CC BY
22
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN 2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
^ЖЖЖЖЖЖЖХэкономикА и управление народным хозяйствомХХХХХЖХХХ
Научная статья УДК 332
DOI: 10.24412/2227-9407-2021-11-93-106
Торговые риски и развитие мясоперерабатывающей отрасли в России
Мария Евгеньевна Листопад113, Евгения Владимировна Деревенец2
12Кубанский государственный университет, г. Краснодар, Россия
1 mlistopad@inbox. ru3, https://orcid. org/0000-0002-2244-2059
2 lady. evgewa@yandex. ru, https://orcid. org/0000-0003-3312-9233
Аннотация
Введение. В данной статье проанализирована актуальная проблема торговых рисков и развитие мясоперерабатывающей отрасли. А целью данного исследования является выявление ключевых аспектов продовольственной самообеспеченности через призму существующих угроз и состояния развития рынка мясных продуктов Российской Федерации.
Материалы и методы. Данное исследование основывается на научных исследованиях российских и зарубежных ученых, которые изучают развитие мясоперерабатывающей отрасли в России. На основании этих исследований была определена оценка торговых рисков для потребителей и производителей мяса в стране, что показало неоднородность объемов производства мясных продуктов и цен производителей на мясные изделия между федеральными округами Российской Федерации. Также был проведен двухвыборочный t-критерий Стьюдента и двухфакторный дисперсионный анализ ANOVA по годам, который окончательно закрепил предположение о том, что Россию можно считать страной со значительными региональными различиями с точки зрения мясоперерабатывающей отрасли.
Результаты. Основные выводы свидетельствуют о том, что во всех федеральных округах России наблюдался значительный рост прибыли; однако темпы роста, по-видимому, различаются по регионам. Как это ни парадоксально, торговые риски (западные санкции, ограничительные меры COVID-19, налоговая политика государства) помогли российской мясоперерабатывающей промышленности укрепить свои позиции.
Обсуждение. На сегодняшний день торговые риски в мясоперерабатывающей отрасли имеют стратегическое значение как для продовольственной безопасности отдельного региона, так и для всей национальной безопасности всей страны.
Заключение. Выявлены тенденции последних лет в рамках функционирования рынка мяса и мясных продуктов Российской Федерации. Проанализировано влияние пандемических, карантинных и санкционных мер на развитие мясоперерабатывающей отрасли. Определены особенности развития этого рынка на современном этапе и дана оценка развития этого рынка в среднесрочной перспективе.
Ключевые слова: запрет на импорт, затраты, мясные продукты, объемы производства, округа, отрасль, прибыль, производство, региональная экономика, санкции, темпы роста, торговые риски, ценообразование
Для цитирования: Листопад М. Е., Деревенец Е. В. Торговые риски и развитие мясоперерабатывающей отрасли в России // Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). С. 106-119. DOI: 10.24412/2227-9407-2021-11-93-106
Листопад М. Е., Деревенец Е. В., 2021
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
93
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
XXXXXXXXXXeconomics and national economymanagementXXXXMXMXXX
Trade risks and development of the meat processing industry in Russia
Maria E. Listopad1/a, Evgeniya V. Derevenec2
Kuban state University, Krasnodar (Russia)
1 mlistopad@inbox.ruH, https://orcid.org/0000-0002-2244-2059 2lady.evgewa@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0003-3312-9233
Abstract
Introduction. This article analyzes the actual problem of trade risks and the development of the meat-processing industry. And the purpose of this study is to identify the key aspects of food self-sufficiency through the prism of existing threats and the state of development of the market for meat products in the Russian Federation.
Materials and methods. This study is based on scientific research by Russian and foreign scientists who study the development of the meat processing industry in Russia. Based on these studies, an assessment of trade risks for consumers and meat producers in the country was determined, which showed the heterogeneity of the production volumes of meat products and producer prices for meat products between the federal districts of the Russian Federation. Also, a two-sample Student's t-test and two-way ANOVA by year were carried out, which finally consolidated the assumption that Russia can be considered a country with significant regional differences in terms of the meat processing industry. Results. Key findings show that all federal districts of Russia experienced significant growth in profits; however, the growth rate appears to differ across regions. Paradoxically, trade risks (Western sanctions, COVID-19 restrictive measures, state tax policy) helped the Russian meat processing industry to strengthen its position.
Discussion. Today, trade risks in the meat processing industry are of strategic importance both for the food security of a particular region and for the entire national security of the entire country.
Conclusion. The trends of recent years in the functioning of the meat and meat products market in the Russian Federation have been identified. The impact of pandemic, quarantine and sanctions measures on the development of the meat processing industry has been analyzed. The features of the development of this market at the present stage are determined and an assessment of this development of this market in the medium term is given.
Keywords: production volumes, trade risks, meat products, production, pricing, districts, industry, regional economy, growth rates, sanctions, import ban, costs, profit
For citation: Listopad M. E., Derevenec E. V. Trade risks and development of the meat processing industry in Russia // Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. (In Russ.). DOI: 10.24412/2227-9407-2021-11-93-106
Введение
Устойчивое развитие - это концепция, отражающая принцип, согласно которому необходимо удовлетворять потребности настоящего, не ставя под угрозу способность будущих поколений удовлетворять свои собственные потребности. Такой подход становится основным элементом пищевой промышленности во всем мире по простой причине: ресурсы истощаются, а спрос растет.
Мясная промышленность является одним из наименее экологичных секторов производства продуктов питания, и поэтому компании стараются пересматривать свою систему управления развитием, что позволит выявить проблемы, которые игнорировались в течение многих десятилетий.
По данным Douphrate et al., основными производителями мяса в мире являются Европейский Союз (около 25 % мировой торговли мясными про-
дуктами) и США (около 1 %). Международная мясная федерация [1, с. 77] сообщает, что потребление мяса на душу населения в мире увеличилось со 102 до 110 кг с 2010 по 2020 год. Страны с самым высоким потреблением переработанных мясопродуктов на душу населения (более 90 кг) - это Австралия, Финляндия и Швеция, в то время как США, Канада и Бразилия дают от 60 до 90 кг на душу населения, а Европейский Союз и Россия - от 30 до 60 кг потребления на душу населения.
Тенденции развития мясной промышленности Российской Федерации за последнее десятилетие существенно изменились. За последние 10 лет возникло несколько важных особенностей производства и потребления мяса, особенно отставание между производством и спросом, сокращение поголовья скота в сочетании с увеличением продуктивности и усиление конкуренции с иностранными производи-
94
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN 2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
^ЖЖЖЖЖЖЖЖэкономика и управление народным хозяйствомХХХХЖЖХ
телями, занимающимися производством и переработкой мяса в России.
