,6 277,2 281,2 99,76 99,95 101,40
    Подсолнечник 164,4 159,8 160,0 162,2 97,19 97,30 98,65
    Молоко 490,9 412,6 415,6 464,8 84,04 84,67 94,68
    Скот и птица 1075,1 1088,4 1090,1 1101,1 101,23 101,39 102,42
    Остальная с.х. продукция 2543,6 2621,5 2617,2 2555,5 103,06 102,90 100,47
    Итого 5379,9 5330,3 5332,8 5378,8 99,08 99,13 99,98
    * Среднегодовой уровень базового периода 2014…2017 г. Об используемых ценах см. п.2.1. Стоимость продукции в сценариях Б, А1 и А2 измеряется в соответствующих равновесных ценах. Источник: расчёты автора по результатам математического моделирования.
    35 В равновесии для сценария А1 (эмбарго) производится чуть больше сельскохозяйственной продукции, чем в базовом сценарии Б (отсутствие эмбарго). Разница составляет лишь 2,5 млрд. руб. При этом в той или иной мере возрастает производство большинства продуктов, исключая лишь картофель и остальную продукцию сельского хозяйства. Как и следовало ожидать, положительный эффект эмбарго прослеживается в производстве молока (3,0 млрд. руб.), скота и птицы (1,7 млрд.) и овощей (0,6 млрд.), однако в выигрыше оказывается также производство зерна (на 1,4 млрд.), удовлетворяющее возрастающий спрос на корма. Поскольку объём ресурсов сельского хозяйства во всех сценариях одинаков, происходит их частичное перераспределение в пользу производства названных видов продукции в ущерб производству картофеля и остальной продукции.
    36 Различия в объёмах и структуре производства между этими двумя сценариями невелики. Это может привести к умозаключению о том, что слабым окажется и влияние эмбарго на эффективность инвестиций; однако, принимая во внимание свойственную ей высокую чувствительность к очень малым изменениям факторов, такое рассуждение может оказаться обманчивым.
    37 Эффект, возникающий при взаимодействия эмбарго с падением курса рубля, намного масштабней. В сценарии А2 стоимость произведённой продукции всех видов, кроме прочей, растёт в сравнении со сценарием Б, а итоговый рост составляет 48,5 млрд. руб., почти в 20 раз превосходя эффект самого эмбарго. Эта оценка согласуется с приведённой в [9]. Наибольшие преимущества получают производители молока, на второй позиции производители зерна, на третьей – скота и птицы. Однако данному сценарию свойственен рост внутренних цен на продукцию сельского хозяйства в среднем на 1% как к факту, так и к сценарию Б. Таким образом, прибавка стоимости произведённой продукции оказывается меньше эффекта роста цен, а индекс физического объёма производства продукции составляет 99,3% к сценарию Б или 99,0% к факту. Причина такого положения дел в ограниченности ресурсов. Чтобы задействовать заложенный в сценарии А2 потенциал конкурентных преимуществ, сельское хозяйство нуждается в структурных изменениях, а значит, в освоении новых инвестиций.
    38 На рис. 1-4 даётся сравнение функций предельной эффективности инвестиций от накопленного размера каждой из четырёх исследуемых составляющих производственного капитала, нормированного на среднегодовой (в базисном периоде) размер каждой из них в целом по стране. Эмбарго заметно повышает эффективность инвестиций в оборотный капитал, но лишь при условии, что курс рубля не упадёт. Если же это произойдёт, отдача от инвестиций в основной капитал в сравнении со сценарием Б несколько снизится. Связывать это с улучшением финансового положения сельхозпроизводителей, характерным для сценария Б, не следует: анализ с помощью используемой модели ограничен краткосрочным горизонтом времени, в котором полученные доходы ещё не могут быть использованы на пополнение оборотных средств. Решающее значение здесь имеет сокращение физического объёма производства.
    39 Отдача от инвестиций в наращивание поголовья скота и птицы в условиях эмбарго несколько сокращается – в основном за счёт субъектов федерации, где эта отдача наибольшая. Зато сценарий «эмбарго плюс падение курса» говорит о существенном положительном влиянии таких условий на эффективность этого направления инвестиций.
    40 Эффективность инвестиций в энергетические мощности под влиянием эмбарго снижается. Это структурный эффект: усиливающийся в сценарии А1 дефицит оборотных средств и основных средств других видов увеличивает отдачу именно от них, а энергетические мощности остаются на втором плане. Рост курса, в дополнение к эмбарго, «оживляет» отдачу от инвестиций в данном направлении, и она превосходит уровень, характерный для сценария Б.
    41 Что касается иных основных средств, чем животные основного стада и энергетические мощности, – здесь картина наилучшим образом соответствует интуитивным ожиданиям. При эмбарго эффективность инвестиций возрастает в сравнении со сценарием Б «без эмбарго», а если его усугубляет падение курса рубля – возрастает ещё более.
    42

