Введение Зерновое хозяйство России, являясь одним из наиболее крупных подразделений АПК (27% от валового производства с.х. продукции по стоимости, 19% – по объёму в энергетическом эквиваленте, 14% от объёма всего производства в кормовых единицах)¹ длительное время показывает удовлетворительные результаты экономического развития. Среди отраслей АПК оно наиболее благополучно. Этому в значительной мере способствует постоянный заметный рост экспорта зерна, являющийся следствием стабильности высокого спроса на мировом рынке. Целью дальнейшего развития производства и экспорта зерна является выбор максимально эффективной экономической политики его развития в изменившихся внешних условиях хозяйствования – эмбарго со стороны стран Евросоюза на поставку в РФ высокотехнологичного оборудования и техники, в т.ч. для зернового хозяйства, элитных семян, техники переработки и хранения зерна, оборудования хлебопекарен, логистической инфраструктуры производства и реализации зерна и продуктов его переработки. Целью решения научной проблемы сохранения позитивного тренда развития зерновой отрасли является не противодействие санкциям (это – задача внешнеполитического и общегосударственного управления), а поиск и реализация мер экономического характера внутри страны. Интересно и немаловажно в этой связи оценивание различных концепций развития зернового подкомплекса, тесно взаимодействующего с другими подразделениями АПК – животноводческими отраслями посредством производства кормов, содержащих зерновой компонент.

Общность ресурсов производства зерна и животноводческой продукции Среди вопросов, связанных с исследованиями процессов развития АПК в России, и особенно его зернового хозяйства, длительное время среди учёных, хозяйственных специалистов и руководства народнохозяйственного АПК обсуждается дилемма: а) приоритетное развитие экспорта продовольственного и кормового (ячмень, рожь, овёс, кукуруза)² зерна с соответствующими высоким ресурсным (земельные, трудовые, энергетические, водные ресурсы) и финансовым обеспечением производства; б) сокращение экспортного потенциала зерна с перемещением используемых для его производства ресурсов на отрасли животноводства, – молочного и мясного скотоводства, свиноводства, птицеводства, частично – овцеводства. Первая (а) из позиций признаёт и учитывает значимость экспорта зерна, в том числе – фуражного, высокую экономическую эффективность дальнейшего его роста. (Алтухов 2016; Олин 2004; Saraykin, Yanbykh 2017; Uzun, Loginova 2016; Самыгин, Барышников 2017; Фальцман 2017; А. Ткачёв³, Е. Ясин⁴). Вторая позиция (б), учитывая общность ресурсной базы животноводства (выращивание кормов) и зернового хозяйства – земельные, водные ресурсы, финансовые активы, труд и т.д., основывается на предположении, что её расширение для животноводства за счёт сокращения товарного зерна – его продовольственной части, идущей на экспорт, позволит увеличить выпуск животноводческой продукции с более высокой добавленной стоимостью, в том числе и её части, отражаемой в ценах экспорта. (Bobylev, Kudryavtseva 2015; Gataulina, Hockmann 2014; Дасковский, Киселёв 2016; Гумеров 2017; Крылатых, Белова 2018). На сегодняшний день затруднителен однозначный выбор среди этих позиций. Сторонники варианта (б) рассматривают экспорт кормового зерна как нежелательный экспорт сырья. Их доводы против него аналогичны известному и справедливому мнению о неприемлемости экспорта сырой нефти, руды, леса, который повергает экономику РФ в сырьевую зависимость. Однако есть целый ряд причин сомневаться в безусловном принятии этой доктрины, если учесть вероятность изменения цен и затрат в обозначенных секторах АПК, особенно – цен экспорта зерна и продуктов животноводства. В прошлом их динамика показывала более быстрый рост цен конечной продукции животноводства (график 1)⁵. (Сближение частных производных первого порядка для кусочно-линейной функции роста цен на временной шкале 2001-2020 гг.). В перспективе это соотношение может измениться. Экспортная цена зерна за единицу продукции, хотя и не будет выше цены мяса по абсолютной величине, но может к ней приблизиться. Но, главное, уже длительное время увеличивается разрыв между себестоимостью центнера мяса и зерна. Она всегда была выше для мяса. Сейчас (в среднем за 2015-2020 гг.) она выше в 61,4 раза, тогда как в среднем за период 1995-2014 гг. была выше в 11,7 раза. ⁶ Таким образом, усиливаются две неблагоприятные для производства мяса тенденции: подают темпы роста цены реализации, увеличиваются затраты на производство продукции. Эти же показатели экономической эффективности для производства зерна имеют позитивную направленность, противоположную трендам показателей производства и динамики цен мясной продукции. Вследствие известной высокой капиталоёмкости расширения мощностей предприятий животноводческой специализации, особенно производства мясной и молочной продукции, птицеводства, высокими для них являются общие приведенные затраты. Даже в период особенно интенсивного роста зернового хозяйства (1995-2005 гг.) текущие годовые издержки и приведенные к одному году капиталовложения (на единицу продукции) в расширение были ниже, чем совокупные затраты на прирост мощностей молочного и мясного скотоводства в 1,7 раза.⁷ Сейчас (2015-2020 гг.) они ниже уже в 3,5 раза, даже несмотря на то, что в последние годы ведётся весьма малое строительство дополнительных мощностей в животноводстве. Для увеличения поголовья скота и его продуктивности потребуется значительно расширить площадь под кормовыми культурами. (Liefert 2010; Svetlov 2016; Uzun 2017). Поэтому большие затраты на модернизацию производственной инфраструктуры, обслуживающей животноводство, будут дополнены сокращением посевных площадей других культур с соответствующим снижением их производства.

