Научная статья на тему 'Модели частичного равновесия, как инструмент исследования и прогнозирования состояний рынков продовольствия'

Модели частичного равновесия, как инструмент исследования и прогнозирования состояний рынков продовольствия Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
614
87
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Модели частичного равновесия, как инструмент исследования и прогнозирования состояний рынков продовольствия»

хозпредприятии и производством мяса на перерабатывающих предприятиях. При таком варианте показатель внешней торговли состоит из двух элементов: торговля мясом и живым скотом в мясном эквиваленте. Оценки по молоку включают использование продукции внутри сельхозпредприятий. В интегрированной модели Л0ЫКК-С081М0 использовались в основном данные за календарный год. Для большинства видов сельскохозяйственных товаров в модели рассчитываются равновесные цены, которые предполагают, что рыночные цены должны уравнивать спрос и предложение, включая переходящие запасы.

Блок «Россия» модели ЛОЬШК состоит из 303 уравнений и 368 переменных. Расчеты производства, потребления и внешней торговли осуществляются по 24 видам продовольственной продукции, включая 15 видов сельскохозяйственной продукции и 9 видов продукции переработки, в том числе:

а) растениеводство (9): ячмень, кукуруза, овес, рис, рапс, подсолнечник, рожь, соя, пшеница;

б) животноводство (6): говядина и телятина, мясо птицы (курятина), яйца, молоко, свинина, баранина,

в) переработка (9): животное масло, сыр, свежая молочная продукция, растительное масло (всего), шрот (всего), сухое обезжиренное молоко, сахар, сухое цельное молоко, сухая сыворотка.

Для обмена информацией с уравнениями, моделирующими ситуацию на мировом рынке, в блоке проводятся расчеты и по ряду агрегированных показателей, включая:

— грубые зерновые (ячмень, овес, кукуруза, рожь)

— маслосемена (подсолнечник, соя,

рапс)

— растительное масло всех видов (масло из маслосемян и пальмовое масло)

В системе моделей Aglink-Cosimo состояние внешней среды для российского модуля формируется за счет прогноза ряда внут-

ренних и внешних переменных. К первой группе можно отнести численность населения, валовой внутренний продукт, долларовый курс рубля, импортные таможенные тарифы и квоты, урожайности сельскохозяйственных культур и т.п.; примером внешней переменной экономического окружения является мировая цена на нефть.

Выходными переменными российского модуля являются площади возделываемых культур, численность стад сельскохозяйственных животных, все элементы продовольственных балансов, внутренние цены на сырье и продукцию переработки, конечное потребление продовольствия населением.

В имитационном моделировании под сценарием обычно понимается содержательное сочетание переменных внешней среды, заданных на интервале прогнозного периода, и индуцированного ими модельного отклика. Пространство сценариев, порождаемое возможностями модели, будет содержать огромное количество вариантов сценариев, среди которых содержится искомый вариант стратегии развития сельского хозяйства России. Очевидно, что такой объем прогнозно-аналитической работы, необходимый для выработки стратегии развития сельского хозяйства, невозможно проделать без использования международной системы экономико-математических моделей.

В целом современное регулирование аграрных рынков представляет собой вполне конкретный набор методов, последствия применения которых можно учесть с помощью экономико-математических моделей. Моделей, каким-либо образом учитывающих государственное регулирование, достаточно много, они используются как развитыми, так и развивающимися странами. Однако наиболее глобальной, учитывающей процессы внешнеэкономического обмена, параметры государственного регулирования и достаточно полно описывающей основные рынки сельскохозяйственной продукции, является международная система моделей Aglink-Cosimo.

МОДЕЛИ ЧАСТИЧНОГО РАВНОВЕСИЯ, КАК ИНСТРУМЕНТ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЙ РЫНКОВ ПРОДОВОЛЬСТВИЯ

Работа подготовлена при финансовой поддержке РГНФ, проект №11-02-0047а «Продуктовые модели частичного равновесия: прогнозы развития, эффективные сценарии регулирования рынков агропродовольственной продукции в условиях либерализации внешнеэкономической деятельности».