Анохина М. также отмечает длительные инвестиционные циклы и низкую рентабельность мясной промышленности, а также снижение покупательной способности населения [1, с. 75].
Рост производительности труда подтвержден также Бабановым В. H. и соавт., которые отмечают, что равновесный уровень заработной платы и производительности в мясоперерабатывающей отрасли России еще не достигнут, а заработная плата не в полной мере стимулирует рост производительности труда. Конкуренция с иностранными производителями, инвестирующими в производственные мощности в России, усилилась из-за обесценивания рубля и, как следствие, усиление позиций иностранных инвесторов [2, с. 46].
В то же время Максимова Т. И. указывает, что у отечественных производителей в 2020 году цены были ниже, чем у фермеров из Западной Европы (39-43 %) и Канады (53 %). Тем не менее, есть свидетельства снижения рентабельности мясной отрасли из-за роста затрат, опережающего рост отпускных цен на мясные продукты. Она также выявила нехватку отечественных мясных продуктов на розничном рынке для удовлетворения платного спроса и поэтому предлагает ввести государственное регулирование в установлении закупочных, оптовых и розничных цен на мясные изделия, настаивая на более строгом регулировании и поддержке мясного рынка [3, с. 395].
Рассматривая проблему со стороны предложения, Петрова С. Ю. и Фролова О. А. продемонстрировали, что текущая практика субсидирования российских сельскохозяйственных предприятий мало влияет на рост поголовья. Авторы также показали, что с учетом размера стада и других характеристик хозяйств индивидуальные хозяйства получали на 21 % больше субсидий, чем предприятия, и субсидии кажутся более эффективными для индивидуальных хозяйств в обеспечении роста стада. Однако абсолютный регресс прироста голов предполагает, что текущая политика субсидирования мало способствует увеличению поголовья скота [4, с. 126].
Терновых К. С. выявил несколько отличий переработчиков мяса в Российской Федерации и странах Центральной Европы в период до введения запрета на импорт в Россию. Российские компании демонстрируют в три раза более высокую рентабельность (измеряемую по рентабельности активов, ROA и рентабельности задействованного капитала, ROCE),
в два раза меньшую оборачиваемость запасов и более короткий срок кредита на 4 дня. Авторы предположили, что разница в рентабельности в первую очередь вызвана более высокой инфляцией в России и структурой капитала предприятий [5, с. 193].
События в мясной отрасли России тесно связаны с темой запрета на ввоз, введенного Правительством России. В августе 2014 года Российская Федерация ответила на санкции Европейского Союза так называемым российским эмбарго, которое представляет собой запрет на импорт нескольких европейских сельскохозяйственных продуктов, включая мясо, рыбу, сыр, молоко, свежую рыбу, овощи и фрукты, произведенные в этих странах. Запрет на ввоз касается товаров из США, Европейского Союза, Норвегии, Канады и Австралии. Что касается внутренних последствий запрета на импорт, некоторые авторы отмечают, что результаты различаются в зависимости от регионов: производство свинины увеличивается, а говядины, рыбы уменьшается.
Тем не менее, Тихонов А. А. утверждает, что текущее потребление мясных продуктов на душу населения в России ниже рекомендуемого уровня питания. Таким образом, существует значительный пробел, который необходимо заполнить, чтобы достичь продовольственной безопасности и самообеспечения. Агентство Djuric et al. использовали модель передачи цен при смене режима, чтобы определить возможные изменения в долгосрочном равновесии между ценами на свинину в России и ее основных торговых партнерах, не входящих в ЕС. Результаты указывают на снижение транзакционных издержек в торговле свининой между Россией и ее основными торговыми партнерами, не входящими в ЕС, с последующим увеличением передачи изменений цен в долгосрочной перспективе. В то же время авторы пришли к выводу, что наибольшее бремя воздействия запрета на импорт ложится на отечественных потребителей [6, с. 31; 10; 11].
Внутренняя политика России с точки зрения продовольственной безопасности также связана с национальной безопасностью государства. Другими словами, страна уязвима, если она не самодостаточна в производстве продуктов питания. В этом контексте важно изучить запрет на импорт в Россию как торговые риски для страны. Запрет на импорт является одним из инструментов (а также более высоких тарифов или нетарифного регулирования), позволяющим отечественным производителям увеличивать производственные мощности и быть более
95
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
XXXXXXXXXXeconomics and national economymanagementXXXXMXMXXX
подготовленными к международной конкуренции после снятия запрета. По сути, российский запрет на импорт не сильно отличается от торговой политики многих других стран мира, которые используют аналогичные меры для защиты отечественных производителей продуктов питания с помощью тарифов, регулирования качества или других нетарифных мер.
Материалы и методы
Стоимость самодостаточности, а также влияние рисков можно оценить по-разному. Например, Стукало О. Г. использует эквивалентную вариацию благосостояния для расчета воздействия рисков на российском рынке. Эквивалентная вариация (EV) рассчитывается по формуле:
EV= E (Р0, U1) -E (Р0, U0), (1)
где Р0 - вектор цен для исходной ситуации (без рисков); E (P, U) - переменная расходов домохозяйства; U0, U1 - полезность, без рисков и с рисками соответственно.
Несмотря на то, что этот подход относительно прост в теории, на практике он требует определения двух переменных (расходов домохозяйства и полезности), которые нелегко получить из статистических источников. В то же время этот подход зависит от нескольких основных предположений, таких как небольшие вариации эндогенных переменных P и U, постоянная отдача от масштаба и лемма Шепарда, утверждающая, что с учетом рыночных цен потребитель купит идеальное количество товаров для получения максимальной полезности с наименьшими затратами.
Другой подход к изучению торговых рисков был использован агентством Boulanger et al. Авторы использовали вычислимое моделирование общего равновесия (CGE) с использованием модели GTAP для расчета возможных изменений в торговле и ценах между странами Европейского Союза и Российской Федерации в результате запрета на импорт. На основе расчетных цен они также оценили эквивалентную вариацию благосостояния, используя эквивалентную вариацию, как в ранее упомянутой работе.
