Оценка количественных и отраслевых последствий вступления России во Всемирную торговую организац

–PAGE_BREAK–2.3 Методика оценки последствий изменения импортных пошлин применительно к отдельным товарам и товарным группам

Изложенная выше методика позволяет оценивать народнохозяйственные последствия вступления в ВТО в разрезе укрупненных отраслей и только при наличии соответствующей данной структуре отраслей таблицы межотраслевого баланса.

В то же время разработка такого рода балансов, во-первых, традиционно запаздывает на два-три года, а, во-вторых, номенклатура разрабатываемых в России межотраслевых балансов не превышает 110 укрупненных позиций.

Между тем вступление в ВТО и изменение импортных пошлин является особенно значимым не столько для крупных отраслей, сколько для конкретных товарных групп и отдельных товаров.

Очевидно, что точный расчет такого рода эластичности возможен только при наличии межотраслевого баланса соответствующего уровня дезагрегации. В то же время возникает вопрос возможен ли, хотя и не совсем точный, но достаточно хорошего качества расчет такого рода эластичности другим способом.

Наш анализ показывает, что такой расчет возможен, однако без межотраслевого баланса все же не обойтись. В то же время достоинство предлагаемого ниже подхода состоит в том, что нет необходимости строить баланс высокого уровня дезагрегации. Достаточно воспользоваться некоторыми соотношениями из традиционного баланса обычной размерности, например, 25 на 25 отраслей.

Во-первых, следует обратить внимание на тот факт, что импорт и производство любого продукта связаны простым балансовым соотношением, состоящем в том, что производство = потребление + экспорт – импорт.

Таким образом, при прочих равных условиях, то есть, неизменном потреблении и экспорте, увеличение импорта на единицу приводит к сокращению производства также на единицу. Из этого соотношения с очевидностью следует, что увеличение импорта на один процент приводит к уменьшению производства на величину процента равную доле импорта в производстве. Действительно, по определению, эластичность выпуска по импорту равняется:
(4) elast = (dX/X )/(dIm/Im)

(5) dX = — dIm
(при прочих равных условиях, то есть, неизменном потреблении и экспорте, увеличение импорта на единицу приводит к сокращению производства также на единицу),
Im = D*X,
где

D – доля импорта в выпуске, то
(7) elast = (-dIm/X )/(dIm/(D*X) = -D
Таким образом, если доля импорта в выпуске равняется D, то эластичность выпуска по импорту, при прочих равных условиях, равняется -D. Это означает, в частности, что если доля импорта в выпуске равняется D, а увеличение импорта происходит на Z%, то выпуск сокращается на величину равную (D*Z)%. Например, если доля импорта в производстве равняется 0,2, и импорт увеличивается на 10%, то производство сокращается на 2%.

Проблема, однако, состоит в том, что изменение выпуска в результате изменения импорта, вызывает изменение потребления всех видов ресурсов для производства данного товара, в результате чего изменяется потребление самого данного продукта при производстве других продуктов. То есть наличие межотраслевых связей в какой-то степени изменяет эту нашу столь легко полученную первоначальную эластичность. Задача состоит в том, чтобы понять направление и масштабы этого изменения.

Что касается направления, то оно совершенно очевидно: эластичность, по абсолютной величине, всегда больше доли импорта в выпуске. Действительно, если, например, импорт какого то товара увеличится на один процент, то в рамках нашего прямого балансового счета производство сократится на величину доли импорта в производстве. Однако в действительности, в силу действия межотраслевых связей, производство сократиться на несколько большую величину, что и означает превышение по абсолютной величине итоговой эластичности над первоначальной.

Все эти рассуждения легко подтверждаются данными межотраслевых балансов (смотр. табл. 1.3). При этом легко заметить, что соотношение между величиной эластичности и долей импорта в выпуске для различных отраслей достаточно близко. Это позволяет предположить наличие хорошей корреляционной связи между этими двумя переменными.
Таблица 3

Действительно, построение простейшего эконометрического уравнения подтвердило эту гипотезу.

Полученное уравнение имеет следующие параметры:
elast = — 1.2256 * D
где

R2 = 0.999

sey = 0.012

(R2 – коэффициент детерминации, sey – стандартная ошибка параметра).

Наличие столь тесной связи позволяет нам принять гипотезу, что для всех товаров, производящихся в российской экономике, мультипликатор межотраслевых связей, увеличивающий итоговое значение эластичности по сравнению с исходным, полученным из балансового тождества, близок к величине 1.2256.

Таким образом, зная эластичность импорта по пошлине и, рассчитав по уравнению (8) эластичность выпуска по импорту, легко оценить воздействие изменения импортных пошлин на производство любого конкретного вида товара.
2.4 Методические подходы к анализу последствий изменения импортных пошлин в рамках динамических сценарных постановок

Как уже отмечалось выше, в динамике, при изменении разного рода структурных характеристик экономики, итоговое воздействие изменения импортных пошлин на экономический рост может несколько трансформироваться. Очевидно также, что на траектории роста абсолютные значения всякого рода последствий изменения импортных пошлин приобретают совершенно иное измерение.

Кроме того, определенный интерес могут представлять расчеты, в которых исследуется совместный эффект различных мер экономической политики на итоговые характеристики народнохозяйственного развития, например, одновременное воздействие роста импортных пошлин и повышения тарифов на продукцию отраслей естественных монополий.

Для проведения такого рода расчетов необходимо наличие современной динамической межотраслевой модели, учитывающей нынешний характер российской экономики [4, 114].

3. Отраслевые последствия вступления в ВТО: результаты расчетов по отдельным товарам и товарным группам

3.1 Расчеты по товарным группам

Расчеты по товарным группам были выполнен практически по всем отраслям промышленности, с выделением по каждой из отраслей важнейших видов (товарных групп) продукции. О степени полноты привлеченных для анализа данных можно судить по цифрам, приведенным в табл.4, где в разрезе отраслей указаны совокупные доли позиций, включенных в исследуемую выборку, в общем объеме производства и импорта продукции отрасли.