К.Г. Бородин, д.э.н., рук. отд., А.С. Строков, к.э.н., науч. сотр. Всероссийского института аграрных проблем и информатики имени А.А.Никонова

Использование экономико-математических моделей позволяет оценить наиболее существенные факторы, оказывающие влияние

на развитие рынков продовольствия в действующих условиях; определить численные значения отдельных показателей, которые трудно

(или невозможно) установить иными методами (спрос, эластичности и т.д.); оценить перспективы развития рынка в различных сценарных режимах; а также последствия от применения мер государственного регулирования.

Модели агропродовольственных рынков делятся на модели полного и частичного равновесия. В моделях полного равновесия учитывается влияние изменений в определенной сфере экономики на всю экономику в целом.

С помощью моделей частичного равновесия можно исследовать определенный сектор экономики, пренебрегая при этом влиянием изменений на остальную экономику. Следовательно, применение моделей частичного равновесия возможно при условии слабого влияния секторальных изменений на остальные сектора экономики.

Эконометрические модели исследования рынков агропродовольственной продукции могут различаться по своей структуре; по своей функциональной направленности; по взятому в рассмотрение товарному ассортименту.

По своей структуре модели могут быть одно-модульными (или более простыми), или могут состоять из нескольких модулей, т.н. интегральные модели, в состав которых входят более простые модели.

По характеру решаемых задач, или по своей функциональной заданности модели могут исследовать основные характеристики рынка: спрос, предложение, цены, эластичности, параметры внешней торговли, конкурентоспособность отдельных товаров, они могут выполнять прогноз и т.д.

По ассортименту продукции, принимаемой в рассмотрение, модели могут быть одно-продуктовыми и многопродуктовыми.

Наиболее важной отличительной характеристикой модели среди перечисленных выше являются ее возможные сферы приложения, способность решать специфические исследовательские задачи, поэтому в дальнейшем обзоре будем использовать этот признак.

Среди моделей, сгруппированных по функциональному признаку, модели спроса занимают особое место. Эти модели представляют собой одну из наиболее распространенных типов моделей, используемых в построении моделей частичного равновесия. К числу классических моделей спроса относятся AIDS «почти идеальная система спроса»1 (Deaton и Muellbauer [1]) и Rotterdam model (Theil [9]), спрос на импорт в которых является зависимой переменной от расходов и уровня потребительских цен.

1 Almost Ideal Demand System -AIDS.

Модели оценки конкурентоспособности позволяют сравнить влияние отечественного и аналогичного импортного продукта на внутренний спрос. В частности, Dhoubhadel S.P. и Stockton M.C. [2] разработали модель по оценке конкурентоспособности американской и импортной говядины на внутреннем рынке США.

В целях исследования влияния импорта на основные параметры внутреннего рынка (спрос, производство и т.д.) применяются модели исследования импорта. В качестве одного из примеров можно привести однопродукто-вую статическую модель по анализу импортных потоков в Боснию и Герцеговину. В ней Vanzetti D. и Nikolic A. [7] развили базовые положения модели CES COMPAS, разработанной Francois и Hall [3, 4].

Модель COMPAS учитывает допущение П. Армингтона и разделяет импорт из разных стран, тем самым, допуская оценку влияния тарифных пошлин. Эта модель в определенной мере проста, поскольку не учитывает влияние факторов производства (земельные ресурсы, труд, капитал), а также воздействия других отраслей.

Модели оценки влияния инвестиций. Анализ и обобщение современных модельных разработок, в которых инвестиции являются одним из наиболее важных факторов, позволили выделить следующие основные группы моделей:

— модели оценки влияния инвестиций на благосостояние производителей;

— модели оценки влияния факторов на производство и продуктивность;

— модели оценки влияния факторов на инновации;

— модели оценки влияния на распределение доходов;

— модели оценки влияния инвестиций в инфраструктуру на производительность факторов производства и т.д.

В качестве примера модели из третьей группы (влияние факторов на инновации) интерес представляет модель по оценке факторов, влияющих на количество патентов в отрасли пестицидов в Китае за период 1986-2005 гг. Shi G. и Pray CE. [8].

Правительство Китая способствовало разработке и внедрению местных инноваций, разрешив регионам заниматься международной торговлей, вкладывая инвестиции в государственный НИОКР и образование, укрепляя права на интеллектуальную собственность, при этом оно ограничило роль зарубежных обладателей патентов. Как следствие, влияние мер государства на внедрение патентов в 1990 г. дало слабый эффект.

