Текст книги "Лесная рента в экономике России: оценка и эффективное использование"

1.2. Мировой опыт в области оценки лесной ренты

Лесное хозяйство СССР имело мощную научно-исследовательскую базу. Так, уже к 1975 г. в Советском Союзе действовало шесть только центральных отраслевых институтов (ЦНИИфанеры, ВНИИдревесины, ЦНИИмеханизации и энергетики лесной промышленности, ВНИПИэкономики, организации управления производством и информации по лесной, целлюлозно-бумажной и деревообрабатывающей промышленности, УкрНИИ механической обработки древесины, ЦНИИлесосплава) [Юркин (и др.), 1977, с. 2]. В общей сложности во всех профильных отраслевых научно-исследовательских организациях трудились 3 744 сотрудника66
  В условиях рыночной экономики большие коллективы исследователей технологии и экономики лесного хозяйства оказались не востребованы. Так, во ВНИПИЭИлеспрома к декабрю 2012 г. осталось несколько штатных сотрудников, из которых фактически работали директор и бухгалтер. По состоянию на 2013 г. доля объема финансирования лесных научных исследований в общем финансировании лесного хозяйства составила 0,8 % [ЕМИСС, 2013].


[Закрыть] . Кроме того, большое количество исследований по экономике лесной промышленности выполнялись в академических институтах: Институте экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, Институте леса и древесины им. В. Н. Сукачева СО АН СССР и др. В этот период был выполнен целый ряд работ, в том числе использовавших методы эконометрического моделирования для анализа проблем лесного хозяйства (см., например, [Экономические проблемы лесохозяйственного производства, 1976]). Поскольку в советской экономической системе все природные ресурсы, а также производства, связанные с их добычей и переработкой, принадлежали государству, задача вычисления рентной составляющей стоимости леса была не самой важной задачей. Вместе с тем в 1970—80-х гг. был выполнен ряд работ по оценке ренты в лесном хозяйстве в рамках социалистической экономики [Блам, Воевода, 1971; 1973; Мкртчян, 1984].

Проблема исчисления природной ренты в российской экономике актуализировалась в конце 1990 – начале 2000-х гг., когда после политического и экономического безвременья наступила эпоха, которую впоследствии назовут периодом «тучных лет» – уверенного роста экономики страны на фоне благоприятной конъюнктуры мировых сырьевых рынков. В результате за последние 15 лет появились многочисленные работы, в которых предпринимались попытки оценки ренты по различным видам природных ресурсов [Gaddy, Ickes, 2005; Волконский, Кузовкин, Мудрецов, 2005; Гартунг, 2004; Кузык (и др.), 2004; Починков, 2013a,b; Синяк, Куликов, 2005; Эйсмонт (и др.), 2002], а также по разработке экономической политики, способствующей повышению эффективности распределительных механизмов [Ажогина, 2009; Амосёнок (и др.), 2013; Башкиров, Воронина, 2006a,b; Белоусов, 2005; Гурвич, 2010; Гурвич, Вакуленко, Кривенко, 2009; Гуриев, Плеханов, Сонин, 2010; Гуриев, Сонин, 2008; Гуриев, Цывинский, 2011; Данилов-Данильян, 2004; Львов, Кимельман, Пителин, 2004; Полтерович, Попов, Тонис, 2008; Рюмина, 2001].

В п. 1.2 рассматриваются вопросы собственно оценки лесной и других разновидностей природной ренты, а пути повышения эффективности ее изъятия – в п. 1.3.

