Моделирование экспорта агропродовольственной продукции при различных сценариях долгосрочных климатических изменений Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 519.865.3:332.362:339.5

DOI: 10.24411/2587-6740-2020-13054

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКСПОРТА АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ ПРИ РАЗЛИЧНЫХ СЦЕНАРИЯХ ДОЛГОСРОЧНЫХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-010-00455А «Методология оценки рисков утраты продовольственной безопасности Российской Федерации под воздействием факторов нестационарной климатической динамики»

С.О. Сиптиц, И.А. Романенко, Н.Е. Евдокимова

Всероссийский институт аграрных проблем и информатики имени А.А. Никонова — филиал ФГБНУ «Федеральный научный центр аграрной экономики и социального развития сельских территорий — Всероссийский научно-исследовательский институт экономики сельского хозяйства», г. Москва, Россия

Один из основных параметров сценариев мирового развития, связанных с долгосрочными климатическими изменениями — уровень глобализации мировой торговли. Считается, что в результате климатических воздействий существующие зоны сельскохозяйственного производства могут поменять свое географическое расположение. Эти процессы рассматривают в качестве фактора, способного вызвать значительные сдвиги в структуре продовольственных балансов многих стран, повлиять на мировые рынки сельскохозяйственной продукции. Стратегическое направление развития аграрного сектора России — наращивание его экспортного потенциала. При этом периоды реализации экспортного потенциала и темпы климатической динамики могут оказаться вполне соразмерными. Это обстоятельство свидетельствует об актуальности рассматриваемых вопросов. В статье выявлена взаимосвязь основных параметров стратегического развития региональных агропродовольственных систем с возможными вариантами экспортной политики. Для исследования варианта агропродовольственной политики, направленной на стимулирование экспорта из регионов России, разработана экономико-математическая модель. Дано математическое описание основных зависимостей модели. В частности, выпуск экспортно-ориентированной продукции задан в виде производственной функции, зависящей от агрегированного ресурса, целевое субсидирование которого рассматривается в качестве регулятора, стимулирующего дополнительные объемы экспорта продовольствия. При этом реинвестирование части прибыли производителя экспортно-ориентированной продукции обеспечивает режим его расширенного воспроизводства. Влияние экспорта на мировые цены предполагается незначительным, что устраняет необходимость рассмотрения задачи рыночного равновесия. Зависимость коэффициента масштаба производственной функции от климата служит элементом сценария и задается функцией времени с положительными или отрицательными темпами роста в зависимости от рассматриваемого сценария. Важная составная часть стимулирования экспорта — проектирование эффективного и устойчивого госрегулятора. Эта процедура сведена к решению экстремальной проблемы по критерию максимизации прибыли производителя экспортно- ориентированной продукции с учетом ограничения по бюджетной эффективности проекта.

Ключевые слова: математическая модель, агропродовольственная система, регионы России, климатический сценарий, регулятор стимулирования экспорта.

Введение

Естественное условием, которое приходится учитывать при реализации процедур стратегического планирования в сельском хозяйстве — вероятностный характер климатических изменений, напрямую влияющих на результаты производства. В соответствии с Климатической доктриной стратегическая цель политики в области климата — обеспечение безопасного и устойчивого развития Российской Федерации, включая институциональный, экономический, экологический и социальный (в том числе демографический) аспекты развития в условиях изменяющегося климата и возникновения соответствующих угроз и вызовов [1]. Обоснование экономически целесообразных объемов экспорта продовольствия, будучи частью стратегии развития аграрного сектора — задача, логично встроенная в причинно-следственную цепочку отношений: «глобальная климатическая динамика — смещение природно-климатических зон — изменения производства сельскохозяйственной продукции — вариации спроса и предложения — возникновение зон локального дефицита продо-

вольствия — экспорт как механизм покрытия дефицита» [2]. В зависимости от рассматриваемого сценария возмущения в представленной цепочке могут быть выражены в большей или меньшей степени [3-5].

