Россия
Россия
Россия
Методология комплексной оценки риска утраты продовольственной безопасности в условиях изменения климата понимается авторами, как множество методов, требуемых для анализа и прогноза развития агропродовольственных систем регионов на основе сценарного подхода, а также алгоритм расчетов, как последовательность шагов, включающих разработку математических моделей и формирование баз данных и знаний. Методология основана на математических моделях производства и потребления продовольствия, базе данных, содержащей климатические параметры с шагом в 10 лет на прогнозном интервале и временные ряды социально-экономических, демографических, производственных показателей агропродовольственных систем регионов.
сельское хозяйство, климат, математическая модель, прогнозирование, потребление, продукты питания, продовольственная безопасность, риск
В действующей версии Доктрины продовольственной безопасности России, утвержденной Указом Президента РФ от 21.01.2020 №20 [1] продовольственная безопасность определяется, как «состояние экономики страны, при котором обеспечивается продовольственная независимость Российской Федерации, гарантируется физическая и экономическая доступность для каждого гражданина страны пищевых продуктов, соответствующих требованиям законодательства Российской Федерации о техническом регулировании, в объемах не меньше рациональных норм потребления пищевых продуктов, необходимых для активного и здорового образа жизни». Суждение о наличии или отсутствии продовольственной безопасности выносится на основании анализа набора признаков, имеющих качественную или количественную природу. В настоящее время установлены пороговые значения признаков, сравнение с которыми позволяет сделать заключение о способности экономики страны и, в частности, аграрной экономики обеспечивать ее продовольственную безопасность.
Перечень показателей в сфере продовольственной безопасности регламентирован распоряжением Правительства Российской Федерации от 10 февраля 2021 года № 296-р. С нашей точки зрения данный список показателей предназначен для решения задач мониторинга состояний агропродовольственной экономической системы, в структуре которой выделяются соответствующие категории значимой, иногда избыточной, а иногда слабо связанной с проблемой информации. Очевидно, что оценить степень достижения продовольственной безопасности в стране, опираясь на результаты мониторинга 216 показателей крайне затруднительно, хотя, как инструмент для принятия управленческих решений на базе анализа и прогноза тенденций изменения показателей, система государственного мониторинга, безусловно, необходима.
Антропогенное изменение климата, включая более частые и интенсивные экстремальные явления, привело к широкомасштабным негативным воздействиям и связанным с ними ущербу для природы и людей, выходящим за рамки естественной изменчивости климата. Усиление экстремальных климатических явлений привело к некоторым необратимым последствиям, поскольку природные и антропогенные системы вышли за пределы своей способности адаптироваться. Изменение климата, включая увеличение интенсивности и частоты экстремальных явлений, привело к снижению водной и продовольственной безопасности, препятствуя усилиям по достижению Целей устойчивого развития (ЦУР), увеличению климатических рисков. Воздействия и риски выражаются в терминах ущерба, ущербов, экономических и неэкономических потерь. Сложные риски возникают в результате одновременного возникновения нескольких климатических опасностей и взаимодействия множества рисков, что усугубляет общий риск и приводит к передаче рисков через взаимосвязанные системы и между регионами. В большинстве исследований климатические риски определяются как потенциальная возможность неблагоприятных последствий для человека или экологических систем с учетом разнообразия ценностей и целей, связанных с такими системами.