Основная часть работ по оценке природной ренты исследует нефтегазовый сектор, поскольку на сегодняшний день львиная доля доходов российского бюджета формируется за счет поступлений от экспорта углеводородных ресурсов. Кроме того, задача определения нефтегазовой ренты, по мнению авторов, относительно менее сложна, чем, например, исчисление лесной ренты, поскольку в лесном комплексе в отличие от нефтегазового представлено большое количество малых и средних предприятий, что резко снижает прозрачность бухгалтерского и статистического учета их деятельности. Такое положение создает благоприятные условия для формирования мощнейшего теневого сектора, количественная оценка которого представляется весьма трудной задачей. При этом нефтегазовый сектор является относительно прозрачным для государственной статистики, поэтому макроэкономические оценки нефтегазовой ренты могут быть в высокой степени достоверными.

Хронологически первым крупным исследованием природной ренты в различных областях природопользования являются работы Б. Н. Кузыка, А. И. Агеева, В. А. Волконского и др. [Волконский, Кузовкин, Мудрецов, 2005; Кузык (и др.), 2004]. Применив паретианский подход к определению ренты, авторы получили следующие оценки нефтяной ренты77
  О методологических недостатках подхода, использованного Б. Н. Кузыком и др., см. работу [Ковалев, 2009], в которой доказано, что выравнивание отраслевых норм краткосрочной рентабельности затрат может привести к значительному смещению оценок ренты.


[Закрыть] : в 2000 г. – 787 млрд руб., в 2001 г. – 743 млрд руб. (83,5 и 82 % от общего дохода сектора соответственно). Газовая рента оценивалась в 301 млрд руб. в 2000 г. и 291 млрд руб. – в 2001 г. (86 и 81 % от общего дохода сектора соответственно). Известные зарубежные специалисты по российской экономике К. Гэдди и Б. Икес в 2005 г. представили свой вариант расчета нефтегазовой ренты, базировавшийся на паретианском подходе, но с использованием мировых цен на соответствующие ресурсы вместо фактических цен реализации [Gaddy, Ickes, 2005]. В результате оцененная рента оказалась на 40—45 % больше, чем по Б. Н. Кузыку и др. Оценки К. Гэдди и Б. Икеса представляются более корректными, поскольку отражают действительные цены на соответствующие ресурсы и свободны от влияния государственной политики на учет и присвоение ренты. Данный подход был развит Е. Гурвичем, который оценил «скрытую природную ренту», т. е. часть ренты, не включенную в цену реализации ресурсов [Гурвич, 2010]. В указанной работе приведены наиболее актуальные на сегодняшний день оценки нефтегазовой ренты в экономике России в 1999—2009 гг. Результаты расчетов Е. Гурвича сопоставимы с результатами К. Гэдди и Б. Икеса.

Как отмечает В. И. Данилов-Данильян, задача исчисления ренты в отраслях, связанных с использованием биологических ресурсов, имеет существенные особенности, которые отличают ее от задачи определения горной (например, нефтегазовой) ренты [Данилов-Данильян, 2004]. Следует отличать собственно лесную ренту от ренты местоположения, поскольку разнообразие пород и сортов древесины невелико, а местоположение участка рубки имеет существенное значение. Данный аспект особенно важен в российском лесном хозяйстве, поскольку отсутствие инфраструктуры является причиной невозможности использования весьма обширной части лесного фонда.

Оценивание лесной ренты в экономике России сталкивается со специфической трудностью – доминированием теневого сектора в данном комплексе. По оценкам Федерального агентства лесного хозяйства, объем нелегальных рубок в России в 2010 г. не превысил 1 %, что соответствует самым высоким мировым стандартам. Однако Всемирный банк (WB) и Всемирный фонд дикой природы (WWF) оценивают теневой сектор российской лесной промышленности не менее чем в 20 % от общего объема рубок [FAO, 2012, pp. xi—xii]. По всей видимости, даже такая цифра является довольно осторожной оценкой, в действительности в «тени» находится до 2/3 производства леса.

Наиболее полная и достоверная оценка лесной ренты в экономике России была проведена О. А. Эйсмонтом, А. П. Петровым, А. В. Логвиным и Б. Д. Боске в 2002 г. [Эйсмонт (и др.), 2002]. В известном смысле указанная работа является программной, поскольку помимо исчисления собственно лесной ренты различными способами авторы предлагают меры по повышению эффективности налогообложения в лесном комплексе. Рассмотрим основные результаты данного исследования более подробно.