Теория и результаты исследования рынка свидетельствуют о том, что патенты важны, однако, эмпирические оценки не приводят к однозначным результатам. Результаты показывают, что государственная политика открытости, государственные НИОКР и образование, право интеллектуальной собственности могут способствовать внедрению инноваций. Государство стимулирует увеличение числа собственных патентов, но, вместе с этим, снижается доступ китайских фермеров к новым зарубежным технологиям.

В модели фирма стоит перед выбором одного из трех возможных вариантов стратегии своего развития: инвестировать в НИОКР; незаконно копировать и использовать чужие технологии и платить штрафы; или же остаться на уровне имеющихся технологий.

В каждом из этих сценариев развития существует вероятность успеха или провала данной стратегии. При этом каждая из этих стратегий влечет за собой соответствующие издержки: первая - максимальные, третья -минимальные.

Эмпирическая модель характеризует зависимость числа пестицидных патентов от следующих показателей: посевов, экспорта, дефлированного регионального валового продукта, количества выпускников-бакалавров и нескольких других показателей, выраженных фиктивными переменными.

В качестве примера из последней группы показательна модель для сельского хозяйства Бразилии Mendes S.M. с соавторами [6], в которой они рассматривают технологический фактор А (или Total Factor Productivity (TFP)), который представлен в форме логарифмической функции от:

— величины асфальтированных дорог;

— производства электричества;

— соотношения мелиорированных земель к площади пашни;

— количества телефонных терминалов;

— вместимость зернохранилищ;

— количество исследователей;

— ввод новых железных дорог;

— региональные особенности (фиктивная переменная);

— особенности макроэкономической политики (фиктивная переменная).

Результаты моделирования показали, что в Бразилии отдача от инвестиций, выраженная в росте технологического фактора, наступает быстрее, чем в других развивающихся странах. Эффект от вложений в инфраструктуру наступает уже через два года. Наиболее значительный

вклад носят: строительство дорог, НИОКР, телекоммуникации, мелиорация и электричество.

Модели оценки мер торговой политики. Разработка программного обеспечения "GAMS" (General Algebraitic Modeling System или общая алгебраическая система моделирования), способствовала развитию моделей как общего, так и частичного равновесия. С участием российских разработчиков была реализована модель EPACIS (Модель для анализа экономической политики в области сельского хозяйства стран СНГ).

В интегральных моделях большое внимание уделяется проблемам равновесия. В частности, Jetter K. и соавторы [5] разработали модель многоступенчатого равновесия. Сценарии в этой модели достаточно просты и строятся на основе количественного изменения цен или показателей производства. К достоинствам модели можно отнести ее деление на блоки: производство сельхозпродукции, блок упаковки и переработки сельхозпродукции, розничный рынок.

Крупной разработкой в этом направлении стала мировая продовольственная модель BLS (Basic linked system). Эта модель включает в себя национальные модули АПК, для каждого из которых определяются объемы факторов производства, происходит распределение мобильных ресурсов (труд и капитал) между сельским хозяйством и несельскохозяйственным сектором, а также между отраслями АПК. В этих целях решается оптимизационная задача на максимум прибыли с учетом процессов ценообразования, технического прогресса и уровня управления.

Специалистами ОЭСР была разработана международная система моделей AGLINK-COSIMO, впоследствии адаптированная учеными из ВИАПИ им А.А. Никонова для России. AGLINK-COSIMO - модель частичного равновесия для основных сельскохозяйственных товаров. Предполагается, что мировые рынки сельскохозяйственной продукции функционируют в условиях совершенной конкуренции, мировые цены определяются из равновесия между спросом и предложением на национальных и мировом рынке, при этом не проводится различий между продуктами, произведенными внутри страны и импортированными.

Один из выводов, который следует сделать в заключение обзора, это - то, что российские ученые в очень редких случаях (EPACIS) выступали соразработчиками моделей. Разработкой моделей и их тестированием, также как разработкой принципиально новых методов в современной экономической науке в подавляющем большинстве случаев занимаются зарубежные ученые. Развитие общепринятых подходов, а

также разработка новых методов исследований в мире происходит постоянно, и российским исследователям требуется способность к регулярному пополнению своих знаний для того, чтобы не остаться в стороне от весьма динамичного развития экономической теории.