Несмотря на относительно небольшие величины этих долей, получившиеся по ряду отраслей (химической промышленности, машиностроению, лесопромышленному комплексу), выбранные виды (товарные группы) продукции являются наиболее значимыми в соответствующей отрасли. Справедливость такого утверждения достаточна очевидна, если учесть, что доля учтенных в исследовании номенклатурных позиций по их числу в номенклатуре статистической отчетности, учитываемой Госкомстатом РФ, является существенно меньшей.

Доля учтенных в исследовании номенклатурных позиций по отраслям промышленности по данным за 2004 год.
Таблица 4

Доля выборки в отрасли, %

по объему производства

по объему импорта

по числу учтенных позиций

Электроэнергетика

81,8

100,0

3,3

Топливная промышленность

97,0

48,6

6,8

Черная металлургия

63,2

59,0

0,6

Химическая промышленность

16,2

3,9

1,1

Машиностроение

17,8

8,7

0,7

Лесная, деревообрабатывающая и ЦБП

5,7

2,3

0,8

Легкая промышленность

33,6

11,3

0,9

Пищевая промышленность2)

26,0

30,8

2,0
    продолжение
–PAGE_BREAK–

Ставки таможенных пошлин, сформированные в разрезе групп продукции высшего уровня товарной номенклатуры ВЭД и использованные для выполнения расчета, приведены в приложении 1.

Для повышения стабильности получаемых результатов расчет проводился с привлечением данных за 1997 и 1999 годы.

Эквивалентная пошлина и эластичность импорта по пошлине рассчитывались в соответствии с вышеизложенной методикой. Эластичность выпуска по импорту рассчитывалась по формуле 8.

Результаты расчета упомянутых показателей на основе действующей пошлины приведены в табл. 5. Обратим внимание, что получившиеся в результате расчетов значения эквивалентных пошлин подтверждают сделанный выше вывод о чрезвычайно большом влиянии последствий финансового кризиса 1998 г. на снижение объемов импорта, достигшее таких масштабов, которые практически невозможно было бы получить путем таможенного регулирования.

Заключительным этапом расчета явилось определение возможного размера изменения производства, обусловленного изменением ставок таможенных пошлин. Расчет проводился по формуле
Deltaпр= Deltaпош*Eи*Eв,
где Deltaпр — искомое изменение объема производства (в %);

Deltaпош планируемое изменение таможенных пошлин ( % пунктов);

Eи — эластичность импорта по пошлине;

E в — эластичность выпуска по импорту.

Расчет выполнен в двух, описанных выше вариантах:

Результаты, полученные по первому варианту, приведены в табл. 4.3, по второму в табл. 4.4.

Как можно видеть, в первом случае изменение производства как в большую, так и в меньшую сторону по всем анализируемым видам продукции производственно-технического назначения и непродовольственным товарам крайне незначительное. Только по телевизорам возможен спад производства на 1,8%. При этом по ряду продовольственных товаров можно ожидать увеличения выпуска: по виноградным винам — на 15%, водке и ликероводочным изделиям — на 7%, мясу птицы — на 10% и т.д.

Вместе с тем в рамках второго варианта, за счет увеличения ставок таможенных пошлин после вступления России в ВТО, по некоторым промышленным товарам возможен определенный рост производства: по телевизорам — на 1,7%, по платьям — на 1,6%, по обуви — на 1,3%. Еще больший рост получается по продовольственным товарам: по виноградным винам — на 25%, водке и ликероводочным изделиям — на 11,6%, мясу птицы — на 12,4% и т.д. Естественно, последующее снижение ставок таможенных пошлин приведет к обратному эффекту и снижение объема производства составит: по телевизорам — 3,5%, по платьям — 1,2%, обуви — 0,7%, виноградным винам — 10%, водке и ликероводочным изделиям — 4,6% [2, 71].

Обобщая результаты расчетов по товарным группам, представленные в таблицах 4.3 и 4.4, можно сделать вывод о том, что введение предлагаемых ставок таможенных пошлин в целом не приведет к сколь-нибудь масштабным изменениям объемов отечественного промышленного производства. Однако из общей массы товарных групп продукции выделяется ряд позиций, в первую очередь по некоторым товарам длительного пользования и значительной части продукции пищевой промышленности, которые требуют индивидуального, взвешенного подхода. В связи с этим, по нашему мнению, данное исследование следует провести применительно к значительно более широкой товарной номенклатуре, обратив особое внимание на позиции с наиболее значительными изменениями объемов производства.

Ставки таможенных пошлин и показатели эластичности в разрезе товарных групп продукции.
Таблица 5

Действующая пошлина

Эквива-лентная пошлина

Эластичность импорта по пошлине

Эластичность выпуска по импорту

Электроэнергетика

Электроэнергия, тыс. кВт ч

5

302,3

-0,07

-0,001

Топливная промышленность

Нефть, т

5

144

-0,17

-0,025

Топливо дизельное, т

5

86,9

-1,13

-0,002

Мазут топочный, т

5

119,8

-0,67

-0,004

Газ естественный, тыс. м3

5

241,2

-0,03

-0,009

Черная металлургия

Руда железная (товарная), т

5

272,15

-0,14

-0,049

Чугун, т

5

232,4

-0,41

0,000

Прокат листовой, т

5

180,3

-0,05

-0,045

Трубы стальные, т

11,98

218,99

-0,11

-0,298

 Химическая промышленность

Сера, т

6,92

446,1

-0,09

-0,041

Удобрения азотные (без сложных), т

10

181,6

-0,41

-0,002

 Удобрения калийные (без сложных), т

10

258,7

-0,14

-0,0001

Средства моющие синтетические, т

12,4

133,3

-0,19

-0,318

Спирты бутиловый и изобутиловый, т

5,25

243,28

-0,08

-0,084

Шины для грузовых автомобилей, шт.