Сочетание климатических сценариев и сопряженных с ними прогнозов мирового спроса на продовольствие, с одной стороны, с производственными возможностями региональных агропродовольственных систем (АПС) и необходимостью обеспечения собственного населения продуктами питания, с другой стороны, делает нетривиальным решение органов управления о выборе механизмов стимулирования экспорта.

Цель исследования — разработка методов проектирования экономического регулятора, осуществляющего стимулирование экспорта сельскохозяйственного сырья и/или продовольствия. Основная задача, решаемая для ее достижения, состоит в оценке эффективности и устойчивости функционирования регулятора, служащего составной частью экономико-математической модели экспорта, по результатам серии имитационных экспериментов.

Методы и материалы

Рассмотрим простейшую модель роста объемов экспорта продовольствия путем стимулирования дополнительного производства экспортно-ориентированного продукта. Будем считать, что как его производитель, так и страны-импортеры находятся под воздействием климатических изменений. Их влияние на состояние внешних рынков в конечном итоге отражается на процессах ценообразования, что в этом случае относится к внешнеэкономическому окружению и при всех прочих может быть представлено в виде суммы тренда временного ряда экспортных цен и случайной компоненты.

Аналогично, влияние климата на производителя отразится на его производственных возможностях, которые мы будем описывать производственной функцией. При этом коэффициент масштаба производства напрямую зависит от той ли иной реализации климатического сценария, особенно, если речь идет об экспорте растениеводческой продукции.

Эластичность производства по ресурсу из содержательных представлений логично поставить в зависимость от уровня научно-техниче-

PROBLEMS OF FOOD SECURITY

ского прогресса, а темпы роста величины этого показателя от размера инвестиций. В модели такая связь будет представлена в виде линейной функции от накопленного прироста производственного ресурса, образованного за счет субсидий и инвестирования части прибыли производителя.

Допустим, что в процессе производства используется единственный ресурс, который образован всеми видами ресурсов, обусловленных технологией производства и доведения продукта до внешнего потребителя. Допустим также, что справедливо предположение о малом воздействии экспорта продукта на процессы ценообразования на его мировых рынках, а спрос на продукт существенно больше предложения экспортера.

Связь между объемами производства продукта и используемыми ресурсами примем в виде:

PR0D{t) = aR>1(t], (1)

где PROD(t) — объем производства экспортно-ориентированного продукта, тыс. т; R(t) — производственный ресурс, измеряемый в количестве кортежей (наборов) фактических ресурсов так, что расходование 1 кортежа обеспечивает производство единицы продукта; дискретный характер, таким образом, представленного ресурса при численной реализации модели не учитывается; а, в — параметры масштаба и эластичность производства по ресурсу; t — время, лет.

В качестве инструмента стимулирования экспорта введем в рассмотрение субсидии, предоставляемые производителю на закупку дополнительных единиц ресурса:

sub(t)+SAPROF(t-l)

&R(t)=-

p«(t)

(2)

nm = VT bpR0F(t)

Ц(П = и=1 {1+E)t ,

(5)

где 0$, е — дополнительная дисконтированная прибыль экспортера за период реализации стратегии стимулирования экспорта, коэффициент дисконтирования будущих поступлений соответственно.

Показатель бюджетной эффективности стратегии определим как отношение дисконтированных потоков — бюджетных поступлений к затратам:

ВЕ(Т) =

£Ï=1APR0D(t) Pw(t)lT(t)/(l+t£) E^=1sub/(l+s)t

100, (6)

где AR(t) — дополнительное число единиц ресурса, приобретенное на субсидию sub(t) и части б прироста прибыли прошлого периода по цене PR(t) за единицу.

Все стоимостные величины имеют размерность условных денежных единиц.

Прирост выпуска продукта как функция субсидий определяется по формуле:

№R0D(t) = apR(t)P-lLR(tt). (3)

Определим условия экономически целесообразного экспорта. Учитывая, что бенефициары таких операций, по меньшей мере, производитель экспортно-ориентированного продукта и государство, запишем выражение для прироста прибыли, получаемой производителем, и бюджетную эффективность как характеристику целесообразности субсидирования экспорта со стороны государства.