    Рис. 1. Функция предельной эффективности инвестиций в оборотные средства (расчёты автора)

    43

    Рис. 2. Функция предельной эффективности инвестиций в поголовье сельскохозяйственных животных (в пересчёте на крупный рогатый скот; расчёты автора)

    44

    Рис. 3. Функция предельной эффективности инвестиций в энергетические мощности (расчёты автора)

    45

    Рис. 4. Функция предельной эффективности инвестиций в иные средства сельскохозяйственного производства (расчёты автора)

    46 Анализ графиков не позволяет прийти к однозначному выводу об общем влиянии эмбарго на эффективность инвестиций в производственный капитал сельского хозяйства. Поэтому нам потребуется принять более рискованное предположение о том, что доля эффективных (имеющих ненулевую отдачу) инвестиций от общего объёма составляющей производственного капитала одинакова для всех составляющих, и перейти к количественному анализу.
    47 Таблица 2 – Оценка объёма инвестиций в производственный капитал сельского хозяйства, обладающих ненулевой эффективностью, млрд. руб.
    Составляющая производственного капитала Сценарий Б Сценарий А1 Сценарий А2
    Оборотные средства 12,3·ε 15,4·ε 12,2·ε
    Поголовье сельскохозяйственных животных (в пересчёте на крупный рогатый скот) 232,2·ε 219,5·ε 349,2·ε
    Энергетические мощности 57,7·ε 20,5·ε 76,4·ε
    Прочие основные средства сельскохозяйственного производства 228,2·ε 281,7·ε 343,7·ε
    Итого 530,4·ε 537,2·ε 781,5·ε
    Неизвестная величина ε положительна и существенно меньше единицы. Источник: расчёты автора по результатам математического моделирования.
    48 Приведённые в табл. 2 количественные меры согласуются с выводами графического анализа в разрезе отдельных составляющих, а в итоге соответствуют интуитивным ожиданиям. Обнаруживается небольшое положительное влияние на эффективность инвестиций со стороны эмбарго и весьма значительное – в случае, если эмбарго сочетается с падением курса рубля в масштабе, предусмотренном сценарием А2. Допуская определённую условность, можно сказать, что эмбарго ведёт к росту эффективности инвестиций в производственный капитал сельского хозяйства примерно на 1,3% – этот эффект едва ли ощутим для инвестора, особенно ввиду риска отмены эмбарго в будущем. Зато падение курса рубля на 20% к уровню базового периода на фоне эмбарго увеличивает инвестиционную отдачу в сравнении с ситуацией отсутствия эмбарго сразу на 47,3%. Такой рост мог бы существенно повлиять на позиции российского сельского хозяйства в конкуренции с другими отраслями за деньги инвесторов и позволил бы в течение характерного периода освоения инвестиций преодолеть негативный краткосрочный эффект соответствующего сценария – падение физических объёмов производства примерно на 0,7%.
    49