9,1

204,0

-0,38

-0,028

Шины для легковых автомобилей, шт.

9,1

186,095

-0,06

-0,220

Машиностроение

Краны на автомобильном ходу, шт.

7,49

188,07

-0,32

-0,061

Вагоны грузовые магистральные, шт.

9,07

231,64

-0,12

-0,471

Вагоны пассажирские магистральные, шт.

9,07

186,1164

-0,1

-0,265

Станки металлорежущие, шт.

7,49

248,5931

-0,09

-0,050

Станки сверлильные, шт.

7,49

327,0134

-0,21

-0,464

Автомобили грузовые, шт.

15,26

178,542

-0,43

-0,041

Автомобили легковые, шт.

15,26

199,906

-0,4

-1,226

Автобусы, шт.

15,26

118,7228

-0,75

-0,057

Тракторы общего назначения, шт.

15,26

212,7244

-0,13

-0,353

Бульдозеры, шт.

7,49

81,4163

-0,86

-0,070

Мотоциклы, шт.

15,26

123,606

-0,59

-0,102

Холодильники и морозильники, шт.

7,49

98,0441

-0,35

-0,148

Машины стиральные, шт.

7,49

202,5296

-0,48

-0,050

Телевизоры, шт.

9,66

135,8196

-0,64

-0,875

Лесная, деревообрабатывающая и ЦБП

Фанера клееная, м3

16,32

120,768

-0,76

-0,005

Плиты древесностружечные, м3

16,32

277,7664

-0,34

-0,067

Промышленность строительных материалов

Цемент, т

6,92

267,3888

-0,35

-0,002

Материалы мягкие кровельные и изоляционные, тыс. м2

13,57

231,6399

-0,24

-0,055

Гипс, т

6,92

354,5116

-0,2

-0,025

Щебень и гравий, м3

6,92

261,7836

-0,35

-0,005

Легкая промышленность

Ткани готовые хлопчатобумажные, пог. м

7,85

258,893

-0,09

-0,047

Ткани готовые шерстяные, пог. м

14,75

143,075

-0,08

-0,219

Платья, шт.

18,86

121,4584

-0,77

-0,300

Кожтовары жесткие, тыс. дм2

19,88

200,1916

-0,49

-0,016

Обувь с верхом из натуральной кожи, пар

13,86

154,4004

-0,61

-0,156

Пищевая промышленность

Хлеб ржаной из обойной, обдирной и сеяной муки, включая хлеб из муки смешанной валки, т

11,83

205,0139

-0,48

-0,010

Конфеты мягкие, глазированные шоколадом, т

6,24

120,3072

-0,4

-0,256

Водка и ликероводочные изделия, дкл

18,88

95,9104

-0,25

-1,242

Вина виноградные, дкл

18,88

117,056

-0,55

-1,226

Пиво, дкл

18,88

285,2768

-0,31

-0,004

Говядина, т

19,39

119,6363

-0,14

-0,367

Мясо птицы, т

19,39

137,4751

-0,67

-0,39

Изделия колбасные вареные, т

18,28

164,8856

-0,6

-0,019

Продукты кисломолочные, т

15

190,5

-0,52

-0,027

Сыры сычужные твердые, т

15

108,6

-0,97

-0,201

Сыры плавленые, т

15

137,4

-0,75

-0,253

Масло сливочное, т

15

103,05

-0,9

-0,161

Рыба, т

18,28

129,9

-0,32

-0,481

Мука пшеничная, т

10

181,6

-0,4

-0,014

Возможное изменение объемов производства в рамках варианта постепенного изменения импортных пошлин по сравнению с действующими ставками.
Таблица 6

Действующая пошлина, %

Конечный уровень связывания, %

Изменение

пр-ва, %

Металлургия

Прокат листовой, т

5

6,06

0,002

Трубы стальные, т

11,98

12,32

0,011

 Химическая промышленность

Сера, т

6,92

6,92

0,000

Удобрения азотные (без сложных), т

10

6,5

-0,003

 Удобрения калийные (без сложных), т

10

6,5

-0,0001

Средства моющие синтетические, т

12,4

9,67

-0,165

Спирты бутиловый и изобутиловый, т

5,25

6,32

0,007

Шины для грузовых автомобилей, шт.

9,1

9,01

-0,001

Шины для легковых автомобилей, шт.

9,1

9,01

-0,001

Машиностроение

Краны на автомобильном ходу, шт.

7,49

6,51

-0,019

Вагоны грузовые магистральные, шт.

9,07

10,78

0,097

Вагоны пассажирские магистральные, шт.

9,07

10,78

0,045

Станки металлорежущие, шт.

7,49

6,51

-0,004

Станки сверлильные, шт.

7,49

6,51

-0,096

Автомобили грузовые, шт.

15,26

17,21

0,034

Автомобили легковые, шт.

15,26

17,21

0,956

Автобусы, шт.

15,26

17,21

0,084

Тракторы общего назначения, шт.

15,26

17,21

0,089

Бульдозеры, шт.

7,49

6,51

-0,059

Мотоциклы, шт.

15,26

17,21

0,118

Холодильники и морозильники, шт.

7,49

6,51

-0,051

Машины стиральные, шт.

7,49

6,51

-0,024

Телевизоры, шт.

9,66

6,48

-1,781

Лесная и бумажная промышленность

Фанера клееная, м3

16,32

13,62

-0,011

Плиты древесностружечные, м3

16,32

13,62

-0,061

Промышленность строительных материалов

Материалы мягкие кровельные и изоляционные, тыс. м2

13,57

12,9

-0,009

Легкая промышленность

Ткани готовые хлопчатобумажные, пог. м

7,85

7,52

-0,001

Ткани готовые шерстяные, пог. м

14,75

13,42

-0,023

Платья, шт.