Оба представленных подхода хотя и теоретически элегантны, но имеют дело с переменными, которые иногда трудно получить из общедоступных статистических источников. В то же время эти подходы опираются на исходные посылки неоклассической экономической теории. Другой особенностью обоих методологических решений является то, что они дают агрегированные результаты по стране, но
не дают представления о фактических изменениях цен, а также о благополучии производителей и потребителей в отдельных регионах рассматриваемой страны. Хотя это может быть несущественной проблемой для стран с довольно небольшими различиями в региональной экономике, тем не менее может привести к несовершенным выводам для стран со значительной неоднородностью региональной экономики. Российская Федерация является примером такой страны.
В исследовании была предпринята попытка оценить стоимость торговых рисков для потребителей и производителей мяса в России, используя цены и объемы производства из общедоступных баз данных, таких как статистическое управление России и Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), используя рамки оценки поддержки производителей / потребителей (PSE / CSE), разработанные и поддерживаемые ОЭСР.
Оценка поддержки потребителей (или CSE) -это один из показателей, характеризующих сумму трансфертов потребителям сельскохозяйственной продукции в результате политики, принятой в интересующей стране. CSE был разработан ОЭСР вместе с другими показателями, чтобы оценить риски и направление поддержки производителей и потребителей сельскохозяйственной продукции. CSE рассчитывается для конкретного товара на уровне страны. В этой статье оценим различия в CSE между различными федеральными округами Российской Федерации, взяв мясо в качестве продукта [8, с. 14].
Неоднородность объемов производства мясных продуктов и цен производителей на мясные изделия между федеральными округами Российской Федерации в течение периода времени проверяется двухвыборочным t-критерием Стьюдента и двухфакторным дисперсионным анализом ANOVA по годам. Для обоих тестов предполагается нулевая гипотеза о равном среднем значении переменных. Данные, использованные в исследовании, получены из следующих источников: база данных ОЭСР PSE; агрегированные данные с сайтов производителей по Российской Федерации, ценам, объемам производства; Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации (Росстат), включая региональные цены и объемы производства.
Хотя Российская Федерация состоит из более чем 80 отдельных регионов, каждый регион является частью федерального округа. Текущий анализ сосредоточен на федеральных округах Российской Федерации, а не на отдельных регионах. Федераль-
96
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN 2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
^ЖЖЖЖЖЖЖЖэкономика и управление народным хозяйствомХХХХЖЖХ
ные округа Российской Федерации указываются в тексте с использованием сокращений: Центральный федеральный округ - ФОЦ, Северо-Западный федеральный округ - ФОСЗ, Южный федеральный округ - ФОЮ, Северо-Кавказский федеральный округ -ФОСК, Приволжский федеральный округ - ФОП, Уральский федеральный округ - ФОУ, Сибирский федеральный округ - ФОС, Дальневосточный федеральный округ - ФОД.
CSE для мясных изделий состоит из двух компонентов: прибыль производителей (TPC) и сверхнормативная стоимость кормов (EFC). Поскольку EFC составляет менее 5 % от CSE для временного ряда в рамках текущего исследования, избыточная стоимость корма не учитывается. В результате CSE равен TPC. Следовательно, затраты производителям от потребителей за мясные продукты рассчитываются по формуле:
TPCc = QPc RPC - QPc PPC, (2)
где QPc - объем производства товара; PPc - цена товара (розничная); RPc - справочная цена товара (рекомендованная).
Справочная цена представляет собой возможную границу цены на мясо. Поскольку мясо обычно является не торгуемым товаром, справочная цена рассчитывается на основе цен на мясные продукты
в соответствии с руководством по PSE (OECD). В рамках настоящего исследования справочная цена на мясо для России взята из базы данных ОЭСР.
Региональные TPC рассчитываем пропорционально страновым TPC с учетом различий в объемах производства и ценах на продукцию между федеральными округами по формуле:
TPCCj = aiCj QPC ascj RPc - aicj QPc а3д PPc , (3) где a1cj - региональный коэффициент для QPc; a2cj -региональный коэффициент для PPc; a3cj - региональный коэффициент для RPc.
ТРСс в разных округах можно рассчитать в соответствии с различиями в объемах производства, ценах производителей и справочных ценах (при условии, что оба РРС а также RPc, постоянны среди регионов): aicj = QPca / QPc a2cj = РРсо / РРсо a3cj = = RPco / RPc. Категории j являются величинами федеральных округов.
Данные состоят из временных рядов за 2012-2020 годы, поскольку данные за 2020 год являются самыми последними доступными данными. Основное внимание в исследованиях уделяется мясным изделиям, поскольку это один из продуктов, по которому в России существуют торговые риски. Описательная статистика набора данных представлена в таблице i.
Таблица 1. Описательная статистика набора данных 2020 г. Table 1. Descriptive statistics of the dataset in 2020
Федеральный округ / Federal District Мин. / Min. Максимум / Maximum Среднее/ Average Медиана / Median Стд. Dev. / Std. Dev.
Объемы производства / Production volumes
ФОЦ 5393,30 5784,20 5561,78 5507,00 161,50
ФОСЗ 1684,70 1836,30 1762,28 1761,35 52,12
ФОЮ 3263,60 3578,30 3367,85 3296,95 132,24
ФОСК 2357,80 2795,50 2631,76 2657,80 145,12
ФОП 9349,10 10408,50 9707,46 9486,90 389,29
ФОУ 1897,80 2096,20 2000,08 2011,00 84,61
ФОС 4856,30 5725,80 5393,53 5387,80 270,61
ФОД 505,80 591,40 553,26 551,20 29,00
Цены производителей / Producer prices
ФОЦ 14 949,60 25 766,49 19 841,31 20 047,27 4515,57
ФОСЗ 12 563,71 24 464,37 19 228,16 18 999,67 4561,77
ФОЮ 14 628,65 26 081,73 19 793,81 19 309,61 3959,49
ФОСК 12 961,20 24 543,54 19 211,01 18 820,52 4624,00
ФОП 12 344,97 27 238,95 18 867,38 18 810,85 5150,80
ФОУ 11 996,58 24 033,75 18 064,42 18 261,34 4511,55
ФОС 13 413,66 23 913,67 18 588,59 18 102,11 3904,19
ФОД 12 697,39 29 341,01 18 471,43 17 978,85 5307,11
Источник: составлено автором на основании данных1
97
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
XXXXXXXXXXeconomics and national economymanagementXXXXMXMXXX
Поскольку цены, используемые в расчетах, корректируются до уровня предприятия, затраты на транспортировку импортной продукции на оптовый рынок увеличивают справочную цену, в то время как затраты на транспортировку продукции местного производства на оптовый рынок уменьшают справочную цену. Так как достоверные данные о транспортных расходах в обоих направлениях получить сложно, то эти затраты можно не учитывать в соответствии с методологией ОЭСР. Это предположение также приводит к условию a3cj = 1; j 6 (1; n), где n -количество округов.
