CC BY
12DOI: 10.38197/2072-2060-2023-240-2-257-280
МЕТОДЫ
ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ СТРАТЕГИЙ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕН-НЫХ СИСТЕМ -ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ METHODS OF ECONOMIC ASSESSMENT OF STRATEGIES FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF AGRO-FOOD SYSTEMS -FOREIGN EXPERIENCE
258
романенко ирина анатольевна
Главный научный сотрудник Всероссийского института аграрных проблем и информатики имени А.А. Никонова — филиала ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ, д.э.н.
irina a. romanenko
Chief Researcher, Nikonov All-Russian Institute of Agrarian Problems and Informatics — Branch of the FSBS IFRC AESDRA VNIIESH, Dr. Sci. (Econ.)
ORCID ID: 0000-0002-4585-2659
евдокимова наталья егоровна
Ведущий научный сотрудник Всероссийского института аграрных проблем и информатики имени А.А. Никонова — филиала ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ, к.э.н.
natalya e. evdokimova
Leading Researcher, Nikonov All-
Russian Institute of Agrarian Problems
and Informatics — Branch of the
FSBS IFRC AESDRA VNIIESH, Ph.D. (Econ. Sc.)
ОИСГО ГО: 0000-0001-6568-2063
АННОТАЦИЯ
Жизнеобеспечение человечества продуктами питания в современных условиях глобального изменения климата невозможно без низкоуглеродной трансформации агропродовольственных систем с соблюдением всех критериев устойчивости и эффективности их
развития во время этого процесса. Многокритериальность и меж-дисциплинарность аналитических оценок системной эволюции и трансформации базируется на разнообразных методологических подходах, которые были протестированы и внедрены в практическое использование за рубежом. Особый интерес представляет сравнение результатов расчетов с использованием современных моделей агропродовольственных систем на одних и тех же данных и сценарных предположениях. Возможности современных математических моделей таковы, что их оценки стратегий устойчивого развития агропродовольственных систем сходны по знакам, но пока отличаются по величине. Основной проблемой является адекватность спецификации эндогенных эффектов урожайности и изменений в землепользовании. Следовательно, основным направлением совершенствования моделей в ближайшие годы будет повышение точности имитации воздействия изменения климата на сельское хозяйство. Именно эта часть всех моделей наиболее чувствительна к сценарным условиям. ABSTRACT
The sustenance of mankind with food in the current conditions of global climate change is impossible without a low-carbon transformation of agri-food systems in compliance with all criteria for the sustainability and efficiency of their development during this process. The multicriteria and interdisciplinarity of analytical assessments of systemic evolution and transformation is based on a variety of methodological approaches that have been tested and put into practice abroad. Of particular interest is the comparison of the results of calculations using modern models of agri-food systems on the same data and scenario assumptions. The capabilities of modern mathematical models are such that their estimates of the strategies for sustainable development of agri-food systems are similar in signs, but so far differ in magnitude. The main problem is the adequacy of the specification of the endogenous effects of crop yields
and Land use change. Therefore, the main direction of improving models in the coming years will be to improve the accuracy of simulating the impact of climate change on agriculture. It is this part of all models that is most sensitive to scenario conditions.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Агропродовольственные системы, устойчивость, эффективность, стратегия, низкоуглеродная трансформация, критерии, модели. KEYWORDS
Agro-food systems, sustainability, efficiency, strategy, low-carbon transformation, criteria, models.
Основные положения:
— решение продовольственной проблемы в мире непосредственно зависит от разработки и проведения в жизнь стратегии перехода к климатически оптимизированному устойчивому и эффективному сельскому хозяйству;
— методология оценки эффективности и устойчивости агропродовольственных систем за рубежом в настоящее время включает междисциплинарную систему критериев и индикаторов;
— соблюдение всех социо-эколого-экономических критериев и ограничений возможно в динамике такого сложного объекта, как агропродовольственная система, только при построении соответствующей сложности и адекватности математической модели;
— международная программа взаимного сравнения и улучшения сельскохозяйственных моделей AgMIP исследовала вклад современных моделей в неопределенность прогнозов и показала основные направления совершенствования модельного инструментария.