18,86

20,51

0,381

Кожтовары жесткие, тыс. дм2

19,88

17,56

-0,019

Обувь с верхом из натуральной кожи, пар

13,86

20,59

0,640

Пищевая промышленность

Хлеб ржаной из обойной, обдирной и сеяной муки, включая хлеб из муки смешанной валки, т

11,83

17,36

0,027

Конфеты мягкие, глазированные шоколадом, т

6,24

6,34

0,010

Водка и ликероводочные изделия, дкл

18,88

41,34

6,973

Вина виноградные, дкл

18,88

41,34

15,148

Пиво, дкл

18,88

41,34

0,029

Говядина, т

19,39

57,77

1,976

Мясо птицы, т

19,39

57,77

9,944

Изделия колбасные вареные, т

18,28

40,16

0,251

Продукты кисломолочные, т

15

32,2

0,243

Сыры сычужные твердые, т

15

32,2

3,347

Сыры плавленые, т

15

32,2

3,263

Масло сливочное, т

15

32,2

2,486

Рыба, т

18,28

40,16

3,364

Мука пшеничная, т

10

13,78

0,021

Возможное изменение объемов производства в рамках сценария, предусматривающего повышение ставок таможенных пошлин в 2003 г. с последующим их снижением.
Таблица 7

Действующая пошлина, %

Начальный уровень связывания%

Изменение пр-ва, %

Конечный уровень связывания %

Изменение пр-ва, %

Электроэнергетика

Электроэнергия, тыс. кВт/ ч

5

13,91

0,001

5

-0,001

Топливная промышленность

Нефть, т

5

13,91

0,038

5

-0,038

Топливо дизельное, т

5

13,91

0,025

5

-0,025

Мазут топочный, т

5

13,91

0,025

5

-0,025

Газ естественный, тыс. м3

5

13,91

0,002

5

-0,002

Черная металлургия

Руда железная (товарная), т

5

5,87

0,006

5

-0,006

Прокат листовой, т

5

10,22

0,012

6,06

-0,009

Трубы стальные, т

11,98

22,07

0,331

12,32

-0,319

 Химическая промышленность

Сера, т

6,92

12,88

0,022

6,92

-0,022

Удобрения азотные (без сложных), т

10

9,81

0,000

6,5

-0,003

 Удобрения калийные (без сложных), т

10

9,81

0,000

6,5

0,000

Средства моющие синтетические, т

12,4

16,17

0,228

9,67

-0,393

Спирты бутиловый и изобутиловый, т

5,25

7,39

0,014

6,32

-0,007

Шины для грузовых автомобилей, шт.

9,1

14,87

0,062

9,01

-0,063

Шины для легковых автомобилей, шт.

9,1

14,87

0,076

9,01

-0,077

Машиностроение

Краны на автомобильном ходу, шт.

7,49

13,53

0,118

6,51

-0,138

Вагоны грузовые магистральные, шт.

9,07

17,93

0,501

10,78

-0,404

Вагоны пассажирские магистральные, шт.

9,07

17,93

0,235

10,78

-0,190

Станки металлорежущие, шт.

7,49

13,53

0,027

6,51

-0,032

Станки сверлильные, шт.

7,49

13,53

0,589

6,51

-0,684

Автомобили грузовые, шт.

15,26

21,29

0,106

17,21

-0,072

Автомобили легковые, шт.

15,26

21,29

2,957

17,21

-2,001

Автобусы, шт.

15,26

21,29

0,258

17,21

-0,175

Тракторы общего назначения, шт.

15,26

21,29

0,277

17,21

-0,187

Бульдозеры, шт.

7,49

13,53

0,363

6,51

-0,422

Мотоциклы, шт.

15,26

21,29

0,363

17,21

-0,246

Холодильники и морозильники, шт.

7,49

13,53

0,312

6,51

-0,362

Машины стиральные, шт.

7,49

13,53

0,145

6,51

-0,168

Телевизоры, шт.

9,66

12,76

1,736

6,48

-3,517

Лесная, деревообрабатывающая и ЦБП

Фанера клееная, м3

16,32

18,41

0,009

13,62

-0,020

Плиты древесностружечные, м3

16,32

18,41

0,047

13,62

-0,108

Промышленность строительных материалов

Цемент, т

6,92

12,88

0,003

6,92

-0,003

Материалы мягкие кровельные и изоляционные, тыс. м2

13,57

18,1

0,060

12,9

-0,069

Гипс, т

6,92

12,88

0,030

6,92

-0,030

Щебень и гравий, м3

6,92

12,88

0,011

6,92

-0,011

Легкая промышленность

Ткани готовые хлопчатобумажные, пог. м

7,85

14,94

0,030

7,52

-0,031

Ткани готовые шерстяные, пог. м

14,75

21,85

0,124

13,42

-0,148

Платья, шт.

