CC BY
115
Анализируя перечень статистических показателей, можно сделать вывод о том, что представленные показатели в целом могут составить информационную базу для оценки продовольственной безопасности. Традиционно в полной мере дана информация, отражающая производство продукции сельского хозяйства и сферу потребления. Вместе с тем, отсутствуют или представлены не в полном объеме данные о движении сельскохозяйственной продукции и спроса на нее в продуктовой цепи: сельскохозяйственный товаропроизводитель - перерабатывающие предприятия.
Например, нет данных о мощностях ми-ницехов по переработке сельскохозяйственной продукции, сведений о ее качестве, сведений о каналах реализации сельскохозяйственной продукции КФХ и ЛПХ.
Кроме вопросов полноты статистической информации, возникают вопросы и о ее достоверности. Достоверность статистических данных определяется изменениями, обусловленными переходом от методов сплошного наблюдения к методам выборочного наблюдения. Выводы, полученные на основе выборочного наблюдения, могут быть правильными, только если генеральная совокупность является однородной, а выборка - репрезентативной. В современных же условиях наблюдается существенная вариация признаков внутри каждой совокупности. Так, нами были выявлены значительные расхождения
между показателями потребления мясомолочной продукции, полученных на основе бюджетов домашних хозяйств (БДХ) и по данным баланса продовольственных ресурсов (БПР) [2]. Например, по данным РФ по уровню потребления мяса и мясопродуктов расхождение достигало 14,5%, по молоку и молокопродуктам до 8%.
Таким образом, перед ФСГС РФ совместно с другими федеральными государственными ведомствами (Минсельхоз РФ, Мин-промторг РФ, Роспотребнадзор, Росрыболов-ство и др.) стоит задача обеспечения достоверными и оперативными статистическими данными органов государственной власти для осуществления мониторинга, прогнозирования и контроля за состоянием продовольственной безопасности страны.
Источники
1. Об утверждении Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации [Электронный ресурс]: Указ Президента РФ от 30.01.2010 N 120 Доступ из справ. - правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Бакирова Р.Р. Роль статистических показателей при оценке состояния продовольственной безопасности России// Государственная статистика как общественное благо: стоимость, качество, использование: Материалы международной научно-практическая конференции (С.Петербург, 30 января-01 февраля 2012 г.). -СПб.: Нестор-История, 2012. - С. 38-40.
4.2 Модели и компьютерные технологии прогнозирования состояний рынков продовольствия с учетом мер государственной поддержки и
интеграционных процессов
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ РЫНКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕЖДУНАРОДНОЙ СИСТЕМЫ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ
МОДЕЛЕЙ AGLINK-COSIMO
И.А. Романенко, д.э.н., рук. отд., Н.Е. Евдокимова, к.э.н., ст. науч. сотр., А.А. Абрамов, науч. сотр. Всероссийского института аграрных проблем и информатики имени А.А. Никонова
Важнейшей проблемой при исследовании глобальных экономических процессов, встающей перед исследователями, является невозможность проведения эксперимента над изучаемой системой. В решении этой проблемы помогают модели. Безусловно, идеальной моделью системы является точная копия этой системы, однако на данном этапе развития научно-технического прогресса невозможно создать точную копию такой системы, как международных рынков сельскохозяйственной продукции. До некоторой степени точности данную систему можно пред-
ставить в форме экономико-математической модели. В настоящий момент странами ОЭСР для прогнозирования состояний агропродовольст-венных рынков активно используется международная система экономико-математических моделей Aglink-Cosimo.
Впервые расчеты с использованием модели АОЬШК стали использоваться при подготовке сельскохозяйственного прогноза ОЭСР в 1992 г. Данная методика была утверждена в ОЭСР в апреле 1993 г. В дальнейшем, модель АОЬШК стала важным инструментом
для разработки среднесрочных прогнозов и для подготовки аналитических материалов. Способность модели давать оценку различным сценариям развития сделало ее важным инструментом в руках Секретариата ОЭСР и сотрудничающих с ним стран для анализа последствий государственного регулирования. Весьма важным качеством такого рода модели является возможность оценивать взаимодействие между различными товарами и странами на мировом рынке, а также давать количественную оценку изменениям на рынках при различных вариантах государственной политики отдельных стран.