Highlights:
— the solution of the food problem in the world directly depends on the development and implementation of a strategy for the transition to climate-smart, sustainable and efficient agriculture;
— the methodology for assessing the effectiveness and sustainability of agri-food systems abroad currently includes an interdisciplinary system of criteria and indicators;
— compliance with all socio-ecological and economic criteria and restrictions is possible in the dynamics of such a complex object as the agro-food system, only when building the appropriate complexity and adequacy of the mathematical model;
— the international program of intercomparison and improvement of agricultural models AgMIP investigated the contribution of modern models to the uncertainty of forecasts and showed the main directions for improving the modeling tools.
Введение
Жизнеобеспечение человечества продуктами питания является одной из величайших задач сельского хозяйства. Эта глобальная задача усугубляется изменением климата, которое все больше влияет на производство продуктов питания. В то же время агропродовольственные системы (далее — АПС) являются одними из основных источников выбросов парниковых газов, которые вызывают потепление атмосферы нашей планеты. Мировое научное сообщество с разных сторон и все более активно пытается решить проблемы разработки и проведения в жизнь стратегии перехода к климатически оптимизированному сельскому хозяйству, что предполагает интегральное решение взаимосвязанных задач:
— устойчивое и эффективное развитие глобальной, региональных и локальных АПС;
— адаптация АПС к изменению климата;
— сокращение до минимума выбросов парниковых газов.
Стратегии комплексного подхода дают возможность усилить синергию, получить сопутствующие выгоды, а также заранее определить и сократить потенциальные компромиссы. Глубокое понимание этих проблем, а также взаимосвязей в АПС и координации между задействованными в решении задач научными дисциплинами и секторами экономики имеет важное значение для разработки такой стратегии, которая позволит перейти к климатически оптимизированным углеродно-нейтральным АПС.
Эффективность любой системы, в том числе и АПС, — это свойство системы выполнять цель или цели ее функционирования в ее текущих внешних и внутренних условиях и с определенным качеством [1]. Показатели эффективности характеризуют степень способности системы к выполнению поставленных перед ней задач и являются обобщающими показателями оптимальности ее функционирования [1].
Устойчивость системы — это ее свойство возвращаться к исходному состоянию после прекращения воздействия, которое вывело ее из этого состояния. У живых, а также социально-экономических систем (в том числе АПС) устойчивость проявляется в их способности приспосабливаться к изменяющимся условиям существования [1].
По мнению ФАО, АПС будет устойчивой при выполнении трех критериев устойчивости: экономического, экологического и социального. ФАО также постулирует эти три аспекта устойчивости [2]:
экономическая устойчивость подразумевает коммерческую или финансовую эффективность деятельности, осуществляемой каждым субъектом системы, а также выгоды и издержки для общества в целом;
социальная устойчивость — это справедливое распределение добавленной экономической стоимости. Для достижения социальной устойчивости необходимо обеспечить защиту наименее привилегированных слоев населения;
экологическая устойчивость подразумевает сокращение уровня загрязнения, эффективное управление отходами
Рисунок 1. Системная устойчивость эволюции АПС Источник: переведено и адаптировано из [2]
264
и обеспечение нейтрального или положительного воздействия на окружающую среду в результате деятельности, связанной с продовольственной системой.
Развитие устойчивых АПС должно быть системным. Чтобы быть устойчивым, развитие АПС должно создавать положительную ценность одновременно по трем измерениям: экономическому, социальному и экологическому (рис. 1).