Источники

1. Deaton, A., Muellbauer, J. An Almost Ideal Demand System // The American Economic Review, Vol. 70, No. 3. - (Jun., 1980), pp. 312-326.

2. Dhoubhadel, S.P., Stockton, M.C. The U.S. Import of Beef: Substitute or Complement for Domestic Beef Production? // Southern Agricultural Economics Association>2010 Annual Meeting, February 6-9, 2010, Orlando, Florida - 19 р.

3. Francois, J.F., Hall, H.K. "Global Simulation Analysis

of Industry-Level Trade Policy", October 2002.

4. Francois, J.F., Hall, H.K. "Partial Equilibrium Modeling," in J.F. Francois and K. Reinert, eds., Applied Methods for Trade Policy Analysis: A Handbook, Cambridge University Press: Cambridge, 1997.

5. Jetter, K., Chalfant, J., Sumner, D. Linkages Between Greater Fruit and Vegetable Consumption and Agriculture //American Agricultural Economics Association Annual meeting in Long Beach, CA - 2006. - July 23-26. - 29 стр.

6. Mendes, S.M., Teixeira, E.C., Salvato, M.A. Effect of infrastructure investments on total factor productivity (TFP) in Brazilian agriculture // Working Papers in Applied Economics WP - 02/2008 - 15 с.

7. Nikolic, A. Potential Impacts of WTO Accession on the Agribusiness Sector in Bosnia and Herzegovina // European Association of Agricultural Econo-mists>2011 International Congress, August 30-September 2, 2011, Zurich, Switzerland - 12 стр.

8. Shi, G., Pray, C.E. Modeling Agricultural Innovation in a Rapidly Developing Country: The Case of Chinese Pesticide Industry // Agricultural and Applied Economics Association>2011 Annual Meeting, July 24-26, 2011, Pittsburgh, Pennsylvania - Стр 36.

9. Theil, H. (1980), The System-Wide Approach to Microeconomics. The University of Chicago Press.

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РЕАЛИЗАЦИИ МЕХАНИЗМА ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ НА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННУЮ ПРОДУКЦИЮ

А.И. Филатов, к.э.н., зав. каф., Н.Г. Володина, д.э.н., зав. каф. Российского государственного аграрного университета - МСХА имени К.А. Тимирязева

Механизм ценообразования представляет собой совокупность взаимосвязанных процессов формирования и изменения цен под воздействием множества факторов, как зависящих от организации (например, динамика уровня и структуры затрат на производство продукции), так и тех, на которые она не может повлиять (уровень и динамика инфляции, динамика мировых цен и др.). Особенностью ценообразования в сельском хозяйстве является необходимость учитывать влияние отраслевых факторов (сезонные колебания, дифференциация затрат на производство сельскохозяйственной продукции по регионам России, динамика паритета цен на аграрную продукцию и товары, потребляемые сельским хозяйством, и пр.).

Механизм ценообразования на сельскохозяйственную продукцию призван обеспечивать объективный учет общественно необходимых затрат труда и средств на всех этапах продвижения продукции, оценку конъюнктуры рынка, создание условий для конкуренции, что означает формирование цен в соответствии с постоянным изменением условий производства, обмена и потребления товаров. Особенности его реализации на агропродовольственном рынке могут быть отражены в соответствующей экономико-математической модели.

Постановка задачи. Определить оптимальный уровень и тенденции в стоимостном и структурном изменении цен на рынке сельскохозяйственной продукции в системе рассматриваемых регионов на основе объемов реализации продукции по ценам различных уровней, при условиях:

1) удовлетворения потребности населения регионов в продуктах питания за счет производства сельскохозяйственной продукции в регионе с учетом ее экспорта и импорта;

2) учета размеров и структуры в разрезе возрастных групп и платежеспособности населения в регионах;

3) ориентации цен на общественно необходимые затраты в регионе;

4) отражения экономических условий хозяйствования в регионах при производстве и реализации сельскохозяйственной продукции;

5) определения отличий в экономических условиях хозяйствования при производстве сельскохозяйственной продукции между регионами с целью выравнивания экономических условий хозяйствования в регионах при реализации сельскохозяйственной продукции.

Структура модели. Экономико-математическая модель реализации механизма ценообразования на сельскохозяйственную продукцию имеет блочно-диагональную структуру.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.