Планирование развития на основе межотраслевого баланса (на примере Мурманской области)
наше название: модификация межотраслевого баланса для оценки альтернативных социально-экономических стратегий развития Северных регионов России (на примере Мурманской области)
,
Экономист. 2006. № 1. С. 43-51
на примере Мурманской области разработан метод оценки альтернатив социально-экономического развития, в основе которого – оригинальная модификация регионального межотраслевого баланса. проведенный анализ показывает, что (1) региональная экономическая система Мурманской области имеет весьма значительный потенциал устойчивости к экзогенным шокам, связанным с вовлечением ее в процессы глобализации мировой экономики; (2) резкое сокращение социальной инфраструктуры в случае перехода к вахтовому методу работ в условиях Мурманской области экономически не целесообразно.
the modification of the input-output model for the social-economical alternativites comparation for the Nord of the Russia (on the materials of the Murmansk region) Yegorov D. G., Yegorova A. V.
the original modification of the input-output model for the social-economical alternativites comparation (on the materials of the Murmansk region) work out. The analysis show: (1) regional economical system of the Murmansk region is quite sustainble on the Globalisation context; (2) the short of the social infrastructure in the region is not economical reasons.
Введение
Эйфория 15-летней давности, связанная с ожиданием саморегуляции рыночной экономики России, освобожденной от государственного планирования, сменилась осознанием необходимости управления развитием производительных сил регионов и в новых условиях хозяйствования. Для северных регионов переход от плановой экономики советского типа к рыночной модели был еще более болезненным, нежели в общем случае: как в силу объективных географических факторов[i], так и ввиду ряда институциональных особенностей[ii]. Так как различия между регионально-экономическими системами севера и «средним случаем» достаточно существенны, целесообразно выделять особый северный подтип среди типов региональных экономических систем РФ[iii]. Из этого вытекает, что и инструменты проведения региональной экономической политики в регионах севера должны быть специфическими, учитывающими вышеуказанные особенности.
Цель нашего исследования – разработка модели, которая могла бы служить эффективным инструментом стратегического планирования на уровне регионально-экономических систем северных регионов РФ. Объектом исследования в настоящей работе выбрана Мурманская область, как важная составная часть Российского Севера.
Какой должна быть искомая модель?
1. Прежде всего, модель должна быть межотраслевой. Макромодели с ВВП без разбивки по отраслям не могут быть адекватны современным российским условиям (т. е. условиям кардинальной структурной трансформации экономики), что естественным образом предполагает построение моделей типа «затраты-выпуск».[iv]
Этого, однако, недостаточно: в условиях глобализации устойчивость экономики регионов Севера России (т. е. регионов с сырьевой ориентацией) зависит не только структуры внутренних цен, но и от динамики цен мировых. По сравнению с другими регионами России (в частности, Сибирью и Дальним Востоком), для Мурманской области не так значимы проблемы, связанные с требованиями ВТО к России в области либерализации доступа иностранных рабочих на рынок труда. Однако, как регион с ярко выраженной сырьевой ориентацией и высокой энергоемкостью большей части продукции, Мурманская область чувствительна к изменениям в экономической конъюнктуре, связанной с требованиями ВТО, касающимися экспортно-импортного регулирования, и особенно выравнивания внутренних и мировых цен на энергоносители: «Какие, скажем, цены на продукцию и ресурсы следует использовать для определения конкурентоспособности производств в сценариях присоединения или неприсоединения к ВТО? Мировые или внутренние? Если вторые, то пересчитанные по какому курсу рубля? Отсутствие ответов на эти вопросы, наверное, - одна из причин того, что до настоящего времени не существует каких-либо официально подтвержденных количественных оценок отраслевых последствий присоединения к ВТО…»[v] Конкретно для Мурманской области проблема усугубляется тем, что значительный объем ее экспорта приходится на такие виды сырья (цветные металлы, минеральные удобрения), конъюнктура которых подвержена резким и малопредсказуемым колебаниям.[vi] Это позволяет использовать сравнительное планирование в текущих ценах (как внутренних, так и мировых) только при краткосрочных оценках. В связи с этим модель должна быть легко перепрограммируемой на разные уровни мировых цен на сырье. Для этого:
2. Матрица межотраслевого баланса должна строиться в натуральных показателях (по всем отраслям, допускающим такой подход). Впрочем, и при использовании денежных единиц (характеризующих отрасли, продукцию которых объективно сложно выразить в натуральных показателях в силу ее несоизмеримости – как, например, строительство) в балансе должно фиксироваться перемещение реальных активов, а не виртуальное перемещение финансов. Таблица должна наглядно отображать взаимосвязь затрат сырья, энергии и трудовых ресурсов с выпуском конечного продукта – то есть в сжатой и ясной форме давать интегральную картину функционирования экономики региона. Главное же достоинство такого подхода - возможность легко количественно оценивать те или иные стратегические альтернативы для экономики области путем подстановки различных уровней топливно-сырьевых цен (в зависимости от степени сближения внутренних и мировых цен, и динамики ценовых пропорций между продукциями отдельных отраслей). Таким образом, на входе в модель подаются различные уровни мировых цен на сырье и топливо, а на выходе мы получаем оценку эффективности функционирования экономической системы конкретного региона в глобализирующемся мире.