В работе [3] удачно суммируется, что глобальная АПС может стать устойчивой, если она сможет справедливо удовлетворять потребности в продуктах питания всех людей за счет продуктов биомассы, получаемых с пахотных земель, пастбищ и лесов, и в то же время поддерживать все агроэкосистемы на Земле в воспроизводимом и экологически здоровом состоянии, чтобы они могли продолжать удовлетворять потребности будущих поколений. Все виды взаимодействия человека с природой влекут за собой сложный набор переменных — от численности населения до килограммов мяса, съеденного в среднем потребителем. Изучить траектории достижения устойчивости социо-эко-лого-экономической системы невозможно без критериальной многомерности.
Цель исследования. Цель исследования — сравнительный анализ методов и моделей, применяемых за рубежом, для исследования и оценки процесса низкоуглеродной трансформации АПС на региональном уровне.
Методы. За рубежом методология оценки эффективности и устойчивости АПС включает междисциплинарную систему критериев и индикаторов, которая в настоящее время связывает уже разработанные и используемые методы [4]:
— оценка жизненного цикла (Life cycle analysis — LCA:метод,используемыйдляоценкивоздействияпродукта на окружающую среду на протяжении его жизненного цикла, включающего добычу и переработку сырья, производство, распространение, использование, переработку, окончательную утилизацию, включая парниковые газы),
— учет материальных и энергетических потоков социального метаболизма (Material and Energy Flow Accounting — MEFA: метод анализа товарных потоков с точки зрения биофизической эволюции экономики и общества; при анализе биофизических связей АПС этот метод оценивает, как ресурсы присваиваются, трансформируются и потребляются),
— многомерный комплексный анализ метаболизма общества и экосистем (Multi-Scale Integrated Analysis of Societal and Ecosystem Metabolism — MuSIASEM: метод учета, используемый для анализа природно-экономических систем и моделирования их возможных вариантов развития, который основан на поддержании согласованности количественных оценок по шкалам и различным измерениям (например, экономическим, демографическим, энергетическим), полученных с использованием различных показателей),
— система критериев агроэкологии (методология основана на аналитической пятиуровневой структуре изменения АПС и включает 10 оценочных параметров ФАО),
— система экологического управления ландшафтом из ландшафтной экологии (Landscape Ecological Management System — LEMS),
— политическая экология, или экополитология, со своими принципами для достижения устойчивого восста-
2
новления экосистем с широкой политико-экономической точки зрения в конкретных географических и исторических контекстах,
— оценка местного биокультурного наследия крестьянских знаний и устойчивости его передачи и развития (комплекс природных ресурсов — от генов обитателей до исторических ландшафтов — знаний и практик, связанных с историческим и экологическим контекстом местного общества).
Оценка жизненного цикла — это метод, рекомендуемый международными организациями (прежде всего, Программой ООН по окружающей среде), для поддержки устойчивого развития путем количественной оценки воздействия на окружающую среду продукта в течение всего его жизненного цикла (от создания до полного потребления или утилизации). Она включает в себя учет энергии и используемых материалов, а также воздействие на окружающую среду по всей цепочке производства, разработки, упаковки, заморозки, транспортировки, доставки, розничной продажи и приготовления пищи, а также удаления всех отходов и остатков, образующихся в цепочках производства — потребления. Эта методология выявила многие неявные экологические аспекты функционирования АПС. Ярким примером является обоснование сокращения потребления мяса и изменения рациона питания при любом сценарии низкоуглеродной трансформации АПС, смоделированном с использованием результатов, полученных с помощью оценки жизненного цикла [5].
Основной нерешенной проблемой этого метода является отсутствие четкой методологии принятия решений и учета (выбора) данных. Масштаб регионального анализа зависит от этого выбора и сильно разнится при различной
детализации или агрегировании, что сильно влияет на результаты и интерпретацию. Это также препятствует сопоставимости результатов [6].