Прирост прибыли производителя запишем в виде:

moF{t) = moD{t) pw{t)(i - ¡T{t)), (4)

где âPROF(t), PW(t), IT(t) — прирост прибыли, экспортная цена и налог на прибыль (в долях) соответственно.

Стимулирование экспорта продовольствия служит примером стратегического решения и будет реализовываться на протяжении некоторого промежутка времени. Таким образом, суммарный выигрыш экспортера за счет субсидий и за этот период будет равен:

где BE(T} — бюджетная эффективность стратегии стимулирования экспорта, %.

Следует отметить, что коэффициенты дисконтирования £ в выражениях (5) и (6) могут быть различными для производителя и государства.

Рассмотрим один из методов стимулирования экспорта, основанный на зависимости размера субсидии от объема экспортных поставок с использованием ставки, зависящей от времени, то есть:

sub(t) = s(t)&PROD(t-l), (7)

где s(t} — ставка экспортной субсидии.

Поставим задачу проектирования регулятора для стимулирования экспорта продукта. В простейшем случае при постоянной ставке экспортной субсидии на период T лет, ее величина находится из условия:

Q(s,T) ^ пах

BE(s,T)>B

sZTt=1mOD{t-i)/{l + £y<W(T), (8)

где 6 — ставка рефинансирования Центробанка или другая величина, отражающая бюджетную оценку рисков и доходов проекта со стороны государства; W(T} — дисконтированный бюджет, определенный в программе стимулирования экспорта.

Решение задачи (8) при фиксированном Т зависит от нескольких переменных: параметры производственной функции а и в, величина бюджетного ограничения W(T), характер изменений временных рядов PW(t} и PR(t}, доля реинвестируемой прибыли б, коэффициенты дисконтирования £ и ставка рефинансирования 6. Кроме того, нужно учесть, что возможны различные конструкции регулятора s(t}: от простой константы, величина которой удовлетворяет условиям (8), до зависимостей от времени (программное управление) или от переменных самой модели экспорта (синтез регулятора).

Исследование зависимости эффекта от стимулирования экспорта в связи с перечисленными параметрами целесообразно выполнить на численно реализованной модели, представленной далее.

Напомним, что из-за малого воздействия экспорта продукта на процесс ценообразования на мировых рынках, экспортные цены могут быть заданы временными рядами, состоящими из тренда, на который накладывается случайная составляющая. Такое представление удобно, в том числе для имитации влияния климатической динамики на мировой спрос и связанного с ним изменения цен.

Сегодня рассматривают несколько климатических сценариев, отличающихся по степени роста среднегодовых температур, вызванных увеличением концентрации парниковых газов.

Отображение влияния параметров этих сценариев на состояние рынков продовольствия — отдельная проблема, обсуждение которой выходит за рамки данной статьи. Справедливость такого подхода будет подтверждена результатами, в соответствие с которыми предлагаемая конструкция регулятора стимулирования экспорта продовольствия сохраняет свою эффективность в достаточно широком диапазоне изменения внешних условий.

В рамках рассматриваемой модели предполагается, что негативные климатические явления снижают собственное производство в странах- импортерах и приводят к росту экспортных цен; возможен также и противоположный сценарий. Оба случая имитируются соответствующими изменениями знака и величины темпов (при линейном тренде). Аддитивную случайную компоненту генерирует датчик случайных чисел с равномерным законом распределения и возможностью моделирования явлений гетероскедастичности.

Регулятор стимулирования экспорта принят в виде линейной функции, аргументом которой служит прирост производства продукта за предшествующие годы. Период реализации стратегии стимулирования экспорта был принят равным 36 годам (табл. 1).

Первая группа экспериментов была выполнена при постоянных (не зависящих от времени) параметрах производственной функции. При этом считалось, что учет их динамики приводит к дополнительным, существенно меньшим эффектам.