Предлагаемое (б) сокращение экспорта кормового зерна в конечном счёте ставит задачу расширения кормовой базы внутри страны и соответственно – увеличения производства и экспорта животноводческой продукции сверх нынешнего уровня. (Крылатых, Белова 2018). Но, надо учитывать, что любое расширение производства потребует увеличения текущих годовых затрат внутри хозяйств (особенно – затрат дефицитного в сельском хозяйстве труда), и также должны быть значительно увеличены капиталовложения на строительство животноводческих помещений, покупку электрогенераторов, расширение хранилищ, вольеров, птичников и многое другое. Обязательны также будут издержки на расширение межхозяйственной инфраструктуры, обслуживающей продвижение увеличенных объёмов продукции на экспорт, внутри страны (строительство терминалов, хладокомбинатов, хранилищ, дополнительных мощностей переработки, строительства дорог и т.д.). Этих дополнительных затрат нет у производства кормов, поставляемых на внешний рынок на нынешнем уровне. Они были сделаны ранее. Таким образом, учёт дополнительных внутрихозяйственных и общетерриториальных издержек при стабильности всех других условий покажет снижение конечной народнохозяйственной прибыли. Важно также при сравнении мнений (а) и (б) учесть фактор времени – отдалённость получения прибыли и, по сути, её частичное понижение при новом капитальном строительстве. Это обесценивание может быть замечено, если учесть временной лаг освоения новых мощностей и учтено дисконтирование прибыли во времени для варианта (б).

Оптимизация соотношения экспорта кормового зерна и животноводческой продукции Отмеченные плюсы и минусы эвристически сравниваемых вариантов не позволяют сделать окончательный выбор того или другого, поскольку оценивание последствий принятия решений не подкреплено количественным анализом их результатов. Наиболее верным принципом их сравнения является вероятностное прогнозирование экономической эффективности итогов выбора. Другим возможным подходом может стать постановка и решение экономико-математической задачи оптимизации соотношения планируемых вариантов по критерию максимизации экономической эффективности развития. Упрощённая версия модели предлагает следующую её постановку:

Целевая функция:

Y=∑j∈MEΖjxj +∑f∈MFΖfyf→max1.

Y – общая прибыль от экспорта выращиваемых кормов и экспорта животноводческой продукции – руб.;

xj – искомый объём экспорта зерновых кормов вида j – центн.;

Ζj – известная прибыль от экспорта единицы корма j – руб.; ME – множество видов кормов, вывозимых из страны;

yf – искомый объём экспорта животноводческой продукции вида f – центн.; Оптимизация объёмов производства зерна и продуктов животноводства, потребляемых в стране, не учитывается в задаче: их объёмы заданы.

Ζf – известная прибыль от экспорта единицы животноводческой продукции вида f – руб.; MF – множество учитываемых видов животноводческой продукции. Ограничения:

∑j∈MESjxj+∑j∈Mg∑f∈MFSjfyf≤Bs2.

ME∩Mg

Sj – известная площадь земли (га), требуемая для выращивания единицы корма j (величина – обратная урожайности j с 1 га);

Sjf – известная потребность (га) в земельном ресурсе под кормом j, расходуемым для производства единицы животноводческой продукции f;

Bs – известная площадь (га) земли, пригодной для выращивания кормовых культур;

Mg – множество видов растительных кормов, используемых на с.х. предприятиях. Неравенство означает, что если полное использование земли требует превышения имеющегося лимита другого необходимого ресурса, то возможно недоиспользование земли. Аналогичный смысл всех других ограничений по ресурсам.

∑j∈MEtjxj+∑j∈MFtfyf≤T3.

tj – известный норматив затрат труда (человеко-дней) на производство единицы продукта j;

tf - известный норматив затрат труда (человеко-дней) на производство единицы продукта j, включающих затраты на выращивание, переработку, сохранение кормов, и затраты по уходу за скотом (доение, уборка скотомест, кормление и т.д.).