Значения RPGJ равны между регионами, ТРСс зависит только от объема производства QPc с поправкой на региональный коэффициент a1cj и по ценам производителей PPc с поправкой на свои региональный коэффициент a2cj.
Другой подход к пересчету TPC на региональном уровне может заключаться в использовании объемов производства и цен производителей в качестве переменных с использованием QPcj вместо того QPc. Однако в статье будем использовать региональные коэффициенты, чтобы получить значения, сопоставимые с оценками ОЭСР.
Результаты
Самообеспеченность некоторыми видами мяса имеет характерные отличия. По куриному мясу этот показатель составляет 109,2 %, что означает превышение 9,2 %, по свинине - 89,5 % и полностью соответствует норме, по говядине - 61,4 %, что свидетельствует о явном дефиците и несоблюдении норм самообеспечения - 75 %.
Анализируя структуру производства мяса за 2005-2020 годы, можно увидеть, что наблюдается тенденция к увеличению доли свинины и птицы, при этом доля говядины постепенно снижается. В 2020 году доля свинины составила 35,2 %, говядины - 15,1 %, мяса птицы - 46,9 %, баранины - 1,9 %, козлятины - 0,2 %, прочих видов мяса - 0,7 %. По оценке АБ-Центр, производство мяса всех видов в Российской Федерации в 2020 году составит 13 220,9 тыс. тонн, что на 3,1 % больше, чем в 2019 году. На ситуацию на российском рынке мяса и мясных продуктов повлияло небольшое снижение мировых цен, рост отечественного производства и укрепление российского рубля. Эти обстоятельства способствовали насыщению рынка разными видами мяса и усилению конкуренции среди российских производителей, что привело к увеличению спроса и снижению цен. В 2021 году по сравнению с
2013 годом наблюдается увеличение цены на свинину на 17 %, что связано с удорожанием кормов, дефицитом мяса на рынке из-за падения его импорта и увеличением поголовья.
В целом Российскую Федерацию можно считать страной со значительными региональными различиями с точки зрения мясоперерабатывающей отрасли. У этого факта есть несколько аспектов, включая географические и исторические причины. С точки зрения географического измерения Российская Федерация является самой большой страной в мире, занимая площадь более 17 миллионов квадратных километров, из которых 16,3 миллиона составляют сельские земли, но только 13 % из них - сельскохозяйственные земли. Таким образом, относительно сложно рассматривать Российскую Федерацию как однородную экономику, потому что, в отличие от многих других стран, различия в ценах и объемах производства между округами России могут отличаться больше, чем между разными странами мира [7; 9, с. 137].
Доли рынка федеральных округов в период с 2015 по 2020 год изменились (рисунок 1). Наиболее заметные изменения очевидны в двух случаях: доля рынка Южного федерального округа выросла с 11,5 в 2015 году до 13,4 % в 2020 году, а рыночная доля Центрального федерального округа увеличилась с 16 в 2015 году до 17,9 % в 2020 году.
Доли рынка федеральных округов, представленные на рисунке 1, показывают, что федеральные округа различаются по объемам производства, что неудивительно. Однако это важно учитывать в контексте изменений, вызванных торговыми рисками в связи с санкциями, COVID-19, налоговой политикой и изменениями ценовой политики на корма, оборудование из России [12, с. 257].
Оценочная t- статистика позволяет отвергнуть нулевую гипотезу о равных средних во всех случаях, кроме пары Сибирского и Южного федеральных округов. Последняя пара показывает схожесть средних значений производства за наблюдаемый период. Однако p-значение оценочной статистики выше 0,1. Следовательно, нулевая гипотеза о равенстве средних в данном случае не может быть отвергнута. Это позволяет сделать вывод, что Южный и Сибирский округа имеют общую направленность объемов производства. Тем не менее, все остальные регионы не демонстрируют сходства в объемах производства, что свидетельствует о высокой степени неоднородности объемов производства между регионами России [13, с. 65].
98
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN 2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
^ЖЖЖЖЖЖЖЖэкономика и управление народным хозяйствомХХХХЖЖХ
35%
И 2015 □ 2020
Рис. 1. Изменение рыночных долей производства мяса в федеральных округах России в 2015 и 2020 годах Fig. 1. Changes in market shares of meat production of Russian federal districts in 2015 and 2020 Источник: составлено автором на основании данных1
Неоднородность региональных экономик Российской Федерации можно оценить двумя способами. Две выборки Стьюдента t-теста могут быть использованы для проверки нулевой гипотезы о равной среднего значения между объемами производства федеральных округов России, где p - значение принимаем < 0,01 (таблица 2).
Результаты t-теста для цен производителей мясных продуктов показывают, что нулевую гипотезу о равных средствах нельзя отвергнуть в большинстве случаев, за исключением пар Дальневосточного, Приволжского, Уральского и Сибирско-
го округов (таблица 3). Этот факт показывает, что цены производителей на мясо только в одном округе (Дальневосточном) не имели равных с другими округами в течение наблюдаемого периода. Сравнение с объемами производства говорит о том, что регионы России разные по объемам производства; однако цены производителей в большинстве регионов движутся в том же направлении. По ценам производителей Дальневосточный округ занимает особое место среди всех остальных регионов, но объемы производства в этом регионе аналогичны [14, с. 141].
Таблица 2. t-статистика объемов производства мяса в федеральных округах РФ, 2005-2020 гг.
Table 2. t-statistics for meat production volumes in federal districts of the Russian Federation, 2005-2020
ФОЦ / ФОСЗ / ФОЮ (+ФОСК с 2010 г.) / ФОП / ФОУ / ФОС / ФОД /
FOC FOSZ FOU (+FOSK с 2010 г.) FOP FOU FOS FOD
ФОЦ/FOC - 22,60 - 22,60 - 22,60 -
ФОСЗ / FOSZ -22,60 - -20,41 -69,61 -3,26 -50,00 29,92
ФОЮ (+ ФОСК с 2010 г.) / FOU (+ FOSK from 2010) -3,64 20,41 ’ - -23,82 19,86 -1,04 29,10
ФОП / FOP 17,36 69,61 ’ 23,82 - 71,39 36,43 86,61
ФОУ/FOU -22,11 3,26 ’ -19,86 -71,39 - -54,24 53,96
ФОС / FOS -3,69 50,00 1,04 -36,43 54,24 - 83,22
ФОД/FOD -30,14 -29,92 ’ 29,10 -86,61 -53,96 -83,22 -
Источник: собственный расчет на основе данных Росстата1
99
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
XXXXXXXXXXeconomics and national economymanagementXXXXMXMXXX
Таблица 3. /-статистика цен производителей мясных продуктов в федеральных округах РФ,
2005-2020 гг.