В эксперименте 1 оценивали характеристику регулятора экспорта на растущем и падающем рынках продовольствия при отсутствии бюджетного ограничения на субсидирование

Таблица 1

Параметры модели стимулирования экспорта

Параметры Значения

Период реализации стратегии стимулирования экспорта, лет 36

Индекс изменения экспортных цен, %/год ±1

Индекс изменения цен на обобщенный ресурс, %/год ±0,5

Эластичность производства экспортируемого продукта по обобщенному ресурсу, т/т 0,2-0,4

Коэффициент масштаба производства продукта, тыс. т 40-70

Ставка налога на прибыль, % 20

Норма дисконта экспортера, % 9

Ставка рефинансирования, % 7

Коэффициент инвестирования прибыли на расширение производства, доля 0,5

INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL № 3 (375) / 2020

www.mshj.ru

с учетом различных сочетаний параметров производственной функции производителя экспортно-ориентированной продукции. Проводили его для иллюстрации метода, с помощью которого можно исследовать свойства регулятора, в связи с различными откликами производителя на предоставляемые субсидии. Формально речь идет о нахождении оптимальных значений постоянной и переменной частей субсидий на сетке сочетаний коэффициента масштаба производства и его эластичностей по ресурсу. Как уже было сказано, бюджетные ограничения на весь период реализации стратегии стимулирования экспорта отсутствуют, хотя максимальный размер постоянной части субсидии ограничен. Ограничен также ставкой рефинансирования и минимальный уровень бюджетной эффективности. Все расчеты выполнены при фиксированной реализации графика экспортных цен. Таким образом, влияние стохастической составляющей на параметры регулятора не учитывались. Это было сделано для того, чтобы связь между производственными возможностями и свойствами регулятора проявилась более рельефно.

Эксперимент 2 предусматривал оценку изменчивости параметров регулятора на различных случайных реализациях экспортных цен. Его процедура выглядела следующим образом: при фиксированных параметрах производственной функции и нескольких (в нашем примере семи) реализациях временных рядов экспортных цен определялись характеристики регулятора, то есть постоянная и переменная части субсидии, зависящие от объемов экспорта продукта в прошлом году.

Результаты

и их обсуждение

При проведении вычислительных экспериментов, каждый из которых был решением задачи (8) при фиксированном сочетании коэффициента масштаба и эластичности производственной функции для экспортно- ориентированного продукта, значения коэффициента масштаба и эластичности производственной функции экспорта выбирали из множеств а={40;50;60;70} и в={0,2;0,3;0,4}, соответственно, по схеме полного факторного эксперимента. Как и следовало ожидать, с ростом масштабов и эффективности использования ресурса производителем экспортно-ориентированной продукции, увеличивается его прибыль, затраты регулятора на субсидии и бюджетные поступления от реализации проекта (табл. 2). При этом бюджетная эффективность, по условию (8), поддерживается на заданном уровне (в данном случае на уровне ставки рефинансирования Центробанка). Результаты экспериментов свидетельствуют о том, что параметры регулятора субсидий (принятого в форме линейной зависимости от объемов экспорта предыдущего периода) связаны с характеристиками производственной функции а и 0. Это обстоятельство необходимо учитывать при разработке системы стимулирования экспорта продовольствия органами управления.

Повторив те же расчеты в условиях падающего рынка продовольствия, можно увидеть (табл. 3), что их результаты будут отличаться от предыдущих меньшими прибылями производителя и измененной структурой регулятора (отсутствием переменной части субсидии).

Таблица 2

Результаты численных экспериментов по оценке оптимальных параметров регулятора на растущем рынке продовольствия

Эластичность производства по ресурсу 0,2

Параметр масштаба производства 40 50 60 70

Суммарная прибыль, тыс. у.е. 1596,8 2499,2 3604,7 4914,4

Суммарные затраты на стимулирование экспорта, тыс. у.е. 502,9 787,3 1135,7 1548,5

Суммарные дисконтированные бюджетные поступления тыс. у.е. 540,8 846,5 1221,1 1665,0