Методология оценки рисков утраты продовольственной безопасности понимается авторами как совокупность методов и моделей, необходимых для сценарного анализа и прогнозирования развития агропродовольственных систем (далее – АПС) регионов в условиях нестационарной климатической динамики. Методология опирается на математические модели процессов производства и потребления продовольствия, базы данных и базы знаний для проведения сценарных расчетов и обоснования экономических регуляторов с целью минимизации климатических рисков утраты продовольственной безопасности России. В 2020 году авторами в работе [2] были обоснованы сценарные условия развития АПС регионов Российской Федерации в долгосрочной перспективе, опираясь на решения ансамбля моделей общей циркуляции атмосферы и океана (МОЦАО) и соответствующие им сценарии мирового социально-экономического развития. Также в этой работе [2] была сделана постановка задачи и разработана система динамических моделей для описания функционирования аграрного сектора экономики регионов в связи с климатическими сценариями. В настоящей статье представлены результаты параметрической идентификации и апробации на реальных статистических данных рассмотренных в работе [2] методологических подходов, с целью получения комплексных оценок рисков утраты продовольственной безопасности России при сочетании климатических, демографических, социально-экономических и управленческих сценариев развития регионов.
Алгоритм комплексной оценки риска утраты продовольственной безопасности России состоит из следующих этапов [3]:
– Обоснование сценарных условий развития АПС регионов Российской Федерации, опираясь на решения МОЦАО и соответствующие им сценарии мирового социально-экономического развития (SSP) [3]. Для расчетов были использованы результаты моделирования среднемесячных температур по территории России, полученные в ходе исследований, проводимых в рамках международного проекта CMIP6. Сценарий RCP8.5 соответствует современным наблюдаемым тенденциям изменения климата. Сценарий RCP4.5 предполагает применение мер адаптации к климатическим изменениям. Для расчетов были использованы результаты моделирования среднемесячных температур по территории России, полученные в ходе исследований, проводимых в рамках международного проекта CMIP6, Российским институтом вычислительной математики РАН на модели INM CM4.0 [4] а именно, динамические ряды прогнозных средних температур июля с 2021 по 2050 годы для разных сценариев. SSP – сценарии мирового социально-экономического развития, основанные на пяти нарративах, содержащих широкие социально-экономические тенденции, которые могут сформировать будущее общество. К ним относятся: мир роста и равенства, ориентированный на устойчивость (SSP1); мир «середины пути», в котором тенденции в целом следуют своим историческим моделям (SSP2); фрагментированный мир «возрождающегося национализма» (SSP3); мир постоянно растущего неравенства (SSP4); и мир быстрого и неограниченного роста экономического производства и использования энергии (SSP5). В качестве наиболее вероятных сценариев нами были выбраны 2 сценария. Первый из них образован сочетанием климатических тенденций и социально-экономических предположений о будущем мировом развитии сценариев SSP2 и RCP4.5. Этот сценарий обозначается, как сценарий “SSP2-4.5” или “Середина пути” (Средние проблемы смягчения последствий и адаптации). Предположения сценария SSP2 выглядят следующим образом: мир следует по пути, по которому социальные, экономические и технологические тенденции не отклоняются заметно от исторических моделей; развитие и рост доходов происходит неравномерно: одни страны добиваются относительно хорошего прогресса, тогда как другие остаются на том же уровне или значительно отстают в своем развитии. Глобальные и национальные институты работают над достижением ЦУР, но делают это медленно. Экологические системы деградируют, хотя есть некоторые улучшения, и в целом интенсивность использования ресурсов и энергии снижается. Рост населения в мире умеренный и стабилизируется во второй половине века. Неравенство доходов сохраняется или улучшается очень медленно, и остаются проблемы, связанные с уменьшением уязвимости перед социальными и экологическими изменениями. Второй сценарий образован сочетанием климатических тенденций и социально-экономических предположений о будущем мировом развитии сценариев SSP5 и RCP8.5. В сценарии SSP5 основными социально-экономическими предположениями мирового развития являются следующие: стремление к экономическому и социальному развитию сочетается с эксплуатацией обильных ресурсов ископаемого топлива и принятием во всем мире ресурсоемкого и энергоемкого образа жизни. Все эти факторы приводят к быстрому росту мировой экономики, в то время как мировое население достигает пиков и сокращается в XXI веке. Успешно решаются местные экологические проблемы, такие как загрязнение воздуха. Есть вера в способность эффективно управлять социальными и экологическими системами. Это сценарий - “SSP5-8.5” или “Классический”;
– Для регионов России по выбранным сценариям создается база данных (БД), содержащая суммы биологически активных температур и осадков периода вегетации с шагом в 10 лет на указанном временном интервале.