Table 3 /-statistics for producers prices of meat in federal districts of the Russian Federation, 2005-2020
ФОЦ / ФОСЗ / ФОЮ (+ФОСК с 2010 г.) / ФОП / ФОУ / ФОС / ФОД /
FOC FOSZ FOU (+FOSK с 2010 г.) FOP FOU FOS FOD
ФОЦ/FOC - -0,04 0,16 0,64 0,27 0,48 -2,14
ФОСЗ / FOSZ 0,04 - 0,22 0,73 0,34 0,56 -2,20
ФОЮ (+ ФОСК с 2010 г.) / FOU (+FOSK from 2010) -0,16 -0,22 - 0,50 0,11 0,32 -2,37
ФОП/FOP -0,64 -0,73 -0,50 - -0,41 -0,21 -2,87 *
ФОУ/FOU -0,27 -0,34 -0,11 0,41 - 0,22 -2,56 *
ФОС/FOS -0,48 -0,56 -0,32 0,21 -0,22 - -2,81 *
ФОД/FOD 2,14 2,20 2,37 2,87 * 2,56 2,81 * -
* ^-значение <0,01.
Источник: собственный расчет на основе данных Росстата1.
Еще один способ получить быстрый взгляд на региональную неоднородность может заключаться в использовании двустороннего дисперсионного анализа для данных о ценах на мясные продукты в регионах России (таблицы 4 и 5) с нулевой гипотезой, сформулированной как равенство сред-
них значений между регионами и годами. Набор данных содержит объемы производства мяса за 2005-2020 гг. по 7 федеральным округам. Данные по Северо-Кавказскому федеральному округу включены во временные ряды Южного федерального округа [15, с. 5].
Таблица 4. Объемы производства мяса в федеральных округах РФ, 2005-2020 гг.
Table 4. Meat production volumes in federal districts of the Russian Federation, 2005-2020
Источник вариации / Source of variation
SS
df
MC
F
^-значение / p-value
F ait
Годы / Years 2,466,179 17
Федеральные округа / Federal districts 1,140,410,440 6
Источник: собственный расчет на основе данных Росстата1
145,069 0,674 0,82 1,724
190,068,406 883,328 0,01 2,189
Таблица 5. Цены производителей мяса в федеральных округах Российской Федерации, первые различия, 2005-2020 гг.
Table 5. Producers’ prices of meat in federal districts of the Russian Federation, first differences, 2005-2020
Источник вариации / Source of variation
SS
df
MC
F
^-значение / p-value
F oit
Годы / Years 59,037,585 13 4,541,352 1,390 0,18 1,848
Федеральные округа / Federal districts 6,232,633 6 1,038,772 0,318 0,92 2,217
Источник: собственный расчет на основе данных Росстата1
Нулевая гипотеза для дисперсионного анализа состоит в том, что дисперсии между наборами данных равны. Когда источником отклонений является федеральный округ, ^-статистика намного выше критического ^-значения; следовательно, нулевая гипотеза должна быть отклонена. ^-статистика имеет высокое значение p, когда в качестве источника вариации выбраны года; следовательно, ^-статистика в данном случае не имеет значения и не может быть учтена [16, с. 15].
Анализ дисперсии набора данных о ценах на мясные продукты показывает, что средние значения по годам и по федеральным округам равны. Отказ от нулевой гипотезы невозможен, что позволяет сделать вывод о низкой неоднородности округов России по ценам на мясные продукты. В результате полученных данных и существующих торговых рисков на уровне страны сложно провести сопоставление (корреляционную зависимость) между затратами потребителей на мясные продукты и ко-
100
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN 2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
^ЖЖЖЖЖЖЖЖэкономика и управление народным хозяйствомХХХХЖЖХ
нечной прибылью, получаемой производителями. Более глубокое разделение страны на регионы могло бы показать более реалистичную картину и выявить позицию производителей и потребителей мяса после введения санкций и других ограничительных мер [17, с. 87].
В течение наблюдаемого периода 2015-2020 гг. во всех округах России наблюдался рост цен производителей на мясные изделия. Однако оценка среднегодовых темпов роста показывает, что после 2014 года рост цен изменился (таблица 6) [18, с. 56].
Таблица 6. Изменение цен для федеральных округов РФ с поправкой на инфляцию Table 6. Changes in prices for federal districts of the Russian Federation, adjusted for inflation
Год / Year ФОЦ / FOC ФОСЗ / FOSZ ФОЮ / FOU ФОП / FOP ФОУ / FOU ФОС / FOS ФОД / FOD ФОЦ / FOC
2015 / 2014 8 % 19 % 11 % 24 % 8 % 15 % 9 % 14 %
2016 / 2015 5 % 8 % 10 % 5 % 10 % 3 % 10 % 2 %
2018 / 2016 18 % 15 % 6 % 15 % 31 % 16 % 13 % 9 %
2019 / 2018 6 % 1 % 18 % 2 % -13 % 9 % 7 % 46 %
2020 / 2019 -7 % -1 % -10 % -5 % -12 % -6 % -11 % 7 %
В среднем за 2017-2020 гг. / 6 % 6 % 6 % 4 % 4 % 6 % 5 % 16 %
Источник: собственный расчет на основе данных Росстата1
Во всех округах России, кроме Уральского и Дальневосточного, цены после 2014 года выросли в диапазоне от 2,2 % (Приволжский федеральный округ) до 14,07 % (Дальневосточный федеральный округ). Наибольший рост наблюдается в Дальневосточном федеральном округе, которому предшествовал и без того высокий рост цен в 2010-2014 годах (в среднем на 11,45 % ежегодно). Наибольшие темпы роста цен наблюдались в 2014 году, когда был введен запрет на импорт в Россию. В то же время во многих федеральных округах в 2017, 2018 и 2019 годах наблюдался двузначный рост. Интересно отметить, что в 2020 году цены снижа-
лись, а производство значительно выросло в 2017 году.