В 2004 г. было принято решение расширить модель и увеличить число стран, по которым разрабатывается прогноз. Для этого в модель были включены блоки по развивающимся странам, разработанные специалистами ФАО в рамках проекта Мировая Продовольственная Модель (World Food Model). В целом проект по созданию новых модулей получил название TOSIMO (Commodity Simulation Model).
Aglink-Cosimo является рекурсивной динамической моделью частичного равновесия (типа спрос-предложение) для мировых рынков сельскохозяйственной продукции. Модель разработана специалистами ОЭСР в тесном сотрудничестве с экспертами из стран-членов этой организации, а также ряда других стран. Она дает оценку годовому производству, потреблению и среднегодовым ценам по основным сельскохозяйственным товарам, производимым, потребляемым и продаваемым на внешних рынках для каждой страны, представленной в модели. Конструкция модели позволяет оценивать влияние различных вариантов государственного вмешательства на рынках сельскохозяйственной продукции. Aglink-Cosimo опирается на:
— теоретические положения экономики сельского хозяйства,
— существующие модели различных стран,
— информацию и комментарии, полученные в ходе обсуждения результатов расчетов.
Для обеспечения единой интерпретации результатов использовались определенные ограничения и унифицированные методы при спецификации блоков для отдельных стран. Тем не менее, с учетом этих ограничений рынки сельскохозяйственной продукции моделировались таким образом, чтобы учесть специфику государственного регулирования в каждой стране.
В настоящее время модель AGLINK-COSIMO состоит из 22918 уравнений и модулей для 39 стран и 19 регионов. Модель позволяет рассчитывать равновесные цены на миро-
вых рынках для 19 видов сельскохозяйственной продукции.
Основные характеристики модели. При построении модели использовались следующие теоретические предпосылки.
• Мировые рынки сельскохозяйственной продукции являются конкурентными. Каждый отдельный продавец или покупатель не имеет возможности влиять на ценообразование. Мировые цены определяются в результате установления равновесия между спросом и предложением на внутренних и мировых рынках.
• Продукты, произведенные внутри страны и завезенные по импорту, рассматриваются как свободно замещаемые и продавцом, и покупателем. Импортеры не проводят различия между товарами в зависимости от страны происхождения.
• Aglink-Cosimo является моделью частичного равновесия для основных сельскохозяйственных товаров. Несельскохозяйственная продукция не моделируется и рассматривается как экзогенный показатель для данной модели.
Базовая модель AGLINK состоит из восьми модулей для стран/регионов ОЭСР (Австралия, Канада, Европейский Союз-27, Япония, Корея, Мексика, Новая Зеландия и США) и четырех модулей для стран, не являющихся членами ОЭСР (Аргентина, Бразилия, Китай и Россия). В свою очередь, модуль ЕС-27 состоит из трех отдельных эндогенных блоков (ЕС-15, Польша и Венгрия), а также из экзогенного блока, включающего оставшиеся десять стран. Часть модели, относящаяся к COSIMO, состоит из следующих блоков: Турция; 23 страны, не входящие в ОЭСР, и 15 регионов. Группа стран, которые рассматриваются как экзогенные для модели AGLINK-COSIMO, включает Норвегию, Швейцарию, другие европейские страны и другие центрально-американские страны.
Моделирование рынка красного мяса (говядина, свинина, баранина) основано на разделении этого рынка на три сектора: тихоокеанский рынок (или страны, свободные от ящура); атлантический рынок и остальные страны. Данные сектора определялись на основе классификации OIE и с учетом сложившихся торговых потоков.
Рынок свинины также разделен на три сектора: тихоокеанский рынок (или страны, свободные от ящура); атлантический рынок и остальные страны.
В тех случаях, когда торговля живым скотом имеет большое значение для данного рынка, в модели проводится различие между производством живого скота на уровне сель-
хозпредприятий 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 А0ЬШК-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 АОЬШК 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