Описание модели
Нами разработан межотраслевой баланс (МОБ) Мурманской области по состоянию на годы (таблица 1), в оригинальной модификации. Главная особенность предлагаемой нами модификации МОБ – представление процесса воспроизводства трудовых ресурсов не в III-м квадранте таблицы, а в I-м, в строке «социальная инфраструктура» (в нее агрегированы отрасли, оказывающие рыночные и нерыночные услуги населению, за исключением железнодорожного и морского транспорта: система административного управления, коммунальное хозяйство, культура, связь, торговля, здравоохранение, и т. д.). В рамках нашего подхода социальная инфраструктура интерпретируется как отрасль, поставляющая в другие отрасли рабочую силу.
Несмотря на различную ведомственную подчиненность (формы собственности), предприятия области имеют общую региональную энергетическую систему и единую социальную инфраструктуру; в конечном счете промышленные предприятия оплачивают не только зарплату своих работников и издержки производства, но – через выплату налогов, - и содержание всего остального населения. С учетом географического положения региона, затраты на воспроизводство трудовых ресурсов существенно выше средних по стране, и должны явно учитываться в модели. В нашем подходе мы абстрагируемся от различий в величине зарплат по отраслям – прежде всего потому, что содержание человека на севере не исчерпывается только лишь зарплатой; кроме того, описываемая модель предназначена не для краткосрочных прогнозов, а для оценки стратегических альтернатив развития региона (с течением времени отраслевые пропорции в оплате труда могут меняться, и целесообразно оперировать усредненной стоимостью воспроизводства рабочей силы).[vii]
I-й квадрант таблицы 1 представляет экономику региона, агрегированную в 11 отраслей.[viii] II-й квадрант содержит столбцы «внутреннее потребление» (т. е. сумму столбцов 1-11), и характеризует суммарное использование продукции отраслей (по строкам) во всех других отраслях экономики региона; «ВРП» (внутренний региональный продукт) = внутреннее потребление + экспорт; «экспорт», под которым подразумеваются любые поставки за пределы области, в том числе и в другие регионы РФ[ix]. III-й квадрант описывает импорт региона.
Насколько целесообразна предлагаемая нами модификация, и какие новые возможности открывает? Отвечая на этот вопрос, заметим, что любой формальный метод обработки статистической информации сам по себе нового знания не производит: все выводы в неявной форме уже содержатся в исходных данных. Смысл этого (и любого иного) варианта МОБ – в представлении экономической информации предельно наглядно; второстепенные информационные сигналы желательно скрыть, а главные отобразить в форме, оптимальной для восприятия и обработки. В случае, если бы мы не стали модифицировать традиционную форму МОБ, и III-й квадрант содержал бы строки выплат по заработной плате, амортизации основных фондов, налогам и т. д., то для оценки социально-экономического положения региона пришлось бы прослеживать распределение налоговых поступлений по бюджетам различных уровней, трансферты региону из федерального центра на нужды ЖКХ, и т. д. В данном случае мы трактуем все трансакции населения с ЖКХ, торговлей, образованием и т. д. – как внутриотраслевые (как трансакции внутри отрасли «социальная инфраструктура»), минимизируя тем самым информационные издержки поиска и обработки соответствующей статистики; в то же время в нашем распоряжении в наглядной форме оказываются данные, адекватные задачам, обозначенным во Введении.
Возможности и ограничения предлагаемого подхода
Об ограничениях подхода. Опираясь на конкретный пример МОБ, приведенный в таблице 1, выделим черты, общие для региональных экономических систем севера РФ. В строках 3-7 таблицы 1, описывающих отрасли, занятые добычей и первичной обработкой сырья, вес коэффициенты первого квадранта равны нулю – так как фактически вся продукция этих отраслей (составляющих основное ядро региональной экономики области) не используется на территории региона, а идет на экспорт. Это – общая черта любого сырьевого региона (т. е. любого региона севера РФ); иными словами, связь между большинством отраслей региональной экономики весьма мала, и изменения в одних отражаются только на части других. Далее: сами эти изменения в объемах выпуска сырьевых отраслей (а также в ценах на сырье), как правило, не связаны с социально-экономическими процессами внутри региона (так как спрос формирует отнюдь не регион), то есть задаются экзогенно. В связи с этим возможности макроэкономического межотраслевого регулирования в духе кейнсианства в сырьевых регионах принципиально меньше, чем в среднем по стране: эффект мультипликации в экономической системе, состоящей из почти не связанных между собой блоков, будет относительно мал.