Выделяются два основных подхода к оценке лесной ренты: первый основан на арифметическом исключении всех видов издержек из рыночной стоимости леса, второй использует эконометрическое моделирование по данным лесных аукционов. По сути, первый подход применим на макроэкономическом уровне, второй – на микроэкономическом уровне.

В первом случае применяется метод потока дохода и вычисления чистой приведенной стоимости ресурсов (NPV), в котором нормальная прибыль рассматривается как поток доходов, приносимый некоторым активом. Этот метод соответствует Методу вычисления текущей ренты I (англ. Current Rent Method I ) Бюро экономического анализа США. В качестве исходных данных использовалась статистическая информация Научно-исследовательского и проектного института экономики, организации управления производством и информации по лесной, целлюлозно-бумажной и деревообрабатывающей промышленности (НИПИЭИлеспром) и агентств лесной отрасли ряда регионов России за 1998г.

В цитируемом исследовании О. А. Эйсмонтом и др. была выполнена оценка лесной ренты для восьми регионов России (Архангельская, Ленинградская, Московская, Новгородская, Псковская, Вологодская области, Хабаровский и Красноярский края), а также для России в целом. В ходе выполнения расчетов было установлено, что наборы данных об издержках заготовки древесины ненадежны и могут существенно варьироваться в зависимости от источника этих данных. Поэтому указанный подход плохо применим в российских условиях.

Второй подход предполагает эконометрическое моделирование лесной ренты на основе выделения следующих основных рентообразующих факторов: объема хлыста, расстояния вывозки, типа почвы и уклона участка, типа леса [Эйсмонт (и др.), 2002, с.26].

Авторы цитируемой работы исходят из предположения, что лесозаготовитель получает право пользования выделенным участком леса площадью A гектаров. Площадь, вырубаемая за один год, будет описываться формулой где K – используемый капитал; L – количество рабочих; Q – объем хлыста; d – расстояние от участка рубки до железнодорожной станции или шоссе.

Предположим, что набор возможностей замещения между трудом и капиталом ограничен, поэтому оптимальное соотношение можно выразить следующим образом: L = DK . Здесь D – некоторый произвольный параметр.

Опуская дальнейшие выкладки, приведем расчетную формулу величины лесной ренты 𝜌 для рассматриваемой модели:

где P_s – рыночная цена леса за вычетом стоимости транспортировки по шоссе или железной дороге; Ψ (Q) – количество леса (в кубометрах) в расчете на 1 га, определяемое качеством леса (бонитетом); P_k – стоимость использования капитала, включая амортизацию и нормальную прибыль; ν – учитываемая в издержках норма амортизации; τ_K , τ_L – ставки налогов на капитал и труд соответственно; ω – заработная плата; μ– параметр при функции качества леса, −1 <μ < 1; δ – параметр при функции расстояния вывозки, −1 < δ < 1 .

Авторами также проведена оценка лесной ренты с использованием нормативных данных о производительности ручного труда, а также машин и механизмов. На основе эмпирических данных по предприятиям Республики Коми за 1997 г. были оценены эконометрические модели для трех различных наборов технологий заготовки леса. Было доказано, что наибольшую ренту приносит технология, предполагающая использование человеческого труда с помощью машин и механизмов исключительно иностранного производства («харвестер» для валки деревьев, обрезки сучьев, трелевки и раскряжевки, «форвардер» – для погрузки и вывозки древесины). Смешанные наборы отечественного и зарубежного оборудования показывают худшие результаты [Там же, с. 35]. В целом же, по данным, предоставленным самими лесозаготовительными компаниями, их производства были убыточными, а рента – отрицательной. Очевидно, это утверждение не соответствует действительности, поскольку часть леса заготавливается и реализуется нелегальными способами, что резко снижает качество официально предоставляемых данных.

