Лесная рента в экономике России: оценка и эффективное использование

Хронологически первым крупным исследованием природной ренты в различных областях природопользования являются работы Б. Н. Кузыка, А. И. Агеева, В. А. Волконского и др. [Волконский, Кузовкин, Мудрецов, 2005; Кузык (и др.), 2004]. Применив паретианский подход к определению ренты, авторы получили следующие оценки нефтяной ренты7 : в 2000 г. – 787 млрд руб., в 2001 г. – 743 млрд руб. (83,5 и 82 % от общего дохода сектора соответственно). Газовая рента оценивалась в 301 млрд руб. в 2000 г. и 291 млрд руб. – в 2001 г. (86 и 81 % от общего дохода сектора соответственно). Известные зарубежные специалисты по российской экономике К. Гэдди и Б. Икес в 2005 г. представили свой вариант расчета нефтегазовой ренты, базировавшийся на паретианском подходе, но с использованием мировых цен на соответствующие ресурсы вместо фактических цен реализации [Gaddy, Ickes, 2005]. В результате оцененная рента оказалась на 40—45 % больше, чем по Б. Н. Кузыку и др. Оценки К. Гэдди и Б. Икеса представляются более корректными, поскольку отражают действительные цены на соответствующие ресурсы и свободны от влияния государственной политики на учет и присвоение ренты. Данный подход был развит Е. Гурвичем, который оценил «скрытую природную ренту», т. е. часть ренты, не включенную в цену реализации ресурсов [Гурвич, 2010]. В указанной работе приведены наиболее актуальные на сегодняшний день оценки нефтегазовой ренты в экономике России в 1999—2009 гг. Результаты расчетов Е. Гурвича сопоставимы с результатами К. Гэдди и Б. Икеса.

Как отмечает В. И. Данилов-Данильян, задача исчисления ренты в отраслях, связанных с использованием биологических ресурсов, имеет существенные особенности, которые отличают ее от задачи определения горной (например, нефтегазовой) ренты [Данилов-Данильян, 2004]. Следует отличать собственно лесную ренту от ренты местоположения, поскольку разнообразие пород и сортов древесины невелико, а местоположение участка рубки имеет существенное значение. Данный аспект особенно важен в российском лесном хозяйстве, поскольку отсутствие инфраструктуры является причиной невозможности использования весьма обширной части лесного фонда.

Оценивание лесной ренты в экономике России сталкивается со специфической трудностью – доминированием теневого сектора в данном комплексе. По оценкам Федерального агентства лесного хозяйства, объем нелегальных рубок в России в 2010 г. не превысил 1 %, что соответствует самым высоким мировым стандартам. Однако Всемирный банк (WB) и Всемирный фонд дикой природы (WWF) оценивают теневой сектор российской лесной промышленности не менее чем в 20 % от общего объема рубок [FAO, 2012, pp. xi—xii]. По всей видимости, даже такая цифра является довольно осторожной оценкой, в действительности в «тени» находится до 2/3 производства леса.

Наиболее полная и достоверная оценка лесной ренты в экономике России была проведена О. А. Эйсмонтом, А. П. Петровым, А. В. Логвиным и Б. Д. Боске в 2002 г. [Эйсмонт (и др.), 2002]. В известном смысле указанная работа является программной, поскольку помимо исчисления собственно лесной ренты различными способами авторы предлагают меры по повышению эффективности налогообложения в лесном комплексе. Рассмотрим основные результаты данного исследования более подробно.

Выделяются два основных подхода к оценке лесной ренты: первый основан на арифметическом исключении всех видов издержек из рыночной стоимости леса, второй использует эконометрическое моделирование по данным лесных аукционов. По сути, первый подход применим на макроэкономическом уровне, второй – на микроэкономическом уровне.

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].