Оценка жизненного цикла региональных АПС сложнее из-за внутренне изменчивого характера систем, на которые влияют не только технологические факторы, такие как промышленные системы, но и естественные природные процессы. АПС, как правило, весьма чувствительны к управлению, которое может сильно различаться и приводить к нестандартным результатам. Применение моделирования при оценке жизненных циклов региональных АПС требует тщательного рассмотрения разнообразия взаимосвязанных процессов внутри изучаемых систем и многочисленных биофизически обусловленных аспектов. Необходимы адекватные модели для оценки выбросов от сельского хозяйства. Эти выбросы в основном состоят из прямых выбросов на местах и пестицидов, экспериментальное измерение которых требует значительных ресурсов. Ориентированные на сельское хозяйство модели выбросов часто объединяются в наборы и описываются в руководствах по базам данных сельскохозяйственной инвентаризации, таких как базы данных World Food LCA или AGRIBALYSE [7]. Эти модели являются «простыми», основанными на эмпирических уравнениях. Другие модели также используются на практике. Они варьируются от относительно простых, таких как Indigo-N, до сложных динамических моделей почва — растение — агроэкосистема с более высокими требованиями к данным и крутой кривой обучения, таких как APSIM, DSSAT, STICS [7].
Современные исследователи и практики признают, что этой методологии оценки жизненного цикла все еще
268
не хватает теоретической и методологической последовательности, а поэтому подчеркивают, что экологическая оценка АПС должна основываться на синтезе этой и других методологий.
Модели
Переход к устойчивому режиму развития АПС относится к фундаментальным изменениям, которые требуют тщательной проработки траекторий такого перехода. Это относительно молодая область исследований, как у нас, так и за рубежом. Некоторое время тому назад была даже запущена специальная программа «Исследовательской сети переходов в области устойчивого развития» (STRN), чтобы определить пробелы и недостатки в соответствующей методологии [8]. Стратегии управления процессами трансформации АПС с выполнением всех критериев устойчивого развития по заключению этой программы невозможно разработать без современных возможностей моделирования. Соблюдение всех социо-эколого-экономических критериев и ограничений возможно в динамике такого сложного и мультипараметрического объекта, как АПС, только при построении соответствующей сложности и адекватности математической модели [9-12].
За последние десятилетия в мире было разработано много сложных моделей, охватывающих на всех уровнях отдельные функции и все АПС целиком, для решения различных исследовательских и управленческих задач. Достаточно сложный модельный инструментарий нуждался в оценке своей адекватности и точности решений, а потому в 2010 году группой специалистов по моделированию сельского хозяйства была инициирована Программа взаимно-
го сравнения и улучшения сельскохозяйственных моделей (AgMIP). По замыслу организаторов, «миссия AgMIP состоит в том, чтобы значительно улучшить сельскохозяйственные модели и научно-технические возможности для оценки устойчивости сельскохозяйственных систем, включая влияние изменчивости и изменения климата и других движущих сил на сельское хозяйство, продовольственную безопасность и бедность в локальном и глобальном масштабах. Чтобы выполнить эту миссию, цель состоит в том, чтобы создать платформу знаний нового поколения для сельскохозяйственного моделирования во всем мире» [13].
Результаты и обсуждение
В проекте сравнения сельскохозяйственных моделей (AgMIP) на основе согласованного набора сценариев было выполнено исследование различий между девятью ведущими мировыми экономическими моделями. В проект были включены модели частичного равновесия, общего равновесия и комплексной оценки [9, 13].
1. Модель FARM (USDA), или, иначе, интегрированная модель фермерской системы (IFSM), разработанная службой сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США, объединяет в себе физические и биологические процессы. Модель использовалась для оценки широкого спектра технологий и стратегий управления. Эта модель позволяет имитировать воздействия на окружающую среду, включая выбросы парниковых газов, выщелачивание нитратов и сток фосфора, а также оценку жизненного цикла для определения углеродного следа АПС. В отличие от большинства моделей FARM моделирует все основные компоненты АПС как процессы, что
позволяет ее постоянно совершенствовать и добавлять новые компоненты. Моделирование различных АПС позволяет сравнивать влияние системных различий, включая использование ресурсов, эффективность производства, воздействие на окружающую среду, производственные затраты и чистую прибыль. Данные, полученные при моделировании на FARM, далее использовались как экзогенные для модели частичного равновесия IMPACT.