Помимо оценки лесной ренты по нормативным данным авторы также использовали информацию лесных аукционов, на которых продаются права на заготовку леса (Новгородская область, 1999 г.). Результаты расчетов показали, что в среднем рыночные цены на древесину оказались в полтора раза выше, чем аукционные, а издержки заготовки, рассчитанные по аукционным данным, оказались в два раза ниже, чем те, что были рассчитаны по нормативным данным. Авторы утверждают, что из-за монопсонического типа рынка лесной продукции, на котором представлено большое число лесозаготовителей и узкий круг потребителей древесины, лесозаготовители вынуждены продавать лес примерно на 30 % дешевле рыночной цены. Этот излишек, включающий в себя лесную ренту, фактически присваивается посредниками, которые никак не участвуют в процессе лесозаготовки и не владеют никакими ресурсами, т. е. не имеют никаких прав на присвоение ренты [Эйсмонт (и др.), 2002, с. 47].

Особый интерес представляет способ оценивания лесной ренты на основе данных лесных аукционов, использованный О. А. Эйсмонтом и др. С целью оценки лесной ренты в цитируемой работе проводится эконометрическое моделирование зависимости аукционной цены леса P_A от следующих объясняющих переменных: типа леса (лиственный или хвойный) 𝑇𝑌ষব; объема хлыста Q ; расстояния вывозки d .

Вначале была оценена простая линейная спецификация описанной зависимости:

В результате была получена модель удовлетворительного качества (все параметры значимы на уровне 1 % и имеют ожидаемые знаки, коэффициент детерминации R² = 0, 38 ). Вместе с тем было показано, что простое взвешивание указанной функции на объем проданной на корню древесины существенно улучшает объясняющую способность модели (R² = 0, 93 ). На наш взгляд, применение невзвешенной функции нежелательно, поскольку, по всей видимости, в этом случае наблюдается гетероскедастичность в остатках в силу разнородности аукционов по объему.

Приведенная линейная спецификация обладает существенным недостатком – с ее помощью нельзя оценить издержки лесозаготовки. Для преодоления указанного недостатка О. А. Эйсмонт и др. предложили использовать нелинейную спецификацию, соответствующую модели (1.1):

Оценивание данного набора моделей показало, что рыночные цены леса в Новгородской области в 1999 г. примерно на 50 % превышали аукционные. Данный факт можно связать со специфической структурой рынка, на котором преобладала монопсония, и большим количеством посредников.

В качестве одного из факторов, определяющих лесную ренту, можно также использовать расчетную лесосеку, которая теоретически должна быть обратно пропорциональна фактической ренте. Тем не менее, в последние годы появился ряд исследований, доказывающих что вычисляемая в соответствии с российскими нормативами расчетная лесосека является чересчур смещенной и завышенной оценкой действительного объема леса, который можно вырубить на конкретной территории (в пределах лесхоза, региона или страны) без ущерба биоразнообразию и другим функциям леса [Ярошенко, 2014]. Методика вычисления расчетной лесосеки восходит к немецким нормативам лесопользования XIX в. и не учитывает исключительно актуальную для России проблему экономической доступности и продуктивности лесов. Так, например, в Красноярском крае существенная часть территории которого расположена в северных широтах, далеко не весь лес, формально существующий и подлежащий учету в расчетной лесосеке, пригоден к использованию и доступен с точки зрения вывозки. Еще более показательная ситуация наблюдается в исключительно северных регионах, например, Якутии88
  Более подробно пример Якутии разобран в работе [Ярошенко, 2014].


[Закрыть] . Итак, в настоящий момент официально публикуемая расчетная лесосека не может выступать достоверным фактором, образующим лесную ренту.