18,86

25,83

1,607

20,51

-1,227

Кожтовары жесткие, тыс. дм2

19,88

28,05

0,065

17,56

-0,084

Обувь с верхом из натуральной кожи, пар

13,86

27,9

1,335

20,59

-0,695

Пищевая промышленность

Хлеб ржаной из обойной, обдирной и сеяной муки, включая хлеб из муки смешанной валки, т

11,83

24,03

0,059

17,36

-0,032

Конфеты мягкие, глазированные шоколадом, т

6,24

13,82

0,775

6,34

-0,765

Водка и ликероводочные изделия, дкл

18,88

56,28

11,612

41,34

-4,639

Вина виноградные, дкл

18,88

56,28

25,225

41,34

-10,076

Пиво, дкл

18,88

56,28

0,049

41,34

-0,019

Говядина, т

19,39

67,49

2,476

57,77

-0,5

Мясо птицы, т

19,39

67,49

12,463

57,77

-2,518

Изделия колбасные вареные, т

18,28

53,2

0,400

40,16

-0,149

Продукты кисломолочные, т

15

42,46

0,388

32,2

-0,145

Сыры сычужные твердые, т

15

42,46

5,343

32,2

-1,996

Сыры плавленые, т

15

42,46

5,209

32,2

-1,946

Масло сливочное, т

15

42,46

3,968

32,2

-1,483

Рыба, т

18,28

53,2

5,370

40,16

-2,005

Мука пшеничная, т

10

21,82

0,067

13,78

-0,046

    продолжение
–PAGE_BREAK–3.2 Отрасли промышленности

Отечественная пищевая промышленность пока неспособна насытить отечественный рынок, прежде всего по мясным и молочным продуктам, сахару и растительным маслам, а её крупнейшие перерабатывающие предприятия, как правило, плотно завязаны на импорт. Значения импортных пошлин, на которых настаивают наши основные зарубежные поставщики продовольствия на переговорах в ВТО, пока заметно ниже наших исходных заявленных [4, 52].

Однако, ключевым здесь является вопрос не о пошлинах, а о тех допускаемых ВТО объемах господдержки сельского хозяйства, которые у нас пока на порядок ниже, чем в ЕС или США, хотя наши аграрии работают в менее благоприятных климатических условиях. При запрошенном нами объеме поддержки в 13 млрд. долл. в год, реальные бюджетные ассигнования на эти цели равны примерно одному миллиарду, что исключает согласие партнеров с запрошенной суммой и потому разрешение данного вопроса нужно искать не в Женеве, а скорее внутри страны.

Отечественная мебельная промышленность активно осваивает внутренний рынок и для нее важен каждый процент импортного тарифа. Судя по ходу переговоров, первоначально названные нами ставки связывания удержать вряд ли удастся, и потому следует ожидать обострения иностранной конкуренции на данном рынке.

Столь же активна российская фармацевтика, увеличившая свою долю на рынке с 30% в 1997 г. до 50% в 2001 г. Её предприятия ставят задачу довести эту долю до 70%, но на переговорах заявленные Россией исходные ставки «связывания», видимо, придется снижать. Это обострит конкуренцию, однако российский потребитель может от этого выиграть, ибо многие отечественные аналоги лекарств (например, инсулина) по качеству уступают зарубежным.

Конкурентоспособность отечественной металлургии как на внешнем, так и на внутреннем рынке будет зависеть прежде всего не от ВТО, а от цен на товары и услуги естественных монополий. Металлургия одной из первых окажется в выигрыше от возможного пересмотра в ВТО антидемпинговых санкций на её продукцию.

В химии даже при сохранении заявленных ставок связывания можно ожидать обострения конкуренции по малотоннажным продуктам, лакам, краскам, отделочным материалам, что ставит перед отраслью серьезные проблемы, в т.ч. ввиду сохраняющейся недогрузки многих её предприятий. Можно ожидать войны цен на рынке моторных масел и автокосметики, которые наши нефтяные компании активно отвоевывают ныне у иностранных поставщиков.

Правительство предприняло очередную попытку реорганизации отечественного автостроения через рост пошлин и привлечение иностранного капитала. Эти меры выходят за рамки заявленных Россией предложений и могут не получить согласия ВТО.

Проблемой отечественного авиастроения является отсутствие внутреннего рынка, без чего невозможно запустить в серию новые модели (исходный объем их заказов должен составлять не менее 100 машин). К тому же наши партнеры настаивают на присоединении России к Соглашению ВТО по авиатехнике (необязательному), которое устанавливает нулевые ставки импортных пошлин на эту продукцию, а также вводят шумовые ограничения, под которые подпадает 80% действующего гражданского авиапарка. Очевидно, что, если в этой отрасли не восстановить госзаказ или эквивалентные ему меры, российское гражданское авиастроение (и при, и без ВТО) встанет перед проблемой выживания, включая составляющие его градообразующие предприятия [7, 255].

4. Оценка влияния вступления России в ВТО на экономику субъектов федерации

4.1 Субъекты федерации, экономическое положение которых  существенно зависит от импорта

Отбор субъектов федерации, на экономическое положение которых может оказать воздействие изменения в таможенной политике, производится путем сопоставления емкости внутреннего рынка с масштабами импорта.

Емкость внутреннего потребительского рынка измеряется величиной расходов населения на покупку продовольственных и непродовольственных товаров. По данным статистического учета, доходы населения превышают расходы всего на 2-4 процентных пункта, а примерно 3/4 расходов приходится на покупку товаров. Таким образом, ориентировочный объем региональных товарных рынков может быть оценен на основании скорректированных данных о доходах населения.

Полученные величины по субъектам федерации приводятся к сопоставимому виду путем определения показателей на душу населения. Данные о емкости товарных рынков сопоставляются с данными о совокупных размерах импорта из стран вне СНГ, что обусловлено преобладанием в его структуре потребительских товаров (по России – свыше 60%). С этой целью размер импорта со странами вне СНГ переводится в рубли (из расчета 30 руб. за доллар США) и по регионам определяется размер импорта, приходящегося на одного человека, который сопоставляется с размерами среднедушевых расходов на товары.

Импорт составляет лишь некоторую часть товаров, реализуемых на товарных региональных рынках. В расчетах принято, что изменения в тарифной политике могут оказать ощутимое воздействие лишь в том случае, когда импорт составляет не менее, чем 10% реализуемых товаров. При таком пороговом значении критерия выделяется 45 субъектов федерации, где импорт может оцениваться как существенный (см. таблицу 8).