Постоянная часть, субсидий, у.е./т 40,0 40,0 40,0 40,0

Переменная часть субсидий, у.е./т/год 1,180 0,760 0,520 0,380

Эластичность производства по ресурсу 0,3

Параметр масштаба производства 40 50 60 70

Суммарная прибыль, тыс. у.е. 7455,1 11749,2 17063,8 23422,7

Суммарные затраты на стимулирование экспорта, тыс. у.е. 2349,9 3704,8 5382,6 7391,3

Суммарные дисконтированные бюджетные поступления, тыс. у.е. 2526,8 3983,7 5787,8 7947,7

Постоянная часть субсидий, у.е./т 40,0 40,0 40,0 40,0

Переменная часть субсидий у.е./т/год 0,260 0,160 0,115 0,085

Эластичность производства по ресурсу 0,4

Параметр масштаба производства 40 50 60 70

Суммарная прибыль, тыс. у.е. 32195,4 51624,1 76284,4 106538,4

Суммарные затраты на стимулирование экспорта, тыс. у.е. 10168,5 16320,6 24140,6 33748,5

Суммарные дисконтированные бюджетные поступления, тыс. у.е. 10933,9 17549,0 25957,6 36288,7

Постоянная часть субсидий, у.е./т 40,0 40,0 40,0 40,0

Переменная часть субсидий, у.е./т/год 0,063 0,040 0,028 0,020

Таблица 3

Результаты численных экспериментов по оценке оптимальных параметров регулятора на падающем рынке продовольствия

Эластичность производства по ресурсу 0,2

Параметр масштаба производства 40 50 60 70

Суммарная прибыль, тыс. у.е. 1068,3 1671,5 2410,0 3284,5

Суммарные затраты на стимулирование экспорта, тыс. у.е. 326,1 510,2 735,7 1002,7

Суммарные дисконтированные бюджетные поступления, тыс. у.е. 350,7 548,7 791,1 1078,2

Постоянная часть субсидий, у.е./т 32,8 32,8 32,8 32,8

Переменная часть субсидий, у.е./т/год 0,000 0,000 0,000 0,000

Эластичность производства по ресурсу 0,3

Параметр масштаба производства 40 50 60 70

Суммарная прибыль, тыс. у.е. 4936,3 7766,2 11259,8 15429,8

Суммарные затраты на стимулирование экспорта, тыс. у.е. 1507,1 2371,3 3438,3 4712,1

Суммарные дисконтированные бюджетные поступления, тыс. у.е. 1620,6 2549,8 3697,1 5066,7

Постоянная часть субсидий, у.е./т 32,8 32,8 32,8 32,8

Переменная часть субсидий, у.е./т/год 0,000 0,000 0,000 0,000

Эластичность производства по ресурсу 0,4

Параметр масштаба производства 40 50 60 70

Суммарная прибыль, тыс. у.е. 20921,1 33365,2 49037,4 68117,9

Суммарные затраты на стимулирование экспорта тыс. у.е. 6390,1 10193,3 14984,6 20820,0

Суммарные дисконтированные бюджетные поступления, тыс. у.е. 6871,1 10960,5 16112,4 22387,1

Постоянная часть субсидий, у.е./т 32,8 32,8 32,8 32,8

Переменная часть субсидий, у.е./т/год 0,000 0,000 0,000 0,000

«U problems of food security

Таблица 4

Оценка ошибок регулятора, возникающих вследствие стохастического характера рядов экспортных цен

Показатели Исходы при реализациях временных рядов экспортных цен

Тренд удельных субсидий, у.е./т/год 1,97 1,25 1,05 0,77 0,93 1,54 1,40 1,19 0,77

Свободный член для удельных субсидий, у.е./т 38,45 39,83 40,00 40,00 39,29 37,83 39,46 40,00 39,86

Дисконтированный прирост прибыли за период, тыс. у.е. 3153 3179,5 3169,8 3087,4 3008,3 2949 3166 3190,4 3037,3

Суммарные затраты на стимулирование экспорта, тыс. у.е. 991,5 1000,5 993,98 968,01 945,82 928,5 995,33 1000,5 955,88