Возможности предлагаемого подхода: прежде всего, это количественные оценки степени устойчивости регионального экономического развития при тех или иных сценариях будущих эндогенных и экзогенных изменений. Ниже мы приводим конкретные примеры использования нашего подхода при планировании регионального развития.
А) В настоящее время актуальной проблемой стратегического планирования на региональном уровне является оценка последствий дальнейшего открытия внутрироссийского рынка: Как отреагирует экономика региона на вступление России в ВТО? Приведет ли сближение внутренних цен с мировыми регион в состояние кризиса?
Количественная оценка этого может быть проведена при обращении к последним 2-м столбцам таблицы 1: в первом из них содержится вектор мировых цен (оценка по состоянию на 2000 год); последний столбец «стоимость экспорта-импорта региона» - получается умножением векторов цен и объемов экспорта/импорта.[x] Совокупный экспорт региона в мировых ценах почти на полтора миллиарда долларов превышает импорт[xi] – то есть и в этом случае Мурманская область остается регионом-донором. Такая высокая эффективность экономики региона связана в первую очередь с тем, что в таблице 1 (также, впрочем, как и в налоговом законодательстве РФ) не учтен расход уникальных природных ресурсов региона (например, в виде выплаты природной ренты за использование месторождений полезных ископаемых, и экологических налогов на восстановление природной среды).
Б) Проблемы определения величин природной ренты, и создания механизмов ее перераспределения в интересах общества в целом – это отдельные вопросы, выходящие за рамки данной работы. Тем не менее, предлагаемый нами методический подход может быть, помимо прочего, использован и для оценки величин возможных рентных выплат.[xii] Для этого следует рассчитать матрицу прямых затрат (А), поделив матрицу МОБ на вектор валового регионального продукта (см. таблицу 2). Каждый столбец матрицы А характеризует количество ресурсов, привлекаемых из других отраслей, необходимых для выпуска одной единицы продукции в отрасли, соответствующей этому столбцу. Перемножая любой столбец с тем или иным вектором цен (С), мы получаем совокупные затраты на производство единицы продукции данной отрасли, что позволяет найти объем добавленной стоимости (l), и, следовательно, оценить рентабельность соответствующих отраслей (или в матричной форме: C = AT*C + l). В таблице 2 приведены результаты такого расчета. Они показывают, что в мировых ценах высокорентабельными являются только электроэнергетика, горнохимическая, медно-никелевая и рыбная отрасли – то есть отрасли, эксплуатирующие природную ренту (это верно и для электроэнергетики, так как половина выработки электроэнергии в регионе происходит на гидроэлектростанциях).
В) Целесообразен ли переход экономики региона на вахтовый метод? Иными словами, целесообразно ли резкое сокращение постоянно проживающего в регионе населения?[xiii] Казалось бы, МОБ фиксирует избыточность трудовых ресурсов на территории области в размере 123 тыс. человек. Оценка эта, однако, является максимальной, и, вероятно, завышенной (часть формально безработных на самом деле вовлечена в серую экономику региона, не фиксируемую в статистике). Но главным аргументом за сохранение на территории области имеющихся трудовых ресурсов является то, что в ближайшие годы на территории региона с высокой степенью вероятности разработка месторождений нефти и газа Арктического шельфа станет крупномасштабной (возможна также реализация проектов по транзиту нефти и газа Сибири в Европу и Америку через территорию региона). Структура экономики региона может претерпеть в связи с этим большие изменения (в частности, вероятно снятие зависимости от импорта топлива). Одним из следствий этого будет уменьшение избыточности трудовых ресурсов в связи с их вовлечением в развитие ТЭК. Немаловажно и то обстоятельство, что в связи с резким уменьшением рождаемости последних полутора десятилетий количество вступающих в трудоспособный возраст молодых людей будет устойчиво меньшим, нежели количество выбывающих из трудоспособного возраста. Общее количество населения региона в возрасте 40-60 лет на начало 2001 года составляло 305 тыс. чел.; замещающее их в ближайшие 20 лет поколение в возрасте 0-20 лет составляло в то же время 243 тыс. чел. – то есть более чем на 60 тыс. чел. меньше.[xiv] Следует отметить, что указанное сокращение трудовых ресурсов региона – долговременный фактор, который начнет действовать уже в ближайшие несколько лет, и действие его продлится, вероятно, значительно дольше, нежели ближайшие 2 десятилетия (наблюдающееся в регионе последние несколько лет некоторое повышение уровня рождаемости еще очень далеко от того уровня, с которого происходит хотя бы простое воспроизводство населения).