Поскольку, чем больше доля импорта, тем сильнее возможности влияния таможенной политики на экономику регионов, из их числа выделяются те, где размер импорта существенно превышает 10%-й порог.

Из 19 регионов, размер импорта которых превышает 20% емкости регионального потребительского рынка, можно выделить несколько групп, различающихся условиями внешнеэкономической деятельности [1, 55].
Таблица 8 — Ранжирование регионов по удельному весу импорта  на потребительском рынке

Денежные расходы на товары в год (руб./чел.)

Импорт на душу населения в год, руб.

Доля импорта в потребительском рынке

Российская Федерация

Ингушская Республика

4397,4

8438,1

191,9%

Калининградская область

14895,9

24186,7

162,4%

Республика Алтай

10326,6

9132,4

88,4%

г. Санкт-Петербург

23306,4

15231,1

65,4%

Ленинградская область

12213,9

7894,4

64,6%

Московская область

17174,7

6946,8

40,4%

г. Москва

83621,7

32280,0

38,6%

Республика Карелия

19512,9

5698,0

29,2%

Орловская область

11924,1

3464,9

29,1%

Приморский край

15246,0

4403,3

28,9%

Республика Калмыкия – Хальмг Тангч

8606,7

2409,5

28,0%

Республика Хакасия

13966,2

3849,7

27,6%

Псковская область

11637,9

2674,2

23,0%

Калужская область

10908,9

2463,4

22,6%

Белгородская область

12441,6

2658,9

21,4%

Краснодарский край

14180,4

3004,2

21,2%

Иркутская область

19705,5

4174,0

21,2%

Ярославская область

15147,0

3206,1

21,2%

Красноярский край

23249,7

4647,0

20,0%

Липецкая область

15236,1

2925,0

19,2%

Магаданская область

26813,7

4995,8

18,6%

Республика Северная Осетия — Алания

14514,3

2637,3

18,2%

Волгоградская область

10836,9

1889,4

17,4%

Республика Тыва

9856,8

1717,0

17,4%

Сахалинская область

23071,5

3891,5

16,9%

Новгородская область

15201,9

2339,8

15,4%

Смоленская область

14636,7

2220,7

15,2%

Читинская область

9162,0

1340,0

14,6%

Самарская область

23049,0

3326,9

14,4%

Владимирская область

10144,8

1438,3

14,2%

Нижегородская область

14054,4

1918,1

13,6%

Республика Коми

25092,9

3409,0

13,6%

Вологодская область

16431,3

2197,1

13,4%

Тульская область

12852,9

1706,9

13,3%

Свердловская область

15935,4

2071,9

13,0%

Мурманская область

30004,2

3758,2

12,5%

Оренбургская область

12639,6

1560,2

12,3%

Республика Татарстан

16011,9

1967,2

12,3%

Архангельская область

16831,8

1930,8

11,5%

Ростовская область

14548,5

1652,4

11,4%

Хабаровский край

20163,6

2266,9

11,2%

Пермская область

19411,2

2175,9

11,2%

Чувашская Республика

9145,8

1019,9

11,2%

Рязанская область

10803,6

1158,0

10,7%

Тверская область

10779,3

1085,3

10,1%

Брянская область

10350,0

1013,9

9,8%

Новосибирская область

13300,2

1220,8

9,2%

Саратовская область

12401,1

1136,2

9,2%

Ивановская область

8210,7

676,8

8,2%

Курская область

11328,3

930,6

8,2%

Камчатская область

27364,5

2221,1

8,1%

Республика Башкортостан

15586,2

1241,6

8,0%

Астраханская область

14424,3

1080,7

7,5%

Республика Мордовия

9808,2

729,8

7,4%

Ульяновская область

10910,7

787,4

7,2%

Ставропольский край

12268,8

884,2

7,2%

Томская область

18020,7

1244,4

6,9%

Челябинская область

16947,0

1169,1

6,9%

Тюменская область

44147,7

2946,2

6,7%

Курганская область

10783,8

640,5

5,9%

Республика Бурятия

12432,6

712,2

5,7%

Костромская область

11167,2

637,6

5,7%

Еврейская авт. область

11731,5

639,6

5,5%

Пензенская область

10232,1

556,9

5,4%

Удмуртская Республика

12644,1

679,6

5,4%

Воронежская область

11151,0

595,1

5,3%

Омская область

11762,1

616,9

5,2%

Алтайский край

10440,9

538,1

5,2%

Республика Марий Эл

7771,5

391,3

5,0%

Республика Адыгея

10013,4

468,8

4,7%

Кемеровская область

19826,1

859,2

4,3%

Кировская область

10398,6

415,1

4,0%

Амурская область

13192,2

474,9

3,6%

Тамбовская область

12894,3

448,5

3,5%

Республика Саха (Якутия)

32034,6

1061,7

3,3%

Чукотский авт. округ

33362,1

721,5

2,2%

Кабардино-Балкаpская Республика

10220,4

214,8

2,1%

Карачаево-Черкесская Республика

9189,0

139,2

1,5%

Республика Дагестан

7655,4

51,8

0,7%

Прежде всего это регионы со слабой экономикой, но имеющие льготы по налогообложению внешнеэкономической деятельности. Следует учитывать, что статистикой регистрируются не реальные экспортно-импортные потоки, а объемы внешнеэкономической деятельности фирм, зарегистрированных в данном регионе. Очевидно, что регистрируемые и реальные потоки товаров могут не совпадать. Именно такими различиями объясняются исключительно большие объемы импорта в таких относительно небольших и слабо развитых субъектах федерации, как Калининградская область, Ингушская Республика, Республика Алтай, Республика Калмыкия. Первые два региона имеют льготные режимы внешнеэкономической деятельности, в связи с чем здесь зарегистрированы многочисленные фирмы, реально функционирующие в других регионах. Что касается Калмыкии, то ее повышенная внешнеэкономическая активность определяется прежде всего невысоким уровнем доходов населения (в 2 раза ниже чем в среднем по России) и, следовательно, небольшой емкостью регионального потребительского рынка. Причины повышенных объемов импорта в Республику Алтай, по-видимому, связаны с ее приграничным положением.