Международная модель анализа политики сельскохозяйственных товаров и торговли IMPACT (IFPRI) предназначена для изучения альтернативных вариантов будущего глобального предложения продовольствия, спроса, торговли, цен и продовольственной безопасности. Модель IMPACT позволяет осуществлять глобальные прогнозы предложения сельскохозяйственных товаров, спроса, объемов торговли, равновесных цен и последствий недоедания, а также исследования по биоэнергетике, изменению климата, изменению рациона питания и т.д.
2. Модель глобальной торговли и окружающей среды GTEM (ABARE — Австралийского бюро сельскохозяйственной и ресурсной экономики) — это динамическая модель глобального общего равновесия, способная учитывать общую, отраслевую, пространственную и временную эффективность распределения ресурсов. Расширенная версия GTEM (GTEM-Food) с дезагрегированным сельскохозяйственным сектором предназначена для социально-экономического и биофизического моделирования сельскохозяйственного, земельного и продовольственного секторов на глобальном и национальном уровнях.
3. Азиатско-Тихоокеанская интегрированная модель AIM (Японский институт экологических исследований в со-
трудничестве с Киотским университетом) — это глобальная имитационная модель, которая оценивает варианты политики стабилизации климата, особенно в Азиатско-Тихоокеанском регионе, с вариантами сокращения выбросов парниковых газов и землепользования в регионах. В модели есть возможность варьировать выбросы от 12 видов деятельности (сельское хозяйство, сжигание сельскохозяйственных отходов, энергетика, сжигание леса, промышленность, бытовые нужды, внутренний транспорт регионов, воздушный транспорт, сжигание трав, судоходство, химическое производство растворителей, отходы и мусор) и 7 видов выбросов парниковых газов плюс углекислый газ, а также 7 категорий землепользования (природный лес, естественные пастбища, управляемые леса, пастбища, пахотные земли, для биоэнергетики и городские участки).
4. Комбинация MAGNET-IMAGE состоит из модели общего равновесия MAGNET (Центр экономических исследований Вагенинген) и модели комплексной оценки IMAGE (Вагенингенский университет, Нидерланды). Модель MAGNET представляет собой мультирегиональную, многоотраслевую, прикладную модель общего равновесия, основанную на неоклассической микроэкономической теории [14]. В основе MAGNET лежит модель «затраты — выпуск», которая связывает отрасли в цепочках создания добавленной стоимости от первичных товаров, проходящих более высокие стадии промежуточной обработки, до окончательной сборки товаров и услуг для потребления. Рабочая сила, капитал и природные ресурсы полностью используются в каждом регионе, и совокупное предложение каждого фактора равно его спросу (равновесие). Таким образом, рынки факторов производства являются кон-
курентными между отраслями, но не между регионами. MAGNET предполагает, что товары, торгуемые на международном уровне, дифференцируются по стране происхождения в соответствии с предположением Армингтона [15]. Это предположение порождает меньшую и более реалистичную реакцию торговли на изменения цен, чем подразумевается в моделях однородных продуктов.
Модель IMAGE представляет собой модель оценки воздействия с сильным биофизическим компонентом, которая может использоваться независимо или в сочетании с глобальной моделью CGE, такой как MAGNET. Интегрированная модель для оценки глобальной окружающей среды (IMAGE) [16] описывает различные проблемы глобального изменения окружающей среды с использованием набора связанных подмоделей, описывающих энергетическую систему, сельскохозяйственную экономику и землепользование, естественную растительность и климатическую систему. Сельскохозяйственный спрос, производство и торговля моделируются с помощью модели MAGNET, которая является неотъемлемой частью структуры IMAGE в большинстве сценарных исследований. Интенсификация сельского хозяйства и региональное производство определяют будущее землепользование. Выбросы, связанные с землепользованием и его изменениями, а также с энергосистемой, используются в климатической модели для определения изменения климата, которое затем влияет на все биофизические подмодели.