В главе 1 были рассмотрены основные достижения в области оценивания лесной ренты в экономике России. Установлено, что, несмотря на существенный объем литературы по оценке и управлению нефтегазовой рентой, исследованию вопросов, связанных с лесной рентой, посвящено сравнительно небольшое количество работ. Тем не менее, они содержат ряд ценных результатов, которые могут стать основой для развития данного направления экономики лесного хозяйства.

Глава 2. Макроэкономические условия развития лесного комплекса России

2.1. Общие параметры развития лесного комплекса России

Лесным комплексом называют совокупность предприятий, учреждений и организаций, деятельность которых состоит в сохранении и использовании лесных ресурсов, производстве лесных продуктов и предоставлении лесных услуг [Блам, Л. В. Машкина, О. В. Машкина, 2003]. Часто лесной комплекс рассматривают в более узком смысле как совокупность предприятий лесного хозяйства (осуществляющих работы по лесоустройству, лесозащите и лесовосстановлению) и лесопромышленного комплекса (лесозаготовительный сектор, деревообрабатывающая, целлюлозно-бумажная и лесохимическая промышленность). В данной работе в основном исследуется деятельность лесозаготовительного сектора и лесного хозяйства как основных подотраслей природопользования в рамках лесного комплекса.

По данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (Food and Agricultural Organisation of the United Nations, далее – FAO), в 2010 г. общая площадь покрытых лесом земель в России составила около 809,1 млн га, т. е. почти половину площади всей страны и 20 % площади лесов мира [FAO, 2012, p. ix]. Общий запас древесины оценивается в 81,5 млрд куб. м [FAO, 2010, pp. 266—271]. Таким образом, Россия занимает первое место в мире по площади лесных земель и второе – по запасам древесины.

Расчетная лесосека оценивается в 564 млн га, при этом только 250 млн га российского леса целесообразно разрабатывать с экономической точки зрения. Из этого объема около 130 млн га (23 %) леса расположены в транспортной доступности. По этой причине прежде всего вырубаются те леса, которые находятся в непосредственной близости от существующей транспортной инфраструктуры, что приводит к появлению перестойных лесов, а на используемых лесосеках – к ухудшению породного состава [Эскин, Липин, 2007].

Представляет интерес анализ соотношения запасов леса и объемов заготовки круглого леса по пяти крупнейшим мировым производителям древесины по состоянию на 2012 г. (рис. 2.1).

Поскольку лес в отличие от полезных ископаемых является возобновляемым ресурсом и далеко не все запасы леса экономически выгодно эксплуатировать, зачастую страны с весьма скромными лесными ресурсами демонстрируют высокие показатели деятельности своих лесных комплексов. Так, лидером по заготовке круглого леса в мире являются США (376,6 млн куб. м в 2012 г.), тогда как эта страна кратно уступает Бразилии и России по совокупным запасам леса (126,2 и 81,5 млрд куб. м соответственно). Второе и третье место в рейтинге мировых производителей круглого леса занимают Индия (331,4 млн куб. м) и Китай (285,1 млн куб. м), причем запасы леса этих государств, в свою очередь, кратно меньше запасов США (5,5 и 14,7 млрд куб. м соответственно).

Рис. 2.1. Объемы заготовки, млн куб. м, и запасов леса, млрд куб. м, пяти крупнейших мировых производителей древесины в 2012 г.

Источники: объемы заготовки – [FAO, 2013, pp. 226—229]; запасы древесины – [FAO, 2010, pp. 266—271].

По данным FAO, совокупный мировой рынок лесной продукции оценивался в 2012 г. примерно в 233 млрд дол. США. Положение России в мировой торговле лесами наглядно видно в табл. 2.1.

Таблица 2.1

Объемы продаж и доли рынка крупнейших лесных держав мира в 2012г.

Источник: объемы продаж – [FAO, 2013, p. 207], доли рынка рассчитаны авторами на основе данных об объемах продаж.