– Создание БД, содержащей временные ряды социально-экономических, демографических, производственных показателей АПС регионов [5].
– Построение производственные функции урожайностей основных сельскохозяйственных культур в зависимости от гидротермических характеристик вегетационного периода, элементов почвенного плодородия, применяемых доз минеральных и органических удобрений, качества посевного материала, затрат труда, типа используемых полевых технологий (обычные, ресурсосберегающие) [6, 7, 8].
– Разработка динамической модели функционирования АПС региона, находящейся под воздействием климатических изменений [9].
– Разработка методов синтеза адаптивного регулятора, компенсирующего негативные воздействия климатической динамики на воспроизводственные процессы в региональных АПС [10];
– Построение функций потребления продовольствия в регионах Российской Федерации, формирование базы данных эластичностей потребления продукции мясомолочной группы по цене и доходам в условиях различных сценариев потребительского поведения в региональных АПС. Оценки эластичностей выполняются для различных групп населения, в том числе с низким уровнем душевого дохода.
– Для определения уровней потребления высокобелковой продукции населением регионов с низкими доходами используются данные Росстата о прогнозных значениях демографических показателей населения регионов, а также вариантные прогнозы душевых доходов с экстраполяцией этих временных рядов на прогнозный интервал. Полученные, таким образом, сценарии комбинируются со сценариями климатическими, и используются для оценок рисков утраты продовольственной независимости (безопасности) России, экономической и физической доступности продовольствия.
Под продовольственной независимостью понимается «устойчивое отечественное производство пищевых продуктов в объемах не меньше установленных пороговых значений его удельного веса в товарных ресурсах внутреннего рынка соответствующих продуктов». Такой показатель удельного веса отечественной сельскохозяйственной, рыбной продукции и продовольствия в общем объеме товарных ресурсов (с учетом переходящих запасов) внутреннего рынка соответствующих продуктов по документу [1] имеет пороговые значения по зерну - не менее 95 %, по сахару - не менее 80 %, растительному маслу - не менее 80 %, мясу и мясопродуктам - не менее 85 %, молоку и молокопродуктам - не менее 90 %, рыбной продукции - не менее 80 % и по картофелю - не менее 95 %. При этом возможности населения страны потреблять качественное продовольствие в количествах не менее медицинских норм трактуется как физическая доступность. «Экономическая доступность продовольствия - возможность приобретения пищевых продуктов по сложившимся ценам в объемах и ассортименте, которые не меньше установленных рациональных норм потребления, обеспеченная соответствующим уровнем доходов населения» [1], а «физическая доступность продовольствия - уровень развития товаропроводящей инфраструктуры, при котором во всех населенных пунктах страны обеспечивается возможность приобретения населением пищевых продуктов или организации питания в объемах и ассортименте, которые не меньше установленных рациональных норм потребления пищевых продуктов» [1].
Необходимым условием реализации требований экономической и физической доступности продовольствия является достаточный объем производства продукции сельского хозяйства. Под уровнем самообеспеченности продовольствием в нашем исследовании понимается доля среднедушевого производства в регионе по отношению к медицинским нормам потребления основных продуктов питания, таких как мясо и мясопродукты, молоко и молокопродукты, яйца, картофель и овощи. Фактические и прогнозные уровни значения этого показателя представлены на диаграмме рисунка 1.
Рисунок 1 – Физическая доступность продовольствия (отношение производства к медицинским нормам) России по основным продуктам – фактическая и сценарные прогнозы
Источник: рассчитано авторами.