Остается, однако, вопрос относительно нетрудоспособного населения (детей и пенсионеров): из 820 тысяч населения они составляют 270 тыс. человек. Эта цифра сопоставима с трудовыми ресурсами отраслей 2-11 (по обозначениям, принятым в табл. 1). Кроме того, значительная часть из 232 тысяч работников социальной инфраструктуры региона занята обслуживанием нетрудоспособного населения. Таким образом, считая избыточные на 2001 год трудовые ресурсы целесообразными для сохранения, с переходом на вахтовый метод все равно можно сократить население области почти на 400 тысяч человек. Перемножение показателей 1-го столбца табл. 1 и вектора цен дает стоимость содержания населения на территории региона в мировых ценах (это – 1219,3 млн. долларов). Казалось бы, экономический эффект от внедрения вахтового метода будет равен половине этой суммы? Ответ на этот вопрос, однако, не так прост: покидающие регион люди не исчезают, а уезжают в другие регионы РФ; их обустройство и содержание оплачивается в том числе из бюджета РФ, основной источник пополнения которого – поступления от эксплуатации природных ресурсов регионов-доноров. Будет ли выигрыш от перемещения «избыточного» населения в среднюю полосу РФ превышать дополнительные расходы на его обустройство на новых местах?
Вопреки довольно распространенному убеждению, гласящему, что при пересчете на мировые цены основной вклад в содержание населения на севере даст стоимость топлива[xv], данные табл. 1 говорят о следующем. Почти 2/3 общей суммы составляет импорт потребительских товаров (787 млн. долларов), затем идет потребление электроэнергии (152,5 млн. долларов), и только на 3-м месте по значимости – импорт топлива вместе со стоимостью его доставки (87,7 + 23,7 = 111,4 млн. долларов). Далее идет стоимость потребительских товаров (включая рыбу и рыбопродукты), произведенных на территории региона (82 млн. долларов), все остальные затраты в совокупности составляют менее 10%[xvi]. Введение вахтового метода вряд ли существенно изменит совокупный уровень потребления. В самом радикальном варианте вахты область покинет не более 110 тысяч трудоспособного населения (25 %). Предположим, что все они будут получать заработную плату в 2 раза ниже, чем ранее – хотя реальная разница в уровне заработной платы в Мурманской области и в средней полосе РФ существенно ниже[xvii]. Труд вахтовых рабочих будет оплачиваться скорее по более высоким тарифам (компенсирующим ущерб от длительного расставания с семьями). Совокупная экономия по потреблению здесь не может превысить 10 %, то есть (787 + 82)/10 = 86 млн. долларов. Предполагая, что расход топлива на отопительный период в средней полосе РФ для вывозимых 400 тысяч населения в 2 раза меньше, чем в Мурманской области, получаем еще 28 млн. долларов экономии. Последнее – тоже максимальная оценка, так как при централизованном отоплении высоки постоянные издержки; построение же новых тепловых сетей, рассчитанных на обслуживание вдвое меньшего населения, опять-таки потребует дополнительных расходов). Избыточный расход электроэнергии в полярную ночь частично компенсируется экономией в полярный день; предположим, тем не менее, что расход электроэнергии выехавшими с Севера будет на 10% меньше – это даст еще 15 млн. долларов экономии. Уменьшение летнего отпускного пассажиропотока будет с избытком компенсировано частыми перемещениями вахтовых рабочих, так что транспортные издержки скорее возрастут. Таким образом, максимальная оценка экономии от введения в регионе вахтового метода – это (86 + 28 + млн. долларов в год, т. е. менее 330 долларов в год на одного покинувшего регион человека. Это, вероятно, не компенсирует требуемых для проведения такой масштабной социально-экономической трансформации капитальных вложений.
Во избежание недоразумения сразу отметим, что мы далеки от того, чтобы распространять полученные нами выводы на любой российский регион Севера или Сибири. Мы предлагаем свой подход к такой оценке – и только. Возможно, что для других северных регионов РФ оценки будут другими; важно, однако, чтобы они опирались на количественные показатели, а не на эмоционально окрашенные качественные оценки.
Заключение
Подведем краткий итог:
А) проведенный на основе МОБ за 2000 год количественный анализ показывает, что (1) региональная экономическая система Мурманской области имеет весьма значительный потенциал устойчивости к экзогенным шокам, связанным с вовлечением ее в процессы глобализации мировой экономики; (2) резкое сокращение социальной инфраструктуры с переходом к вахтовому методу работ в условиях Мурманской области экономически не оправдано.
Б) разработанный нами на примере Мурманской области метод оценки альтернатив социально-экономического развития достаточно формализован, и в силу этого может быть использован и для других регионов Севера России.
