Чтение онлайн

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 для рассматриваемой модели:

где Ps – рыночная цена леса за вычетом стоимости транспортировки по шоссе или железной дороге; (Q) – количество леса (в кубометрах) в расчете на 1 га, определяемое качеством леса (бонитетом); Pk – стоимость использования капитала, включая амортизацию и нормальную прибыль; – учитываемая в издержках норма амортизации; K , L – ставки налогов на капитал и труд соответственно; – заработная плата; – параметр при функции качества леса, -1 < < 1; – параметр при функции расстояния вывозки, -1 < < 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 PA от следующих объясняющих переменных: типа леса (лиственный или хвойный) TY; 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, Якутии 8 . Итак, в настоящий момент официально публикуемая расчетная лесосека не может выступать достоверным фактором, образующим лесную ренту.