5. Модель оценки глобальных изменений GCAM — это модель комплексной оценки, была разработана в Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории Министерства энергетики США. GCAM представляет собой
глобальную, динамически-рекурсивную модель экономического равновесия, которая решается с пятилетними временными шагами до конца этого века. Модель использовалась в подготовке отчетов МГЭИК. Она пригодна для изучения долгосрочных взаимодействий между энергетическими, сельскохозяйственными и климатическими системами. GCAM вводит экзогенно население, ВВП на душу населения, параметры мер регулирования и технологий, а рассчитывает прогнозы выработки энергии и поставок энергоуслуг, прогнозные параметры использования сельскохозяйственных земель, сельскохозяйственного производства и климата. Основными преимуществами GCAM являются ее глобальный охват и простота обновления пользователями, особенно для различных климатических и технологических сценариев.
6. Глобальная модель управления биосферой GLOBIOM (IIASA) является моделью частичного равновесия и используется с начала 2000-х годов. Она включает основные отрасли землепользования, включая сельское и лесное хозяйство. Предложение модели строится снизу (пространственно описанная поверхность планеты, землепользование, системы управления и информация об экономических затратах) вверх (региональные товарные рынки). Такая структура позволяет учитывать широкий набор экологических и социально-экономических параметров. Для сельскохозяйственных культур, домашнего скота и лесной продукции включены производственные функции Леонтьева, охватывающие альтернативные системы производства, которые параметризуются на биофизических моделях, таких как EPIC или G4M. GLOBIOM охватывает выбросы основных парниковых газов в результате сель-
274
ского, лесного и другого землепользования. Кроме того, модель эндогенно представляет технологии смягчения последствий изменения климата, включая технологические и структурные варианты. Товарные рынки и международная торговля моделируются для 37 агрегированных экономических регионов. Торговля моделируется в соответствии с подходом пространственного равновесия, основанным на конкурентоспособности затрат и предположении об однородности товаров, что позволяет отслеживать двусторонние торговые потоки между отдельными регионами. GLOBЮM — это рекурсивно-динамическая модель, которая может прогнозировать до 2100 года. Модель была первоначально разработана для оценки воздействия политики смягчения последствий изменения климата, а в настоящее время все чаще применяется для прогнозирования агро-лесных рынков, анализа экономических последствий изменения климата и адаптации, а также целей устойчивого развития.
7. Модель сельскохозяйственного производства и его воздействия на окружающую среду MAgPIE (Потсдамского института исследований воздействия на климат) представляет собой глобальную модель распределения землепользования, которая связана с моделью динамики растительного покрова. Она учитывает региональные экономические условия, такие как спрос на сельскохозяйственные товары, технологии и затраты, а также пространственные данные о потенциальной урожайности, земельных и водных ограничениях. На их основе модель получает региональные модели землепользования, урожайности и общие затраты на сельскохозяйственное производство. Целевой функцией модели землепользо-
вания является минимизация общей стоимости производства для заданного объема регионального спроса на продовольствие и биоэнергию. Региональный спрос на продукты питания определяется для экзогенно заданного населения на основе региональных рационов питания. Будущие тенденции спроса на продовольствие определяются на основе межстранового регрессионного анализа, основанного на будущих сценариях роста ВВП и населения. Для будущих прогнозов модель работает с временным шагом 10 лет в рекурсивном динамическом режиме. Связь между двумя последовательными периодами устанавливается через структуру землепользования. Оптимизированная модель землепользования из одного периода принимается в качестве начального ограничения земли в следующий. При необходимости дополнительные земли из несельскохозяйственных районов могут быть преобразованы в пахотные земли за дополнительную плату.