Лидером мирового рынка лесной продукции являются США, с долей, достигающей 11 %, Россия занимает лишь 7-е место, уступая Канаде (9,3 %), Германии (8,8 %), Швеции (6,5 %), Китаю (5,8 %) и Финляндии (5,6 %). Особенно показательно, что среди десяти мировых лидеров рынка лесной продукции только половина обладают обширными территориями и собственной мощной ресурсной базой комплекса, в то время как остальные являются небольшими государствами, которые все вместе могли бы разместиться на территории одного из крупных лесных субъектов России, например, Иркутской области.

Несмотря на столь внушительный потенциал лесных ресурсов, российский лесной сектор не играет существенной роли в экономике страны. Так, в 2011 г. доля лесного комплекса в ВВП России составила не более 1,2 % [Колесникова, 2013]. Разумеется, такой вклад в экономику страны не рассматривается как существенный.

Из рис. 2.2 видна динамика объемов вывозки круглого леса в СССР и РФ (до 1991 г. – РСФСР): с середины 1920-х до середины 1970-х гг. объемы заготовки круглого леса в СССР выросли почти в 7 раз: с 61,7 млн куб. м в 1926 г. до 395 млн куб. м – в 1975 г., несмотря на продолжавшийся с 1941 по 1946 гг. спад производства, вызванный разрушительными для экономики Советского Союза последствиями Второй мировой войны. С 1965 г. доступна также статистика по заготовке леса в РСФСР. На рис. 2.2 наглядно видно, что более 90 % леса, заготовленного в СССР, приходилось на Россию, и именно динамикой российских лесозаготовок определялась динамика лесозаготовки Советского Союза, после распада которого лесной комплекс страны испытал шок, результатом которого стало падение объемов производства до уровня 1930-х гг. – до 97 млн куб. м в 1996 г. В последующие пятнадцать лет восстановительного роста российской экономики в лесном комплексе наблюдается поступательное увеличение объемов лесозаготовок, но вместе с тем даже по состоянию на 2012 г. страна выходит лишь на объемы, соответствующие 1940 г.

Рис. 2.2. Объемы производства (вывозки) круглого леса в СССР и РФ (РСФСР) в 1913—2012 гг., млн куб. м

Источники: 1913…1991 гг. – [ВНИПИЭИлеспром, 1991, с. 118, 119], 1992…2012 гг. – [FAO, 2012, p. 9].

Таким образом, можно констатировать, что лесной комплекс России в настоящий момент демонстрирует относительно невысокие объемы заготовки леса.

Рассмотрим основные показатели деятельности лесозаготовительных организаций в России в 2010—2012 гг. по данным официальной статистики (табл. 2.2).

Таблица 2.2

Основные показатели работы лесозаготовительных организаций в России в 2010—2012 гг.

Источник: 14.45 Основные показатели работы организаций по виду экономической деятельности «Лесозаготовки» // Российский статистический ежегодник – 2013. URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/b13_13/IssWWW.exe/Stg/d3/14-45.htm (дата обращения: 01.04.2014).

Как видно из табл. 2.2, общее число организаций, занятых в лесозаготовках, сокращается. Это связано, скорее всего, с эффектом постепенного вытеснения мелких игроков с данного рынка по причине низкой рентабельности лесозаготовок при небольших объемах производства. Кроме того, небольшие организации (как правило, имеющие организационно-правовую форму индивидуальных предпринимателей) склонны переходить в теневой сектор экономики вслед за изменениями режима налогового регулирования. Параллельно с сокращением количества организаций падает и численность работников, занятых в лесозаготовке. Данная тенденция объясняется как указанной причиной, так и постепенным увеличением уровня механизации труда, а также сокращением объемов лесозаготовок. В соответствии с данными, приведенными в табл. 2.2, официально организации по лесозаготовкам, как правило, убыточны (рентабельность составляет порядка −1 %, а общий убыток всего круга организаций, занятых в лесозаготовках, достигает 4—5 млрд руб. в год).