Приведенными примерами возможности предлагаемого нами метода не исчерпываются. Так, представляется, что для оценки масштаба северного завоза могут использоваться региональные матрицы полных затрат (для Мурманской области проблема организации северного завоза не является острой, и в данной работе не обсуждается).
Авторы выражают искреннюю благодарность , , за консультации и помощь в сборе информации.
таблица 1.
Межотраслевой баланс Мурманской области (среднее за 2000 – 2002 годы), с оценкой экспортно-импортного баланса в мировых ценах (по состоянию на 2000 год).
отрасли | ед. измер. | № отр | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | внутр. потр. | ВРП | экспорт | цена, тыс.$ | Стоимость, млн. $ | |
соц. инфрастр. | тыс. чел. | 1 | 232 | 11 | 19 | 14 | 24 | 6 | 26 | 5 | 39 | 21 | 31 | 428 | 550 | 122 | |||
электроэнергетика | мн. КВт-ч | 2 | 3050 | 1350 | 1750 | 1050 | 3200 | 1150 | 50 | 170 | 320 | 100 | 320 | 12510 | 16760 | 4250 | 50 | 213 | |
горнохимическая | тыс. тонн | 3 | 0 | 22964 | 10454 | 44 | 460 | ||||||||||||
черн. металлургия | тыс. тонн | 4 | 0 | 7398 | 7398 | 19 | 141 | ||||||||||||
медно-никелевая | тыс. тонн | 5 | 0 | 187 | 187,1 | 5270 | 986 | ||||||||||||
тыс. тонн | 6 | 0 | 92 | 92,2 | 1800 | 166 | |||||||||||||
рыбная | тыс. тонн | 7 | 15 | 15 | 630 | 615 | 1214 | 747 | |||||||||||
морской транспорт | млн. т*км | 8 | 14000 | 995 | 14995 | 19500 | 4505 | 2,5 | 11 | ||||||||||
ж/д транспорт | млн. т*км | 9 | 995 | 1 | 4450 | 2950 | 400 | 184 | 15 | 10 | 15 | 240 | 1005 | 10265 | 10265 | 0 | 13,5 | 0 | |
потребит. товаров | млн. руб | 10 | 1950 | 1950 | 2025 | 75 | 33 | 2 | |||||||||||
фондообразующие | млн. руб | 11 | 1930 | 490 | 304 | 20 | 1420 | 56 | 400 | 1066 | 84 | 205 | 255 | 6230 | 6230 | 0 | 33 | 0 | |
ИМПОРТ ↓ | суммарная стоимость экспорта: . | 2726 | |||||||||||||||||
топливо | тыс. тут | 1170 | 203 | 447 | 316 | 438 | 49 | 642 | 579 | 66 | 298 | 98 | 4305 | 75 | 323 | ||||
ж/д транспорт | млн. т*км | 1754 | 305 | 670 | 475 | 656 | 343 | 963 | 868 | 99 | 447 | 147 | 6727 | 13,5 | 91 | ||||
машиностроение | млн. руб | 270 | 170 | 476 | 170 | 980 | 154 | 130 | 84 | 126 | 15 | 15 | 2590 | 33 | 85 | ||||
уран | Тонн | 150 | 150 | 780 | 117 | ||||||||||||||
глинозем | тыс. тонн | 180 | 180 | 195 | 35 | ||||||||||||||
файнштейн | тыс. тонн | 140 | 140 | 1581 | 221 | ||||||||||||||
потребит. товаров | млн. руб | 23850 | 23850 | 33 | 787 | ||||||||||||||
суммарная стоимость импорта: . | 1660 | ||||||||||||||||||
Комментарии к таблице 1.
строка 1 «социальная инфраструктура» – агрегирует ЖКХ, торговлю, управление, связь, культуру, науку, образование, здравоохранение. содержит данные по численности работников в отраслях экономики региона. В колонке «ВРП» по данной строке – общее число трудоспособного населения, в колонке «экспорт» – численность избыточных трудовых ресурсов (превышение общего числа трудоспособного населения над занятым в экономике)[xviii].
Далее источники данных, если не указано иное: материалы Мурманского комитета Госкомстата России, как предоставленные по официальным запросам ИЭП КНЦ РАН, так и официально опубликованный справочник[xix].
строки 3-7 не содержат данных по внутреннему потреблению: фактически вся продукция этих отраслей идет на экспорт (исключение – незначительное по отношению к объему добычи внутриобластное потребление рыбы). Основной продукт горнохимической промышленности – апатитовый концентрат, содержащий 39 % Р2О5 (+ 800 тыс. тонн нефелинового концентрата; 5700 тонн бадделеитового концентрата). Объем выпуска меди и никеля оценен на основе данных за 1996 год[xx], с опорой на имеющиеся в статистических стравочниках цепные проценты (выпуск по отношению к прошлому году).
|
строка 9 – железнодорожный транспорт. 1 человеко-км принимается равным 1 тонно-км.