Суммарные дисконтированные бюджетные поступления, тыс. у.е. 1066,1 1075,8 1068,8 1040,9 1017 998,4 1070,25 1075,8 1027,8

Ошибки регулятора по прибыли, % 2,99 3,80 3,51 0,93 -1,67 -3,72 3,39 4,13 -0,70

Ошибки регулятора по затратам, % 2,20 3,08 2,44 -0,17 -2,52 -4,44 2,58 3,08 -1,45

Ошибки регулятора по бюджетным поступлениям, % 2,89 3,77 3,13 0,53 -1,80 -3,70 3,26 3,76 -0,73

Объединив эти два варианта и аппроксимируя данные таблиц 2 и 3, получим следующее выражение для квазиоптимального регулятора, стимулирующего экспорт:

s0 = 40 + exp(4,55 — 0,0376а — 14,680) — на растущем рынке; s0 = 32,8 — на падающем рынке.

Анализ результатов эксперимента 2 свидетельствует о том, что параметры регулятора не остаются неизменными по вариантам исходов (табл. 4). Заменяя их средними по исходам величинами и вычисляя показатели прибыли, затрат и бюджетных поступлений, можно оценить ошибки от такой замены. В первом приближении неэффективность регулятора в этом случае не превышает 4,5%, что можно признать вполне удовлетворительным.

Выводы

Основное предположение при оценке варианта политики стимулирования экспорта сельскохозяйственного сырья и продовольствия состоит в том, что как производитель экспортно-ориентированного продукта, так и страны-импортеры находятся под воздействием климатических изменений, а их влияние на производителя отражается на его производственных возможностях.

Условия экономически целесообразного экспорта определены как прирост прибыли производителя экспортно-ориентированного про-

Об авторах:

Сиптиц Станислав Оттович, доктор экономических наук, руководитель отдела системных исследований экономических проблем АПК,

ORCID: http://orcid.org/ 0000-0003-2587-2350, Scopus ID: 6504292511, ssiptits@viapi.ru

Романенко Ирина Анатольевна, доктор экономических наук, главный научный сотрудник отдела системных исследований экономических проблем АПК,

ORCID: http://orcid.org/0000-0002-4585-2659, Scopus ID: 15843950700, romanenko@viapi.ru

Евдокимова Наталья Егоровна, кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник отдела системных исследований экономических проблем АПК,

ORCID: http://orcid.org/ 0000-0001-6568-2063, Scopus ID: 57208817596, nevdoki@gmail.com

дукта при выполнении условия превышения заранее заданной бюджетной эффективности.

Методы, представленные в работе, решают один из вариантов задачи проектирования регулятора, стимулирующего экспорт продукции сельского хозяйства. Разработанный с помощью методов математического моделирования квазиоптимальный регулятор, стимулирующий экспорт, может применяться как при падающем рынке продовольствия, так и в противоположном случае. Регулятор такой конструкции устойчив к исследуемым в работе возмущениям и может быть применен в региональных АПС России в качестве механизма, реализующего важный элемент аграрной политики — стимулирование дополнительного производства экспортно- ориентированной продукции сельского хозяйства.

Все результаты получены при отсутствии бюджетных ограничений, то есть решалась задача оценки необходимых для стимулирования экспорта ресурсов. При этом их объем ограничен заданной минимально допустимой бюджетной эффективностью проекта. Введение в рассмотрение бюджетного ограничения приводит к очевидным результатам: уменьшению выигрыша товаропроизводителя и росту бюджетной эффективности.

Полученный результат естественным образом распространяется на множество товаропроизводителей, отличающихся параметрами производственных функций, порождая при этом задачу оптимального распределения ресурса.

Литература

1. Биоклиматический потенциал России: продуктивность и рациональное размещение сельскохозяйственных культур в условиях изменения климата / под ред. А.В. Гордеева. М., 2012. 202 с.

2. Светлов Н.М., Сиптиц С.О., Романенко И.А., Евдокимова Н.Е. Влияние изменения климата на размещение отраслей сельского хозяйства России // Проблемы прогнозирования. 2019. № 4 (175). С. 59-74.

