Эффект «соевых правок» на цены агропроизводителей

07 октября 2019, 11:47 3520
Александр Донченко

Ситуативность — привычное дело для украинской политики, аграрный рынок не является исключением.

С 2017 года продолжается дискуссия относительно введенных в сентябре 2018 года «соевых правок», которые отменили возмещение НДС при экспортных операциях производителей сои. С 1 января 2020 года начнут действовать «соевые правки» для рапса. Результат эконометрического моделирования свидетельствует о том, что в случае отсутствия правок производители в среднем получили бы цену выше на $29 с тонны в период после сентября 2018 года. Стоит ли ожидать подобного эффекта на рынке рапса — вопрос риторический.

Несмотря на длительную дискуссию как за, так и против таких законодательных инициатив, до сих пор в прессе отсутствуют статистические расчеты относительно того, действительно ли «соевые правки» способствовали росту экономики. Ответ на этот вопрос кроется в разнице между добавленной стоимостью от экспорта масла из сои или рапса, и собственно, экспорта самого сырья.

Казалось бы, ответ на такой вопрос можно найти в экономической теории. Однако, если добавленная стоимость действительно выше экспорта соевого масла, то для чего нужно вводить законодательные изменения с искривлением ценообразования и дискриминацией производителей сои? Другой аспект — размер возмещения из бюджета НДС. Однако размер возмещения — это довольно контроверсийная тема. По такой логике можно уйти далеко и отменить возмещение экспортного НДС на всех рынках, мотивируя такие изменения меньшей нагрузкой на бюджет.

2019 год — второй сезон после «соевых правок». Соответственно, рынок уже откорректировался с учетом законодательных изменений, и процесс ценообразования развивается по новым правилам на рынке сои. То же самое случится с рапсом в 2020 году при условии сохранения принятых изменений. Следствием введенных «соевых правок» стал рост разницы между ценами EXW при наличии и отсутствии правок в среднем до $29 на тонне. На рисунке 1 отображена разница между реальной (рынок) и смоделированной (модель) ценой EXW на сою в Украине в долл. США. Цены использованы в расчетах без НДС.

 

 

Рис. 1. EXW цена на сою в долл. США в Украине. Источник: собственные расчеты на основе данных Ukragroconsult
Рис. 1. EXW цена на сою в долл. США в Украине. Источник: собственные расчеты на основе данных Ukragroconsult

В период после «соевых правок» с 1 сентября 2018 года средняя цена EXW в Украине на сою составила $287. В случае отсутствия искусственного искривления рынка, средняя цена EXW в Украине на сою была бы на уровне $316 за тонну. Доверительный интервал на уровне 95% для моделлируемой цены при отсутствии законодательных инициатив составляет 304 и 327 дол. Разница между фактической EXW ценой сои на рынке и результатом модели дает среднюю отрицательную разницу в $29 и доверительным интервалом на уровне 95% от -17 до -40 долл. США. В относительном значении средняя цена EXW на сою в Украине в долл. США уменьшилась на 9% с 95% доверительным интервалом от -6% до -13%[1]. Для расчета была использована Байесовская структурная модель временных рядов, имплементированная в языке R на основе труда Brodersen et al. (2015)[2]. Модель построена с использованием экзогенных переменных, на которые прямо не повлияли законодательные изменения в Украине. Для моделирования использованы, как экзогенные переменные, украинские цены EXW рапса, подсолнечника, FOB сои, CBOT сои из США.

Полученный результат позволяет сделать вывод о наличии негативного эффекта от «соевых правок» для производителей. Также, ожидания относительно соответствующего эффекта на рынке рапса теперь выглядят небезосновательными.


[1] Обобщая, можно подытожить статистическую значимость результата относительно статистических доверительных интервалов. Актуальность расчетов подтверждается путем вероятности случайного получения данного результата на уровне <1% по Байесовской односторонней вероятности.
[2] Brodersen, K. H., Gallusser, F., Koehler, J., Remy, N., & Scott, S. L. (March 01, 2015). INFERRING CAUSAL IMPACT USING BAYESIAN STRUCTURAL TIME-SERIES MODELS. The Annals of Applied Statistics, 9, 1, 247-274.


Александр Донченко, Киевская школа экономики

Мнение автора может не совпадать с мнением редакции. Ответственность за цитаты, факты и цифры, приведенные в тексте, несет автор.