строка 10 – в нее агрегированы сельское хозяйство, легкая, лесная, пищевкусовая, мукомольная промышленность и другие. За исключением небольшого экспорта изделий из древесины, продукция этих отраслей потребляется населением области.
строка 11. Строительство и производство строительных материалов, а также машиностроение и металлообработка агрегированы в единую отрасль как образующие основные фонды. Внутриобластное машиностроение и металлообработка более чем наполовину представлено судоремонтом; машины, механизмы и оборудование область почти целиком импортирует.
Далее в таблице описывается импорт региона: строка «топливо» – описывает региональную структуру его потребления (как непосредственного потребления технологического и моторного топлива, так и в виде поставок тепла). Источники данных[xxi] (помимо указанных официальных статистических материалов).
Единица измерения «тут» – тонна условного топлива (примерно равна 1 тонне угля, или 0,697 тонны нефти). Общая сумма складывается из потребления региона и 260 тыс. тут – средняя величина заправки топливом морских судов за рубежом.
Статистика по тепло - и топливопотреблению региона наименее полная, соответствующую структуру потребления по отраслям промышленности нам найти не удалось. Вследствие этого распределение потребления топлива по отраслям было проведено на основе оценки данных по тепло - и топливопотреблению основных промышленных узлов Мурманской области.
Импорт услуг железнодорожного транспорта – отражает дополнительные расходы по доставке топлива и сырья на европейский север по сравнению со средней полосой европейской части РФ.
Импорт «машины и оборудование» получен как разница между объемом инвестиций и ВРП фондообразующих отраслей.
Примерно половина электроэнергии области вырабатывается Кольской АЭС, что требует импорта урана. Объем этого импорта оценен нами на основе работы[xxii].
Оценка импорта продовольственных и непродовольственных потребительских товаров складывается из суммы вывоза денег за пределы области (совокупная зарплата за вычетом совокупных расходов) и торгового оборота за вычетом торговой наценки (она учтена в строке 1), внутреннего потребления рыбы и совокупного ВРП по строке 10. Оценка сделана в расчете на количество населения в регионе, равное 820 тыс. чел (по состоянию на годы общее количество жителей Мурманской области составляло около миллиона человек, но в рамках нашей модели мы не рассматриваем закрытые административно-территориальные образования МО РФ).
Комментарий к вектору мировых цен: электроэнергия (5 центов за кВт/ч) оценена, исходя из уровня оптовых цен на электроэнергию в США[xxiii]. В нашей предыдущей работе на данную тему[xxiv] мы опирались на европейские цены за 1 кВт/ч (10 центов за кВт/ч – это минимальная оценка на основе данных по европейским странам, ценовой диапазон в которых – от 24 центов за кВт/ч в Бельгии до 12,5 в Финляндии[xxv]). Принимая более низкую цену на электроэнергию для региона – электроэкспортера, мы тем самым ужесточаем требования к исследуемой региональной экономической системе.
Источники цен на апатитовый концентрат[xxvi]; железорудный концентрат, алюминий, рыбу и рыбопродукты[xxvii], медь и никель[xxviii], уран[xxix], глинозем[xxx].
Стоимость морских перевозок оценена как среднее арифметическое по ряду публикаций за годы Бюллетеня иностранной коммерческой информации (БИКИ).
Цены на топливо определены исходя из: а) уровня цен на нефть в 2000 году, б) того факта, что большая часть топлива, завозимого в Мурманскую область, – уголь и мазут, в) оценки, приведенной на сайте http://www. enippf. ru/publicat/books/b43/43-09. htm: «В мировой практике цена на уголь, в пересчете на условное топливо, составляет примерно 60% от цены нефти, т. е. эквивалентна цене мазута».
Тонну условного топлива составляют 5 баррелей нефти; цена на нефть в 2000 году составляла 25,1 долларов за баррель[xxxi], или 125,5 долларов за тут нефти, следовательно – 75,3 долларов за тут угля или мазута.
Файнштейн, как промежуточный продукт переработки руды в медь и никель, непосредственно на биржах металлов не оценивается. Цена на него определена нами исходя из цены на медно-никелевый лом[xxxii].
Импорт машин и оборудования в Мурманскую область в 2000 году из-за пределов РФ составил 50 млн. долларов (то есть 80 % совокупного импорта продукции машиностроения), поэтому мы сочли ненужным вводить поправочный ценовой коэффициент на разницу внутренних и внешних цен в 2000 году.
Паритет покупательной способности (ППС) рубля по отношению к доллару для домашних хозяйств в целом оценивается в размере 0,22[xxxiii]. Однако подавляющая часть этого диспаритета связана со все еще относительно дешевым коммунальным и медицинским обслуживанием, транспортом, образованием; что же касается потребительских товаров, то разница в ценах на продовольствие, одежду и бытовую технику в РФ и за рубежом уже по состоянию на 2000 год не является принципиальной – поэтому на потребительские товары в векторе мировых цен мы также не вводим поправочного коэффициента на ППС.