Определенные преимущества межрегиональных оптовых центров имеют Санкт-Петербург, Москва и Московская область.

Выделяются также субъекты федерации, активно участвующие в приграничной торговле со странами, не входящими в СНГ. К ним относятся: Ленинградская область, Республика Карелия, Приморский край, Псковская область.

Из приведенных трех подгрупп наименьшее влияние таможенной политики на экономику регионов будет в первой подгруппе, так как фактическое использование импортной продукции на рынках регионов, имеющих экономические льготы, наверняка в несколько раз ниже расчетной.

Относительно небольшое влияние таможенная политика будет оказывать на экономику тех субъектов федерации, интенсивность импортных поступлений на товарные рынки которых лишь незначительно (в пределах 10 процентных пунктов) превышает пороговый критерий.

Большинство регионов, попавших в эту группу, относятся к старопромышленным, многие из них являются весьма развитыми в экономическом отношении. Определенные вопросы вызывает попадание в эту группу регионов, не отличающихся достаточным уровнем экономического развития. К ним относятся республики Тыва и Северная Осетия, Смоленская и Читинская области. Все эти регионы имеют объемы импорта на душу населения существенно ниже, чем в среднем по РФ. Особенно выделяются в этом отношении Читинская область и Республика Тыва (соответственно 50 и 60 процентов от российских параметров). По-видимому, в данном случае основной причиной являются низкие доходы населения и, следовательно, небольшая емкость региональных рынков.

В третью группу попали регионы, имеющие параметры ниже критических: объем импорта не превышает 10% от емкости регионального потребительского рынка [4, 150].
    продолжение
–PAGE_BREAK–4.2 Оценка возможностей импортозамещения

Изменения в тарифной политике наиболее ощутимо повлияют на экономику тех регионов, где имеются реальные возможности замещения импорта собственным производством.

Из стран вне СНГ Россия импортирует, главным образом, продукты питания и предметы широкого потребления, поэтому и возможности импортозамещения связаны прежде всего с обрабатывающей промышленностью.

Для ориентировочной оценки используются статистические данные об объемах промышленного производства и удельном весе следующих отраслей: химическая и нефтехимическая промышленность, машиностроение, лесная и деревообрабатывающая, легкая, пищевая, мукомольно-крупяная промышленность. В результате определяются данные об объемах производства обрабатывающих отраслей промышленности на душу населения (см. таблицу 9). По-видимому, чем выше потенциал обрабатывающей промышленности, тем больше возможностей занять на рынке нишу, образовавшуюся в связи с повышением таможенных тарифов.

Всю совокупность субъектов федерации разбиваем на 5 групп по признаку концентрации обрабатывающих производств.

К первой группе относятся регионы, где объем производства на душу населения превышает среднероссийские показатели на 20% и более. Во вторую группу входят регионы, имеющие этот показатель в интервале от 100 до 120%, в третью группу – от 80 до 100%, в четвертую – от 50 до 80% и в самую низшую, пятую группу – менее 50% от среднероссийского уровня [7, 93].
Таблица 9 — Оценка потенциала обрабатывающих отраслей  промышленности регионов

Объем пр-ва промыш. прод. в 2000г. млн. руб.

Доля обрабатыв. отраслей (%)

Объем пр-ва обрабатыв. отраслей млн. руб.

Объем пр-ва обрабатыв. отраслей на душу населения (тыс. руб./чел.)

то же в % к РФ

Российская Федерация

4762500

46,8

2228850,0

15,1

100%

Северный экономический район

 

 

 

 

 

Республика Карелия

24617

72,0

17724,2

23,2

153%

Республика Коми

50746

25,2

12788,0

11,2

74%

Архангельская область

45104

74,2

33467,2

22,9

152%

Вологодская область

91100

25,5

23230,5

17,6

116%

Мурманская область

48114

38,0

18283,3

18,3

121%

Северо-Западный  экономический район

 

 

 

 

 

Ленинградская область

55069

52,0

28635,9

17,2

114%

г. Санкт-Петербург

128697

81,1

104373,3

22,4

148%

Новгородская область

18781

79,5

14930,9

20,5

136%

Псковская область

7731

73,1

5651,4

7,1

47%

Центральный экономический район

 

 

 

 

 

Брянская область

14662

74,9

10981,8

7,6

50%

Владимирская область

35410

74,7

26451,3

16,5

109%

Ивановская область

14728

75,5

11119,6

9,1

60%

Калужская область

22118

83,0

18357,9

17,0

112%

Костромская область

13290

55,0

7309,5

9,4

62%

Московская область

138024

73,9

101999,7

15,8

104%

г. Москва

229086

77,5

177541,7

20,6

136%

Орловская область

15078

59,5

8971,4

10,0

66%

Рязанская область

22465

51,8

11636,9

9,1

60%

Смоленская область

26800

40,9

10961,2

9,7

64%

Тверская область

28568

64,8

18512,1

11,6

77%

Тульская область

42928

63,9

27431,0

15,8

104%

Ярославская область

48778

76,8

37461,5

26,5

175%

Волго-Вятский  экономический район

 

 

 

 

 

Республика Марий Эл

8528

73,5

6268,1

8,3

55%

Республика Мордовия

15035

79,7

11982,9

12,9

85%

Чувашская Республика

19623

80,8

15855,4

11,7

77%

Кировская область

32915

78,6

25871,2

16,3

107%

Нижегородская область

105681

77,6

82008,5

22,4

148%

Центрально-Черноземный экономический район

 