T – доступное наличие ресурсов труда.

∑j∈MEajxj+∑j∈MFafyf≤A4.

aj – известные затраты финансовых средств (текущие годовые затраты с учётом амортизации, плюс приведенные к одному году капиталовложения на новое строительство, приобретение техники) на единицу продукта j – руб. (Т.к. в данной модели оптимизируются величины приростов всех продуктов, для них обязателен учёт капиталовложений, включаемых в общую сумму затрат);

af – известные совокупные затраты на единицу продукта f; Коэффициенты

Ζj ,

Ζf и

aj ,

 af заданы как рассчитанные среднемноголетние величины для определённого временного периода.

A – известная сумма финансовых ресурсов, доступных пользователю (предприятию, агрохолдингу и т.д.) В модели нет учёта изменений для конкретных лет; при расчёте коэффициентов

Ζj и

Ζf учитываются вероятности (возможности) экспорта на условном временном периоде; устанавливается частота таких лет. В соответствии с этим понижаются

Ζj и

Ζf . Учитывается также их понижение в соответствии с дисконтированием по времени. Более сложное формулирование модели предполагает её линейно-динамическую постановку с учётом колеблемости урожая и продуктивности скота по годам с предварительным расчётом вероятностей их понижения, увеличения в отдельные годы и величин изменений. Этот учёт отражается на изменении по годам прибыли от экспорта зерна и продуктов животноводства. Также предусмотрен учёт её зависимости от продолжительности и интенсивности строительства дополнительных мощностей. В этом случае ряд переменных дополнен искомыми объёмами производства и строительства для разных технологических способов. Также учитывается дисконт прибыли по годам периода. Рассмотрение возможности экономико-математического моделирования и расчёта оптимального соотношения объёмов экспорта кормов и продуктов животноводства помогает более определённо ответить на вопрос, что выгодней из сравниваемых вариантов, поскольку используются количественные их характеристики и видны конечные результаты выбора. При этом весьма вероятен выбор именно соотношения направлений роста вместо однозначных решений. Использования для их получения целочисленных методов моделирования не усложнило бы задачу, но и не повысило бы точность решения.

Заключение Рассмотрение возможных направлений развития двух названных хозяйственных комплексов в аграрном секторе экономики России не ограничивается решением задачи оптимизации их соотношения. Оно должно способствовать достижению общей цели – ускорению народнохозяйственного развития, которое предусматривает обеспечение продовольственной безопасности страны. Помимо оптимизации структуры экспорта возможна оптимизация объёмов продаж с.х. продукции в качестве продовольствия внутри страны. Они увеличиваются в годы, когда затруднён или отсутствует экспорт. Такое насыщение оптового и розничного рынков способствует в общем случае сдерживанию роста цен в наименее защищённом от инфляции товарно-потребительском секторе. Затоваривание внутреннего рынка хлебопродуктов маловероятно: традиционно в России потребление хлеба выше, чем, например, в странах средиземноморья, ближнего востока. (В первом случае среднедушевое потребление в России выше в 2,4 раза, во втором – в 1,7 раза)¹⁰. Учёт колебания объёмов экспорта по годам необходим для определения оптимальных мощностей хранения, переработки продукции для всего периода: их недостаток в отдельные годы (снижение вывоза на внешние рынки и соответствующий рост предложения внутри страны) требует дополнительного их строительства в целях исключения ущерба от порчи продукции, затоваривания. Но оно не должно быть избыточным, так как простаивание мощностей снижает экономическую эффективность их использования. В рассмотренной экономико-математической модели эти оптимальные мощности определяются в виде произведений

ajxj  и

afxf в процессе решения задачи. Ожидаемые сопутствующие результаты оптимизации объёмов экспорта растениеводческой (зерно) и животноводческой продукции, включаемой в программу повышения продовольственной безопасности страны, проявляются в увеличении доходов народного хозяйства от экспорта с.х. продуктов и сырья, увеличении доли отечественных продуктов с высокой добавленной стоимостью, что, в свою очередь способствует ослаблению сырьевой зависимости экономики страны. Ожидаемы также диверсификация материального производства в целом по народному хозяйству вследствие развития всех сфер АПК, увеличение доходов госбюджета от экспорта и дополнительных налогов с увеличивающихся масштабов материального производства и использования природных ресурсов в сельском хозяйстве. Рассмотренный общий принцип принятия решений по обсуждаемой проблеме, как одни из возможных, может быть рекомендован управляющему субъекту, органу административного и хозяйственного руководства любого уровня с участием учёных и специалистов в области экономического анализа, статистики, экономико-математического моделирования.