Наиболее актуальным является изучение данного показателя для основных белоксодержащих продуктов, характеризующих уровень и качество жизни населения, его трудовой потенциал: молока и мяса. Проведенный нами анализ за период 1995-2020гг. показал, что наблюдается значительная дифференциация регионов страны по уровню самообеспеченности продуктами питания (таблицы 1-3).
Таблица 1 – Количество регионов с полной (100% и выше) самообеспеченностью
|
Факт |
Прогноз на 2030 г. по сценарию: |
Прогноз на 2050 г. по сценарию: |
||||
|
2020 г. |
2021 г. |
SSP2-4.5 |
SSP5-8.5 |
SSP2-4.5 |
SSP5-8.5 |
|
|
По мясу |
28 |
28 |
33 |
35 |
44 |
51 |
|
По молоку |
17 |
17 |
12 |
18 |
5 |
31 |
|
По картофелю |
55 |
53 |
58 |
58 |
69 |
66 |
|
По овощам |
11 |
53 |
31 |
30 |
36 |
35 |
|
По яйцам |
36 |
39 |
33 |
33 |
29 |
29 |
Таблица 2 – Количество регионов с отсутствием (менее 100%) самообеспеченности
|
Факт |
Прогноз на 2030 г. по сценарию: |
Прогноз на 2050 г. по сценарию: |
||||
|
2020 г. |
2021 г. |
SSP2-4.5 |
SSP5-8.5 |
SSP2-4.5 |
SSP5-8.5 |
|
|
По мясу |
50 |
50 |
45 |
43 |
34 |
27 |
|
По молоку |
61 |
61 |
66 |
60 |
73 |
47 |
|
По картофелю |
23 |
25 |
20 |
20 |
9 |
12 |
|
По овощам |
67 |
25 |
47 |
48 |
42 |
43 |
|
По яйцам |
42 |
39 |
45 |
45 |
49 |
49 |
Таблица 3 – Количество регионов с критической (менее 50%) самообеспеченностью
|
Факт |
Прогноз на 2030 г. по сценарию: |
Прогноз на 2050 г. по сценарию: |
||||
|
2020 г. |
2021 г. |
SSP2-4.5 |
SSP5-8.5 |
SSP2-4.5 |
SSP5-8.5 |
|
|
По мясу |
25 |
22 |
13 |
11 |
13 |
8 |
|
По молоку |
22 |
23 |
35 |
27 |
46 |
19 |
|
По картофелю |
5 |
6 |
5 |
6 |
4 |
4 |
|
По овощам |
41 |
6 |
20 |
16 |
15 |
15 |
|
По яйцам |
21 |
21 |
27 |
27 |
27 |
27 |
Источник таблиц 1-3: рассчитано авторами
Уровни самообеспеченности регионов различаются в три раза и более. Доля продукции собственного производства в потреблении не только является критерием продовольственной независимости региона, но и показателем, который отражает возможность достижения устойчивого, близкого к равновесному, состояния на рынках сельскохозяйственной продукции за счет собственных продовольственных ресурсов. Визуализированные на нижеследующем рисунке 2 результаты расчетов авторов свидетельствуют о том, что неустойчивость на всем временном периоде (как фактическом, так и в точках прогноза) демонстрируют более 25 региональных АПС, как по мясу и мясопродуктам, так и по молоку и молокопродуктам. По мясу и мясопродуктам оба прогнозных сценария дают уменьшение количества неблагополучных регионов в 2 раза по сравнению с 2020 году. В то же время по молоку и молокопродуктам сценарные прогнозы кардинально различаются по тенденции: реализация сценария SSP2-4.5 приведет к росту количества неблагополучных регионов до 73 в 2050 году, а сценарий SSP5-8.5 снизит их количество до 47 в том же году.
Рисунок 2 - Динамика количества регионов России, уровень обеспеченности которых продовольствием за счет собственного производства меньше 100%
Источник: рассчитано авторами.