Уровень и динамика цен соответственно влияют на потребление мяса на душу населения. Одним из важнейших и основных целевых индикаторов продовольственной безопасности является уровень (степень) достижения оптимального потребления продуктов питания на душу населения. За последнее десятилетие потребление мяса всех видов увеличилось на 7,5 %, составив 69,8 кг на душу населения на конец периода, тогда как в начале периода этот показатель составлял 65,3 кг на душу населения (рисунок 2) [19, с. 10].
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Рис. 2. Оценка потребления мяса всех видов в России на душу населения, кг/чел. Fig. 2. Estimation of consumption of all types of meat in Russia per capita, kg/person Источник: собственные расчеты на основе данных Росстата1
101
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
XXXXXXXXXXeconomics and national economymanagementXXXXMXMXXX
В целом можно констатировать, что, несмотря на пандемию коронавируса, а также введенные карантинные меры, производство мясных изделий продолжит демонстрировать рост в 2021 и 2022 годах, но темпы роста, как ожидается, снизятся в натуральном выражении. Внутренние цены на говядину в последние годы оставались стабильными. Отмена тарифных квот и исторический принцип распределения квот также поможет расширить потенциальный круг импортеров говядины, в том числе мясоперерабатывающие предприятия, что усилит конкуренцию на рынке и обеспечит, при необходимости, более гибкую реакцию на изменения во внешних и внутренних рыночных условиях [20, с. 1382].
Обсуждение
Согласно пересчетам доходов компаний по предложенной методике, все округа, кроме Дальневосточного, показали рост средних показателей за четыре года после 2015 г., т. е. после введения санкций, изменения налоговой политики и иных торговых рисков. Средние четырехлетние федеральные доходы от производства мясных продуктов
выросли с 63 578 млн рублей в 2015-2017 годах до 207 315 млн рублей в 2018-2020 годах, что соответствует 143 737 млн рублей в абсолютном выражении. Округ с наибольшим абсолютным приростом доходов - Приволжский федеральный округ, где он вырос с 17 735 млн руб. в 2015-2017 гг. до 38 211 млн руб. в 2018-2020 гг.
Результаты по Дальневосточному федеральному округу могут быть подтверждены тем фактом, что цепочки поставок в этом округе находятся в положении наименьшей зависимости от импорта из стран, в которых запрещен импорт, в то время как, например, Приволжский федеральный округ является одним из округов с самым высоким процентом импорта, подпадающих под запрет на ввоз.
Увеличение прибыли производителей послужит дополнительным стимулом для инвестиций в производственные мощности, что, в свою очередь, должно было привести к увеличению производства. Интересно, что производство мяса растет с 2018 года в России, а с 2016 года снижается в Евросоюзе, что показано на рисунке 3.
5%
4%
3%
2%
1%
0%
-1%
-2%
-3%
-4%
-5%
-6%
Рис. 3. Рост производства мясных изделий по сравнению с прошлым годом в России и странах ЕС Fig. 3. Meat production growth year over year in Russia and EU Источник: собственные расчеты на основе данных ОЭСР2
В результате торговых рисков Россия пошла другим путем, в отличие от Евросоюза. Поскольку существует четкая тенденция к разделению прибыли у сельскохозяйственных производителей в Европейском Союзе и России. Отечественные производители получают большую поддержку со стороны потребителей за счет незначительного повышения цен. Сравнивая рост производства в ЕС и России,
можно заметить, что такой подход привел к более высокому росту производства мяса в России, чем в Европейском Союзе. С этой точки зрения, у правительства России мало стимулов для снятия контрсанкций. Более того, как показали Banse et al., сценарий без запрета на импорт на 2021-2030 годы показывает, что производство мяса в России будет снижаться в среднем на 0,8 % ежегодно.
102
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN 2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
^ЖЖЖЖЖЖЖЖэкономика и управление народным хозяйствомХХХХЖЖХ
Как было показано ранее, между федеральными округами России существуют значительные различия в изменении цен и объемов производства в связи с имеющимися торговыми рисками. В настоящем исследовании предпринята попытка показать направление этих различий. По сравнению со многими другими соседними странами, Российская Федерация представляет собой уникальный случай географической и экономической неоднородности страны. Есть определенная возможность для дальнейшего изучения изменений в отдельных показателях каждого федерального округа, чтобы углубить текущее состояние знаний о последствиях риска как фактора безопасного экономического функционирования и развития предприятий в мясоперерабатывающей отрасли. Немаловажно отметить, что основная роль качества мясной продукции зависит, прежде всего, от эффективных мер государственной поддержки отрасли, которые способствуют стимулированию интенсификации производства мяса и мясопродуктов, развитию регионов и увеличению потребления этих продуктов. По результатам анализа также можно сделать вывод, что обеспечение населения мясной продукцией -важная задача, которая может быть решена за счет развития племенного животноводства, мясного скотоводства и комплексов по переработке мяса в готовую продукцию.
Заключение
Рынок мяса и мясных продуктов в федеральных округах Российской Федерации с начала 1990-х годов сильно отличался, и он претерпел значительные изменения после введения запрета на импорт в Россию в августе 2014 года. Со статистической точки зрения можно отказаться от нулевой гипотезы о равном среднем объеме производства в большинстве пар федеральных округов. Однако в случае цен производителей нулевое значение равных средних не может быть отклонено для большинства пар регионов. Это говорит о существенных различиях в объемах производства, но схожих тенденциях в цене на конечный продукт. Единственным исключением из этого исследования является Дальневосточный федеральный округ, для которого нуль равных средних может быть отклонен в парах с Волгой, Уралом и Сибирью. Дальневосточный
округ уникален во многих отношениях, что видно по ценам.
Из-за значительных различий между регионами есть свидетельства разницы в темпах изменений в период после 2014 года. Тем не менее, почти во всех регионах наблюдалось увеличение прибыли производителями из-за роста цен, в то время как справочная цена не изменилась. Производители получили уникальную возможность взимать с потребителей более высокие цены, поскольку конкуренция снизилась из-за сложившихся торговых рисков. С этой точки зрения производителей мясных продуктов можно рассматривать как чистых бенефициаров запрета на импорт.
Уникальная возможность для производителей мясной продукции в России была использована для увеличения производственных мощностей, что отражено в росте производства после 2017 года. Как это ни парадоксально, запрет на импорт укрепил мясную промышленность в России, в то время как потребители платили за счет поддержки сельскохозяйственных производителей, а не из государственного бюджета. Доля поддержки, связанная с производством сырьевых товаров, включая поддержку рыночных цен за счет более высоких цен, выросла и поставила сельскохозяйственных производителей в положение меньшей зависимости от субсидий.