8. Прикладная модель общего равновесия воздействия на окружающую среду и устойчивого развития ENVISAGE (Всемирного банка) оценивает взаимодействие между экономикой и глобальной окружающей средой с точки зрения воздействия антропогенных выбросов парниковых газов. ENVISAGE представляет собой рекурсивную динамическую многоотраслевую и мультирегиональную модель. Она была дополнена модулем выбросов и климата, который напрямую увязывает экономическую деятельность с изменениями средней глобальной температуры. Она включает в себя петлю обратной связи, которая связывает изменения температуры с воздействием на экономические переменные, такие как урожайность
27
сельскохозяйственных культур или ущерб от повышения уровня моря.
9. Модель прогнозирования выбросов и анализа политики ЕРРА (Массачусетский технологический институт, США) является компонентом интегрированной модели земных систем (IGSM). ЕРРА прогнозирует выбросы от антропогенной деятельности большинства климатически важных веществ. Основное применение ЕРРА заключается в оценке стоимости контроля выбросов парниковых газов в течение 100-летнего горизонта модели. Эти прогнозы показывают темпы улучшения энергопотребления на единицу продукции (ВВП). По своей структуре ЕРРА представляет собой многоотраслевую, мультирегиональную вычислимую модель общего равновесия мировой экономики. Модель использует данные БД GTAP, которая включает таблицы «затраты — выпуск» между отраслями в подробной матрице социального учета. Стандартная экономическая спецификация модели дополняется данными энергозатрат в физическом выражении, выбросами парниковых газов, данными по землепользованию, демографии, запасам природных ресурсов и эффективности (производимая/используемая энергия) передовых технологий. Эти дополнительные данные в натуральных единицах переводят экономические показатели в денежном выражении в соответствующие оценки использования природных ресурсов, технической эффективности процессов преобразования энергии и сопоставляются с ограничениями годовой доступности возобновляемых ресурсов, таких как наличие земли и число людей, затронутых энергопотоками, чтобы оценить последствия для здоровья при увеличении энергоемкости производ-
ства продуктов питания и калорийности среднедушевого потребления.
Заключение
Адекватные прогнозы влияния изменения климата на АПС требуют в настоящее время мультикритериального комплексного использования климатических, сельскохозяйственных и экономических моделей. Итак, Программа взаимного сравнения и улучшения сельскохозяйственных моделей AgMIP исследовала вклад различных моделей в неопределенность прогнозов на основе согласованного набора сценариев. В девяти моделях, включенных в исследование, направление реакции АПС на сценарии сходны. Однако величины реакции по различным параметрам различаются. Величина и знак разницы в прогнозных значениях зависят от структуры модели, в основном от спецификации эндогенных эффектов урожайности и изменений в землепользовании. Эти результаты [9-12] показывают, что основные усилия в будущих модельных экспериментах следует сосредоточить на воздействиях изменения климата на сельское хозяйство. Именно эта часть всех моделей наиболее чувствительна к сценарным условиям.
Разработка стратегии устойчивого развития предполагает оценку реакции АПС на изменение климата в рамках большого набора параметров. При отрицательном влиянии изменения климата на производительность, как показали результаты моделирования (AgMIP), цены растут и приводят к более интенсивным методам управления, расширению площадей, перераспределению продуктов международной торговлей и сокращению потребления.
278
Также результаты моделирования (AgMIP) расходятся в оценках относительно того, что будет наиболее важным на региональном уровне: площадь или урожайность, экстенсивные или интенсивные варианты адаптации. Кроме того, отмечается в [10], что хотя в среднем изменения в потреблении продуктов питания относительно невелики, но рост цен, вызванный неэластичным характером глобального спроса, значительно увеличит стоимость продуктов питания для бедных, что особенно негативно скажется на сельских районах, доходы которых также сократятся.