  • Обсуждение
  • 50 Интерпретируя полученные результаты, следует осознавать, что прирост эффективности инвестиций в условиях эмбарго достигается ценой частичной утраты преимуществ, создаваемых российскому сельскому хозяйству участием в международном разделении труда. На это обстоятельство указывается, в частности, в статье [21]. Угроза, связанная с политикой запретов, заключается в следующем. В отсутствие эмбарго масштабным инвестициям должна предшествовать разработка технологий для настолько дешёвых инвестиционных проектов, чтобы их стоимость была соразмерна капитализированной отдаче от инвестиций в сценарии Б. В условиях эмбарго можно обойтись более расточительными проектами – и таким образом законсервировать свойственную им технологическую отсталость на срок их жизненного цикла, заняв ими пространство, которое несколько позже могло бы быть освоено высокотехнологичными решениями. По-видимому, никакой объективный анализ, основанный на реально существующих на сегодняшний день данных, не может дать ответ на вопрос о том, что важнее для отрасли в целом: вытеснение конкурентов с внутренних рынков и закрепление на них пусть даже ценой убытков, возможных в будущем в случае отмены эмбарго – или ускоренное технологическое обновление. Любое политическое решение этого вопроса принимается в условиях неустранимой неопределённости и связано с неустранимым риском.
    51 В.П. Оболенский подчёркивает в [9], что эмбарго провоцирует рост пограничных цен не только на продукцию сельского хозяйства, но и на импортное оборудование, причём по истечении одного-двух лет, по мере всё более полного задействования внутренних резервов, второй эффект приобретает первостепенное значение для производителей. Размер инвестиций в любую составляющую производственного капитала не может быть больше капитализированной отдачи от инвестиций в соответствующую составляющую производственного капитала, и рост рублёвых цен на эти составляющие сужает множество проектов, отвечающих этому условию. Используемая нами методика не улавливает этот эффект, и это определяет повестку дальнейших исследований в данном направлении. Оценки, полученные выше, относятся к краткосрочному горизонту времени, в пределах которого нет возможности осуществить какие-либо инвестиции (но есть возможность оценить их эффективность).
    52 Результаты анализа сценария А2 «эмбарго плюс ослабление рубля» сходятся с тезисом статьи [19] о том, что меры по «хирургической ампутации рентного дохода», ослабившей курс рубля, стали существенной причиной относительного успеха политики импортозамещения, адаптации к санкционному режиму, оживления инвестиционной активности в сельском хозяйстве на фоне этих перемен.
    53 Пользуясь методикой, опирающейся на объективно обусловленные оценки, нельзя обойти вниманием критику их применения в качестве количественных характеристик экономических явлений [2]. Эта критика в указанной статье напрямую отнесена лишь к проблематике оценивания природной ренты, а изложенная в ней позиция не пользуется широкой поддержкой научного сообщества. Тем не менее, аргументы, на которой она основана, имеют более общий характер и потому не могут быть оставлены без внимания. Главный из них связан с неустойчивостью объективно обусловленных оценок, их высокой чувствительностью к спецификации модели, агрегированию исходных данных и вообще любым изменениям в исходных данных. В дополнение к контраргументам, изложенным в диссертации [4, п.1.3] (главный из которых заключается в том, что свойства объективно обусловленных оценок, осложняющие их практическое применение, не в меньшей мере присущи самому явлению, которое они отражают, и потому не лишают основанные на них выводы объективности) следует указать на два обстоятельства. Во-первых, модель, используемая в текущем исследовании, основана на непараметрическом представлении границы производственных возможностей [18], которое обеспечивает значительно лучшие характеристики устойчивости оптимумов в сравнении с альтернативными спецификациями множества допустимых решений. Во-вторых, соглашаясь с [2], не следует основывать какие-либо выводы на объективно обусловленной оценке единственного ограничения одной математической модели, даже если в модели использована непараметрическая граница производственных возможностей. Однако совокупности объективно обусловленных оценок, полученных по большому числу наблюдений, обладают, как показывают результаты зарубежных [20] и российских [4] исследователей, статистическими характеристиками, для которых характерна монотонная зависимость от факторов, указанных в [2]. Это позволяет применять такие совокупности в целях аргументации выводов и получения количественных оценок, как сделано в текущем исследовании.
    54

  • Выводы
  • 55 Проведённое исследование подтвердило гипотезу, согласно которой продовольственное эмбарго 2014 г. положительно повлияло на эффективность инвестиций в сельское хозяйство. Однако полученные количественные оценки показали: масштаб этого эффекта недостаточен для ощутимого влияния на решения инвесторов. В частности, установлено, что изменение курса рубля имеет значительно более значительные последствия того же рода. Полученные результаты укрепляют позиции исследователей, писавших о том, что оживление инвестиционной активности после введения эмбарго – это по преимуществу результат ослабления рубля, последовавшего за введением рядом стран санкций против России.
    56 Разработанная в статье методика дала возможность получить аналогичные оценки в разрезе составляющих производственного капитала сельского хозяйства и установить, что отклик эффективности вложений в каждую из них на сценарные условия «эмбарго» и «эмбарго плюс падение курса рубля» обладает своей спецификой. В первом случае снижается отдача от вложений в энергетические мощности, во втором – в оборотные средства.
    57 В методическом отношении проведённое исследование представляет интерес постольку, поскольку демонстрирует возможность решения вопросов, связанных с эффективностью инвестиций – важнейшим фактором инвестиционной активности – с опорой исключительно на анализ, проводимый в краткосрочном горизонте времени. Такой анализ не зависит от предположений о будущем, а если зависит, то лишь на уровне анализируемых сценарных условий. Поэтому он выгодно отличается от результатов анализа длительной перспективы надёжностью используемых данных и, как следствие, получаемых оценок.

    References

    1. Afontsev S.A. Vykhod iz krizisa v usloviyakh sanktsiy: missiya nevypolnima? // Vo-prosy ekonomiki. 2015. ¹ 4. P.20-36.

    2. Danilov-Danil'yan V.I. Prirodnaya renta i upravlenie ispol'zovaniem prirodnykh resursov // Ekonomika i matematicheskie metody. 2004. ¹3. P.3-15.