Результаты расчетов фактических и прогнозных уровней самообеспеченности регионов от целевой по медицинским нормам по основным продуктовым группам представлены в работе [3]. В этой же работе для фактических и прогнозных лет перечислены регионы по основным продуктам питания, в которых уровень продовольственной независимости регионов России критически низок (менее 50% требуемого по медицинским нормам).
Низкая прогнозная самообеспеченность региона является основанием для разработки регулирующих воздействий по исправлению ситуации. Следует отметить также, что регионы с самообеспеченностью каким-либо продуктом питания значительно выше 100% также требуют внимания к обеспечению мер по поддержке экспорта этого продукта за пределы региона и наличия соответствующей инфраструктуры по хранению.
1. Доктрина продовольственной безопасности Российской Федерации (утверждена Указом Президента России 21 января 2020 г., № 20). - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2020. - 23 с.
2. Романенко, И. А. Методология оценки рисков утраты продовольственной безопасности Российской Федерации под воздействием факторов нестационарной климатической динамики / И. А. Романенко, С. О. Сиптиц, Н. Е. Евдокимова. Том 1. - Москва : Типография Айколорит, 2020. - 123 с. - (Научные труды ВИАПИ им. А.А.Никонова). - ISBN 978-5-6045406-8-8.
3. Романенко, И. А. Методология оценки рисков утраты продовольственной безопасности Российской Федерации под воздействием факторов нестационарной климатической динамики / И. А. Романенко, С. О. Сиптиц, Н. Е. Евдокимова. Том 2. - Москва : ООО «Типография Айколорит», 2022. - 111 с. - (Научные труды ВИАПИ им. А.А.Никонова). - ISBN 97856074776742.
4. Соколихина Н.Н. Моделирование процессов атмосферной циркуляции с помощью модели INM CM4.0. - Москва: МГУ имени М.В. Ломоносова, 2013.
5. Сиптиц С.О., Романенко И.А., Соболев О.С. и др. Разработать базы данных региональных агропродовольственных систем, содержащие инструментарий для оценки их эффективности и устойчивости: отчет о НИР/НИОКР ФБГНУ ВИАПИ им. А. А. Никонова № 115102840012. Москва, 2015. - 71 с.
6. Сиптиц, С. О. Модельные оценки влияния климата на урожайность зерновых и зернобобовых культур в регионах России / С. О. Сиптиц, И. А. Романенко, Н. Е. Евдокимова // Проблемы прогнозирования. - 2021. - № 2(185). - С. 75-86. - DOIhttps://doi.org/10.1134/S1075700721020040.
7. Романенко, И. А. Сценарное прогнозирование производства зерновых культур в регионах России в зависимости от экстремальных климатических параметров / И. А. Романенко, Н. Е. Евдокимова // Экономика сельского хозяйства России. - 2021. - № 3. - С. 81-87. - DOIhttps://doi.org/10.32651/213-81.
8. Романенко, И. А. Прогнозные оценки динамики урожайности озимой пшеницы при реализации аридного климатического сценария в регионах России / И. А. Романенко, Н. Е. Евдокимова // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. - 2021. - № 3(72). - С. 62-67. - DOIhttps://doi.org/10.33938/213-62.
9. Сиптиц, С. О. Когнитивная модель оценки влияния климатической динамики на обеспечение региона продовольствием / С. О. Сиптиц, И. А. Романенко, Н. Е. Евдокимова // Достижения науки и техники АПК. - 2020. - Т. 34. - № 9. - С. 106-111. - DOIhttps://doi.org/10.24411/0235-2451-2020-10918.
10. Сиптиц, С. О. Методология проектирования регулятора, минимизирующего климатические риски утраты экономической доступности мяса и мясопродуктов в малодоходных группах населения регионов / С. О. Сиптиц, И. А. Романенко, Н. Е. Евдокимова // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. - 2021. - Т. 2. - № 12(82). - С. 70-79. - DOIhttps://doi.org/10.33938/21122-70.