Библиографический список / References
1. Сайт Академик / https://dic.academic.rmT.
2. Техническая записка по вопросам устойчивых продовольственных систем. — ФАО. — 2021. https://unece.org/ sites/default/files/2021-05/Technical%20Note%20on%20SFS_ short%20version-RU.pdf.
3. Young T., & Burton M.P. (1992). Agricultural sustainability: Definition and implications for agricultural and trade policy. Rome: FAO Economic and Social Development Paper 110.
4. Tello E., González de Molina M. Methodological challenges and general criteria for assessing and designing local sustainable agri-food systems: A socio-ecological approach at landscape level // Socio-metabolic perspectives on the sustainability of local food systems. — Springer, Cham, 2017. — С. 2-67. https:// doi.org/10.1007/978-3-319-69236-4_2.
5. Scarborough P. et al. Modelling the health impact of environmentally sustainable dietary scenarios in the UK // European journal of clinical nutrition. — 2012. — Т. 66. — № 6. — С. 710-715.
6. Cucurachi S. et al. Life cycle assessment of food systems // One Earth. - 2019. - Т. 1. - № 3. - С. 292-297.
7. Basset-Mens C. et al. Life cycle assessment of agre-food systems: An operational guide dedicated to developing and emerging economies. — 2021.
8. Krey V. et al. (2016) MESSAGE-GLOBIOM 1.0 Documentation. International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Lax-enburg, Austria http://data.ene.iiasa.ac.at/message-globiom/.
9. Форселл Н. G4M и GLOBIOM Опыт моделирования в разных странах : презентация / https://unece.org/fileadmin/DAM/
timber/meetings/2020/20201117/RUS_pdf/03_IIASA_G4M___
GLOBIOM_Rus.pdf.
10. El Bilali H. Research on agro-food sustainability transitions: A systematic review of research themes and an analysis of research gaps // Journal of Cleaner Production. — 2019. — Т. 221. — С.353-364.
11. Nelson G.C. et al. Agriculture and climate change in global scenarios: why don't the models agree // Agricultural Economics. — 2014. — Т. 45. — С. 1-17.
12. Nelson G.C. et al. Climate change effects on agriculture: Economic responses to biophysical shocks // Proceedings of the National Academy of Sciences. — 2014. — Т. 111. — № 9. — С. 3274-3279.
13. Von Lampe M. et al. Why do global long-term scenarios for agriculture differ? An overview of the AgMIP global economic model intercomparison // Agricultural Economics. — 2014. — Т. 45. — № 1. — С. 3-20.
14. Stehfest E. et al. Key determinants of global land-use projections // Nature communications. — 2019. — Т. 10. — № 1. — С. 2166.
15. Сайт AgMIP / https://agmip.org/.
16. Woltjer G.B. et al. The MAGNET model: Module description. -LEI Wageningen UR, 2014. - № 14-57.
17. 15. Armington, P.S. (1969) A Theory of Demand for Products Distinguished by Place of Production. International Monetary Fund Staff Papers, 16, 159-178.
18. 16. Stehfest E. et al. Integrated assessment of global environmental change with IMAGE 3.0: Model description and policy applications. - Netherlands Environmental Assessment Agency (PBL), 2014.
Контактная информация / Contact information
Всероссийский институт аграрных проблем и информатики имени
А.А. Никонова
107078, Москва, Большой Харитоньевский пер., д. 21, стр. 1.
Nikonov All-Russian Institute of Agrarian Problems and Informatics
107078, Moscow, Bolshoi Kharitonevsky per., 21, bldg. 1.
Романенко Ирина Анатольевна / Irina A. Romanenko
8 (495) 607-62-83, ir.romanenko2009@yandex.ru
Евдокимова Наталья Егоровна / Natalya E. Evdokimova
8 (916) 695-40-19, nevdoki@gmail.com