Результаты исследования показывают, что в настоящее время у правительства России мало стимулов для отмены торговых рисков, связанных с санкциями, налоговой политикой или ограничительными мерами в связи с COVID-19, поскольку российские потребители продемонстрировали готовность платить за мясные продукты по более высоким ценам. Возможно, это не было добровольным решением; тем не менее, это привело к формированию нового равновесия на рынке колбас, консерв и иных продуктов из мяса.
Дальнейшие исследования в области торговых рисков на рынке мясной продукции в России могут быть сосредоточены на анализе коинтеграции цен в отдельных регионах, которые, в свою очередь, образуют федеральные округа. Этот анализ предоставит более подробное представление по теме, а также выявит несколько функций, которые упускаются из виду при оценке федеральных округов.
Примечания:
Потребительские цены: 2021 / Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/price
2Статистика ОЭСР по России: Организация экономического сотрудничества и развития [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.oecdru.org/statistic.html
103
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
XXXXXXXXXXeconomics and national economymanagementXXXXMXMXXX
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Анохина М. Агрокластеры и экономический рост отечественного АПК // Экономика управления. 2014. № 5. С. 77-84.
2. Бабанов В. H., Белолипецкая А. В. Парадоксы «догоняющего развития» в регионах Российской Федерации // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2017. № 2-1. С. 46-54.
3. Максимова Т. И., Бондаренко Н. Е. Концептуальные основы межфирменной кооперации и интеграционных процессов в системе АПК Российской Федерации // Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. 2017. № 3 (10). С. 395-403.
4. Петрова С. Ю., Фролова О. А. Государственное регулирование агропромышленного производства с учетом опыта зарубежных стран // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2013. № 4 (102). С. 126-131.
5. Терновых К. С., Дубовской И. И., Пименов Ю. А. Прогнозирование параметров развития скотоводства в регионе // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2017. № 4 (55). С. 193-201.
6. Тихонов А. А. Стратегическое управление сельскохозяйственными предприятиями в русле концепции устойчивого развития // Научная перспектива. 2013. № 10. С. 31-35.
7. Плахин А. Е., Огородникова Е. С., Генералов И. Г. Институциональные условия создания и методические аспекты оценки эффективности функционирования кластеров: российский и зарубежный опыт // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2017. Т. 6. № 2 (19). С. 61-65.
8. Regmi A., DeepakM. S., Seale J. L. Jr., Bernstein J. Cross-country analysis of food consumption patterns // In Changing Structure of Global Food Consumption and Trade. Market and Trade Economic Division. Economic Research Service, U. S. Department of Agricalture and Trade Report. WRS-01-1. 2001. P. 14-22.
9. Иванов П. M. Устойчивое развитие региона: концепция, модель управления, стратегия : монография. М., ООО «ЭКЦ «Профессор», 2016. 254 с.
10. Бурковский П. В., Яни А. В. Механизмы проявления закона стоимости на современном этапе развития производительных сил и производственных отношений // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2020. № 8 (50). С. 5-9.
11. Аничкина О. А. Совершенствование экономического механизма функционирования мясного подкомплекса // Вопросы экономики и права. 2011. № 42. С. 171-174.
12. Кузьменкова В. Д. Устойчивое развитие регионов России // Вестник ВГУИТ. 2016. № 2 (68). С.257-261.
13. Медведев А. В., Косинский П. Д., Бондарева Г. С. Экономико-математическое моделирование агропродовольственного кластера региона // Фундаментальные исследования. 2013. № 10 (10). С. 65-74.
14. Кожевина О. В. Управление пространственными изменениями в целях обеспечения экономической безопасности // Управление. 2020. № 1. С. 141-149.
15. Асалханов П. Г., Иваньо Я. М., Полковская М. Н. Модели оптимизации производства сельскохозяйственной продукции с экспертными оценками // Моделирование систем и процессов. 2019. Т. 12. № 3. С. 5-10.
16. Измалков А. А. Факторы и принципы разработки стратегии развития регионального АПК // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2015. № 3. С. 15-20.
17. Файоль А. Управление - это наука и искусство, общее и промышленное управление // Управление мегаполисом. 2012. № 1. С. 87-89.
18. Alijani S. el. al. Boosting Si's social and economic impact. Gelsenkichen, 2016. 110 p.
19. Sol Garcia-German, Isabel Bardaji, Alberto Garrido. Evaluating price transmission between global agricultural markets and consumer food price indices in the European Union // Agricultural Economics. 2016. V. 47 (1). DOI: https://doi.Org/10.l 111/agec.12209.
20. Radner R. Hierarchy: The economics of managing // Journal of Economic Literature. 1993. № 30. P.1382-1415.
Статья поступила в редакцию 24.08.2021; одобрена после рецензирования 27.09.2021;
принята к публикации 29.09.2021.
104
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN 2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
^ЖЖЖЖЖЖЖЖэкономика и управление народным хозяйствомХХХХЖЖХ
Информация об авторах:
М. Е. Листопад - д.э.н., профессор кафедры мировой экономики и менеджмента, Spin-код: 4830-6258;
Е. В. Деревенец - магистрантка кафедры мировой экономики и менеджмента.
Заявленный вклад авторов:
Листопад М. Е. - научное руководство, формулирование основной концепции исследования.
Деревенец Е. В. - сбор и обработка материалов, подготовка текста статьи.
Авторы заявляют об отсутствии конфликтов интересов.
REFERENCES
1. Anohina M. Agroklastery i ekonomicheskij rost otechestvennogo APK [Agroclusters and economic growth of the domestic agro-industrial complex and agro-industrial complex], Ekonomika, upravlenie [Economics management], 2014, No. 5, pp. 77-84.
2. Babanov V. H., Belolipeckaya A. V. Paradoksy «dogonyayushchego razvitiya» v regionah Rossijskoj Feder-acii [Paradoxes of «catching up development» in the regions of the Russian Federation], Izvestiya Tul'skogo gosudar-stvennogo universiteta. Ekonomicheskie i yuridicheskie nauki [Bulletin of the Tula State University. Economic and legal sciences], 2017, No. 2 (1), pp. 46-54.