таблица 2.
Матрица коэффициентов прямых затрат в экономике Мурманской области, с отраслевой оценкой прямых затрат и добавленной стоимости при использовании мировых цен по состоянию на 2000 год.
отрасли | ед. изм. | №№ отр. | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | цена, тыс.$ |
соц. инфрастр. | тыс. чел. | 1 | 0,422 | 0,001 | 0,002 | 0,002 | 0,130 | 0,065 | 0,043 | 0,000 | 0,004 | 0,011 | 0,006 | 3587,1[1] |
электроэнергетика | мн. КВт-ч | 2 | 4,688 | 0,106 | 0,171 | 0,156 | 19,05 | 12,38 | 0,040 | 0,008 | 0,025 | 0,024 | 0,039 | 100 |
горнохимическая | тыс. тонн | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 44 |
черн. металлургия | тыс. тонн | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 18,8 |
медно-никелевая | тыс. тонн | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5270 |
алюминиевая | тыс. тонн | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1800 |
рыбная | тыс. тонн | 7 | 0,027 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1214 |
морской транспорт | мн. т*км | 8 | 0 | 0 | 1,308 | 0 | 5,362 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2,5 |
ж/д транспорт | мн. т*км | 9 | 1,760 | 0,0001 | 0,416 | 0,410 | 2,154 | 1,996 | 0,022 | 0,001 | 0,001 | 0,120 | 0,190 | 13,5 |
потребит. товаров | мн. руб | 10 | 3,493 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 33,3 |
фондообразующие | мн. руб | 11 | 3,598 | 0,025 | 0,015 | 0,024 | 1,568 | 0,954 | 0,700 | 0,056 | 0,010 | 0,105 | 0,049 | 33,3 |
ИМПОРТ | ||||||||||||||
топливо | тыс. тут | 2,077 | 0,011 | 0,041 | 0,044 | 2,310 | 0,517 | 1,040 | 0,029 | 0,006 | 0,146 | 0,018 | 75,3 | |
ж/д транспорт | мн. т*км | 3,115 | 0,017 | 0,061 | 0,065 | 3,466 | 3,704 | 1,560 | 0,044 | 0,009 | 0,219 | 0,028 | 13,5 | |
машиностроение | мн. руб | 0,338 | 0,007 | 0,032 | 0,027 | 3,784 | 1,193 | 0,149 | 0,003 | 0,009 | 0,003 | 0,001 | 33,3 | |
уран | тн | 0 | 0,009 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 780 | |
глинозем | тыс. тн | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1,952 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 195 | |
файнштейн | тыс. тн | 0 | 0 | 0 | 0 | 0,762 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1581 | |
потребит. товаров | мн. руб | 33,08 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 33,3 | |
затраты | тыс.$ | 21,8 | 37,8 | 34,1 | 4016,5 | 2039,1 | 286,8 | 6,5 | 17,5 | 59,2 | 31,2 | |||
добавл. стоимость | тыс.$ | 78,2 | 6,2 | -15,3 | 1253,5 | -239,1 | 927,3 | -6,5 | -4,0 | -25,9 | 2,1 |
[1] Значение получено исходя из того, что для воспроизводства 1000 человек трудовых ресурсов требуется 2047 тыс. долларов и 422 человека, занятых в социальной инфраструктуре; то есть в другие отрасли передается только 578 человек.: 2047/578=3587,1/1000.
[i] Большие расстояния, суровость и ярко выраженная сезонность климата, и др., что приводит к удорожанию: а) проживания (сопровождающимся и увеличением риска серьезного заболевания, и, в конечном счете – возможным уменьшением продолжительности жизни); б) транспорта; в) отопления (ввиду длинного отопительного сезона и низких температур); г) капитального строительства.
[ii] Высокая доля специфических ресурсов в основных фондах, большое количество естественных монополий, и др.
[iii] Гранберг региональной экономики. М.: ГУ ВШЭ, 2000. С. 339.
[iv] Мы не претендуем на оригинальность этого тезиса: к аналогичным выводам приходили и другие исследователи, например: Узяков построения межотраслевой модели равновесия российской экономики // Проблемы прогнозирования. № 2, 2000. С. 20-33, и др.
[v] Присоединение России к ВТО: к оценке последствий и обоснованию стратегии (макроэкономические, структурные и геополитические вопросы) // РЭЖ, № 11-12, 2002. С. 28.