3. Изменение климата, 2014 г.: Обобщающий доклад / МГЭИК; ред. Р. Пачаури, Л. Мейер. Женева, Швейцария, 2014. 163 с. URL: https://www.ipcc.ch/site/assets/ uploads/2018/02/SYR_AR5_F IN AL_f u l l_ru .pdf (дата обращения: 25.04.2020).

4. Grubler A., Wilson C, Bento N., Boza-Kiss B. et al. A low energy demand scenario for meeting the 1.5°C target and sustainable development goals without negative emission technologies. Nature Energy. 2018. No. 3 (6). Pp. 517-525.

5. Van Vuuren D., Lucas P., Calvin KV. et al. Pathways Toward Sustainable Development. In: Global Environment Outlook. Cambridge University Press. 2019. No. 6. Pp. 511-544.

6. Влияние чрезвычайных ситуаций на продовольственную безопасность Российской Федерации. Серия Научные труды ВИАПИ им. А.А. Никонова. Вып. 43. М., 2015. 142 с.

7. Сиптиц С.О. Методы проектирования эффективных и устойчивых вариантов размещения сельскохозяйственного производства // Международный сельскохозяйственный журнал. 2017. № 6. С. 56-59.

8. Романенко И.А. Оценка воспроизводственного потенциала региональной экосистемы в долгосрочной перспективе // Международный сельскохозяйственный журнал. 2005. № 1. С. 25-27.

MODELING OF AGRI-FOOD PRODUCTS EXPORT UNDER VARIOUS SCENARIOS OF LONG-TERM CLIMATE CHANGE

S.O. Siptits, I.A. Romanenko, N.E. Evdokimova

All-Russian institute of agrarian problems and informatics named after A.A. Nikonov — branch of the FSBSI "Federal research center of agrarian economy and social development of rural areas — All-Russian research institute of agricultural economics", Moscow, Russia

One of the main parameters of world development scenarios associated with long-term climate change is the level of globalization of world trade. It is believed that as a result of climatic influences, existing agricultural production zones can change their geographical location. These processes are considered as a factor that can cause significant shifts in the structure of food balances of many countries and affect global agricultural markets. The strategic direction ofthe development ofthe agricultural sector of Russia is to build up its export potential. At the same time, the periods of realization of export potential and the pace of climate dynamics may turn out to be quite proportional. This fact indicates the relevance of the issues addressed. The article reveals the relationship of the main parameters of the strategic development of regional agri-food sys-

74 -

INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL № 3 (375) / 2020 www.mshj.ru

tems with possible options for export policy. To study a variant of agri-food policy aimed at stimulating exports from Russian regions, an economic and mathematical model has been developed. The article gives a mathematical description of the main dependencies of the model. In particular, the output of export-oriented products is set in the form of a production function depending on the aggregated resource, targeted subsidizing of which is considered as a regulator that stimulates additional volumes of food exports. At the same time, reinvestment of part of the profit of the manufacturer of export-oriented products ensures the mode of its expanded reproduction. The impact of exports on world prices is assumed to be insignificant, which eliminates the need to consider the problem of market equilibrium. The dependence of the scale factor of the production function on the climate serves as an element of the scenario and is determined by the function of time with positive or negative growth rates depending on the scenario under consideration. An important component of export promotion is the design of an effective and sustainable state regulator. This procedure is reduced to solving an extreme problem by the criterion of maximizing the profit of the manufacturer of export-oriented products, taking into account restrictions on the budgetary effectiveness of the project.

Keywords: mathematical model, agri-food system, regions of Russia, climate scenario, export incentive regulator.

References

1. Gordeev, A.V. (ed.) (2012). Bioklimaticheskii poten-tsial Rossii: produktivnost' i ratsional'noe razmeshchenie sel'skokhozyaistvennykh kul'tur v usloviyakh izmeneniya klimata [Bioclimatic potential of Russia: productivity and rational distribution of crops in the context of climate change]. Moscow, 202 p.