3. Maksimova T. I., Bondarenko N. E. Konceptual'nye osnovy mezhfirmennoj kooperacii i integracionnyh processov v sisteme APK Rossijskoj Federacii [Conceptual foundations of inter-firm cooperation and integration processes in the agro-industrial complex of the Russian Federation], VestnikRossijskogo ekonomicheskogo universiteta im. G. V. Plekhanova [Bulletin of the Russian University of Economics G. V. Plekhanov], 2017, No. 3 (10), pp. 395-403.
4. Petrova S. Yu., Frolova O. A. Gosudarstvennoe regulirovanie agropromyshlennogo proizvodstva s uchetom opyta zarubezhnyh stran [State regulation of agro-industrial production taking into account the experience of foreign countries], Vestnik Altajskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Bulletin of the Altai State Agrarian University], 2013, No. 4 (102), pp. 126-131.
5. Ternovyh K. S., Dubovskoj I. I., Pimenov Yu. A. Prognozirovanie parametrov razvitiya skotovodstva v regione [Forecasting the parameters of the development of cattle breeding in the region], Vestnik Voronezhskogo gosudarstven-nogo agrarnogo universiteta [Bulletin of the Voronezh State Agrarian University], 2017, No. 4 (55), pp. 193-201.
6. Tihonov A. A. Strategicheskoe upravlenie sel'skohozyajstvennymi predpriyatiyami v rusle koncepcii ustojchivogo razvitiya [Strategic management of agricultural enterprises in line with the concept of sustainable development], Nauchnayaperspektiva [Scientificperspective], 2013, No. 10, pp. 31-35.
7. Plahin A. E., Ogorodnikova E. S., Generalov I. G. Institucional'nye usloviya sozdaniya i metodicheskie aspekty ocenki effektivnosti funkcionirovaniya klasterov: rossijskij i zarubezhnyj opyt [Institutional conditions for the creation and methodological aspects of assessing the effectiveness of the functioning of clusters: Russian and foreign experience], Azimut nauchnyh issledovanij: ekonomika i upravlenie [Azimuth of scientific research: economics and management], 2017, Vol. 6, No. 2 (19), pp. 61-65.
8. Regmi A., Deepak M. S., Seale J. L. Jr. Bernstein Jason. Cross-country analysis of food consumption patterns, In Changing Structure of Global Food Consumption and Trade. Market and Trade Economic Division, Economic Research Service, U. S. Department of Agricalture and Trade Report, WRS-01-1, 2001, pp. 14-22.
9. Ivanov P. M. Ustojchivoe razvitie regiona: koncepciya, model' upravleniya, strategiya: monografiya [Sustainable development of the region: concept, management model, strategy] Moscow, OOO «EKC «Professor», 2016, 254 p.
10. Burkovskij P. V., Yani A. V. Mekhanizmy proyavleniya zakona stoimosti na sovremennom etape razvitiya proizvoditel'nyh sil i proizvodstvennyh otnoshenij [Mechanisms of manifestation of the law of value at the present stage of development of productive forces and production relations], Innovacionnaya ekonomika: perspektivy razvitiya i sovershenstvovaniya [Innovative economy: prospects for development and improvement], 2020, No. 8 (50), pp. 5-9.
11. Anichkina O. A. Sovershenstvovanie ekonomicheskogo mekhanizma funkcionirovaniya myasnogo pod-kompleksa [Improving the economic mechanism of the functioning of the meat subcomplex], Voprosy ekonomiki i prava [Issues of Economics and Law], 2011, No. 42, pp. 171-174.
105
Вестник НГИЭИ. 2021. № 11 (126). C. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
Bulletin NGIEI. 2021. № 11 (126). P. 93-106. ISSN2227-9407 (Print)
XXXXXXXXXXeconomics and national economymanagementXXXXMXMXXX
12. Kuz'menkova V. D. Ustojchivoe razvitie regionov Rossii [Sustainable development of Russian regions], Vestnik VGUIT [Bulletin VSUIT], 2016, No. 2 (68), pp. 257-261.
13. Medvedev A. V., Kosinskij P. D., Bondareva G. S. Ekonomiko-matematicheskoe modelirovanie agroprod-ovol'stvennogo klastera regiona [Economic and mathematical modeling of the agri-food cluster of the region], Funda-mental'nye issledovaniya [Fundamental research], 2013, No. 10 (10), pp. 65-74.
14. Kozhevina O. V. Upravlenie prostranstvennymi izmeneniyami v celyah obespecheniya ekonomicheskoj bezopasnosti [Management of spatial changes in order to ensure economic security], Upravlenie [Management], 2020, No. 1, pp. 141-149.
15. Asalhanov P. G., Ivan'o Ya. M., Polkovskaya M. N. Modeli optimizacii proizvodstva sel'skohozyajstvennoj produkcii s ekspertnymi ocenkami [Models of optimization of agricultural production with expert assessments], Modelirovanie sistem i processov [Modeling of systems and processes], 2019, No. 3 (12), pp. 5-10.
16. Izmalkov A. A. Faktory i principy razrabotki strategii razvitiya regional'nogo APK [Factors and principles for developing a strategy for the development of the regional agro-industrial complex], Vestnik Kurskoj gosudarstven-noj sel'skohozyajstvennoj akademii [Bulletin of the Kursk State Agricultural Academy], 2015, No. 3, pp. 15-20.
17. Fajol' A. Upravlenie - eto nauka i iskusstvo, obshchee i promyshlennoe upravlenie [Management is science and art, general and industrial management], Upravlenie megapolisom [Management of a metropolis], 2012, No. 1, pp. 87-89.
18. Alijani S. el. al. Boosting Si's social and economic impact. Gelsenkichen, 2016, 110 p.
19. Sol Garcia-German, Isabel Bardaji, Alberto Garrido. Evaluating price transmission between global agricultural markets and consumer food price indices in the European Union, Agricultural Economics, 2016, Vol. 47 (1), DOI: https://doi.Org/10.l 111/agec.12209.
20. Radner R. Hierarchy: The economics of managing, Journal of Economic Literature, 1993, No. 30, pp.1382-1415.
The article was submitted 24.08.2021; approved after reviewing 27.09.2021; accepted for publication 29.09.2021.
Information about the authors:
M. E. Listopad - Dr. Sci. (Economy), professor of the chair «World economy and management», Spin-код: 4830-6258;
E. V. Derevenec - student of the chair «World economy and management».
Contribution of the authors:
Listopad M. E. - research supervision, developed the theoretical framework.
Derevenec E. V. -- collection and processing of materials, writing of the draft.
The authors declare no conflicts of interests.
106