[vi] в настоящее время более 50 % сырья проходит через мировой рынок; доля экспорта в Мурманской области даже выше – около 75 %
[vii] Это ограничение можно обойти, разделив описание воспроизводства рабочей силы на несколько отраслей, различающихся степенью квалификации работников, и, следовательно, затратами на заработную плату, обучение, и т. д. – т. е. стоимостью человеческого капитала.
[viii] 90 % грузооборота автомобильного транспорта приходится на автотранспорт отраслей промышленности, в силу чего мы учитываем расходы по нему в соответствующих отраслях, а оставшиеся 10 % - в строке «социальная инфраструктура». Грузооборот воздушного транспорта пренебрежимо мал, в силу чего не учитывался.
[ix] В соответствии с принятой при составлении МОБ терминологией столбец «экспорт» можно переименовать в «чистый продукт»
[x] заметим, что изменение вектора цен с течением времени (либо уточнение принятой нами достаточно грубой оценки) с методической точки зрения ситуацию принципиально не меняет, так как подстановка в таблицу другого вектора цен - реального или гипотетического, – операция тривиальная.
[xi] Оценка эта является, скорее, заниженной, чем завышенной – главный вклад в доходы региона вносит цветная металлургия; в таблице 1 отображены доходы предприятий ГМК «Норильский никель», расположенных на Кольском полуострове, только по экспорту меди, никеля и кобальта. В то же время из медно-никелевых руд попутно извлекаются также и платиноиды. Экономическая статистика по масштабам и рентабельности их производства является закрытой; тем не менее, по экспертным оценкам, это – основной источник прибыли ГМК (так, в БИКИ № от 4.09.03, с.14-15, указывается, что ½ прибыли ГМК получает при реализации платины, и 1/3 – при реализации никеля).
[xii] Ранее такой подход был использован с аналогичными целями в масштабах России в целом в работе , и Пугачева анализ экономики России в мировых ценах // Экономики и математические методы. №С. 61-75.
[xiii] В связи со значительным исчерпанием минерально-сырьевой базы многих предприятий вопрос увеличения объемов добычи сырья, и, следовательно, экстенсивного роста региональной экономической системы в настоящее время не стоит.
[xiv] Мурманская область в 2000 году. Мурманск: Мурманский комитет Госстатистики, 2001.
[xv] См., напр., рецензию на работу Ф. Хилл и К. Гэдди "Сибирское проклятье" // ЭКО. 2004. № 6, а также нашумевшую книгу «Почему Россия не Америка» (М., 2000).
[xvi] Возможно, что для других северных регионов РФ оценки будут другими; важно, однако, чтобы они опирались на количественные показатели, а не эмоционально окрашенные качественные оценки.
[xvii] Среднемесячная зарплата по РФ на 2000 год составляла 2193 рубля, а по Мурманской области – 3333 рубля, то есть только в полтора раза выше средней по стране (Российский статистический ежегодник 2001. М.: Госкомстат России, 2001. С. 173).
[xviii] , Рябова рыночных реформ: обзор социально-экономических процессов в Мурманской области // Север и рынок. 2002. № 3 (9). Апатиты: ИЭП КНЦ РАН. С. 4-16.
[xix] Базовые отрасли экономики Мурманской области, 2002. Мурманск: Мурманский комитет Госстатистики, 2002.
[xx] Проблемы стабилизации социально-экономического положения на северо-западе и Европейском Севере России. Апатиты: ИЭП КНЦ РАН, 1998.
[xxi] , , Туинова энергопотребления региона на примере Мурманской области // Методы и средства для исследований региональной энергетики. Апатиты: ИПЭС КНЦ РАН, 2002. С. 7-21.
[xxii] , Бойцов : ресурсы, производство, потребление // Минеральные ресурсы России.
№
[xxiii] Естественный капитализм. М.: Наука, 2002. С. 329.
[xxiv] , оценка альтернатив социально-экономического развития Мурманской области на основе межотраслевого баланса // Север – 2003. Проблемы и решения. Апатиты, 2004.
[xxv] Материалы к заседанию рабочей группы по вопросам развития атомной энергетики на территории Мурманской области. Апатиты: КНЦ РАН, 1999. С. 8.
[xxvi] Химическая промышленность. 2001. № 11. С. 5.
[xxvii] Новосельцева внешнеэкономической деятельности в северном регионе сырьевой ориентации (на примере Мурманской области). Дис. ... канд. экон. наук. Апатиты: ИЭП КНЦ РАН, 2002.
[xxviii] Цветная металлургия. 2001. № 12. С. 8.
[xxix] Экономические стратегии. 2002. № 6. С. 49.
[xxx] Письмо ГТК РФ от N 07-11/20019.
[xxxi] Минеральные ресурсы России. 2001. № 6. С. 60.
[xxxii] БИКИ, № 67 от
[xxxiii] , Зайцева региональный продукт: межрегиональные сравнения и динамика. М.: СОПС, 2003.