    3. Kantorovich L.V. Ekonomicheskiy raschet nailuchshego ispol'zovaniya resursov. Moscow: The Academy of Sciences of the USSR publ., 1960. 347 p.

    4. Kochergina N.V. Matematicheskie metody izmereniya zemel'noy renty v sel'skom khozyaystve: dissertation / RSAU-MTAA n.a. K.A. Timiryazev. Moscow, 2006. 185 p.

    5. Maslova V.V., Zaruk N.F. et al. Razrabotat' nauchnye osnovy sovershenstvova-niya ekonomicheskogo regulirovaniya APK i mekhanizmy investitsionnogo razvitiya sel'skogo kho-zyaystva Rossiyskoy Federatsii v usloviyakh integratsionnykh protsessov: Scientific report. Moscow: FRC VNIIESH, 2019. 210 p.

    6. Maslova V.V., Savkina G.M. Razvitie investitsionnoy deyatel'nosti v sel'skom kho-zyaystve Rossii // APK: Ekonomika, upravlenie. 2020. ¹2. P. 29-37.

    7. Maslova V.V., Chekalin V.S., Avdeev M.V. Razvitie sel'skogo khozyaystva Rossii v usloviyakh importozameshcheniya // Vestnik Rossiyskoy akademii nauk. 2019. Vol. 89. ¹10. P. 1024-1032.

    8. Nureev R.M., Busygin E.G. Rossiyskiy agropromyshlennyy kompleks v usloviyakh ekonomicheskikh sanktsiy: problemy povysheniya effektivnosti politiki importozameshcheniya // Zhurnal ekonomicheskoy teorii. 2017. ¹4. P. 8-25.

    9. Obolenskiy V.P. Effekty prodovol'stvennogo embargo // Rossiyskiy vnesh-neekonomicheskiy vestnik. 2019. ¹2. P.49-58.

    10. Primenenie matematicheskikh metodov v upravlenii APK Belarusi i Rossii / N.M. Svetlov, V.I. Buts', eds. Moscow: CEMI RAS, 2020. 177 p.

    11. Prognoz sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya Rossiyskoy Federatsii na period do 2024 goda / The Ministry of Economic Development of the Russian Federation. Moscow, 2018. 95 p.

    12. Svetlov N.M. K probleme rascheta vneshnetorgovykh tsen v vychislimykh modelyakh chastichnogo ravnovesiya // Sovremennaya agrarnaya ekonomika: nauka i praktika: Materialy mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii 29-30 aprelya 2020 g. Gorki, Belarus: The Belarus State Agricultural Academy, 2020.

    13. Svetlov N.M. Neparametricheskaya granitsa proizvodstvennykh vozmozhnostey v vychislimoy modeli chastichnogo ravnovesiya // Ekonomika i matematicheskie metody. 2019. ¹4. P.104-116.

    14. Svetlov N.M., Shishkina E.A. Innovatsionnaya model' chastichnogo ravnovesiya v prilozhenii k analizu effektov izmeneniya klimata // Mezhdunarodnyy sel'skokhozyaystvennyy zhurnal. 2019. ¹5. P.58-63.

    15. Siptits S.O. Osobennosti problem importozameshcheniya v APK i puti ikh resheniya v sovremennykh usloviyakh // Agrarnyy sektor Rossii v usloviyakh mezhdunarodnykh sanktsiy: vyzovy i otvety. Materialy Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii. 2015. P. 142-148.

    16. Ternovskiy D.S., Uzun V.Ya. et al. Vliyanie eksporta na sel'khozproizvoditeley i po-trebiteley Rossii. Moscow: Delo publ. house of RANEPA, 2020. 76 p.

    17. Firanchuk A.S. Rossiyskoe produktovoe embargo, ego vliyanie na import pro-dovol'stvennykh tovarov, i rol' tret'ikh stran v narushenii embargo (re-eksport) / IAER RANEPA. Moscow, 2018. 68 p.

    18. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making Units // European Journal of Operational Research. 1978. ¹2. P. 429–444.

    19. Medvedev D. Social and economic development of Russia: Finding new dynamics // Russian Journal of Economics. 2016. Vol. 2. ¹4. P. 327-348.

    20. Singbo A., Lansink A., Emvalomatis G. Estimating shadow prices and efficiency analysis of productive inputs and pesticide use of vegetable production // European Journal of Operational Research. 2015. Vol. 245. P. 265-272.

    21. Uzun V., Shagaida N., Lerman Z. Russian agriculture: Growth and institutional chal-lenges // Land Use Policy. 2019. Vol. 83. P. 475-487.