 

 

 

 

Белгородская область

40421

37,0

14955,8

10,0

66%

Воронежская область

36323

70,1

25462,4

10,4

69%

Курская область

25790

59,4

15319,3

11,7

77%

Липецкая область

61139

25,5

15590,4

12,6

83%

Тамбовская область

12642

81,4

10290,6

8,1

53%

Поволжский экономический район

 

 

 

 

 

Республика Калмыкия – Хальмг Тангч

1460

12,2

178,1

0,6

4%

Республика Татарстан

193733

50,6

98028,9

25,9

171%

Астраханская область

18912

24,8

4690,2

4,6

30%

Волгоградская область

57283

46,1

26407,5

9,9

65%

Пензенская область

18205

80,6

14673,2

9,6

63%

Самарская область

161469

80,0

129175,2

39,2

259%

Саратовская область

40535

57,6

23348,2

8,6

57%

Ульяновская область

29070

74,3

21599,0

14,8

98%

Северо-Кавказский экономический район

 

 

 

 

 

Республика Адыгея

2780

84,9

2360,2

5,3

35%

Республика Дагестан

5088

45,7

2325,2

1,1

7%

Ингушская Республика

980

14,2

139,2

0,4

3%

Кабардино-Балкаpская Республика

6412

74,1

4751,3

6,2

41%

Карачаево-Черкесская Республика

2728

64,8

1767,7

4,1

27%

Республика Северная Осетия

4474

47,3

2116,2

3,2

21%

Чеченская Республика

 

 

 

 

 

Краснодарский край

54510

65,7

35813,1

7,2

47%

Ставропольский край

28729

60,3

17323,6

6,5

43%

Ростовская область

58591

60,2

35271,8

8,1

54%

Уральский экономический район

 

 

 

 

 

Республика Башкортостан

143686

38,2

54888,1

13,4

88%

Удмуртская Республика

53266

57,9

30841,0

18,9

125%

Курганская область

15144

78,0

11812,3

10,8

71%

Оренбургская область

63862

21,2

13538,7

6,1

40%

Пермская область

110079

50,9

56030,2

19,0

125%

Свердловская область

170722

31,9

54460,3

11,8

78%

Челябинская область

143604

24,1

34608,6

9,4

62%

Западно-Сибирский экономический район

 

 

 

 

 

Республика Алтай

278

51,5

143,2

0,7

5%

Алтайский край

27904

71,5

19951,4

7,5

50%

Кемеровская область

101863

18,8

19150,2

6,4

42%

Новосибирская область

35137

62,3

21890,4

8,0

53%

Омская область

25731

66,1

17008,2

7,9

52%

Томская область

26934

16,1

4336,4

4,1

27%

Тюменская область

448667

5,8

26022,7

8,0

53%

Восточно-Сибирский экономический район

 

 

 

 

 

Республика Бурятия

11496

47,7

5483,6

5,3

35%

Республика Тыва

830

20,8

172,6

0,6

4%

Республика Хакасия

12756

20,1

2564,0

4,4

29%

Красноярский край

201229

12,2

24549,9

8,0

53%

Иркутская область

99053

51,2

50715,1

18,5

122%

Читинская область

9752

34,7

3383,9

2,7

18%

Дальневосточный экономический район

 

 

 

 

 

Республика Саха (Якутия)

65201

3,4

2216,8

2,2

15%

Еврейская авт. область

1089

55,6

605,5

3,1

20%

Приморский край

41473

73,0

30275,3

13,9

92%

Хабаровский край

59151

69,6

41169,1

27,3

181%

Амурская область

8810

26,8

2361,1

2,4

16%

Камчатская область

14797

68,7

10165,5

26,1

173%

Магаданская область

9928

15,9

1578,6

6,6

44%

Сахалинская область

27276

32,1

8755,6

14,6

97%

Калининградская область

14841

60,7

9008,5

9,5

63%

По специализации на отдельных отраслях обрабатывающей промышленности следует выделить:

Пищевая промышленность – Камчатская область (63%), Мурманская область (18%), Москва (33%), Санкт-Петербург (35%);

Машиностроение – Самарская область (56%), Москва (31%), Санкт-Петербург (36%), Ярославская область (32%), Хабаровский край (50%), Татарстан (20%), Удмуртия (44%), Нижегородская область (47%);

Химическая промышленность – Новгородская область (32%), Татарстан (2-%), Пермская область (20%);

Лесная и деревообрабатывающая промышленность – Республика Карелия (56%), Архангельская область (51%), Иркутская область (22%) [7, 99];

Во второй и третьей группах регионов – преимущественная специализация на машиностроении и пищевой промышленности.

Среди субъектов федерации, характеризующихся пониженным уровнем развития обрабатывающих производств, также превалирует специализация на продукции машиностроения и пищевой промышленности.

В число субъектов федерации с крайне низким уровнем развития обрабатывающей промышленности (менее 50% от среднероссийского уровня) попали следующие: Псковская область (47%), Республика Калмыкия (4%), Астраханская область (30%), Республика Адыгея (35%), Республика Дагестан (7%), Ингушская Республика (3%), Республика Кабардино-Балкария (41%), Республика Карачаево-Черкесия (27%), Республика Северная Осетия – Алания (21%), Краснодарский край (47%), Ставропольский край (43%), Оренбургская область (40%), Республика Алтай (5%), Кемеровская область (42%), Томская область (27%), Ямало-Ненецкий а.о. (14%), Республика Бурятия (35%), Республика Тыва (4%), Республика Хакасия (29%), Читинская область (18%), Республика Саха (15%), Еврейская авт. область (20%), Чукотский а.о. (8%), Амурская область (16%), Магаданская область (44%) [7, 100].
    продолжение
–PAGE_BREAK–