2. Svetlov, N.M., Siptits, S.O., Romanenko, I.A., Evdoki-mova, N.E. (2019). Vliyanie izmeneniya klimata na razmeshchenie otraslei sel'skogo khozyaistva Rossii [The impact of climate change on the distribution of agricultural sectors in Russia]. Problemy prognozirovaniya [Problems of forecasting], no. 4 (175), pp. 59-74.

3. IPCC, Pachauri, R., Meyer L. (ed.) (2014). Izmen-enie klimata, 2014 g.: Obobshchayushchii doklad [Climate

About the authors:

change, 2014: Synthesis report]. IPCC, Geneva, Switzerland, 163 p. Available at: https://www.ipcc.ch/site/assets/ uploads/2018/02/S YR_AR5_FI N AL_f u ll_ru.pdf (accessed: 04.25.2020).

4. Grubler, A., Wilson, C., Bento, N., Boza-Kiss, B. et al. (2018). A low energy demand scenario for meeting the 1.5°C target and sustainable development goals without negative emission technologies. Nature Energy, no. 3 (6), pp. 517-525.

5. Van Vuuren, D., Lucas, P., Calvin, KV. et al. (2019). Pathways Toward Sustainable Development. In: Global Environment Outlook, Cambridge University Press, no. 6, pp. 511-544.

6. VIAPI named after A.A. Nikonov (2015). 7. Vliyanie chrezvychainykh situatsii na prodovol'stvennuyu bezopasnost' Rossiiskoi Federatsii. Seriya Nauchnye trudy VIAPI im. A.A. Niko-

nova [The impact of emergencies on food security of the Russian Federation. Series Scientific works of VIAPI named after A.A. Nikonov], Issue 43. Moscow, 142 p.

7. Siptits, S.O. (2017). Metody proektirovaniya ehffektivnykh i ustoichivykh variantov razmeshcheniya sel'skokhozyaistvennogo proizvodstva [Design methods for effective and sustainable agricultural production location options]. Mezhdunarodnyi sel'skokhozyaistvennyi zhurnal [International agricultural journal], no. 6, pp. 56-59.

8. Romanenko, I.A. (2005). Otsenka vosproizvodstven-nogo potentsiala regional'noi ehkosistemy v dolgosrochnoi perspektive [Evaluation of regional ecosystem reproduction potential in long-term perspective]. Mezhdunarodnyi sel'skokhozyaistvennyi zhurnal [International agricultural journal], no. 1, pp. 25-27.

Stanislav O. Siptits, doctor of economic sciences, head of the department of system research of economic problems of the agro-industrial complex, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-2587-2350, Scopus ID: 6504292511, ssiptits@viapi.ru

Irina A. Romanenko, doctor of economic sciences, chief research officer of the department of system research of economic problems of the agro-industrial complex, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-4585-2659, Scopus ID: 15843950700, romanenko@viapi.ru

Natalia E. Evdokimova, candidate of economic sciences, leading researcher of the department of system research of economic problems of the agro-industrial complex, ORCID: http://orcid.org/0000-0001-6568-2063, Scopus ID: 57208817596, nevdoki@gmail.com

ssiptits@viapi.ru

имасса

топливо и энергия

Конгресс & экспо

6-7 октября 2020

Отель Холидей Инн Лесная, Москва

î

Темы конгресса:

Состояние отрасли: развитие технологий и рынка первого и второго поколения биотоплив Биозаводы (ЫогеАпвгу) : компоновка, производимые продукты, экономика, капитальные вложения Гранты и другие финансовые возможности для разработки технологий биотоплива Конверсия заводов пищевого спирта на производство биотоплива Целлюлозный биобутанол: технологии производства и возможность коммерциализации Топливный биоэтанол, бутанол и другие транспортные биотоплива Пиролиз и газификация: бионефть и сингаз Биодизель и биокеросин. Биотоплива для авиации Твекдыебиотоплива: пеллеты и брикеты просы биотопливной отрасли

+7 (495) 585-5167 congress@biotoplivo.ru

www.biotoplivo.com

Дру à\i

)ИО

I