В статье рассматривается проблема роста цен на ГСМ, что является причиной удорожания себестоимости продукции сельского хозяйства. В связи с этим возникает необходимость в создании компенсационных механизмов, сглаживающих негативное влияние на рентабельность сельскохозяйственных производителей, от которой зависит рост объемов продаж. Для достижения поставленной цели в статье приводится экспресс – метод, базирующийся на обработке данных региональной сельскохозяйственной статистики, при помощи которого можно определить потребность в субсидиях на компенсацию удорожания энергоресурсов для поддержания предприятия на безубыточном уровне ведения хозяйственной деятельности.

В статье на основе анализа Уведомлений об объемах государственной поддержки сельского хозяйства за 2012 г., форм ведомственной отчетности дан подробный анализ уровней и структуры государственной поддержки стран-членов ЕЭП. Показано, что страны значительно отличаются по этим показателям, что может стать проблемой при создании единого аграрного рынка. Выявлено несовершенство методических подходов при определении уровня господдержки сельского хозяйства и заполнении форм отчетности, что ведет к неоднозначности представленных странами сведений о размерах и структуре государственной поддержки. В частности, оценка уровня поддержки Республики Беларусь в 2012 г. может составить не 8,7%, а 19,1% при разрешенном уровне в 15% из-за разности в применяемой методике расчета показателя. Предложено шире привлекать экспертное научное сообщество к мониторингу государственной поддержки сельского хозяйства в ЕЭК.


Economic Union on the basis of official notifications of the volumes of state support for agriculture in 2012. It is shown that countries differ significantly in these indicators, which could be a problem when forming a single agricultural market. The analysis revealed the imperfection of methodological approaches in determining the level of state support of agriculture as well as in filling in reporting forms, which leads to ambiguity of the reported data on the size and structure of state support presented by the countries. In particular, the assessment of the level of support of the Republic of Belarus in 2012 could be 19,1% instead of the submitted 8.7% due to the difference in the method used for calculating this index. It is proposed to increase the official involvement of the expert scientific community in monitoring the state support of agriculture.

Проанализировано распределение полномочий по поддержке сельского хозяйства между федеральным центром и субъектами РФ, проведена сравнительная оценка уровней поддержки сельхозпроизводителей по субъектам РФ, в т. ч. за счет мер янтарной и зеленой корзин; дана оценка влияния мероприятий янтарной корзины на единство аграрного рынка в целом, а также на рынки основных видов продукции. На основе изучения опыта США, ЕС, Канады и результатов анализа практики России предложены меры по синхронизации федеральной и региональных аграрных политик, обеспечения их соответствия требованиям ВТО.

The authors analyzed distribution of powers regarding support of agriculture among the federal center and the constituents of the Russian Federation, conduct comparative assessment of the assistance level of agricultural producers across RF constituents, including at the expense of amber and green baskets. They give assessment of the impact of the amber basket on the unified agrarian market as a whole, as well as on the markets of basic types of produce. On the basis of the USA, EU and Canada experience and the findings of the Russian analysis they propose measures aimed at synchronization of the federal and regional agrarian policies ensuring they correspond the WTO requirements.

ВИАПИ им. А.А. Никонова принимал участие в работе с международной системой моделей Aglink-Cosimo совместно со специалистами ОЭСР и других стран-участниц проекта. Международная система моделей Aglink-Cosimo представляет собой динамическую модель частичного рыночного равновесия и позволяет получать прогнозы развития продовольственных рынков, как в среднесрочной, так и в долговременной перспективе. В системе моделей представлены основные агропродовольственные товары: говядина, свинина, баранина, мясо птицы, яйца, свежее молоко, масло, животное, сыр, сухое цельное молоко, сухое обезжиренное молоко, пшеница, рожь, рис, ячмень, овес, кукуруза, просо и сорго, масличные и продукты их переработки, сахарная свекла, сахар и меласса. Основные усилия исследовательской группы ВИАПИ им. А.А. Никонова были направлены на актуализацию имеющегося в системе моделей российского модуля.